城市地表温度与NDVI空间相关性的尺度效应
Scale effect of the spatial correlation between urban land surface temperature and NDVI
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文摘
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城市地表温度与NDVI的空间相关性已被广泛研究,但是其尺度效应常常被忽略,给研究结果带来不确定性。本文以郑州市为例,基于四幅Landsat8影像,经辐射传导法反演地表温度(LST),运用半变异函数识别地表温度的空间相关性分析尺度,并结合空间相关指数Moran's I,从多尺度、多季节、多邻接范围3个方面对地表温度与植被覆盖的空间相关性的尺度效应进行了探讨,结果表明:①LST和NDVI的单变量空间自相关和双变量空间相关尺度均在300 m左右;②300 m相关尺度内,单变量空间自相关性存在显著尺度效应,相比之下双变量空间相关性尺度效应较为微弱;③LST和NDVI的单变量空间自相关性和双变量空间相关性尺度效应均表现出明显的季节差异;④随着邻接范围增大,LST和NDVI的空间自相关性减弱,尺度效应更明显。因此度量LST和NDVI的空间相关性要考虑时空尺度效应,本文研究结果有助于进一步认识LST和NDVI间空间相关性的尺度效应。 |
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The spatial correlation between urban land surface temperature (LST) and vegetation coverage(NDVI) has been widely studied,but its scale effect is often ignored,which brings uncertainty to the results.Taking Zhengzhou City as an example and based on four Landsat8 images,this study retrieved the land surface temperature by the radiation conduction method,and identified the spatial correlation analysis scale of the land surface temperature by using the semivariance function.It then combined the spatial correlation index Moran's I to discuss the spatial correlation between land surface temperature and vegetation coverage from three aspects:multi- scales,multi- seasons,and multi- adjacent ranges.The results show that:(1) Both the univariate spatial autocorrelation scale and bivariate spatial correlation scale of LST and NDVI are around 300 m;(2) Within the 300 m correlation scale,there is a significant scale effect in the univariate spatial autocorrelation,but the scale effect of bivariate spatial correlation is much weaker by comparison;(3) The univariate spatial autocorrelation and bivariate spatial correlation scale effects of LST and NDVI show significant seasonal differences;(4) With the increase of adjacent range,the spatial autocorrelation of LST and NDVI weakens,and the scale effect is more obvious.Therefore,to measure the spatial correlation between LST and NDVI,spatiotemporal scale effect should be taken into consideration.This study should be helpful for further understanding the scale effect of spatial correlation between LST and NDVI. |
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来源
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地理科学进展
,2018,37(10):1362-1370 【核心库】
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DOI
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10.18306/dlkxjz.2018.10.006
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关键词
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地表温度
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NDVI
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半变异函数
;
空间相关性
;
尺度效应
;
郑州市
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地址
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1.
武汉大学资源与环境科学学院, 武汉, 430079
2.
武汉大学, 地理信息系统教育部重点实验室, 武汉, 430079
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语种
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中文 |
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文献类型
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研究性论文 |
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ISSN
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1007-6301 |
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学科
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大气科学(气象学);植物学 |
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基金
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国家自然科学基金项目
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文献收藏号
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CSCD:6357372
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参考文献 共
30
共2页
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1.
柏延臣. 基于特征统计可分性的遥感数据专题分类尺度效应分析.
遥感技术与应用,2004,19(6):443-449
|
被引
17
次
|
|
|
|
|
2.
陈斐. 空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用.
武汉大学学报:信息科学版,2002,27(4):391-396
|
被引
53
次
|
|
|
|
|
3.
陈公德. 运用遥感数据挖掘解析城市地表温度的空间变异规律.
遥感技与应用,2008,23(4):405-409
|
被引
7
次
|
|
|
|
|
4.
陈小勇. 我国红树植物分布的空间自相关分析.
华东师范大学学报,2000(3):104-109
|
被引
14
次
|
|
|
|
|
5.
池腾龙. 基于RS和GIS的郑州市植被覆盖度与地表温度演化研究.
中国园林,2016,32(10):78-83
|
被引
7
次
|
|
|
|
|
6.
韩贵锋. 地表温度与植被指数相关性的空间尺度特征:以重庆市为例.
中国园林,2011,27(1):68-72
|
被引
7
次
|
|
|
|
|
7.
李斌. NDVI、NDMI与地表温度关系的对比研究.
地理科学进展,2017,36(5):589-596
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
8.
李月臣. 土地利用/覆盖变化空间变异特征与遥感影像空间分辨率的选取——以北京地区为例.
干旱区地理,2006,29(4):570-575
|
被引
5
次
|
|
|
|
|
9.
马恭博.
莱州湾南岸土壤盐分时空变异性及运移模拟研究,2014
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
10.
倪万魁. 黄土土性的空间自相关性研究.
西安工程学院学报,2002,24(2):4-9
|
被引
5
次
|
|
|
|
|
11.
覃志豪. 陆地卫星TM6波段范围内地表比辐射率的估计.
国土资源遥感,2004(3):28-32,36,41,74
|
被引
259
次
|
|
|
|
|
12.
田平. 基于TM影像的城市热岛效应和植被覆盖指数关系研究.
科技通报,2006,22(5):708-713
|
被引
16
次
|
|
|
|
|
13.
王劲峰.
空间分析,2006:76-84
|
被引
17
次
|
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|
|
|
14.
武鹏飞. 北京市植被绿度与城市热岛效应关系研究.
北京林业大学学报,2009,31(5):54-60
|
被引
20
次
|
|
|
|
|
15.
毋亭. 基于半变异函数的环渤海地区NDVI空间格局特征研究.
生态科学,2014,33(2):313-320
|
被引
4
次
|
|
|
|
|
16.
谢苗苗. 城市地表温度热岛影响因素研究进展.
地理科学进展,2011,30(1):35-41
|
被引
36
次
|
|
|
|
|
17.
杨春华. 重庆市主城区热岛效应与植被覆盖关系研究.
人民长江,2013,44(7):51-55
|
被引
5
次
|
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|
18.
游绚.
福州盆地城市热环境的时空格局演变及其尺度效应研究,2011
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
19.
游绚. 基于ETM+影像辐射传导方程算法的地表温度反演.
科技情报开发与经济,2009,19(27):134-136,138
|
被引
7
次
|
|
|
|
|
20.
张穗. 武汉市城区热岛效应的遥感研究.
长江流域资源与环境,2003,12(5):445-449
|
被引
20
次
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