基于热红外卫星遥感的城市热环境监测(二)

遥感辅助城市热岛效应研究考核试卷

18.以下哪些情况下城市热岛效应可能更为严重？（）
A.高温天气
B.风速较小
C.湿度较高
D.云量较少
19.在遥感辅助城市热岛效应研究中，以下哪些数据融合技术可以提高研究结果的质量？（）
A.光谱融合
B.空间融合
C.时间序列融合
D.多源数据融合
20.以下哪些城市特征可能导致热岛效应的分布差异？（）
A.城市规模
17.下列哪种方法不适用于遥感数据提取城市热岛效应信息？（）
A.纹理分析
B.热红外图像分割
C.植被指数
D.数字地面模型
18.关于城市热岛效应的成因，以下哪项描述是正确的？（）
A.城市建筑物高度增加
B.城市交通拥堵
C.城市大气污染
D.城市水体污染
19.以下哪项措施可以有效降低城市热岛效应中的地表温度？（）
1.城市热岛效应只会影响城市的气候，不会对人类生活产生影响。（）
2.增加城市绿地面积可以降低城市热岛效应的强度。（）
3.遥感技术只能通过卫星平台获取城市热岛效应的数据。（）
4.在所有天气条件下，城市热岛效应都同样明显。（）
5.城市热岛效应的缓解措施只需要考虑城市绿化，不需要改变建筑材料。（）
6.遥感图像的空间分辨率越高，越能精确地研究城市热岛效应。（）
1.城市热岛效应的成因包括以下哪些因素？（）
A.城市建筑密度
B.城市人口密度
C.城市绿化减少
D.城市地下管线布局
2.以下哪些遥感技术可用于监测城市热岛效应？（）
A.卫星遥感
B.航空遥感
C.地面遥感
D.模拟遥感
3.城市热岛效应的影响可能包括以下哪些方面？（）
A.能源消耗增加
B.局部气候恶化

遥感技术在环境监测中的应用和发展

遥感技术在环境监测中的应用和发展摘要：传统的环境监测技术在应用中仍然存在一定局限性，遥感技术在环境监测中的应用与传统技术相比较而言更具有先进性和优越性，遥感技术逐渐广泛应用于大范围的大气污染监测、水质污染监测以及生态植被变化等不同方面。

基于此，从遥感技术本身入手，分析遥感技术在环境监测中的具体应用策略和未来发展趋势。

关键词：遥感技术；环境监测；应用；发展引言当前我国环境发展状况十分严重，在后续发展过程中环境治理、保护、监督和执法等复杂工作任务需要利用遥感监测技术为后续发展夯实基础。

现阶段的遥感技术已经可以应用于航天、航空以及地面平台，借助紫外线、可见光和红外线灯技术对大气污染、水污染等状况予以监测，从而探寻遥感技术在环境检测中的发展前景。

1遥感技术遥感技术是从卫星、飞机或是其他类型飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息，判断辨别地球环境和资源的技术是60年代左右在航空摄影和判读的基础上随着航天技术和电子计算机技术的发展从而形成综合性感测技术，不同的物体都有着不同的电磁波反射或是辐射特征。

其中航空航天遥感是借助在飞行器上的遥感器感测地物目标的电测辐射特征，将监测到特征详细记录，从而提供识别和判断标准。

各个物体都具有着光谱特性，也就是说不同的物体有着不同的吸收、反射或是辐射光谱的性能，在同一光谱区各种物体反映出的情况有所差别。

同一物体对于不同光谱的反映同样存在的显著差异性，在不同地点和时间条件下，正是因为太阳光照射角度存在不同，他们反射和吸收光谱也有所差异，遥感技术便是建立在这些基本原理的基础上对物体予以判断。

由遥感器、遥感平台和信息传输设备等处理设备组合构成了遥感平台，其中遥感器装载与遥感平台上，构成了遥感系统的关键性设备，是照相机、多光谱扫描仪或是合成孔径等。

信息传输设备是飞行器和地面之间传递信息的工具。

其中图像处理设备对地面所接收到的遥感图像信息进行处理或是获取反映地物性质和状态的详细数据信息。

遥感技术有着可监测范围广泛、检测工作速度快、投入成本低、质量高的特征，能够利用其开展长期的动态检测工作，同时使用常规方法所不能揭示的污染源和扩散状态同样能够得到监测，正因如此，遥感技术逐渐广泛应用于监测水污染、大气污染等不同方面，其中最重要的是无需进行采样便可以直接进行区域跟踪测量，快速进行污染源的定点定位，污染范围的核定、大气生态效应、污染物在水体和大气中的分布及扩散等变化，从而获得全面综合信息。

