基于MODIS积雪产品的高亚洲融雪末期雪线高度遥感监测

以2001—2016年逐日MODIS积雪产品为主要数据源,在高亚洲区域发展了大尺度融雪末期雪线高度的遥感提取方法,并对其2001—2016年的时空变化特征进行了分析。提取方法首先对逐日的MODIS积雪覆盖率产品进行去云处理,获得积雪覆盖日数（SCD）数据集;并用冰川年物质平衡观测数据、融雪末期Landsat数据对提取终年积雪的MODIS SCD阈值进行率定;最后以MODIS SCD提取的终年积雪面积结合地形“面积—高程”曲线实现大尺度融雪末期雪线高度信息的提取。结果表明：① 高亚洲融雪末期雪线高度的空间异质性较强,总体上呈南高北低的纬度地带性分布规律;并因受山体效应的影响,雪线高度由高海拔地区向四周呈环形逐渐降低的特点。② 高亚洲2001—2016年融雪末期雪线高度总体上表现为明显的增加趋势。在744个30 km的监测格网中,24.2%的格网雪线高度呈显著增加,而仅0.9%的格网呈显著下降。除兴都库什、西喜马拉雅外,其他地区雪线高度均表现为升高趋势,显著上升的地区主要分布在天山、喜马拉雅中东部和念青唐古拉山等,其中以东喜马拉雅升高最为显著（8.52 m yr ^-1）。③ 夏季气温是影响高亚洲融雪末期雪线高度变化的主要因素,两者具有显著的正相关关系（R = 0.64,P < 0.01）。     

基于EOS/MODIS遥感数据改进式融雪模型

在中国西部的中纬度干旱和半干旱山区,融雪水是极其重要的水资源,融雪径流对河流的补给量在春季甚至可达75%以上,但是急剧的融雪也容易引发洪水,所以从水资源的有效利用和洪水预警方面看,有必要了解大范围的积雪消融状况。基于积雪层能量平衡原理建立融雪模型,利用正午过境的EOS/MODIS的Terra卫星遥感数据反演模型中的参数,结合气象数据获得瞬时的能量平衡信息,然后根据B.Sequin、B.ltier和谢贤群的研究推算日融雪量,改善了融雪模型的算法。另外采用遥感数据对雪盖进行实时监测,避免在进行融雪量估算时候对无雪区的错误估算。     

艾比湖近期出现大面积干涸

艾比湖及周边地区是新疆的重要湿地之一,但是近期出现了大面积湖床干涸.由EOS\MODIS卫星监测到的数据来.2006年夏季以来,艾比湖水域面积缩小速度加快,7月下旬开始出现大面积干涸,到8月中旬情况持续加重.2006年8月19日的EOS\MODIS卫星监测到艾比湖水域面积为550.6 km2,与7月下旬比较缩小了263.4 km2,与8月上旬比较缩小了126.4 km2,比2005年8月中旬比较缩小了158.4 km2.     

用EOS/MODIS资料反演积雪深度参量

利用EOS/MODIS可见光、近红外及短红外多通道资料以及新疆地区积雪深度气象台站实测资料等,在考虑积雪性质包括积雪粒子相态、积雪年龄等的差异以及积雪区的下垫面条件包括地表粗糙度、土地覆盖类型等的不同的情况下进行积雪分类,在此基础上,建立EOS/MODIS积雪深度反演模型,实现深度在30 cm以内的积雪深度反演的主要原理、思路及方法,并对模型的反演结果进行了验证。结果表明,利用该模型对30 cm以内的积雪进行深度反演计算,其精度能达到80%以上。     

基于SSM/I被动微波数据的中国积雪深度遥感研究

通过对积雪和其他地物的被动微波辐射计SSM/I的微波亮温进行波谱分析,提出了一个识别积雪的SSM/I微波检测方法,与MODIS的5 d合成积雪范围数据进行了比较,结果表明SSM/I的积雪范围与MODIS基本一致.对提出的SSM/I的微波积雪深度反演方法进行了验证,与2006年冬季每日的中国地面积雪深度观测数据的相关系数R的平方为0.46～0.54,偏差为-0.3～0.8 cm,均方根误差rmse为4.4～6.8 cm.     

