1. 本选题研究的目的及意义
随着全球气候变化和城市化进程的加速，极端高温天气事件频繁发生，对人类健康、生态系统和社会经济发展造成严重威胁。
传统的基于气象站点的观测方式在空间覆盖范围和数据密度上存在局限性，难以满足精细化高温监测的需求。
遥感技术作为一种非接触式、大范围、高时空分辨率的观测手段，为高温天气监测提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在利用遥感技术监测高温天气方面开展了大量研究工作，并取得了丰硕成果。
1. 国内研究现状
国内学者在利用遥感技术进行高温天气监测方面做了大量研究，特别是在地表温度反演、城市热岛效应、高温天气与健康风险等方面取得了显著进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以多源遥感数据为基础，构建高温天气遥感监测指标体系，分析高温天气的时空分布特征及其影响因素。
1. 主要内容
1.多源遥感数据获取与预处理:获取研究区Landsat、MODIS等多源遥感影像数据，并进行数据预处理，包括几何校正、辐射定标、大气校正等，以消除数据误差，提高数据质量。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、多源数据融合分析的方法，具体研究步骤如下：
1.数据收集与预处理:收集研究区的多源遥感数据，包括Landsat8、MODIS等，并进行数据预处理，如几何校正、辐射定标、大气校正等，以消除数据误差，提高数据质量。
2.高温监测指标体系构建:分析国内外相关研究，结合研究区实际情况，构建基于多源遥感数据的高温天气监测指标体系，选取地表温度、植被指数、归一化建筑指数等指标，并对指标进行权重赋值，以构建综合高温监测指数。
3.高温特征提取:利用遥感图像处理技术和地理信息系统空间分析方法，从预处理后的遥感影像中提取地表温度、植被指数、建筑指数等高温特征信息。
5. 研究的创新点
1.多源遥感数据融合:突破传统单一遥感数据源的局限性，将Landsat8的高空间分辨率和MODIS的高时间分辨率数据相结合，提高高温天气监测的精度和效率。
2.构建综合高温监测指标体系:综合考虑地表温度、植被指数、建筑指数等多种指标，构建综合高温监测指数，克服单一指标的局限性，更全面地反映高温天气的空间分布特征。
3.定量分析高温影响因素:利用多元回归模型，定量分析气象因素、地理环境因素、人类活动因素等对高温天气的贡献率，为深入understanding高温天气的形成机制提供科学依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 胡玥,王桥,徐作鹏,等. 基于多源遥感数据的地表温度反演及城市热岛效应分析[J]. 测绘通报,2020,59(11):111-118.
[2] 王利民,王爽,张广. 基于MODIS数据的城市热岛效应时空演变特征分析[J]. 环境监测管理与技术,2020,32(03):61-65.
[3] 彭静,杜佳,杨凯,等. 基于Landsat 8的城市绿地格局与地表温度关系研究[J]. 生态学报,2019,39(10):4136-4147.
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