基于NDVI与丰度关系的MODIS影像浒苔混合像元分解方法

MODIS影像是浒苔业务化卫星遥感监测的重要数据源,但其空间分辨率(250m)较低,混合像元效应导致传统的NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)阈值法浒苔提取误差较大。为解决此问题,本文以准同步的较高分辨率的HJ-1CCD影像浒苔提取结果为基准,建立基于MODIS NDVI与浒苔像元丰度(浒苔覆盖面积占像元面积百分比)关系的浒苔信息提取模型,利用该模型可提取每个像元的丰度(即浒苔覆盖率),从而提高整景影像浒苔覆盖面积提取精度。该模型可为浒苔灾害等级的确定以及防灾减灾应急决策提供支持。

用于公路滑溜状况预测的数值预报系统

该文论述对丹麦公路站点滑溜路面状况进行自动预测的一个数值预报系统。该系统建立在由大气有限区域业务模式输入的路面状况模式的基础之上。在经过改进的、包括能对每个测站的通量资料进行订正的初始化程序中 ,使用了各公路站点观测的云量、温度和湿度等观测资料。该系统已在丹麦气象研究所答询业务中投入运行。目前 2 0 0个公路站点每小时的新的预报 ,可在5h前作出。两个选定时段的模式预报和业务运行结果表明 ,该系统具有潜在的优势。此外 ,本文还讨论了与准确预报公路状况等有关的问题。