基于MODIS数据的2000-2010年乌梁素海"黄苔"时空变化

利用2000-2010年每年5-9月MODIS数据根据比值算法提取乌梁素海湖区黄苔的面积和空间分布信息并进行统计分析,探求乌梁素海黄苔产生的时空分布规律及特征,从而为黄苔的预防和治理提供支持.结果表明:(1)黄苔面积变化的年际和月际特征方面,2000、2001、2005、2006、2008、2010年黄苔面积超过了多年平均值(24 km2).5—7月份黄苔面积较小,保持在20 km2左右;8月黄苔面积迅速增长(约28 km2),9月黄苔面积最大,达到40 km2左右.(2)黄苔发生频率方面,2001年黄苔的规模和频率最高,发生频率达到0.58;2005、2006、2010年次之,发生频率在0.25附近波动(多年年均黄苔暴发频率为0.19);其他年份黄苔的发生频率处于低于0.10的水平.黄苔发生规模较大、次数较多的月份集中在8、9月,发生频率分别达到0.27、0.52,超过多年月均黄苔暴发频率0.19;其他月份黄苔的发生频率处于低于0.10的水平.(3)黄苔出现的空间分布方面,西大滩为东大滩的北部至中部,以及乌梁素海南部明水区排干口附近的西部沿岸是黄苔出现频率较高的区域.(4)2个月前的日均温度、降雨和营养盐浓度及当月风速与黄苔的产生具有极显著相关性;营养盐含量(TN、TP)的空间分布与黄苔的空间分布表现出较好的相关性.乌梁素海黄苔面积的年际变化受人类活动特别是生态补水的影响明显.     

环境因子及生态补水对乌梁素海“黄苔”年际暴发面积的影响(1986—2021年)

“黄苔”是丝状绿藻大量增殖并漂浮聚集在水面的一种藻类水华,是乌梁素海面临的重大水环境问题之一。本研究基于文献数据整合和Landsat TM/OLI系列卫星影像反演,追溯了乌梁素海近35年(1986—2021年)的水质变化和“黄苔”暴发历程,通过相关性分析和多元线性回归等方法,分析了乌梁素海“黄苔”暴发的年际影响因子。乌梁素海水体化学需氧量、总氮(TN)、总磷(TP)浓度在年尺度上呈下降趋势,但仍处于富营养状态(TLI(∑)>50)。相关性分析结果表明,乌梁素海“黄苔”暴发面积与TP、TN、氨氮、气温呈显著正相关,与出水量、风速、沉水植被面积、入水量呈显著负相关;多元线性回归结果表明,沉水植被面积和出水量是影响乌梁素海“黄苔”暴发面积的主要因子。生态补水工程的实施增加了乌梁素海出入水量,降低了水体TP、TN浓度,也造成沉水植被退化,使“黄苔”暴发的扩张趋势得以遏制。然而,乌梁素海现有营养条件、基质条件仍适宜附着藻生长和“黄苔”暴发。在全球气候变化背景下,气温升高和风力减弱可能会加剧这一现象。建议采取多种措施以防控乌梁素海“黄苔”暴发,如生态补水、外源营养盐管控、沉水植被调控、引水活...     

基于EOS/MODIS数据的青海湖遥感监测

在二十世纪八十年代,NASA 开始设计地球观测系统(EOS),MODIS 数据是地球观测系统中很具特色的数据,在 TERRA 和 AQUA 卫星上均搭载有 MODIS 传感器．利用 MODIS 的较高的空间分辨率和光谱分辨率进行地球资源的监测 及预测、预报未来变化的研究是近几年热点的研究问题．本文介绍利用 EOS/MODIS 遥感数据进行湖泊水域计算机自动 识别及面积计算、湖水面温度反演、湖冰信息自动提取、湖泊封冻和解冻监测原理和方法,并以青海湖为例介绍了实际应 用情况．     

