导读:本文包含了地表温度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:地表,温度,算法,方程,地热,多维,热岛。
地表温度论文文献综述
夏晓圣,王军红,程先富[1]（2019）在《地理要素对地表温度降尺度算法的多维响应》一文中研究指出针对如何克服不同传感器地表温度的时空分辨率矛盾的问题,该文利用随机森林(RF)算法、BP神经网络(BP)算法和多元回归(MLR)算法,直接将原始1km分辨率的MODIS LST降尺度至250m分辨率,并评估地理要素对不同降尺度算法的多维响应。结果表明:①在不同海拔、坡度、坡向和土地利用类型中,RF算法的降尺度效果均为最佳;②在降尺度模型中考虑经纬度、地形因子等地理要素能显着提升降尺度效果;③降尺度效果随海拔升高先增后减,随坡度增加先增后降,从不同坡向看,降尺度效果分异明显,从不同土地利用类型看,林地、草地的降尺度精度最高,耕地次之,水域和建筑用地降尺度精度最低。(本文来源于《测绘科学》期刊2019年12期）
白沁灵,孟丹,邢婧[2]（2019）在《基于天宫二号数据的北京市地表温度反演研究》一文中研究指出针对新型国产遥感数据源天宫二号宽波段数据的波段特点,在传统劈窗算法的基础上推导出适用于天宫二号宽波段数据的地表温度反演算法参数,对北京市地表温度进行反演,并采用MODIS地表温度产品进行交叉验证。在此基础上,结合北京市不同土地利用类型图对地表温度情况进行分析。结果表明:天宫二号宽波段数据的波段设置满足地表温度反演的参数需求;利用天宫二号数据反演的地表温度与MODIS地表温度产品具有较好的一致性,相关系数为0.79,均方根误差为1.28 K;研究区不同土地利用类型地表温度存在差异,其中建设用地温度最高,水域最低。(本文来源于《载人航天》期刊2019年06期）
王斐,覃志豪,樊伟,张胜茂[3]（2019）在《云下地表温度与辐射变化关系的定量分析》一文中研究指出云下对地表温度一直是热红外遥感研究的难点,云下地表温度的变化不仅受到到达地表的辐射强度的影响,还与地表覆盖类型的热力学性质有关,本文通过开展野外观测实验,并利用地表能量平衡模型模拟地表温度在不同辐射条件的变化情况,以期获得不同地表类型的地表温度与辐射变化的定量关系,结果表明,在云覆盖情况下,到达地表面的辐射值减小,地表温度也随之减小,当云覆盖前地表温度越高,云覆盖后地表温度的变化幅度就越大,不同地表类型的云下地表温度在单位时间(min)内发生的温度值的单位变化量所需辐射值的变化量与云覆盖前温度高低呈线性关系。在长时间云覆盖情况下,地表温度的下降速度随着云覆盖时间的增加而不断放缓,当云层覆盖一定时间(10—20 min)后,地表温度会达到一个相对稳定的状态。(本文来源于《遥感学报》期刊2019年06期）
赵艺洁[4]（2019）在《热红外遥感提取地表温度信息》一文中研究指出现代工程难度日益增长,所涉及实际区域也越来越广泛,地表温度成为研究地质问题的一个重要考虑因素,Landsat系列卫星提供高分辨率的卫星影像,可对地温进行反演即地表温度信息提取。为提取某工作区的地温信息,本文选取Landsat7和Landsat8图像,再采用ENVI 5.3软件针对其卫片展开计算,计算结果可以清晰地反映出地温分布情况。最后再对比同一区域Landsat7和Landsat8的反演结果,选取最优的图像。具有普遍适用性且精度较高,可为后续的遥感解译、勘察和施工工作提供良好的前期资料。(本文来源于《居舍》期刊2019年30期）
