植物光学模型估算叶片类胡萝卜素含量的一种双归一化差值-比值植被指数

运用高光谱技术进行植物叶片探测具有快速、无损、高精度等特点,在叶片色素等生化成分含量估算方面应用前景广阔。类胡萝卜素作为叶片中重要光合色素之一,因其在可见光区域与叶绿素的光谱吸收特征存在重叠,且其含量远低于叶绿素,导致利用光谱信息估算叶片类胡萝卜素含量存在困难,国内外少有针对类胡萝卜素含量的植被指数。利用高光谱数据光谱信息丰富的特点,提出一种以波段组合遍历与相关分析为基础,通过多指数协同来构建组合式的植被光谱指数的新方法。在PROSPECT叶片辐射传输模型模拟出大量具有不同生化和生物物理特征的叶片光谱的基础上,成功构建了一种在叶片水平下具有良好稳定性的类胡萝卜素含量估算新指数RVI_(DNDVI)。结果表明,该方法构建的叶片类胡萝卜素光谱指数由两部分组成:由532和405 nm构建的窄波段NDVI(与类胡萝卜素、叶绿素均强相关)和由548和498 nm构建的窄波段NDVI(仅与叶绿素强相关)进行比值组合,能较好消除叶绿素含量对指数的干扰;通过减去对叶片结构高敏感的916 nm处反射率,能消除叶肉结构参数的影响,进一步提高指数的抗干扰能力。该研究得到的指数RVI_(DNDVI)仅对叶片类胡萝卜素具有高敏感性,相关系数达到—0.94,对其进行指数拟合的R^2达到0.834 4。经与模拟数据和实测数据的验证,该指数有较好的估算效果。

对流层中层与近地面大气二氧化碳浓度的比较研究

通过地基观测站点的实测数据,首次证实大气温室效应是由人为排放造成的,地表能量平衡受二氧化碳（CO2）浓度水平的影响。因此,分析CO2浓度时空分布特征,从而探究其源汇、控制其排放尤为重要。本文采用AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）对流层中层CO2浓度数据及GOSAT（Greenhouse gases Observing SATellite）近地面CO2浓度数据,对比研究了CO2浓度在对流层中层及近地面的时空分布特征差异。结果表明,AIRS探测到的对流层中层CO2浓度,在时空上普遍高于GOSAT探测到的近地面CO2值,高值区位于30°~90°N,浓度多集中在390~395 ppm,这与AIRS探测的对流层中层CO2浓度已充分混合相关;而GOSAT CO2浓度高值区则位于热带、亚热带人口众多的地域,如非洲和中国东部沿海地区等人类活动活跃地带,这也表明GOSAT探测近地面CO2的重要性,其可弥补地基站点测量在空间分布上的不足。本文进一步对比分析了CO2浓度在海陆及南北半球的差异特征及影响原因,CO2在海洋及陆地区域的平均浓度具有相似的时间波动特征,但其浓度在陆地几乎始终高于海洋,这与人类活动释放大量的CO2密切相关。CO2浓度在南北半球存在明显的差异,这是因为南半球的季节变化规律与北半球相反,且由于化石燃料燃烧及土地利用变化等主要集中在北半球,因而北半球CO2浓度高于南半球。此外,本文还对NUCAPS（NOAA/NESDIS/STAR NOAA Unique Cr IS/ATMS Processing System）反演得到的Cr IS（Crosstrack Infrared Sounder）CO2柱平均浓度及廓线产品做了初步分析,发现其与AIRS、GOSAT CO2分析结果一致。

