在GIS支持下用NOAA/AVHRR数据进行旱情监测

旱灾是影响农作物生产的一种重大自然灾害，它对中国北方春小麦生产的影响极大。本文介绍了一个应用遥感、ＧＩＳ技术对黄淮海平原春小麦的旱情进行监测的系统及其方法。它综合使用了ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ数据、地面气象资料和地图，选用作物缺水指数（ＣＷＳＩ）模型和热惯量模型对旱情进行监测。监测结果分别用分县的旱情等级分布图和相应不同等级的旱情面积、面积比例数统计表来表示。该系统自１９９４年起投入运行３年，监测结果与实测数据比较，平均精度为８３．６％。

基于MODIS和NOAA/AVHRR的荒漠化遥感监测方法

土地荒漠化是中国西部最严重的生态环境问题,荒漠化遥感监测技术是掌握荒漠化发展趋势的重要手段。基于空间分辨率为1km的NOAA/AVHRR和MODIS遥感数据,首先依据湿润指数法确定了荒漠化范围和气候分区。然后选取出了可以反映不同荒漠化特征,并且能够通过中低分辨率的NOAA/AVHRR和MODIS遥感影像反演出来的5个荒漠化遥感监测指标,通过精度评价分析,确定了最佳指标组合。由于MODIS和NOAA/AVHRR数据的影像特征存在较大差异,针对每一气候分区,建立了分别适用于MODIS和NOAA/AVHRR数据的两套遥感指标分类体系。通过不同分类方法的比较,确定了最佳分类方法-决策树分类法。通过对中国1995年和2001年的荒漠化动态变化状况进行了分析,结果表明,本文提出的荒漠化遥感监测方法,不仅能够成功地进行大尺度的荒漠化遥感监测,而且能够取得较好的监测效果。

我国用NOAA/AVHRR资料进行干旱遥感监测的方法综述

遥感技术监测土壤水分和干旱具有其它监测手段不可替代的优势。我国自80年代以来,在有无植被覆盖方面使用热惯量方法和植被指数进行了各种尝试和探索,总结出了多种遥感监测干旱的方法,在不同区域的监测中取得了较好的效果;并介绍了干旱遥感监测的发展趋势。

NOAA/AVHRR资料在陕西省干旱动态监测中的应用

利用ＮＯＡＡ卫星资料并结合地面实测的土壤墒情资料，运用植被指数法和亮温反演土壤湿度法以宝鸡、关中、渭北等为例进行干旱动态监测，结果表明与实地的旱情分布基本一致。

NOAA/AVHRR与EOS/MODIS遥感产品NDVI序列的对比及其校正

利用Terra、Aqua两颗卫星的MODIS资料、NOAA-16和17的AVHRR资料,通过对太阳和卫星天顶角及方位角等引起的大气效应订正、大气气溶胶等粒子的散射订正以及NOAA系列卫星信号的衰减订正,得到以上四颗卫星一系列的NDVI产品;对比分析了上午星Terra和NOAA-17,下午星Aqua和NOAA-16两组不同卫星传感器NDVI的差异及其与光谱响应函数的关系。结果表明,Terra和Aqua卫星NDVI随卫星观测角度的不同差异较大,平均NDVI是一种更适合的MODIS/NDVI产品算法,它代表了观测角为±30°之间的NDVI值的分布,在大气和角度的订正基础上,本研究采用了三阶多项式再次订正了观测角引起的NDVI变化;NOAA-16和17所获得的NDVI值较MODIS得到的NDVI值小很多,以MODIS的NDVI产品为标准,应用光谱响应函数将NOAA系列NDVI进行归一化处理,所得的结果基本与MODIS所得的NDVI相当;该方法基本能实现NDVI产品序列的延伸,其资料序列有时空可比性。

利用NOAA/AVHRR监测青海省草地生产力变化的研究

青海省地处青藏高原, 生态环境脆弱。近20年来, 由于气候变化和人类活动的共同影响, 生态环境, 特别是草地资源发生了较大的变化。利用美国地球资源观测系统数据中心探路者数据库(Pathfinder Data Sets)1981—1999年间的 NOAA/AVHRR NDVI资料序列, 分析了青海省近 20 年来草地生产力变化的时间特征及地区差异性。

应用NOAA/AVHRR资料监测松毛虫危害研究初探

探讨了利用气象卫星定量监测松毛虫危害程度的可能性.以针叶被害率代表松毛虫的危害程度,轻度、中度、重度危害分别定义为针叶被害率<30%、30%～60%和>60%.根据地面光谱观测资料,建立了归一化植被指数与针叶被害率的相关方程,无松毛虫危害时NDVI为0.8823;为了消除大气等因子影响,利用松毛虫危害与未被危害的植被指数相对值表示松毛虫轻、中、重危害程度的遥感监测指标,无危害为1,0.78～1为轻度危害,0.57～0.78为中度危害,<0.57为重度危害.监测危害面积时,利用线性可加垂直植被指数进行混合象元分解.并分别对严重、中度、轻度3种类型发生年进行了定量监测分析,结果表明,AVHRR资料对中等以上松毛虫危害可进行定量监测分析,监测受灾面积比用同期的陆地卫星TM资料监测的受灾面积小12.1%～14.3%;对于轻度危害区域,采用气象卫星不易分辨,主要是由于不同下垫面和大气影响的差异,以及气象卫星空间分辨率较低.

