| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 城市热岛效应研究综述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 城市热岛效应的发现 | 第12页 |
| 1.2.2 城市热岛效应的研究方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 城市热岛效应研究的研究现状与发展趋势 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第15-17页 |
| 1.3.1 主要研究内容和研究方法 | 第15页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第15-17页 |
| 2 研究区概况及数据预处理 | 第17-21页 |
| 2.1 研究区概况 | 第17页 |
| 2.2 数据收集 | 第17-18页 |
| 2.2.1 遥感数据 | 第17-18页 |
| 2.2.2 非遥感数据 | 第18页 |
| 2.3 遥感数据预处理 | 第18-21页 |
| 2.3.1 几何校正 | 第18-19页 |
| 2.3.2 辐射定标与大气校正 | 第19-20页 |
| 2.3.3 图像裁剪 | 第20-21页 |
| 3 地表温度的反演 | 第21-42页 |
| 3.1 Landsat TM/ETM+反演地表温度的方法 | 第21-24页 |
| 3.1.1 理论基础 | 第21页 |
| 3.1.2 大气校正法 | 第21-22页 |
| 3.1.3 单窗算法 | 第22-23页 |
| 3.1.4 普适性单通道算法 | 第23-24页 |
| 3.2 地表温度方法选择与精度验证 | 第24-29页 |
| 3.2.1 地表比辐射率的估算 | 第24页 |
| 3.2.2 反演方法比较 | 第24-29页 |
| 3.3 地表温度反演软件的设计与实现 | 第29-42页 |
| 3.3.1 系统开发背景 | 第29-30页 |
| 3.3.2 系统功能设计 | 第30-31页 |
| 3.3.3 C | 第31-32页 |
| 3.3.4 主要功能模块实现 | 第32-42页 |
| 4 青岛地区热岛效应的时空分布 | 第42-49页 |
| 4.1 青岛地区热岛效应的空间分布特征 | 第42-45页 |
| 4.1.1 遥感数据的选取 | 第42页 |
| 4.1.2 青岛地区热岛效应空间分布特征分析 | 第42-45页 |
| 4.2 青岛地区热岛效应的时间分布特征 | 第45-49页 |
| 4.2.1 遥感数据的选取 | 第45页 |
| 4.2.2 不同季节的时间分布特征分析 | 第45-47页 |
| 4.2.3 同一季节的时间分布特征分析 | 第47-49页 |
| 5 青岛地区热岛效应的驱动机制研究 | 第49-85页 |
| 5.1 与下垫面的关系 | 第49-58页 |
| 5.1.1 地形因素 | 第49-51页 |
| 5.1.2 植被覆盖 | 第51-53页 |
| 5.1.3 不透水表面组分 | 第53-56页 |
| 5.1.4 海洋 | 第56-58页 |
| 5.2 与 LUCC 的关系 | 第58-69页 |
| 5.2.1 土地利用/覆盖分类 | 第58-60页 |
| 5.2.2 不同土地类型的热效应 | 第60-64页 |
| 5.2.3 城区扩展对热岛效应的影响 | 第64-65页 |
| 5.2.4 土地利用程度 | 第65-69页 |
| 5.3 与社会经济的关系 | 第69-72页 |
| 5.4 空间主成分分析（PCA） | 第72-85页 |
| 5.4.1 城市热岛效应影响因子指标体系的构建 | 第73-75页 |
| 5.4.2 数据处理 | 第75-76页 |
| 5.4.3 1990 年 PCA 分析 | 第76-78页 |
| 5.4.4 2000 年 PCA 分析 | 第78-80页 |
| 5.4.5 2010 年 PCA 分析 | 第80-82页 |
| 5.4.6 主成分模拟与地表温度的关系 | 第82-85页 |
| 6 研究结论与展望 | 第85-89页 |
| 6.1 研究结论 | 第85-87页 |
| 6.2 存在的问题与展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 个人简历 | 第95页 |
| 发表的学术论文与研究成果 | 第95-96页 |