基于Landsat数据热岛效应与植被的关系研究--以开封市为例

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2021.05.009

湖北农业科学 ›› 2021, Vol. 60 ›› Issue (5): 48-52.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2021.05.009

基于Landsat数据热岛效应与植被的关系研究--以开封市为例

徐畅¹, 高荣²

1.河南农业大学林学院,郑州 450000;
2.中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,杭州 311122

收稿日期:2020-10-26 出版日期:2021-03-10 发布日期:2021-03-22
通讯作者: 高荣,男,高级工程师,硕士,主要从事水土保持、水环境治理研究,（电子信箱）gao_r@hdec.com。
作者简介:徐畅（1995-）,女,河南郑州人,在读硕士研究生,研究方向为林业3S技术,（电话）13526494376（电子信箱）xc643503015@163.com;
基金资助:
国家自然科学青年基金项目（41201210）; 河南省科技攻关计划项目（172102110056; 192102310184）

Research on the relationship between heat island effect and vegetation based on Landsat data：Taking Kaifeng city as an example

XU Chang¹, GAO Rong²

1. College of Forestry,Henan Agricultural University,Zhengzhou 450000, China;
2. Power China Huadong Engineering Corporation Limited, Hangzhou 311122, China

Received:2020-10-26 Online:2021-03-10 Published:2021-03-22

摘要/Abstract

摘要： 随着城市经济的不断发展,城市热岛现象日益严重,不仅制约社会经济绿色健康发展,而且危害人体健康。基于Landsat5、Landsat8数据,利用大气校正法对河南省开封市地表温度进行反演,分析开封市热环境空间分布,并对该市植被覆盖度进行空间变化分析,以期为开封市城市绿色健康规划建设及缓解热岛效应提供借鉴。结果表明,开封市城市热岛效应明显,高温由开封市区向祥符区、尉氏县、通许县、杞县、兰考县扩散;从各区热环境分布看,开封市年平均气温和高温区面积均呈升高趋势,开封市中温区、次高温区面积显著增加,次低温区面积显著减少,城区气温增加速度大于郊区,为热岛的形成提供了热量基础。地表温度与植被覆盖呈负相关,因此在开封市经济建设过程中应对城镇土地使用合理规划、加强城镇绿地规划、增加城镇绿地覆盖度、选用透水地面铺装以缓解开封市热岛效应。

关键词: 归一化植被指数（NDVI）, Landsat数据, 热岛效应, 地表温度, 大气校正法

Abstract: With the continuous development of economy, the urban heat island phenomenon is becoming more and more serious, which not only restricts the green and healthy development of the social economy, but also harms the human health. Based on the data of Landsat5 and Landsat8, the spatial distribution of thermal environment in Kaifeng city was analyzed by using the method of atmospheric correction, and the vegetation cover in Kaifeng city was analyzed, in order to provide reference for green health planning and construction and mitigation of the heat island effect of Kaifeng city. The results showed that the urban heat island effect in Kaifeng city was obvious, and the high temperature mainly concentrated in the urban area of Kaifeng and spreaded to Xiangfu district, Weishi county, Tongxu county, Qi county and Lankao county. The areas of annual average temperature and high temperature zone in Kaifeng were on an upward trend. The areas of middle and sub-high temperature zones in Kaifeng increased significantly, the areas of sub-low temperature zones decreased significantly, and the increase speed of air temperature in urban area was faster than that in suburban area, which provided heat basis for the formation of heat island. There was a negative correlation between land surface temperature and vegetation cover, therefore, in the process of Kaifeng’s economic construction, we should make rational planning for urban land use, strengthen the planning for urban green space, increase the coverage of urban green space, and choose permeable pavement to alleviate Kaifeng’s heat island effect.

Key words: normalized difference vegetation index（NDVI）, Landsat data, heat island effect, land surface temperature, atmospheric correction

中图分类号:

TP79

徐畅, 高荣. 基于Landsat数据热岛效应与植被的关系研究--以开封市为例[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(5): 48-52.

XU Chang, GAO Rong. Research on the relationship between heat island effect and vegetation based on Landsat data：Taking Kaifeng city as an example[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2021, 60(5): 48-52.

