Tác giả

Hoàng Anh Huy 1

Đơn vị công tác

1Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội

Tóm tắt

Mục tiêu của nghiên cứu là thiết lập mối liên hệ giữa độ che phủ thực vật (FVC) với nhiệt độ bề mặt đất (LST) tại huyện Đông Anh (Hà Nội). FVC và LST được chiết tách từ ảnh vệ tinh LANDSAT 8 OLI sử dụng phép phân tích lẫn phổ tuyến tính hai đối tượng thuần (LSMA) và mô hình truyền bức xạ trong khí quyển (RTE). Mô hình hồi quy tuyến tính (LRM) được ứng dụng để thiết lập mối liên hệ giữa FVC với LST. Kết quả nghiên cứu cho thấy: tồn tại tương quan nghịch giữa FVC và LST (FVC tăng 10% làm LST giảm 1,62oC và ngược lại); LST cao xuất hiện tại những khu vực có FVC thấp như Võng La, Kim Chung, Hải Bối, thị trấn Đông Anh; LST thấp tập trung ở khu vực có FVC cao như Thụy Lâm, Vân Nội, Tam Xá, Xuân canh, Vĩnh Ngọc. Từ kết quả nghiên cứu có thể kết luận, ứng dụng mô hình hồi quy tuyến tính và tư liệu ảnh vệ tinh giúp xác định một cách hiệu quả và nhanh chóngmối quan hệ giữa của FVC với LST.

Từ khóa

Độ che phủ thực vật , nhiệt độ bề mặt đất , hồi quy tuyến tính , ảnh LANDSAT 8 OLI

Trích dẫn bài báo

Hoàng Anh Huy (2017), Ứng dụng mô hình hồi qui tuyến tính để thiết lập mối liên hệ giữa độ che phủ thực vật với nhiệt độ bề mặt đất dựa trên dữ liệu vệ tinh Landsat 8 oli. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 675, 18-26.

Tài liệu tham khảo

1. B.J. Choudhury, N.U. Ahmed, S.B. Idso (1994), Relations between evaporation coefficients and vegetation indices studied by model simulations, Remote Sensing of Environment, 50, 1.

2. D. Kumar, S. Shekhar (2015), Statistical analysis of land surface temperature-vegetation indexes relationship through thermal remote sensing, Ecotoxicol Environ Saf, 121, 39. 3.

E. Valor, V. Caselles (1996), Mapping land surface emissivity from NDVI, Application to European African and South American areas, Remote sensing of Environment, 57, 167.

4. F. Van der Meer (1999), Image classification through spectral unmixing, In: Spatial Statistics for Remote Sensing, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.

5. H.A. Huy (2016), Đánh giá biến động độ che phủ thực vật tại một số khu vực đô thị và ven đô Hà Nội từ tư liệu ảnh vệ tinh LANDSAT đa phổ và đa thời gian, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, (In press).

6. H.A. Huy (2016), Ứng dụng ảnh vệ tinh LANDSAT 8 OLI xác định độ che phủ thực vật khu vực nội thành Hà Nội,Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, 32,101.

7. https://www.usgs.gov/

8. J.A. Barsi, J.L. Barker, J.R Schott (2003), An Atmospheric Correction Parameter Calculator for a Single Thermal Band Earth-Sensing Instrument, Proceedings of the 2003 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS ’03, Toulouse, France, 3015, 3014.

9. J.A. Barsi, J.R. Schott, F.D. Palluconi, S.J. Hook (2005), Validation of a web-based atmospheric correction tool for single thermal band instruments, Proc. SPIE, 5882.

10. J.A. Sobrino, J.C. Jimenez-Munoz, L. Paolini (2004), Land surface temperature retrieval from Landsat TM 5, Remote Sens. Environ, 90, 434.

11. J.A. Sobrino, N. Raissouni (2000), Toward remote sensing methods for land cover dynamic monitoring: application to Morocco, International Journal of Remote Sensing, 21, 353.

