scholarly journals Analytical study of land surface temperature with NDVI and NDBI using Landsat 8 OLI and TIRS data in Florence and Naples city, Italy

2018 ◽  
Vol 51 (1) ◽  
pp. 667-678 ◽  
Author(s):  
Subhanil Guha ◽  
Himanshu Govil ◽  
Anindita Dey ◽  
Neetu Gill
Keyword(s):  
Surface Temperature ◽  
Land Surface Temperature ◽  
Land Surface ◽  
Analytical Study ◽  
Landsat 8 ◽  
Landsat 8 Oli

scholarly journals Thermal Remote Sensing: A tool to Determine Temporal Land Surface Temperature in Hawassa City, Ethiopia

2020 ◽  
Author(s):  
Mikias Biazen Molla
Keyword(s):  
Remote Sensing ◽  
Standard Deviation ◽  
Surface Temperature ◽  
Land Surface Temperature ◽  
Land Surface ◽  
Urban Expansion ◽  
Landsat 8 ◽  
Landsat 8 Oli ◽  
Thermal Remote Sensing ◽  
The City

Abstract This investigation was conducted for the estimation of the temporal land surface temperature value using thermal remote sensing of Landsat-8 (OLI) Data in Hawassa City Administration, Ethiopia. Satellite datasets of Landsat-7 (ETM+) for 22nd March 2002 and Landsat-8 (OLI) of 22nd March 2019 were taken for this study. Different algorisms were used to estimate the Normalized Difference Vegetation Index threshold from the Red and Near-Infrared band and the ground earth's surface emissivity esteem is legitimately recovered from the thermal infrared by coordinating with the outcome got from MODIS information. The land use land cover map of the city was prepared with better accuracy using the on-screen classification technique. The spatial distribution of surface temperature of the city range from 6.62°C to 22.54°C with a mean of 14.58°C and a standard deviation of 11.25 in the year of march 22nd 2002. The LST result derived from Landsat 8 for March 22nd, 2019, ranges from 11.97°C to 35.5°C with a mean of 23.735 °C and a standard deviation of 16.64. In both years the higher LST values correspond to built-up/settlement and bare/open lands of the city; whereas, lower LST values were observed in vegetation (trees/woodlot, shrubs, and grass forested) area. Urban expansion (built-up area roads, and another impervious surface), decline in vegetation levels due to deforestation and increasing population density. Increasing an evergreen tree and green space coverage, design and develop city parks and rehabilitate the existing degraded natural environments are among the recommended strategy to reduce the rate of LST.

scholarly journals Estimation of Land Surface Temperature from Landsat-8 OLI Thermal Infrared Satellite Data. A Comparative Analysis of Two Cities in Ghana

2021 ◽  
Vol 10 (04) ◽  
pp. 131-149
Author(s):  
Yaw A. Twumasi ◽  
Edmund C. Merem ◽  
John B. Namwamba ◽  
Olipa S. Mwakimi ◽  
Tomas Ayala-Silva ◽  
...  
Keyword(s):  
Comparative Analysis ◽  
Surface Temperature ◽  
Land Surface Temperature ◽  
Satellite Data ◽  
Land Surface ◽  
Thermal Infrared ◽  
Landsat 8 ◽  
Landsat 8 Oli ◽  
Two Cities

scholarly journals URBANIZATION AND IT IMPACTS TO LAND SURFACE TEMPERATURE ON SMALL MEDIUM SIZE CITY FOR YEAR 1991, 2011 AND 2018: CASE STUDY KOTA KINABALU

2020 ◽  
Vol 6 (1) ◽  
pp. 58-76
Author(s):  
Ricky Anak Kemarau ◽  
Oliver Valentine Eboy
Keyword(s):  
Land Cover ◽  
Surface Temperature ◽  
Land Surface Temperature ◽  
Land Surface ◽  
Hot Spot ◽  
Medium Size ◽  
Landsat 8 ◽  
Landsat 8 Oli ◽  
Urban Heat ◽  
Landsat 5 Tm

Transformation of land cover vegetation toward urban areas causes the temperature at urban higher to compare to suburban and rural areas, namely urban heat island (UHI) effect. The UHI has a negative impact, such a stroke heat, air pollution, green gasses emission, and electric consumption. UHI studies at a tropical country still limited due to the containment of cloud cover. Besides that, studies only focus on big cities which have residents above than 2 million. The outcome this studied important to enhance our knowledge of urban heat effect at small-medium cities and guidelines to policymaker and urban planner to discover there has effectively taken to decrease the effect of urban heat at the hot spot area. The main goal of this research about to discovered influence of urban growth and selected urban index, namely the Normalized Difference Built Index (NDBI) to LST. NDBI is an index which denotes intensity of urban built up. In the first step, we generate the LST and NDBI from Landsat 8 OLI at year 2018 and Landsat 5 TM for the year 2011 and 1991. Second, we applied the unsupervised classification of Landsat 8 OLI and Landsat 5 TM to generate the land cover maps for the years 1991, 2011, and 2018. Third of our method to examine the relationship between Land surface temperature (LST) and NDBI.  The higher value NDBI is a hot spot, and the low value is a cold spot. In the last step, we applied for Change Detection analysis using GIS to examine the land cover change between 1991 and 2018.  Our results show the higher the value of NDBI and LST at the centre of the city and the lowest value at vegetation land cover. The transformation of land cover vegetation to urban increase at countryside area and out-of-town and significantly increase of distribution of UHI. On another hand, the shows positive relationships between LST and NDBI. The output of the study provides a guideline for policymakers and town designers to develop to toward city zero carbon, sustainable and health.