百米级空间分辨率红外数据地震监测应用能力评价

<正>卫星红外遥感技术用于地震监测已有近30年的历史,目前研究人员所用的卫星数据源主要来自于NOAA/AVHRR、EOS/MODIS、FY静止系列气象卫星等红外传感器观测获得的红外数据。其中AVHRR、MODIS红外数据的空间分辨率为1km,FY静止卫星的红外数据分辨率为5 km。此外,在我国地震预报部门还使用NOAA长波辐射(OLR)数据产品开展短临监测,该数据为利用卫星远红外波段反演的宽波段数     

一种基于指数函数的遥感水体信息提取方法

MODIS数据具有高时相分辨率、高光谱分辨率和中等地面分辨率的特征,利用MODIS数据来监测和提取旱情严重地区的水体信息已经成为一个重要的研究方向.本文利用各类地物在MODIS各个波段上的波谱特征差异性进行水体提取,但与以往水体信息提取方法有创新之处在于:本文借助于非线性的指数函数对低反射的水体的反射率进行了拉伸而对高...     

太湖蓝藻水华遥感监测方法

利用遥感技术监测太湖蓝藻水华具有重要的现实意义.基于不同遥感数据,包括MODIS/Terra、CBERS-2 CCD、ETM和IRS.P6 LISS3,结合蓝藻水华光谱特征,采用单波段、波段差值、波段比值等方法,提取不同历史时期太湖蓝藻水华.结果表明:MODIS/Terra数据可以利用判别式Band2＞0.1和Band2/Band4＞1提取蓝藻水华;CBERS-2 CCD、ETM和IRS-P6 LISS3数据可以利用Band4大于一定阈值和Band4/Band3＞1提取蓝藻水华;波段比值(近红外,红光＞1)算法稳定,可以发展成为蓝藻水华遥感提取普适模式.同时,本文成功利用ETM和IRS.P6 LISS3数据Band4波段对蓝藻水华空间分布强度进行了五级划分.这为今后利用遥感技术,建立太湖蓝藻水华监测和预警系统莫定了基础.     

太湖蓝藻水华的MODIS卫星监测

本文基于MODIS卫星影像探讨太湖蓝藻水华的识别、监测问题.通过比较MODIS影像上不同蓝藻浓度的波段反射率值的差别,得到对蓝藻信息响应的敏感波段,利用特定波段的合成,可基本识别蓝藻的分布信息,并基于蓝藻的光谱响应特征,采用比值模型方法、进一步确定蓝藻分布的相对浓度信息.最后通过不同时相蓝藻浓度的叠加分析,得出了蓝藻水华的动态变化信息.     

MODIS影像的大气校正及在太湖蓝藻监测中的应用

MODIS 数据有免费、波段丰富、时间分辨率高等优点,是进行太湖蓝藻监测的重要数据源,由于MODIS传感器接收的是地物反射太阳辐射的信号,太阳辐射与地球大气的相互作用会引起传感器接收到的信号失真,为了提高利用MODIS数据监测太湖蓝藻的精度,必须对其进行大气校正.本文介绍了FIAASH大气校正模型的基本原理,并对2007年4月25日MODIS数据的前七个波段进行试验,对比分析了影像大气校正前后的NDVI值以检测大气校正的效果;分析表明,大气校正前后NDVI的变化趋势基本上相同,但大气校正后的NDVI动态范围更大,校正后NDVI的平均值和标准差增大,大气校正在一定程度上有效地降低了大气对遥感影像的影响,达到了增强信息的目的;最后,利用大气校正获取的地表真实反射率数据的第二波段与第一波段的比值,运用阈值法提取蓝藻信息,经试验当阈值为1.9时提取出来的蓝藻分布图基本上与实际相符.利用MODIS影像可以快速、及时地监测蓝藻爆发的位置及爆发程度.     

