基于TVX方法的南京市城区时空格局与地表温度的研究

随着全球气候变化和人类活动的不断加剧,导致生态、资源与环境问题日趋严重,区域空间格局变化与地表温度的研究已成为全球环境变化的热门和重点研究课题。采用2000年、2006年和2010年的TM遥感影像,结合GIS和RS技术研究南京市不同时期的时空分布特征、演变特征以及地表温度的变化。结果表明:2000~2010年南京市城区建设用地面积增长幅度较大,而耕地面积却呈显著递减趋向,水体和草地面积基本保持稳定,林地面积略有增长。NDVI和MNDWI均与地表温度呈负相关,通过构建TVX空间观察南京城市化进程,发现植被覆盖度持续降低,地表温度急速上升,到2010年,所有土地利用类型的聚类点的转化轨迹趋于一点,变化向量幅度是:林地>草地>水体>耕地,研究结果表明林地和水域对城市地表热环境具有强大的缓解作用,在城市化进程中,要注重城市水域和林地的保护,同时要改善城市绿化、减少能耗和节制热源。

基于MODIS数据的长江三角洲地区近地表气温遥感反演

近地表气温是一个重要的气候参数,为了给农业研究提供空间上连续的气温信息,以长江三角洲为研究区,根据MODIS地表温度和NDVI数据运用温度-植被指数方法反演了2005年全年的气温,并通过进一步去除温度-植被指数空间窗口的残余云和水体信息扩大了该方法的适用范围。最后利用气象站点观测气温数据对遥感反演值进行了精度验证,分析了误差的分布特征和变化规律。常规温度-植被指数方法的气温反演误差为2.39℃,但是只有72.23%的样本能适用该方法。在去除温度-植被指数窗口内残余云和水体信息之后,温度-植被指数方法适用样本比例提高到了80.15%,误差为2.44℃。温度-植被指数方法的反演精度在很大程度上受到空间窗口内植被覆盖及地表异质性的影响,在植被覆盖度较高的区域误差明显偏低。论文提出的改进温度-植被指数方法在农田区域及农作物生长期内具有很好的适用性和精度,为有效获取大范围农田气温提供了一种新的思路。

一种基于地表能量平衡的遥感干旱监测新方法及其在甘肃河东地区干旱监测中的应用初探

目前遥感干旱监测方法的精度普遍不高,探求新的遥感干旱监测方法有助于干旱监测预警技术的提升与发展.波文比是感热通量与潜热通量之比,能综合反映地表水热特征,可尝试将其引入到遥感干旱监测领域加以利用.应用甘肃河东地区的EOS-MODIS卫星资料和同步地面气象资料,基于地表能量平衡原理构建了波文比干旱监测模型,对比分析了波文比（β）指数、温度植被指数（TVX）与土壤水分的相关性,并以典型晴空影像（2014年10月5日）为例初步建立了β的干旱分级标准,对研究区进行了旱情评估.结果表明：β与土壤相对湿度呈现出高度负相关,相比于当下广泛应用的TVX,β与0-20cm平均土壤相对湿度具有更好的相关性,监测精度得到了显著提高.用β干旱分级标准评估的研究区干湿状况与前期降水空间分布吻合得相当好,评估表明2014年10月5日研究区基本为适宜（无旱）,与2014年9月的降水距平百分率特征一致.基于地表能量平衡的波文比（β）指数在干旱监测中效果突出,具有很好的应用前景.

热红外遥感反演近地层气温的研究进展

近地层气温是生态环境的重要因子,是描述地表与大气能量交换与水分循环的关键变量。气象站点观测能够提供点尺度上的准确气温资料,但是大多数地球系统模型需要空间连续的参数来模拟物理过程。遥感提供了比地表气象观测数据更理想的空间异质度信息,为快速获取大尺度的气温时空信息提供了新的途径。主要介绍了目前常用的几种遥感气温估算方法,包括温度-植被指数(TVX)方法、经验统计方法、神经网络方法和能量平衡方法等等,并对这些方法的优、缺点分别进行了评述。最后,指出今后应该加强辐射传输过程的机理研究、气温的时空尺度转换以及云检测算法等方面的研究。

城市扩张对东莞市陆表温度的影响分析

利用1995年12月30日、2003年1月10日两期Landsat TM/ETM遥感影像反演东莞市陆表温度(LST),分析东莞市陆表温度的总体情况及时空特征,并通过引入温度植被指数(Temperature-Vegetation Index,TVX)空间方法,研究城市化对陆表温度的影响。结果表明:城市化进程是导致东莞市陆表温度上升的重要原因,这种作用在TVX空间中主要体现在聚类点由高植被覆盖-低温度向低植被覆盖-高温度区域的运动过程。

基于线性光谱混合模型的地表温度像元分解方法

以北京市Landsat TM为数据源,提出了一种新的地表温度光谱分解模型(Temperature Unmixing with Spectral,TUS),以期将地表温度的空间分辨率提高到30 m.首先,基于线性光谱混合模型获得地表组分的丰度值.然后,基于温度/植被指数选取典型端元的地表温度.最后,综合地表组分的比辐射率数据实现地表温度的分解.结果表明,TUS模型能够有效地提高地表温度的空间分辨率,反映不同地表组分地表温度的空间差异性,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为1.25 K和2.27 K,非常适合于复杂地表覆盖地区的地表温度降尺度处理.

大连市城区绿地时空特征的热环境效应研究

本文选择大连市沙河口和西岗区为研究区,以Landsat ETM、SPOT等数据为基础,通过遥感解译和反演得到1999年和2013年研究区内绿地及地表温度空间分布及演变特征,结合温度-植被指数（TVX）空间分析法测度城区发展过程中绿色空间减退所引起的热环境效应,以提出更有针对性的城市气候变化适应性规划。研究结果表明：（1）1999-2013年,研究区绿地面积减少43.8%,绿地斑块增加42.9%,城市绿地呈现面积减少、空间分布碎化的演变特征。其中,森林绿地、公园绿地和街区绿地转化为建设用地的贡献率分别为43.8%、42.9%和13.3%,街区绿地因原始面积小且转化率高,被建设用地侵占最为严重。（2）1999-2013年,研究区地表温度最高值上升5.2 K,地表温差增加1.7 K,地温聚集区间由301.6-304.7 K上升至306.5-310.9 K,热环境效应加剧。（3）TVX模型追踪结果显示,快速城市化过程中研究区内城市绿地转化为建设用地引起植被覆盖度下降和地表温度上升,其中街区绿地被侵占造成的地表热环境效应大于公园绿地和森林绿地。