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基于遥感数据挖掘定量反演城市化区域地表温度研究的综述报告 随着城市化进程的加速,城市的建设越来越庞大,城市化区域的地表温度成为了一个重要的研究方向。地表温度是反映城市化区域城市热岛效应的关键参数之一,在城市规划、环境监测、与气候变化研究等多个领域具有重要的应用价值。本文综述了基于遥感数据挖掘定量反演城市化区域地表温度的研究进展。 遥感数据在研究地表温度方面发挥了至关重要的作用。遥感数据可以获取全面、连续、高分辨率的信息,提供了一个更加直观和精细化的研究视角。当前,已经有许多学者利用各种遥感手段(如卫星遥感、无人机遥感等)对城市化区域地表温度进行了探测研究,并应用数据挖掘技术进行了定量反演,取得了一系列的进展。 首先,遥感数据挖掘技术广泛应用于城市化区域地表温度反演中,如支持向量机(SVM)、决策树(DT)、随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)等机器学习算法,都能够快速、准确地预测地表温度。例如,Yuan等人采用SVM对广州市地表温度进行了定量反演,结果表明SVM模型能够较好的反演广州市地表温度,反演结果符合实际情况。 其次,多源遥感数据的融合也成为了城市化区域地表温度反演的重要方法之一。多种遥感数据(如Landsat、MODIS等)可以获取不同分辨率、覆盖范围和时间分辨率的信息,相互融合可以得到更加完整和精确的信息。例如,Chen等人将Landsat8OLI和MODIS数据相结合,采用ANN模型对东莞市的地表温度进行了反演,结果表明融合后的数据与实际数据符合程度较高。 此外,地表温度与其他气象要素之间的关系也是城市化区域地表温度反演研究的热点问题。学者们研究了地表温度与太阳辐射、植被覆盖率、风速等气象因素之间的关系,并建立了相关的数学模型。Xu等人通过利用MODIS和气象站数据,探究了山西省地表温度与气象因素之间的关系,结果表明太阳辐射和植被覆盖率是影响地表温度的重要因素。 总之,基于遥感数据挖掘的定量反演城市化区域地表温度的研究,充分发挥了遥感技术的优势,提高了反演精度,将为城市规划、环境监测、气候变化研究等领域提供更为准确的数据支持。然而,目前的研究还存在一些问题,如数据的获取和处理、反演模型的可靠性和复杂性、误差分析等方面,需要进一步深入研究、改进和完善。