东北冻土区MODIS地表温度估算

地表温度作为重要的地表参数是驱动土壤热状态的主要因子,对冻土分布和活动层厚度变化的研究具有重要意义。常规方式获取地表温度数据往往来自气象站点监测,范围小且不连续。NASA官网提供的MOD11A1地表温度产品可以提供大范围地表温度数据,但在冬季由于对云与雪的混淆导致大量的数据缺失,影响该产品在东北冻土区的使用。根据对东北冻土区植被、裸土、水体、积雪等常见下垫面状况的遥感分类结果,利用劈窗算法反演2006年四幅少云或无云的MODIS1B卫星影像,并分别以气象站实测数据和MODIS温度产品进行验证和对比分析。结果表明:该方法得到地表温度结果与气象站点实测数据误差较小,平均绝对误差仅为1.24℃。且可根据分类情况较好的得到积雪区域地表温度的空间分布状况,与地表温度产品的一致性较高,弥补地表温度产品因为云和积雪的混淆所导致的数据缺失,得到较为完整的地表温度空间分布数据。     

基于GF-1的青藏高原东南部积雪分布及MODIS积雪产品适用性研究

青藏高原东南部海拔高,地形复杂,云量大,准确掌握该地区的积雪分布特征对于积雪灾害防治非常重要。论文以2013—2019年冬季积雪积累期云量符合要求的35景高分一号(GF-1)影像为基础,将全色影像和多光谱影像融合为2 m分辨率影像,通过目视解译获取了研究区积雪的空间分布特征,结合改进后的30 m分辨率SRTM DEM,探讨了地形对积雪分布的影响。结果表明：积雪像元在研究区范围内占比为33.1%。积雪的垂直分布特征明显：积雪在高程带4000~5000 m(高海拔)处分布较集中,积雪面积占比为18.1%;在高程带0~2000 m、2000~3000 m和6000~7000 m处积雪面积占比均不到0.1%。积雪在北坡、东北坡的分布比例较高,均为15%以上;在南坡、西坡、西南坡、东南坡分布比例较低,均为10%左右。将基于GF-1影像获取的积雪分布分别与同日获取的根据MODIS V6积雪产品计算的积雪比例(MODIS FSC)和积雪分布的对比表明,64.4%的MODIS FSC像元绝对误差不超过10%,MODIS积雪分布产品对含雪像元的漏分率和误分率平均为33.8%和32.7%,说明MODIS积雪产品在研究区的精度还具有较高的不确定性,其对低覆盖积雪反演的精度较差。这表明利用MODIS积雪产品研究青藏高原东南部积雪的时空变化特征时还需要对其积雪反演算法进行改进,同时亟需加强地面观测和基于多源遥感数据的积雪研究。研究结果可为青藏高原东南部雪冰灾害防治提供支撑。     

地图与遥感 遥感的应用

P407.82007010909基于EOS/MODIS的新疆积雪监测=Snow monitoring using EOS/MODIS data in Xinjiang,China/黄镇,崔彩霞∥冰川冻土.—2006,28(3).—343~347利用EOS-MODIS地球观测卫星接收数据,选择新疆13个地州(区、市)为监测对象,对2002年1月至2003年11月EOS/MODIS卫星近2500条轨道资料的处理分析,提取监测区晴空影像图163张,并对对应地区的积雪面积及深度用归一化差分积雪指数NDSI分层阈值法进行监测方法的初步探讨,结果表明,该监测方法对于提取积雪的空间分布信息是可行的.图4表1参6(洪明)BiP407.82007010910一种简化的…     

基于MODIS数据的雪深反演--以天山北坡经济带为例

应用中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据进行雪深遥感反演理论和方法的研究.利用全波 段地物光谱仪对不同深度的积雪进行反射光谱值野外量测且同步测定雪深,通过分析雪深和 反射光谱值的关系确定反演雪深的MODIS最佳观测通道,应用新疆地区冬季MODIS 1B数据, 以天山北坡经济带为实验区,结合该区域同期气象台地面雪深观测记录数据建立雪深遥感反 演数学公式.雪深反演结果与实测值对比表明,应用MODIS数据进行大区域雪深反演时 ,其结果具有分辨率高、监测范围广的特点,可以清楚反映积雪覆盖范围和雪深空间分布特征,对地表径流量计算、农业开发等具有应用价值.     

