基于城市土地利用类型的地表温度与植被指数的关系

以沈阳市三环作为研究区域,基于QuickBird、Landsat/TM遥感影像和GIS空间分析技术,获取城市土地利用信息,陆地表面温度(LST)以及归一化植被指数(NDVI),定量分析了LST与NDVI在不同城市土地利用类型之间的差异及空间关系.结果表明:LST和NDVI具有明显相反的变化趋势,城市不同土地利用类型的LST与NDVI平均值也具有显著的差异性;多重比较发现,LST和NDVI在两两土地利用类型之间的差异不同;LST与NDVI相关性的显著程度受空间尺度的影响,LST与NDVI的相关性随空间尺度变化呈现出先增加后降低再逐渐增加的趋势.研究结果可为城市规划以及城市绿地系统规划中缓解城市热岛效应提供科学依据.     

基于遥感影像的城市土地利用生态环境效应研究——以城市热环境和植被指数为例

城市化过程中,农村的土壤、水面以及植被等土地覆被类型逐渐减少,取而代之的是由沥青、水泥以及金属等组成的不透水表面,这个过程导致地表水分蒸腾减少、径流加速、显热的存储和传输增加以及水质降低等一系列生态环境效应,其中最明显的两个特征就是土地覆被的植被减少、城市热岛的出现.而城市土地利用类型及其空间结构的生态环境效应同时又是城市生态学中的关键问题,其研究对优化城市功能分区和城市规划管理以及城市可持续发展等都具有重要意义.以上海市为例,采用Landsat7的ETM＋为基本数据源,首先定量反演了每个像元内的陆地表面温度（LST）和植被指数（NDVI）,然后利用GIS中的空间分析功能,将由于城市土地覆被所形成的生态环境效应综合到土地利用的图斑中来,按照这个思路对城市土地利用的生态环境效应进行研究.分析LST、NDVI在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系,并引入多样性指数（SHDI）,讨论了不同土地利用的空间组合下,LST和NDVI的空间差异及相互关系.研究结果显示：LST和NDVI具有明显的相关性,LST大的区域对应NDVI一般都较小,反之亦然;中心城市LST表现出热岛效应,而NDVI则为低谷效应.通过Tamhance T2 post-hoc多重比较发现,LST以及NDVI在两两土地利用类型之间的差异不同.从土地利用斑块和类型两种尺度水平上建立了LST和NDVI的定量关系,二者具有明显负相关的线性关系,但在不同土地利用类型上二者关系并不同.其中工业仓储、交通用地与公园绿地、农业用地差异最为显著.它们和SHDI之间的关系揭示,LST与土地利用多样性具有正相关关系,而NDVI则与SHDI呈负相关关系,SHDI越大的地区,LST越大,而NDVI越小.由此,可以将LST、NDVI和SHDI作为三个基本指标,来定量评价城市土地利用类型、结构对生态环境的影响,以此作为城市功能分区中生态环境影响评价的参考.也为高性价比的中等分辨率遥感数据与GIS空间分析方法结合在城市规划中的应用提供了一种新的思路.     

云南纵向岭谷区道路网络对生态系统影响的尺度效应

云南纵向岭谷区具有复杂的生态系统,其生物多样性在全球中具有重要地位,但是由于人类活动的影响,尤其是道路网络的发展及其导致的土地利用变化,使得该地区生态系统退化日益严重.选取2km×2km、4km×4km、6km×6km、… \,20km×20km网格进行多尺度相关分析和方差分析,研究云南纵向岭谷区道路网络与生态系统分布的相关性及其独立和交互作用,分析道路网络对生态系统影响的尺度效应.然后又进一步研究了道路网络和地形因子(比如海拔、坡度和坡向等)对生态系统的独立和交互作用.研究结果表明,道路网络与生态系统分布的相关性与路网等级有关,其相关程度与路网等级呈反比,随着尺度的变化,道路网络与生态系统分布的相关性表现为增强型、减弱型、质变型和无尺度效应这4种类型.在大多数尺度下,道路网络和地形因子对生态系统分布既有独立作用,也有交互作用.其中,高等级路网的独立作用比较显著,而低等级路网的独立作用不太显著.但是,随着尺度的增大,县乡路网、乡村路网和小路网对生态系统分布的独立和交互作用均显著,且表现出高度的相似性,表明地形对低等级道路具有明显的干扰或屏蔽效应.     

