基于MODIS数据的2011-2020年河南省遥感干旱研究

研究基于MODIS数据,选取CWSI和VSWI模型对河南省进行干旱监测模拟,同PDSI进行皮尔逊相关性分析,筛选出最适合河南省的遥感干旱监测模型,进而探讨2011—2020年当地干旱时空变化特征。结果表明,CWSI模型更加适用于河南省干旱监测研究,总体相关性(r=0.47)拟合程度最高;2011—2020年,河南省干旱集中区为郑州市、新乡市和焦作市,无旱区为南阳市北部和信阳市南部地区。在干旱空间分布中,中度干旱面积占比最大(51.19%),大部分集中在河南省西北地区;其次是轻度干旱面积占比(42.58%),主要集中在河南省东部平原地区,然后是西部秦岭山区;重度干旱面积占比较小(4.40%),主要集中在郑州市、焦作市和新乡市;无旱地区面积占比最小(1.80%),大部分分布在南阳市、信阳市地区,少部分分布在洛阳市南部和驻马店市西部地区。在研究时段内,河南省变湿区域占比为87.0%,而变干的趋势总占比为12.6%,表明10年间该地区气候逐渐湿润,大部分地区的干旱程度得到缓解;易旱区干旱重心位于东经113.2°~113.7°、北纬34.0°~34.5°,干旱重心总体呈现东南向西北再向东南移动的趋势。

基于卫星遥感MODIS数据反演南昌市2004—2015年空气质量变化研究

利用MODIS气溶胶光学厚度(AOD)估算了近地面PM_(2.5)质量浓度,统计了2004—2015年江西省南昌市PM_(2.5)质量浓度的空间分布特征和年、季变化特征.研究发现:南昌市中部即中心市区为PM_(2.5)高值区,东部和西部城郊地区为低值区.PM_(2.5)最高值通常出现在冬季,秋季次之,最低值则通常出现在夏季.2009年之后南昌市PM_(2.5)质量浓度逐年下降,2014年出现短暂反弹上升,而至2015年达到自2004年以来的最低值(48μg·m^(-3)).研究结果表明:利用卫星遥感技术可以有效地评估南昌市的空气质量水平.

MODIS卫星遥感北京地区气溶胶光学厚度及与地面光度计遥感的对比

介绍MODIS卫星遥感气溶胶的方法 ,利用北京大学地面多波段太阳光度计的观测进行了对比 ,二者的相关性比较好。给出了描述北京地区气溶胶光学厚度分布的几幅图片。卫星遥感对于更好地研究空气污染提供了一种新手段 ,卫星遥感的气溶胶光学厚度弥补了地面观测空间覆盖不足的缺陷。

用MODIS遥感数据监测东亚飞蝗灾害——以河北省南大港为例

东亚飞蝗自 2 0世纪 80年代以来在我国再度猖獗危害。本文选择国家一类蝗区河北省南大港农场水库为实验区 ,以2 0 0 2年东亚飞蝗 (夏蝗 )大发生为背景 ,测定了不同受害程度芦苇的光谱曲线 ,并用MODIS遥感数据分析蝗灾危害范围和程度。结果表明 ,健康芦苇 (未受害 )呈现出典型植被光谱的“峰和谷”特征 ;而受害芦苇 ,其红光区处反射率增加 ,且受害程度越重 ,增加愈显著 ,近红外区的反射率则显著降低 ,且受害程度越重 ,反射率愈低。比较多时相归一化植被指数(NDVI)受灾前后的变化 ,NDVI值增加表明未受蝗虫危害 ,而其下降则表明是受灾区域 ,结合地面数据 ,找出了不同危害程度的NDVI临界值 ;其次根据像元累计法 ,确定了不同受灾程度的面积。结果显示 ,NDVI小于 0 2 15 6和 0 2 389分别为严重受灾区和中等受灾区 ,其发生面积依次为 16 8 74hm2 和 337 4 8hm2 ,判对率分别为 72 97%和 6 8 35 %。MODIS遥感监测蝗灾发生面积 (中等受灾及严重受灾 )占实际发生面积的 82 76 %。研究结果为实时、快速、大面积监测蝗虫种群动态奠定了基础 ,并为合理。

农业旱灾监测中的地表温度遥感反演方法——以MODIS数据为例

以目前农业旱灾监测中应用较广泛的多波段MOD IS卫星遥感数据为例,探讨农业旱灾遥感监测中所需要的地表温度反演问题,尤其是反演算法的选择、基本参数的估计和具体反演中的工作流程,为快速地进行农业旱灾监测中的水热遥感参数估计提供方法选择。虽然MOD IS有8个热红外波段用来监测地表热量变化,但波段31和32特别适用于农业旱灾监测中所需要的地表温度遥感反演。因此,在算法上,我们将选择计算过程相对简便但反演精度又很高的两因素分裂窗算法。详细地讨论了如何快速地估计分裂窗算法中大气透过率和地表比辐射率这两个基本参数。从实际应用来看,本文所提出的方法能快速地用来反演我国农业旱灾监测中所需要的农田地表温度参数,并获得很好的反演结果。

