青藏高原非均匀地表区域能量通量的研究

卫星遥感在研究青藏高原非均匀地表区域能量通量和蒸发（蒸散）量时有其独到的作用。本文介绍了基于NOAA-14 AVHRR和Landsat TM资料推算藏北高原地区区域地表特征参数、植被参数及区域地表热通量的方案，并把其用于GAME／Tibet（全球能量水循环之亚洲季风青藏高原试验研究）和CAMP／Tibet（“全球协调加强观测计划（CEOP）亚澳季风之青藏高原试验研究”）试验区。并指出了此方法估算青藏高原非均匀地表区域地表能量通量和蒸发（蒸散）量时存在的难点问题和解决问题的可能途径。     

大气水分含量的空间异质性及其对地表温度反演的影响

大气水分含量是影响单波段热红外地表温度反演的关键因素之一。研究大气水分含量空间异质性对地表温度反演的影响误差有助于单波段热红外数据的合理应用。以MODIS MOD 05_L2产品为数据源,探讨区域大气水分含量的空间异质性及其对Landsat地表温度反演的影响。在推导大气水分含量对地表温度反演误差模型的基础上,针对Landsat5热红外波段,结合不同区域的大气水分含量分布状况,对大气水分含量的空间异质性可能引起的地表温度反演误差进行了模拟计算与对比分析。结果显示,大气水分含量空间异质性对地表温度反演的影响与大气水分含量及其异质性程度有关:当大气水分含量的空间异质性相对较大时,误差值和误差范围都比较大,达到0.5~2℃,相对误差为2%~20%;当大气水分含量空间分布较均匀时,误差值和误差范围为0.1~0.2℃,相对误差为0.5%~2%。可见,对于空间异质性程度较大的区域,区域面上大气参数的获得对地表温度的准确反演具有重要意义。     

基于景观格局的地表覆盖时空变化研究

景观格局分析方法是地理国情综合统计分析的重要方法。文章以地理国情普查试点区域的荒漠与裸露地表为例,使用GIS软件计算出荒漠与裸露地表在不同时间的景观格局指数、最邻近点指数及面积加权质心,分析了试验区荒漠与裸露地表的空间分布格局及其时空变化特征。结果表明,荒漠与裸露地表斑块面积大幅减小,斑块形状趋于规则化;破碎化程度、聚集程度均增大;空间质心向西部迁移至研究区境外,区域内生态环境明显好转。     

遥感估算地表蒸散发真实性检验研究进展

地表蒸散发是连接土壤—植被—大气连续体的纽带，结合遥感技术估算地表蒸散发已成为获取区域乃至全球尺度时空连续地表蒸散发量的有效手段。由于遥感估算地表蒸散发容易受到地表空间异质性和近地层气象条件复杂性的影响，在模型机理与变量参数化方案、输入数据和时间尺度扩展等方面存在不确定性，影响了其准确度的提高和应用范围的拓展，因此需要开展真实性检验。本文综述了当前遥感估算地表蒸散发(包括植被蒸腾和土壤蒸发)真实性检验研究的相关成果，重点归纳并总结了应用于遥感估算地表蒸散发真实性检验的直接检验法和间接检法的主要原理、适用性和优缺点，在此基础上阐述了当前遥感估算地表蒸散发真实性检验研究所面临的挑战。分析表明：由于地表空间异质性的普遍存在，遥感估算地表蒸散发真实性检验研究在理论和方法方面还受到诸多挑战，今后应打破地表蒸散发遥感产品真实性检验局限在均匀地表的传统思路，发展非均匀地表遥感估算地表蒸散发真实性检验的理论框架，包括地表水热状况空间异质性的度量、非均匀地表验证场的优化布设、非均匀下垫面地表蒸散发的多尺度观测试验、卫星像元/区域尺度地表蒸散发相对真值的获取、验证过程中的不确定性分析以及遥感估算地表蒸散发的实证研究等，并构建一个多源、多尺度、多方法、多层次的真实性检验技术流程，以期把遥感估算地表蒸散发真实性检验作为突破口，提升相应遥感产品的应用水平，推动定量遥感科学的发展。     

一种极干旱区水热通量遥感模型反演

针对极干旱的土壤水热通量遥感估算研究少和缺乏模型验证分析的不足,该文选取新疆塔克拉码干沙漠东南缘米兰绿洲,借助2010年8月7日TM影像数据,结合地面观测数据和土地覆盖类型解译,利用SEBAL模型反演了研究区地表通量。结果表明:该方法在极干旱区的模拟精度较高,研究区地表能量平衡各分量具有明显的时空分布特征。地表通量参数的遥感反演估算对极干旱区的生态保护、灾害监测和地区水资源管理具有重要现实意义。     