scholarly journals Identifikasi Urban Heat Island di Kota Solok menggunakan Algoritma Landsat-8 OLI Landsurface Temperature

2018 ◽  
Vol 19 (1) ◽  
pp. 31
Author(s):  
Adenan Yandra Nofrizal
Keyword(s):  
Surface Temperature ◽  
Urban Heat Island ◽  
Land Surface Temperature ◽  
Land Surface ◽  
Landsat 8 ◽  
Heat Island ◽  
Landsat 8 Oli ◽  
Urban Heat

Pembangunan yang terjadi di Kota Solok akan menyebabkan terjadinya perubahan penggunaan lahan. Perubahan penggunaan lahan yang terjadi dengan meningkatnya lahan terbangun akan menyebabkan naiknya suhu permukaan (surface temperature) yang dapat menyebabkan terjadinya urban heat island. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui suhu permukaan yang ada di Kota Solok dan daerah fenomena urban heat island dan hubungan antara perubahan penggunaan lahan terhadap suhu permukaan yang menyebabkan terjadinya urban heat island di daerah Kota Solok. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan salah satu model Land Surface Temperature untuk mengetahui suhu permukaan dengan menggunakan aplikasi pengolahan citra digital selain itu juga menggunakan metode Object Base Image Analyst (OBIA) untuk mendapatkan penggunaan lahan yang ada di Kota Solok. Dengan menggunakan metode yang digunakan akan didapatkan suhu permukaan yang ada di Kota Solok dan daerah fenomena Urban Heat Island serta hubungannya penggunaan lahan dengan suhu permukaan.Kata Kunci : Suhu Permukaan, OBIA, Penggunaan Lahan

ANALISIS SPASIAL KERAPATAN BANGUNAN DAN PENGARUHNYA TERHADAP SUHU Studi Kasus di Kabupaten Bogor

2019 ◽  
Vol 3 ◽  
pp. 529
Author(s):  
Mega Adeanti ◽  
Muhammad Chaidir Harist
Keyword(s):  
Surface Temperature ◽  
Land Surface Temperature ◽  
Land Surface ◽  
Vegetation Index ◽  
Normalized Difference Vegetation Index ◽  
Landsat 8 ◽  
Landsat 8 Oli ◽  
Level 1

Kabupaten Bogor merupakan salah satu kabupaten yang saat ini pembangunannya cukup berkembang. Pada tahun 2016 jumlah penduduk di Kabupaten Bogor berjumlah 5.715.009 jiwa. Bertambahnya penduduk menyebabkan berkurangnya lahan dengan tutupan vegetasi menjadi daerah yang terbangun, dari bertambahnya lahan terbangun meyebabkan meningkatnya suhu di Kabupaten Bogor. Dengan pemanfaatan Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat diketahui peningkatan suhu akibat dari padatnya bangunan di Kabupaten Bogor. Melalui pengolahan Citra Landsat 8 OLI/TIRS C1 Level-1 dengan ukuran 30 x 30 m tahun 2018 digunakan metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) untuk mengetahui indeks kerapatan vegetasi, Normalized Difference Built Index (NDBI) untuk mengetahui kerapatan bangunan, dan metode Land Surface Temperature (LST) untuk mengetahui suhu permukaan di Kabupaten Bogor. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah semakin rapatnya bangunan maka suhu semakin tinggi dan sebaliknya, begitu juga dengan luas dari wilayah yang mengalami kenaikan suhu.

scholarly journals PEMANFAATAN METODE SPLIT-WINDOWS ALGORITHM (SWA) PADA LANDSAT 8 MENGGUNAKAN DATA UAP AIR MODIS TERRA

GEOMATIKA ◽  
2019 ◽  
Vol 25 (1) ◽  
pp. 9
Author(s):  
A Sediyo Adi Nugraha
Keyword(s):  
Surface Temperature ◽  
Land Surface Temperature ◽  
Land Surface ◽  
Thermal Infrared ◽  
Landsat 8 ◽  
Landsat 8 Oli ◽  
Atmospheric Transmission ◽  
Microsoft Excel ◽  
Moderate Resolution

