基于FY-3 A/VIRR数据的藏西北干旱遥感监测研究

藏西北地区生态环境脆弱,由于地形复杂、气候独特,该区的观测资料非常缺乏。利用遥感技术开展藏西北地区的干旱监测,能获取在空间上连续变化的地表干旱情况,对于指导该区农牧业生产具有重要的意义。基于FY-3A/VIRR的一级数据和标准旬产品（地表温度、植被指数）,采用温度植被干旱指数（TVDI）进行藏西北地区的干旱监测研究,并将监测结果分别与基于EOS/MODIS数据监测的结果、同期的野外实测土壤水分数据以及气象站点的降水量数据进行了对比分析。结果表明：利用FY-3A/VIRR数据的TVDI遥感监测结果与实测土壤水分、气象站累计降水量数据均呈显著的负相关关系,通过了0.01水平的显著性检验;利用FY-3A/VIRR数据与EOS/MODIS数据估算的TVDI干旱等级空间分布特征基本一致,FY-3A/VIRR数据可以代替EOS/MODIS数据在藏西北地区开展干旱遥感监测,可为指导藏西北地区农牧业生产提供数据支持。     

卫星遥感信息系统在林火及干旱监测中的应用

根据几种投影方式的特点，再结合贵州地理位置，采用麦卡托投影方式来进行火灾检测，火灾自动监测系统能迅速找出火点位置并计算火面积，监测范围广，时效较常规地面监测手段提前1－3天。旱情的遥感监测基于土壤水分和植被状况，对于裸地卫星遥感重点是土壤的含水量，对于有植被覆盖的区域，遥感的重点是植被指数的变化以及植被冠层蒸腾状况的变化。从贵州的实际情况和地表条件，分别选用植被指数法、第四通道遥感下垫面温度法、植被供水指数法及热惯量方法来进行干旱监测。通过实例认为，气象卫星确实能大范围地对干旱进行宏观监测，其监测面积精度高，不仅可以迅速准确确定受灾面积，而且还可精确到县，在实际运用中可操作性很强，能为政府部门抓好防旱抗旱提供详细的数据参考，做好灾情预报和指导抗灾救灾工作服务。     

西藏中部"一江两河"地区地表通量的卫星遥感估算

西藏中部一江两河地区(包括雅鲁藏布江中游和拉萨河、年楚河中下游地区)是西藏主要的农业区,藏中农业区地表特征参数(地表反照率、地表温度和植被指数)的变化和地表通量的遥感估算对农作物长势监测、农作物估产、灾害监测以及理解农业区内部乃至其与周边地区的能量水循环研究具有重要的意义.选取2003年4月14日和10月16日影像作为春季和秋季代表,利用两种相同空间分辨率的卫星资料———AVHRR和MODIS反演研究区地表特征参数和地表通量.在反演得到地表特征参数的基础上,结合研究区9个台站的地面气象观测资料,利用SEBS模式对该地区地表通量进行了遥感估算.结果表明,研究区地表能量平衡各分量具有明显的空间分布和时间变化特征.同一天中AVHRR和MODIS估算结果空间分布态势保持一致,但由于过境时间的差异,MODIS通量结果均大于AVHRR.     

MODIS地表温度产品在青藏高原连续多年冻土区的适用性分析

利用自动气象站观测的长波辐射计算得到的地表温度对MODIS地表温度(LST)产品在青藏高原中部连续多年冻土区的精度进行验证, 并利用具有较高空间分辨率的Landsat 5 TM和Landsat 7 ETM+反演的地表温度与MODIS LST产品进行了对比分析. 结果表明: 白天MODIS LST产品的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别约为3.42~4.41 ℃和4.41~5.29 ℃, 夜晚MODIS产品MAE和RMSE分别为2.15~2.90 ℃和3.05~3.78 ℃, 精度高于白天; MODIS LST与TM、ETM+反演的地表温度一致性较好, 相关系数分别达到0.85和0.95. 说明MODIS LST产品在连续多年冻土区的适用性较高, 是研究多年冻土地表热状况的一个非常好的数据源. 而且, 不同空间尺度的遥感数据之间一致性较好, 可考虑将多源遥感数据应用于多年冻土热状况监测研究.     

