Land surface temperature (LST) is a critical environmental indicator affected by land cover (LC) changes. Currently, the most convenient and fastest way to retrieve LST is to use remote sensing images due to their continuous monitoring of the Earth's surface. The work intended to investigate land cover change and temperature response inAn-Najaf province. Landsat multispectral imageries acquired inAugust 1989, 2004, and 2021 were employed to estimate land cover change and LST responses. The findings exhibited an increase in water bodies, built-up areas, plantations, and croplands by 7.78%, 7.27%, 6.98%, 3.24%, and 7.78%, respectively, while bare soil decreased by 25.27% for the period (1989-2021). This indicates a transition from barren lands to different land cover types. The contribution index (CI) was employed to depict how changes in land cover categories altered mean region surface temperatures. The highest LSTs recorded were in bare lands (42.2℃, 44.25℃, and 46.9℃), followed by built-up zones (41.6℃, 43.96℃, and 44.89℃), cropland (30.9℃, 32.96℃, and 34.76℃), plantations (35.4℃, 36.97℃, and 38.92℃), and water bodies (27.3℃, 29.35℃, and 29.68℃) respectively, in 1989, 2004, and 2021. Consequently, these changes resulted in significant variances in LST between different LC types.
Heatwaves are one of the most common phenomena originating from changes in the urban thermal environment. They are caused mainly by the evapotranspiration decrease of surface impermeable areas from increases in temperature and reflected heat, leading to a dry urban environment that can deteriorate aspects of everyday life. This study aimed to calculate daily maximum ground surface temperature affecting heatwaves, to quantify the effects of urban thermal environment control through water cycle restoration while validating its feasibility. The maximum surface temperature regression equation according to the impermeable area ratios of urban land cover types was derived. The estimated values from daily maximum ground surface temperature regression equation were compared with actual measured values to validate the calculation method's feasibility. The land cover classification and derivation of specific parameters were conducted by classifying land cover into buildings, roads, rivers, and lands. Detailed parameters were classified by the river area ratio, land impermeable area ratio, and green area ratio of each land-cover type, with the exception of the rivers, to derive the maximum surface temperature regression equation of each land cover type. The regression equation feasibility assessment showed that the estimated maximum surface temperature values were within the level of significance. The maximum surface temperature decreased by 0.0450℃ when the green area ratio increased by 1% and increased by 0.0321℃ when the impermeable area ratio increased by 1%. It was determined that the surface reduction effect through increases in the green area ratio was 29% higher than the increasing effect of surface temperature due to the impermeable land ratio.
콘크리트와 아스팔트가 상당 부분을 차지하는 도시의 물리적인 환경은 도시열섬효과를 일으키는 주요 원인이며, 일차적으로 토지이용 또는 토양피복에 따른 지표면온도의 상승으로 나타난다. 본 연구에서는 도시의 토지피복유형이 지표면온도에 미치는 영향을 공간해상도가 다른 MODIS, Landsat ETM+과 RapidEye 위성영상을 사용하여 비교 분석해 보았다. 연구대상지인 일산 신도시지역의 지표면온도는 토지 이용에 따라 뚜렷이 구분되는 패턴을 보여주었는데 건폐율이 높은 저층단독주택지구보다 건폐율이 낮고 녹지율이 높은 고층 아파트단지의 지표면온도가 현저히 낮게 나타났다. 토지피복유형과의 관계는 건물이나 도로 등 도시화지역의 면적이 증가할수록 기후존의 지표면온도가 증가하고, 식생과 수면, 그림자 지역의 면적이 늘어날수록 지표면온도는 떨어진다. NDVI와 지표면온도 사이에도 음의 선형상관관계가 나타나지만, 계절적 영향을 배제하기 어렵다는 단점이 있다.
In this study, emissivity and land surface temperature (LST) were retrieved using the previously developed algorithms and Aqua/MODIS data. And sensitivity of estimated emissivity and LST to the predefined values, such as land cover, normalized difference vegetation index (NOVI) and spectral emissivity were investigated. The methods used for emissivity and LST were vegetation cover method (VCM) and four different split-window algorithms. The spectral emissivity retrieved by VCM was not sensitive to the NOVI error but more sensitive to the land cover error. The comparison of LST showed that the LST was systematically different without regard to the land cover and season. And the LST was very sensitive to the emissivity error excepting the Uliveri et al. This preliminary result indicates that more works are needed for the retrieval of reliable LST from satellite data.
This study examines the impact of the urban parameterization scheme and the land cover change on simulated near surface temperature using Unified Model (UM) over the Seoul metropolitan area. We perform four simulations by varying the land cover and the urban parameterization scheme, and then compare the model results with 46 AWS observation data from 2 to 9 August 2016. Four simulations were performed with different combination of two urban parameterization schemes and two land cover data. Two schemes are Best scheme and MORUSES (Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme) and two land cover data are IGBP (International Geosphere and Biosphere Programme) and EGIS (Environmental Geographic information service) land cover data. When land use data change from IGBP to EGIS, urban ratio over the study area increased by 15.9%. The results of the study showed that the higher change in urban fraction between IGBP and EGIS, the higher the improvement in temperature performance, and the higher the urban fraction, the higher the effect of improving temperature performance of the urban parameterization scheme. 1.5-m temperature increased rapidly during the early morning due to increase of sensible heat flux in EXP2 compared to CTL. The MORUSES with EGIS (EXP3) provided best agreement with observations and represents a reasonable option for simulating the near surface temperature of urban area.
