黑河综合遥感联合试验

"黑河综合遥感联合试验"是在我国第二大内陆河流域-黑河流域开展,以水循环及与之密切联系的生态过程为主要研究对象的大型航空、卫星遥感与地面同步观测科学试验。它由中国科学院西部行动计划项目"黑河流域遥感-地面观测同步试验与综合模拟平台建设"和国家重点基础研究发展计划项目"陆表生态环境要素主被动遥感协同反演理论与方法"联合组织实施。     

黑河流域生态水文传感器网络设计

在黑河上游八宝河流域和中游盈科灌区,以无线传感器网络为纽带,高效集成流域尺度内密集分布的、多源异构传感器的各种气象、水文及生态观测项目,建立自动化、智能化、时空协同的、各观测节点远程可控的生态水文传感器综合观测网络;通过优化地面采样方案,精细观测和准确度量流域尺度内空间异质性较强的关键水文生态要素的时空动态过程、时空变异性和不确定性;研究针对星载/机载遥感真实性检验的地面传感器采样方案,精细验证遥感反演精度,深入挖掘各种遥感手段在流域综合观测中的作用和潜力;全面提高流域水文生态过程的综合观测能力和观测自动化水平。     

多参数反演技术成果简介

1 项目概况 "多参数反演技术"是国土资源部"十五"重点科技项目(编号:20010211), 2001年底启动,2005年12月完成项目验收工作.项目由中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所承担,参加单位有中国地质大学(北京)、中国地质大学(武汉)、中国科技大学、中国科学院地质与地球物理研究所.项目开设5个课题: ①实用化重、磁三维解释系统研究; ②起伏地形条件下电阻率、激发极化三维反演方法研究;③带地形的MT三维反演方法技术研究; ④物探资料多参数联合反演模式探索研究; ⑤多参数三维人机交互建模可视化技术研究.     

海洋重要水文参数的卫星遥感反演研究综述

经过近50年的发展,海洋卫星遥感日益成熟,各种反演算法和数据集应运而生,大大推动了海洋水文过程的研究。围绕与海洋水文相关的重要物理参数,简要回顾了海面高度、海水深度、海表洋流及海水质量变化的卫星遥感反演基本原理、主要算法以及存在的难点和前沿性研究问题,介绍了应用遥感反演算法制成的全球海洋水文参数主要数据集,并结合目前存在的问题探讨了卫星遥感反演海洋水文参数的发展趋势及所面临的挑战。研究发现,运用多卫星、多通道、多模式的联合反演方法可以显著地提升人们监测海洋水文参数时空动态变化的能力,必将成为未来全球海洋水文遥感的主要研究方向之一。     

饱和水汽压差的卫星遥感研究综述

饱和水汽压差是许多陆表生态和陆面过程模型中非常重要的输入参数之一,精确估算并获取其时空分布特征是生态、农业遥感领域亟待解决的问题之一。在简要回顾饱和水汽压差的应用和传统获取方法的基础上重点介绍遥感估算饱和水汽压差的数据源和估算方法,即统计方法和解析计算法,并对解析计算法所需关键参数的国内外相关研究进展进行概述,探讨目前遥感估算饱和水汽压差存在的不足,并结合目前遥感技术发展现状和此领域研究存在的问题探讨其发展趋势,展望了联合多源遥感数据进行高时空分辨率的饱和水汽压差遥感估算问题。     

格尔木河流域土壤湿度时空变化及其影响因素研究

土壤湿度是表征土壤含水量的一种相对变量,是地下水-地表水-大气水循环系统的核心和纽带。研究土壤湿度的分布特征及其影响因素对干旱地区的生态环境保护具有重要意义。文章基于MODIS数据,应用表观热惯量(ATI)法反演了格尔木河流域土壤湿度时空变化规律并分析其影响因素。为了研究结果的可靠性,利用Mann-Kendall方法进行了趋势检验分析,利用CLDAS数据和野外实测土壤含水量数据对遥感反演结果进行了检验验证,结果表明:2002—2016年格尔木河流域土壤湿度总体呈现上升趋势,并且通过Mann-Kendall检验分析,结果显示2008年发生突变,上升趋势明显。通过对流域不同用地类型的解译,北部盐池平均ATI值最高为0.088;中部及南部大面积裸土平均ATI值最低为0.028;自然植被与耕、林地平均ATI值分别为0.034和0.033。遥感反演土壤湿度结果与CLDAS数据和野外实测土壤含水量数据的相关性分别为0.85和0.59,相关性较高,说明遥感反演结果具有一定的可靠性。与蒸发、植被有良好的响应关系,相关系数分别为0.92和0.79。     