基于MODIS数据的山东省土壤墒情遥感动态监测与分析

干旱灾害是我国主要的自然灾害之一。近年来,连续性、极端干旱灾害时有发生,对我国粮食安全、饮水安全和生态安全造成严重威胁。土壤墒情是旱情监测的重要指标,遥感技术具有观测范围广、实时性强以及成本低廉等优势,可以广泛应用于土壤墒情监测。本文分析了土壤墒情与地表参数NDVI(归一化植被指数)和LJST(地表温度)的关系,建立了基于NDVI和LST、并考虑土壤类型的土壤墒情遥感监测模型。利用该模型,基于MODIS遥感影像和地面实测墒情,对2010年10月到2011年5月山东省旱情进行了动态监测。监测结果显示:山东省的旱情经历了不断加重,再到逐渐缓解。然后又局部加重。最终全部缓解的过程,干旱核心区为鲁南地区,与实际情况一致。     

"全球农情遥感速报系统(CropWatch)"新进展

目前由中国科学院遥感应用研究所建设和运行的"全球农情遥感速报系统",是世界上开展全球尺度农情遥感业务监测的主要运行系统之一,可以在中国和全球尺度提供作物长势、单产、种植面积、产量和旱情等农情信息.自1998年建设至今,已经发展成为一个独立运行、监测内容全面、技术先进、监测结果可靠,并具有快速响应能力的系统.2004年,<遥感学报>(第8卷第6期)对该系统的主要技术方法进行了系统介绍.2005-2009年,通过对CropWatch的不断完善,提高了系统的独立性和运行效率,并在2008年春季雪灾、汶川地震、2009年冬小麦种植区春季干旱、2010年西南大旱等关键时期发挥了重要作用.详细介绍了2005-2009年间在系统化建设、监测的独立性和系统的应用推广等方面的进展,并对系统在"十二五"期间的发展重点进行了展望.     

基于地面观测的遥感监测蒸散量验证方法研究

为了保证遥感监测蒸散量的准确性,需建立一套较完整的遥感监测蒸散量地面验证方法对其进行验证.通过由大孔径闪烁仪、涡动相关仪和自动气象站等组成的蒸散量观测系统可以获取不同卫星像元尺度蒸散量的地面观测值.自2002年以来,由海河流域的密云、馆陶、大兴及小汤山等站构建了一个不同卫星像元尺度蒸散量的观测站网,经过严格的观测数据处理与质量控制,获取了一大批卫星像元尺度蒸散量及其配套参数的地面观测值.同时,建立了一套基于地面观测的遥感监测蒸散量验证流程,重点对验证像元的选取以及评价指标的构建等进行探讨.依据上述验证流程,在海河流域的北京地区开展了遥感监测蒸散量的地面验证工作.利用2008年密云站和大兴站的大孔径闪烁仪观测数据,对基于MODIS数据估算的北京地区区域蒸散量进行验证.结果表明:这套基于大孔径闪烁仪观测数据的遥感监测蒸散量验证方法是合理、可行的.其中2008年北京地区遥感监测月、日蒸散量的均方差分别为13.75和0.91 mm,平均相对误差分别为22.79%、18.61%.     

龙江流域下游南岸段遥感干旱监测研究

针对龙江流域下游南岸段干旱缺水的自然灾害现象,文章建立了新的基于温度植被干旱指数（TVDI）的遥感监测信息模型,并建立了干旱分级标准．经过反复试验结果表明,该干旱遥感监测模型对于区域性的干旱监测具有较好的实用性,可广泛用于干旱的监测、评估及预报工作.     

MODIS在水文水资源中的应用与展望

MODIS是新一代遥感技术,其遥测数据与其他单独的遥感平台(如NOAA和Land Sat)所获得的数据相比,具有免费、较高时间分辨率(0.5d)、空间分辨率(250m)和光谱分辨率(波谱范围0.4～14μm,36个光谱通道)等优势和特点.详细介绍了国内外的研究现状,着重对MODIS在洪水过程和洪灾范围实时动态监测、冰川和积雪、降水、植被、土壤水分、蒸发、水文模型、水质等方面的应用和研究进展进行了评述,指出MODIS在水文水资源中具有广阔的应用前景.     