基于MODIS数据的台湾海峡SST区域遥感监测模型研究

采用SeaDAS模型开展基于MODIS数据的台湾海峡海洋表面温度SST遥感监测时,发现SeaDAS模型在台湾海峡中部SST的监测精度能够满足要求,但在台湾海峡近岸SST的监测误差明显偏大。为此根据2003—2006年台湾海峡近岸观测站点和台湾海峡中部浮标的实测SST数据,采用线性多通道算法建立台湾海峡SST区域遥感监测统计模型,并选择2007年30个SST数据样本对区域统计模型的监测效果进行验证分析。结果表明:在台湾海峡海域采用SeaDAS模型监测SST绝对误差的平均值是1.2℃,标准差是0.69℃,而采用区域统计模型监测SST绝对误差的平均值下降到0.89℃,标准差下降到0.52℃,区域统计模型优于SeaDAS模型。

利用MODIS遥感数据反演东海海域海表温度的研究

介绍了MODIS传感器的特点以及MODIS数据反演海表温度（SST）的方法，并通过SeaDAS软件反演了2003年和2004年东海海域的海表温度，同时选取2003年2～10月间东海海域反演得到的20个SST值与同一时期的实测数据值进行比较。结果表明，利用MODIS反演东海海域海表温度（SST）的最大误差为0．5℃，平均误差为0．23℃，标准误差为0．29℃，平均相对误差为1．0％。文章还对2004年3月、6月、9月和12月MODIS反演的SST数据分别作124°E和29°30′N剖面分布分析，并选取2004年2～12月东海海域4个点进行海表温度月变化分析，结果与东海的实测海表温度分布一致。

基于MODIS遥感数据的混合像元分解技术研究和应用

使用郑州市MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)遥感数据,运用线性混合模型,对MODIS遥感数据进行混合像元分解技术研究。探讨了MODIS遥感数据的预处理、线性光谱分解模型、图像端元组分反射率的求取方法。把结果与分辨率较高的Landsat ETM+图像分类结果进行对比,并根据得到的均方根误差(RMS;Root Mean Square)进行分析表明,利用这种像元分解方法得到的结果较为理想,MODIS数据可以有效地应用于遥感动态监测和土地覆盖分类研究。

应用MODIS遥感数据监测马尾松毛虫害研究

以福建沙县为研究区,基于MODIS遥感数据,运用植被指数NDVI、RVI和红边参数分析马尾松毛虫灾害范围和程度。结果表明:MODIS数据对严重受灾区域较为敏感;比较多时相各指数受灾前后变化,其变化趋势一致,各指数值增加表明未受马尾松毛虫危害,而其下降则表明是受灾区域,其中以RVI值变化幅度最大;结合地面数据,找出不同虫害程度的各指数临界值,确定不同受灾程度的面积,其中以RVI分析马尾松毛虫灾害的准确度最高。

利用MODIS卫星和激光雷达遥感资料研究香港地区的一次大气气溶胶污染

利用MODIS可见光通道气溶胶光学厚度的卫星遥感和 5 2 3nm波长微脉冲激光雷达(MPLLIDAR)对气溶胶消光系数垂直分布的观测 ,分析了珠江三角洲地区 2 0 0 3年 6月一次气溶胶污染过程中气溶胶光学厚度的分布特征、气溶胶消光系数廓线的演变 ,认为这次污染过程是弱高压控制下的区域性污染 ,而香港地区污染物浓度的上升与区域性输送有直接关系 。

应用MODIS遥感数据监测巢湖水质

以巢湖为研究对象,对MODIS的各个波段辐射率与水质参数叶绿素a浓度、悬浮物浓度和透明度进行拟合,分析了MODIS各个波段辐射率的拟合在监测大型内陆湖泊水质中的可行性.结果表明:MODIS波段辐射率的组合能与巢湖水质参数进行较好的匹配,MODIS波段1—4和10—11对于监测巢湖中叶绿素a浓度、悬浮物浓度和透明度有重要意义.

美国对地观测系统(EOS)中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感数据的特点与应用

自 1999年起美国开始了第二阶段对地观测系统计划 ,中分辨率成像光谱仪 (MODIS)是该计划中最有特色的仪器之一。通过 MODIS采集的数据具有 36个波段和 2 5 0 m～ 10 0 0 m地表分辨率 ,加上数据以每天上、下午的频率采集和免费接收的数据获取政策 ,使得 MODIS数据成为我国地学研究和生态环境监测不可多得的数据资源。本文在对比了 MODIS与AVHRR在数据接收、数据格式、数据处理、数据应用等方面的相同与不同点之后 ,论证了 MODIS数据在技术方面的主要进展 ,提出了我国推广使用 MODIS应该注意的几个问题。