12. J.C. Jiménez-Muñoz, J.A. Sobrino (2010), A generalized single-channel method for retrieving land surface temperature from remote sensing data, J. Geophys. Res, 108, 2004, 46.

13. J.C. Jimenez-Munoz, J.A. Sobrino, A single-channel algorithm for land-surface temperature retrieval from ASTER data, IEEE Geosci. Remote Sens. Lett, 7, 176.

14. J.C. Jimenez-Munoz, J. Cristobal, J.A. Sobrino, G. Soria, M. Ninyerola, X. Pons (2009), Revision of the single-channel algorithm for land surface temperature retrieval from Landsat thermalinfrared data, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens, 47, 339.

15. James Russell Baird (2010), Global Warming Mitigation Method,James Russell Baird, United State.

16. J. Xiao, A. Moody (2005), A comparison of methods for estimating fractional green vegetation cover within a desert-to-upland transition zone in central New Mexico, USA, Remote Sensing of Environment, 98, 237.

17. J.W. Rouse, R. H. Haas, J.A. Schell, D.W. Deering (1974), Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS, Proc. ERTS-1 Symposium 3rd, Greenbelt, NASA, WashingtonDC.

18. L. Vlassova, F. Pérez-Cabello, M.R. Mimbrero, R.M. Llovería, A. García-Martín (2014), Analysis of the Relationship between Land Surface Temperature and Wildfire Severity in a Series of Landsat Images, Remote Sens, 6, 6136.

19. M. Akhoondzadeh,M.R. Saradjian (2008), Comparison of Land Surface Temperature mapping using MODIS and ASTER Images in Semi-Arid Area, Commission VIII.

20. National Aeronautics and Space Administration (NASA) (2016), LANDSAT Science data user’s Handbook, NASA, Washington DC.

21. P.S. Chavez (1996), Image-based atmospheric corrections - Revisited and Improved, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 62, 1025.

22. Q. Weng, P. Fu, F. Gao (2014), Generating daily land surface temperature at Landsat resolution by fusing Landsat and MODIS data, Remote Sens. Environ, 145, 55.

23. S. Kawashima (1994), Relation between vegetation, surface temperature, and surface composition in the tokyo region during winter, Remote Sensing of Environment, 50, 52.

24. S.M. Adler-Golden, A. Berk, L.S. Bernstein, S.C. Richtsmeier, P.K. Acharya, M.W. Matthew, G.P. Anderson, C. Allred, L.S. Jeong, J.H. Chetwynd, FLAASH (1998), A MODTRAN4 Atmospheric Correction Package for Hyperspectral Data Retrievals and Simulations, Summaries of the Seventh Annual JPL Earth Science Workshop, 1, 98.

25. S.M. Adler-Golden, M.W. Matthew, L.S. Bernstein, R.Y. Levine, A. Berk, S.C. Richtsmeier, P.K. Acharya, G.P. Anderson, G. Felde, J. Gardner, M. Hoke, L.S. Jeong, B. Pukall, A. Ratkowski, H.H. Burke (1999), Atmospheric Correction for Short-wave Spectral Imagery Based on MODTRAN4, SPIE Proceedings on Imaging Spectrometry,3753, 61.

26. Y.J. Kaufman, A.E. Wald, L.A. Remer, B.C. Gao, R.R. Li, L. Flynn (1997), The MODIS 2.1- μm Channel-Correlation with Visible Reflectance for Use in Remote Sensing of Aerosol, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 35, 1286.

27. Z.L. Li, B.H. Tang, H. Wu, H. Ren, G. Yan, Z. Wan, I.F. Trigo, J.A. Sobrino (2013), Satellite-derived land surface temperature: Current status and perspectives, Remote Sens. Environ, 131, 14.

28. Z. Qin, A. Karnieli, P. Berliner (2001), A mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM data and its application to the Israel-Egypt border region, Int. J. Remote Sens, 22, 3719.

29. Z. Wan, J. Dozier (1989), ‘Land-surface temperature measurement from space: physical principles and inverse modeling, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 27, 268.