利用MODIS监测2008年初广西甘蔗的寒害冻害

在获取广西甘蔗种植空间分布遥感信息及结合大量田间调查的基础上,应用EOS/MODIS遥感数据资料对2008年初寒害冻害发生前、后及2007年同期的广西区域甘蔗NDVI值变化进行比较、分析,结果表明:应用EOS/MODIS遥感数据资料开展甘蔗寒害冻害监测具有重要意义。     

EOS/MODIS数据在广西甘蔗种植信息提取及面积估算的应用

通过计算广西区域多时相MODIS-NDVI值,结合GPS选定甘蔗样本训练区多时相NDVI值变化曲线,以及甘蔗生长周期长达8个月至1年以上,蔗糖生产期间甘蔗面积逐渐递减的特性,采用最大似然法提取非样本训练区甘蔗种植信息,最终实现广西区域的甘蔗种植空间分布遥感信息的提取。经对遥感影像图甘蔗连片种植区域、零散点种植区与GPS实地定位调查比较,结果表明广西区域甘蔗种植信息遥感监测与实况相符。在此基础上,对广西区域甘蔗种植面积估算面积进行初步统计,精度达到90%以上。     

广西甘蔗秋旱灾害风险评估技术初步研究

为增强对广西甘蔗秋旱灾害的风险评估和应急管理能力,利用气象、植被、基础地理信息和社会经济数据,根据风险三角形理念,从广西甘蔗秋旱灾害的危险度、受灾可能性和承灾体脆弱度3个方面,选择因子构建甘蔗秋旱灾害风险评估的指标体系,采用层次分析法构造判断矩阵以确定各指标和因子的权重,构建评估模型,并计算广西甘蔗秋旱灾害风险指数,再基于GIS绘制广西甘蔗秋旱灾害风险区划,结果显示:高风险区和较高风险区主要分布在来宾和崇左等市的局部地区,低风险区主要分布在桂东南地区。利用灾情数据进行验证表明:广西甘蔗秋旱灾害风险分布与甘蔗灾情损失空间分布情况基本一致。     

草地植被指数季节变化的遥感动态监测研究

利用EOS/MODIS卫星遥感数据,针对MODIS的应用特点,借鉴国内外基于遥感手段监测植被的方法以及植被指数的研究进展,探讨了草地变化动态监测的方式和方法。以乌鲁木齐地区为研究对象,用植被指数最大合成法,合成了该地区2004年4月至10月每个月的最大植被指数图。同时,利用每月合成的最大植被指数图,以乌鲁木齐南郊天山中段北坡的草地为典型研究区,通过典型区野外实地采样得到与MODIS影像资料时相一致的草地地上生物量数据,并利用ENVI软件提取出典型区各样点的植被指数值,分析了遥感植被指数与植被生物量的相关关系,从而建立起了植被指数在草甸和草原不同季节的生物量估测模型。     

应用EOS/MODIS资料监测向海水库水面面积动态变化

利用EOS/MODIS资料,采用阈值法对水体进行自动判识。通过多时次卫星数据对向海水库面积进行遥感动态监测,结果表明,利用EOS/MODIS数据能准确监测水库水域面积变化,向海水库面积2006年除7月中旬至8月中旬低于2005年外,其它月份均高于2005年。水库面积变化呈现夏季较低,秋季较高的特点。     

利用EOS/MODIS数据估算西藏藏北高原地表草地生物量

植被生物量作为一个重要的植被状态参数,其估算不仅对研究陆地生态系统植被生产量、碳循环、营养分配等方面具有重要意义,植被生物量的大小直接影响人类对地表植被的利用特点,而且影响其他的生物物理参量。各种不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率遥感数据的出现,使得实时监测大范围的植被生长成为可能。文中根据2004年8月至9月草地植被地面观测资料结合同期的EOS/MODIS卫星遥感数据建立了西藏藏北高原草地植被地上生物量、绿色干物质获得量与EOS/MODIS归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)之间的关系,并与影响草地植被空间分布的主要气候和高程要素之间的关系进行了分析。结果表明:在藏北高原NDVI较EVI能有效地估算草地地上生物量和绿色干物质获得量;藏北高原草地地上生物量与绿色干物质获得量的空间分布特征是从东南部到西北部逐渐减少,东南部部分地区每平方公顷的草地地上生物量在2000 kg以上,到西北部地区减少到200 kg以下。影响草地地上生物量空间分布的主要气候要素是降水,两者的相关系数为0.64,其次为温度,相关系数为0.44;草地植被地上生物量的空间分布与高程呈反比,即海拔越高的地段生物量越低。     

贵州喀斯特山区的NDVI-Ts特征及其干旱监测应用研究

温度植被干旱指数(TVDI)同时考虑了陆面温度和植被指数对遥感干旱监测的影响,综合了两者的长处,有效地减小了植被覆盖度的影响,提高了遥感干旱监测的准确性。陆面温度的反演以普朗克辐射函数为基础,运用地表比辐射率使之转换为灰体辐射。提取植被指数对应的最高陆面温度和最低陆面温度构成NDVI-Ts空间,进而得到TVDI。文章应用对地观测卫星(EOS)的MODIS遥感资料,分析并揭示了贵州复杂山区独特的NDVI-Ts空间的形态特征,并用于检验贵州2006年7月25日和2007年8月19日土壤表层干旱情况,同时与当地气象站土壤湿度观测数据进行定量验证,表明TVDI与土壤湿度显著相关。由于EOS/MODIS遥感资料的高时间分辨率、高光谱分辨率和适中的空间分辨率特性,使得该方法适宜于大区域复杂地形的干旱检测与预警。     

