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运用遥感数据挖掘解析城市地表温度的空间变异规律
Applying Geo-data Mining to Analysis Spatial Variance Characters of Urban Land Surface Temperature
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]华东师范大学地理系中国东西部合作研究中心,上海200062
基 金:自然科学基金国家基础科学人才培养基金项目(J0730534)
年 份:2008
卷 号:23
期 号:4
起止页码:405-409
语 种:中文
收录情况:CSCD、CSCD_E2011_2012、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊
摘 要:以上海主城区为研究靶区,基于遥感影像(Landsat ETM+)数据,运用单窗算法反演地表温度,并运用地统计学方法分析其空间变异规律。结果表明,地表温度空间差异显著,东西分布不对称,浦东的地表温度明显低于浦西,低温区出现在浦东的南部,与南汇区的交界处;高温区出现在浦西,包括中心城区的黄浦江沿岸、宝山区南部和普陀区北部,其它地区介于高温区和低温区之间。从地表温度的空间变异规律来看,在较小的空间尺度下,随机因素引起的空间异质性占总空间异质性的比重较大,空间自相关性的比重较小;随着空间尺度的增大,随机因素引起的空间异质性所占比重减小,空间自相关性的比重增大。当粒度为180 m和540 m时,地表温度表现为较强的空间自相关性,而当粒度增大到1080 m时,地表温度具有明显的空间自相关性。
关 键 词:地表温度 单窗算法 半变异函数 尺度
分 类 号:TP79]
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