热红外遥感浙江地表热环境分布研究

全球气候变暖与人类戚戚相关，研究发现不仅是城市的热岛效应引起了局部区域的地表热环境分布差异，很多地质构造、岩性、土壤、植被等地质及自然地理因素也有影响。本研究选取浙江省作为研究区，利用Landsat 8 OLI/TIRS遥感影像反演地表温度，分析冬季地表热环境分布及其影响因子。结果表明，断裂带附近地表热环境受到断裂带分布影响；岩石和土壤通过不同的地表覆被类型影响地表温度。地表热环境分布与断裂带等自然因素存在一定相关性。     

基于Landsat影像的江苏省土壤水分反演

土壤水分是土壤监测中的一项重要指标,监测土壤水分对区域生态环境保护与可持续发展具有重要意义。本文基于Landsat-8遥感影像数据,构建地表温度与植被指数的Ts/NDVI特征空间,对特征空间的干、湿边方程采用线性、指数、对数、多项式和幂函数拟合,通过决定系数R²对拟合结果进行评估,在选取最适合江苏省的干湿边拟合方程后,计算TVDI对江苏省的土壤水分进行反演。反演结果表明,全省土壤水分空间分布较为均匀,在降水较少的冬季,淮北及江淮局部地区易显露旱象。     

沙漠地区微波地表发射率年内变化规律与气候因子的关系分析

以塔克拉玛干沙漠为研究区域,利用2008年AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer-earth observing system)二级亮温资料和全球资料同化系统(global data assimilation system,GDAS)的地表、大气参数产品,反演研究区晴空条件下的微波地表发射率,进而根据不同的土壤类型,分析了沙漠微波地表发射率频谱年内变化规律及其与气候因子的关系。结果表明:沙漠地表发射率与土壤类型密切相关,且不同土壤类型的发射率季节变化规律显著性不同;土壤含水量、地表温度与地表发射率的年内变化规律之间存在着显著相关性,地表发射率随土壤含水量、地表温度的增高而降低;地表植被覆盖度、植被含水量和地表粗糙度也是地表发射率的影响因子,其值均取决于土壤含水量,而土壤含水量受大气总水汽量和土壤类型的共同制约;以砂土为主的沙漠地表发射率更多受到沙漠深度的影响,随着沙漠深度的增加而减小。     

植被指数与地表温度定量关系遥感分析——以北京市TM数据为例

以北京市为研究区,在对Landsat-5 TM数据大气校正基础上,利用TM单窗算法定量反演地表温度,并估算了5种植被参数:归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、绿度植被指数(GVI)、土壤调节植被指数(MSAVI)和植被覆盖度(fg)。结合地表温度(LST)空间分布,对比分析5种植被参数与地表温度的相关程度。分析结果显示,相对于上述4种植被指数f,g与地表温度有更好的负相关性,对地表温度空间分布的指示能力更佳。利用fg与地表温度关系定量分析了植被覆盖程度对热岛效应的影响,发现北京市区平均地表温度比近郊区和远郊区分别高1.6 K和5.3 K。     

土壤水分及粗糙度对比辐射率的影响

比辐射率是影响地表温度遥感反演精度的主要因素,是定量热红外遥感领域研究的核心内容,其与土壤质地、土壤成分、土壤水分和土壤粗糙度关系密切。首先通过试验方法初步研究了土壤水分和土壤粗糙度对土壤比辐射率的影响。其次采用傅里叶变换红外光谱仪观测不同水分条件下土壤比辐射率波谱。最后采用基于改变两次环境观测原理的一种主被动漫射式实时比辐射率测定装置观测不同粗糙度条件下8—14μm土壤比辐射率均值的变化。结果表明,土壤比辐射率随土壤水分的增加而增加,其中影响最显著波段范围是3.3—5.3μm,这个波段范围内波段平均比辐射率干土与湿土差异大于0.2;影响最小的波段范围是11—15μm,这个波段范围内波段平均比辐射率干土与湿土差异在0—0.015之间;在热红外波段,8—9.5μm是土壤水分对比辐射率影响最大的波段,干土与湿土比辐射率差异大于0.05;土壤比辐射率随着粗糙度的增加略有增加,干土和湿土都有此规律。     