基于无人机低空遥感的广西甘蔗灾害监测应用研究

广西的甘蔗种植面积和蔗糖产量一直稳居全国首位,每年的极端天气事件,给广西甘蔗生产带来极大的损失。针对传统的灾情调查方法费事、费力,遥感调查手段时效性滞后等问题,本文从低空无人机遥感技术应用的角度,以广西扶绥县甘蔗双高基地为研究区,进行连续的甘蔗灾情观测,利用Pix4D Mapper软件进行航拍影像拼接及正射校正,基于遥感影像分类的方法,对受灾区域进行灾情提取和分析。研究结果表明,基于低空无人机的灾情调查手段,能够迅速准确地获取灾情信息,是广西甘蔗灾情监测的一个新的热点和趋势,能够有效提升广西甘蔗灾害的预警监测水平。     

基于MODIS数据的广西旱区干旱指数模型研究

根据EOS/MODIS数据,采用植被状态指数(VCI)和温度条件指数(TCI)构建干旱指数(DI)遥感监测模型,应用于2004、2005年9-11月的广西旱情监测,制作了旱情时空变化的遥感图像,并与旱情实况数据进行对比分析,验证了干旱指数DI的有效性.通过对DI与TCI、VCI、NDVI和LST的相关性分析,发现TCI、VCI比LST、NDVI与DI的相关更显著,以TCI和VCI为因子构建的DI模型更适用于桂中旱区的旱情遥感监测.     

基于GIS的精细化广西台风灾害承灾体脆弱性评价

为了提高广西台风防减灾业务的时效性和精准度,基于自然灾害风险评估理论和方法,根据2010年广西生态遥感本底数据和社会经济空间化数据、地理信息数据,构建耦合自然生态和社会经济的台风灾害承灾体脆弱性指标体系,运用基于GIS的风险指数法,建立台风灾害承灾体脆弱性评价模型,实现了像元尺度的广西台风灾害承灾体脆弱性精细化评价。结果表明:广西台风灾害承灾体高脆弱区域主要分布在桂南、桂东南高暴露于台风灾害的建设用地和生态易损农用地、水土流失严重的裸地,占全区面积的25.9%;低脆弱区主要分布在桂东、桂东北、桂西北、桂西社会经济落后和植被覆盖度较高的山区,占全区面积的45.6%。     

基于MODIS数据的水稻种植面积提取研究进展

概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率和多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法。近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。     

环境减灾卫星在甘肃省草原火灾监测中的应用研究

通过分析环境减灾卫星（HJ）的光谱特征,参考MODIS火情监测模型,发展了基于HJ卫星的火情遥感监测方法。针对甘肃省2011年2月10日发生在玛曲、2012年12月8日发生在岷县境内的2次草原火灾,研究了HJ卫星相应通道的本地化阈值,采用植被指数的多时相阈值法提取过火范围并计算了过火面积,同时与甘肃草原监理站的过火面积观测资料及同期MODIS的监测结果分别进行比对。结果表明,2次判定火点的阈值为T4〉310K;HJ卫星监测到的玛曲、岷县的火灾面积分别为65．3hm2、19．8hm2,监测精度为98％和90％,较MODiS监测精度提高了10．5％和2g．9％;Hj卫星进行火情遥感监测的空间分辨率更高,监测结果更精细,具有很好的业务化应用价值。     

基于MODIS数据的水稻种植面积提取研究进展

概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率、多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法;近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。     

基于MODIS植被指数的太湖蓝藻信息提取方法研究

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7月25日Terra/MODIS数据为主要数据源,用比值植被指数(Irv)、归一化植被指数(Indv)和增强型植被指数(Iev),研究提取太湖蓝藻信息.结果表明:植被指数可以有效提取遥感影像中的蓝藻水华信息,其中Indv是应用效果较好的植被指数之一;在掩膜处理后,用Indv提取了太湖蓝藻的面积分布信息,效果较好;此外,选取Indv为测试变量,利用决策树分类法,有效地把蓝藻水华高浓度覆盖区、中浓度覆盖区和轻浓度覆盖区分开来,为准确掌握太湖蓝藻发生、发展趋势和发生程度提供可靠信息.     

基于植被供水指数的农田干旱遥感监测研究

应用1995-2000年NOAA卫星资料，结合广西贵港市的数字化土地利用信息，通过时序分析方法找出典型作物代表区，并计算各典型代表区的平均、最大、最小VSWI（Vegetation Supply Water Index；植被供水指数）特征值，归纳分析水田和旱地的干旱指标，继而根据典型代表区的平均VSWI值划分旱情等级，生成农田旱情遥感图像，评估干旱情况。试验表明，该方法可用于湿润、半湿润地区的农田干旱遥感监测。     

MODIS资料在2003渭河洪涝灾害动态监测中的应用

本文通过对MODIS资料中植被、水体、土壤等不同地物的光谱特性进行分析,得出了可用于洪涝监测的通道,并提出了MODIS洪涝监测遥感资料处理流程和水体的量化判识指标。利用上述流程、方法和判识指标对2003年渭河流域发生的近50a来最严重的洪涝灾害的整个发生和发展过程实施了动态监测,制作了MODIS渭河遥感洪涝监测动态变化图像和水情专题图,并估算了淹没面积。为政府和防汛部门科学有效地组织救灾提供了可靠依据。     

MODIS影像水体监测方法研究进展

水体与植被、城市、土壤等地物在不同波段的光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体信息的基本原理.在水体光谱特征分析的基础上,介绍了MODIS数据特征以及各种水体信息的提取方法,比较了这些方法的优点和不足,并详细描述了各种水体指数的应用效果.水体指数法是目前最受关注的水体识别方法.综合利用各种水体指数和波段特征来提取水体信息,可有效排除其他地物的干扰,显著提高了水体监测的精度,从而为大范围的水资源与水环境动态监测迅速提供可靠的数据.