翟劭燚,黄对,王文种,刘九夫,王欢[5]（2019）在《改进的劈窗算法结合Landsat 8热红外数据反演地表温度研究》一文中研究指出将劈窗算法(SW,split window algorithm)应用于Landsat8数据进行地表温度反演,完全基于Landsat8数据本身不需要借助外部数据源,克服了传统地表温度反演依赖MODIS水汽产品外部数据造成的局限,实现利用Landsat8热红外数据反演得到较高空间分辨率的地表温度产品。以美国Walnut Gulch流域为例进行SW算法地表温度反演,并与SC算法结果、MOD11-L1地表温度产品和实测地表温度数据对比分析。结果表明,与SC(generalized single-channel algorithm)算法和MOD11-L1地表温度产品相比,SW算法应用于Landsat 8数据的地表温度反演取得较好的效果,平均误差最小为0.89K,相关系数最高为0.9841,反演结果和实测数据具有较好的一致性。(本文来源于《水文》期刊2019年05期）
高操,邢丽珠,赵晓涵,李成[6]（2019）在《1961—2014年我国地表温度时空分布特征》一文中研究指出基于1961—2014我国地区535个站点的逐日温度观测数据,采用线性趋势估计和MK检验对我国地表平均温度、最低和最高温度的时空变化情况进行分析。结果表明, 1961—2014年,我国的地表平均温度、最高温度、最低温度在年和季尺度上均表现为显着上升(P<0.01)趋势;温度变化率冬季最高,夏季最低;其中最低温度变化率较高,最高温度变化率较低。温度突变年份在20世纪80年代左右,显着增温年份在20世纪末左右;空间分布上,我国大部分地区的平均温度、最高温度和最低温度均增加,与温度变化率变化趋势一致,均是从西北到东南地区递减;极端高温天数整体呈上升趋势,极端低温天数整体呈下降趋势。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2019年20期）
刘哲,杨华,陈星宇,李国庆,沈彪群[7]（2019）在《光伏电场对地表温度的影响分析》一文中研究指出以甘肃省金昌市金川区西坡光伏电场为例,利用多景Landsat系列影像,采用辐射传输方程法(radiative transfer equation,RTE),对光伏电场建设前后的地表温度进行了反演,提取电场不同缓冲区范围内的地表温度均值。研究结果表明,光伏电场会对占地范围和不同缓冲区范围内的地表温度产生降温的作用。其占地区域降温幅度为2.12 K,100 m缓冲区降温幅度为0.94 K,随着距离的增加这种影响逐渐减弱,400 m后影响会变得十分微弱,研究结果为客观地评价光伏电场对环境的影响提供借鉴。(本文来源于《地理空间信息》期刊2019年10期）
何迎东,马瑞峰[8]（2019）在《基于Landsat-8 TIRS数据的兰州市地表温度反演》一文中研究指出Landsat-8 TIRS(Thermal Infrared Sensor)作为陆地卫星可获取的新型热红外传感器,在反演地表参数如温度、湿度、热惯量等参数有很好的前景。本文利用Landsat-8 TIRS数据,结合大气上行辐射和下行辐射及不同地物的地表辐射率,通过辐射传输方程法对兰州市地表温度进行反演。结果表明,兰州城市热岛效应显着,总体上城区地表温度高于郊区,平均温差为3℃,同一时期的不同下垫面地表温度差异明显,低温区主要存在于水体及植被覆盖度高的地区,而高温区集中在城关区人口密度较大的地区及七里河和西固的工厂密集区。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年09期）
乐通潮,聂森,潘辉,李丽纯[9]（2019）在《基于Landsat8卫星影像的地表温度反演及福州春季城市热岛效应分析》一文中研究指出为研究福州春季城市热岛空间分布特征,利用2018年3月11日Landsat8卫星影像,运用辐射传导方程法和普适性单通道算法对研究区进行地表温度反演,采用地面气象监测站实测的气温对2种方法的反演精度进行比较,并统计分析不同行政区地表温度等级特征。结果表明,这2种方法反演的地表温度的空间分布特征基本一致,辐射传导方程法精度优于普适性单通道算法。福州存在明显的城市热岛现象,高温区及次高温区为城市热岛效应影响区域,该区域为老城区及城市扩张的城市建设区,其中高温区主要分布于福州滨海新城、闽侯县(上街镇、南屿镇、南通镇)和仓山区等新近开发建设的建筑物密集区和裸地区域,低温和次低温区主要分布于森林和水体。为缓解城市热岛现象,城市开发建设中应保持一定面积的绿地和水体。(本文来源于《西北林学院学报》期刊2019年05期）