基于FY4A AGRI数据的气溶胶光学厚度反演研究

通过遥感技术反演气溶胶光学厚度,对于全面、动态监测大气污染时空变化具有科学价值和实践意义。基于我国新一代静止气象卫星FY4A获取的2018年4-10月AGRI蓝光波段数据,以京津冀地区为研究区,在交叉辐射定标基础上,利用深蓝算法开展气溶胶光学厚度反演研究,并将反演结果与相近时刻的MODIS气溶胶产品进行对比分析。结果表明:FY4AAGRI蓝光波段反演的气溶胶光学厚度与MODIS产品在空间分布上具有较好的一致性,且AGRI图像反演结果能够更好地反映气溶胶光学厚度的空间分布细节,其中AGRI传感器蓝光波段辐射定标精度、与MODIS成像时刻角度差异、地表反射率准确性等是影响AGRI气溶胶光学厚度反演精度的主要因素。     

MODIS数据在云南省积雪监测中的应用

介绍了EOS／MODHS数据特点。通过对雪的光谱特征分析，提出利用归一化积雪被指数NDSI结合归一化植被指数进行积雪信息提取的方法。并以2004年2月7日云南省大面积降雪过程为例，分析和讨论了该次过程的范围和面积。结果表明：MODIS数据在云南省积雪监测方面有很好的应用前景。     

基于MODIS数据的陕西省地表温度的空间分布研究

由热红外波段获得的影像是地物发射的热辐射量的直接记录,可用于地面温度和热量空间分布的动态监测。本文利用MODIS数据可见光波段b1、近红外波段b2和中红外波段b19,获得所需要的两个基本参数：地表比辐射率与大气透过率;然后对于热红外波段b31、b32,运用劈窗算法反演出陕西省地表温度：并与陆面实际状况进行了对照分析。结果表明,这一方法能获得较合理的地表温度,符合陕西省实际地表状况;另外也为应用MODIS热红外波段数据进行大范围实时监测地表温度提供了新的途径。     

基于MODIS数据的土库曼斯坦山区积雪监测

积雪是影响气候变化的重要因子,准确、及时的获取积雪覆盖范围,进行动态变化监测意义重大。利用MODIS数据进行土库曼斯坦积雪监测,提取积雪信息的研究较少。利用MODIS L1B 500 m分辨率数据,通过几何校正、去云预处理,应用归一化差分积雪指数（NDSI）算法和综合阈值判别法,获取了土库曼斯坦2011年11月～2012年4月山区积雪覆盖范围和面积等数据信息,揭示了土库曼斯坦山区积雪发生的时空特征。土库曼斯坦南部的科佩特山区是该国降雪的核心地区,积雪面积均在1月达到最大值,随后积雪面积随温度的升高而减少。山区积雪面积、月均气温、月降雨量之间存在着显著的相关性,其相关系数分别为0.742 9和0.568 4。结果表明,在监测时段积雪面积随气温的降低、降雨量的减少而增加。     

利用MODIS可见光波段反演陆地气溶胶光学厚度

利用Herold等建立的地表反射率库及MODIS遥感影像研究城市区和非城市区典型地物在可见光红蓝波段地表反射率的比值特性。在此基础上,利用MODIS 1km分辨率遥感影像红蓝可见光波段实现了气溶胶光学厚度的反演,采用卫星过境时间前后半小时北京和香河AERONET站的气溶胶光学厚度观测平均值作为验证参考。结果显示,66.67%的反演结果处于±0.05±0.15τ的误差界限内,反演算法不受地表反射率的限制,而且只利用了可见光红蓝波段,避免缺少近红外波段数据的限制。     

基于MODIS反演祁连山七一冰川雪粒径

基于MODIS 500 m分辨率数据,利用MODTRAN 4+模型和可见光波段、近红外波段的波段比方法反演雪粒径,建立1个消融期内的雪粒径变化的时间序列,通过采集七一冰川上设立的观测点对应时间段内雪粒径验证MODIS模拟的雪粒径值,结合位于观测点附近的气象站的气温数据,探讨气温对雪粒径的影响。结果表明,雪粒径的增长存在着明显的日变化趋势;模拟的雪粒径普遍高于实测的雪粒径值,因此反演模型需要约为1.1倍的校正因子;气温对雪粒径的影响显著。