آرشیو

آرشیو شماره ها:
۵۹

چکیده

اثر جزیره گرمایی شهری به دلیل تلاقی با چالش های محیط زیستی مهم قرن بیست و یکم یکی از مهم ترین بررسی ها در مورد پدیده های محیط زیستی است. در همین راستا، مطالعه دمای سطح زمین (LST)، چشم انداز واضحی از بررسی جزایر گرمایی در شهرها به دست می دهد که با توجه به اقلیم گرم و خشک شهر یزد، بررسی وضعیت و عوامل اثرگذار بر LST در این شهر را ضروری می نمایاند. این پژوهش با استفاده از تصویر فیوژن شده طیفی و مکانی لندست-8 برای ماه آگوست سال 2020 میلادی و با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین سعی دارد تا تغییرات LST را با محاسبه پارامترهای مختلف مرتبط با چشم انداز سطح زمین شهری مدل کند. بر اساس نتایج این پژوهش، فیوژن طیفی-مکانی تصویر لندست-8 با سنتینل-2 به روش بارزسازی پن، موجب افزایش 10.7%ی دقت کلی و 16.5%ی ضریب کاپا در طبقه بندی این تصویر شد. این پژوهش همچنین نشان داد که اکثر پارامترهای مرتبط با همسایگی با پوشش اراضی در رده 1 تا 11 تأثیرگذاری بر LST شهر یزد قرار دارند. دراین بین، مجاورت با پوشش زمین های بایر در شعاع 100، 50 و 150 متر به ترتیب رتبه 1 تا 3 مهم ترین پارامترهای اثرگذار بر LST را از آن خود کردند. این پژوهش نشان داد که تغییر آرایش پوشش اراضی می تواند بر LST اثرگذار بوده و تغییر پوشش زمین های بایر به مناطق ساخته شده، تا °C 1.1، به پوشش گیاهی، تا °C 2.1 و تغییر 30% از زمین های بایر به پوشش گیاهی، تا °C 1.6 می تواند میانگین LST را در شهر یزد کاهش دهد. همچنین این پژوهش با بررسی دو رویکرد مختلف شبیه سازی ایجاد پوشش گیاهی در سطح شهر یزد نشان داد که رویکرد صرفه جویی در زمین می تواند میانگین LST را در شهر یزد تا 1.3 درجه و رویکرد تقسیم زمین تا °C 1.4 کاهش دهد.

Investigating and Modeling the Effect of the Composition and Arrangement of the Landscapes of Yazd City on the Land Surface Temperature Using Machine Learning and Landsat-8 and Sentinel-2 Data

The effect of urban thermal islands due to intersections with major environmental challenges of the 21st century is one of the most important studies on environmental phenomena, and in this regard, the study of the land surface temperature gives a clear perspective of the thermal islands in cities, which, according to the warm and dry climate of Yazd, examines the status and factors affecting the land surface temperature in this city seem to be necessary. This research, using the spectrally and spatially fused image of Landsat-8, for August 2020, and using machine learning algorithms, tries to model the changes in land surface temperature by calculating different parameters related to urban land perspective. Based on the results of this study, the spectral-spatial fusion of Landsat-8 with Sentinel-2 by Pan sharpening, increased 10.7% of the overall accuracy and 16.5% of the Kappa coefficient in the classification of this image. The study also showed that most neighboring parameters associated with land cover are ranked 1 to 11 of influencing the land surface temperature of Yazd city. In this area, the proximity to bare lands in the radius of 100, 50, and 150 meters ranked 1 to 3 of the most important parameters affecting the land surface temperature respectively. This study showed that the change in land cover arrangement could affect the land surface temperature and changing the bare lands to the built-up areas, up to 1.1°C, to vegetation, up to 2.1°C, and changing 30% of bare land to vegetation, up to 1.6°C can reduce the average land surface temperature in Yazd. Also, this study showed that two different models of vegetation simulation in Yazd city showed that the "land-sharing" model could reduce the average land surface temperature in Yazd by 1.3° and the "land-sparing" model by 1.4°C.

تبلیغات