Nghiên cứu mối quan hệ giữa đảo nhiệt đô thị và mật độ dân số các quận, huyện ở Thành phố Hồ Chí Minh bằng dữ liệu ảnh Sentinel - 3 SLSTR

  • Cơ quan:
    1 Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam
    2 Sở Tài nguyên và Môi trường, Cần Thơ, Việt Nam
    3 Chi nhánh Văn phòng Đăng ký đất đai Quận Ninh Kiều, Việt Nam
    4 Công ty Cổ phần Tư vấn Xây dựng Giao thông Thủy lợi Lâm Đồng, Việt Nam
    5 Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Từ khóa: Đảo nhiệt đô thị,Nhiệt độ bề mặt, Sentinel - 3 SLSTR,Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Nhận bài: 15-06-2021
  • Chấp nhận: 27-08-2021
  • Đăng online: 31-10-2021
Trang: 67 - 75
Lượt xem: 382

Tóm tắt:

Đảo nhiệt đô thị xảy ra do các nguyên nhân của quá trình đô thị hóa, trong đó nguyên nhân chính do sự tăng mật độ dân số dẫn đến các thay đổi các đối tượng nhân tạo trên bề mặt đất. Gần đây, việc sử dụng thuật toán Split - Window đối với hai kênh phổ hồng ngoại nhiệt có bước sóng 11 µm và 12 µm để tính toán nhiệt độ bề mặt hàng ngày với hai thời điểm ngày và đêm phục vụ xác định sự thay đổi nhiệt độ bề mặt đất mang lại hiệu quả cao về mặt kỹ thuật. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu Sentinel - 3 SLSTR để xác định sự đảo nhiệt đô thị ở các quận và huyện thuộc Thành phố Hồ Chí Minh ngày 15/05/2020 so với các khu vực giáp thành phố. Bên cạnh đó, mật độ dân số được tính toán theo kết quả điều tra dân số vào đầu năm 2020. Mối quan hệ tuyến tính thuận giữa giá trị đảo nhiệt đô thị và mật độ dân số được xây dựng với hệ số xác định R2=0,64.

Trích dẫn
Lê Thị Thu Hà, Nguyễn Văn Trung, Nguyễn Ngọc Khoa, Nguyễn Đăng Phương, Võ Thị Tuyết, Nguyễn Giang Thọ, Phạm Văn Tùng và Lê Văn Định, 2021. Nghiên cứu mối quan hệ giữa đảo nhiệt đô thị và mật độ dân số các quận, huyện ở Thành phố Hồ Chí Minh bằng dữ liệu ảnh Sentinel - 3 SLSTR, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 62, kỳ 5, tr. 67-75.
Tài liệu tham khảo

[1]. Brian S. Jr., & Michael O. R., (2001). Urban Form and Thermal Efficiency: How the Design of Cities Influences the Urban Heat Island Effect. Journal of the American Planning Association 67(2), 186 - 198.

[2]. Claudia, K., Stefan, D., (2013). Thermal Infrared Remote Sensing: Sensors, Methods, Applications. Remote Sensing and Digital Image Processing.

[3]. Ha Thu Thi Le, Trung Van Nguyen, Lan Thi Pham, Le Thi Le, Huong Thuy Duong, Long Huu Nguyen, (2018). Impact of urbanization on land surface temperature using remote sensing and GIS: A case of Tay Ho district, Hanoi city, Vietnam. Journal of Mining and Earth Sciences, 59 (6), 64-73.

[4]. Hassan Rhinane, Atika Hilali, Hicham Bahi, Aziza Berrada, (2012). Contribution of Landsat TM Data for the Detection of Urban Heat Islands Areas Case of Casablanca. Journal of Geographic Information System, 4(1).

[5]. Jiajia Y., Ji Z., Frank - Michael G., Zhiyong L., Jin M., Ren L., (2020). Investigation and validation of algorithms for estimating land surface temperature from Sentinel - 3 SLSTR data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 91, 14 pages.

[6]. “Khí hậu, thời tiết”. Website Thành phố Hồ Chí Minh. Lưu trữ bản gốc ngày 25 tháng 5 năm 2009. Truy cập ngày 22 tháng 5 năm 2014. https://hochiminhcity.gov.vn/-/khi-hau-thoi-tiet.

[7]. Le Thi Thu Ha, Nguyen Van Trung, Pham Thi Lan, Tong Thi Huyen Ai, La Phu Hien, (2021). Impacts of Urban Land Cover Change on Land Surface Temperature Distribution in Ho Chi Minh City, Vietnam. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 39(2), 13-21.

[8]. Lê Thị Thu Hà, Đoàn Đắc Nhất, Huỳnh Thị Lam, Nguyễn Thị Thanh Thúy, Nguyễn Thị Ngọc Hiệp, Lưu Thị Thanh Thủy, Võ Thị Công Chính, Lê Thanh Nghị, (2020). Đánh giá vai trò của cơ cấu lớp phủ bề mặt đô thị trong việc giảm hiệu ứng đảo nhiệt đô thị áp dụng cho khu vực Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam. Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, 61 (2), 76-85.

[9]. McClave, J. T., and Sincich, T., (2000). Simple linear regression in Statistics, 8th edition, Prentice - Hall, USA, 505 - 557

[10]. Prata, A. J., (1994). Land surface temperature determination from satellites, Advances in space research, 14, 15 - 26.

[11]. Serco Italia SPA (2018). Urban heat island with Sentinel - 3. (version 1.1). Retrieved from RUS Lectures at https://ruscopernicus.eu/portal/ the - rus - library/learn - by - yourself/

[12]. Sobrino, J. A., Irakulis, I. A., (2020). Methodology for Comparing the Surface Urban Heat Island in Selected Urban Agglomerations Around the World from Sentinel - 3 SLSTR Data. Remote Sensing 12, 29 pages.

[13]. Thảo Nguyên, (2017). Chuyên trang Tri thức trẻ. http://ttvn.toquoc.vn/kinh-doanh/chu-tich-nguyen-thanh-phong-du-bao-dan-so-tp-ho-chi -minh-den-nam-2025-la-10-trieu-nguoi-nhung -nay-da-dat-13-trieu-nguoi-5201717811412441.htm.

[14]. The European Space Agency, (2021). Sentinel-3 SLSTR resolutions.

[15]. Tổng cục Thống kê, (2019). Kết quả tổng điều tra dân số và nhà ở thời điểm 0 giờ ngày 1.4.2019.

[16]. Theo Chỉ thị số 44/CT - TTg của Thủ tướng Chính phủ.

[17]. University of Leicester/NILU, (2012). SLSTR ATBD land surface temperature. Sentinel - 3 optical products and algorithm definition, 55 pages.

[18]. Zhang, Z.; Ji, M.; Shu, J.; Deng, Z.; Wu, Y., (2008). Surface Urban Heat Island in Shanghai, China: Examining the Relationship between Land Surface Temperature and Impervious Surface Fractions Derived from Landsat ETM+ imagery. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci., 37, 601-606.

[19]. Zheng, Y., Ren, H., Guo, J., Ghent, D., Tansey, K., Hu, X., Nie, J., Chen, S., (2019). Land Surface Temperature Retrieval from Sentinel - 3A Sea and Land Surface Temperature Radiometer, Using a Split - Window Algorithm. Remote Sensing 11, 650.