利用静止气象卫星资料遥感监测植被、积雪和土壤墒情的研究

借鉴极轨气象卫星遥感监测植被雪被和土壤墒情的研究成果，通过静止气象卫星探测通道特性分析和各通道探测值与地面植被生物量、雪被和土壤墒情状况的相关分析，找到了可以较好反映地面植被、雪被和土壤墒情状况的监测指标。实地考察验证以及与极轨气象卫星遥感监测结果的对比分析表明，静止气象卫星资料可以用于遥感监测植被、雪被和土壤墒情的宏观状况。     

遥感技术在土壤墒情监测中的应用

文章利用2005年3月28~30日和4月26~30日极轨气象卫星NOAA—16白天和夜间两个时次的遥感监测数据,计算出可以反映地表热特性的土壤热惯量,制作出全区各盟市的土壤墒情遥感监测产品图。并对图像进行拼接和增强等技术处理,然后对2005年春季内蒙古土壤墒情的分布状况进行分析。     

土壤墒情的监测方法

文章按地面实测、遥感监测和实测与遥感结合三类方法，分别简要地介绍了土壤墒情监测常用的方法。对1997年春播前全区土壤墒情进行了监测分析，统计分析了各盟市各类墒面积百分比，并绘制了全区土壤墒情分布状况图。     

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。     

用遥感植被供水指数监测贵州干旱

应用ＮＯＡＡ气象卫星ＡＶＨＲＲ通道１,２,４数据建立了植被供水系数（ＶＳＷＩ）监测贵州干旱遥感模型,确定了ＶＳＷＩ遥感图上干旱指标和干旱面积,并与地面干旱指数确定的旱情作了比较,建立了植被供水指数和地面干旱指数之间的回归方程。     

基于遥感与GIS集成的土壤墒情监测服务系统

遥感与GIS集成土壤墒情监测服务系统运行于Windows平台,基于遥感与GIS集成技术,利用热惯量法、植被缺水指数法、植被温度条件指数法和单时相资料回归法等多种模式计算土壤含水量。在遥感监测与墒情分析中考虑背景地理信息的影响,提高了遥感墒情监测的精度和服务水平。该系统具有多种墒情模式计算、图像显示、图像叠加、统计分析、模板处理和输出等功能。应用该系统得出的2005年4月河南省遥感墒情分布图和干旱面积与实测结果基本一致。     

植被指数差异在干旱遥感监测中的应用

利用2001、2002年春季降水和土壤墒情及NOAA／AVHRR气象卫星资料，分析了不同年的植被指数差异与同期降水量和土壤相对湿度差异的关系，结果表明，年际间植被指数的差异可以明显地反映作物受早程度的差异，此方法可以用来定性地分析年际间的干旱程度和受早范围。     

基于植被供水指数的农田干旱遥感监测研究

应用1995-2000年NOAA卫星资料，结合广西贵港市的数字化土地利用信息，通过时序分析方法找出典型作物代表区，并计算各典型代表区的平均、最大、最小VSWI（Vegetation Supply Water Index；植被供水指数）特征值，归纳分析水田和旱地的干旱指标，继而根据典型代表区的平均VSWI值划分旱情等级，生成农田旱情遥感图像，评估干旱情况。试验表明，该方法可用于湿润、半湿润地区的农田干旱遥感监测。     

利用气象卫星监测土壤墒情方法的改进

在利用气象卫星监测土壤墒情已有研究成果的基础上，进一步分析和探讨原有墒情监测指数存在的问题和主要干扰因子，并找到了各主要干扰因子的量化表达式（或代表量）。然后分别用太阳辐射总量，地面吸热能力和大气状况因子的表达式，对干旱指数及表观热惯量进行了订正处理，形成了考虑多因子的土壤墒情监测指数，增加了遥感监测结果的时空可比性，改进了土壤墒情的监测效果。     

试用极轨气象卫星遥感监测土壤墒情

讨论了用极轨气象卫星资料监测表层土壤湿度的方法。在建立土壤湿度与卫星遥感资料的关系时，为了消除土壤条件的影响，把全省分为４个区域来研究。考虑了气候条件，植被状况不同的影响，并给出了简单的订正方法，同时也给出了卫星资料的重新地理校正，资料的输出及存储方法等。     

卫星被动微波遥感土壤湿度研究进展

土壤湿度是控制陆地和大气间水分和能量交换过程的重要变量,而被动微波遥感是众多监测土壤湿度技术中最有效的手段之一。文中概述了被动微波反演土壤湿度的物理原理,重点介绍了被动微波反演土壤湿度的主要模型。在对不同模型进行比较分析后,基于不同传感器类型分别列举了当今发展较完善的3个典型算法：①Njoku和Li基于AMSR的多通道同时反演土壤湿度、土壤温度、植被含水量的方法;②Owe等基于SMMR利用极化差异指数同时反演土壤湿度和植被光学厚度2个参数的方法;③Wen等基于SSM／I同时反演土壤湿度和土壤温度的方法。对被动微波遥感土壤湿度研究中目前所存在的问题和发展前景进行了一些探讨。     