中国北方草原区积雪遥感监测——2007.10～2008.3期间

着眼于我国草原防灾减灾以及国家开展重特大雪灾应急响应工作的极迫切现实需求,基于NASA MODIS数据,以天为监测(响应)时间单元,以旬为监测集成时段,对2008年春节大雪灾期间我国草原积雪状况实现了系统的遥感监测,获取了2007年10月至2008年3月期间中国北方9省区草原积雪发生范围及其面积等数据信息,揭示了监测期间我国草原积雪发生的时空特征。青藏高原与内蒙古为我国持续降雪的核心区域,其他地区降雪情况随时间出现一定的波动;除东北地区外,积雪面积均在1月下旬达到最大值;各省区草原积雪面积占草原总面积的比例随时间的变化总体持续增加。     

MODIS数据在云南省积雪监测中的应用

介绍了EOS／MODHS数据特点。通过对雪的光谱特征分析，提出利用归一化积雪被指数NDSI结合归一化植被指数进行积雪信息提取的方法。并以2004年2月7日云南省大面积降雪过程为例，分析和讨论了该次过程的范围和面积。结果表明：MODIS数据在云南省积雪监测方面有很好的应用前景。     

沙尘暴EOS/MODIS监测指数模型

利用EOS/MODIS数据,采用最佳波段组合指数法和方差-协方差矩阵特征值法,从36个MODIS波段中筛选出用于沙尘暴图像最佳彩色合成增强的最佳组合波段。在敏感性差异分析的基础上应用波段数学组合的方法建立了沙尘暴判识的条件:构建了提取沙尘暴区域范围和强度等级信息的沙尘暴卫星遥感监测指数SVI(Sand storm value index),利用指数SVI值的大小对沙尘暴进行了等级的定级和分类。     

基于MODIS数据的青藏高原积雪日数提取与时空变化分析

以青藏高原为研究对象,首先采用基于三次样条函数的去云算法对2001—2011年逐日MODIS积雪面积比例产品进行了去云处理,并对去云结果进行了精度验证。然后根据去云后的逐日无云MODIS积雪面积比例产品,提取了研究区近11年的积雪日数,并对积雪日数的时空分布特征进行了分析。结果表明:1.本文的去云算法能有效的获取云覆盖像元的积雪面积信息,总体平均绝对误差值为0.092。去云后MODIS积雪产品提取的积雪日数与地面观测值具有较高的一致性(87.03%),平均绝对误差3.8 d;2.青藏高原积雪日数的分布极不均匀,四周山区(特别是西部和南部山区)积雪分布广泛且积雪日数高,而高原腹地积雪日数低,年均稳定性积雪面积占27.24%;3.青藏高原积雪日数的年际波动较大,积雪日数在34.14%的地区呈减少的趋势,在24.75%的地区呈增加的趋势,其中显著减少和增加的地区分别为5.59%和3.9%。     

基于MODIS与AMSR-E数据的中国6大牧区草原积雪遥感监测研究

内蒙古、新疆、西藏、青海、甘肃和四川的草原区这6大牧区是中国重要的畜牧业生产基地,也是雪灾频发的区域,及时、准确地获取6大牧区雪情时空特征对于防灾减灾,指导畜牧业生产有着重要的现实意义。光学遥感与微波遥感各具优缺点,综合运用MODIS和AMSR-E数据构建草原积雪遥感监测模型,以日为监测单元,以旬为多日合成时段,对中国6大牧区在2008年10月上旬至2009年3月下旬间的草原积雪覆盖范围进行监测,并对监测结果进行检验,以此说明MODIS与AMSR-E数据在雪灾监测方面协同监测的可行性,为其他雪盖遥感监测研究提供参考。     

基于MODIS数据的玛纳斯河山区雪盖年际波动特征研究

基于2000 -2010年的MODIS/Terra积雪8d合成数据(MOD10A2)与DEM数据,通过计算和分析不同高程带、不同坡向和不同坡度的积雪覆盖率,研究了新疆玛纳斯河山区雪盖的年际波动特征.结果表明:(1)鼎盛期积雪覆盖率在研究时段内形成两高两低的总体走势,2000/2001和2007/2008雪年为高值年,2...     

