卫星遥感在陕西沙尘天气监测中的应用

利用空间特征分析方法,通过对裸露地表、云、沙尘区的反射率和亮度温度进行对比分析,得出其各自不同的遥感判识指标,探索了一种用极轨气象卫星监测沙尘天气的方法,并对沙尘天气的成因进行了初步分析.     

极轨气象卫星(HRPT)接收系统程序控制定时器

国家卫星气象中心开发的极轨气象卫星ＨＲＰＴ接收处理系统在实现了无人值守后 ,大大减轻了值班人员的工作量 ,提高了工作效率 ,受到了用户的欢迎。但在实际运行中也暴露出了一些问题 ,如 :有的ＨＲＰＴ站的天线控制器不能胜任连续加电致使天线控制驱动器损坏较为频繁。为了有效降低天线控制器的故障发生率 ,确保ＨＲＰＴ系统在无人值守状态下能正常运行 ,我们在ＨＲＰＴ接收系统中加入自行设计、制作的程序控制定时器 ,借以实现ＨＲＰＴ系统的天线控制分机只有在ＨＲＰＴ系统实时接收时才接通电源。1　设计原理由于天线控制驱动器的电源取…     

EOS/MODIS资料在渭河洪涝动态监测中的应用

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,提出了一种用于洪涝灾害监测的遥感资料处理流程和量化判识指标及淹没面积估算方法.并在2003年渭河流域洪涝灾害的监测中进行了实际应用,效果良好.     

基于Sentinel-3条件植被温度指数的关中平原干旱监测

基于Sentinel-3数据计算多年条件植被温度指数（IVTC）,并进行近实时定量干旱监测,以陕西省关中平原为研究区,在单年Sentinel-3数据的基础上综合多年Terra MODIS数据计算多年Sentinel-3 IVTC,进而实现研究区的干旱监测。研究结果表明,基于单年Terra MODIS IVTC与多年Terra MODIS IVTC之间的线性回归模型计算关中平原的多年Sentinel-3 IVTC是可行的,并且计算的旬尺度多年Sentinel-3 IVTC与近20 d累积降水量具有较高的相关性,相关系数（R2）达到065,展现了较高的近实时定量干旱监测能力。     

微机远程终端的安装与维护

1硬件安装与维护1．1调制解调器的安装与设置现在市场上调制解调器MODEM的种类很多，从安装形式上分有内置式的和外置式的，从传输速率上分有低速MODEM和高速MODEM。最好选用速度较高的MODEM。从功能和费用角度考虑，相同速率的MODEM，内置式的功能往往稍逊于外登式，价格也相对低廉一些，用户应根据功能需要和硬件条件，选择合适的MODEM。外置式MODEM的安装比较简单，选择一个串口，连接好MODEM与PC的电缆和电话线后，一般即可工作。而内置卡式MODEM的安装相对比较复杂，尤其在用户微机内插卡较多时，时常涉及DIP开关…     

省级MODIS植被指数序列的建立与应用

本文采用安德森分级采样直接获得的大气气溶胶质量密度换算成数密度。在此基础上,根据气溶胶数密度谱分布,验证了大气气溶胶的Junge谱与分段三参数谱相结合的谱模式。并且在得出气溶胶粒子谱基础上计算了大气气溶胶的散射、消光、吸收系数。     

EOS/MODIS遥感数据的接收与处理

EOS即地球观测系统 ,是美国国家航空航天局 ( NASA)针对全球变化研究对建立长期的数据采集系统的实际需求而规划实施的计划。地球观测卫星系列是最基本和最重要的环节 ,EOS卫星系列计划由 1 0颗卫星组成 ,并在今后的 1 0 a内陆续发射上天 ,构成连续 1 5 a的数据采集系统 ,其规模在地球观测卫星发展史上是空前的。1 999-1 2 - 1 8,EOS系统的“旗舰” - Terra卫星 ( EOS-AM1 ) ,发射上天。MODIS是 Terra卫星的主要探测仪器 ,也是唯一直接广播的对地观测仪器。MODIS提供了对云、气溶胶、辐射收支平衡 ,以及对通过能量、二氧化碳、…     

条件植被温度指数的多尺度特性分析与应用

基于2008-2013年关中平原冬小麦单产数据和条件植被温度指数（vegetation temperature condition index,VTCI）的干旱监测结果,分别采用Morlet、Mexican Hat和Paul（m=4）3种非正交小波的功率谱分析冬小麦单产和主要生育期VTCI和单产的多时间尺度特征,借助小波互相关度进一步确定两个时间序列在时频域局部相关的密切程度,并以此构建主要生育期加权VTCI与冬小麦单产间的线性回归模型。结果表明,基于同一小波函数确定的主要生育期VTCI的振荡能量不同,而基于不同小波函数确定的同一生育期VTCI的主振荡周期及其与单产对应的小波互相关系数也存在差异,但各生育时期VTCI均存在着6 a左右的主振荡周期。基于Paul（m=4）小波的各生育时期VTCI与单产时间序列的多尺度相关性分析的效果最佳（R2=0.521）,且Paul（m=4）对应的模型的单产估测结果与实测单产的平均相对误差较之于Morlet和Mexican Hat小波函数获得的相对误差分别降低了0.78%和0.30%,表明Paul（m=4）小波函数能更好地用于干旱对冬小麦单产的影响评估研究,也可用于多尺度的干旱影响评估研究。     

利用双变量同化与PCA-Copula法的冬小麦单产估测

为了进一步提高冬小麦产量估测的精度,基于集合卡尔曼滤波算法和粒子滤波（particle filter, PF）算法,对CERES–Wheat模型模拟的冬小麦主要生育期条件植被温度指数（vegetation temperature condition index,VTCI）、叶面积指数（leaf area index, LAI）和中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer, MODIS）数据反演的VTCI、LAI进行同化,利用主成分分析与Copula函数结合的方法构建单变量和双变量的综合长势监测指标,建立冬小麦单产估测模型,并通过对比分析选择最优模型,对2017—2020年关中平原的冬小麦单产进行估测。结果表明,单点尺度的同化VTCI、同化LAI均能综合反映MODIS观测值和模型模拟值的变化特征,且PF算法具有更好的同化效果;区域尺度下利用PF算法得到的同化VTCI和LAI所构建的双变量估产模型精度最高,与未同化VTCI和LAI构建的估产模型精度相比,研究区各县（区）的冬小麦估测单产与实际单产的均方根误差降低了56.25 kg/hm2,平均相对误差降低了1.51%,表明该模型能有效提高产量估测的精度,应用该模型进行大范围的冬小麦产量估测具有较好的适用性。