点击左上角“MDPI环境与地球科学”关注我们，为您推送更多最新资讯。
导 读
本期编辑荐读为您精选 Remote Sensing 期刊“城市环境”相关文章，内容涵盖城市地表温度、城市树种降温能力、城市景观变化、城市扩张监测、城市变化检测，希望能为相关领域学者提供新的思路和参考，欢迎阅读。
文章1
Urban Land Surface Temperature Downscaling in Chicago: Addressing Ethnic Inequality and Gentrification
芝加哥城市地表温度下降：解决种族不平等和中产阶级化问题
Jangho Lee et al.
https://www.mdpi.com/2776884
地表温度降尺度方法的比较分析。
文章亮点
(1) 开发了一种基于XGBoost算法的方法，将来自GOES卫星的2公里分辨率的地表温度 (LST) 数据缩小到更精细的70米分辨率。
(2) 应用高分辨率LST数据，作者检验了芝加哥中最热时间与种族不平等的相关性，突出了城市发展、种族不平等和环境不公正之间的交叉点。
(3) 利用GOES卫星数据和ECOSTRESS数据，实现了每小时70米分辨率的LST下尺度，这对于理解和解决城市热分布及其对脆弱社区的影响至关重要。
识别二维码阅，读英文原文。
Lee, J.; Berkelhammer, M.; Wilson, M.D.; Love, N.; Cintron, R. Urban Land Surface Temperature Downscaling in Chicago: Addressing Ethnic Inequality and Gentrification. Remote Sens. 2024, 16, 1639.
文章2
Cooling Potential of Urban Tree Species during Extreme Heat and Drought: A Thermal Remote Sensing Assessment
极端高温干旱条件下城市树种降温潜力的热遥感评估
Harald Zandler and Cyrus Samimi
https://www.mdpi.com/2822054
对比1949—2023年5—7月降水总量 (a)、5—7月平均气温 (b) 和6—8月日最高气温 (c) 的密度分布曲线，绘制了2022年7月20日调查飞行期间和之前的气候情况 (2022值为红线)。
文章亮点
(1) 在极端气候条件下，对城市树木冷却潜力进行评估，发现在破纪录的高温和干旱条件下，树木使城市地表温度比空气温度低2 ℃—6 ℃。
(2) 介绍了一种简单、低成本的航空热成像方法，用于覆盖城市规模的日常热记录，能够在极端高温事件发生时快速响应。
(3) 通过分析不同树木物种的表面温度，揭示了物种间在冷却潜力上的显著差异。
识别二维码阅，读英文原文。
Zandler, H.; Samimi, C. Cooling Potential of Urban Tree Species during Extreme Heat and Drought: A Thermal Remote Sensing Assessment. Remote Sens. 2024, 16, 2059.
文章3
Measuring Urban and Landscape Change Due to Sea Level Rise: Case Studies in Southeastern USA
测量海平面上升引起的城市和景观变化：美国东南部的案例研究
Jiyue Zhao, Rosanna G. Rivero and Marguerite Madden
https://www.mdpi.com/2824900
两县核心居住地的变化：(a) 圣约翰县、(b) 查塔姆县。
文章亮点
(1) 研究通过结合遥感技术与区域性的海平面上升 (SLR) 情景预测，填补了沿海景观评估、规划和决策支持中的关键空白。
(2) 除提供地图外，研究还通过计算景观和城市指标的数值数据，使研究结果能够超越单纯的视觉解读，提供客观的比较和统计总结。
(3) 利用遥感数据，不仅为全面规划提供了参考，也为制定针对城市和自然景观的不同适应策略提供了基础。
识别二维码阅，读英文原文。
Zhao, J.; Rivero, R.G.; Madden, M. Measuring Urban and Landscape Change Due to Sea Level Rise: Case Studies in Southeastern USA. Remote Sens. 2024, 16, 2105.
文章4
Monitoring Urban Expansion by Coupling Multi-Temporal Active Remote Sensing and Landscape Analysis: Changes in the Metropolitan Area of Cordoba (Argentina) from 2010 to 2021
基于多时相主动遥感与景观耦合的城市扩张监测：2010—2021年阿根廷科尔多瓦大都市区变化
Flavio Marzialetti et al.
https://www.mdpi.com/2053370
城市扩张地图总结了2010—2021年整个时间段内整个大都市区 (a) 和两个展现了扩张过程的放大区域的变化：(b) UrbExpT2、(c) UrbExpT3。
文章亮点
(1) 多时相主动遥感与景观分析相结合，精确绘制了阿根廷科尔多瓦大都市区2010—2021年间的城市扩张图。
(2) 通过时间过滤方法和准确度验证，本文精确地检测了城市扩张区域，并排除了小于2.5公顷的扩张区域以减少误报。
(3) 通过轨迹分析，探讨了城市覆盖度与景观格局指数之间的非线性关系，揭示了城市扩张的不同模式。
识别二维码阅，读英文原文。
Marzialetti, F.; Gamba, P.; Sorriso, A.; Carranza, M.L. Monitoring Urban Expansion by Coupling Multi-Temporal Active Remote Sensing and Landscape Analysis: Changes in the Metropolitan Area of Cordoba (Argentina) from 2010 to 2021. Remote Sens. 2023, 15, 336.
文章5
Semi-Supervised Urban Change Detection Using Multi-Modal Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 MSI Data
基于多模态Sentinel-1 SAR和Sentinel-2 MSI数据的半监督城市变化检测
Sebastian Hafner, Yifang Ban and Andrea Nascetti
https://www.mdpi.com/2537262
在GEE (Google Earth Engine) 中实现的数据处理工作流程
文章亮点
(1) 本文提出了一种半监督的城市变化检测方法，该方法利用Sentinel-1 SAR和Sentinel-2 MSI数据结合深度学习技术与多模态Siamese网络，提高了城市变化检测的准确性。
(2) 在仅有10%标记数据的情况下，该方法仍能保持较高的变化检测准确率 (F1分数0.491)，显著优于其他监督和半监督方法，且数据和代码都是公开的。
(3) 通过跨传感器模态的一致性正则化，增强了网络对建筑区域分割的鲁棒性，进而提升了变化检测的性能。
识别二维码阅，读英文原文。
Hafner, S.; Ban, Y.; Nascetti, A. Semi-Supervised Urban Change Detection Using Multi-Modal Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 MSI Data. Remote Sens. 2023, 15, 5135.
精选视频
往期回顾
Remote Sensing：遥感与城市环境——文章精选 | MDPI 编辑荐读
版权声明：
* 本文由MDPI中国办公室编辑撰写，文中涉及到的论文翻译部分，为译者在个人理解之上的概述与转达，论文详情及准确信息请参考英文原文。本文遵守 CC BY 4.0 许可 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。如需转载，请于公众号后台留言咨询。
由于微信订阅号推送规则更新，建议您将“MDPI环境与地球科学”设为星标，便可在消息栏中便捷地找到我们，及时了解最新开放出版动态资讯！
点击左下方“阅读原文”，进入期刊主页。
期待您的“三连击”☞【分享，点赞，转发】
