
تعداد نشریات | 32 |
تعداد شمارهها | 739 |
تعداد مقالات | 7,173 |
تعداد مشاهده مقاله | 11,730,525 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,055,347 |
سنجش دمای سطح زمین و ارتباط آن با شاخصهای طیفی مطالعة موردی: استان خوزستان | ||
نشریه جغرافیا و توسعه | ||
مقاله 2، دوره 22، شماره 76، مهر 1403، صفحه 33-64 اصل مقاله (1.53 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/gdij.2024.46176.3554 | ||
نویسندگان | ||
رحمان زندی* 1؛ زینب ظاهری عبده وند2؛ صدیقه امامی2 | ||
1دانشیار گروه سنجش از دور وGIS ، دانشکده علوم جغرافیایی و برنامهریزی، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران | ||
2دانشجوی دکتری گروه سنجش از دور وGIS ، دانشکده علوم زمین، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران | ||
چکیده | ||
دمای سطح زمین، تابعی از انرژی خالص در سطح زمین است که بهمقدار انرژی رسیده به سطح زمین، گسیلندگی سطح، رطوبت و جریان هوای اتمسفر بستگی دارد. در این تحقیق دمای سطح زمین (LST)، در استان خوزستان با استفاده از الگوریتم پنجرهتقسیم محاسبه گردید. همچنین بهمنظور شناخت دقیقتر رفتار دمای سطح زمین در منطقۀ مورد نظر، از روش کدنویسی در سامانة «گوگل ارث انجین» استفاده شدهاست. صحتسنجی نقشهدمای تهیهشده نیز با استفاده از دادههای ایستگاههای هواشناسی استان خوزستان صورتگرفت. هدف از این تحقیق، بررسی ارتباط سه شاخص طیفی NDBI ،NDVI و NDBaIبا دمای سطح زمین (LST) است و بهمنظور دستیابی به این هدف، از تصاویر سنجندة OLI ماهوارة لندست-8 در تیرماه سال 2022 استفاده گردیده است. پس از محاسبة دمای سطح زمین (LST) با استفاده از روش پنجرهتقسیم، سه شاخص پوشش گیاهی، شاخص مناطق ساختهشده یا سطوح نفوذناپذیر و شاخص زمینهای بایر محاسبهشد و با استفاده از همبستگی پیرسون در سطح اطمینان 01/0 درصد ارتباط آنها با دمای سطح زمین مورد بررسی قرار گرفت، نتایج همبستگی دما با شاخصهای ذکرشده نشانداد که شاخص مناطق بایر (NDBaI)، همبستگی مثبتی با دمای سطح زمین دارد و میزان R2 آن معادل با 488/0 میباشد. شاخص مناطق ساختهشده (NDBI) از همبستگی منفی با دمای سطح زمین برخوردار است و میزان R2 آن معادل با 642/0- است و شاخص پوشش گیاهی (NDVI) دارای همبستگی مثبت غیر خطی با دمای سطح زمین میباشد، دلیل غیر خطی بودن پوشش گیاهی، پراکندگی و محدود بودن آن در بخشهای مختلف سطح استان خوزستان است. همچنین معنیدار بودن و مؤثر بودن سه شاخص مذکور، با استفاده از روش رگرسیون حداقل مربعات (OLS) بررسی شد. نتایج بررسی جزایر حرارتی در سطح استان خوزستان با استفاده از شاخص موران محلی نشانداد که جزایر حرارتی در خارج از محدودة شهری و در مناطق بایر متمرکز شدهاند و دمای مناطق شهری نسبت به مناطق بیرون از شهر پایینتر است. جزایر خنک نیز در پهنههای آبی و پوششهای گیاهی متمرکز شده و دارای مساحت خیلیکمتری نسبت به جزایر حرارتی در سطح استان خوزستان میباشند. | ||
کلیدواژهها | ||
دمای سطح زمین؛ شاخص پوشش گیاهی؛ شاخص مناطق ساخته؛ شاخص زمینهای بایر | ||
مراجع | ||
اصغری سراسکانرود، صیاد؛ هادی امامی (1398). پایش دمای سطح زمین و بررسی رابطه کاربری اراضی با دمای سطح با استفاده از تصاویر سنجنده OLI و +ETM مطالعه موردی: (شهرستان اردبیل)، تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی (علوم جغرافیایی). دوره 19. شماره 53. صفحات 215-195.