基于去云处理的祁连山积雪覆盖遥感监测研究

雪盖信息在生态研究、水资源评价管理以及灾害防治中有重要的作用,MODIS利用冰雪指数(NDSI)和阈值提供全球每日积雪产品,微波遥感传感器AMSR-E提供南北半球不受云影响的雪水当量数据。通过融合同一天不同时间过境的MODIS积雪产品MOD10A1和MYD10A1为MOYD,融合MOYD和AMSR-ESWE积雪当量产品产生MODAM,以祁连山区气象站观测雪深数据为"真值",检验了2010-2011年积雪季MODIS积雪产品和AMSR-E识别积雪的精度,结果表明:MOYD产品和MODAM使云量减少了15%和100%,积雪精度和总体精度分别达到了24%、59%和88%、80%,通过融合多时相和多传感器数据大大提高了积雪监测精度,此外对祁连山积雪时间分布和不确定进行了分析。     

基于RS与GIS的干旱区棉花信息提取及长势监测

以CBERS—1卫星图像为信息源，在新疆石河子地区，通过三种不同分类方法的对比，得出Fuzzy—ARTMAP的分类结果精度最高。在GIS的支持下，根据Fuzzy—ARTMAP的分类结果提取了棉田信息。利用2001年和2002年不同时相的MODIS和TM图像计算得到归一化植被指数(NDVI)和NDVI差值图像，将NDVI差值图像与棉田信息叠加后并分级，得到年际间和年内棉花长势的动态分布图和相同时相棉花长势的区域差异图。     

MODIS数据在新疆生态环境建设中的应用

中国科学院新疆生态与地理研究所利用MODIS卫星接收站接收的MODIS数据进行了艾比湖湖水水面动态监测，并连续监测了湖面西北107km^2裸露湖底的水而恢复情况，佐证了覆盖该裸露区所需的理论入湖水量。结合塔里木河应急生态放水工程，利用归一化植被指数提取结果进行了生态放水引起的植被恢复状况监测，利用连续MODIS数据进行了台特玛湖水面变化的监测，证实了应急输水的生态保护效果是十分显著的。显示了中尺度分辨率MODIS数据在新疆生态环境建设中具有很强的应用前景。     

基于遥感监测的秦岭南北积雪日数时空变化及影响因素

以海拔依赖型变暖为理论基础,研究山地积雪对气候变暖的响应机制,是当前气候变化研究的热点问题。基于2000—2019年MODIS积雪物候数据,对秦岭南北积雪日数时空变化进行分析,探讨了秋冬两季厄尔尼诺指数（NINO）、青藏高原气压对积雪异常的影响。结果表明：(1) 2013年后秦岭南北气候由“变暖停滞”转为“增温回升”,积雪日数随之呈现转折下降,积雪日数≥10 d栅格占比由前期的35.1%下降为8.6%。(2)在垂直地带规律上,秦岭山地以1950～2000 m为临界点,大巴山区以1600～1650 m为临界点,低海拔地区积雪日数随海拔增加速率要低于高海拔地区。2100～3150 m海拔带是积雪日数的垂直变化的关键带;(3)在影响因素上,NINO C区、NINO Z区秋冬海温和青藏高原冬季高压,是秦岭山地、汉江谷地和大巴山区积雪异常的有效指示信号。当赤道太平洋中部秋冬海温偏低,且青藏高原冬季高压偏低时,上述3个子区积雪日数异常偏多。(4)在环流机制方面,相对于积雪日数偏少年,秦岭南北积雪日数偏多年1—2月0℃等温线位置偏南,低温环境为增加冰雪物质积累、延缓冰雪消融提供了气温条件;1月区域存...     

