基于地表温度日较差-植被覆盖度特征空间的土壤含水量反演方法

土壤含水量是气候、水文和生态等研究的重要参数。地表温度-植被指数特征空间法是遥感监测土壤含水量的常用方法。以欧洲伊比利亚半岛为研究区,使用MSG-SEVIRI(Meteosat Second Generation-Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager)晴空数据,构建地表温度日较差-植被覆盖度特征空间。在此特征空间上,结合研究区土壤质地数据,建立土壤含水量反演模型反演土壤体积含水量。利用西班牙REMEDHUS (REd de MEDiciòn de la HUmedad del Suelo)土壤含水量观测网络的实测数据对反演结果进行验证,均方根误差均在0. 05 m^3/m^3以内,具有较高的精度。与常用的地表温度-植被覆盖度特征空间的结果对比证明,以地表温度日较差替代地表温度,能够减小地表温度反演误差导致的土壤含水量估算误差,从而提高土壤含水量反演精度。

利用植被覆盖度—地表温度特征空间提取厦门市土壤湿度信息

土壤湿度是水文学、气象学以及农业科学研究领域的一个重要参数。利用1989年和1996年两个时相LandsatTM遥感卫星影像来获取厦门的植被覆盖度和地表温度,并由此构建了植被覆盖度和地表温度组成的特征空间,最后利用该特征空间反演了土壤湿度,并分析湿度在两个时相中的变化情况。结果显示,在所研究的时间段内,厦门西南老城区的湿度得到增加。但是在东北部城市建成区扩展的地区,土壤湿度则明显降低。

基于植被指数和地表温度特征空间的农业干旱监测模型研究综述

遥感技术是监测区域农业旱情时空变化的主要手段,其反演的植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)两个参数可以通过表征绿色植被对干旱胁迫生境的反应揭示土壤水分信息,反映作物受旱状况,但两者单独使用时均存在局限性。而基于植被指数和地表温度的二维特征空间综合了两个参数特有的生理生态意义,不仅可以指示作物受旱时的水热胁迫环境,同时揭示了作物在这种胁迫环境下表现出的症状,可有效提高农业干旱监测的精度和效率。本文在较为详细地阐述植被指数-地表温度特征空间评估农业旱情的原理基础上,综述了这方面有代表性的4个干旱监测模型,初步分析了影响这类模型特征空间的部分非土壤水分因子,并对它们在应用中的优缺点做了评述和总结,为今后此领域研究中需要关注的问题做了展望。

基于Landsat影像的夏季地表温度与植被覆盖度关系研究——以青岛市为例

以青岛市为研究对象,基于Landsat5和Landsat8的影像观测,调查并分析了植被覆盖度和地表温度的相关性,探究了青岛市植被覆盖度和地表温度的分布特征,阐明了不同植被覆盖度条件下的植被降温差异,得到了2009年7月15日和2019年8月28日的植被覆盖率图和温度图。利用这些植被覆盖率和温度的数据,探索了绿色植被在夏季降温时的重要影响,并积极地研究得出相应的关系。结果表明:地表温度与植被覆盖度为负相关的关系,青岛市平均植被覆盖率每增加0.1,地表温度下降1.897℃,效果显著。可见适当地增高植被覆盖度,可以使得地表温度的降温效果更好,降低城市的炎热。

卫星遥感植被地表温度空间特征的再认识

卫星遥感在监测陆面环境状况和估算陆面变量等领域有不可替代的优势,而卫星遥感估算的地表温度和植被指数产品在土壤墒情和干旱监测等方面有广泛的应用,该研究利用在不同时间尺度、空间尺度和不同土地覆盖类型上的植被指数和地表温度卫星遥感数据产品,分析了植被-地表温度空间中的散点分布形态特征。结果表明:在植被-地表温度空间中的散点分布形态受陆面多种因素影响,将其简化为三角形或梯形有失客观性,以此为基础,提出确定植被-地表温度空间中干边和湿边数值的方法。

地表温度映震异常与植被覆盖度间的相关性

基于乌兰浩特地震台监测区域的遥感影像,使用最大似然分类算法对影像进行6种地表物的分类,采用辐射传输方程算法进行地表温度的定量反演,根据影像提取的植被覆盖度,总结研究区域地表温度异常、植被覆盖度与地震间的相关性。

城市地表温度和植被覆盖度的空间动态性——以佳木斯为例

以佳木斯为研究区域,利用辐射传导法反演地表温度(LST),并从两方面研究LST的空间特性:一是运用半变异函数分析LST本身的尺度效应,即空间动态性;二是利用降采样和空间自相关回归模型,研究在不同尺度下,植被覆盖度(FVC)和LST的相关性随尺度变化的同时,FVC会对LST产生何种程度的影响。研究结果表明:LST和FVC存在尺度效应,空间自相关尺度在300 m左右;LST与FVC之间具有明显的负相关关系,空间间隔在300 m附近时,二者之间的关系在回归模型中呈主导趋势。所以在分析某一区域的特定现象时,应当选择合理的观测尺度。