基于MODIS影像的鄱阳湖湖面积与水位关系研究

利用统计分析的方法,根据2001年获取的13景鄱阳湖区无云MODIS影像中的9景提取的水体面积,并结合同步观测的水文数据分别采用线性、对数和指数3种模型模拟湖面积-水位之间关系。结果显示对数模型相关性最好（R²=0.918）,其次为线性和指数模型。利用另外4景MODIS影像对模型进行检验表明,该模型精度较高,模拟的最大误差为3.36%。本研究显示,可根据鄱阳湖水位观测值,利用该模型预测鄱阳湖洪涝期洪水淹没面积,以弥补云天状况下光学遥感难以监测到洪水淹没范围的不足。本研究为利用遥感影像实时监控鄱阳湖水情空间动态变化提供了可行的方法,对湖泊、水库的泛洪监测、调洪功能分析具有重要意义。     

Remote sensing monitoring the spatio-temporal changes of aridification in the Mongolian Plateau based on the general Ts-NDVI space, 1981–2012

This paper has developed a general Ts-NDVI triangle space with vegetation index time-series data from AVHRR and MODIS to monitor soil moisture in the Mongolian Plateau during 1981–2012, and studied the spatio-temporal variations of drought based on the temperature vegetation dryness index (TVDI). The results indicated that (1) the developed general Ts-NDVI space extracted from the AVHRR and MODIS remote sensing data would be an effective method to monitor regional drought, moreover, it would be more meaningful if the single time Ts-NDVI space showed an unstable condition; (2) the inverted TVDI was expected to reflect the water deficit in the study area. It was found to be in close negative agreement with precipitation and 10 cm soil moisture; (3) in the Mongolian Plateau, TVDI presented a zonal distribution with changes in land use/land cover types, vegetation cover and latitude. The soil moisture is low in bare land, construction land and grassland. During 1981–2012, drought was widely spread throughout the plateau, and aridification was obvious in the study period. Vegetation degradation, overgrazing, and climate warming could be considered as the main reasons.     

MODIS LST产品青藏高原冻土图的精度验证

利用遥感数据可以大大提高青藏高原多年冻土分类和制图效率,并降低在环境恶劣、地形复杂的高寒区域所需的观测要求,从而避免人力和物力的巨大消耗。为了验证基于MODIS LST产品制作的青藏高原冻土图的精度,通过选取青藏高原东部的温泉区域和西北部的西昆仑山地区对1：400万青藏高原冻土图、1：300万青藏高原冻土图、基于MODIS LST产品青藏高原冻土图进行综合验证,以此评估基于MODIS LST产品的青藏高原冻土图精度。结果表明,利用遥感数据制作的青藏高原冻土图较已有冻土图能够更好反映多年冻土的空间分布特征,同时存在差异的地方大多是多年冻土与季节冻土过渡的边缘区域,形成原因主要是制图时间差异,此外还有坡度、坡向、植被、积雪等多重因素的综合影响。     

基于MODIS的青藏高原逐日无云积雪产品算法

青藏高原积雪对高亚洲地区水和能量循环起着重要的反馈和调节作用,其变化影响着融雪性河流流量,对下游水资源和经济活动具有重要影响。中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有较高的时空分辨率,被广泛应用于积雪遥感动态监测,然而光学遥感积雪受云层影响严重,且青藏高原地区水汽分布不均,局地对流活跃,积雪的赋存时间变化快,这给高原地区逐日积雪监测及其气候学制图带来挑战。在考虑青藏高原地形和积雪分布特征情况下,结合现有的云覆盖下积雪判别算法,采用8个不同方法的组合,逐步实现MODIS逐日无云积雪算法。选取2009年10月1日-2011年4月30日两个积雪季为研究期,并采用145个地面台站观测雪深数据对去云算法各步骤过程开展精度验证,结果表明：当积雪深度>3 cm时,逐日无云积雪产品总分类精度达到96.6%,积雪分类精度达83%,积雪判对概率（召回率）达到89.0%,算法可实现青藏高原地区逐日无云积雪动态监测和积雪覆盖气候学数据重建,对高亚洲地区的水、生态和灾害等全球环境变化影响研究具有重要的意义。     

Accuracy verification of MODIS daily cloud-free snow cover products over the Tibetan Plateau北大核心CSCD