一种新的卫星热红外遥感信息数据源:EOS/MODIS数据

概略介绍了四川省地震局近年来所开展的卫星遥感热红外辐射信息用于地震监测预报的研究工作及其进展；对目前地震系统卫星遥感热红外辐射信息研究工作所使用的数据源进行了比较；着重介绍了一种新的卫星热红外遥感信息数据源——搭载于美国地球观测系统(EOS)的Terra和Aqua极轨卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)这一唯一进行直接广播的对地观测仪器的基本参数及数据特性。对MODIS数据与目前正在使用的AVHRR数据进行对比分析后认为，EOS／MODIS数据的产生，将进一步推动利用卫星热红外辐射资料研究强震前的热异常场的工作，并可望在我国地震监测预报实践中得到应用。     

适用于多种卫星数据的太湖水体漫衰减系数估算算法

下行漫衰减系数(K_d)是描述水下光场的重要参数,决定水体真光层深度,影响着浮游藻类初级生产力及其分布特征.基于2008—2013年太湖4次大规模野外试验数据,分析太湖水体漫衰减系数特征及其影响因素,建立适用于多种卫星数据且较高精度的太湖水体490 nm处下行漫衰减系数估算模型.结果表明:无机悬浮物是太湖水体漫衰减系数的主要影响因素;红绿波段比值(674 nm/555 nm)最适合于太湖K_d(490)估算,模型反演精度较高(N=72,R~2=0.72,RMSE=0.89 m~(-1),MAPE=21.58%);利用实测光谱数据,模拟得到MODIS/EOS、OLCI/Sentinel-3、GOCI/COMS和MSI/Sentinel-2等主要传感器波段的信号,构建适用于多种卫星传感器K_d(490)估算的红绿波段模型,建模精度较高(N=72,R~20.7,RMSE0.9 m~(-1),MAPE22.0%),且进行了验证(N=37,R~20.7,RMSE0.9 m~(-1),MAPE22.0%).     

基于MODIS数据的太湖藻华水体识别模式

针对2007年5月太湖爆发的蓝藻水华事件,利用MODIS植被指数数据对其进行遥感监测.结果表明:MODIS数据可成功提取蓝藻水华信息.近红外/红光波段比值识别模式和植被指数NDVI值、EVI值识别模式均可确定蓝藻分布范围,但前两者不易将高浑浊水体区分开来,或不易识别低蓝藻分布区域,因此易扩大或缩小蓝藻分布范围;而后者由于引入了背景调节参数,可有效抑制背景水体及泥沙的影响,因此根据EVI值得到的蓝藻范围及强度较为真实的反映了藻华情况.该研究可为今后利用遥感技术,建立太湖蓝藻水华监测系统奠定基础.     

EOS/MODIS卫星遥感热红外辐射与台湾地区地震探讨

使用MODIS卫星遥感数据对台湾地区发生的地震进行探索性预测。对台湾地区2004年以来5级以上地震进行总结、归纳,结果表明,台湾地区大部分中强地震发生前20天左右出现了亮温异常比值突跳,发震区并不在亮温明显升温区域,而是在其附近100千米附近。震级和亮温增温比值之间没有明显的正比关系。     

巢湖蓝藻水华时空分布(2000-2015年)

巢湖是我国五大淡水湖之一,近年来水体富营养化严重,蓝藻水华频繁暴发.通过收集2000-2015年晴好天气下2478景MODIS Terra和Aqua影像,利用浮游藻类指数,提取巢湖蓝藻水华时空分布数据.结果显示,巢湖蓝藻水华覆盖面积、暴发频率以及持续时间都在增加,每年最初暴发时间提前.从分布上来看,西巢湖依然严重,中巢湖、东巢湖水华暴发面积较以往大大增加;过去16年内巢湖蓝藻水华暴发频率持续增长,其中2007年最为严重,2008-2010年暴发频率出现缓和,此后又出现增长趋势.这些研究结果有助于掌握蓝藻水华的情况,为巢湖科学治理提供了数据支持.     

基于遥感数据的太湖蓝藻水华信息识别方法

2007 年太湖大规模蓝藻暴发,再次引起了人们对太湖环境的关注.有效地提取蓝藻水华信息对分析蓝藻动态分布有重要意义.而卫星遥感技术是进行太湖水质监测与保护的措施之一.本文以2007年4月23日CBERS-02星CCD数据为主要的数据源,以NDVI值为测试变量,运用CART算法确定分割阈值,从而通过构建决策树的方法识别蓝藻水华信息,分析其蓝藻水华的提取结果,取得了较好的效果.文中还在GIS技术支持下,提取了2007年5月17日MODIS影像中的蓝藻水华信息.本次研究为以后开展长期的太湖蓝藻水华动态监测提供技术参考.     

