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运用遥感数据挖掘解析城市地表温度的空间变异规律 被引量:10
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作者 陈公德 徐建华 +1 位作者 戴晓燕 董山 《遥感技术与应用》 CSCD 2008年第4期405-409,共5页
以上海主城区为研究靶区,基于遥感影像(Landsat ETM+)数据,运用单窗算法反演地表温度,并运用地统计学方法分析其空间变异规律。结果表明,地表温度空间差异显著,东西分布不对称,浦东的地表温度明显低于浦西,低温区出现在浦东的南部,与南... 以上海主城区为研究靶区,基于遥感影像(Landsat ETM+)数据,运用单窗算法反演地表温度,并运用地统计学方法分析其空间变异规律。结果表明,地表温度空间差异显著,东西分布不对称,浦东的地表温度明显低于浦西,低温区出现在浦东的南部,与南汇区的交界处;高温区出现在浦西,包括中心城区的黄浦江沿岸、宝山区南部和普陀区北部,其它地区介于高温区和低温区之间。从地表温度的空间变异规律来看,在较小的空间尺度下,随机因素引起的空间异质性占总空间异质性的比重较大,空间自相关性的比重较小;随着空间尺度的增大,随机因素引起的空间异质性所占比重减小,空间自相关性的比重增大。当粒度为180 m和540 m时,地表温度表现为较强的空间自相关性,而当粒度增大到1080 m时,地表温度具有明显的空间自相关性。 展开更多
关键词 地表温度 单窗算法 半变异函数 尺度
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