Snow cover is of great hydrological,ecological,and climatic significance in the Tibetan Plateau. MODIS snow products are widely used at present but are seriously affected by clouds. Scholars at home and abroad have developed a variety of cloud removal products for raw MODIS daily snow products,but the accuracy of these products in the Tibetan Plateau has not been evaluated comprehensively. Therefore,this paper uses Landsat-8 data with high resolution as the reference value to conduct systematic verification of three datasets of cloud-free snow products released on a daily basis. The results show that compared with the two sets of products （M*D10A1GL06 and MODIS_Dysno_Cloudfree）,which are produced based on raw MODIS daily snow cover product realized by NSIDC（National Snow and Ice Data Center）,the MODIS CGF SCE product produced based on MODIS surface reflectance data,has a great advantage in snow identification accuracy. The MODIS CGF SCE product optimized the NDSI threshold for different land cover types. Although the accuracy of snow identification was significantly improved,the problem of large snow identification error in forest areas was still not effectively resolved,and there was a high underestimate error. © 2022 Science Press (China).     

青藏高原热融湖塘动态监测中高分辨率遥感数据处理方法研究

遥感技术由于能够快速、 宏观的获得研究区域的数据, 已成为青藏高原热融湖塘动态监测的重要技术手段. 基于野外现场调查和SPOT-5、 QuickBird两种高分辨率遥感卫星数据的特性分析, 结合影响青藏高原热融湖塘发育的一系列特征因素, 探讨了最适合于青藏高原热融湖塘动态监测的高分辨率遥感数据的纠正、 融合和信息提取方法. 应用该方法对2006-2009年间北麓河盆地北侧的红梁河至秀水河段公路沿线局部63 km²范围的热融湖塘进行了变化特征分析, 结果表明该区的热融湖塘个数和总面积在研究时段都有所增加, 其中湖塘由70个增加到75个, 湖塘总面积增量19.65%.     

利用MODIS数据产品进行全国干旱监测的研究

利用MODIS植被指数和陆地表面温度产品建立全国3个农业气候区NDVI-Ts、NDVI-ΔT和NDVI-ATI空间,并由NDVI-Ts、NDVI-ΔT和NDVI-ATI空间分别建立温度植被干旱指数(TVDI)、温差植被干旱指数(DTVDI)和表观热惯量植被干旱指数(AVDI)3个干旱评价指标研究全国干旱分布,利用实测土壤含水量对3个干旱指标进行检验评价.NDVI-ΔT空间中的湿边基本与横坐标平行,表明当土壤水分处于饱和状态或植被完全无水分胁迫条件下,植被和土壤对缓冲环境温度变化的能力大体相当;由NDVI-ATI空间看出,随着植被覆盖增加,表观热惯量有增加的趋势.对比3个干旱评价指标表明:当监测范围较大,区域内地形复杂时,由NDVI-Ts空间计算的TVDI评价干旱最合理,由NDVI-ΔT空间计算的DTVDI在干旱监测中也具有一定的价值,而由NDVI-ATI空间计算的AVDI已经不能合理评价干旱.     

2000-2005年青藏高原积雪时空变化分析

利用MODIS卫星反演的积雪资料以及同期气象资料,分析了2000-2005年青藏高原积雪分布特征、年际变化及其与同期气温和降水的关系,结果表明:青藏高原积雪分布极不均匀,四周山区多雪,腹地少雪;高原积雪期主要集中在10月到翌年5月;2000-2005年高原积雪年际变化差异较大,积雪面积总体上呈现冬春季减少、夏秋季增加的趋势;气温和降水是影响高原积雪变化的基本因子.冬季,高原积雪面积变化对降水更为敏感;春季,气温是影响高原积雪面积变化更主要的因素.     

MODIS逐日积雪产品去云算法研究

由于积雪和云的反射特性, 使用光学遥感监测积雪受到天气的严重干扰, 对研究区云量的分析表明, 无论是MOD10A1还是MYD10A1, 云都是影响该产品对研究区积雪进行实时监测的最大影响因素. 综合不同去云方法, 利用MODIS逐日积雪产品和被动微波数据AMSR-E雪水当量产品, 生成了MODIS逐日无云积雪图像, 并利用研究区85个地面气象观测台站提供的雪深数据对合成的单日无云积雪产品进行验证. 结果表明: 当积雪深度>3 cm时, 新产品的积雪分类精度达到91.7%, 该产品对实时监测青藏高原积雪动态变化具有重要的使用价值.