结合温度因子估算太湖叶绿素a含量的神经网络模型

神经网络方法估算复杂水体水质参数的优越性已经得到证实.基于太湖水体实测叶绿素a浓度,利用MODIS 250m影像和反演得到的水温数据建立了估算太湖水体叶绿素a含量的两个单隐层BP神经网络模型:NN1模型不含温度因子、NN2模型包含温度因子,采用Levenberg-Marquardt算法训练网络,利用初期终止方法提岛网络泛化能力,均取得了较高估算精度,其中包含温度因了的反演模型精度稍有提高,但不显著.     

1980s以来巢湖藻华物候时空变化遥感分析

蓝藻水华暴发时间变化一定程度上表征了藻华物候特征,研究藻华物候变化可为湖泊水环境健康问题治理和缓解水生生态系统环境退化提供科学依据。以往巢湖蓝藻水华遥感监测主要基于2000年以来的MODIS卫星数据,限制了对巢湖蓝藻水华暴发时空变化过程的理解。本文利用Landsat扩展时间序列,联合MODIS数据,基于浮游藻类指数和阈值分割技术提取巢湖蓝藻水华,在评估二者藻华提取结果一致性的基础上,获取并分析了巢湖1987-2020年蓝藻水华暴发物候的规律及影响因子。结果表明：(1) 2000年前,巢湖蓝藻水华暴发规模较小,2000年后面积显著上升,大面积蓝藻水华出现频繁,2011年达到最高峰(608.4 km²);(2)1987-2020年间,巢湖蓝藻水华暴发可以分为3个阶段：(1)1987-2004年,巢湖蓝藻水华年暴发开始时间显著提前,暴发持续时间显著增加;(2)2005-2010年,藻华年暴发开始时间显著延迟,但暴发持续时间变化不显著;(3)2011-2020年,巢湖藻华暴发开始、结束和持续时间呈现年际波动,年暴发开始时间、结束时间和持续时间有所提前,但不显著;(3)巢湖...     

基于MODIS数据的干旱遥感监测研究

干旱是影响社会发展和农业生产的重要因素之一。本文基于EOS/MODIS卫星遥感资料,选取江西省2001-2006年的NDVI时间序列数据,分析了NDVI对干旱的响应规律。计算了NDVI与气温、降水之间的关系。并提取植被状态指数(VCI),分析VCI与气温距平、降水距平的空间分布规律。结果表明:2003年江西夏季旱灾以高温少雨天气为主。这一时期的NDVI数值明显低于其他年份同一时期的NDVI值。气温温度越高,NDVI值越大;日照时数时间越长,NDVI值越大;降水量越高,NDVI值越大;降水距平百分率越高,VCI值越高;平均温度距平越小,VCI值越高。说明气候因素对NDVI指数和VCI指数有很大影响。研究表明,基于MODIS的植被指数可以反映旱灾的时空分布规律。     

Monitoring the impact of backflow and dredging on water clarity using MODIS images of Poyang Lake,China

Backflow from the Yangtze River to Poyang Lake occurs frequently due to their different flood seasons. Based on the reasons for and time period of backflow, this study estimated the spatial‐temporal extent and the change of water clarity influenced by sediments within the backflow and northern Poyang Lake using time‐series Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images. The results revealed that the sediments from backflows together with dredging activities in the northern Poyang Lake not only affected the northern Poyang Lake, but also influenced the central and southern Poyang Lake and the Poyang Lake national nature reserve, and resulted in great decline of water clarity in the regions influenced, which could seriously affect the lake ecosystem. The results indicated that MODIS images have potential for monitoring the distribution of sediments from backflows and dredging activities. However, the potential is limited because of the frequent cloud cover in the study area and the characteristics of backflow itself. The dredging activity combined with backflows might have great negative impacts on the Poyang Lake ecosystem, and it would be worthwhile to explore the possible impacts in order to develop scientific knowledge to support the decisions, which need to be made by the responsible authorities for deciding how to rationally manage this unique lake ecosystem Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.