基于能量的地表反照率遥感反演方法研究

从能量传输方程入手，推导出地表入射辐射通量密度的简便计算公式； 根据反照率定义，提出基于能量的地表反照率反演新方法。用鄱阳湖地区TM遥感数据试验，其误差为4.91%。该方法不但简便易行，所需野外数据较少，物理意义明确，而且省去了窄波段反照率的计算过程，是一种遥感反演区域反照率的好方法。     

Sentinel-3卫星双角度热红外数据的流域尺度地表蒸散发估算与验证

双层能量平衡模型TSEB（Two Source Energy Balance）常用于地表蒸散发的估算研究,对于干旱半干旱流域的水资源调控以及利用有着十分重要的意义。本文在流域尺度上分别利用Sentinel-3双角度观测热红外和近红外数据反演的地表温度LST（Land Surfacer Temperature）和地表组分温度LSCT（Land Surface Component Temperatures）分别驱动TSEB模型,估算了黑河流域不同土地覆盖类型下的瞬时地表通量,并利用流域内上、中、下游通量塔地面观测数据验证了两种模型估算的地表通量。结果表明：两种模型都在一定程度上高估了净辐射和潜热通量,在植被稀疏的高寒草甸以及河岸林土地覆被类型下,TSEB-PT模型表现更好,随着植被覆盖度的上升,TSEB-2T模型的优势更加明显。研究结果为黑河流域水资源合理利用提供一定的保障以及为水资源管理者提供流域尺度上更加准确的植被水分利用的估计值,并且为后期模型的优化提供了理论基础。     

基于极端随机树的闪电河流域土壤水分反演

土壤水分在地表动植物生存、大气—地表间的能量和物质循环中承担着重要的角色,对水循环、气候变化、农业监测、生态环境、地质灾害等应用指标的大面积监测具有重要意义。但由于土壤类型、土壤结构条件、地形特征、植被环境以及人类活动等因素的影响,土壤含水量的分布存在空间异质性特点,对较大区域(例如流域尺度)的土壤水分分布进行监测仍然十分困难。本文以闪电河流域为例,利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)反射率数据反演得到植被指数,并以相关植被指数VIs (Vegetation Indices)、地表温度LST (LandSurface Temperature)数据为输入参数,实测土壤水分数据为期望输出参数,发展了一种基于极端随机树的土壤水分反演方法。考虑到地表温度的不易测量性以及对区域土壤湿度监测的需求,本文使用短波红外转换反射率STR (Shortwave Infrared Transformed Reflectance)代替LST建立极端随机树模型,反演了覆盖闪电河流域的2°×2°区域的土壤湿度图。实验结果表明:(1)输入参数使用LST时,基于极端随机树的土壤湿度反演模型表现较好,其均方根误差为0.054 m~3m~(-3),相关系数为0.69,预测精度优于其他模型(支持向量机、随机森林);(2)输入参数使用STR时,预测结果的均方根误差为0.060 m~3m~(-3),相关系数为0.66,使用STR代替LST进行大面积土壤湿度预测具有可行性,土壤水分的空间分布与实际情况基本一致,能够满足一般的应用需求。     

利用AMSR-E微波辐射计对地表粗糙度参数的一种新标定方法

在利用微波辐射计进行对地观测的过程中，陆地表面特性参数（如土壤水分、土壤粗糙度和植被冠层）是土壤微波辐射的重要影响因素。地表粗糙度的标定对于利用微波辐射计数据反演地表参数而言是十分重要的工作。地表粗糙度参数（h和Q）随着观测频率而变化。通常的标定方法是，假设h的空间分布是变化的，Q在全球均一地分布，则在沙漠地区首先采取h=0的近似，再对Q进行标定。但是事实上，h和Q在全球的分布都是变化着的，这与地面环境状况有关。以AMSR—E数据为例，在对MPD1分析的基础上，推导给出了简单的、基于理论模型的参数厂。厂可以直接由观测亮温值计算得到，它是一个与土壤水分无关，仅与植被层含水量7．0，和土壤粗糙度σ有关的参量，因此它可以用于地表粗糙度的标定和对植被层含水量、植被生长／变化的估计。本文选择干旱季节里的北非地区，在没有对h采取任何假设的前提下，利用参数厂实现了对地表粗糙度参数h和σ的标定，并与原有标定方法的结果做了比较分析。     

