利用遙感數(shù)據(jù)對(duì)城市熱島效應(yīng)的監(jiān)測(cè)是進(jìn)行城市熱島效應(yīng)監(jiān)測(cè)的重要手段,傳統(tǒng)遙感監(jiān)測(cè)法研究方面主要集中于對(duì)城市地表溫度或亮度溫度的分析,反映的是地表城市熱島效應(yīng)。而針對(duì)于近地表氣溫所表征的城市熱島效應(yīng)的研究較少。本文選取北京市作為研究區(qū),采用2004年9月8日和2011年7月26日北京市Landsat5/TM遙感影像,通過單通道算法提取地表溫度（LST）,并計(jì)算歸一化植被指數(shù)（NDVI）、改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)（MNDWI）、地表反照率（Albedo）以及歸一化建筑指數(shù)（NDBI）,另外加入高程（Altitude）總共6個(gè)對(duì)近地表氣溫有影響的環(huán)境因子作為自變量,利用隨機(jī)森林模型和多元回歸統(tǒng)計(jì)模型對(duì)近地表氣溫（即百葉箱高度處氣溫）進(jìn)行計(jì)算,反演得到北京市近地表日最高氣溫,對(duì)兩種模型的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析,選取效果較好的隨機(jī)森林模型所反演的近地表氣溫進(jìn)行城市熱島效應(yīng)分析。利用隨機(jī)森林模型反演出的近地表氣溫開展城市熱島的研究,并與基于地表溫度計(jì)算的熱島指數(shù)作對(duì)比。同時(shí)對(duì)不同下墊面類型對(duì)城市熱島效應(yīng)的影響做出探討。主要結(jié)論如下:（1）創(chuàng)新性的引入隨機(jī)森林模型對(duì)近地表氣溫進(jìn)行估算,得到精度較高的面狀近地... 

【文章來源】：南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 城市熱島研究進(jìn)展
        1.2.2 近地表氣溫遙感研究進(jìn)展
    1.3 研究目標(biāo)與研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容
        1.3.3 研究路線
第二章 研究區(qū)及研究數(shù)據(jù)
    2.1 研究區(qū)域
    2.2 遙感數(shù)據(jù)及預(yù)處理
        2.2.1 Landsat/TM數(shù)據(jù)
        2.2.2 MODIS數(shù)據(jù)
        2.2.3 ASTER-GDEM數(shù)據(jù)
    2.3 氣象數(shù)據(jù)
第三章 氣溫反演模型自變量計(jì)算
    3.1 地表溫度LST
        3.1.1 輻亮度與亮度溫度
        3.1.2 比輻射率
        3.1.3 水汽含量的估算
        3.1.4 單通道算法
    3.2 歸一化植被指數(shù)NDVI
    3.3 反照率Albedo
    3.4 改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)MNDWI
    3.5 歸一化建筑指數(shù)NDBI
    3.6 本章小結(jié)
第四章 近地表氣溫的遙感反演
    4.1 研究方法
        4.1.1 隨機(jī)森林
        4.1.2 多元回歸統(tǒng)計(jì)方法
        4.1.3 驗(yàn)證方法
    4.2 氣溫與地溫的關(guān)系分析
        4.2.1 地氣溫關(guān)系分析
        4.2.2 衛(wèi)星過境瞬時(shí)氣溫與日最高氣溫關(guān)系分析
    4.3 結(jié)果對(duì)比
    4.4 模型因子重要性分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 北京市近地表熱島效應(yīng)
    5.1 城市熱島空間分布
    5.2 下墊面對(duì)城市熱島效應(yīng)的影響
        5.2.1 植被對(duì)城市熱島強(qiáng)度的影響
        5.2.2 不透水面對(duì)城市熱島強(qiáng)度的影響
    5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與創(chuàng)新
    6.1 結(jié)論
    6.2 創(chuàng)新點(diǎn)與特色
    6.3 存在問題與不足
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多分辨率遙感數(shù)據(jù)與隨機(jī)森林算法的土壤有機(jī)質(zhì)預(yù)測(cè)研究[J]. 王茵茵,齊雁冰,陳洋,解飛.  土壤學(xué)報(bào). 2016(02)
[2]采用隨機(jī)森林法的天繪數(shù)據(jù)干旱區(qū)城市土地覆蓋分類[J]. 田紹鴻,張顯峰.  國(guó)土資源遙感. 2016(01)
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[6]基于隨機(jī)森林的洪河濕地遙感影像分類研究[J]. 王書玉,張羽威,于振華.  測(cè)繪與空間地理信息. 2014(04)
[7]隨機(jī)森林算法基本思想及其在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用——以云南松分布模擬為例[J]. 張雷,王琳琳,張旭東,劉世榮,孫鵬森,王同立.  生態(tài)學(xué)報(bào). 2014(03)
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[9]城市熱島效應(yīng)研究進(jìn)展[J]. 白楊,王曉云,姜海梅,劉壽東.  氣象與環(huán)境學(xué)報(bào). 2013(02)
[10]熱紅外遙感地表溫度反演研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J]. 孟鵬,胡勇,鞏彩蘭,李志乾,栗琳,周穎.  遙感信息. 2012(06)

碩士論文
[1]城市熱島產(chǎn)生的空間機(jī)理與規(guī)劃緩減對(duì)策[D]. 薛瑾.浙江大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3204857