遥感大数据环境下对生态红线监管方式创新的思考

新常态下,环保工作面临如何加强环保法治的大背景,要求我们创新环境监管手段和方式。遥感大数据技术为生态红线监管带来新的机遇和挑战,本文深入分析了遥感大数据的基本特征,对遥感大数据技术在生态红线监管工作的应用前景进行了探讨,最后从思维、技能和数据等三个方面提出具有针对性和操作性的对策建议。

MODIS数据反演地表温度劈窗算法比较

利用劈窗算法反演地表温度最早主要应用于NOAA-AVHRR数据,随着MODIS传感器的升空,其数据正在得到越来越广泛的应用.由于MODIS传感器自身具有水汽观测能力,可以为劈窗算法提供实时的水汽含量以及大气透过率等参数,更加方便了劈窗算法的应用.本文选用了Becker(1987),Sobrino(1991)以及覃志豪(2005)3种劈窗算法,应用MODIS 1B数据进行地表温度的反演,并利用MODTRAN进行算法精度检验,结果表明Becker算法在不同水汽含量以及地表温度情况下,都保持了较高的精度,适用性较广.同时选取了冬季和夏季两景MODIS图像,将反演结果与NASA的地表温度产品进行比较,结果表明Becker算法更接近标准产品值.综合这2种比较方法,认为Becker算法较其他2种算法更有优势.

基于条件温度植被指数(VTCI)的中国北方地区土壤水分估算

利用中国北方13省2000-2008年的Terra-MODIS归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)数据,以及相同时间段农业气象观测站点的0～10 cm表层土壤水分资料,建立基于条件温度植被指数的表层土壤水分遥感估算模型,计算出2000-2008年北方13省各月份表层土壤水分,主要结论有:(1)空间分布上,表层土壤水分最高的是分区一和分区四,平均值均达到了0.2以上,表层土壤水分最低的是新疆沙漠地区,低于0.05,土壤水分空间分布基本呈"南高北低,东高西低"的趋势;(2)受降雨量和农作物需水的影响,年内月份之间,7、8两月表层土壤水分最高,4、5、9、10月表层土壤水分最低;(3)年际变化上,2000-2001、2001-2002、2005-2006年北方大部分区域表层土壤水分增加,增加区域面积分别占总面积的79.2%、59.3%和71.4%,而2002-2003、2004-2005年大部分区域表层土壤水分减少,减少区域面积分别占总面积的53.9%和64.1%;(4)降水是影响土壤水分时空分布的一个重要因素。误差分析结果表明,基于条件温度植被指数的土壤水分遥感反演达到了较好的效果,能够较准确地反映北方地区干旱的分布及变化状况。

运用动态谐波回归模型对MODIS叶面积指数时间序列产品的分析与预测

运用动态谐波回归模型(Dynamic Harmonic Regression,DHR)对MODIS的长时间序列的LAI产品进行分析,可以从中分离出LAI随时间变化的多年趋势、季节变化及残差等主要成分,通过建立的模型实现LAI年间变化的短时预测。本文将所述DHR模型分析方法试用于遥感数据产品随时间变化的信息提取,对LAI年间变化的预测结果证明该方法用于遥感像元尺度LAI产品的时间序列分析与预测的效果良好。

月球控制点影像库的制作方法与流程

讨论了月球控制点影像库的建立,主要流程包括全月影像的镶嵌、控制点正确位置的确定、控制点影像块的裁剪及建库管理.详细叙述了利用美国Clementine正射影像及1994年美国统一月球网(ULCN1994)的控制点数据建立月球控制点影像库的流程及技术细节,并对其中的控制点分布特点及移动规律进行了初步的分析与总结.