三峡库区植被覆盖度与地表温度的空间耦合季节分异研究

地表温度(LST)和植被覆盖度(VC)是全球生态环境变化的重要指示因子,探讨VC与LST的空间耦合季节分异能为生态环境相关研究提供理论支撑。采用MODIS数据,依托ArcGIS、MRT等平台,通过GeoDa软件对三峡库区植被覆盖度和地表温度进行数据分析,研究其空间耦合季节分异。结果表明,三峡库区VC与LST在空间分布与季节分布上具有差异性,从空间分布上看,LST高值区集中分布于库尾区域,低值区分布在库区北部与库腹南部峭坡区域,VC则相反;VC与LST的一元线性回归分析与空间自相关分析均表明,三峡库区VC与LST呈负相关关系,且两者在四季间的相关性存在差异,夏、春、冬、秋季VC与LST的负相关显著性依次减弱;三峡库区VC与LST整体耦合效果极好,季节转变时两者耦合效果发生变化的区域从多到少依次为秋-冬、冬-春、夏-秋、春-夏。在四季耦合度为[0.8,1]区间内,LST滞后型栅格占比最大,其次是VC与LST同步型,VC滞后型栅格占比最小。通过研究结果可进一步了解三峡库区的生态环境变化情况,也可为库区生态环境建设与保护提供理论依据。

喀斯特城市植被覆盖度时空变化对地表温度的影响

随着桂林喀斯特城市的快速扩展、地表植被覆盖度的变化,城市热岛现象越来越明显。以桂林1989-2006年5景TM/ETM遥感图像为数据源,利用遥感归一化植被指数反演植被覆盖度Pv,利用Qin单窗算法反演地表温度ts,分析Pv空间和时间变化对ts的影响。结果表明,在空间上ts随Pv的提高而降低,呈明显负相关关系。在时间上Pv<0.2面积比例逐年增加,1989年7.8%、1991年15.2%、2000年20.7%、2005年21.1%、2006年22.7%;而Pv≥0.7面积比例逐年减少,1989年49.2%、1991年27.4%、2000年27%、2005年16.5%、2006年11.1%。其导致地表温度高于茂密林地表面温度的比率z>20%的高温像元比例逐年上升;而z≤10%的低温像元比例逐年下降,1989年28.9%、1991年25.4%、2000年23.7%、2005年22.2%、2006年20.4%。植被覆盖的喀斯特山峰呈现显著的凉岛现象,从而调节喀斯特城市气候环境。

基于RS和GIS的郑州市植被覆盖度与地表温度演化研究

选取了郑州市近年来城市化速度较快、土地利用情况变化较为明显的区域作为研究对象,将2001—2013年多幅Lanadsat5TM、8ETM+遥感影像用于ENVI5.0软件,进行植被覆盖度和地表温度反演的计算,再运用arcgis9.3平台进行分析和数据统计,得出了研究区夏季地表温度变化的趋势,进而研究了地表温度变化和植被覆盖度的耦合关系,分析了2004—2013年研究区土地利用的变化与地表温度变化的联系,对比了绿地和农田的不同热环境影响以及公园绿地的降温效应,最后提出了针对研究区城市发展和绿地建设方面的若干规划建议。

1991—2006年桂林市植被覆盖度、地表温度时空变化及相关性研究

以典型喀斯特岩溶型城市——桂林市为例,利用2期TM影像数据(1991和2006年),基于混合像元二分模型法,提取区域植被覆盖度,同时定量反演地表温度(LST),通过对不同时期植被覆盖度与土地覆被、地表温度空间特征及其相关性进行深入剖析,旨在揭示植被覆盖度与城市热场的时空变化规律,以及两者之间的内在作用机制。研究结果表明:受城乡建设用地不断扩张的强烈影响,15年间桂林市植被覆盖度与地表温度发生了较大改变。区域植被覆盖面积总体呈现下降态势,尤其是城市建成区与城乡过渡地带的低覆盖植被衰减最为明显。城市地表温度具有逐年增强的趋势,建成区日益扩展是产生"热岛效应"的重要原因。相关性研究揭示,植被覆盖度变化对城市地表温度具有显著的正向影响,即植被覆盖度越高其降温效应越显著,这种影响结果与数据获取时间有较大关系。因此,加强城市生态规划和园林绿地建设是消减城市热岛的重要举措。

基于光谱混合分析的城市植被覆盖度与地表温度关系的研究

分别选择NDVI和光谱混合分析植被组分(VF)作为城市植被覆盖度指示因子,研究植被覆盖度与地表温度(LST)的相关关系.选择了一定数量的样本点,通过线性拟合的方法研究了NDVI及VF与LST的相关关系.研究结果表明,VF与LST之间的相关性比NDVI与LST之间相关性更好.研究表明,在城市LST研究中VF可以作为表征植被性质的参数.

