利用空间降尺度来研究金华市城市热环境
发布时间：2021-11-21 20:35
地表温度（land surface temperature,LST）是表征气候变化的重要环境参数,且在表征地表能量转换方面具有重要的作用。目前获取的高分辨率遥感影像,通常没有热红外波段,而能够获取到的热红外影像,其空间分辨率往往不够。针对时间分辨率和空间分辨率的矛盾问题,提出了一种利用降尺度进行地表温度反演的方法。针对上述问题,本文基于国产高分二号、快鸟多光谱影像和landsat-7热红外影像,采用混合像元分解方法,开展地表温度空间降尺度的方法和应用研究。主要得出的研究结论有:（1）基于landsat-7影像利用辐射传输方程法进行地表温度反演,计算获得30m分辨率的地表比辐射率,利用EM算法降尺度获得30m的地表温度。发现从2005年到2015年城市热环境发生了很大变化,2005年地表温度的最大值55.65℃,均值为42.51℃;2015年地表温度的最大值65.05℃,均值为44.87℃。（2）基于VHR-SUTM方法和Distrad算法结合分辨率为4m的高分二号和2.4m的快鸟多光谱影像对30m的地表温度进行空间降尺度。用Distrad算法拟合NDVI和LST的关系式时,由于R2为0...
【文章来源】：浙江师范大学浙江省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
2研究区概况及数据8(b)2015年高分二号影像（2,4,3波段）图2.2金华市主城区Fig2.2ThemainurbanareaofJinhuaCity2.2landsat-7数据与预处理本次研究应用到的数据有两期Landsat-7数据、一期快鸟影像和一期高分二号影像。采用Landsat-7数据是由于其60米分辨率的热红外波段，比Landsat其他卫星分辨率高，而且研究区主要位于没有条带噪声干扰的区域。高分二号和快鸟数据都拥有高分辨率的多光谱波段，能够满足降尺度的全部需求。所有影像的成像时间都是夏天，其中第一组影像数据2015年的landsat-7和高分二号影像，时间都是2015年8月2日。另一组landsat-7影像时间是2005年7月5日，快鸟为2005年7月3日。2015年8月2日与2005年7月5日最高气温非常接近，landsat-7反演的地表温度具有可比性。
3地表温度反演16图3.1地表温度反演路线图Fig3.1Roadmapofsurfacetemperatureinversion3.2地表温度反演3.2.1辐射亮度值Lλ的计算首先对Landsat遥感影像热红外波段数据进行辐射定标，将原始的图像数值（DN）转化为绝对辐射亮度值（L）。LLLLDNminminmax1254式中：Lλ为辐射亮度，DN值为热红外波段的图像灰度值，定标具体参数Lmax=12.65；Lmin=3.2。其二，地面亮温具体数值Td的运算方式(3.5)
【参考文献】：
期刊论文
[1]多端元光谱混合分析综述[J]. 戚文超,张霞,岳跃民. 遥感信息. 2016(05)
[2]高空间分辨率遥感影像分割尺度参数自动选择研究[J]. 王志华,孟樊,杨晓梅,杨丰硕,方豫. 地球信息科学学报. 2016(05)
[3]遥感尺度内涵及遥感像元尺度效应分析的改进分形方法[J]. 冯桂香,明冬萍,闫东阳. 测绘学报. 2015(S1)
[4]综合典型地表组成的城市地表温度估算[J]. 李斌侠,臧淑英,吴长山,李苗,占红,解瑞峰. 测绘科学. 2016(02)
[5]“高分二号”卫星遥感技术[J]. 潘腾,关晖,贺玮. 航天返回与遥感. 2015(04)
[6]一种高分辨率遥感影像的最优分割尺度自动选取方法[J]. 殷瑞娟,施润和,李镜尧. 地球信息科学学报. 2013(06)
[7]定量遥感尺度效应刍议[J]. 李小文,王祎婷. 地理学报. 2013(09)
[8]基于Landsat数据的2种地表温度空间降尺度算法比较研究[J]. 范鹏宇,丁凤,张鑫. 亚热带资源与环境学报. 2013(02)
[9]遥感地表温度降尺度方法比较——性能对比及适应性评价[J]. 全金玲,占文凤,陈云浩,刘闻雨. 遥感学报. 2013(02)
[10]基于地表温度-植被指数关系的地表温度降尺度方法研究[J]. 聂建亮,武建军,杨曦,刘明,张洁,周磊. 生态学报. 2011(17)
博士论文
[1]地表温度空间降尺度方法及其基于国产高分影像的应用研究[D]. 张逸然.浙江大学 2017
[2]高空间分辨率全天候地表温度反演方法研究[D]. 段四波.中国农业科学院 2016
[3]高光谱遥感影像光谱解混算法研究[D]. 杨华东.大连海事大学 2015
[4]基于遥感数据挖掘定量反演城市化区域地表温度研究[D]. 戴晓燕.华东师范大学 2008
[5]地表组分温度反演方法及遥感像元的尺度结构[D]. 刘强.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2002
硕士论文
[1]基于Landsat数据的自贡市城市热环境空间格局变化及其影响因子研究[D]. 张淮岚.电子科技大学 2016