UHI (Urban Heat Island) is an important environmental issue occurring in highly developed (or urbanized) area such as Seoul Metropolitan City of Korea due to modification of the land surface by man-made structures. With the advance of the remote sensing technique, land cover types and LST (Land Surface Temperature) influencing UHI were frequently investigated describing that they have a positive relationship. However, the concept of land cover considers material characteristics of the urban cover in a comprehensive way and does not provide information on how human activities influence on LST in detail. Instead, land use reflects ways of land use management and human life patterns and behaviors, and explains the relationship with human activities in more details. Using this concept, LST was segmented according to land use types from the Landsat imagery to identify the human-induced heat from the surface and interannual and seasonal variation of LST with GIS. The result showed that the LST intensity of Seoul was greatest in the industrial area and followed by the commercial and residential areas. In terms of size, the residential area could be defined as the major contributor among six urban land use types (i.e., residential, industrial, commercial, transportation, etc.) affecting UHI during daytime in Seoul. For temperature, the industrial area was highest and could be defined as a major contributor. It was found that land use type was more appropriate to understand the human-induced effect on LST rather than land cover. Also, there was no significant change in the interannual pattern of LST in Seoul but the seasonal difference provided a trigger that the human life pattern could be identified from the satellite-derived LST.
Because of urban development and changed land cover types, It is very important to acquire pixel unit of land surface temperature(LST) information when the heat island effect(HIE) of regional area are investigated. The brightness temperature observed by satellite is very useful for assessing the pixel unit of LST distributions for the analysis of thermal environment problems of urban areas. Also, satellite land cover data are very useful to our understanding of surface conditions of study areas. In this study, brightness temperature information of Landsat TM thermal channel was analyzed and compared with land cover information of Jeon-ju city. The atmospheric correction of TM thermal channel carried out to explain for compared LST long term monitoring errors. However, simple estimation and evaluation methods to find a physical relationship between LST from satellite images and in-situ data are compared with reference channel emissivity.
The impact of urbanization on LST (Land Surface Temperature) and TN (Tropical Night) was observed with the analyses of land cover change and LST by associating with the frequency of TN during the period of 1996 to 2016. The analyses of land cover and LST was based on the images of Landast 5 and 8 for September in 1996, 2006, and 2016 at a 10 year interval. The hourly-collected atmospheric temperatures for the months of July and August during the period were collected from AWSs (Automatic Weather Stations) in Seoul for the frequency analysis of TN. The study area was categorized into five land cover classes: urban or built-up area, forest, mixed vegetation, bare soil and water. It was found that vegetation (-7.71%) and bare soil (-9.04%) decreased during the period while built-up (17.29%) area was expanded throughout the whole period (1996-2016), indicating gradual urbanization. The changes came along with the LST rise in the urban area of built-up and bare soil in Seoul. In addition, the frequency of TN has increased in 4.108% and 7.03% for July and August respectively between the two periods of the 10 year interval, 1996-2006 and 2006-2016. By comparing the increasing trends of land cover, LST, and TN, we found a high probability that the frequency of TN had a relationship with land cover changes by the urbanization process in the study area.
In this study, the effects of high-resolution land cover on the simulation of near-surface meteorological fields were evaluated in two different coastal regions using Weather Research and Forecasting (WRF) model. These analyses were performed using the middle classification land cover data upgraded by the Korean Ministry of Environment (KME). For the purpose of this study, two coastal areas were selected as follows: (1) the southwestern coastal (SWC) region characterized by complex shoreline and (2) the eastern coastal (EC) region described a high mountain and a simple coastline. The result showed that the application of high-resolution land cover were found to be notably distinguished between the SWC and EC regions. The land cover improvement has contributed to generate the realistic complex coastline and the distribution of small islands in the SWC region and the expansion of urban and built-up land along the sea front in the EC region, respectively. The model study indicated that the improvement of land cover caused a temperature change on wide areas of inland and nearby sea for the SWC region, and narrow areas along the coastal line for the EC region. These temperature variations in the two regions resulted in a decrease and an increase in land-breeze and sea-breeze intensity, respectively (especially the SWC region). Interestingly, the improvement of land cover can contribute large enough to change wind distributions over the sea in coastal areas.
Yangon Mega City is densely populated and most urbanization area of Myanmar. Rapid urbanization is the main causes of Land Use and Land Cover (LULC) change and they impact on Land Surface Temperature (LST). The objectives of this study were to investigate on the LST with respect to LULC of Yangon Mega City. For this research, Landsat satellite images of 1996, 2006 and 2014 of Yangon Area were used. Supervised classification with the region of interest and calculated change detection. Ground check points used 348 points for accuracy assessment. The overall accuracy indicated 89.94 percent. The result of this paper, the vegetation area decreased from $1061.08sq\;km^2$ (24.5%) in 1996 to $483.53sq\;km^2$ (11.2%) in 2014 and built up area clearly increased from $485.33sq\;km^2$ (11.2%) in 1996 to $1435.72sq\;km^2$ (33.1%) in 2014. Although the land surface temperature was higher in built up area and bare land, lower value in cultivated land, vegetation and water area. The results of the image processing pointed out that land surface temperature increased from $23^{\circ}C$, $26^{\circ}C$ and $27^{\circ}C$ to $36^{\circ}C$, $42^{\circ}C$ and $43.3^{\circ}C$ for three periods. The findings of this paper revealed a notable changes of land use and land cover and land surface temperature for the future heat management of sustainable urban planning for Yangon Mega city. The relationship of regression experienced between LULC and LST can be found gradually stronger from 0.8323 in 1996, 0.8929 in 2006 and 0.9424 in 2014 respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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