融合高时空分辨率数据估算植被净初级生产力

植被净初级生产力NPP(Net Primary Production)遥感估算与分析,有赖于高时空分辨率的遥感数据,但目前中高分辨率的遥感数据受卫星回访周期及天气的影响,在中国南方地区难以获取连续时间序列的数据,从而影响了高精度的区域植被净初级生产力的遥感估算。为此,提出一种基于多源遥感数据时空融合技术与CASA模型估算高时空分辨率NPP的方法。首先,利用多源遥感数据,即Landsat8 OLI数据与MODIS13Q1数据,采用遥感数据时空融合方法,获得了时间序列的Landsat8 OLI融合数据;然后,基于Landsat8 OLI时空融合数据,并采用CASA模型,以长株潭城市群核心区为例,进行区域植被NPP的遥感估算。研究结果表明,基于时间序列Landsat融合数据估算的30m分辨率的NPP具有良好的空间细节信息,且估算值与实测值的相关系数达0.825,与实测NPP数据保持了较好的一致性。     

中国近海绿潮生物量的卫星光学遥感估算

生物量是精准量化海洋大型漂浮藻类的关键参数,是反映海洋生态环境变化的有效指标。光学遥感卫星能为绿潮的精细化监测与评估提供数据支持,实现绿潮的精准识别与量化估算。针对中国海洋一号C/D卫星（HY-1C/D）海岸带成像仪CZI (Coastal Zone Imager)、美国中分辨率成像光谱仪MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)、欧洲空间局哨兵2号卫星多光谱成像仪MSI(Multi Spectral Instrument)等光学遥感数据特点,基于绿潮生物量变化模拟与观测验证数据,本研究提出了适用于不同光学卫星数据的绿潮生物量估算模型与计算方法,开展了中国近海绿潮生物量光学遥感估算与交叉验证。结果表明：相较于绿潮像元面积和覆盖面积,绿潮生物量估算结果的不确定性最小,该参数能有效减少面积参数所内含的尺度效应差异,能更准确地用于海洋绿潮的量化与评估。此外,基于CZI和MODIS数据开展2021年中国近海绿潮生物量协同监测应用,有效提高了绿潮生物量监测的精度,详细量化了2021年中国近海绿潮生物量的年内变化,展现了绿潮生物量的精...     

黑河流域MODIS气溶胶产品时空对比分析

卫星遥感监测提供的气溶胶产品很多，而当前使用最多的是Terra和Aqua卫星上搭载的MODIS传感器获得卫星影像数据反演气溶胶光学厚度AOD。MODIS数据反演得到的气溶胶光学厚度产品目前经历了C002、C003、C004、C005、C006等版本。为了对比分析黑河流域的MODIS气溶胶产品，本文首先对黑河流域范围内C006版本的气溶胶光学厚度产品的精度进行了验证，然后对比分析了研究区气溶胶光学厚度的时空变化特征。采用黑河生态水文遥感试验（HIWATER）气溶胶光学厚度地基观测数据验证MODIS气溶胶光学厚度产品的精度。验证结果显示MODIS气溶胶产品的精度较高，可信度也较高，具有显著的适用性。对比分析发现研究区的气溶胶光学厚度的时空变化特征很明显，下午星Aqua的气溶胶光学厚度值比上午星Terra的高，并且中下游气溶胶光学厚度值比上游地区较高。夏季的气溶胶光学厚度比其他季节的气溶胶光学厚度值高，春季气溶胶光学厚度高值区域集中分布在下游地区，夏季的高值区域分布在上游区域，秋季的高值区域分布比较均匀，冬季高值主要分布在研究区的西部地区。     

中国东部海域气溶胶光学厚度时空变化研究

结合船基海上现场实测资料与卫星遥感MODIS光学厚度资料,分析了中国东部海域气溶胶光学厚度(AOD)的季节变化和地理分布特征。中国东部海域平均气溶胶光学厚度存在以中纬度为中心的纬向分布;同时受到陆源物质的影响,近海气溶胶光学厚度大于远海,且随着离海岸距离变大有线性递减的趋势。受沙尘、季风气候的影响,各海域气溶胶光学厚度存在明显季节变化和分布特征。渤海、黄海及东海有类似的变化特征,春季都受到沙尘气溶胶的影响,气溶胶平均光学厚度值为全年最高0.12,并且对东海的影响最明显;夏季最小,秋、冬季逐渐变大。     

