![](/images/graphics-bg.png)
Extents of Predictors for Land Surface Temperature Using Multiple Regression Model
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Land surface temperature (LST) is a key factor in numerous areas such as climate change, land use/land cover in the urban areas, and heat balance and is also a significant participant in the creation of climate models.
Landsat data has given numerous possibilities to understand the land processes by means of remote sensing.
The present study has been performed to identify the LST of the study region using Landsat 8 OLI/TIRS satellite images for two time periods in order to compare the data.
The study also attempted to identify and predict the role and importance of NDVI, NDBI, and the slope of the region on LST.
The study concludes that the maximum and minimum temperatures of 40.44 C and 20.78 C were recorded during the November month whereas the maximum and minimum LST for month March has increased to 42.44 C and 24.57 C respectively.
The result indicates that LST is inversely proportional to NDVI (−6.369) and slope (−0.077) whereas LST is directly proportional to NDBI (+14.74).
Multiple linear regression model has been applied to calculate the extents of NDVI, NDBI, and slope on the LST.
It concludes that the increase in vegetation and slope would result in slight decrease in temperature whereas the increase in built-up will result in a huge increase in temperature.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yuvaraj, R. M.. 2020. Extents of Predictors for Land Surface Temperature Using Multiple Regression Model. The Scientific World Journal،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213874
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yuvaraj, R. M.. Extents of Predictors for Land Surface Temperature Using Multiple Regression Model. The Scientific World Journal No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213874
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yuvaraj, R. M.. Extents of Predictors for Land Surface Temperature Using Multiple Regression Model. The Scientific World Journal. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213874
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1213874
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)