华东地区MODIS与OMI气溶胶光学厚度数据融合

气溶胶光学厚度(AOD)表征气溶胶对光的衰减作用,体现大气混浊度或大气中气溶胶总含量,其卫星产品是研究近年来不断恶化的大气环境与空气质量的良好数据源。AOD卫星产品种类较多,但数据存在较大的不确定性;气溶胶全球监测网(AERONET)的地基数据精度高,但空间覆盖度较差。泛克里金法(UK)能在数据融合过程中更多地考虑描述对象的空间相关性,并且简单易行、结果可靠。因此,本文采用该方法,结合二次多项式波段插值法和回归分析方法,在AERONET AOD数据的基础上,对2008年11月华东地区臭氧监测仪(OMI)和中分辨率成像光谱仪(MODIS)的AOD产品进行了融合。结果表明:二次多项式的AOD波段插值方法,能提供比Angstrom波长指数法更为精准的AOD插值结果;AOD融合产品的空间分辨率高于OMI AOD,覆盖率大于OMIAOD和MODIS AOD,且其精度优于这2种AOD卫星产品;融合产品图显示,2008年11月,华东地区的AOD总体呈现南低北高的趋势,高值区主要分布在长江三角洲部分地区、安徽东北部、苏鲁交界处,以及山东西部;低值区主要为江苏以南大部。相比于前人研究,本文证实了AERONET AOD站点数据少、融合的数据源(卫星AOD产品)过境时间不一致的情况下,UK方法仍然有效。本文提出的融合系统,可为相关研究提供空间覆盖更全、精度更高的AOD数据。

利用植被指数估算叶绿素含量的模型模拟研究--以PROSPECT＋DART模型为例

以我国主要速生树种桉树为建模树种,利用基于叶片内部辐射传输机制的PROSPECT模型和冠层三维辐射传输模型DART模型,对归一化植被指数NDVI、结构无关色素指数SIPI、显色指数COI、简单比植被指数SR、卡特指数CAI、红边位置指数REP_Li等6种植被指数与叶绿素含量间的关系进行了探究。结果表明:在仅叶绿素含量变化的情况下,在叶片尺度上COI和SIPI对叶片叶绿素含量较敏感,且无明显的饱和现象;在冠层尺度上6种植被指数均受叶面积指数LAI影响显著,无法用于估算叶片叶绿素含量,但可以用来估算冠层叶绿素含量,COI和SIPI在这方面较其他几种植被指数效果较好。

基于高分辨率遥感影像的湿地互花米草-芦苇混合交错带提取方法

互花米草是中国东部河口滩涂湿地主要入侵物种之一,其与本地物种芦苇竞争生长,形成了大范围的混合交错带。该交错带是研究湿地生态系统动态变化的重要信息,但因2种物种光谱的相似性及其在交错带的组成复杂性,使利用遥感技术提取交错带难度较大。因此,本文提出了一种将二者生长物候差异与其光谱特征相结合,考虑二者海陆位置分布差异,运用实测剖面观测数据确定光谱指标和阈值的综合提取方法。运用高分一号多光谱遥感数据,通过分析不同时相互花米草与芦苇冠层光谱差异,确定用来提取混合交错带的高分遥感影像,实现了研究区互花米草-芦苇混合交错带的提取。结果表明:不同时相宜选用不同的提取指标,本研究中在春季选择了近红外波段反射率,而秋季则选择了红波段反射率;2个时相的混合交错带范围存在明显差异,客观反映了互花米草与芦苇在不同季节的竞争状况。

基于遥感与地理探测器的长江三角洲空气污染风险因子分析

大气颗粒物是目前主要的大气污染物,卫星遥感反演气溶胶光学厚度(AOD)数据可弥补大气颗粒物地面观测站点空间覆盖的不足。以长江三角洲16个主要城市为研究区域,将Terra和Aqua两颗卫星MODIS传感器2013年的AOD产品,经过垂直订正和湿度订正转换成近地面气溶胶消光系数,以此反映该地区的空气污染情况。基于地理探测器方法,定量地分析长江三角洲地区空气污染的主要风险因子以及各因子的影响强度。空气污染风险因子包括GDP、人口、坡度、土地覆盖类型、平均气温、平均降水量和平均风速。结果表明:长江三角洲地区的空气污染分布呈现北高南低的特征;气象类要素对空气污染的空间分布影响显著,其中降水量的影响最大;各个风险因子对空气污染分布的影响有明显的交互增强作用。