Материалы 19-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 15–19 ноября 2021 г.

(http://conf.rse.geosmis.ru)

XIX.A.38

Анализ закономерностей в распределении температурного поля промышленных городов Cибири по данным Lаndsat 8

Мамаш E.A. (1), Пестунов И.А. (1), Нестеренко М.С. (2)
(1) Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий, Новосибирск, Россия
(2) Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия
В последние годы все большую популярность приобретает использование спутниковых данных для оценки состояния и перспектив развития внутригородских территорий. Современные системы обработки ДДЗ, такие как Google Earth Engine(GGE) и ВЕГА-Science, разработанная в ИКИ РАН [1], позволяют осуществить переход от обработки отдельных сцен к анализу временных серий изображений. Такой подход дает возможность проследить временную динамику происходящих изменений, выполнить статический анализ исследуемых показателей, выявить устойчивые аномалии и обнаружить закономерности в их пространственно-временном распределении на исследуемых территориях. Анализ температурных полей крупных промышленных городов позволяет выявить тепловые аномалии, закономерности в распределении температуры на территории города, что важно для решения экологических проблем, рационального планирования и развития городской инфраструктуры.
Используя данные 10-го канала спутника Landsat 8 и алгоритм, предложенный в работе[2], в системе GEE авторами были построены температурные карты крупных промышленных городов Сибири (Новосибирск, Красноярск, Кемерово, Томск, Барнаул, Иркутск) в пределах их границ за бесснежный период 2014-2021гг. На этих картах изображены средние многолетние температуры за указанный период, хорошо просматриваются устойчивые зоны «аномально» высоких температур, которые соответствуют промышленным зонам, а также сети автомобильных и железных дорог. Для указанных городов построены гистограммы распределения значений температур, посчитаны основные статистические показатели, такие как среднее, дисперсия и среднеквадратическое отклонение. Показано, что гистограммы во всех рассмотренных случаях носят вид трехмодального распределения и позволяют выделить следующие классы подстилающей поверхности:
1) вода,
2) растительность,
3) строения и открытая почва;
4) промышленные зоны, ж/д и автодороги.
Первые три класса соответствуют трем модам распределения, а четвертый класс – это «хвост» распределения, отвечающий аномальным значениям температуры. Анализ гистограмм показал, что пороговые значения классов, как и пиковые значения мод для изучаемых городов разные. Пороговые значения различаются в пределах 1–2°С, что объясняется различием в климатических условиях, рельефом, плотностью застройки, разной степенью промышленного развития.
В целом, показано, что использование серии разновременных данных LST Landsat 8 позволяет не только построить карты распределения температур подстилающей поверхности крупных промышленных городов, но и дает возможность выявить закономерности в распределении их температурных полей, что, в свою очередь, может служить источником информации при оценке промышленного развития городов, степени урбанизации и экологического состояния территории. Кроме этого, величина LST Landsat 8 может быть использована в качестве дополнительного информативного признака при классификации городских территорий.

Ключевые слова: температура подстилающей поверхности, температурные аномалии, температурные карты городов, LST (land surface temperature)
Литература:
  1. Прошин А.А., Лупян Е.А., Балашов И.В., Кашницкий А.В., Бурцев М.А. Создание унифицированной системы ведения архивов спутниковых данных, предназначенной для построения современных систем дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 3. С. 9-27.
  2. Mamash E.A., Pestunov I.A., Chubarov D.L.Spatiotemporal analysis of the land surface temperature distribution over the territory of Novosibirsk city based on Landsat data // E3S Web of Conferences. Ser."Regional Problems of Earth Remote Sensing, RPERS 2020". 2020.P. 03011.

Презентация доклада



Ссылка для цитирования: Мамаш E.A., Пестунов И.А., Нестеренко М.С. Анализ закономерностей в распределении температурного поля промышленных городов Cибири по данным Lаndsat 8 // Материалы 19-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2021. C. 39. DOI 10.21046/19DZZconf-2021a

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

39