基于表观电导率与实测光谱的干旱区湿地土壤盐分监测

以新疆艾比湖滨盐渍化土壤为对象,利用磁感应电导仪和光谱仪测得的盐渍土表观电导率和可见光/近红外光谱数据,选取与EM38解译的土壤盐分相关性最好的光谱变换形式和特征波长,分别建立多元逐步回归、偏最小二乘回归和支持向量回归的土壤盐分监测模型。结果表明：（1）表观电导率两种模式相结合建立的盐分含量解译模型的拟合优度达到0.91,即在该区域内电磁感应技术可用于土壤盐分含量的间接监测。（2）一阶微分处理优于二阶微分,经一阶微分变换后的光谱可以较好地预测土壤盐分含量。（3）3种建模方法中,支持向量回归的建模精度最高,偏最小二乘回归和多元逐步回归次之。干旱区湖滨湿地土壤盐分含量的估测模型宜选取基于平滑后的原始一阶微分光谱数据建立的支持向量回归模型。     

基于NDSI-Albedo特征空间的MODIS积雪丰度信息反演方法研究

积雪是新疆地区重要的水源补给,是冰冻和融雪洪水灾害的直接原因,也是水资源管理、气候变化、灾害防治和融雪模拟预报的主要参数。针对多种积雪信息提取方法的优缺点,提出运用特征空间方法,构建积雪丰度反演模型,并与支持向量机提取积雪丰度进行精度对比分析,NA模型方法的相关系数（R²）值比支持向量机方法高2.4百分点,而均方根误差（RMSE）提高了0.106。结果表明：利用归一化差分积雪指数（NDSI）和反照率（Albedo）建立二维特征空间反演积雪丰度的方法是可行的,并且提取精度优于支持向量机（SVM）方法。因此,该方法对水资源管理、气候变化以及洪水模拟预测等方面的研究具有一定参考意义。     

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。     

塔里木盆地南缘绿洲荒漠化动态变化遥感研究——以策勒县为例

根据遥感调查结果，论述塔里木南部地区策勒县荒漠化动态变化的特征及分布规律。在揭示规律之前，利用地面控制点对1977年，1990年，1998年三个不同时期的多源卫星遥感数据（MSS，HRV，TM）进行精确配准，并对多源卫星遥感图像数据复合进行了研究。在野外调研的基础上应用PCI软件进行图像数据处理，编制了策勒地区不同年代的土地分类及土地类型动态变化图；通过不同时期遥感图像中荒漠化环境要素的对比分析，研究了策勒县周围地区近21年的荒漠化动态变化规律，从自然和人文因素两个方面分析探讨了荒漠化发展的趋势。     

“一带一路”国家和地区百年尺度干旱化特征分析

为了充分了解“一带一路”国家和地区百年的干旱变化规律和趋势,探索其干湿变化情况,本文利用标准化降水蒸散指数SPEI（Standardized Precipitation Evaporation Index）1901-2013年12个月和3个月尺度的0.5°×0.5°数据,结合线性趋势、PCA主成分分析、Mann-Kenndall非参数检验和小波分析等方法研究多时间尺度下干旱趋势和周期变化特征。结果表明,研究区百年尺度内（1901-2013）干旱指数和面积呈现波动上升趋势,但干旱化进程缓慢,60%以上地区呈现缓慢变湿趋势,SPEI指数发生显著上升地区面积百分比为25.38%,发生显著下降地区面积仅占12.02%。MK检验和PCA分析均显示15°~35°N的中低纬度地区干旱化程度最为严重,主要地区为北非及阿拉伯半岛、伊朗高原,常年呈现显著干旱状态,而俄罗斯、哈萨克斯坦、印度半岛以及中国和蒙古两国干湿变化季节性特征明显。基于Morlet小波分析的周期分析显示,年际和季节SPEI指数的周期特征既具有相似性,又存在一定的差异性,尺度越小干湿变化交替越明显,尺度越大虽有全局特征但所展示的周期不能通过显著性检验,最终得到可用显著周期年际SPEI变化显著尺度为2~4 a,干旱特征在此尺度的周期中时间变化显著。     

