陆地表面温度(LST)是全球和区域尺度地表物理过程的关键参数,维持地气相互作用过程中物质与能量交换平衡。本文基于GIS/RS技术,结合MODIS 8 d LST遥感数据产品(MOD11A2),利用分裂窗算法,通过月合成和年合成构建出福建省2000-2016年长时...陆地表面温度(LST)是全球和区域尺度地表物理过程的关键参数,维持地气相互作用过程中物质与能量交换平衡。本文基于GIS/RS技术,结合MODIS 8 d LST遥感数据产品(MOD11A2),利用分裂窗算法,通过月合成和年合成构建出福建省2000-2016年长时序地表温度数据集。然后对月合成和年合成的长时间序列LST数据进行分析并探讨了LST的分布及其反演特征。结果表明,福建省的LST约在7月达到最高,约在1月为最低。自2000-2016年福建省的LST呈周期性变化(似于正弦曲线)。空间分布上,福建省的LST空间分布也存在着明显的西低东高、南暖北冷。随着福建省沿海地区经济的快速发展和城市化不断发展,沿海城市地区的LST明显高于山区农村地区。LST分布可能受到气候、地形和土地覆盖类型的影响,地理信息技术分析LST的时空分布特征可以为福建省的区域生态环境保护、可持续发展政策的制定及农作物科学合理区划提供重要的参考依据,最终构建一套较完整的、效果较好的LST时间序列数据集。展开更多
文摘陆地表面温度(LST)是全球和区域尺度地表物理过程的关键参数,维持地气相互作用过程中物质与能量交换平衡。本文基于GIS/RS技术,结合MODIS 8 d LST遥感数据产品(MOD11A2),利用分裂窗算法,通过月合成和年合成构建出福建省2000-2016年长时序地表温度数据集。然后对月合成和年合成的长时间序列LST数据进行分析并探讨了LST的分布及其反演特征。结果表明,福建省的LST约在7月达到最高,约在1月为最低。自2000-2016年福建省的LST呈周期性变化(似于正弦曲线)。空间分布上,福建省的LST空间分布也存在着明显的西低东高、南暖北冷。随着福建省沿海地区经济的快速发展和城市化不断发展,沿海城市地区的LST明显高于山区农村地区。LST分布可能受到气候、地形和土地覆盖类型的影响,地理信息技术分析LST的时空分布特征可以为福建省的区域生态环境保护、可持续发展政策的制定及农作物科学合理区划提供重要的参考依据,最终构建一套较完整的、效果较好的LST时间序列数据集。