如何使用遥感数据进行热岛效应分析

如何使用遥感数据进行热岛效应分析热岛效应（Urban Heat Island, UHI）是指城市地区比周围农田或森林等自然环境温度更高的现象。

随着城市化进程的加速，热岛效应正逐渐成为影响城市气候与生态环境的重要问题。

为了深入了解和分析热岛效应，遥感数据成为一种非常有效的工具。

遥感数据是利用卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面以及大气层的数据，其中包括热红外遥感数据。

热红外遥感数据可以通过测量地表温度来反映热岛效应的分布和强度。

因此，利用热红外遥感数据进行热岛效应分析具有重要的意义。

首先，我们可以利用遥感数据获取城市地区的热红外信息。

通过遥感仪器，我们可以获取城市地区不同位置的地表温度数据。

这些数据可以反映出城市内部不同区域的热环境差异。

例如，可以通过测量高楼大厦和绿地的地表温度，对比它们之间的差异，从而揭示城市的热岛效应分布。

其次，我们可以利用遥感数据对热岛效应进行空间分析。

遥感数据可以提供大范围地表温度数据，通过对这些数据进行空间分析，可以直观地看出城市中心和城市边缘的温度差异。

此外，还可以利用遥感数据构建城市地区的温度分布图，揭示热岛效应的空间特征和分布规律。

此外，遥感数据还可以提供时间序列的热岛效应变化信息。

通过不同时间获取的遥感数据，我们可以观察到热岛效应在不同季节、不同时段的变化情况。

例如，可以通过对比白天和夜晚的地表温度，分析城市的日变化和季节变化。

这些变化信息对深入研究热岛效应的形成机理、影响因素以及城市规划与设计具有重要的参考意义。

另外，结合地理信息系统（Geographic Information System, GIS）技术，我们还可以将遥感数据与其他环境数据进行叠加分析，深入研究热岛效应的影响因素。

例如，可以将遥感获取的地表温度数据与城市的土地利用数据相结合，探讨不同土地利用类型对热岛效应的影响。

还可以将遥感数据与气象数据相结合，分析气象条件对热岛效应的影响。

这种综合分析可以更加全面地了解热岛效应的形成和演变机制。

基于多时相遥感影像的福州市热环境监测

ｆｒｅｃｏｆｈｅ，ｓｔｒｉ）ａｄＬ（ｉｔｅｓｙｔｅｍｌｅｉｄｕｈｕＳｅｔｎｏｄｆｔｓｕ）Ｓ（ａａｏｎ１ｈｎｓ）ａｎｅｐｏｄｔｄｉｅｚｏ ’ｈａｅ — ｍａｒｏＨ（ｕｔｎｇｅｈｙｏｖＦ
Ａｂｔａｔｎｔｅｂｓｓｏｏｏｙｔｅｉｔｅｒｓｒｃ：Ｏｈａｉｆｃｌｒｓｎｈｓｓｈｏｙ，ｃｌｒｉｔｇａｏｓｃｎｕｔｄｏｈｈｒｌｉｆｒｄｏｏｎｅｒｔｎｉｏｄｃｅｎｔｅｔｅｍａｎｒｅｉａ
化类型划分成热岛区、热环境缓解区、热环境波动区、热环境恶化区４大类，并分析了这几种热环境变化类型的分布
情况和成因．
关键词：亮温；热环境；多时相；色合成；Ｓ变换彩ＨＬ
中图分类号：２７Ｐ３
文献标识码：Ａ
文章编号：０９— ８１２０）５— １３～４１０７２（０７０００ｏ
ｂａｄｆｔｅＴＭｍａｅｎ３ｄｆｅｅｔｐｒｏｓＡｎａａｙｉｓｍａｅｉｔｅｔｅｄｏｈｇｓｏｚｏＳｎｓｏｈｉｇｓｉｉｒｎｅｄ．ｉｌｓｓｉｄｎｏｔｒｎｆｃａｅｆＦｕｈｕ’ ｎｈｎｕｒａｅｔｅｖｒｎｎ．ｗｉｔａｓｏｍａｉｎｃｎｕｔｄｏｅｃｌｒｉｔｇａｏｍａｅ．ｂｎｈａｎｉｍｅｔｏｈｔＨＩｒｆｒｔｏｏｄｃｅｎｔｏｏｎｅｔｎｉｇｓＳｎｈｒｉｅ３ｔａｓｒ — ｎ