重庆市悦来新城土地利用/覆被变化对地表温度的影响

为探求山地新开发区城市化进程中的土地利用/覆被变化对地表温度的影响,利用遥感手段对重庆市悦来新城的历史影像进行解译,获取了研究区城市化前、中、后3期的土地利用类型、归一化植被指数(NDVI)及陆地表面温度(LST)的空间分布,并分析了土地利用类型变化和各土地利用类型的NDVI变化对LST的影响。结果表明：城市化进程中的居民组合用地大量扩张,占用的主要是农田,其次是林地;总体上,城市化后比城市化前的植被长势好,其中农田、林地的植被覆盖呈增加趋势,居民组合用地的植被覆盖呈大幅降低趋势;LST在各土地利用类型和区域空间上具有明显的异质性,同时对城市化过程具有一定的敏感性,在夏冬两季表现更明显;LST与各土地利用面积呈显著线性相关;LST与NDVI呈不显著线性关系,二者的空间关系形状在3个时期均呈“三角形”,植被覆盖具有缓解热岛效应的作用。该研究结果可为山地新开发区城市化进程中的生态规划及热岛效应缓解提供理论依据。     

区域地表水体、归一化植被指数与热环境多样性格局的关联分析

以河南省省会郑州市为研究区域,在2 km×2 km网格尺度下将多样性理论与方法应用于区域地表水体、归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)分布的离散性评价,将NDVI和LST各分为4个等级,计算了其空间分布多样性指数,并探索了它们之间的内在联系.结果表明:将多样性理论与研究方法应用于区域热环境的空间分布离散性评价具有可操作性和实际研究意义;地表水体分布与最低温区分布具有较高的区位重叠性,高的植被覆盖度往往伴随低的地表温度;1988-2009年,郑州市地表水体分布离散性呈明显降低趋势;地表水体分布离散性与区域内各温度区分布离散性存在紧密联系;NDVI分级分布离散性与各温度区分布离散性之间关系复杂,需引入其他环境影响因素参与评价.     

基于遥感技术的昆明主城区地表温度与土地覆盖关系研究

以Landsat 8两期昆明市主城区影像为数据源,通过计算归一化植被指数(NDVI)、改进的归一化水体指数(MNDWI)、不透水面指数(ISA)以及热场变异指数反映不同季节热岛效应的变化情况。结果显示:(1)利用改进的单窗算法反演地表温度(LST)是有效的;(2)热岛效应存在时空差异性,5月的强效应等级比2月更明显,分布也更集中,热岛效应等级与土地利用类型关系密切,强热岛效应分布于建筑用地在2月和5月均较大,而水体所占比例最小,在大的水域滇池则无热岛效应,其他地类在不同季节的强度存在差异;(3)LST与地表参数的相关性在2月和5月表现出相同的趋势,与ISA具有显著的正相关关系,与NDVI和MNDWI具有显著的负相关关系,LST与NDVI、ISA的相关性5月高于2月,而与MNDWI的负相关性2月高于5月;(4)城市的绿地和水体对其地表温度起到降温作用,保护好滇池和适度增加植被覆盖对抑制城市热岛效应具有积极作用。     

山区夏季地表温度的影响因素——以泰山为例

以泰山为例,应用夏季的Landsat 5的TM6为基本数据源,基于单窗算法定量反演了泰山地表面温度(LST),在此基础上首先探讨了LST与地形因子的关系,然后比较了归一化水汽指数(NDMI)和归一化植被指数(NDVI)在表达山区LST上的效力,最后利用逐步回归分析法,构建出LST与地形因子、NDMI的回归方程,应用偏相关系数,得出各个因子对LST的影响程度。结果表明:1)在地形因子中,影响LST的主要因素是海拔,随海拔升高呈自然对数形式降低,相比而言,坡度、坡向以及太阳入射能量的影响则很小;2)在没有水体时,NDVI与NDMI都能有效地表达山区的LST,LST与NDVI间是二次项负相关关系,与NDMI间是线性负相关关系,在表达LST上NDMI比NDVI更有效;3)综合分析表明,地表水汽特征是其表面温度最主要的影响因素,其次是海拔。研究结果将为山区地表温度空间分异性特征及形成机制的研究提供科学的参考。     

北京部分中心城区1990—2019年三维建筑形态变化特征

城市三维建筑形态影响城市近地表能量平衡、微气候及空气质量。基于多源空间数据(高分辨率Pléiades遥感影像、高分辨率谷歌影像和建筑轮廓数据),构建三维建筑形态指标体系,并基于网格法分析了各三维建筑形态指标的空间敏感性,应用该指标体系评价了1990—2019年北京部分中心城区的三维建筑形态特征及其变化。主要结果如下:(1)整合11个指数构建了一套三维建筑形态指标体系;(2)各指标的核密度分布存在差异;形状指数、三维分形维数、聚集度、邻近度对网格大小敏感,其他指标对网格大小不敏感;(3)1990—2019年建筑面积占比、加权面积建筑高度、三维形状指数、邻近度变化显著,且主要集中在四环两侧及国贸附近。     