https://sid.ir/paper/102206/fa
انتظاری، علیرضا؛ رحمان زندی؛ مریم خسرویان (1398). ارزیابی تغییرات فضایی پوشش گیاهی و دمای سطح زمین با استفاده از تصاویر لندست و مادیس، مطالعه موردی: استان فارس 2017-1986، مهندسی و مدیریت آبخیز. دوره 11. شماره 4. 940-929.
درویشی، شادمان؛ کریم سلیمانی؛ مصطفی رشیدپور (1398). تأثیر شاخص های گیاهی و خصوصیات سطح شهری بر تغییرات دمای سطح زمین مطالعه موردی (شهرستان سنندج)، سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی. سال دهم. شماره اول.
رنگزن، کاظم؛ سعید ملکی؛ ایوب تقیزاده؛ پیمان حیدریان (1392). مدلسازی توسعه فضایی شهری با استفاده از تکنولوژی سامانههای اطلاعات جغرافیایی و رگرسیون وزندار مکانی (GWR): نمونه موردی کلانشهر تهران، پایان نامه ارشد سنجش از دور GIS. دانشکده علوم زمین.
https://elmnet.ir/doc/10651141-42011
زندی، رحمان؛ محمد سلمانیمقدم؛ زهره روکی (1402). سنجش میزان خودهمبستگی فضایی دمای سطح زمین با کاربری اراضی نمونۀ مطالعه: شهر اصفهان، جغرافیا و برنامهریزی محیطی. دوره 34. شماره 1. صفحات 76-67.
عزیمند، کیوان؛ حسین عقیقی؛ داوود عاشورلو؛ عارف شاهیآقبلاغی (1399). تجزیه وتحلیل اثرهای ویژگیهای کالبدی و مورفولوژیکی زمینهای ساخته شده بر تغییرات دمای سطح زمین در مناطق نیمهخشک، فصلنامه علوم محیطی. دوره 18. شماره 2. صفحات 18-1.
https://envs.sbu.ac.ir/article_98133.html
کلانتری، خلیل (1391). پردازش و تحلیل داده ها در تحقیقات اجتماعی- اقتصادی، تهران. انتشارات فرهنگ صبا. چاپ پنجم.
https://www.gisoom.com/book/11157179
هاشمیدرهبادامی، سیروس؛ علی درویشی بلورانی؛ کاظم علویپناه؛ محمد ملکی؛ رضا بیات (1398). تحلیل تغییرات جزیره حرارتی سطوح شهری در روز و شب با استفاده از محصولات چند زمانه سنجنده مادیس.