应用NOAA/AVHRR资料监测水稻长势的研究

该文利用１９９２～１９９６年ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ资料，结合实测的地面农作物生长发育农学参数，系统地分析了沈阳市水稻移栽至收获整个本田期间遥感归一化植被指数（ＮＤＶＩ）的变化规律，进而达到对沈阳市水稻长势遥感动态监测的目的．

基于NOAA/AVHRR数据的景观格局分析——以塔里木河干流区域为例

在对 NOAA/AVHRR数据进行灰度拉伸、直方图均衡化、多通道合成等方法处理后 ,应用IDRISI软件的空间分析功能 ,对塔里木河流域进行了景观格局的宏观分析 ,结果表明在塔里木河干流区域景观类型相对简单 ,各景观自身破碎度低 ,连通性较好 ,景观间的均匀度差 ,是一种典型的脆弱的干旱区内陆河流域生态环境景观。

基于NOAA/AVHRR卫星资料的巢湖水华规律分析

以卫星遥感2002～2007年NOAA/AVHRR为信息源,统计这一时段内巢湖发生水华的资料,对水华的时空变化规律进行了分析.同时,结合相应的气象要素资料,对水华发生的气象条件进行分析.结果表明,巢湖水华的发生具有明显的时空规律,春、夏季多发,4,8月份的发生概率分别为19%和39%;西半湖多发,年均发生概率最大值均超过8%;气温、日照和风是影响巢湖水华的主要气象因子.

NOAA/AVHRR遥感数据在夜间雾监测中的应用

通过对夜间雾的NOAA/AVHRR红外光谱特征分析,建立基于NOAA/AVHRR遥感数据的夜间雾遥感监测模型。利用该模型对2005年冬季和2008年秋季2个时次江西省范围内的夜间雾分布格局进行监测,经地面气象观测资料检验表明,该模型监测夜间雾的准确率达69.2%。该模型的应用可弥补常规气象监测方法的不足,基本实现对夜间雾的宏观、动态、连续监测。

基于NOAA/AVHRR数据估算三江平原蒸散量研究初探

蒸散量是水资源相互转化过程中非常重要但又难以定量确定的要素之一。SEBS(Surface Energy Balance System)模型是通过遥感数据计算区域蒸散量的重要模型,该模型可以在较少地面信息的情况下获得蒸散量的区域分布信息,同时具有较高的精度。采用SEBS模型,利用NOAA/AVHRR数据对我国重要的商品粮基地三江平原区域蒸散发量进行了研究,并通过实测数据对估算结果进行了验证。结果表明:从时间分布来看,三江平原蒸散量总体上表现为从4月开始逐渐上升,7月达到最高值,8月后不断下降。在此基础上,探讨了三江平原蒸散量时间分布的原因。同时,结合研究区的土地利用类型,对三江平原区域蒸散量空间分布进行了分析,各种土地利用类型生长季平均蒸散量从大到小可以排列为:林地>水域>湿地>水田>旱田>草地>居工地。

麦田土壤水分NOAA/AVHRR遥感监测方法研究

本文立足于河南省农业遥感业务服务实际，在系统研究麦田土壤水分ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ遥感监测理论、模型、资料处理、指标及应用技术的基础上，针对这一领域中存在的问题，在ＧＩＳ技术的支持下，重点探讨了不同土壤质地和风速对遥感干旱监测的影响、用遥感表层土壤水分耦合深层土壤水分的方法与模型、用单时相遥感资料反演土壤水分的方法等，并最终建立了河南省冬小麦干旱遥感监测应用服务系统。

MODIS和NOAA/AVHRR植被指数差异初步分析

本文基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)和NOAA/AVHRR影像数据分析了植被指数(Ⅵ)的差异性。分别选取浙江省2002年9月2日MODIS和NOAA/AVHRR遥感影像,计算分析了浙江省全省和仙居县MODIS和NOAA/AVHRR的植被指数。结果表明,MODIS增强植被指数(EVI)同MODIS-NDVI相比,倾向于低值部分,呈现正态分布,不容易饱和,适宜于高生物量群体的监测:MODIS-VI及NOAA/AVHRR-NDVI相比不容易饱和。

基于NOAA/AVHRR数据的中国主要植被类型NDVI变化规律研究

在遥感（ＲＳ）、地理信息系统（ＧＩＳ）、全球定位系统（ＧＰＳ）———３Ｓ支持下，利用连续时间序列的１ｋｍ×１ｋｍ分辨率的ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ数字影像，通过主分量分析和非监督分类，对中国植被进行了宏观分类。在多种基础图件的支持下，结合归一化植被指数（ＮＤＶＩ）年内季节变化规律，分出３５个植被类型，９个植被型组。通过重建不同植被类型ＮＤＶＩ特征值１０年的时间变化序列，划分出４个内部各类型ＮＤＶＩ变化过程具有相对一致性的区域（二级区域），明显的呈现从东南到西北的带状分布。再逐级归并，产生两个变化的一级区域。区域的界线基本与我国三大自然区域的东部季风区西北部的界线相吻合。进而从ＮＤＶＩ动态变化的角度进行了区划，包括２个一级区域，９个二级区域，进一步阐明了中国植被ＮＤＶＩ动态变化的区域差异。

利用NOAA/AVHRR数据获取地表特征参数的方法研究

地表特征参数的正确与否直接影响到区域陆面蒸散量估算精度,因此在区域非均匀陆面蒸散研究中,地表特征参数的获取方法是一个值得探讨的问题.与传统的方法相比,卫星遥感技术在求取地表特征参数时有其独特的优势.NOAA气象卫星AVHRR资料以其时间分辨率高、覆盖面广、价格低廉等优点广泛应用于非均匀陆面蒸散研究和应用中[1～6].本文建立了NOAA/AVHRR计算地表特征参数的参数化模型,选取中国东北松嫩平原西部地区2000年7月8日的AVHRR资料,试算了研究区地表温度、地表发射率、地表反照率、NDVI等主要地表特征参数,并且参照2000年研究区土地利用数据对各参数的空间分布特征及合理性进行了分析.

NOAA/AVHRR图像资料在大雾灾害监测中的应用

通过对NOAA(诺阿卫星 )资料 5个通道光谱特征的分析 ,阐述了利用NOAA/AVHRR(甚高分辨率辐射仪 )图像资料监测大雾灾害的基本原理和方法 ,初步探索了适于监测大雾的通道组合和量化判读指标 ,揭示出综合利用近红外 3通道与 4、5通道资料实施对雾监测 ,可取得比较好的效果 ,并对 2 0 0 3 0 1 12～ 13大雾的监测过程个例进行了分析。研究结果表明 ,卫星遥感技术在大雾灾害的监测方面具有宏观、快速、直观、信息源可靠且成本低等优点 ,是其它任何常规监测手段无法替代的。

NOAA/AVHRR 数据的几何精纠正方法研究

利用 NOAA/AVHRR资料进行省级水稻遥感长势监测与估产是以高精度配准为前提的 ,因此首先论述了在利用 TBUS报进行系统纠正的基础上 ,还必须进行几何精纠正的必要性及其方法的选择 ;提出综合利用 ARC/INFO和 ENVI的功能建立几何精纠正的标准空间 ,通过各种变换进行图像增强处理 ,仔细选取地面控制点 ;利用 5 9次浙江省范围的 NOAA/AVHRR数据计算出不同方法中的误差 ,首次通过方差分析和多重比较进行统计检验 .结果表明 :RST,二元一次多项式拟合法和二元二次多项式拟合法之间的 RMS差异达到极显著水平 ,选定二元二次多项式拟合法作为几何精纠正方法 ,灰度值重采样采用三次卷积插值法 ,可作为采用 NOAA/AVHRR资料开展省级水稻面积遥感估算。

NOAA/AVHRR的分裂窗算法在地表温度反演中的应用

以吉林西部为研究区域,建立以NOAA/AVHRR卫星资料进行地表温度反演的参数化模型。利用2000年7月5日的AVHRR资料,在4种常见地表温度反演分裂窗算法的对比分析基础上,选用Coll和Caselles提出的分裂窗算法,获得研究区地表温度,为地表蒸发量遥感计算提供必要的地球物理参数。

基于NOAA/AVHRR卫星资料的北京地区霾识别研究

利用2008—2013年NOAA/AVHRRlB卫星资料和气象观测资料,应用米氏散射理论、图像色彩处理技术、频数分布图和可见光通道表观反射率阈值技术,开展了北京地区霾的遥感识别研究,并在京津冀地区进行了应用。研究结果表明:易于识别的霾在NOAA/AVHRR遥感图像上一般以1、2、1波段或4、2、1波段进行红、绿、蓝三通道假彩色合成.图像颜色以灰色、紫色和蓝色三大系列为主;一般仅靠遥感图像难以识别霾与轻雾,但借助先验知识、周围环境和图像色彩.可在一定程度上区分霾与轻雾;NOAA/AVHRR图像的第一波段表观反射率作为光谱指标可以对霾进行较好识别,反射率识别指标值分别为:冬季0.15～0.32,春季0.15～0.30,夏季0.14～0.30,秋季0.14～0.32;指标对霾的有效识别准确率为82%。利用上述建立的颜色指标和光谱指标可以较好地对2013年1—3月发生在京津冀地区的雾霾进行有效监测。