一种基于地表能量平衡的遥感干旱监测新方法及其在甘肃河东地区干旱监测中的应用初探

目前遥感干旱监测方法的精度普遍不高,探求新的遥感干旱监测方法有助于干旱监测预警技术的提升与发展.波文比是感热通量与潜热通量之比,能综合反映地表水热特征,可尝试将其引入到遥感干旱监测领域加以利用.应用甘肃河东地区的EOS-MODIS卫星资料和同步地面气象资料,基于地表能量平衡原理构建了波文比干旱监测模型,对比分析了波文比(β)指数、温度植被指数(TVX)与土壤水分的相关性,并以典型晴空影像(2014年10月5日)为例初步建立了β的干旱分级标准,对研究区进行了旱情评估.结果表明:β与土壤相对湿度呈现出高度负相关,相比于当下广泛应用的TVX,β与0~20cm平均土壤相对湿度具有更好的相关性,监测精度得到了显著提高.用β干旱分级标准评估的研究区干湿状况与前期降水空间分布吻合得相当好,评估表明2014年10月5日研究区基本为适宜(无旱),与2014年9月的降水距平百分率特征一致.基于地表能量平衡的波文比(β)指数在干旱监测中效果突出,具有很好的应用前景.     

基于光学与被动微波遥感的青藏高原地区土壤水分反演

青藏高原地区高精度的土壤水分反演对高原能水循环、全球大气循环研究有着极大的影响.因此,获取青藏高原土壤水分时空布信息是一个迫切需要解决的问题.温度植被干旱指数(TVDI),是基于光学与热红外遥感通道数据反演土壤水分的重要方法,但在研究区域较大、地表覆盖格局差异显著时,TVDI模型反演精度会受到地表温度(Ts)等因素的影响.被动微波AMSR-E数据精确记录了像元内的土壤水分信息,但空间分辨率低.本文利用同时期的MODIS与被动微波数据,发展了针对青藏高原地区高精度土壤水分反演算法.首先,在TVDI模型中,利用修正型土壤调整植被指数(MSAVI)代替归一化植被指数(NDVI),以改进NDVI易饱和的缺点;其次,利用ASTER GDEM数据,对地形高程和纬度差异引起的地表温度变化进行了校正;然后,通过神经网络训练建立基于TVDI、被动微波以及辅助气象数据的土壤水分反演模型,并应用该模型反演了青藏高原地区三个观测网(CAMP/Tibet、玛曲和那曲)的土壤水分;最后,利用实测土壤水分数据对反演结果进行验证,结果表明该模型的精度均方根误差(RMSE)数值可达到0.031~0.041 m~3·m~(-3).本文还应用该算法反演了青藏高原连续的土壤水分的空间分布,并比较了土壤水分的变化趋势与实测降水变化趋势,结果表明二者变化量的正负关系一致.     

乌梁素海沉水植物群落光谱特征及冠层水深影响分析

沉水植物对于改善富营养化水体和重建水生生态系统起着至关重要的作用.应用遥感技术可以实时、大面积监测沉水植物的分布和生长情况,而冠层水深直接影响沉水植物在湖泊、河流中的准确遥感解译.本研究基于实测光谱数据,分析了乌梁素海沉水植物光谱特征,并研究了冠层水深对乌梁素海沉水植物反射光谱的影响,建立了乌梁素海沉水植物冠层水深反演模型.结果表明:1)挺水植物在短波红外1662 nm和2223 nm附近分别有一个反射峰,这是挺水植物区别于沉水植物和漂浮藻类的重要波段; 0深度沉水植物(WDC=0)与漂浮藻类的光谱反射率非常接近,但是在绿波段(550～690 nm)有明显差异,因此,可以利用绿波段和短波红外波段的光谱特征来区分挺水植物、沉水植物和漂浮藻类.2)沉水植物群落的光谱反射率随冠层水深的增加而降低,在700～900 nm波段范围内变化最为明显,且在700～735 nm波段附近,沉水植物群落光谱反射率与冠层水深呈显著负相关.3)在建立的单波段/波段比沉水植物冠层水深反演模型中,波段比反演模型要优于单波段反演模型,波段比反演模型的决定系数R2 0.70,均方根误差13.70 cm,平均相对误差28%,反演精度较好,适用于10～60 cm沉水植物冠层水深的反演.4)利用波段响应函数,将实测光谱反射率积分到Landsat-8 OLI波段上,建立OLI了冠层水深反演模型,其中,波段比幂函数模型反演效果最好,R2为0.49,均方根误差为18.17 cm,平均相对误差40.05%.可用于精确大气校正后乌梁素海沉水植物冠层水深的反演.     