应用先进微波探测器AMSU资料遥感反演春季陆地表层湿度

利用先进微波探测器(AMSU)正演快速微波辐射传输模型,完成了AMSU 窗区通道亮温与地表温湿特征的相关性分析,根据模拟计算结果改进了现有业务上反演地表微波辐射率的统计分析方法,得到适用于我国非冻土积雪覆盖地区地表微波辐射率反演的指数分析模型;进一步通过地表微波辐射传输模型迭代反演得到土壤体积含水量信息.2001年相互匹配的AMSU资料和地面农业气象观测站地表相对湿度观测结果的对比分析表明二者间具有一定的相关性.利用2002年3月和2003年3月的AMSU资料,反演了我国陆地区域地表湿度;连续两年春季地表湿度反演结果的对比分析表明,与2002年春季相比,2003年我国北方沙尘暴发生源区地表湿度反演值普遍偏高,潮湿的下垫面特征与沙尘暴发生频次的减少之间有一定的对应关系.试验结果表明,利用AMSU遥感资料可以获取大范围陆地表层湿度信息,进行区域尺度陆地表层湿度特征的动态分析,为我国沙尘暴监测分析提供陆地表层湿度基础信息.     

一种由卫星遥感资料获得的修正的土壤调整植被指数

目前,通过卫星遥感资料确定区域面上植被分布、类型的研究受到许多实用领域的普遍重视,并由此提出了许多形式不同的植被指数。由于土壤背景噪声是造成植被指数不确定的重要原因之一,为此不同学者在标准化差值植被指数的基础上提出了多种旨在能消弱土壤背景噪声的土壤调整植被指数,如权重差值植被指数、土壤调整植被指数和转化土壤调整植被指数等等。这些植被指数不同程度上消弱了土壤背景噪声,但是必须预先已知下垫面植被的密度分布或覆盖百分比,也就是说仅适合于求解某一小范围植被覆盖变化较小下垫面上的植被指数,而且其动态范围也偏小。本文提出了一种修正的土壤调整植被指数,土壤调整因子由植被指数自身调整,不需要其它辅助信息。计算结果表明其动态范围较大,与最佳土壤调整因子下的土壤调整植被指数差异小,因此对应用卫星遥感资料求解区域面上土壤调整植被指数极其有效。     

陕北植被变化遥感监测及对径流的影响

陕北北部是我国水土流失最为严重的地区,年输入黄河的泥沙量占全河的38%。1999年实施退耕还林草工程后,退耕还林草面积达9617.2 km2。利用1998-2004年NOAA卫星遥感资料,计算陕北北部地区归一化植被指数,发现陕北植被指数增幅在50%-200%之间,其中吴旗县增幅最大。对延安北部及榆林市1998-2004年降水量资料分析,得出植被指数增加是退耕还林草工程初见成效,不是由于降水变化引起的。利用1980-2004年吴旗县气象站观测的降水量和水文站所测径流量进行时间序列相关分析、典型年对比分析,得出该县植被变化对年径流量产生了影响,年径流量和泥沙量减少近一半,对保持水土有积极意义。     

西北地区陆地生态系统植被状态参数业务化遥感研究

植被指数(NDVI)和叶面积指数(LAI)是两个非常重要的陆地生态系统植被状态参数.我们首先利用最大值(MVC)合成方法使用先进遥感数据如MODIS、AVHRR3等得到旬合成植被指数(NDVI),然后利用最新的经验方法针对不同的陆地生态系统类型反演得到叶面积指数,重点研究了我国沙尘暴发生频率较高的我国西北地区植被覆被状态及其变化情况.植被指数能够反映区域,乃至全球范围植被年季状态,用于监测陆地生态系统植物光合作用活动及其变化.植被指数作为一个基础参数能够用于计算反演更高级别的陆地生态系统状态参数.叶面积指数直接影响植被的光合作用,蒸腾作用的变化和陆面过程的能量平衡状态.在沙尘暴预测研究中使用的起沙过程模型需要将叶面积指数作为一个关键输入变量,另外,绝大多数生态过程模型模拟碳、水循环时也都需要将叶面积指数作为一个非常重要的输入变量.我们总结了最新的叶面积指数经验反演方法,针对6钟不同的陆地生态系统类型应用不同经验模型计算得到了叶面积指数.     

卫星遥感技术在评估洪涝区地力受损程度中的应用

通过植被指数曲线图与植被指数数字化图的分析，对受灾耕地作物长势与地力进行宏观评估，为灾区的国土整治提供科学依据。     

黄淮平原不同土壤类型不同作物的土壤墒情指标研究

利用多年多点高密度、大样本,不同土壤类型、不同作物和不同发育阶段10~50 cm土壤测墒资料及多年冬小麦、夏玉米生理观测资料,用建立回归方程、最优分割法、点图法、保证率法、平均值法等多种统计方法集成,并考虑土壤水分对作物生理的影响,得出6种土壤类型冬小麦和夏玉米2种作物4个主要发育阶段的重旱、轻旱、适宜、偏湿4个土壤墒情等级指标。把确定的指标,输入到卫星遥感墒情监测系统的指标模板中,可提供更接近实际、宏观的遥感土壤墒情分布情况和作物受旱面积。     

干旱遥感监测方法研究进展

本文对国内外学者在干旱遥感监测方面所做的工作进行了总结。根据选取资料的不同,将国外进行干旱遥感监测的情况归纳为5类,分别介绍了主要方法及其进展。同时,对国内开展干旱遥感监测的情况从空间尺度、时间尺度、监测手段、监测方法等4个方面进行了分析,并讨论了干旱遥感监测在实际应用中存在的问题。