<p>Metode <em>Split-Windows Algorithm</em> (SWA) memiliki metode yang bervariasi untuk pengolahan suhu permukaan (<em>Land Surface Temperature</em>/LST). Salah satunya pada pengolahan citra Landsat 8 OLI/TIRS (<em>The Operational Land Imager and the Thermal Infrared Scanner</em>) karena menggunakan dua saluran yaitu 10 (10,60 - 11,19 µm) dan band 11 (11,50 - 12,51 µm). Metode SWA pada penelitian ini menggunakan data primer yaitu parameter uap air untuk meningkatkan akurasi pengolahan suhu permukaan. Data parameter uap air diperoleh dari citra MODIS untuk mengetahui nilai rata–rata uap air (<em>W)</em> dan citra emisivitas diperoleh dari citra Landsat 8 OLI/TIRS dengan saluran tampak. Perolehan data tersebut dilakukan dengan bantuan Microsoft Excel, berbeda dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan aplikasi MODTRAN (<em>MODerate resolution atmospheric TRANsmission</em>). Tujuan dari pengolahan suhu permukaan dengan metode SWA menggunakan data parameter uap air untuk mengetahui akurasi antara hasil pengolahan citra dengan nilai suhu permukaan di lapangan. Hasil pengolahan data suhu permukaan melalui metode SWA menunjukkan perbedaan nilai yang kecil (&lt;1°K) terhadap kondisi suhu di lapangan. Selain itu terdapat pola keselarasan antara penggunaan Microsoft Excel untuk perolehan data dengan aplikasi MODTRAN sehingga proses perolehan data parameter uap air telah sesuai. Aplikasi SPSS digunakan untuk mengetahui tingkat hubungan dan akurasi dari hasil pengolahan suhu permukaan metode SWA terhadap hasil survey lapangan dan menunjukkan nilai korelasi sebesar -0,962. Perolehan dan pengolahan data suhu permukaan dengan metode SWA akan optimal jika nilai <em>transmitted atmospheric</em> yang digunakan merupakan wilayah untuk daerah tropis.</p>

scholarly journals Pemetaan Fenomena Urban Heat Island Di Kota Kendari Dengan Menggunakan Citra Resolusi Menengah

2021 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
pp. 33
Author(s):  
Fatimah Wardana ◽  
Laode Muh. Golok Jaya ◽  
Fitra Saleh ◽  
Jufri Karim
Keyword(s):  
Surface Temperature ◽  
Urban Heat Island ◽  
Land Surface Temperature ◽  
Land Surface ◽  
Vegetation Index ◽  
Landsat 8 ◽  
Density Level ◽  
Heat Island ◽  
Landsat 8 Oli ◽  
Urban Heat

Abstrak: Fenomena Urban Heat Island dapat dipetakan dengan parameter Suhu Permukaan Tanah (SPT) dan indeks kerapatan vegetasi (NDVI). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis Urban Heat Island di Kota Kendari menggunakan Landsat 8 OLI/TIRS dan menganalisis kondisi eksisting sebaran fenomena Urban Heat Island di Kota Kendari. Proses dilakukan dengan mengolah data citra Landsat 8 OLI/TIRS perekaman 30 Agustus 2017. Analisis dilakukan dengan menggunakan algoritma Syariz untuk penentuan SPT yang kemudian dikorelasikan dengan nilai NDVI yang dihasilkan dari kaliberasi band 4 dan band 5 pada citra Landsat 8 OLI/TIRS. Hasil penelitian ini menunjukkan suhu permukaan tanah di kota Kendari berkisar antara 15,27 hingga 33,34. Dimana suhu 15 hingga 22adalah suhu daerah yang tidak terdeteksi atau tertutup awan. Persebaran suhu didominasi suhu antara 23-27 dengan luas 21.492,46 Ha atau 81,02% dari luas wilayah, dengan wilayah yang teridentifikasi sebagaui daerah UHI dengan suhu diantara 28-33 seluas 2.968,57 Ha atau 11,01% dari total luas wilayah Kota Kendari. Nilai korelasi antara SPT dan NDVI berada pada angka -0,66 yang berarti bahwa tingkat kerapatan vegetasi berbanding terbalik dengnan nilai suhu permukaan tanah atau semakin rendah indeks kerapatan vegetasinya, maka semakin tinggi suhu permukaan tanahnya.Kata kunci: Urban Heat Island, suhu permukaan tanah, Landsat 8, NDVIAbstract: The Urban Heat Island phenomenon can be mapped with the parameters of Land Surface Temperature (LST) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). This study aims to analyze Urban Heat Island in Kendari City using Landsat 8 OLI / TIRS and analyze the existing conditions of the distribution of the Urban Heat Island phenomenon in Kendari City. The process is done by processing Landsat 8 OLI / TIRS image recording data on August 30, 2017. The analysis carried out using the Syariz algorithm to determine LST which is then correlated with NDVI values resulting from band 4 and band 5 in Landsat 8 OLI / TIRS images. The results showed that the  land surface temperature in Kendari ranged from 15.27°C to 33.34°C. The 15 to 22°C is the temperature of the clouded or undetected area. The temperature distribution is dominated by temperatures between 23-27 ° C with an area of 21,492.46 Ha or  81.02% of the total area, with areas identified as UHI are the areas with temperatures between 28-33 ° C with an area of 2,968.57 Ha or 11.01% of the total area of  Kendari City. The correlation value between SPT and NDVI is at -0.66, which means that the vegetation density level is inversely proportional to the value of the land surface temperature value or the lower the vegetation index value, the higher the surface temperature of the land.Keywords: Urban Heat Island, land surface temperature, Landsat 8, NDVI

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document