基于水分距平指数的2006年四川盆地东部特大干旱遥感响应分析

针对四川盆地东部的2006年特大干旱, 分析MODIS遥感观测资料对旱情的响应, 以探求区域干旱遥感监测的可操作性方案. 首先, 依据地面气象和水文观测初步估算了旱情的发展过程和空间分布范围, 利用MODIS产品计算了2001~2006年夏季每8天的地表水分遥感指数; 然后, 构造并计算了地表水分距平遥感指数, 用之检验了四川盆地东部特大干旱的遥感响应; 最后, 基于地表水分距平遥感指数分析了不同植被覆盖类型对干旱的敏感性. 研究结果表明: 该距平指数对水分盈缺敏感, 优于基于绝对含水量的遥感监测方法, 准确提取了四川盆地东部2006年特大干旱的时空格局, 重建了旱情的发展和消退历程, 同相关旱情统计比较吻合. 同干旱的地面监测比较, 该方法不仅考虑了局地需水持水特性, 而且克服了观测站点的空间代表性局限, 能快速提供区域旱情的详细空间分布, 因此为区域干旱的日常监测提供了一个具可操作性的实用方案.     

长春市南湖富营养化高光谱遥感监测模型

通过对长春市南湖水质参数和高光谱反射率的相关分析,建立两者间的一元回归模型;同时利用日本学者相崎守弘等人提出的修正营养状态指数(TSIM)模型,分别针对水质参数实验室数据和高光谱数据,对长春市南湖富营养化程度进行评价和监测.结果表明:1)利用高光谱遥感监测模型进行湖泊富营养化监测和评价,能够获取较为准确的评价结果,相对于传统监测方法具有省时省力的特点;2)用实验室数据得出的TSIM修正营养状态指数,各点数据起伏比较大,而高光谱遥感监测模型模拟营养状态指数相对平缓,这表明监测模型对各点数据进行了不同程度的同化,相对缩小了同期各点数据和异期同点数据之间的差异,这与实验室化学分析数据监测结果相比是一个不足之处;3)长春市南湖水体呈现较为严重的富营养化状态,需要采取措施防止南湖水质进一步恶化.     

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.     

全覆盖植被冠层水分遥感监测的一种方法: 短波红外垂直失水指数

利用叶片辐射传输模型PROSPECT、植被冠层辐射传输模型SailH和地气辐射传输模型6S, 进一步探索近红外、短波红外反射光谱特征, 从光谱特征空间的角度, 分析地物在NIR-SWIR空间的分异规律, 建立监测植被冠层水分含量的新方法-短波红外垂直失水指数(SPSI). 通过实地观测数据和叶片、冠层辐射传输模型验证本文提出的新方法, 结果表明SPSI和实地观测的植被冠层水分含量(FMC)具有较高的相关性, R2和RMSE分别为0.79, 26.41%, 证明了SPSI在FMC反演方面有一定的应用潜力.     

