基于GEE的桂林市主城区热环境变化定量遥感分析

ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences(2020)

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Abstract
以桂林市主城区为研究区,基于谷歌地球引擎(GEE)采用随机森林算法对2010、2014及2018年3期Landsat遥感影像进行土地利用分类,并采用单窗算法进行地表温度反演,根据NDVI像元二分线性模型解算地表植被覆盖度,最终对土地利用、 植被覆盖及地表温度进行动态的统计及对比分析.结果表明:2010—2018年桂林市主城区平均温度呈上升趋势,8年共增加1.29℃,且各级别温区由低温区、 较低温区及中等温区转化为较高温区及高温区;较低温区及低温区主要分布于植被及水体覆盖区域,而中等温区、 较高温区及高温区主要分布于建设用地及未利用土地覆盖区域;2014—2018年,高植被覆盖度面积大幅缩减(缩减31.34%)主要原因在于建设用地面积的大幅增长(扩张30.19%);基于GEE的随机森林算法土地利用分类具有较高的分类精度(3个时期均高于80%).研究结果可为改善城市热环境提供科学依据,也可为桂林市制定的发展战略提供科学参考.
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Key words
thermal environment,guilin based environment gee,remote sensing,main urban area
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