MODIS雪深反演数学模型验证及分析

在MODIS卫星遥感积雪监测的基础上,利用雪深反演数学模型、积雪指数NDSI和多光谱阈值等相结合的方法,对2004年以来新疆北疆地区的积雪分布状况进行了反演和计算,并利用2004年11月～2005年3月冬季北疆地区气象台站雪深数据和2004年12月～2006年1月加密野外实测雪深数据,对反演雪深数据进行了验证及分析,北疆各地除塔城地区反演精度为83.2%以外,其它地区反演精度达85.2%以上,平均反演精度达86.2%;野外实测数据验证反演精度达92%以上。     

基于遥感时序特征的地表覆被信息提取

地表覆被作为自然过程和人类活动共同作用的重要地表景观特征,对全球或局地气候、水热循环、物质传输及陆面生态系统多样性等影响深远。利用年内时序遥感影像自动提取不同地表覆被类型的方法,以新疆阜康地区为研究目标,组织2016年植被全生长季的Landsat 8 OLI地表反射时序影像,研究不同物候期植被冠层的纹理响应信息,考察研究区典型地表覆被类型在3—11月多波段波谱、归一化植被指数(NDVI)及增强型植被指数(EVI)的时序特征,构建提取地表覆被类型的策略规则,形成时序特征匹配方法,将其应用于2018年研究区地表覆被填图的提取。最后,基于高分辨率卫星影像和野外实地调查对随机选取的2500个样点进行对比验证。结果表明:提取结果和验证数据一致性较好,总体精度为97.2%,Kappa系数为0.9655,且实地考查结果显示本方法在复播作物识别和有效降低单一时相中“异物同谱”现象上展示潜在优势。     

地图编制与应用

TP792006010875从AVHRR到MODIS的雪盖制图研究进展=The develop-ment of snow-cover mapping from AVHRR to MODIS/曹云刚,刘闯∥地理与地理信息科学.—2005,21(5).—15~19论述了积雪的物理特征及积雪遥感原理,遥感雪盖制图研究进展,比较分析了AVHRR和MODIS雪盖制图,分析了遥感     

博格达峰地区冰川和积雪变化遥感监测及影响因素分析

20世纪以来，随着全球气候变暖加剧，冰川和积雪普遍退缩，严重影响到人类的生存和社会经济的可持续发展，这一问题在我国西北干旱区的博格达峰地区及其周边地区尤为突出。以博格达峰地区为例，利用1990—2016年Landsat 5与Landsat 8遥感影像，对比分析归一化积雪指数（NDSI）、归一化冰雪指数（NDSII）、归一化主成分雪指数（NDPCSI）和缨帽转换湿度指数（WET）在博格达峰地区监测冰川和积雪的能力，同时结合研究区周边气温、降水数据和研究区地形数据，探讨博格达峰地区冰川和积雪面积变化与区域地形、气候间的响应关系。结果表明：（1） WET相对于NDSII、NDSI和NDPCSI精度值更高，可以替代NDSI、NDSII监测博格达峰地区冰川和积雪面积。（2） 博格达峰地区冰川和积雪面积呈持续退缩的趋势。1990—2016年，冰川和积雪面积减少率约20.07%，且年退缩率不断增加。（3） 高程、坡度和坡向对冰川和积雪面积变化的影响较显著，山地阴影对其影响较弱，气温的升高是冰雪面积减少的主要因素。     

基于EOS-Terra/MODIS的沙尘暴遥感监测方法对比研究

通过分析沙尘暴的波谱响应特征及EOS-Terra/MODIS传感器通道的特点,阐述了利用EOS-Terra/MODIS进行沙尘暴监测的机理,提出了利用MODIS进行沙尘暴监测的热红外双通道差值法、三通道彩色合成直方图均衡增强法及基于双通道域值的叠加分析法,并进行了示范比较研究。研究指出基于MODIS采用双通道法进行沙尘暴遥感监测有其局限性,不能快速、有效地提取沙尘暴信息。三通道彩色合成直方图均衡增强法直观判读效果较好,但缺少定量化分析。基于双通道域值的叠加分析法是一种集定量、定性分析于一体的监测方法,有利于对沙尘暴信息的准确提取,为利用MODIS数据进行沙尘暴监测提供了有效手段。