https://www.sid.ir/paper/102377/fa
Alexander C (2020). Normalised difference spectral indices and urban land cover as indicators of land surface temperature (LST). International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 86, 102013. https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.102013 Aliabadi, K. and A. Dadashi-roudbari (2019). Investigation of changes in spatial autocorrelation patterns of Iran's maximum temperature. Geographical Studies of Arid Areas, 6 (21): 86-104. (In Persian). https://jargs.hsu.ac.ir/article_161397_9d56569aa9c61455ffbb9eb4731adb91.pdf Alibakhshi Z, Ahmadi M& Farajzadeh ASL M (2020). Modeling Biophysical Variables and Land Surface Temperature Using the GWR Model: Case Study-Tehran and Its Satellite Cities. Journal of Indian Society of Remote Sensing,48, 59-70. Adegoke, C. and A. Sojobi (2015). "Climate change impact on infrastructure in Osogbo metropolis, south-west Nigeria." Journal of Emerging Trends in Engineering and AppliedSciences.167-156, (3) 6. https://doi.org/10.22059/jne.2018.253756.1491 Akbari, H., Menon, S and Rosenfeld, A (2007). Global cooling: effect of urban albedo on global temperature algorithms for estimating sea and land surface temperature with ATSR data. Int J Remote Sens.17. 2114-2089, (11). https://heatisland.lbl.gov/publications/global-cooling-effect-urban-albedo Alhawiti، RH, Mitsova) 2016). Using Landsat-8 data to investigate the correlation between urban heat island and urban land uses. International Journal of Research in Engineering and Technology, 5,457-466. https://doi.org/10.15623/ijret.2016.050 . Azhdari, A., Soltani, A. and Alidadi, M (2018). Urban morphology and landscape structure effect on land surface temperature: evidence from Shiraz, a semi-arid city. Sustainable Cities and Society. 41, 853-864. https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.06.034 Balew A, Korme T (2020). Monitoring land surfacetemperature in Bahir Dar city and its surrounding using Landsat images. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2020.02.001. Bari, E, Nipa. N.J & Roy B (2021). Association of vegetation indices with atmospheric & biological factors using MODIS time series products, Environ. Challeng., 5 (2021), 100376. https://doi.org/10.1016/j.envc.2021.100376 Chen, X.L. Zhao, H.M. Li, P.X. & Yin, Z.Y (2006) .Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes, Remote Sensing of Environment.146-133,104. http://dx.doi.org/10.13005/bbra/3111 Deilami K. Kamruzzaman M (2017). Modelling the urban heat island effect of smart growth policy scenarios in Brisbane, Land Use Pol., 64 (2017), 38-55. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2017.02.027 Deng, C. & Wu, C (2013). Examining the Impacts of Urban Biophysical Compositions on Surface Urban Heat Island: A Spectral Unmixing and Thermal Mixing Approach. Remote Sensing of Environment, 131, 262-274. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.12.020. Emami& Emami (2018). Investigation of Urban Biophysical Compounds in the Formation of Thermal Islands Using RS and GIS (Case Study: Yazd (2018). Journal of Radar and Optic Remote Sensing” (JRORS)), 2018.04.13. Environment, Vol.127, 210-222. https://jrors.yazd.iau.ir/article_542418 Ezimand, K., Kakroodi, A. A and Kiavarz, M (2019). The development of spectral indices for detecting builtup from LANDSAT TM:5.Remote Sensing of Environment.90.440-434,(4). https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1488282 Feyisa G.L. Meilby H, Darrel G. Jenerette, S. Pauliet (2016). Locally optimized separability enhancement indices for urban land cover mapping: exploring thermal environmental consequences of rapid urbanization in Addis Ababa, Ethiopia, Remote Sens. Environ., 175, 14-31. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.12.026 Gohain, K.J. P. Mohammad & Goswami A (2021). Assessing the impact of land use land cover changes on land surface temperature over Pune city, India, Quat. Int., 575–576 (2021), 259-269. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2020.04.052. Guanglei H. Hongyan Z, Yeqiao W, Zhihe Q, Zhengxiang Z (2010). Retrieval and spatial distribution of land surface temperature in the middle part of jilin province based on MODIS data, Sci. Geogr. Sin., 30 (3) (2010), 421-427. Accessed: Aug. 16, 2021. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e10668 Guha, S. Govil. H (2021). An assessment on the relationship between land surface temperature and normalized difference vegetation index Environ. Dev. Sustain., 23 (2) (2021), 1944-1963. https://doi.org/10.1007/s10668-020-00657-6 Guha S. Govil H, Dey A Gill N (2017). Analytical study of land surface temperature with NDVI and NDBI using Landsat 8 OLI and TIRS data in Florence and Naples city, Italy, Eur. J. Remote Sens., 51 (1) (2018), 667-678. https://doi.org/10.1080/22797254.2018.1474494 Guha S. Govil H, Mukherjee S (2017). Dynamic analysis and ecological evaluation of urban heat islands in Raipur city, India,J. Appl. Remote Sens., 11 (3) (2017),1. https://doi.org/10.1117/1.JRS.11.036020 Guo G, Wu Z, Xiao R, Chen Y, Liu X& Zhang X (2015). Impacts of urban biophysical composition on land surface temperature in urban heat island clusters. Landscape and Urban Planning, 135, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2014.11.007 Imhoff, M. L., Zhang, P., Wolfe, R. E., & Bounoua, L (2010). Remote sensing of the urban heat island effect across biomes in the continental USA. Remote sensing of environment,114(3): 504-513. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.10.008. Imran, ESE (2012). Detection of land use and surface temperature change in different resolutions. Geographic Information System Journal, 4,189-203. https://doi.10.4236/jgis.2012.43024. Jain S, Sannigrahi S, Sen S, Bhatt S, Chakraborti S& Rahmat S (2020). Urban heat island intensity and its mitigation strategies in the fast-growing urban area. Journal of Urban Management, 9(1), 54-66. https://doi.org/10.1016/j.jum.2019.09.004. Jiménez-Muñoz JC, Sobrino JA (2008). Split-window coefficients for land surface temperature retrieval from low-resolution thermal infrared sensors. IEEE Geosci Remote Sens Lett 5:806-809. https://doi.org/10.1109/LGRS.2008.2001636. Lazzarini, M., Marpu, P.R. and Ghedira, H (2013). Temperature-land cover interactions: the inversion of urban heat island phenomenon in desert city areas. Remote Sensing of Environment. 130, 136-152. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.11.007 Lee PS-H, Park J (2020). An Effect of Urban Forest on Urban Thermal Environment in Seoul, South Korea, Based on Landsat Imagery Analysis.Forests, 11(6): 630. https://doi.org/10.3390/f11060630. Lei Wang, Yao Lu and Yunlong Yao (2019). Comparison of Three Algorithms for the Retrieval of Land Surface Temperature from Landsat 8 Images, 19 November 2019. https://doi.org/10.3390/s19225049. Lillesand, T., Kiefer, R. W., & Chipman, J (2015). Remote sensing and image interpretation. John Wiley & Sons. ISBN: 978-1-118-34328-9. Nie Q. Man W, Li Z, Y (2016). Huang, Spatiotemporal impact of urban impervious surface on land surface temperature in Shanghai, China,Can. J. Rem. Sens., 42 (6) (2016), 680-689. https://doi.org/10.1080/07038992.2016.1217484 Pearsall H (2017). Staying cool in the compact city: vacant land and urban heating in Philadelphia, Pennsylvania, Appl. Geogr., 79 (2017), 84-92. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2016.12.010 Rasul, A., Balzter, H., Smith, C., Remedios, J., Adamu, B., Sobrino, J., Srivanit, M. and Weng, Q (2017). A review on remote sensing of urban heat and cool islands. Land. 6, 1-10. https://doi.org/10.3390/land6020038 Rodriguez Lopez J.M, Heider K, Scheffran J (2017). Frontiers of urbanization: identifying and explaining urbanization hot spots in the south of Mexico City using human and remote sensing,Appl. Geogr., 79 (2017), 1-10. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2016.12.001 Rongali G, Keshari AK, Gosain AK, Khosa R (2018). A mono-window algorithm for land surface temperature estimation from Landsat 8, thermal infrared sensor data: a case study of the Beas River Basin, India. Pertanika J Sci Technol 26:829-840. https://www.researchgate.net/publication/324982810. Rongali, Gopinadh & Keshari, Ashok K. & Gosain, Ashwani K. & Rakesh Khosa (2018). Split-Window Algorithm for Retrieval of Land SurfaceTemperature Using Landsat 8 Thermal Infrared Data, Journal of Geovisualization and Spatial Analysis (2018). 2: 14. https://doi.org/10.1007/s41651-018-0021. Roy B. Bari E., N.J. Nipa, S.A (2021). Ani, Comparison of temporal changes in urban settlements and land surface temperature in Rangpur and Gazipur Sadar, Bangladesh after the establishment of city corporation, Remote Sens. Appl. Soc. Environ., 23 (2021), 100587. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100587 Sharma, A. Conry, P. Fernando, H. Hamlet, A.F. Hellmann, J. & Chen, F (2016). Green and cool roofs to mitigate urban heat island effects in the Chicago metropolitan area: Evaluation with a regional climate model. Environmental Research Letters, (6)11064004(6). https://doi 10.1088/1748-9326/11/6/064004 Sobrino JA, El Kharraz J, Li ZL (2003). Surface temperature and water vapor retrieval from MOODIS data. Int J Remote Sens 24:5161-5182. https://doi.org/10.1080/0143116031000102502 Sobrino JA, Li Z, Stoll MP, Becker F (1996). Multi-channel and multiangle algorithms for estimating sea and land surface temperature with ATSR data. Int J Remote Sens 17:2089-2114. https://doi.org/10.1080/01431169608948760 Sobrino JA, Romaguera M (2008). Land surface temperature retrieval from MSG1-SEVIRI data. Remote Sens Environ 92:247-254. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.06.009 Kashki, A., Karami, M., Zandi, R., & Roki, Z (2021). Evaluation of the effect of geographical parameters on the formation of the land surface temperature by applying OLS and GWR, A case study Shiraz City, Iran. Urban Climate, 37, 100832. Wan Mohd Jaafar WS, Abdul Maulud KN, Muhmad Kamarulzaman AM, Raihan A, Md Sah S, Ahmad A, Saad SNM, Mohd Azmi AT, Jusoh Syukri NKA, Razzaq Khan W (2020). The Influence of Deforestation on Land Surface Temperature-A Case Study of Perak and Kedah, Malaysia. Forests, 11(6): 670. https://doi.org/10.3390/f11060670. Weng, Q., Liu, H. and Lu, D (2007). Assessing the effects of land use and land cover patterns on thermal conditions using landscape metrics in city of Indianapolis, United States. Urban Ecosystems. 10, 203-219. https://doi.org 10.1007/s11252-007-0020-0. Weng, Q., Lu, D.& Schubring, J (2006). Estimation of Land Surface Temperature Vegetation Abundance Relationship for Urban Heat Island Studies, Remote Sensing of Environment, 89(4), 467-483. https://doi.org10.1016/j.rse.2003.11.005. Xu, S., Ehlers, M (2017). Hyperspectral image sharpening based on Ehlers fusion.International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-2/W7: 941-947. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W7-941-2017. Xu, H., Yunhao, C., Shangming, D., & Wenxia, Q (2011). Dynamical Monitoring and Evaluation Methods to Urban Heat Island Effects Based on RS & GIS. Procedia Environmental Sciences.Volume 10, 1228-1237. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2011.09.197. Zareie S, Khosravi H, Nasiri A, Dastorani M (2016). Using Landsat Thematic Mapper (TM) sensor to detect change in land surface temperature in relation to land use change in Yazd, Iran. Solid Earth, 7(6): 1551. https://doi.org/10.5194/se-7-1551-2016. Zhang, C., Luo, L., Xu, W., & Ledwith, V (2008). Use of local Moran's I and GIS toidentify pollution hotspots of Pb in urban soils of Galway, Ireland. Science of theTotal Environment, 398(1), 212-221 https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2008.03.011. Zhang, Y. Yiyun, C. Qing, D. & Jiang, P (2012). Study on Urban Heat Island Effect Based on Normalized Difference Vegetated Index: A Case Study of Wuhan City, the 18th Biennial Conference of International Society for Ecological Modeling, Procedia Environmental Sciences 13. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 426 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 304 |