参考文献

[1] 李孝永,匡文慧.北京、天津和石家庄城市地表覆盖组分与结构特征对地表温度的影响[J].生态学杂志,2019,38(10):3057-3065.
[2] 张硕,刘勇洪,黄宏涛.珠三角城市群热岛时空分布及定量评估研究[J].生态环境学报,2017,26(7):1157-1166.
[3] 张昌顺,谢高地,鲁春霞,等.北京城市绿地对热岛效应的缓解作用[J].资源科学,2015,37(6):1156-1165.
[4] 武鹏飞. 基于TM影像的北京市城市热岛效应及其影响研究[D].北京: 北京林业大学,2010.
[5] 刘苏庆,陈建平,李诗.北京城区2000—2014年地表温度反演及因素分析[J].地质学刊,2019,43(3):499-505.
[6] 孙应龙,王慧芳,李根,等.2000—2019 年北京市热岛效应时空变化特征及影响因素[J].环境生态学报,2020,2(8):43-50.
[7] 季青,贺伶俐,余明,等.基于Landsat ETM+数据的福州市土地利用/覆被与城市热岛的关系研究[J].福建师范大学学报(自然科学版),2009(6):106-113.
[8] 岳文泽,徐建华,徐丽华. 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[J].生态学报,2005,26(5):1450-1460.
[9] 黄金海,汪海珍,吴建军,等. 植被指数与杭州市热岛效应的关系研究[J]. 科技通报,2007,23(3):446-450.
[10] 裴志方, 文艳, 杨武年. 城市化下城市热环境与下垫面关系研究——以郑州市为例[J]. 云南师范大学学报(自然科学版), 2019, 39(1):66-71.
[11] 周廷刚,罗红霞,杜培军,等. 基于GIS与RS的城市绿化环境效益及其空间特征研究[J]. 河北师范大学学报(自然科学版),2007,31(4):535-538.
[12] SOBRINO J A,RAISSOUNI N,LI Z L.A comparative study of land surface emissivity retrieval from NOAA data[J].Remote sensing of environment,2001,75(2):256-266.
[13] 白洁,刘绍民,扈光. 针对TM/ETM+遥感数据的地表温度反演与验证[J]. 农业工程学报,2008,24(9):148-154.
[14] 覃志豪,李文娟,徐斌,等. 陆地卫星TM6波段范围内地表比辐射率的估计[J]. 国土资源遥感,2004,16(3):28-32.
[15] 叶彩华,刘勇洪,刘伟东,等.城市地表热环境遥感监测指标研究及应用[J].气象科技,2011,39(1):95-101.
[16] PENG J,XIE P,LIU Y X,et al.Urban thermal environment dynamics and associated landscape pattern factors: A case study in the Beijing metropolitan region[J].Remote sensing of environment, 2016, 173:145-155.
[17] 苏玥,玉山,都瓦拉,等.基于MODIS时间序列的内蒙古城市热(冷)岛效应研究[J].高原气象,2019,38(6):1263-1271.
[18] 陈炫炽,陈蓉,廖瑶,等.典型喀斯特城市的热岛时空变化及其成因分析[J].测绘通报,2019,9(11):93-97.
[19] 陈云浩,史培军,李晓兵.基于遥感和GIS的上海城市空间热环境研究[J].测绘学报,2002,31(2):139-144.
[20] 杨春华,雷波,王业春,等.基于TM的重庆市主城区热岛效应及其影响因子分析[J].应用基础与工程科学学报,2014,22(2):227-238.
[21] 崔凤娇,邵锋,齐锋,等.植被对城市热岛效应影响的研究进展[J].浙江农林大学学报,2020,37(1):171-181.
[22] 刘斌. 北京市热岛时空分布特征及影响因素分析[D].南京: 南京信息工程大学,2014.
[23] 李福建,马安青,丁原东,等.基于Landsat 数据的城市热岛效应研究[J].遥感技术与应用,2009,24(4):553-558.

基于Landsat数据热岛效应与植被的关系研究--以开封市为例

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[1]	王远弘, 吴新萍, 买买提艾力·买买提依明, 刘凯露, 刘永强. 塔克拉玛干沙漠地表温度时空变化特征研究[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(5): 152-159.
[2]	刘凯露, 王远弘, 买买提艾力·买买提依明, 杨帆, 刘永强. 基于FTIR野外实测的沙漠下垫面地表发射率数据集[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(24): 197-202.
[3]	李学敏, 文力, 王俪璇. 基于Landsat遥感数据的城市热岛效应及影响因素——以襄阳市为例[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(16): 41-48.