第1章 城市热环境监测和评估方法
1.1 城市热环境监测方法
1.1.1 基于地面观测数据监测城市热环境
1.1.2 用卫星遥感数据进行城市热环境的研究
1.2 城市热环境地表温度遥感反演技术
1.2.1 利用热红外数据遥感地表温度
1.2.2 地表发射率特性分析
1.2.3 微波遥感地表温度（LST）
1.2.4 小结
第2章 城市群热环境遥感监测和评估技术方法
2.1 城市群热环境遥感监测指标
2.1.1 气温
2.1.2 植被覆盖度
2.1.3 极端温度
2.1.4 辐射温度
2.1.5 地表温度
2.1.6 比辐射率
2.1.7 分裂窗算法
2.1.8 城市群
2.1.9 城市群热环境
2.1.10 城市热岛
2.1.11 城市热岛效应
2.1.12 城市群热力景观
2.1.13 城市不透水层
2.1.14 植被—不透水层—土壤模型
2.1.15 城市群热场强度
2.1.16 城市群热场聚集度
2.1.17 城市群热场优势度
2.1.18 城市群热场强度指数
2.1.19 城市群热场分维数
2.2 中国典型城市群热环境遥感监测和评估技术方法
2.2.1 中国典型城市群热环境卫星遥感监测
2.2.2 典型城市群热环境卫星遥感评估技术
2.3 城市群下垫面特征参数提取方法
附录：卫星遥感城市群热环境监测与评估流程
第3章 典型大城市热环境监测与评估
3.1 北京城市热环境气候研究
3.1.1 北京城郊气温变化研究
3.1.2 北京市城市热岛强度变化研究
3.1.3 北京市风速变化的研究
3.2 南京城市热环境气候研究
3.2.1 资料与方法
3.2.2 南京市不同时间尺度的温度变化特征
3.2.3 讨论
3.3 北京城市热环境遥感监测与评估
3.3.1 引言
3.3.2 研究方法和数据
3.3.3 结果与分析
第4章 京津唐城市群热环境监测与评估
4.1 引言
4.2 研究区概况和数据
4.2.1 研究区概况
4.2.2 研究技术路线
4.2.3 MODIS地表温度数据
4.2.4 归一化植被指数（NDVI）及其计算
4.2.5 土地分类
4.2.6 气象数据
4.3 京津唐城市群热环境监测研究
4.3.1 京津唐城市群气候分析
4.3.2 京津唐城市群平均气温分布
4.3.3 京津唐城市群热场分布
4.3.4 京津唐城市群热场强度
4.3.5 京津唐城市群热场强度指数
4.3.6 京津唐城市群热场优势度
4.4 京津唐城市群热环境评估研究
4.4.1 热场与NDVI的相关关系
4.4.2 遥感反演的LST与气象站资料的相关性
4.4.3 遥感反演的LST与土地覆盖类型的关系研究
4.5 结果讨论
4.6 京津唐城市群城市热环境多年动态分析
4.6.1 数据与数据处理
4.6.2 京津塘城市群热环境空间变化指标
4.6.3 京津唐年际间不同季节热环境特征
4.6.4 京津唐多年城市群热环境变化特征
4.6.5 结论
第5章 长三角城市群热环境遥感监测与评估
5.1 引言
5.2 数据来源和处理方法
5.2.1 数据来源
5.2.2 遥感数据处理
5.3 长江三角洲地区城市群热环境变化特征分析
5.3.1 长江三角洲地区典型城市温度变化趋势
5.3.2 长江三角洲地区LST分布
5.3.3 长江三角洲地区热场强度分布
5.3.4 长江三角洲地区热场的动态变化
5.3.5 长江三角洲地区热环境空间格局变化
5.3.6 讨论
5.4 长江三角洲地区城市群热环境影响因子分析
5.4.1 长江三角洲地区热场与植被指数的相关关系
5.4.2 长江三角洲地区LST与气温的关系
5.4.3 长江三角洲地区LST与社会经济发展的关系
5.4.4 讨论
5.5 小结
第6章 典型城市土地利用遥感方法与实践
6.1 基于TM数据的南宁土地利用变化
6.1.1 研究区域概况
6.1.2 研究数据及处理方法
6.1.3 结果与分析
6.1.4 南宁城市扩展的驱动力分析
6.1.5 讨论
6.2 基于ASTER遥感数据的南京市土地利用变化
6.2.1 引言
6.2.2 实验研究区和数据处理
6.2.3 图像判读分类
6.2.4 讨论
参考文献
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