热红外遥感图像温度反演

比辐射率，又称发射率，定义为物体在温度T、波长处的辐射出射度与同温度、同波长下的黑体辐射出射度的比值
M s (T , ) (T , ) M b (T , )
2.3 真实物体的辐射——比辐射率
典型平均比辐射率物质清水湿雪人的皮肤粗冰健康绿色植被湿土沥青混凝土砖木玄武岩干矿物质 8‐14μm 0.98‐0.99 0.98‐0.99 0.97‐0.99 0.97‐0.98 0.96‐0.99 0.95‐0.98 0.94‐0.97 0.93‐0.94 0.93‐0.94 0.92‐0.96 0.92‐0.94 物质水泥混凝土油漆干植被干雪花岗岩玻璃粗铁片光滑金属铝箔亮金典型平均比辐射率 8‐14μm 0.92‐0.94 0.90‐0.96 0.88‐0.94 0.85‐0.90 0.83‐0.87 0.77‐0.81 0.63‐0.70 0.16‐0.21 0.03‐0.07 0.02‐0.03
第三讲热红外遥感图像温度反演
胡德勇 deyonghu@
《遥感图像处理》课程内容
第一讲第二讲第三讲第四讲第五讲第六讲第七讲第八讲概论（遥感数字图像基础）遥感图像辐射校正热红外遥感图像温度反演遥感图像几何纠正遥感数字图像增强遥感图像融合遥感图像模式识别与分类遥感图像变化检测
2、温度反演的基本原理
2.2 Planck's Radiation Law for Blackbodies
辐射出射度
(w m -2 )
M , T 和辐射亮度L的关系
(w m -2 sr -1 m -1 )
L, T ,
表示为辐射出射度形式：
M , T L( , T , )d L

