地表温度(LST, land surface temperature)是地表能量平衡、区域和全球尺度地表物理过程的一个重要因子。是地表能量交换、地球系统中水、热、碳各种循环过程的主导因子,又是地表能量交换的核心信息,进行地表温度反演将推动旱情预报和作物缺水、农作物产量估算、数字天气预报、全球变化和全球碳平衡等领域的研究。新疆面积广大,地形、地貌条件复杂多变,无法对新疆整体区域进行人工监控地温,甚至在一些条件恶劣的地区难以设立气象站。因此通过遥感数据监测地温的变化是一种简便而且行之有效的方法;新疆属于干旱半干旱地区,其生态环境非常脆弱,绿洲的动态变化对新疆的气候和自然环境造成影响,同时,也能够为地表温度变化所反映。因此地温数据为我们监测和提出如何保护生态环境提供了科学的数据。本文以生态学、地理学的理论为基础,以3S技术为支持,进行干旱区的表温度的反演和时空特征分析研究。以MODISL1B影像数据为基础,对分裂窗算法模型进行讨论分析,获得新疆全境2001年4、7、10月与2005年4、7、10月的地表温度反演数据。在此基础上,对比分析了全疆地表温度在不同季节上的空间分布格局特征,和不同年地表温度空间分布格局的变化。通过讨论地表温度与土地利用类型的关系,进一步定量研究,影响地表温度空间分布格局的主要因素(海拔、植被覆盖)与地表温度的定量关系。构建了冷岛比例指数,讨论了冷岛效应在季节和年的变化情况。研究表明:(1)根据MODIS、遥感影像的特点,在完成几何校正、辐射定标等数据预处理工作后的基础上,利用目前反演精度较高的分裂窗开展地表温度反演模型的研究,通过验证,结果可较为精确、真实的反映研究区地表热量空间差异状况。(2)地表温度在全疆的空间分布由地貌特征决定,温度表现出现与实际地貌相反的格局状况,即山地的地表温度低,盆地的地表温度高。在这个地表温度的总的格局下,南疆的地表温度在沙漠、水体、草地、耕地和城区都高于北疆。表现出热量资源在空间上分布的不均匀性。在季节上地表温度在大尺度空间范围内表现出与气温相似的特点,随着季节的变化而变化,而在2001与2005的年际的时间尺度上,地表温度的变化不是很明显。(3)利用BP算法对2001年与2005年新疆的土地利用情况进行了分类,通过分类精度检验,各土地利用类型的用户精度都在0.8以上,总精度高于0.9,Kappa系数也达到0.9以上,均高于最低允许判别精度0.7的要求。表明这种算法对于MODIS数据分类效果比较好。(4)通过海拔与地表温度的相关分析发现昆仑山、天山和阿勒泰山的垂直递减率分别为6.56℃/Km, 5.73℃/Km和4.52℃/Km。其中阿勒泰山的值最小,而昆仑山的值最大。由此方法得到的陆面温度垂直递减率与根据低海拔地区地面气象观测数据获得的多年气温平均垂直递减率基本一致。(5)植被覆盖度与地表温度之间的相关关系呈负相关关系。2001年和2005年4、7、10月低覆盖度的植被与LST的相关系数值大于中覆盖度和高覆盖度的植被;2001年4月,低覆盖度植被与LST的相关系数仅为-0.34,而中覆盖度的植被和高覆盖的植被与LST的相关系数分别为-0.57和-0.71;2001年7月也有类似的情形,低覆盖植被的相关系数-0.31,中覆盖植被与LST相关系数-0.77,高覆盖植被的相关系数-0.81;2001年10月,低覆盖植被的相关系数-0.42,中覆盖的相关系数-0.64,高覆盖的相关系数-0.89。2005年与2001年情况相似,但是通过比较我们发现2001年7月高覆盖与LST的相关系数大于2005年7月高覆盖与LST的相关系数。(6)通过构建的冷岛比例指数发现,在季节上山区和平原的冷岛效应变化方式不同,在年上,没有明显变化。