利用HY-1B卫星数据的黄海初级生产力时空变化研究

对海洋初级生产力的研究近年来成为科学界的热点问题之一。VGPM是1997年被提出的用于估算海洋初级生产力的模型,形式简单,精度高,适用性强。而ArcGIS有有好的图形化栅格计算器。据此,利用2014年黄海区域的HY-1B卫星L2数据,采用VGPM模型与GIS技术估算四期海洋初级生产力,并分析其时空变化特征。研究结果表明:2014年黄海海域海洋初级生产力均值都在285mg/(m2獉d)以上,在时间上表现为双峰分布,在空间上呈现由北向南、由近及远逐渐降低的分布特征。     

融合Landsat ETM+和MODIS数据估算高时空分辨率地表短波反照率

提出一种通过融合高空间低时间分辨率、低空间高时间分辨率地表短波反照率,来估算高时空分辨率地表短波反照率的方法。首先,利用Landsat ETM+数据,通过窄波段到宽波段的转换得到一景或多景空间分辨率较高的ETM+蓝天空短波反照率;然后,在MODIS短波反照率产品基础上,以天空光比例因子为权重,得到空间分辨率较低的MODIS蓝天空短波反照率;最后,利用STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)模型融合ETM+短波反照率的空间变化信息和MODIS短波反照率的时间变化信息,得到高时空分辨率的地表短波反照率。针对STARFM模型在异质性区域估算精度降低的问题,通过以MODIS反照率影像各像元的端元(各地类)反照率取代MODIS像元反照率来提取时空变化等信息参与STARFM模型的融合过程,达到提高异质性区域估算精度的目的。结果显示,直接利用STARFM模型估算得到的高空间分辨率地表短波反照率处在合理的精度范围内(RMSE0.02),用改进后的STARFM模型估算得到的异质性区域短波反照率和真实ETM+短波反照率间的相关系数增大。     

神舟三号CMODIS数据获取长江口悬浮泥沙含量的时空分布

悬浮泥沙含量的时空分布是分析河口海岸冲淤变化、估算河流入海物质通量、研究海洋沉积速率和海洋环境的重要参数.成像光谱仪技术包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息.用中国神舟三号上34个波段的中等分辨率成像光谱仪（CMODIS）数据,采用经验线性法对其辐射亮度值进行了反射率转换,结合长江口现场调查资料,对长江口悬浮泥沙含量时空分布进行了遥感定量反演,取得了很好的效果.     

2000—2021年黑龙江省植被水分利用效率的时空变化

水分利用效率(WUE)是衡量生态系统碳水循环耦合程度的重要指标,本文以黑龙江省为研究区,基于500 m空间分辨率的长时间序列MODIS NPP和MODIS ET数据源,计算年尺度和多年尺度的植被水分利用效率,采用M-K分析方法、EOF分析方法和GIS空间分析方法,探究了2000—2021年黑龙江省植被水分利用效率的时空变化规律,以及WUE和NPP、ET关系。研究表明:1)在时间上,WUE总体上随着时间变化呈现出增加的趋势;2)在空间上,WUE呈现了以同向分布模式为主,北—南反向分布模式为辅的特点;3)不同时间尺度WUE和NPP呈显著正相关,而其他关系存在明显的时间尺度依赖性。研究结果可为我国生态文明建设提供科学参考,有助于预测气候变化对陆地生态系统碳水过程的影响。     

随机森林回归模型的悬浮泥沙浓度遥感估算

三峡工程蓄水以来,清水下泄,坝下游河段发生了长时间、长距离的沿程冲刷,河流悬浮泥沙浓度发生改变,给沿岸生态系统带来了不利影响。随机森林算法灵活、稳健,已被广泛应用于各类生态环境变量的回归预测分析,但其在水体悬浮泥沙浓度估算方面的能力尚未得到充分认识。基于泥沙站点监测数据和MODIS卫星遥感反射率数据,通过构建随机森林非参数回归预测模型,对三峡工程坝下游宜昌至城陵矶河段在建坝前后14年间(2002年—2015年)各月的悬浮泥沙浓度进行遥感估算。研究表明:(1)基于随机森林的悬浮泥沙浓度估算模型表现较好,模型预测值与实测值间相关性好、预测精度高,优于其他模型(线性回归、支持向量机、人工神经网络模型)。(2)在参与模型构建的MODIS波段变量中,红波段被认为是最重要的预测变量,但不能单独使用它进行预测,悬浮泥沙遥感预测需要多变量共同参与。(3)将悬浮泥沙数据按季节分类所构建的随机森林模型,其平均误差为0.46 mg/L,平均相对均方根误差为12.33%,估算效果最优,能够满足较高精度下悬浮泥沙浓度估算的需求。综上,可以考虑以季节为划分依据,用随机森林回归模型估算悬浮泥沙浓度,并用于后期坝下游河道悬浮泥沙浓度时空反演。     

