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基于遙感技術(shù)的長春市城市熱島效應(yīng)時(shí)空分布研究

發(fā)布時(shí)間:2021-06-18 09:14
  城市的快速發(fā)展,帶來經(jīng)濟(jì)社會(huì)的繁榮,也給城市生態(tài)環(huán)境帶來諸多問題,其中城市熱島效應(yīng)是最為突出的問題之一。長春市作為我國的老工業(yè)基地,不僅積極響應(yīng)國家“振興東北”戰(zhàn)略的號(hào)召,同時(shí)也努力打造“國家生態(tài)園林城市”,這使其空間格局和生態(tài)環(huán)境之間的矛盾日益突出,城市熱島效應(yīng)日趨明顯,因此研究熱島效應(yīng)的分布特征與驅(qū)動(dòng)因子對(duì)長春市城市規(guī)劃制定和工業(yè)發(fā)展布局具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文基于遙感和GIS空間分析理論,采用Landsat TM/TIRS遙感數(shù)據(jù),以長春市作為研究區(qū),進(jìn)行地表溫度反演。結(jié)合氣象資料,采用輻射傳輸方程法、覃志豪單窗算法、普適單通道算法以及基于影像四種算法,分別對(duì)2011年的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度反演,將其結(jié)果與長春市氣象局實(shí)測數(shù)據(jù)對(duì)比,得出的結(jié)論是普適單通道算法精度最高,更適合本研究區(qū)的地表溫度反演。本文對(duì)長春市1995-2017年進(jìn)行了熱島效應(yīng)的時(shí)空分布研究,其中按時(shí)間特征劃分為年變化與季變化分析得出結(jié)果如下:(1)年變化:研究區(qū)內(nèi)熱島區(qū)面積逐漸增加,熱島效應(yīng)逐年增強(qiáng),其所占比例由15.79%增至26.83%;綠島區(qū)面積逐漸縮小,其所占比例由27.25%減至4.19%。(2)季變化:冬... 

【文章來源】:長春工程學(xué)院吉林省

【文章頁數(shù)】:81 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于遙感技術(shù)的長春市城市熱島效應(yīng)時(shí)空分布研究


研究區(qū)位置示意圖

遙感圖像,植被覆蓋度


圖 3-1 植被覆蓋度結(jié)果圖射率稱為地表發(fā)射率,是指地表的輻射出射度與由此可知該參數(shù)的計(jì)算與周圍的環(huán)境、下墊表溫度反演必需的參數(shù),因此如何準(zhǔn)確地估其估算方法分兩種:第一種是將遙感圖像分存在相關(guān)關(guān)系,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值或者是比輻射率而生成地表比輻射率;第二種是混合像元分射率,將地表按照混合像元分解模型分為水前人總結(jié)的成果,水體像元的比輻射率設(shè)定為射率計(jì)算公式見式(3-15)和(3-16)。 PR PR dsurfacevvvvss 1

影像,反演算法,成果圖


c) d)c)普適單通道算法;d)基于影像算法圖 3-2 地表溫度反演算法成果圖從上述成果圖可看出,紅色區(qū)域面積所占比例高,說明熱島效應(yīng)明顯;高溫區(qū)主要集中在城市的中心,低溫區(qū)主要在市區(qū)外圍與水體域附近,四種地表溫度反演算法得到的低溫區(qū)與高溫區(qū)的位置基本上一致。3.3.2 精度分析通過四種單通道算法對(duì)研究區(qū) 2011 年地表溫度進(jìn)行了反演,再將四種算法反演得到的最高溫、最低溫、平均值以及標(biāo)準(zhǔn)差與衛(wèi)星當(dāng)時(shí)過境氣溫進(jìn)行對(duì)比分析,推斷了反演精度的準(zhǔn)確性與反演算法的有效性。如表 3-6 將反演結(jié)果與氣象站獲取的實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。表 3-6 反演溫度結(jié)果匯總表 單位(℃)反演算法 最低溫 最高溫 平均值 標(biāo)準(zhǔn)差

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于遙感影像的城市熱島效應(yīng)研究及系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D]. 王中正.海南大學(xué) 2018
[2]基于Landsat的鄭州市熱島效應(yīng)研究[D]. 張曉萌.東北師范大學(xué) 2018
[3]土地利用/覆蓋變化與熱島效應(yīng)關(guān)系的研究[D]. 周夢宇.東華理工大學(xué) 2017
[4]基于TM/ETM/OLI/TIRS影像的南寧市熱島特征研究[D]. 李倩.廣西大學(xué) 2017
[5]基于多源遙感數(shù)據(jù)的成都市地溫特征研究[D]. 侯從強(qiáng).成都理工大學(xué) 2017
[6]基于Landsat8遙感影像的蘭州市城市熱島特征研究[D]. 尹柯柯.蘭州交通大學(xué) 2017
[7]基于Landsat數(shù)據(jù)的南昌市熱島效應(yīng)研究[D]. 潘玥.東華理工大學(xué) 2016
[8]基于多指數(shù)的長沙市熱島效應(yīng)變化研究[D]. 肖凡.湖南師范大學(xué) 2016
[9]基于遙感圖像信息容量的城市熱島效應(yīng)研究[D]. 毛文婷.西北大學(xué) 2016
[10]基于遙感天津地區(qū)地表溫度與土地覆蓋關(guān)系研究[D]. 楊涵棋.天津師范大學(xué) 2016



本文編號(hào):3236393

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