基于MODIS遥感数据计算无定河流域日蒸散

为研究无定河流域日蒸散分布规律，应用遥感数据、农业气象站测量数据及Nishida模型等对该流域日蒸散进行了模拟。首先用2001～2002年晴天中国科学院禹城生态试验站Lysimeter测量日蒸散验证模型，模拟与测量的日蒸散相关系数达到0．61。随后，用该模型计算了无定河流域日蒸散，发现无定河流域日蒸散存在较为明显的空间分布规律：2001～2003年连续3年的8月份日蒸散都表现为东北部蒸散明显小于西南部，这是因为东北部基本是荒漠而东南部多是农田，且8月份日蒸散基本在2～5mm之间变化；从2001年8月份第222d日蒸散空间分布看，无定河主干道两边蒸散显著高于其他位置，这是由于8月份无定河流域为多雨季节，河谷土壤水分较高的缘故；从2002年内变化来看，不同的土地利用／覆被类型日平均蒸散差别不显著。

我国卫星遥感数据资产管理的初步思考

一、引言数据资产,是指特定主体合法拥有或者控制的,能进行货币计量的,且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。随着科技的进步,我国卫星遥感技术在多个领域得到了广泛应用。卫星遥感数据作为一种重要的战略性数据资产,其规范化管理和使用对于促进经济社会发展具有重要意义。

应用MODIS卫星数据提取植被—温度—水分综合指数的研究

中分辨率成像光谱仪(MODIS)覆盖可见光、近红外和热红外的36个波段,其波谱分辨率高、信息量丰富。通过分析MODIS数据的波谱特性以及植被和土壤的反射波谱特征,选用可见光波段(0 66μm)、近红外波段(0 86μm、1 24μm)提取修正的土壤调整植被指数(MSAVI)和归一化植被水分指数(NDWI);用两个热红外波段(8 6μm、11μm)反演植被冠层温度,并通过分析三者之间的耦合特征来提取反映植被水分状况的综合指标(VTWSI)。用实测的植被水分数据和模拟的叶片等效水分厚度数据验证所提取的VTWSI值,拟合结果表明呈显著正相关,说明所提取的VTWSI可有效反映植被的水分状况。该项研究探讨了一种直接从卫星遥感数据提取植被水分指标的新方法,为研究干旱、半干旱地区的区域缺水提供简便途径。

MODIS水色遥感数据的获取与产品处理综述

EOS-AM/PM上的中分辨率成像光谱仪MODIS上的水色波段与宽视场水色扫描仪SeaWi-FS相比有更高的信噪比和更窄的波段宽度。以EOS-AM为例,首先对MODIS仪器的特性做一概述,然后以水色遥感为主,描述了MODIS0级数据到1级、2级及更高级产品的处理流程与算法。着重介绍MODIS0级数据到1B数据处理的IMAPP程序,简要介绍NASA发布的MODIS标准产品,并将具有广泛应用性的MODIS1B数据产品格式及内容做了详细说明,同时给出了应用于海洋水色方面的二级产品的详细说明。

基于MODIS遥感数据的呼伦贝尔土地荒漠化信息提取

[目的]基于MODIS遥感数据,对呼伦贝尔地区土地荒漠化信息进行提取。[方法]基于空间分辨率为1 km的MODIS遥感数据,选取可以反映不同荒漠化特征的5个指标进行反演,并采用决策树分类方法对呼伦贝尔地区土地荒漠化信息进行提取。[结果]呼伦贝尔地区土地荒漠化面积为33 862 km2,占全区总面积的20.36%,且主要以沙质荒漠化为主;通过野外验证及高分辨率解译数据采点验证,此评价方法总体精度达89%以上。[结论]使用文中评价方法进行荒漠化监测,不仅能够对大尺度的荒漠化地区进行监测,而且具有较好的评价效果。

MODIS数据湿地组分蒸散遥感模型(英文)

针对鄱阳湖地区湿度大且地表复杂多变的特点,从地表能量平衡出发,简化了陆-气相互作用的复杂过程,通过分析影响湿地蒸散的关键因子,建立了基于组分净辐射、组分土壤热通量、组分温度的湿地组分蒸散遥感模型.利用MODIS数据对鄱阳湖湿地的蒸散进行试验,根据TM分类图像得到了基于MODIS数据的1km各地类组分比率图像;在计算组分净辐射时,充分考虑到不同地表组分间对净辐射的作用差异,用组分比率、组分温度和组分反照率得到了各组分净辐射;在此基础上,得到了鄱阳湖湿地蒸散的分布.通过用余项法、实测数据和历史资料对新模型反演结果进行验证,结果表明,该模型能比较客观地反映鄱阳湖湿地蒸散分布状况.

基于MODIS遥感数据的水体提取方法及模型研究

利用遥感数据提取水体,是水资源和洪涝灾害监测的重要手段及其理论基础。本文根据MODIS遥感数据的特点以及水体的波谱特性,分析了水体在MODIS不同通道遥感影像上的反映特征,确定了MODIS遥感数据中对水体敏感的若干通道,以此作为理论基础,提出了利用MODIS遥感数据进行水体提取的方法以及相应的实现模型。

四川科技攻关计划项目“MODIS卫星遥感热红外数据处理与应用系统”通过成果鉴定

据四川省防震减灾信息网报道,受四川省科学技术厅委托,四川省地震局于2007年8月24日在成都组织以成都理工大学杨武年教授为主任委员的7人专家鉴定委员会对该局预报研究所承担的四川省科技攻关计划项目“MODIS卫星遥感热红外数据处理与应用系统”成果进行了鉴定。