亚洲中部干旱区积雪时空变异遥感分析

亚洲中部干旱区的大尺度遥感积雪信息研究,可在跨界河流水资源分配利用方面提供数据支持,对国家重大战略的生态安全保障有重要作用。采用数据融合方法,将MOD10A2和MYD10A2数据进行融合去云处理,结合气象站点积雪数据评估去云后的积雪识别精度;提取积雪覆盖率(SCP)与积雪日数(SCD)信息,分析SCP与SCD年际、年内变化差异;结合数字高程模型,分析不同高程带下SCP的时空变化规律。结果表明:(1)MOD10A2与MYD10A2融合去云处理,可有效去除云的干扰,准确提取亚洲中部干旱区积雪变化信息。(2)年内SCP最大值范围为55.7%~77.4%,最小值范围为1.6%~2.9%,融雪期SCP下降速率具有明显地域差异,总体SCP呈缓慢增加趋势。(3)总体SCD呈略微下降趋势,32.2%的区域呈下降趋势,30.9%的区域呈增加趋势,36.9%的区域保持稳定不变。(4)海拔1 000 m以下,SCP年内随季节变化呈U型,年际变化显著;1 000~4 000 m区域,SCP年内均随季节的变化呈现出V型,年际变化呈现出稳定性波动;6 000 m以上为永久性积雪,季节、时空变化差异性均不明显。     

MODIS和Landsat时空融合影像在土壤盐渍化监测中的适用性研究——以渭干河—库车河三角洲绿洲为例

土壤盐渍化的遥感监测依赖于高时空分辨率影像,但受经费预算、卫星回访周期及天气的影响,高时空分辨率的遥感影像较难获取,这就限制了根据采样时间来获取对应时期遥感影像进行土壤盐渍化监测反演的应用。为此,提出融合MODIS和Landsat影像生成高时空分辨率影像来提取土壤盐渍化信息,为时空影像进行土壤盐渍化监测研究提供数据参考。以渭干河—库车河绿洲为研究区,利用增强型时空自适应融合率反射模型（Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM）和灵活的时空融合模型（Flexible spatiotemporal data fusion,FSDAF）,对MODIS和Landsat影像进行时空融合,并基于融合影像数据构建了关于土壤电导率（EC）的随机森林（RF）预测模型,对比分析时空融合影像应用于土壤盐渍化遥感监测的适用性。结果表明：ESTARFM融合影像的特征波段反射率与Landsat验证影像对应波段反射率一致性决定系数R²（Red）=0.8066、R²（SWIR2）=0.8444;FSDAF融合影像的特征波段与Landsat验证影像对应波段反射率一致性决定系数R²（Red）=0.6999、R²（SWIR2）=0.7493;基于ESTARFM融合影像构建的EC值预测模型精度最高,R²=0.9268,基于FSDAF融合影像构建的EC值预测模型精度良好,R²=0.8987,基于验证影像构建的EC值预测模型R²=0.9103; ESTARFM模型的融合精度高于FSDAF模型,并且基于融合影像构建的EC值预测模型效果良好。     

MODIS MAIAC高分辨率气溶胶光学厚度产品在干旱区的适用性研究

多角度大气校正MAIAC(Multiangle Implementation of Atmospheric Correction)是一种新的获取高分辨率气溶胶光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)的通用算法，其空间分辨率高达1 km，在改善陆地暗表面和亮表面AOD反演方面具有很大潜力，但在资料稀缺的干旱区的适用性尚不可知。基于此，利用2000年—2019年AERONET气溶胶站点观测数据，对干旱背景下的MAIAC AOD开展适用性评价。结果表明：大量的MAIAC和AERONET AOD匹配显示了MAIAC AOD在不同时间尺度和下垫面类型都具有较好的信息表征能力。MAIAC AOD在月、季和年尺度上都具有良好的应用前景，总体效果呈现出较好的适用性（R2=0.821,RMSE=0.117），但存在轻微的低估现象。MAIAC AOD在4种典型地表都具有良好的应用优势，其中草地有效匹配数据最多并呈现高估现象，建筑用地受气溶胶模型影响最大，农田受地表反射率干扰强烈且低估最明显（Below EE=46.5%）。MAIAC AOD双星观测Terra和Aqua准确性较为一致，R...