综合莫兰指数和交叉小波的不均匀沉降量化分析

由于针对地面沉降不均匀态势的量化分析较少,采用永久散射体干涉测量(persistent scatterer inteferomotry,PSI)方法获取北京平原地面沉降信息。根据浅地表空间利用差异在沉降漏斗区选取5个典型区,基于空间自相关分析和小波分析方法,量化了各区地面沉降空间和时序不均匀程度。并研究了浅地表空间利用差异和地下水位变化对空间和时序不均匀沉降的影响。研究发现:①5个区域每年累计沉降量和时序沉降量的莫兰指数大小关系相同,均为I_5 I_3 I_1 I_2 I_4,结合浅地表空间利用情况,区域3和4不均匀沉降的影响因素较复杂,区域1,2和5沉降空间不均匀程度与空间利用复杂程度呈正相关;②各区地下水流场变化的波动大小和持续时间长短直接影响区域时序沉降不均匀程度。     

城市局部气候分区对地表温度的影响 ——以大连市区为例

以大连市区建筑数据、SPOT 5和Landsat 8遥感数据为基础，运用局部气候带分类、地表温度反演方法，研究大连市局部气候带分区类型和特征，进而分析不同局部气候带对城市地表温度的影响。研究结果表明：①大连市建筑类型高度主要为低层建筑、多层建筑和中高层建筑，建筑密度为中密度和较高密度，甘井子区分布大量森林绿地，中山区具有丰富的公园绿地；②地表温度整体偏高，空间上呈现东高西低的趋势，其中半数以上地区地表温度达到28℃~31℃，并且有超过1%的地区地表温度大于38℃，该区域出现极端高温；③同一建筑高度上，密度越大的建筑区域，地表温度越高；同一建筑密度，多层建筑高度覆盖区地表温度较高。森林绿地地表温度最低，公园绿地和社区绿地地表温度几乎一致，附属绿地地表温度最高。     

杭州湾南岸城市群热岛效应研究

以杭州湾南岸城市群为研究区,选取1990、2000和2011年3期Landsat-5 TM遥感影像进行地表温度反演,并采用密度分割法对反演的地表温度影像进行等级划分,对比分析各个时期地表温度分布的空间规律。再提取研究区山地以外的平坦区域,对前后不同时期的地表温度做差值运算,分析地表温度随时间的升降变化。最后提取研究区内的城市建成区,通过计算各时期的热岛比例指数来分析各城市热岛强度的变化情况。     

基于植被指数和地表温度特征空间的农业干旱监测模型研究综述

遥感技术是监测区域农业旱情时空变化的主要手段，其反演的植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)两个参数可以通过表征绿色植被对干旱胁迫生境的反应揭示土壤水分信息，反映作物受旱状况，但两者单独使用时均存在局限性。而基于植被指数和地表温度的二维特征空间综合了两个参数特有的生理生态意义，不仅可以指示作物受旱时的水热胁迫环境，同时揭示了作物在这种胁迫环境下表现出的症状，可有效提高农业干旱监测的精度和效率。本文在较为详细地阐述植被指数-地表温度特征空间评估农业旱情的原理基础上，综述了这方面有代表性的4个干旱监测模型，初步分析了影响这类模型特征空间的部分非土壤水分因子，并对它们在应用中的优缺点做了评述和总结，为今后此领域研究中需要关注的问题做了展望。     

MODIS短波红外水分胁迫指数及其在农业干旱监测中的适用性分析

植被土壤水分状态的微小变化能引起短波红外光谱反射率的巨大变化。利用MODIS第6波段和第7波段构建短波红外光谱特征空间,依据不同土地利用类型分析不同地物在光谱特征空间中的分布规律,提出MODIS短波红外水分胁迫指数MSIWSI。利用实测20 cm土壤相对湿度验证MSIWSI、EVI以及MPDI与实测数据相关性关系并对比分析不同指数敏感性,利用不同物候期春小麦土壤墒情分析MSIWSI指数适用性。研究结果表明:与其他指数相比,MSIWSI模型与实测土壤湿度的相关性更高;MSIWSI能够反映不同物候期春小麦土壤水分变化趋势,相关性都达到极显著性水平。     

遥感及其地球表面时空多变要素的区域尺度转换

阐明了遥感在获取时空多变要素中的作用和意义,同时利用遥感方法作出了空间变异较大的叶面积指数、地表温度和净辐射通量的区域分布。通过遥感方法与传统的区域表达方法的对比,讨论了传统的等值线方法及其区域要素计算和表达方法的不足,估算了利用空间差异较大的非均匀要素所作出的区域分布的可能误差。其步骤是： ①用遥感和生态网络观测数据相结合的方法作出几个要素的区域分布影像图; ②在影像图上标出单点生态站的观测数据; ③以图像处理的方法,作出不同范围的各种要素平均值和标准差; ④揭示单点站的观测数据和不同范围要素平均值的差异; ⑤分析用传统的等值线方法所作出的区域分布的可能误差。