دراسة الجزر الحرارية الحضرية وتأثيرها على مناخ مدينة الكوت باستخدام تقنيات الجيوماتيك

الباحث

محمد فاضل علي

المشرف

عبد الرزاق طارش زبون - مصطفى نعيم حمودي

الجامعة

الجامعة التكنولوجية

الكلية / القسم

قسم الهندسة المدنية / هندسة الجيوماتك

الشهادة

ماجستير

السنة

2023

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Urban heat island;Land surface temperature;Remote sensing;Al-Kut city

تُعرّف درجة حرارة سطح الأرض Lal (NST) درجات حرارة الهواء على ارتفاع مترين فوق سطح الأرض؛ وتتأثر بالعديد من el gall مثل؛ درجة حرارة سطح الأرض (LST) والتي بدورها تتأثر بخطوط العرض والإشعاع الشمسي وطول مدة اليوم ونوع الغطاء الأرضي والارتفاع. يتم قياس درجة حرارة (Ta) el sell تقليديًا بواسطة محطات الأرصاد الجوية ، ولكن انخفاض كثافة محطات الأرصاد الجوية ، والتغطية المحدودة ، والتكلفة العالية ، والأخطاء الناتجة عن درجة حرارة الهواء في المناطق البعيدة Gad عن محطات الأرصاد الجوية. لذلك كانت هناك حاجة dale لحساب NST من خلال صور الأقمار الصناعية التي توفر إمكانية حساب Jal galls LST البيئية الأخرى بمزيد من المعلومات والتغطية الواسعة وبدقة أكثر من بيانات الأرصاد الجوية. تتضمن هذه الأطروحة نمذجة NST بناءً على البيانات محطات الأرصاد الجوية وصور الأقمار الصناعية باستخدام تقنيات الجيوماتكس لدراسة UHT ودراسة استراتيجيات التخفيف من آثارها. تم استخدام صور لاندسات 8 (بعد el yal تصحيحات هندسية، والفسيفساء ، واقتطاع منطقة الدراسة) لتقدير المعلمات المستقلة المتمثلة بالمعلمات ( الحرارة السطحية LST طول مدة اليوم DDL ونموذج الارتفاع الرقمي DEM من نوع (RSTM)) Shuttle Radar Topography Mission لانها ملائمة للتطبيقات العلمية مثل نظم المعلومات الجغرافية (GIS وهو معلمة مستقلة أيضًا ، بالإضافة لحرارة الهواء Ta المرصودة بواسطة محطات الأرصاد الجوية كمعلمة تابعة ، تم ادخال هذه المعلمات باستخدام الانحدار الخطي لتقدير معاملات النموذج من اجل استخدامها NST 4aSail تم استخدام صور -2- Sentinel بعد المعالجة المسبقة لحساب مؤشر توزيع الغطاء النباتي الطبيعي NDVI لفهم العلاقة بين NST والغطاء النباتي. تم تطبيق التصنيف المراقب باستخدام طريقة تصنيف الاحتمالية القصوى MLC على صور -2- Sentinel لتصنيف منطقة الدراسة إلى أربع فئات (نباتات ، ومباني ، ومسطحات مائية ، وأرض جرداء) من اجل فهم العلاقة بين NST والغطاء الأرضي . تظهر النتائج أن هناك علاقة سلبية بين "71577 والغطاء النباتي، لكن كان لها علاقة إيجابية مع المناطق المبنية . كان الفرق بين درجة حرارة الهواء التي تم رصدها باستخدام محطات الأرصاد الجوية و NST المحسوب باستخدام نموذج هذا البحث تتراوح بين -0.44 إلى -0.48 في 9 يوليو 2021 ٠، وكانت حوالي 0.93 في 25 يوليو 1. يوضح الانحدار الخطي باستخدام برنامج احصائي SPSS أن جذر الخطأ المقدر هو (0.801) في 9 يوليو و (0.519) في 25 يوليو.

Near-Surface Temperature (NST) is defined as air temperatures at two meters above the land surface; it is affected by many factors like; land surface temperature (LST), which has been influenced by latitude, solar radiation, day duration length, land cover type, and elevation. Air temperature (Ta) is traditionally measured by meteorological stations, but the low density of meteorological stations, the limited coverage, the high cost, and the errors resulting from the air temperature for areas relatively far from meteorological stations. There was an urgent need to calculate NST through satellite images which gives availability to calculate LST and other environmental factors with more information, wide coverage, and more accuracy than meteorological data. This thesis includes modeling NST based on metrological data and satellite images using geomatics techniques to study UHI and studying strategies to mitigate iits effects. Landsat 8 images were used (after geometric corrections, mosaics, and clipping of the study area) to estimate independent parameters (LST, Duration Day Length DDL). Digital Elevation Model (DEM) from Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) is also independent parameter (because SRTM elevation data are used in scientific fields and application software like a Geographic Information System (GIS)), and (Ta) from the meteorological station a dependant parameter, these parameters were inputs to estimate model coefficients for modeling NST using linear regression. Sentinel -2- images were used after pre-processing to calculate Normal Distribution Vegetation Index (NDVI) to understand the relationship between NST and vegetation cover. Super classification applied on Sentinel -2- images to classify the study area into four categories (vegetation, built-up, water bodies, and bare land) using the maximum likelihood classify method (MLC) to understand the correlation between NST and land cover. The results show that NST and Vegetation areas have a negative relationship, but the built-up areas have a positive relationship with NST. The difference between air temperature observed from weather stations and NST calculated by the model was between -0.44 to -0.48 on 9 July 2021, and it was about 0.93 on 25 July 2021. Linear regression using SPSS show that the root error estimated is (0.801) on 9 July and (0.519) on 25 July.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب