遥感指数在湖泊叶绿素a反演研究中的应用

借鉴陆地植被指数的算法,利用MODIS数据的波段组合对太湖叶绿素a浓度进行反演。探讨了差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI这三种遥感指数形式的反演效果及各自特点。MODIS数据蓝光波段和红外波段的组合是反演太湖叶绿素浓度的最佳波段组合,DVI适合于反演叶绿素浓度高的情况,RVI的反演结果两极分化明显而普适性较差,NDVI适合于反演浓度较低的情况。

草地土壤水分遥感反演方法的适用性

应用MODIS数据,构建中国草地的3种土壤水分反演模型[表观热惯量(apparent thermal inertia,ATI)、温度植被干旱指数(temperature vegetation drought index,TVDI)和植被供水指数(vegetation supply water index,VSWI)],利用实测土壤水分和AMSR2数据进行验证,对3种模型适用性进行了研究。结果表明:3种模型反演结果与实测土壤水分呈现不同程度相关性,从区域整体上均能反映土壤水分时空变化;ATI模型适用于冬季草丛生态系统、草甸生态系统、高寒稀疏植被和冻原生态系统的土壤水分反演,但不适用于草原生态系统,并且夏季误差较高;TVDI模型春季在草丛生态系统、草甸生态系统、高寒稀疏植被和冻原生态系统适用性好,但是冬季反演结果偏差大;VSWI模型夏季误差较小,并且适用于反演草原生态系统土壤水分。