地表反照率和植被覆盖度对矿区热环境的影响

为分析由于矿产资源的高强度开采导致地表原有植被遭到破坏,使得地表反照率发生改变进而对矿区地表热环境造成的影响。以河北省迁安市马兰庄铁矿为例,利用Landsat遥感影像可见光波段基于统计模型法反演地表反照率,基于NDVI-DFI的像元三分模型反演植被覆盖度,对热红外波段基于辐射传输方程法反演地表温度,借助叠加分析法、相关分析法和回归分析法,定量化和可视化探究了地表热环境时空异质性对光合植被覆盖度和地表反照率变化的响应规律。结果表明：研究区地表热环境空间分布呈现明显的异质性和规律性,高温区主要分布于北部沙河山采场、中部柳河峪排土场和南部未复垦的白马山排土场,中温区主要位于高温区边缘以及其他裸露地表,低温区主要位于北部已复垦尾矿库和已复垦排土场以及境内绿地和水体;光合植被覆盖度和地表反照率的时空变化,导致研究区夏季午间地表热环境异质性较大,3期影像下垫面地表温度均值排序为：矿区采场裸岩>排土场矿渣>复垦植被>水体;光合植被覆盖度和地表温度的回归分析结果表明二者在0.01水平(双侧)呈线性负相关关系(p<0.01),说明光合植被覆盖度的增加对地表热环境具有降温效应,决定...     

基于Landsat影像的采煤对地表植被覆盖度时空变化的影响研究

研究地下采煤扰动下地表植被覆盖度的时空变化及驱动因素,可为煤炭资源合理开发和地表植被生态管理提供科学指导。以阳泉市大阳泉煤炭有限责任公司不同开采年份工作面为研究区,基于2009年和2019年的Landsat遥感影像,采用像元二分模型估算植被覆盖度,研究植被覆盖度的空间格局及其时空变化规律,并运用地理探测器模型探究植被覆盖度变化的主要驱动因素。结果表明:研究区近10年来植被覆盖总体情况良好,中高植被覆盖度和高植被覆盖度面积呈增加趋势;地形因子中,植被覆盖度随高程和坡度的增加呈现先增加后减小的趋势,在坡向上呈现出西北坡的最高,而东坡、南坡和东南坡的相对较低的趋势。对比2009—2019年植被覆盖度的时空变化特征发现:2007年前开采的大多数工作面的植被覆盖度明显改善,而2007年后开采的工作面植被覆盖状况呈退化趋势,表明生态系统的自我调节恢复能力会使生态系统逐渐向良性循环方向发展。因子探测结果表明:开采时间是影响植被覆盖度时空变化的最主要因素;交互作用探测中,以开采时间和高程的共同作用最强,表明人为因素与自然因素的协同增加了对植被覆盖度变化的影响。     

基于GEE 的桂林市主城区热环境变化定量遥感分析

以桂林市主城区为研究区, 基于谷歌地球引擎(GEE)采用随机森林算法对2010、2014 及2018 年3 期Landsat 遥感影像进行土地利用分类, 并采用单窗算法进行地表温度反演, 根据NDVI 像元二分线性模型解算地表植被覆盖度, 最终对土地利用、植被覆盖及地表温度进行动态的统计及对比分析。结果表明:2010-2018 年桂林市主城区平均温度呈上升趋势, 8 年共增加1. 29℃ , 且各级别温区由低温区、较低温区及中等温区转化为较高温区及高温区; 较低温区及低温区主要分布于植被及水体覆盖区域, 而中等温区、较高温区及高温区主要分布于建设用地及未利用土地覆盖区域; 2014-2018 年, 高植被覆盖度面积大幅缩减(缩减 31. 34%)主要原因在于建设用地面积的大幅增长(扩张30. 19%); 基于GEE 的随机森林算法土地利用分类具有较高的分类精度(3 个时期均高于80%)。研究结果可为改善城市热环境提供科学依据,也可为桂林市制定的发展战略提供科学参考。     

漓江流域沿岸风光带植被覆盖度的遥感动态监测与估算

以1990、2008年TM影像和2001年ETM＋影像为数据源,研究漓江精华段沿岸风光带植被覆盖度的动态变化规律,采用归一化植被指数（NDVI）像元二分模型,半定量估算了研究区的植被覆盖度,生成了不同时相的植被覆盖度等级图及面积转移矩阵,并结合植被覆盖度的监测结果对研究区植被覆盖度的变化趋势进行建模分析.结果表明,研究区1990、2001和2008年均以高植被覆盖度等级为主,估算的面积分别为207.058、216.538和232.795 km2.1990-2008年间,研究区内植被覆盖度稳定不变的区域占总面积的44.887％,减少和增加的区域分别占总面积的22.077％和33.036％,说明植被覆盖度总体上呈现增加的趋势;结合1990-2001年和2001-2008年的变化分析结果,植被覆盖度变化趋势是先略微增加,后显著增加,与植被覆盖度均值走势一致,从定量遥感的角度证明了漓江精华段沿岸风光带的绿色生态环境得到了快速的改善.     