重大公共卫生事件影响下广州气溶胶分布变化

通过暗像元法对广州市2020-01-03、2020-01-31、2020-02-22、2020-02-24、2020-03-15、2020-04-09、2020-04-27的MODIS影像进行气溶胶光学厚度反演,分析新型冠状病毒肺炎疫情期间广州市气溶胶光学厚度在时空上的变化情况。结果表明广州市全域气溶胶光学厚度在1月31日达到最低,期间正值广东省启动重大突发公共卫生事件一级响应,城市人为活动大幅减少。2月22日及以后,全市气溶胶光学厚度总体上升,此时城市进入复工复产阶段。研究表明利用卫星遥感手段快速反演气溶胶光学厚度,可在重大突发公共卫生事件发生时监测城市人为活动情况,辅助政府决策和宏观调控。     

季节偏差纠正下的遥感AOD产品降尺度BGIM算法

MODIS 3 km DT（Dark Target）卫星气溶胶光学厚度AOD（Aerosol Optical Depth）数据产品已广泛应用于大气污染监测,但受反演方法限制,该数据产品像元缺失严重、时空覆盖度低、精度偏低。相比,MODIS 10 km DT_DB_Combined AOD数据产品因融合DT和DB（Deep Blue）两种反演算法,一定程度上可弥补MODIS 3 km DT AOD数据产品在时空覆盖度与精度方面的缺陷,但分辨率偏低。此外,受气溶胶组分来源的季节变化与地表反射率估算的季节性误差影响,MODIS AOD数据产品精度同时也存在季节性特征。本文由此以京津冀为试验区,顾及AOD季节变化特性,开展MODIS 10 km DT_DB_Combined AOD数据产品偏差纠正下的地统计反演模拟BGIM（Bias-corrected Geostatistical Inverse Model）降尺度算法研究。试验同时引入AERONET地基观测数据和MODIS 3 km DT AOD数据产品作为降尺度结果的绝对与相对验证标准。结果表明：季节偏差系数纠正下生成的MODIS 3 km DT_DB_Combined AOD与10 km DT_DB_Combined AOD、3 km DT AOD数据产品的绝对精度相当,验证R²分别为0.79、0.70、0.71;且相比MODIS 3 km DT AOD数据产品,季节偏差系数纠正下的MODIS 3 km DT_DB_Combined AOD数据与其相关系数可达0.93;在时间覆盖度和空间覆盖度方面可分别提升11.21%和11.44%,其中春、冬两季空间覆盖度提升效果尤为显著。研究结果证实BGIM降尺度算法可有效估算MODIS 3 km DT_DB_Combined AOD数据,提高MODIS 3 km AOD产品的时空覆盖度,并同时抑制原有MODIS 10 km DT_DB_Combined AOD数据产品的季节性高估现象。     

内蒙古植被长势变化及其对气候变化的响应

针对内蒙古不同生态区植被长势时空变化及其对气候变化的响应差异问题,本文基于MODIS遥感数据构建植被长势指数(GI)模型,结合研究区气温降水数据,利用相关分析法研究了该区植被长势对不同气候因子响应的时空差异特征.结果表明:内蒙古近17a生长季植被GI整体呈上升趋势,森林生态区和草原生态区植被长势平稳,荒漠草原生态区植被长势较好;生长季植被GI均值在空间上呈南高北低的分布特征,植被长势整体由好到差表现为荒漠草原生态区＞森林生态区＞草原生态区;植被长势与气温呈负相关关系、与降水呈正相关关系;森林生态区植被长势受气温和降水共同影响,草原生态区和荒漠草原生态区植被长势主要受降水影响;大部分地区表现为受非气候因子驱动.     