近岸Ⅱ类水体表层悬浮泥沙浓度遥感模式研究进展

因为具有明显的时间与空间分辨率优势,遥感数据成为近岸Ⅱ类水体悬浮泥沙浓度(SSC)信息提取研究的重要数据源之一.悬浮泥沙遥感信息提取的现状可归纳为:(1)建立近岸Ⅱ类水体SSC遥感模式的方法有三种类型,分别是基于地面光谱与SSC测量的反射率反演方法、基于图像信息法和基于大气辐射传输理论模型法;(2)基于地面测量的反射率反演方法属于理论与经验相结合的方法,也是目前用于SSC定量化遥感模式研究的常用方法.其数学表达形式包括线性关系式、对数关系式、负指数关系式、Gordon模式和综合模式等;(3)到目前为止已有的Ⅱ类水体SSC遥感模式适用性方面还不理想,远未达到与试验室分析相匹配的精度.文章认为:加强地面水文光谱实验研究,建立多光谱SSC定量模式,以高分辨率和高光谱遥感融合数据为基础的SSC定量遥感是今后该方向发展趋势.     

基于环境一号卫星高光谱遥感数据的巢湖水体叶绿素a浓度反演

三波段模型是基于生物光学模型构建的叶绿素a浓度反演半分析模型,是目前反演内陆富营养化浑浊水体叶绿素a浓度效果较好的方法.本文通过星地同步实验,分析巢湖水体各组分光谱特征,分别基于地面实测数据与环境一号卫星高光谱遥感数据建立三波段模型反演巢湖水体叶绿素a浓度.结果表明,由于特征波段在不同数据源的位置不同,导致了两个模型波段选择及反演精度的差异.因此,只有在充分考虑遥感数据的光谱特征的条件下,分析遥感信息理论和实际图幅影像有效结合在一起的地物信息,才能进一步优化三波段模型的波段选择,实现遥感数据定量反演水体叶绿素a浓度的目标.     

基于遥感特征指数的地表水体自动提取技术研究

为了从海量遥感数据中有效地提取地表水体信息,并提高自动化提取效率,提出了一种基于遥感特征指数的地表水体自动提取方法.该方法选取归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)和修正归一化水体指数(MNDWI)作为遥感特征指数集,并根据这些指数构建了遥感特征指数曲线.通过分析,发现地表水体在特征曲线中单调上升,植被在特征曲线中单调下降,而其它地物并无此特征.因此,根据这一规律,利用ERDAS IMAGINE软件建立了自动化提取模型.通过与其他方法对比,表明所建立的模型在精度和自动化方面都明显优于其他方法,可用于海量数据地表水体的自动提取.最后,在ARCGIS环境下,并通过决策树模型初步实现了地表水体的自动分类.     

利用GRACE数据联合新型尺度因子校正法提高陆地水储量变化准确性

本文围绕GRACE数据在信号处理过程中存在泄露误差开展了探索性研究.第一,在传统尺度因子法的基础上,根据模型与CSR-SHc数据的均方根误差和相关性赋予权重,构建了新型尺度因子校正法.第二,以长江流域为例,评估该方法的校正效果,研究结果表明:新型尺度因子校正法校正结果综合GLDAS(Global Land Data Assimilation System)水文模型计算的尺度因子校正结果空间分布趋势的优点,避免了 CSR(Center for Space Research)官方提供的尺度因子、WGHM(Water GAP Global Hydrology Model)尺度因子和迭代恢复法校正结果空间分布趋势不均匀的现象.在长期趋势上,该方法校正结果优于GLDAS水文模型计算的尺度因子校正结果;在周年振幅上,新型尺度因子校正法校正结果明显优于迭代恢复法和CSR Mascon数据的结果.第三,基于该方法校正结果显示,长江流域、上游和中下游在2002年4月-2017年1月水储量呈现上升趋势,分别为0.29 cm·a-1、0.14 cm·a-1和0.49 cm·a-1,相比于校正前CSR-SHc数据在长江流域、上游和中下游上升趋势0.21 cm·a-1、0.07 cm·a-1和0.40 cm·a-1,分别提高了 38％、100％和23％.长江流域水储量上升趋势主要集中在中下游.     

巢湖水体漫衰减系数空间差异及其遥感反演

根据2009年6月巢湖32个样点的实测数据,分析巢湖水体漫衰减系数光谱特征、主导因子、空间分布规律以及400-700nm各波段Kd与Kd(490)之间的关系,并在此基础上,建立了Kd的遥感反演模型.结果表明:巢湖水体Kd具有一致的光谱特征,400-600nm之间Kd随波长的增加呈指数衰减趋势,在600-700nm之间的...     

