Сопоставление наземных и космических данных для исследования пространственной дифференциации теплового поля природной территории (на примере острова Кунашир, Большая Курильская гряда)

Дистанционное зондирование Земли
УДК: 
528.873.041.3
DOI: 
10.22389/0016-7126-2022-981-3-35-43
1 Грищенко М.Ю.
2 Михайлюкова П.Г.
Год: 
2022
№: 
3
981
Страницы: 
35–43

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова (МГУ)

1, 
2, 
Аннотация:
В статье сопоставлены результаты контактных (наземных) измерений температуры и ее расчетов по тепловым космическим снимкам для территории острова Кунашир. Наземные измерения температуры атмосферного воздуха проведены с помощью датчиков марки iButton, установленных на высоте 1,5–2 м от поверхности Земли. По космическим снимкам рассчитана температура земной поверхности. Строгой зависимости точности определения температуры по данным со спутника Landsat 8 от ландшафтных особенностей местности не выявлено, однако наименьшие разности измеренной и определенной по снимкам температуры характерны для участков с густой древесной растительностью, а наибольшие – для населенных пунктов, окрестностей сольфатарных полей и хозяйственных объектов природоохранного назначения. В результате регрессионного анализа установлена хорошая связь между значениями температуры, определенными по снимкам и путем наземных измерений. Стандартная ошибка составила 0,95, коэффициент детерминации равен 0,99, что подтверждает высокую точность определения температуры по космическим снимкам.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-05-00715 А.

Список литературы: 
1.   Грищенко М. Ю., Чернулич К. К. Исследование связи наземных и космических температурных данных на примере островов Врангеля и Кунашир // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2019. – Т. 63. – № 5. – С. 566–575.
2.   Константинов П. И., Грищенко М. Ю., Варенцов М. И. Картографирование островов тепла городов Заполярья по совмещенным данным полевых измерений и космических снимков на примере г. Апатиты (Мурманская область) // Исследование Земли из космоса. – 2015. – № 3. – С. 27–33.
3.   Корниенко С. Г. Изучение трансформаций тундрового напочвенного покрова на участках пирогенного поражения по данным спутников Landsat // Криосфера Земли. – 2017. – Т. XXI. – № 1. – С. 93–104.
4.   Станкевич С. А., Филиппович В. Е., Лубский Н. С., Крылова А. Б., Крицук С. Г., Бровкина О. В. Интеркалибрация методов восстановления термодинамической температуры поверхности урбанизированной территории по материалам тепловой космической съемки // Украинский журнал дистанционного зондирования Земли. – 2015. – Т. 7. – С. 12–21.
5.   Atmospheric Correction Parameter Calculator NASA URL: tmcorr.gsfc.nasa.gov (дата обращения: 11.02.2021).
6.   Cristobal J., Jimenez-Munoz J. C., Prakash A., Mattar C., Skokovic D., Sobrino J. A. (2018) An Improved Single-Channel Method to Retrieve Land Surface Temperature from the Landsat-8 Thermal Band // Remote sensing. 10, 431, 14 p. DOI: 10.3390/rs10030431.
7.   Duan S.-B., Li Z.-L., Wang C., Zhang S., Tang B.- H., Leng P., Gao M.-F. (2018) Land-surface temperature retrieval from Landsat 8 single-channel thermal infrared data in combination with NCEP reanalysis data and ASTER GED product // International Journal of Remote Sensing. 40 (4), pp. 1–16. DOI: 10.1080/01431161.2018.1460513.
8.   Kafer P. S., Rolim S. B. A., Iglesias M. L., da Rocha N. S., Diaz L. R. (2019) Land Surface Temperature Retrieval by LANDSAT 8 Thermal Band: Applications of Laboratory and Field Measurements // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 12, 7, pp. 2332–2341. DOI: 10.1109/JSTARS.2019.2913822.
9.   Landsat 7 Data Users Handbook URL: clck.ru/cAGXs (дата обращения: 11.02.2021).
10.   Mathew A., Khandelwal S., Kaul N. (2018) Analysis of diurnal surface temperature variations for the assessment of surface urban heat island effect over Indian cities // Energy and Buildings. 159, pp. 271–295.
11.   Stahl K., Moore M. D., Floyer J. A., Asplin M. G., McKendrya I. G. (2006) Comparison of approaches for spatial interpolation of daily air temperature in a large region with complex topography and highly variable station density // Agricultural and Forest Meteorology. 139, pp. 3–4.
12.   Using the USGS Landsat Level-1 Data Product URL: clck.ru/cAM4Y (дата обращения: 11.02.2021).
13.   Varentsov M. I., Grishchenko M. Y., Wouters H. (2019) Simultaneous assessment of the summer urban heat island in moscow megacity based on in situ observations, thermal satellite images and mesoscale modeling // Geography, Environment, Sustainability. 12, 4, pp. 74–95.
14.   Wang L., Lu Y., Yunlong Y. (2019) Comparison of Three Algorithms for the Retrieval of Land Surface Temperature from Landsat 8 Images // Sensors. 19, 22,
15.   Yang H., Zhang L.F., Zhang X., Fang C., Tong Q. (2011) Algorithm of emissivity spectrum and temperature separation based on TASI data // Journal of Remote Sensing. 15, 6, pp. 1242–1254.
Образец цитирования:
Грищенко М.Ю., 
Михайлюкова П.Г., 
Сопоставление наземных и космических данных для исследования пространственной дифференциации теплового поля природной территории (на примере острова Кунашир, Большая Курильская гряда) // Геодезия и картография. – 2022. – № 3. – С. 35–43. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-981-3-35-43
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 24.03.2021
Принята к публикации: 17.02.2022
Опубликована: 20.04.2022

Содержание номера

2022 март DOI:
10.22389/0016-7126-2022-981-3