锡林浩特市胜利矿区近30a植被覆盖度变化研究

为研究内蒙古锡林浩特市胜利矿区近30 a植被覆盖度变化情况及其影响因素,采用Sen斜率估计和M-K检验法分析NDVI变化趋势;基于像元尺度分析植被变化,研究其空间差异性;通过转移矩阵研究植被覆盖度稳定性、降雨和地形因子对植被覆盖度的影响程度。结果表明:(1)近30 a胜利矿区NDVI均值呈缓慢下降趋势;(2)植被损伤区面积占研究区总面积的23. 02%,分布于矿业景观和城镇建设景观;植被恢复区面积占研究区总面积的3. 11%,分布于人工草场与湿地;(3)植被覆盖度不稳定,易发生转移;(4)排土场高程和坡度与植被覆盖度呈显著负相关,坡向与植被覆盖度关系不显著。     

枣庄市城市热岛效应时空演变及缓解措施初探

城市热岛效应是快速城市化带来的一个重要问题,严重影响城市环境.采用2016—2017年枣庄市4幅Landsat OLI影像数据,运用分裂窗算法反演枣庄市地区地表温度热场变异指数,分析枣庄市热岛效应的季节变化特征,并揭示出热岛效应与NDVI之间的相关关系.研究结果表明:枣庄市地区地表相对高温区的分布具有明显的季节特征;枣庄市四季均存在着明显的热岛效应,其中夏季和秋季为强热岛,春季次之,冬季为弱热岛;地表温度与NDVI均呈负相关且在春季更显著,即提高城市植被覆盖度是降低地表温度、缓解城市热岛效应的有效措施.     

基于BFAST算法的神东矿区地表温度突变检测及影响分析

为获取神东矿区地表温度长期变化趋势,提取其地表温度突变特征,以2000—2018年16 d地表温度最大值合成的MOD11 A2为数据源,对神东矿区地表温度进行回归分析,拟合其时序变化趋势,并利用BFAST算法(breaks for additive seasonal and trend)提取地表温度突变的时空分布特征、最大突变发生时间和突变幅度.在此基础上,通过空间叠加统计方法分析地表温度突变与土地覆被变化之间的关系.结果表明:2000—2018年,由于神东矿区整体植被覆盖度增加,矿区内98.63％的区域地表温度呈下降趋势;露天采区地表温度突变比例高于井工采区,露天采区和井工采区内地表温度突变面积占比分别为34.66％和19.02％,归因于露天开采比井工开采对地表扰动更加剧烈;土地覆被变化引起地表温度突变,地表温度突变方向和幅度取决于土地覆被变化的类型、规模等.研究结果可为矿区生态环境治理及评价提供科学依据.     

城市地表热环境季节变化及与下垫面特征关系

为进一步揭示城市地表热环境的时空分异机制,利用遥感信息技术提取深圳市西部地区不同季节的地表温度、植被覆盖、不透水面、水分状况等下垫面特征参数,在此基础上分析地表热环境的季节变化特征及与下垫面生物物理参数的定量关系.结果表明:研究区地表热力景观的空间分布、强度随季节发生显著变化;不透水面指数、湿度指数与地表温度分别呈指数正相关、线性负相关且在不同季节表现稳定,而植被指数与地表温度呈非线性关系并随季节变化;多元线性逐步回归分析表明,不透水面对地表温度的调节作用最大、地表湿度次之、植被覆盖最小.     

深圳市典型住区热环境特征及其影响因子分析

为进一步明确住区用地强度与城市热环境的关联性,选取深圳市城中村、多层住区、高层住区为研究对象,以Landsat5 TM影像和建筑普查数据为数据源,定量分析了3类住区地表温度特征及其与相关规划建设因子的关联度.结果表明:3类住区均存在不同程度的热岛效应,其中城中村平均热岛强度最大3.53℃,多层住区次之2.62℃,高层住区最小1.60℃;住区地表温度与建筑密度呈正相关,与地表湿度、植被覆盖、建筑平均高度、建筑平均最近邻距离、容积率呈负相关;多元逐步回归分析表明,地表湿度和建筑平均高度是引起城市住区地表温度分异的主导因子.该研究可为城市住区热环境的评估与优化提供理论依据.     

基于CFD的地表温度传感器的设计与实验研究

地面温度变化速度为每10年升高0.1℃,然而受太阳辐射的影响,在实际测量时传统防辐射罩会产生约1 K量级的太阳辐射误差.为提升地表温度测量精度,降低工作能耗,本文设计了一种基于压电振片振动加速传感器探头辐射热量扩散的温度传感器.首先利用计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)方法计算温度传感器在多物理因素下的辐射误差,然后使用神经网络算法对数据进行拟合分析,最后搭建外场实验平台,将传感器放置在真实环境中来验证方案的可行性.实验结果表明,本文提出的地表温度传感器具有较高的温度测量精度,其修正值与基准值的绝对误差和均方根误差分别为0.041℃和0.055℃,也验证了神经网络算法修正效果的优越性.