ASAR和TM数据协同反演植被覆盖地表土壤水分的新方法

考虑到主动微波和被动光学遥感数据反映地表土壤水分的各自优势,提出一种ASAR数据和TM数据协同反演植被覆盖土壤水分的半经验耦合模型.该模型通过简化MIMICS模型,将研究对象分为植被冠层和土壤层两部分,模拟了冠层叶片含水量与单位体积内植被消光系数,后向/双向散射系数的经验关系,减少了模型的输入参数,使模型最关键的输入参数为光学易于反演的叶面积指数LAI.LAI采用PROSAIL模型进行反演,实现微波和光学模型的耦合,并引入植被均方根高度（Sveg）来修正冠层重叠造成的雷达阴影效应,然后对半经验模型的系数进行了参数敏感性分析,发现在LAI较小时（LAI≤3）,模型更为适用.最后,选用甘肃黑河试验区的TM,ASAR数据,利用耦合模型生成了研究区土壤水分布图,并利用地面实测数据对该耦合模型和MIMICS模型进行比较验证.结果表明：通过对雷达阴影效应的校正,该模型反演的地表土壤水分与实测值的平均相对误差Er从17.6%减小到10.4%,RMS从0.055降低到0.031g/cm3.同时,耦合模型的反演效果明显好于MIMICS模型单独反演的结果（Er=22.7%,RMS=0.068g/cm3）;表明在LAI较小的区域,该主被动遥感耦合模型能有效的反演土壤水分,取得较好的反演精度.     

高光谱遥感数据的改正暗目标大气校正方法研究

高光谱遥感数据常用的大气校正方法均侧重于去除水汽及其他吸收气体的影响, 主要研究了从高光谱影像同时去除气溶胶与水汽影响的方法. 由于高光谱遥感数据波段众多, 常规暗目标方法一直难以适用于高光谱遥感数据的大气校正. 通过选取小麦作为新的暗目标对象, 着重讨论了使用多波段线性回归与插值的方法对常规暗目标方法进行改正使之充分利用高光谱的众多波段特性, 从而把改进的暗目标方法扩展应用于高光谱遥感数据的大气校正. 为了同时去除大气中水汽的影响, 大气校正全过程采用了循环迭代的算法. 以山东济宁地区EO-1卫星搭载的Hyperion高光谱数据为应用实例, 通过使用MODTRAN建立的查找表直接从影像估算出气溶胶与水汽含量, 实现了对该数据的大气校正. 大气校正的结果表明, 改正暗目标大气校正算法可以有效地对高光谱遥感数据进行大气校正.     

活动断裂调查中的高分辨率遥感技术应用方法研究

本文系统分析了高分辨率遥感在活动断裂调查中应用的技术现状、工作流程,梳理了各类遥感数据的要求、适用条件和处理方法,总结了活动断裂的遥感解译方法、解译要素和测量参数,并通过实例解析了一些典型的断错地貌,给出了相应的遥感特征. 基于资源三号卫星的立体像对和影像,判读了大青山活动断裂的几何特征和活动特性. 结果表明: 人工改造较大的地区宜收集早期遥感影像,利用不同波段间地物光谱的差异来增强隐伏活动断裂的信息,使用空间增强方法来识别断层陡坎等线性构造;雷达数据多极化分解是检测隐伏构造信息的有效方法;由宏观信息向局部信息追踪是活动断裂解译的有效途径;将遥感影像与数字高程模型(DEM)联合可进行活动断层参数的高精度测量. 本文结果可为活动断裂大比例尺、定量调查提供参考.      