基于MODIS的地表温度空间降尺度方法

针对卫星遥感技术监测地表温度(land surface temperature,LST)存在时空分辨率矛盾这一难题,以Ts HARP温度降尺度方法中的3种不同转换关系为基础,提出引入地表比辐射率ε和修正的土壤调节植被指数MSAVI的新转换关系,并用4种转换关系直接将原始1 km MODIS LST产品降尺度到250 m。为了验证4种降尺度转换关系的效果,以Landsat 8 TIRS反演的LST作为当日地表温度的参考值,从定性和定量两个角度评价了4种降尺度转换关系的精度。结果表明:4种转换关系在提高LST空间分辨率的同时又能较好地保持原始LST影像热特征的空间分布格局,消除了原始1 km影像中的"马赛克"效应;4种转换关系降尺度的250 m MODIS LST均值均接近于TIRS升尺度的LST均值,平均偏差的绝对值都小于1℃,降尺度结果非常接近真实地表温度,表明4种转换关系均能够达到较好的降尺度效果;原始转换关系1的降尺度结果虽然具有较高的空间变异性(SD较大),但与TIRS LST之间的RMSE是4种转换关系中最大的(2.375℃),而改进的转换关系4仅为1.252℃,并且转换关系4在描绘城市高温区和水体低温区方面具有明显的优势。     

基于遥感技术的城市下垫面参数与热环境关系的研究——以北京市朝阳区为例

城市热岛（UHI）不仅直接关系到城市人居环境质量和居民健康状况,同时还对城市能源消耗、生态系统过程演变、生物物候以及城市经济可持续发展有着深远的影响。以北京市朝阳区2002—2017年夏季4期Landsat系列遥感影像为数据,采用大气反演法,对15年间朝阳区城市地表温度（LST）时空变化进行分析,发现15年间朝阳区城市热岛比例指数上升迅速,热岛效应逐年加剧。进一步研究表明,城市地表温度与归一化植被指数（NDVI）及归一化建筑指数（NDBI）密切相关：地表温度与NDBI正相关,NDBI指数每升高0.1,地表升温0.79~2.37°C;与NDVI指数负相关,NDVI指数每提高0.1,地表降温0.4~0.77°C。本研究可为城市规划建设与城市绿地营建提供科学具体的参考指导依据,并促进生态可持续发展与人居环境改善。     

Evaluation of earth observation datasets for LST trends over India and its implication in global warming

Land surface temperature (LST) is crucial in surface energy balance, urban climatology, intensifying global change, ecological and environmental concerns. The present study examined the LST trends and spatio-temporal variation over India from 2002 to 2022. This includes comparison of LST for the summer and winter seasons over two decades. Secondly, the present study examined the LULC category wise LST variability during the day and night-time using MODIS (The Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) derived products. This study explored the feasibility of cloud computing for big data analysis for LST distribution in seven landuse categories over India, providing a conceptual response to global warming. Results showed the existence of spatial LST variation due to changes in land-use patterns and MODIS derived vegetation indices- NDVI. Daytime LST for the summer and winter seasons of 2002 was found to be 45.17 °C and 39.13 °C, respectively. Outcomes illustrate declining trends in range (LST_min-LST_max) for winter seasons, initially, it was observed as 56.29 °C for 2002 while later on it was observed to be 20.21 °C and 20.87 °C for 2021 and 2022 respectively. The LST_min (summer) has shown an increasing trend towards upper LST values, from −3.01 °C to 12.21 °C from 2002 TO 2022. LST_min__winter has shown a rising trend towards the upper LST values from −17.16 °C to 9.15 °C in 2022. The maximum LST for the DRs was observed to be 61.56 °C, followed by UR as 56.24 °C. The findings demonstrate that daytime LST_min and LST_max are found to be 19.50 °C to 56.24 °C for UR, 29.5 °C to 61.56 °C for DR, 19.24 °C to 54.08 °C for SAR, −21.1 °C to 0.05 °C for SCR and 15 °C to 32.18 °C for FHR. NDVI-LST (daytime, nighttime and diurnal temperature range) feature space generates an obtuse triangle and depicts a negative correlation of vegetation for a few LULC categories. The outcomes indicated that desert and snow regions have highest LST_max followed by urban and semiarid regions during daytime. During the nighttime, desert and urban regions have the highest temperature followed by semi-arid and forest regions. The outcomes support the efficacy of earth observation datasets and help to facilitate a better understanding of LULC and its impact on regional climate.     

