基于EOS/MODIS资料的沙尘遥感监测模型研究

在EOS MODIS资料可见光波段光谱特性的深入分析的基础上，提出了一种完全用MODIS可见光波段监测沙尘信息的技术方法。充分利用MODIS资料可见光范围波段划分细致的特点，构造了不同的光谱特征判别函数作为决策树的分支，最后用决策树法成功地对几次沙尘暴过程进行了沙尘信息遥感监测。结果表明，该方法具有良好的效果和实用性。     

策勒绿洲植被覆盖动态变化遥感研究

使用经严格配准的2个时相的TM和HRV图像数据为基础底料编制规一化植被指数图（NDVI），根据策勒绿洲特有的生态环境特征，研究植被指数灰度级与盖度级的对应函数关系，将其转换成植被盖度图。最终利用植被盖度图像所提供的各盖度级的数量和空间分配状况来评价图像所包括时段，即1990年至1998年期间植被环境质量的变化，为该区域生态环境综合治理提供新的研究方法。     

中国东北样带NDVI的季节变化及其与气候因子的关系

NDVI是研究大尺度生态学问题一个非常有用的指数,它可以为估价全球植被动态模型提供足够的信息.中国东北样带是全球变化研究中首选样带之一,本文分析了分辨率为1km×1km的NDVI年内季节变化的两个特征值:年均NDVI(NDVI-I)和NDVI年内极差(NDVI-MM)在样带内5种不同植被类型间的变化及其与年平均气温和降水量之间的相关关系.结果表明,NDVI具有明显的季节变化格局,NDVI-I和NDVI-MM由东到西均呈下降趋势,NDVI-I与降水量具有显著的线性回归关系,降水量能够解释NDVI-I和NDVI-MM空间变异的绝大部分.这一结果说明NDVI反映了植被沿环境梯度的时空变化格局,可用于监测样带植被对气候变化的响应.     

遥感数据的遗传-超平面分割算法

在传统的采用超平面作为判别边界的分割方法中，使用统计学的方法确定类判别界面，当区域间的统计值大于区域内的统计值时，就会出现类判决界面难于确定的问题。遗传算法的特点是进行全局优化搜索，利用这种算法优势可以解决传统算法难以解决的超平面空间定位问题，从而解决类判决界面的确定问题。通过EOS／MODIS图像数据的分割对该方法作了详细的介绍，其分类精度明显高于统计学分类方法。     

全国干旱遥感监测运行系统的研制

该研究利用1981－1994的NOAA AVHRR 8km分辨率的NDVI资料，以及对应时段全国102个固定农业观测站的20cm深的土壤湿度资料，建立了植被状态指数（VCI）与土壤湿度之间的统计模型，由土壤湿度旱情等级标准来换算出每旬用VCI进行干旱监测的旱情等级标准，以确定出全国的旬旱情分布状况，在此工作的基础上建成了“全国干旱遥感则运行系统”，该运行系统使遥感手段监测全国干旱成为可能，将能提供每年3－9月每旬全国的干旱监测情况，为国家有关决策部门提供干旱减灾的决策依据。     

基于资源卫星图像对NDVI进行大气修正的一种简单方法

在遥感应用领域，植被指数己被广泛用来定性和定量表征植被覆盖度及其生长状况。由于大气变化的影响，使植被指数未能真实反映地表植被的真实分布状况，造成其应用的局限性。提出了一种简易方法，仅通过中巴资源卫星(CBERS：China Brazil Environment Resoure Satellite)图像的第3、第4波段中的水体，推算卫星接收到的大气程辐射，消除了大气对归一化植被指数(NDVI：Normalized Differece Vege—tation Index)的影响，减小植被指数所受的大气影响。应用结果表明，该方法能使植被指数较好地反映植被的生长及分布状况。     

气象卫星观测资料的分析在城市区域气象环境研究中的应用

目前 ,我国气象部门相当普遍地拥有气象卫星观测资料 ,但是 ,这些资料如何在城市气象服务以及为城市建设规划等方面的决策研究中发挥作用 ,急待进一步研究并开展工作。本文试图通过合理的反演处理 ,给出卫星观测对地面温度的测量结果 ,由此可比较细致地分析了解地面热状况及其与土地利用类型 ,地面覆盖性质等的关系。本文利用有限的 NOAA- AVHRR气象卫星遥感资料 ,采用修正的 Ulivieri分裂窗方法反演出同期的地表温度场 ,通过对北京地区的卫星观测资料进行算例分析 ,揭示出一个 2 0 0 km× 2 0 0 km范围内的地面温度分布特征。反演结果可以明显地揭示出城市热岛现象的变化规律 ,并且能较为清楚地反映出相对的高温区和低温区     

用MODIS遥感资料分析四川盆地气溶胶光学厚度时空分布特征

利用MODIS卫星遥感光学厚度产品，分析了四川盆地光学厚度分布和季节变化特征。由于受沙尘天气的影响，春季四川盆地具有最大的平均光学厚度。盆地内几个大值区中，西部成都一带的中心常年维持，季节变化小；南部中心位于宜宾到重庆沿长江流域一带；东部南充到重庆间的大值中心，季节变化大，在夏季消失。光学厚度分布和季节变化的数据结果为研究区域气候变化提供了依据。     

用EOS MODIS和MISR数据计算全球BRDF和反照率(英文)

用空间分辨率为１ｋｍ的ＭＯＤＩＳ和ＭＩＳＲ数据可计算１６天ＢＲＤＦ和反照率产品，该文证明了在多数采样条件下，用ＭＯＤＩＳ／ＭＩＳＲ角度采样的ＢＲＤＦ和反照率反演精度在５到１０个百分点以内。