基于反射光谱和模拟MERIS数据的太湖悬浮物遥感定量模型

利用地物光谱仪研究了太湖水体的反射光谱特征,通过对比分析,发现580nm反射率值和810nm的反射峰高是太湖悬浮物的敏感波段,并通过光谱微分的方法,发现840nm附近的一阶微分与悬浮物浓度相关性最好,基于上述结论,分别建立了太湖悬浮物的反射光谱和一阶微分遥感定量模型,并利用反射光谱数据,模拟MERIS数据的波段设置,结果表明MERIS第5、12、13波段可以很好的估测太湖的悬浮物浓度.     

基于随机森林模型的太湖水生植被遥感信息提取

水生植被作为太湖湿地的重要组分,其数量和范围变化影响着湖泊生态系统的平衡,故利用遥感技术对水生植被的空间分布开展研究有助于太湖湿地生态系统的保护.以Landsat 8多光谱遥感影像为主要数据源,利用光谱指数和图像变换方法构建多个特征变量,结合随机森林(RF)模型,提取太湖水生植被的空间分布.结果表明:(1)通过对比分析训练样本特征值的平均值、标准差和变异系数,NDVI、NDWIF、SR等指数更易于区分开敞水域和沉水植被、浮叶植被和挺水植被;(2)当设置1000棵分类树和4个分割节点的随机变量时,RF分类模型的袋外误分率小于6%,误分主要受SR、MNDWI和NDVI等特征变量影响;(3)通过验证分析,基于RF模型获得的2014年7月太湖水生植被覆盖面积约为306.0km2,分类精度为88.56%(Kappa系数为0.88),主要分布在湖体的东部和南部,以沉水和浮叶植被为主,两者占水生植被覆盖总面积的84.9%.     

基于面向对象的无监督分类的遥感影像自动分类方法

为了实现无任何先验知识的高分辨率遥感数据的自动分类,并进一步提高自动分类精度和效率,提出了一种基于面向对象的无监督分类方法(Object Oriented Unsupervised Classification).具体步骤如下:首先对遥感影像进行分割,得到一系列空间上相邻、同质性较好的分割单元,然后对分割单元进行特征提取,得到分割单元的对象特征(光谱特征、纹理特征等多特征信息),进而对分割单元进行基于对象特征马氏距离聚类.最后,通过分类后处理(类别合并、错分类别调整等)得到最终的分类结果.通过实验表明:本文提出的方法不仅能够利用影像中更多的特征信息进行聚类而且还可以有效地减少聚类对象的个数,从而使自动分类的精度和效率都得到较大的提升.     

黄土丘陵坡地土壤水分空间分布数学模型

通过野外测定获得黄土丘陵坡地不同土地利用结构的表层土壤水分, 依据影响该区土壤含水量的重要因素是坡度、土地利用、植被覆盖以及地表水的扩散特征, 建立了黄土丘陵坡地的土壤水分空间分布模型. 应用野外测定的土壤水分值进行模型的参数拟合, 采用有限元方法正解模型, 对黄土丘陵坡地土壤水分的空间分布进行模拟, 并与实测值进行了比较. 结果表明, 该模型具有较好的拟合效果.     

基于实测光谱数据的太湖水华和水生高等植物识别

水华和水生高等植物的识别对于内陆水质遥感监测至关重要,其分布状况既可以用于表征水牛植物的分布状况,从而间接反映水质分布状况,又可以进一步利用非水华和水草的水体遥感数据进行水质参数反演.然而,常用的多光谱遥感数据很难精确识别水华和水草,只有高光谱遥感数据才能够捕捉水华、水草和水体细致的光谱差异,从而对水华和水草进行精确识别.但是目前还缺乏基于高光谱遥感数据的水华和水草识别的系统性研究.以太湖为研究区,于2006年7月和10月开展了2次水面光谱测量实验,获取了水华、浮叶植物、沉水植物和水体的反射率光谱.在光谱分析的基础上,首先建它了4种光谱指数,进而利用这4种光谱指数建立了水华、浮叶植物、沉水植物和水体的判别公式,并利用2006年10月水面实验测量的光谱数据训练得到了判别公式中的阈值.通过2006年7月水面实验测量的光谱数据的检验,证明提出的判别公式能够很好的识别水华和水草,获得了较高的识别精度.