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Isla de Calor Urbana y Sus Impactos Regionales Usando Datos Térmicos Obtenidos por Teledetección-Una Revisión de los Desarrollos Recientes y la Metodología

Autores: Shi, Hua; Xian, George; Auch, Roger; Gallo, Kevin; Zhou, Qiang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Isla de Calor Urbana y Sus Impactos Regionales Usando Datos Térmicos Obtenidos por Teledetección-Una Revisión de los Desarrollos Recientes y la Metodología


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Isla de calor urbana
Datos térmicos obtenidos por teledetección
Intensidad de UHI
Estudios UHIRIP
Aprendizaje profundo
Sensores satelitales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Se han desarrollado muchos algoritmos de investigación novedosos para analizar la isla de calor urbana (UHI) y los impactos regionales de la UHI (UHIRIP) con tablas de datos térmicos obtenidos por teledetección. Presentamos una revisión integral de algunos aspectos importantes de los estudios de UHI y UHIRIP que utilizan datos térmicos obtenidos por teledetección, incluidos conceptos, conjuntos de datos, metodologías y aplicaciones. Nos centramos en revisar el progreso en la selección de imágenes de múltiples sensores, el preprocesamiento, el cálculo, el llenado de huecos, la fusión de imágenes, el aprendizaje profundo y el desarrollo de nuevas métricas. Esta revisión de la literatura muestra que se han desarrollado nuevos sensores satelitales y métodos valiosos para calcular la temperatura de la superficie terrestre (LST) y la intensidad de la UHI, así como para evaluar la UHIRIP. Además, se discuten algunas de las limitaciones del uso de datos obtenidos por teledetección para analizar la LST, la UHI y la intensidad de la UHI. Finalmente, revisamos una variedad de aplicaciones en los análisis de UHI y UHIRIP. La asimilación de datos de teledetección en series temporales con la aplicación de fusión de datos, modelos de llenado de huecos y aprendizaje profundo utilizando la plataforma Google Cloud y la plataforma Google Earth Engine también tiene el potencial de mejorar la precisión de estimación de los patrones de cambio de la UHI y la UHIRIP a lo largo de largos períodos de tiempo.

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