高寒山区地表温度测算方法研究综述

地表温度直接影响高寒山区冰川、积雪消融,冻土分布、消融和产汇流过程,蒸散发以及植被分布和演替等过程是寒区地表陆面过程、水文过程以及生态—水文过程研究的重要参数。系统总结了高寒山区地表温度的主要影响因素以及不同获取方法。研究结果认为海拔、地形和植被覆盖是影响高寒山区地表温度的主要因素。地面实测、遥感反演和模式估算是目前获取地表温度的主要手段,但在高寒山区三者均具有一定局限性:地面实测局限于实测点,难以反应区域坡面的地表温度;遥感反演受限于物理机制、地面验证和时空分辨率等,难以满足高寒山区地表生态—水文过程研究的高精度需求;模式估算试验点尺度地表温度精度较高,但在区域尺度上精度有所下降。未来的工作应加强高寒山区地表温度观测并提高模式精度,构建和发展普适性的山区任意地形和不同植被覆盖条件下的高精度地表温度计算公式,满足山区相关研究的需求。     

地球表面时空多变要素的定量遥感项目综述

对“973”项目“地球表面时空多变要素的定量遥感理论及应用”的研究工作做了综述，介绍了项目研究的科学背景、总体科学思路、研究内容和科学目标。项目经过5年的努力，在尺度效应和尺度转换理论、基于先验知识的定量遥感反演理论、同步观测和模拟试验等方面取得了一系列研究成果；成功实现了遥感模型与农学、生态学等应用模型的链接，并在精准农业、西北草场生态建设中进行了成功应用。     

深度学习融合遥感大数据的陆地水文数据同化：进展与关键科学问题

以深度学习为核心的数据驱动方法逐步应用于地球科学领域,但这类方法在模型的可解释性和物理一致性等方面还存在挑战。在遥感大数据背景下,如何结合深度学习和数据同化方法,发展陆地水循环过程模拟与预报的新技术和新方法成为地球科学领域的重要研究方向。重点梳理了近年来深度学习在改善陆地水循环要素观测数据质量以及深度学习如何减少物理模型不确定性方面的最新进展,从观测、模型和系统集成3个方面凝练出深度学习融合遥感大数据的陆地水文数据同化研究的关键科学问题：(1)深度学习反演遥感产品时,如何增强样本的时空代表性？(2)如何发展数据同化框架下物理导引的深度学习新方法？(3)如何通过“数据—模型”双驱动提升陆地水循环的可预报性？开展相关研究和探索将有助于推动“数据—模型”混合建模方法在水文领域的深入应用,提高陆地水循环过程的模拟和预测能力。     

黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验总体设计

介绍了"黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验"的背景、科学目标、试验组成和试验方案。试验的总体目标是显著提升对流域生态和水文过程的观测能力,建立国际领先的流域观测系统,提高遥感在流域生态—水文集成研究和水资源管理中的应用能力。由基础试验、专题试验、应用试验、产品与方法研究和信息系统组成。其中,①基础试验:搭载微波辐射计、成像光谱仪、热像仪、激光雷达等航空遥感设备,开展一系列关键生态和水文参量的观测;发展遥感正向模型及反演和估算方法。形成覆盖全流域的水文气象综合观测网,为流域生态—水文模型研究提供更有代表性的模型参数、驱动数据及更高精度的验证数据。构建无线传感器网络,度量生态水文模型所需的若干关键的驱动、参数和模型状态的空间异质性。开展航空遥感定标和地基遥感试验。依托传感器网络,并辅之以地面同步和加密观测,开展遥感产品真实性检验。②专题试验:开展"非均匀下垫面多尺度地表蒸散发观测试验",采用密集的涡动相关仪、大孔径闪烁仪与自动气象站的观测矩阵,为揭示地表蒸散发的空间异质性,实现非均匀下垫面地表蒸散发的尺度扩展,发展和验证蒸散发模型提供基础数据。③应用试验:在流域上、中、下游分别开展针对积雪和冻土水文、灌溉水平衡和作物生长、生态耗水的综合观测试验,将观测数据和遥感产品用于上游分布式水文模型、中游地表水—地下水—农作物生长耦合模型、下游生态耗水模型,通过实证研究提升遥感在流域生态—水文集成研究和水资源管理中的应用能力。加强试验将在2012年5月起按中游、上游、下游的顺序展开,全流域持续观测期为2013—2015年。在各类试验的支持下,开展全流域生态—水文关键参量遥感产品生产,发展尺度转换方法,建立多源遥感数据同化系统。     