基于GIS与RS的生态环境监测与评估

基于GIS与RS的生态环境监测与评估随着人类社会的不断发展，环境问题日益突出，人们对生态环境保护的重视程度也越来越高。

为了实现可持续发展，我们必须对生态环境进行科学监测和评估，以便及时采取相应的保护措施。

在这方面，GIS（地理信息系统）与RS（遥感）技术的应用发挥着重要作用。

GIS是一种以地理空间信息为核心的数字化信息系统，可以实现空间数据的采集、存储、管理、分析和显示。

RS则是通过航空摄影或卫星等设备获取地面信息的技术，包括光学遥感、热红外遥感和雷达遥感等。

将GIS与RS相结合，可以实现对生态环境的全面监测和评估。

首先，GIS与RS可以为生态环境的监测提供准确的数据基础。

通过卫星遥感技术，可以获取大范围的地貌、植被、土壤、水系等信息，并将其与其他环境因子进行数据叠加。

利用这些数据，我们可以对大气污染、水资源利用、土地利用等指标进行科学分析和评估，帮助我们了解环境变化趋势及其对生态系统的影响。

其次，GIS与RS可以实现对生态环境的空间分析和模拟。

通过将空间数据输入GIS软件中，并利用其强大的空间分析功能，可以对不同因素的分布和相互关系进行模拟和预测。

例如，我们可以通过分析植被覆盖的变化趋势，预测生态系统的演替过程；通过模拟地表温度的分布，评估城市热岛效应对生态环境的影响。

这些分析和模拟结果，有助于我们全面了解生态环境的现状和问题，并制定科学合理的保护策略。

此外，GIS与RS还可以为生态环境监测与评估提供可视化和动态展示的手段。

通过将分析结果和模拟数据可视化呈现，可以使复杂的环境数据形象直观地展示出来，更加容易为决策者和公众理解和接受。

例如，我们可以将污染源的分布情况用热力图的方式展示，将不同时期的植被覆盖程度以动画的形式呈现。

这些可视化的手段，既能促进公众参与环境保护，也能在决策过程中提供参考依据。

然而，GIS与RS的应用也面临一些挑战。

首先是数据质量问题。

遥感数据的获取和处理，以及地理信息的采集和整理，都需要耗费大量的时间和精力。

城市热岛效应的红外遥感研究进展

收稿日期：０１０ — ９２１－７１
城市热岛效应的红外遥感研究进展
王建雄，一尹跃杨德保。王炳华，，
（．１汾阳市气象局，山西汾阳，３２０２兰州大学大气科学学院甘肃省干旱气候变化与０２０；．减灾重点实验室，甘肃兰州，３００３山东省计量科学研究院，７００；．山东济南，５０；２０１４太原市科技应用推广站，．山西太原，３０９０００）
ｂｂｉｍｅｒｎｌｓｓｈｓｐｐｒｍａｅｈｖｌａｉｎｏｈｅｅｒｈｓａｕｆｈｍａｉｎｏｉｌｓｉｎｅｆＧａｓｉｌｏｔｃａａｙｉ，ｔｉａｅｋｓｔｅｅａｕｔｎｔｅｒｓａｃｔｔｓｏｕｎｔａｄｓｃａｃｅｃｓｏｎｕｉｏｙＰｏｉｃｒｍｓｅｔｆｈｕｎｉｆｅｅｒｈｐｐｒ，ｈｃｉｅｒｓａｃｓｉｔｎ，ｈｏｐｒｔｎｏｅａｔｏｓａｄｒｖｎｅｆｏａｐｃｓｏｅｑａｔｙｏｓａｃａｅｓｔｅａｔｅｅｒｈｉｔｕｉｓｔｅｃｏｅａｉｆｈｕｈｒ，ｎｔｔｒｖｎｔｏｏｔ
摘
要：气象卫星监测的红外遥感资料已被广泛用于研究城市热岛，进行地物分类，并
作为一些地表、大气交换模型的输入数据。回顾了利用卫星红外遥感数据对城市热岛效应的研究进展，包括早期的研究及发展，并提出当前城市热岛效应研究存在的问题

使用卫星遥感技术进行地表温度监测的方法

使用卫星遥感技术进行地表温度监测的方法地表温度是指地球表面的温度，它对于气候研究、环境监测以及农业生产等领域都具有重要的意义。

然而，传统的地表温度观测方法往往受制于地理位置、时间限制等因素，无法实时、全面地获取地表温度信息。

而随着卫星遥感技术的发展，使用卫星数据进行地表温度监测成为一种越来越被广泛采用的方法。

在使用卫星遥感技术进行地表温度监测时，首先需要选择合适的卫星传感器。

目前，常用的卫星传感器有热红外辐射计（TIR），它可以测量地表的热辐射能量，进而反推出地表温度。

还有微波辐射计（MW），它是通过测量地表微波辐射的强度来推导地表温度的。

同时，还可以利用可见光传感器（VIS）和红外传感器（IR）获取地表反射率和亮温等信息，进一步加以分析。

其次，在卫星遥感技术中，对于地表温度的监测常采用亮温法和辐射平衡法这两种方法。

亮温法是根据地表的亮温值来计算出地表温度的一种常用方法。

通过卫星传感器测量得到的地表亮温值可以反映地表散热能力，从而推算出地表的温度分布。

而辐射平衡法则是通过建立地表辐射收支平衡方程来计算地表温度的一种方法。

它主要是基于能量平衡原理，将地表的辐射能量、传导能量以及对流能量等各种能量进行计算，最终得到地表温度。

接下来，卫星遥感技术还可以利用多时相数据进行地表温度监测。

通过收集一段时间内的卫星遥感数据，可以获得不同时间点上的地表温度分布情况。

通过对这些时间序列数据进行分析，可以有效监测地表温度的变化趋势，如季节变化、日变化以及长期变化等。

这种方法不仅可以提供更加全面的地表温度信息，还可以帮助深入理解地表温度变化的影响因素。

同时，卫星遥感技术还可以结合地理信息系统（GIS）进行地表温度监测。

通过将卫星遥感数据与地理坐标信息相结合，可以对地表温度进行可视化展示和空间分析。

例如，可以绘制出地表温度分布图，以直观形式展示地表温度的空间变化情况。

同时，还可以与其他地理数据进行叠加分析，寻找地表温度与其他环境因素的相关性。