LUINTEL,Nirajan,MA,Weiqiang,MA,Yaoming,WANG,Binbin,SUBBA,Sunil[10]（2019）在《利用MODIS分析的白天和夜间尼泊尔地表温度的时空分布（英文）》一文中研究指出地表温度(LST)是评估气候变化,以及最近几十年观测到的气候变化相关环境影响的重要变量。使用卫星传感器,如MODIS,定期监测LST具有全球覆盖的优势,包括了尼泊尔等地形复杂地区。为了评估气候和环境的变化,使用Terra-MODIS月平均日间和夜间LST数据集对尼泊尔境内2000年至2017年的日间和夜间LST趋势进行了季节和年度分析。采用普通线性回归对趋势大小进行量化,并利用改进的Mann-Kendall检验确定趋势的统计学意义。我们的研究结果表明,尼泊尔夜间相比于白天的LST增加得更为显着,并且相比于其他时期,季风前期和季风期的变暖更为明显。夜间LST的年增长率为0.05 K yr~(-1)(p<0.01),而白天LST的变化无统计学意义。白天和夜间LST和LST变化均存在空间异质性。白天的LST在尼泊尔的大部分地区基本没有变化,而夜间的LST上升在季风前期和季风期的尼泊尔各地占主导地位。我们对LST趋势及其空间分布的研究结果有助于更好地了解区域气候变化。(本文来源于《Atmospheric and Oceanic Science Letters》期刊2019年05期）
地表温度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对新型国产遥感数据源天宫二号宽波段数据的波段特点,在传统劈窗算法的基础上推导出适用于天宫二号宽波段数据的地表温度反演算法参数,对北京市地表温度进行反演,并采用MODIS地表温度产品进行交叉验证。在此基础上,结合北京市不同土地利用类型图对地表温度情况进行分析。结果表明:天宫二号宽波段数据的波段设置满足地表温度反演的参数需求;利用天宫二号数据反演的地表温度与MODIS地表温度产品具有较好的一致性,相关系数为0.79,均方根误差为1.28 K;研究区不同土地利用类型地表温度存在差异,其中建设用地温度最高,水域最低。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地表温度论文参考文献
[1].夏晓圣,王军红,程先富.地理要素对地表温度降尺度算法的多维响应[J].测绘科学.2019
[2].白沁灵,孟丹,邢婧.基于天宫二号数据的北京市地表温度反演研究[J].载人航天.2019
[3].王斐,覃志豪,樊伟,张胜茂.云下地表温度与辐射变化关系的定量分析[J].遥感学报.2019
[4].赵艺洁.热红外遥感提取地表温度信息[J].居舍.2019
[5].翟劭燚,黄对,王文种,刘九夫,王欢.改进的劈窗算法结合Landsat8热红外数据反演地表温度研究[J].水文.2019
[6].高操,邢丽珠,赵晓涵,李成.1961—2014年我国地表温度时空分布特征[J].安徽农业科学.2019
[7].刘哲,杨华,陈星宇,李国庆,沈彪群.光伏电场对地表温度的影响分析[J].地理空间信息.2019
[8].何迎东,马瑞峰.基于Landsat-8TIRS数据的兰州市地表温度反演[J].测绘与空间地理信息.2019
[9].乐通潮,聂森,潘辉,李丽纯.基于Landsat8卫星影像的地表温度反演及福州春季城市热岛效应分析[J].西北林学院学报.2019
[10].LUINTEL,Nirajan,MA,Weiqiang,MA,Yaoming,WANG,Binbin,SUBBA,Sunil.利用MODIS分析的白天和夜间尼泊尔地表温度的时空分布（英文）[J].AtmosphericandOceanicScienceLetters.2019
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