本文關(guān)鍵詞：城市土地利用變化對地表溫度影響的遙感監(jiān)測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：土地利用作為地球表層系統(tǒng)最突出的景觀標(biāo)志,其變化又會對地表溫度造成影響,導(dǎo)致城市熱島效應(yīng)顯現(xiàn)。無論是土地利用變化還是城市熱島效應(yīng),都是近年來全球變化研究的重要領(lǐng)域。遙感技術(shù)則是進行土地利用變化動態(tài)監(jiān)測和地表溫度遙感反演的重要手段。論文對覆蓋柳州城市的2005年、2006年、2009年、2010年美國Landsat 5 TM衛(wèi)星遙感影像,采用最大似然法、支持向量機SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種方法對土地利用進行分類,尋找最優(yōu)分類方法,獲取2005-2010年間土地利用水體、建筑、林地、農(nóng)業(yè)用地等變化信息,利用遙感模型估算地表亮度溫度,分析柳州城市2005-2010年“十一五”規(guī)劃期間土地利用變化對地表溫度的影響,通過分析柳州城市土地利用變化與社會經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)之間的相關(guān)性獲取土地利用變化的主要驅(qū)動力,探討利用遙感技術(shù)監(jiān)測城市可持續(xù)發(fā)展的方法。研究結(jié)果表明,2005-2010年“十一五”規(guī)劃期間研究數(shù)據(jù)中柳州城市水體、林地面積變化減少得比較少,水體維持在4.4%左右,林地維持在30%左右。土地利用變化比較顯著的是農(nóng)業(yè)用地和建設(shè)用地,絕大多數(shù)的建設(shè)用地增加都來自政府征用的農(nóng)業(yè)用地,建設(shè)用地由13.5%增加到了20.2%,農(nóng)業(yè)用地由原來的50.2%減少到了45.0%。遙感模型估算2005年10月11日、2006年9月12日、2009年10月6日、2010年11月10日地表亮度溫度的平均值分別是26.2℃、19.6℃、28.2℃、18.7℃。結(jié)合分類圖,統(tǒng)計各年度水體、林地、農(nóng)業(yè)用地、建筑區(qū)像元的平均溫度,2005年10月11日分別是23.7℃、24.1 ℃、26.2℃、32.3℃,2006年9月12日分別是17.0℃、18.1℃、19.6℃、23.8℃,2009年10月6日分別是23.2℃、25.5℃、28.4℃、33.3℃,2010年11月10日分別是16.8℃、16.3 ℃、18.5℃、23.5℃。水體的地表溫度最低,而建筑區(qū)的地表溫度最高。水體的熱容量較大,對改善城市熱島效應(yīng)有明顯的促進作用,但所占面積較少；林地和農(nóng)業(yè)用地等植被覆蓋面積占研究區(qū)面積的75%以上,其覆蓋面積大幅度減少會造成整體地表溫度升高,加劇城市熱島效應(yīng)；建設(shè)用地大多都是不透水面,而不透水面在太陽照射下會急劇增溫,建設(shè)用地的增加會使研究區(qū)整體地表溫度升高,成為城市熱島效應(yīng)的罪魁禍?zhǔn)住Ｑ芯繀^(qū)人口總數(shù)、GDP、工業(yè)生產(chǎn)總值、房地產(chǎn)開發(fā)投資額四個經(jīng)濟指標(biāo)與柳州市城市建設(shè)用地的相關(guān)性分析表明,四個經(jīng)濟指標(biāo)與建設(shè)用地之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。
【關(guān)鍵詞】：遙感技術(shù) 土地利用 地表溫度 變化影響 監(jiān)測
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P407;P461
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-13
• 1.1 研究意義8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 研究方法與內(nèi)容10-11
• 1.4 研究技術(shù)路線11-12
• 1.5 研究區(qū)基本概況12-13
• 第2章 遙感監(jiān)測的研究方法和理論13-22
• 2.1 數(shù)據(jù)來源的選取13
• 2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理13-14
• 2.3 變化信息檢測14-15
• 2.3.1 圖像直接比較法14-15
• 2.3.2 分類后比較法15
• 2.3.3 組合法15
• 2.4 變化信息提取15-19
• 2.4.1 最大似然法16-17
• 2.4.2 支持向量機17
• 2.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17-18
• 2.4.4 分類精度評價18-19
• 2.5 遙感模型反演地表溫度19-22
• 2.5.1 歸一化植被指數(shù)NDVI20
• 2.5.2 植被覆蓋度20
• 2.5.3 地表比輻射率20
• 2.5.4 黑體輻射亮度值20-22
• 第3章 土地利用變化信息檢測和提取22-40
• 3.1 波段選擇22-25
• 3.1.1 TM波段光譜特性分析22
• 3.1.2 TM波段統(tǒng)計特征分析22-23
• 3.1.3 TM波段相關(guān)系數(shù)分析23-24
• 3.1.4 最佳組合波段24-25
• 3.2 目視解譯和樣本選取25-27
• 3.2.1 建立目視解譯標(biāo)志及樣本選取25-26
• 3.2.2 樣本選取及樣本評價26-27
• 3.3 分類方法選取27-28
• 3.3.1 最大似然法27
• 3.3.2 支持向量機27-28
• 3.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28
• 3.4 分類結(jié)果評價28-31
• 3.4.1 分類效果圖對比28-30
• 3.4.2 分類精度評價30-31
• 3.5 變化信息檢測和提取結(jié)果31-40
• 3.5.1 假彩色合成法檢測結(jié)果32-35
• 3.5.2 波段替換法檢測結(jié)果35-37
• 3.5.3 分類后比較法檢測結(jié)果37-38
• 3.5.4 多波段主成分分析法38-40
• 第4章 地表溫度反演40-51
• 4.1 實驗數(shù)據(jù)大氣校正40-41
• 4.2 歸一化植被指數(shù)NDVI41
• 4.3 植被覆蓋度41-42
• 4.4 地表比輻射率42-43
• 4.5 TM6波段輻射定標(biāo)43-44
• 4.6 黑體輻射亮度值44-45
• 4.7 地表亮度溫度45-51
• 4.7.1 各年份地表溫度反演結(jié)果45-46
• 4.7.2 各年份溫度區(qū)間像元分布46-48
• 4.7.3 各年份不同覆蓋地物類型地表溫度48-51
• 第5章 土地利用變化對地表溫度的影響及變化驅(qū)動力分析51-57
• 5.1 土地利用/土地覆蓋變化51-53
• 5.1.1 不同時期不同地物類型面積變化51-52
• 5.1.2 土地利用/土地覆蓋轉(zhuǎn)移矩陣52-53
• 5.2 土地利用變化對地表溫度的影響53-54
• 5.3 土地利用/土地覆蓋變化驅(qū)動力分析54-55
• 5.3.1 自然環(huán)境因素54
• 5.3.2 社會經(jīng)濟因素54-55
• 5.4 建設(shè)用地與不同社會經(jīng)濟指標(biāo)的相關(guān)性分析55-57
• 第6章 總結(jié)57-59
• 參考文獻59-62
• 讀研期間的科研及獲獎情況62-63
• 致謝63-64

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 胡道生;王修信;秦麗梅;湯谷云;羅漣玲;孫濤;;植被、不透水面、水體對喀斯特城市地表熱場影響[J];重慶師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年03期

  本文關(guān)鍵詞：城市土地利用變化對地表溫度影響的遙感監(jiān)測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：484992