Effect of urban function and landscape structure on the urban heat island phenomenon in Beijing,China

Rapid urbanization has aggravated the urban thermal risk and highlighted the urban heat island (UHI) effect. To improve understanding on the effect of urbanization on the UHI effect, it is essential to determine the relationship between the UHI effect and the complexities of urban function and landscape structure. For this purpose, 5116 urban function zones (UFZs), representing the basic function units of urban planning, were identified in Beijing. Land cover and land surface temperature (LST) values were extracted based on remote sensing data. UFZ, land cover, and LST were used to represent the urban function, landscape, and UHI characteristics, respectively. Then, the effects of urban function and landscape structure on the UHI effect were examined. The results indicated that the urban thermal environment exhibited obvious spatiotemporal heterogeneity due to the variation of urban function and landscape complexity: (1) UFZs showed significantly different LST characteristics for different functions and seasons, and the mean LST gap among different types of UFZ can reach 1.72–3.85 °C. (2) During warm seasons, the UHI region is mainly composed of residential, industrial, and commercial zones, while recreational zones contribute as an important UHI source region during cold seasons. (3) Urban developed land and forest are the most important landscape factors contributing to the UFZ effect in the urban thermal environment. These findings have useful implications for urban landscape zoning to mitigate the UHI effect.

     

上海城市热岛效应形成机制及空间格局

城市热岛效应的产生及演变与城市地表覆被变化、人类社会经济活动密切相关,是城市生态环境状况的综合概括与体现,目前对城市热岛形成、演变的驱动机制、热岛效应与地表覆被变化的定量关系研究大多还是从对某些影响因子的测定入手,缺乏对区域热环境系统全面、综合的评价与分析.近年来,在城市化过程中,人类社会、经济活动的加剧使城市地表热力景观呈现出高度的空间异质性,在利用Landsat 7 ETM+热波段数据反演上海地区地表温度的基础上,应用地统计学方法揭示了不同尺度下上海城市地表温度场空间变异特征及其不同的驱动因子.进而,采用决策树方法构造城市热环境系统的分类和预测模型,建立中心城区地表温度场空间分布及其驱动因素之间的定量关系,挖掘上海城市热岛效应的形成机制,揭示出多种影响因素综合作用下中心城区热环境空间格局差异.研究结果表明,城市热环境形成的驱动因子在空间上呈现出明显的分异性特征,各种影响因素在空间上不同的组合方式将决定城市热岛效应的时空演变趋势.运用决策树方法可以有效地确定在城市内部不同区域影响热环境形成的主导因素,揭示城市热岛形成与演变的成因机制及其空间差异,并可以进一步用来预测分析未来城市地表温度场动态变化的空间分布格局.     

Comparison of the urban heat island intensity quantified by using air temperature and Landsat land surface temperature in Hangzhou,China

This study compared different measures of urban heat island (UHI) intensity, which were calculated using both air temperature (T_air) at a height of 1.5 m and Landsat land surface temperature (LST) in Hangzhou, China. Two UHI-driven indicators (range and magnitude) and two land-cover-driven indicators (urban-rural and urban-agriculture) were calculated to quantify the UHI intensity based on hourly T_air from five stations and fifteen Landsat 5 LST images. Pearson correlation testing and a moving average times series of the previous 30 days were used to investigate the relationship between UHI intensities calculated by different indicators and data. The results indicate that the land-cover-driven indicators explain UHI better than the UHI-driven indicators, while the calculated values of UHI intensity using Landsat LST and hourly T_air are not comparable. We also investigated the influence of weather conditions on UHI intensity. Generally, Landsat-LST-based UHI performs best on hot sunny days, while T_air-based UHI has a better chance during the nighttime following a dry sunny day. This study suggests that the value of UHI intensity can be influenced by the selected indicators, the data used, the acquisition time and the weather conditions. Thus, these factors should be considered when comparing UHI intensity between different cities or quantifying their influences (e.g., population size, land use and land cover change) on UHI intensity.     