基于植被覆盖度-地表温度的深层土壤湿度遥感反演

利用MODIS影像数据,在地表温度和植被覆盖度(Ts/Fr)特征空间基础上反演了江苏省仪征地区2004年5月、9月和11月40 cm土壤湿度。反演结果显示,5月土壤湿度值最大,9月次之,11月最小。5月土壤湿度高值区主要位于南部靠近长江沿岸地区和北部谷底平原地区,低值区主要位于中部缓岗丘陵地区。利用实测资料进行模型检验表明,本研究反演出的土壤湿度精度较高,遥感反演的40 cm土壤湿度的平均相对误差达7.6%。

不同土地覆盖类型上地表温度与植被覆盖关系研究——以福州市为例

以ASTER为数据源,提取研究区的地表温度,并从不同土地覆盖类型上分析地表温度与NDVI、植被覆盖度之间的定量关系.结果表明在各土地覆盖类型上地表温度与NDVI、植被覆盖度的线性关系并不明显,而在1%的间隔上平均地表温度与植被覆盖度呈明显线性关系,在0.01间隔上地表温度和NDVI关系呈分段线性关系,利用1%间隔的植被覆盖度更有利于分析地表温度和植被的关系.

根河市地表温度与植被覆盖关系研究

本文以大兴安岭地区根河市为研究区,使用2000年~2018年MODIS MOD 11A2 LST、MYD 13A2 NDVI,在时序重构基础上对根河市地表温度时空变化及其余植被盖度的相互关系进行分析。

西安市植被覆盖度与城市地表温度的关系研究

基于2017年4月陕西省西安市的Landsat8遥感数据,对西安市植被覆盖度与地表温度之间的相关性进行了回归分析。结果表明,植被覆盖度与地表温度之间存在显著的负相关关系,植被覆盖度越低,地表温度越高,反之亦然。统计结果表明,地表NDVI每降低0.1,地面温度约升高3.3℃,因此在城市生态环境规划和建设中,可通过增加城市绿地面积来缓解城市热岛效应,从而改善城市居民的生活环境。

多时相影像福州市不透水面对城市地表温度的空间分布研究

随着城市化进程的加快,城市热力场也随之发生变化,从而影响着城市区域环境、社会经济以及社会环境。由于NDVI具有季相变化的不稳定性,本研究采用两个时相TM/ETM+影像分析福州市及其周边地区不透水面对热力场的时空分布变化状况。为了获取精确的城市不透水面信息,本实验采用NDVI二元法结合2000年同区域的IKONOS影像提取不透水面信息。通过定量分析不透水面百分比、NDVI与地表温度的关系,得出不透水面百分比与城市地表温度呈线性相关,其相关系数在0.7左右;尤其30%以上的不透水面对地表热环境的空间分布影响最为突出,因此,相对于不稳定的NDVI而言,不透水面信息能更好地反映城市热环境的空间分布状况。

基于Landsat系列卫星的地表温度与植被覆盖度关系研究——以北京密云区为例

该文通过2016年的Landsat 8卫星数据,解译了北京密云区2016年的土地利用数据。通过2005、2016年的TM/TIRS的热红外波段和NDVI值反演了密云区的地表温度和植被覆盖度。结果显示:2005—2016年,密云区地表温度升高,城市热岛效应明显;植被覆盖度与地表温度呈负相关关系,植被覆盖度越低,人工表面聚集度指数与分离度指数越高,地表温度会越高,而植被覆盖度越高、人工表面分离度越高,越能够缓解热岛效应。

基于Landsat8数据的乌鲁木齐植被覆盖度与地表温度反演分析

基于Landsat8遥感影像数据,分别计算2013年、2014年、2015以及2016年乌鲁木齐东南地区植被覆盖度和地表温度,分析各个指标时间序列内的变化情况以及两个指标之间的相关关系。研究表明,基于Landsat8遥感影像可以较好地反演植被覆盖度以及地表温度。该地区夏季植被覆盖度普遍较低,温度较高,且从2013年到2016年植被与温度变化都呈现波动状态。同一时期内植被覆盖度与地表温度呈现负相关,随着植被覆盖度的提高,地表温度降低。