[2]基于IDL的热红外遥感空间降尺度研究[D]. 袁亚雄.中国地质大学(北京) 2015
[3]多端元光谱混合分析算法研究[D]. 王可.电子科技大学 2015
[4]基于多层次分割的遥感影像面向对象森林分类[D]. 马浩然.北京林业大学 2014
[5]基于地表类型的Landsat TM热红外波段遥感影像像元分解算法研究[D]. 王斐.南京大学 2013
[6]基于Landsat TM遥感影像的亚像元地表温度估算[D]. 郭冠华.广州大学 2012
本文编号：3510195
【文章来源】：浙江师范大学浙江省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
2研究区概况及数据8(b)2015年高分二号影像（2,4,3波段）图2.2金华市主城区Fig2.2ThemainurbanareaofJinhuaCity2.2landsat-7数据与预处理本次研究应用到的数据有两期Landsat-7数据、一期快鸟影像和一期高分二号影像。采用Landsat-7数据是由于其60米分辨率的热红外波段，比Landsat其他卫星分辨率高，而且研究区主要位于没有条带噪声干扰的区域。高分二号和快鸟数据都拥有高分辨率的多光谱波段，能够满足降尺度的全部需求。所有影像的成像时间都是夏天，其中第一组影像数据2015年的landsat-7和高分二号影像，时间都是2015年8月2日。另一组landsat-7影像时间是2005年7月5日，快鸟为2005年7月3日。2015年8月2日与2005年7月5日最高气温非常接近，landsat-7反演的地表温度具有可比性。
3地表温度反演16图3.1地表温度反演路线图Fig3.1Roadmapofsurfacetemperatureinversion3.2地表温度反演3.2.1辐射亮度值Lλ的计算首先对Landsat遥感影像热红外波段数据进行辐射定标，将原始的图像数值（DN）转化为绝对辐射亮度值（L）。LLLLDNminminmax1254式中：Lλ为辐射亮度，DN值为热红外波段的图像灰度值，定标具体参数Lmax=12.65；Lmin=3.2。其二，地面亮温具体数值Td的运算方式(3.5)
【参考文献】：
期刊论文
[1]多端元光谱混合分析综述[J]. 戚文超,张霞,岳跃民. 遥感信息. 2016(05)
[2]高空间分辨率遥感影像分割尺度参数自动选择研究[J]. 王志华,孟樊,杨晓梅,杨丰硕,方豫. 地球信息科学学报. 2016(05)
[3]遥感尺度内涵及遥感像元尺度效应分析的改进分形方法[J]. 冯桂香,明冬萍,闫东阳. 测绘学报. 2015(S1)
[4]综合典型地表组成的城市地表温度估算[J]. 李斌侠,臧淑英,吴长山,李苗,占红,解瑞峰. 测绘科学. 2016(02)
[5]“高分二号”卫星遥感技术[J]. 潘腾,关晖,贺玮. 航天返回与遥感. 2015(04)
[6]一种高分辨率遥感影像的最优分割尺度自动选取方法[J]. 殷瑞娟,施润和,李镜尧. 地球信息科学学报. 2013(06)
[7]定量遥感尺度效应刍议[J]. 李小文,王祎婷. 地理学报. 2013(09)
[8]基于Landsat数据的2种地表温度空间降尺度算法比较研究[J]. 范鹏宇,丁凤,张鑫. 亚热带资源与环境学报. 2013(02)
[9]遥感地表温度降尺度方法比较——性能对比及适应性评价[J]. 全金玲,占文凤,陈云浩,刘闻雨. 遥感学报. 2013(02)
[10]基于地表温度-植被指数关系的地表温度降尺度方法研究[J]. 聂建亮,武建军,杨曦,刘明,张洁,周磊. 生态学报. 2011(17)
博士论文
[1]地表温度空间降尺度方法及其基于国产高分影像的应用研究[D]. 张逸然.浙江大学 2017
[2]高空间分辨率全天候地表温度反演方法研究[D]. 段四波.中国农业科学院 2016
[3]高光谱遥感影像光谱解混算法研究[D]. 杨华东.大连海事大学 2015
[4]基于遥感数据挖掘定量反演城市化区域地表温度研究[D]. 戴晓燕.华东师范大学 2008
[5]地表组分温度反演方法及遥感像元的尺度结构[D]. 刘强.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2002
硕士论文
[1]基于Landsat数据的自贡市城市热环境空间格局变化及其影响因子研究[D]. 张淮岚.电子科技大学 2016
[2]基于IDL的热红外遥感空间降尺度研究[D]. 袁亚雄.中国地质大学(北京) 2015
[3]多端元光谱混合分析算法研究[D]. 王可.电子科技大学 2015
[4]基于多层次分割的遥感影像面向对象森林分类[D]. 马浩然.北京林业大学 2014
[5]基于地表类型的Landsat TM热红外波段遥感影像像元分解算法研究[D]. 王斐.南京大学 2013
[6]基于Landsat TM遥感影像的亚像元地表温度估算[D]. 郭冠华.广州大学 2012
本文编号：3510195
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/qxxlw/3510195.html