Detecting Leaf Pulvinar Movements on NDVI Time Series of Desert Trees: A New Approach for Water Stress Detection

Heliotropic leaf movement or leaf ‘solar tracking’ occurs for a wide variety of plants, including many desert species and some crops. This has an important effect on the canopy spectral reflectance as measured from satellites. For this reason, monitoring systems based on spectral vegetation indices, such as the normalized difference vegetation index (NDVI), should account for heliotropic movements when evaluating the health condition of such species. In the hyper-arid Atacama Desert, Northern Chile, we studied seasonal and diurnal variations of MODIS and Landsat NDVI time series of plantation stands of the endemic species Prosopis tamarugo Phil., subject to different levels of groundwater depletion. As solar irradiation increased during the day and also during the summer, the paraheliotropic leaves of Tamarugo moved to an erectophile position (parallel to the sun rays) making the NDVI signal to drop. This way, Tamarugo stands with no water stress showed a positive NDVI difference between morning and midday (ΔNDVI_mo-mi) and between winter and summer (ΔNDVI_W-S). In this paper, we showed that the ΔNDVI_mo-mi of Tamarugo stands can be detected using MODIS Terra and Aqua images, and the ΔNDVI_W-S using Landsat or MODIS Terra images. Because pulvinar movement is triggered by changes in cell turgor, the effects of water stress caused by groundwater depletion can be assessed and monitored using ΔNDVI_mo-mi and ΔNDVI_W-S. For an 11-year time series without rainfall events, Landsat ΔNDVI_W-S of Tamarugo stands showed a positive linear relationship with cumulative groundwater depletion. We conclude that both ΔNDVI_mo-mi and ΔNDVI_W-S have potential to detect early water stress of paraheliotropic vegetation.     

基于城市地表参数变化的城市热岛效应分析

以不透水面、植被、水体为代表的地表参数的变化决定了城市的热环境质量.针对福州从一个非"火炉"城市一跃成为中国新三大"火炉"之首,对福州市1976-2006年间的地表参数变化及其对城市热环境的影响进行研究.通过Landsat卫星影像反演了福州市1976、1986、1996、2006年的不透水面、植被、水体、地面温度等主要地表参数,并对其进行空间叠加分析和相关关系的定量分析.研究发现:不透水面对地面温度的影响可接近或超过植被和水体之和,查明了福州城市主要地表参数在这30a里发生的变化及其对城市热环境的影响.总的看来,城市地表不透水面斑块的增加和集聚、植被和水体面积的减少和破碎,以及通风不畅,是造成福州成为"火炉"城市的主要因素.     

基于城市控制性详细规划的热岛效应评价

随着城市规划法律地位的提升,控制性详细规划在指导土地出让、规范城市建设空间结构方面发挥着越来越重要的作用.在控规单元尺度上理解各项控制指标的热岛效应,在控规地块尺度上进一步揭示控制指标组合的“热环境绩效”,对于定量评价控规的热环境效应、提出缓减热岛的控制措施具有重要意义.本文利用遥感Landsat8 TIRS热红外遥感数据反演的地表温度来表征热岛效应,结合统计分析与GIS空间分析技术,定量评价城市控制性详细规划主要技术经济指标及其配置结构的热岛效应.结果表明: 绿地率、地块面积、建筑密度、建筑高度在控规单元尺度上对地表温度具有显著影响.通过构建三维模型发现,控规地块对热环境影响最小的组合为绿地率30%,容积率2.5～3.5.研究结果为城市控制性详细规划的优化提供了新的视角.     

粒度变化对城市热岛空间格局分析的影响

尺度是景观格局和生态过程研究中的关键问题。综合目前城市热岛效应研究来看,景观格局指数的引入极大推进了热岛格局的定量研究,然而其尺度效应仍未得到重视。由于热岛空间格局与形成过程的复杂性和人类认识的局限性,对其尺度问题有待深入讨论。基于Landsat TM影像反演地表温度,采用均值-标准差分类方法划分热力等级,对珠三角城市热岛格局特征的粒度效应进行了研究。结果显示:随粒度增加,弱势热力斑块类型下降,向相邻斑块转移;景观指数在类型水平和景观水平均受空间粒度影响明显,"临界粒度"现象明显;总体而言,粒度150 m是城市热岛格局特征的临界粒度,对热岛格局进行景观指数计算的适宜粒度范围为30—150 m;不同景观指数粒度效应曲线有所差异,其中斑块密度和平均分维数在两个水平指数上都有较强的规律性;根据各景观指数变化特征,研究区尺度域主要在(30 m,150 m),表明在该尺度范围内构建的热岛效应预测模型可经简单推绎后使用。分析热岛格局随空间粒度变化特征对了解热岛格局的形成机制及进行尺度推绎具有重要意义。