基于GEE的杭州湾慈溪段潮滩提取及时空变化分析

当前常见的潮滩遥感提取方法往往通过估算来确定潮滩的边界,难以保证较高的提取精度.本研究结合GEE遥感云计算平台和GIS技术,选用1990—2021年间共77景Landsat卫星影像,通过目视解译人工海岸线作为平均高潮线,利用水边线拟合平均低潮线,实现了对杭州湾南岸慈溪段的潮滩提取和面积估算,分析了潮滩区域时空变化.研究...     

城市下垫面覆盖类型变化对热岛效应影响的模拟研究

利用Landsat TM/ETM 卫星影像的热红外数据反演了武汉市的地表温度,定量地分析了1988~2002年武汉市热岛的时空分布;结合遥感手段和误差反向传播神经网络方法,动态地模拟了当汉口地区下垫面覆盖类型变化时的热岛分布情况,重点对绿地增加时热岛的变化作了详细的分析。结果显示,1988~2002年,武汉市城市热岛效应明显增强,绿地面积的增加能缓解局部热岛的范围和强度,绿地面积越大,热岛的缓冲范围越大,缓冲强度亦大。     

福建省植被NPP时空格局及其驱动力分析

以福建省为研究区,以中等分辨率MODIS NDVI遥感数据、气象数据及其他辅助数据为数据源,基于植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)光能利用率估算模型——CASA,定量研究了该区域历史序列(2001—2012年)NPP时空变化格局,探索其主要影响因素。结果表明:2001—2012年该区域NPP总体呈现下降趋势,2003年和2005年为历年变化下降率最大的两年;该区域NPP时空分布特征明显,在空间上表现为由南向北递减的空间分布格局,且沿海经济发达区域NPP普遍较低;时间上表现为春秋两季具有相同的空间分布,夏季具有最高的NPP,占全年NPP的56%,冬季平均NPP在120gC·m~(-2)·a~(-1)以下;降水和温度与NPP的线性相关性较小,且线性相关性随空间位置的不同而有所差异;福建省NPP对气候因子的响应随空间位置的变化而变化,在不同的区域,其主要的胁迫因子不同,NPP总体受到辐射量的驱动因素要比其他胁迫因子强。     

融合多源遥感影像的城市扩展识别与空间驱动分析

鉴于当前较难获取最新高精度长时序遥感城市土地监测图,现有城市扩展空间驱动分析实践识别主要驱动因子时未检验因子集的全局解释性且较少关注空间溢出效应。以东莞为实验对象,集合Landsat影像和MODIS归一化植被指数（normalized differential vegetation index,NDVI）时序产品,构建深度学习分类器,获取高精度土地覆盖分类图,识别城市扩展,使用基于logistic回归的探索性回归识别解释东莞全局城市扩展的最优因子集,进而使用auto logistic回归测度空间溢出效应的影响并进行驱动分析。研究发现：(1)基于深度学习分类器,融合Landsat光谱、纹理和MODIS NDVI时序变化信息可获取高精度（Kappa>93%）土地覆盖分类图;(2)基于探索性回归可良好识别解释全局城市扩展的最优因子集,受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）>0.85;(3)2000—2020年,最优解释东莞全局城市扩展的主要空间驱动因子有城市规划方案、距建成区距离、空间加权城市密度、城市扩展的空...     

MERSI和MODIS卫星监测京津冀及周边地区PM2.5浓度

京津冀及周边地区是中国PM_(2.5)污染最重的区域之一,利用卫星遥感技术监测大范围的PM_(2.5)时空分布变化是一种先进的重要手段。本研究首先基于暗像元算法利用FY-3B/MERSI与AQUA/MODIS对京津冀及周边区域进行了遥感AOT反演和验证分析;然后,引入气象资料和地面观测资料利用GWR模型反演了区域PM_(2.5)浓度,并对遥感反演结果进行了交叉验证评估,综合对比分析了MERSI和MODIS的气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力;最后,利用MERSI数据对2017年第一季度京津冀及周边区域的PM_(2.5)月均浓度时空分布变化情况进行了初步探索分析。结果表明:FY-3B/MERSI在气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力方面略优于AQUA/MODIS,MERSI反演的1 km分辨率AOT和PM_(2.5)与地面站点实测结果的决定系数R2分别为0.76μg/m~3和0.79μg/m~3,均方根误差分别为0.26μg/m~3和28μg/m~3,平均绝对误差分别为0.16μg/m~3和15μg/m~3,能基本满足对京津冀及周边区域PM_(2.5)的精细化监测需要。2017年第一季度京津冀及周边区域PM_(2.5)月均浓度遥感监测结果表明该区域的PM_(2.5)空间分布格局与地形地貌关系密切,高值区整体上沿太行山脉成带成片;从时间变化来看,1—3月呈逐月下降的趋势,其中3月份PM_(2.5)区域浓度较1月和2月有大幅下降。这说明FY-3\MERSI遥感反演产品能为环境质量监测和环境管理工作效果评估提供有效参考,本研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有重要参考意义。     