水平和垂直尺度乔、灌、草覆盖度遥感提取研究进展

植被覆盖及其变化是区域生态系统环境变化的重要指示,而植被覆盖度是植物群落覆盖地表状况的一个综合量化指标,是生态模型、碳循环、水循环模型等的重要特征参量。传统的植被覆盖度是指一定尺度下所有植被(乔、灌、草)覆盖的综合反映值,当考虑植被垂直方向的异质性,垂直尺度的乔、灌、草覆盖度提取为定量化准确衡量生态环境、全球气候变化等领域提供更具有生态意义的植被参量。目前,遥感大面积估算水平尺度乔、灌、草覆盖度已有比较成熟和可靠的算法,主要方法有：植被指数法、回归分析法、分类决策树法、神经网络法、像元分解模型法、物理模型反演法等,其估算精度基本能达到应用要求。植被垂直方向的异质性给垂直尺度乔、灌、草覆盖度遥感提取带来较大挑战,垂直尺度上的乔、灌、草覆盖度遥感提取的研究在欧美等国已经有了一定规模的开展,在国内则处于起步阶段。遥感提取垂直尺度乔、灌、草覆盖度的主要手段有：激光雷达（LIDAR）、多角度遥感以及两层结构冠层反射模型反演。综述了水平尺度和垂直尺度上乔、灌、草覆盖度遥感提取的最新进展,比较和分析主要的遥感提取方法、模型和现存的一些问题,并对未来的研究发展趋势进行了展望。     

卫星遥感反演土壤水分研究综述

土壤水分是影响地表过程的核心变量之一。精准地测量土壤水分及其时空分布,长期以来是定量遥感研究领域的难点问题。简要回顾基于光学、被动微波、主动微波和多传感器联合反演等卫星遥感反演土壤水分的主要反演算法、存在的难点和前沿性研究问题,介绍了应用土壤水分反演算法所形成的3种主要全球土壤水分数据集,包括欧洲气象业务卫星（ERS/MetOp）数据集、高级微波扫描辐射计（AMSR-E）数据集、土壤湿度与海洋盐分卫星（SMOS）数据集,并结合目前存在的问题探讨卫星遥感反演土壤水分研究的发展趋势。     

迭代法建立的低频模型在储层反演中的应用

储层预测的精度直接制约着油气开发的经济性与有效性,而低频信息的补偿是改善储层反演效果的有利途径之一。常规的测井曲线内插低通滤波建模方法难以精细表征复杂地质背景下的低频模型。为降低研究区特殊地质体对储层反演带来的影响,采用迭代法建立低频模型,建模中分步考虑压实作用、特殊岩性等因素影响,并通过反演效果不断迭代更新低频模型,最终准确建立反映不同岩性(包含火山岩)的反演低频模型。研究表明: 该方法能够保证储层反演结果的可靠性,为储层精细描述提供了资料; 同时基于反演结果,对东海西湖凹陷W气田主力层(P1)有利储层进行重新刻画,优化了开发井水平段的位置,该井实施结果证实钻遇了优质储层。用迭代法建立的低频模型为复杂地质背景地区储层预测提供了一种更有效的建模方法。     

执行主编致读者

正储层沉积学是沉积学和油气储层地质学相结合形成的一个新兴重要分支学科,其主要任务是应用沉积学理论和相分析的方法与手段,并结合当前先进的地球物理与建模技术,如分频、反演以及相控建模等,对油气储集层空间特性(即储层构型在三度空间的变化规律———各向异性)和物理特性(即岩性、电性、物性及含油性的不均一性———非均质性)的成因机制与展布规律进行描述、表征、解释及其预测,以提高     

基于遥感的黄河三角洲农作物需水时空分析

以黄河三角洲为研究区域,系统地提出了用多种分辨率遥感影像进行区域蒸散反演,结合气象数据,进行不同时空条件下农作物需水的分析.通过反演地表反照率、地表温度、地表比辐射系数等参数,进一步计算出地表净辐射通量、土壤热通量、显热通量,根据地表能量平衡方程进行了蒸散的遥感反演;利用5个时相的NOAAAVHRR数据和一个时相的TM数据反演了1999年7～9月的蒸散,并利用TM影像反演的蒸散结果,提高了NOAA气象卫星蒸散反演结果的空间分辨率,大大增加了遥感蒸散反演的实用性.利用6个时相的遥感数据反演的蒸散结果及计算的日潜在蒸散数据对1999年7～9月黄河三角洲各灌区农作物的需水总量进行了时空分析.     

东中国海表层悬浮体浓度卫星遥感反演研究进展

用卫星遥感手段反演海洋表层悬浮体浓度(Suspended Sediment Concentration,SSC)来研究其分布和输运的方法已经被广泛使用。东中国海属于水文和光学性质较为复杂的二类水体,表层悬浮体浓度的分布规律和水体的固有光学特性时空变化大,增加了遥感研究的难度。在对前人的研究进行比较和总结后发现,根据实测SSC数据对不同区域、不同时间段(季节、潮汐周期)建立分段模型可以提高整体反演精度。在选择参与反演的波段时,河口和近岸等高SSC海域以及远岸低SSC海域有各自不同的最优波段组合。高SSC海域常使用水体反射率第二反射峰、第一反射峰前波段作正比波段组合参与反演,低SSC海域常使用水体反射率第一峰波段作正比、峰前波段作反比参与反演。同时,在反演模型中考虑泥沙粒径的影响可以显著提升反演精度,并且也有可能在浅海区突破现有遥感研究手段的水深限制。目前模型精度评价标准使用较为混乱,平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差等可以作为综合精度评价指标,模型的稳定性则可以用误差敏感性分析方法验证。高时空分辨率的海色卫星传感器的出现使得海洋短时间尺度事件的研究成为海色遥感研究的趋势之一。     

水生态屏障适宜宽度界定研究进展

在总结水生态屏障研究历程的基础上,对水生态屏障的概念进行了探讨,提出了水生态屏障的定义。从河流、湖泊、水库3种主要水生态屏障类型说明水生态屏障的主要功能及适宜宽度研究进展,并从生态学、水文学、地理学、遥感学的技术应用评述了水生态屏障宽度的界定方法。目前,对水生态屏障适宜宽度的标准还缺乏统一的认识,流域尺度下水库生态屏障适宜宽度的界定是水生态屏障宽度界定面临的难点问题,提出综合水文学、生态学、环境科学及地形、遥感、地理信息等多学科理论及技术手段构建流域尺度的生态水文模型是界定水生态屏障及其水库生态屏障适宜宽度的有效方法。     

基于样本数据的红土型铝土矿定量遥感建模与反演研究

定量遥感找矿是遥感大数据在找矿应用中的一项前沿技术。本文采用多元回归分析方法,通过对多组不同数量地表铝土矿样本进行遥感建模与反演实验,探索样本量对定量遥感建模的影响。实验中,首先以地表采样获得的Al2O3、SiO2含量分析结果作为样本数据,再根据样本位置从Landsat 8遥感数据中分别读取1~7个波段反射率数据,然后利用SPSS软件,将Al2O3、SiO2含量与相应的1~7波段反射率进行多元回归分析,并分别建立Al2O3、SiO2含量遥感定量反演模型。为了得到最佳反演模型,随机选出6批不同数量的样本进行建模实验,每批样本大约2/3用于建模,其余1/3用于模型检验。实验结果表明:随着样本量增加,模型的判定系数(R2)均呈先快速升高后缓慢下降的趋势,反演结果的均方根误差则与之相反。当样本量为50左右时,判定系数取得极大值,均方根误差取得极小值,总体具有偏态分布特征。最后,利用遥感影像对样本量为50时建立的模型进行反演验证,研究区地表Al2O3、SiO2含量的反演结果与实际情况吻合得很好,从而证实了该建模方法具有可靠性,可以进一步推广使用。     

结合化探数据的齐石滩金矿区遥感地球化学建模

地球化学勘探找矿效果较好,但成本高、周期长;遥感地球化学利用遥感技术解决地球化学问题,遥感技术与地球化学方法相结合,可以降低找矿成本,提高效率。以新疆齐石滩金矿为研究区,将金矿成矿相关元素的化探数据与该区的WorldView-2遥感数据相结合进行遥感地球化学研究。采用多元线性回归（MLR）法建立各元素的反演模型,但反演结果精度不高,且异常位置和异常形态也存在一定的偏差,可能是混合像元致使含量与遥感影像呈非线性关系。因此,引入BP神经网络方法建模,反演精度明显提高,各元素反演异常与化探异常吻合很好,异常位置和异常形态更加精确。可见,BP神经网络方法更适合于遥感地球化学建模。     

植被覆盖度遥感估算研究进展

植被覆盖度是刻画地表植被覆盖的重要参数,在全球变化研究、地表过程模拟和水文生态模型中发挥着重要作用.遥感能够反映不同空间尺度的植被覆盖信息及其变化趋势,是获取区域及全球植被覆盖度参数的一个重要手段.综合分析了用于植被覆盖度估算的遥感数据源,包括高光谱数据、多光谱数据、微波数据和激光雷达数据.而且分析了各种常用的植被覆盖度遥感估算方法及其优缺点,并评价了现有基于遥感数据的植被覆盖度产品及存在问题.最后,针对目前研究中存在的问题,讨论了植被覆盖度遥感估算研究的发展趋势,指出高时空分辨率长时间序列的全球植被覆盖度数据集、多源遥感数据融合和同化技术是未来植被覆盖度遥感估算研究的主要方向.