Las superficies impermeables (IPS) son la principal fuente del efecto de isla de calor urbano (UHI), y las relaciones entre IPS y la temperatura de la superficie terrestre (LST) han sido ampliamente estudiadas. Sin embargo, el impacto espacial de los patrones del paisaje de parches con diferentes densidades de IPS (IPSD) en el entorno térmico sigue siendo en gran medida inexplorado. Basado en tres imágenes de Landsat 8 del área construida de Xuzhou obtenidas en mayo y las correspondientes observaciones en el suelo de 2014 a 2020, los mapas de IPSD y LST fueron invertidos a través de un análisis de mezcla espectral lineal y un algoritmo de ventana única, respectivamente. Los patrones del paisaje de los cinco niveles de IPSD fueron caracterizados por cuatro métricas a nivel de paisaje y cinco métricas a nivel de clase. Finalmente, la correlación espacial entre todas las métricas del paisaje y LST fue analizada utilizando el I bivariado de Moran. Los resultados fueron los siguientes: (1) Los hallazgos revelaron que para las métricas a nivel de paisaje, LST tuvo correlaciones espaciales positivas significativas con el índice de diversidad de Shannon (SHDI), el índice de uniformidad de Shannon (SHEI) y la densidad de parches (PD), mientras que mostró una correlación negativa significativa con el índice de contagio (CONTAG), lo que indica que aumentar los tipos, el grado de distribución uniforme y la densidad de los parches, o disminuir el grado de agregación de los cinco niveles de IPSD llevará a la mejora del entorno térmico. (2) Además, las métricas a nivel de clase de cada nivel de IPSD, el porcentaje de paisaje (PLAND), el índice del parche más grande (LPI), el índice de forma del paisaje (LSI), el índice de agregación (AI) y el índice de cohesión del parche (COHESION) mostraron correlaciones significativas con LST, lo que significó que las características espaciales de la proporción de parches, el grado de predominancia, la complejidad de la forma, el grado de agregación y el grado de conectividad natural de cada nivel de IPSD son factores importantes que afectan el UHI. Además, las correlaciones espaciales entre LST y las métricas a nivel de clase fueron significativamente positivas para los niveles de IPSD 4 y 5 con un valor de I de Moran evidentemente más alto, lo que indica que los patrones del paisaje de los niveles de IPSD 4 y 5 fueron los factores clave en la mejora del UHI. Además, los pesos de impacto de cada métrica a nivel de clase de los niveles de IPSD 4 y 5 sobre LST también fueron analizados aplicando el análisis de componentes principales y el coeficiente de estandarización de regresión multivariada. Estos resultados revelan la importancia y el mecanismo de impacto de los patrones espaciales de IPSD en la evolución del UHI, lo que puede proporcionar una referencia valiosa para la planificación urbana futura y la gestión climática. Este estudio también sugiere que el UHI regional puede ser mitigado reduciendo la proporción de área, la conectividad natural y la complejidad de la forma de las superficies impermeables de alta densidad.