小麦生物量和真实叶面积指数的高光谱遥感估算模型

利用大田小麦的参数数据和冠层光谱数据,基于光谱一阶微分技术和光谱响应函数,构建等效MODIS植被指数,建立小麦生物量(本文指总干生物量,下同)和真实叶面积指数的高光谱遥感估算模型.结果表明:①小麦生物量与冠层光谱在552 nm,721 nm处呈现最显著相关关系,叶面积指数与冠层光谱的相关性在400～1100 nm范围内较显著;②红边位置与生物量的关系最为显著,相关系数R为0.818;③6种等效MODIS植被指数中,增强型植被指数对生物量最为敏感;④红边位置估算小麦总生物量的指数模型最优,决定系数R2为0.829;⑤增强型植被指数与小麦叶面积指数的指数模型拟合度最强,决定系数R2为0.94.利用实测光谱模拟MODIS等效反射率构建植被指数反演小麦参数的方法,可为利用卫星数据进行大面积、无破坏和及时获取地面植被信息研究提供重要手段.     

1975年—2018年白洋淀湿地变化分析

白洋淀湿地生态功能重要、战略地位特殊，研究其时空变化规律具有重要意义。本文基于1975年—2018年间10期Landsat卫星遥感影像，辅以2017年—2018年高分二号（GF-2）卫星遥感影像，在野外考察湿地类型及其覆被特征基础上，人机交互解译获取各期土地利用/覆被分类图，从面积变化、类型转化、景观格局变化方面分析了近43年白洋淀湿地变化时空特征，讨论了影响分析结果的不确定性因素以及湿地变化成因。结果表明：1975年—2018年白洋淀湿地面积总体呈减少趋势，净变化-68.20 km²（-24.83%）。其中，1975年—1990年湿地面积波动性小、基本稳定，1990年—2011年湿地面积持续性减少，2011年—2018年湿地面积呈现增加趋势。湿地与非湿地类型相互转换区域主要分布于淀区南部、西部、北部的水体—水生植物—耕地—建设用地过渡区域。近43年白洋淀湿地景观趋于破碎、复杂和异质。遥感影像选取月份、年份，以及土地利用/覆被分类体系、分类方法，是影响分析结果的主要不确定性因素。气候、水文等自然因素变化，叠加工农业及城镇生活用水、上游水利工程蓄水、地下水开采等人为因素变化，是白洋淀湿地面积减少、趋于干化的成因。     

基于R语言的MODIS数据自动化处理方法研究

卫星遥感数据具有覆盖空间范围广、观测周期短等优点,已经成为全球变化监测领域不可或缺的数据源。尤其是具有较高时空分辨率的MODIS系列数据产品,自发布以来已经广泛用于陆表过程模拟和植被动态变化监测等研究。本文介绍了一套利用R语言自动化进行数据下载,处理任意地点、时间段MODIS数据产品的流程方法,并以MODIS NDVI数据产品为例展示了具体的实现机制和过程。首先使用http协议发起数据请求,并使用二进制流方式下载数据,得到hdf格式数据以后利用R语言连接MRT(MODIS Reprojection Tool)工具,进行高效的遥感产品的格式转换、投影转换、拼接工作,最后利用R语言对影像进行时间趋势分析和空间探索分析。结果证明:利用R语言的网络数据抓取、传输和可执行程序黏合等灵活的功能,可以减少MODIS数据处理过程中的人为误差和研究人员手动处理数据的工作量。自动化的MODIS NDVI处理流程有助于生态学的研究,特别是在meta分析、观测网络和全球性的分布式实验中的应用。