基于Landsat8数据的地表温度反演算法研究——以乌鲁木齐市为例

不同的地面温度反演算法会影响地面温度的反演精度。根据2016年7月Landsat8遥感影像,以乌鲁木齐市为研究区。采用大气校正法和单窗算法反演研究区域的地表温度,同时与亮温进行对比。结果表明:大气校正法和单窗算法的陆地表面温度和亮温反演在地理上的分布很接近,但也有不同。两个算法之间的平均温差为0.35℃,单窗算法比平均亮度温度低0.05℃,大气校正法比平均亮度温度低0.4℃[1]。大气校正法较单窗算法精度低。

基于LUCC监督分类算法的覆被对热岛效应的响应

探讨基于土地利用/土地覆盖变化(land-use and land-cover change,LUCC)监督分类算法的覆被对乌鲁木齐市热岛效应的响应,为乌鲁木齐市生态环境可持续发展提供科学理论依据。使用RS和GIS技术,运用趋势分析法进行趋势分析并指出地表温度(land surface temperature,LST)产品与观测到的LST值之间的关系;选择分类效果最好的算法;通过覆被动态度和开发度研究覆被动态变化;借助SPSS软件进行主成分分析,探讨覆被与地表温度之间的关系,从而得知与热岛效应的关系。结果表明:1)通过Landsat TM数据反演的LST能反映站点测得的温度。2)1990年-2014年的年平均LST为22.57℃,1998年-2006年呈上升趋势。3)不同监督分类算法的分类精度不同,支持向量机分类精度最高。4)24年中综合土地利用动态度处于先下降后上升趋势。5)用8月LST、水域、建设用地、未利用地、植被5种因素用SPSS软件进行主成分分析,水域和植被抑制LST,建设用地和未利用地促进LST。

基于Landsat8遥感图像的乌鲁木齐热岛效应分析

针对城市热岛效应对城市生态环境产生的诸多问题,以乌鲁木齐市为研究区,利用Landsat 8遥感图像,采用大气校正法反演地表温度,分析驱动因子对地表温度的影响。结果表明:(1)2016-2017年,水体、林/草地、农用地和裸地减少,建设用地面积增加,新增建设用地主要源于原有的裸地、林/草地。(2)植被(NDVI)对地表温度表现为负贡献,归一化植被指数随地表温度的升高而降低;研究结果可为乌鲁木齐市的城市规划提供有益借鉴。

乌鲁木齐市热岛效应与景观格局研究

利用1990年、1998年、2006年和2014年的Landsat影像,采用大气校正法反演乌鲁木齐市地表温度,分析了地表温度、蔓延度指数、均匀度指数和多样性指数等景观格局指数的变化特征。结果表明:不同地表覆盖类型的地表温度有所差异,冷岛效应反作用于热岛效应;由蔓延度指数、均匀度指数和多样性指数可以得出4个年份温度景观的破碎化程度、复杂化程度和分布格局变化情况。

喀什中支反假进“巴扎”

在南疆广大农村，任何一件事没有比赶“巴扎”再热闹再重要的了。君不见，一到“巴扎天”，平日里很少见人的农村公路上，牛车、马车、驴车首尾相接，车上农牧民举家出动，万众齐聚“巴扎”，场面十分热闹。农牧民朋友常说：城里有双休日，我们农村有“巴扎”天，而且“巴扎天”比城里的双休日、更热闹更重要。