基于植被覆盖度-地表温度的深层土壤湿度遥感反演

利用MODIS影像数据,在地表温度和植被覆盖度（Ts／Ft）特征空间基础上反演了江苏省仪征地区2004年5月、9月和11月40cm土壤湿度。反演结果显示,5月土壤湿度值最大,9月次之,11月最小。5月土壤湿度高值区主要位于南部靠近长江沿岸地区和北部谷底平原地区,低值区主要位于中部缓岗丘陵地区。利用实测资料进行模型检验表明,本研究反演出的土壤湿度精度较高,遥感反演的40cm土壤湿度的平均相对误差达7．6％。     

利用温度植被干旱指数反演伊犁博州地区土壤湿度

利用MODIS合成产品数据MOD11A2和MOD13A2获取的归一化植被指数（NDVI）和陆地表面温度（LST）构建Ts—NDVI特征空间,并把该特征空间计算的温度植被干旱指数（TVDI）作为土壤湿度指标。利用该指标反演伊犁博州地区6～8月3个月份每8d的土壤湿度。然后将土壤湿度分为5级,进而得到该时段伊犁博州地区土壤湿度空间分布特征。     

近十年南京城市热岛演变的遥感研究

利用２０００—２００８年南京夏季晴空天气的ＭＯＤＩＳ地表温度产品（代码为‘ＭＯＤ１１Ａ２’）及同期ＭＯＤＩＳＬ１Ｂ资料,采用劈窗算法反演生成地表温度,对比分析了南京城市热岛时空变化特征、热岛区面积变化情况,同时通过与台站地表温度的对比,评估了ＭＯＤＩＳ资料的反演精度．结果表明：１）ＭＯＤ１１Ａ２资料的精度略高于ＭＯＤＩＳＬ１Ｂ反演资料,ＭＯ ＤＩＳ资料的地温的空间分布型态与实际接近;２）基于ＭＯＤ１１Ａ２数据和基于ＭＯ ＤＩＳＬ１Ｂ数据的地表温度在２０００—２００８年都反映了南京的热岛效应,热岛区主要分布在主城区、大厂区和江宁区,总体呈“摊饼式”扩大趋势,但基于ＭＯＤＩＳＬ１Ｂ数据的热岛范围扩大比基于ＭＯＤ１１Ａ２数据的明显很多;３）南京夏季热岛区面积在２０００—２００８年起伏增加,基于ＭＯＤ１１Ａ２数据和基于ＭＯＤＩＳＬ１Ｂ数据的增长趋势分别为５０２１３ｋｍ２／ａ、９９９３ｋｍ２／ａ     

基于多源遥感数据的辽宁地表温度反演及空间分布研究

以辽宁地表温度为研究对象,采用普适性单通道算法,利用FY-3A/MERSI数据,并结合MODIS 1000 m分辨率数据,反演了2009年和2010年4-9月间10个时次晴空或局部晴空时的地表温度。结果表明：计算验证了模型的反演精度与同期NASA所发布MODIS地表温度产品的精度相当,其结果与相应的56个气象站点的实际观测数据相一致。多源遥感数据的综合应用,可获得较合理的地表温度反演结果;不同土地覆盖类型间地表温度的高低在相同时间内存在显著差异;研究期内,林地、水田、旱地和建设用地的NDVI与地表温度具有负相关性。综合利用遥感、地理信息系统技术,可以表征地表温度与土地利用类型以及地表温度与归一化植被指数(NDVI)之间的关系。     

基于Landsat ETM+影像的干旱半干旱地区地表温度反演研究与分析

利用武威地区2008年5月30目的Landsat ETM＋第六波段数据。经过大气和比辐射率校正后,运用单窗算法反演武威地区地表温度,得出该地区夏季地面温度场的分布规律。结果表明,冰川表面温度最低,针叶林及绿洲次之,沙漠最高,地表温度以绿洲为中心从里到外呈带状分布。并运用归一化植被指数（NDVI）计算该地区植被覆盖度（Fg）,进一步研究植被盖度及归一化植被指数与地表温度的相互关系,结果表明几种典型地物随NDVI值的减小,温度呈递增关系,植被盖度与地袁温度成线性负相关。     

1982～2006年中国东部植被覆盖度的变化

陆地植被是影响地表水热通量,乃至气候的重要因素,植被覆盖度是气候模式（陆面过程模型）中的关键参数。为更全面认识中国东部植被覆盖度变化的时空特征,以便于今后研究陆地植被变化对气候的反馈效应,利用NOAA AVHRR-NDVI数据集,采用像元二分模型法,计算了中国东部（105°E以东）1982～2006年的植被覆盖度,并对其空间分布特征与时间演变过程进行了分析。结果表明：（1）研究区多年平均植被覆盖度为0～84.2%,呈现南高北低、东高西低的空间分布特征,南北差异在冬季最大,夏季最小;（2）森林、灌丛、农业植被和草原的年平均植被覆盖度依次减小,分别是49.9%、44.7%、40.4%和31.1%,并且植被覆盖度的季节变幅也依植被类型而异,其中森林的季节变幅最大,达31.5%,其次是灌丛,为27.7%,草原的季节变幅最小,为15.3%;（3）1982～2006年中国东部超过74%的地区植被覆盖度呈增加趋势,其中黄淮海平原、关中地区以及东北平原增幅相对较大,前两个地区主要表现为春季和冬季增加,后一地区则主要表现为夏季和秋季增加;在植被覆盖度降低的区域中,长三角、珠三角的降低趋势最强。上述结论为进一步研究中国东部地-气相互作用提供了科学基础。     

基于TVDI的西藏地区旱情遥感监测

西藏大部分地区属干旱或重干旱区,干旱发生较为频繁,是影响农牧业生产最严重的灾害之一。文章利用拉萨接收站的中分辨率成像光谱仪(MODIS)资料提取的归一化植被指数(NDVI)和地表温度(ST),构建ST-IND-VI特征空间,依据该特征空间设计的温度植被旱情指数作为旱情指标,找出适合该地区的旱情判别模式,以2005～2008年6～7月同时段西藏地区卫星资料、气象旱情监测结果以及土壤相对湿度观测数据为例,进行旱情对比分析。结果表明,利用温度植被旱情指数(TVDI)法对西藏地区进行夏季干旱动态监测是可行的。     

安徽省植被和地表温度季节变化及空间分布特征

卫星遥感广泛应用于宏观、大范围、动态连续的植被和地表温度监测研究。利用2001—2008年MODIS卫星遥感资料, 分析了安徽省归一化植被指数 (NDVI) 和地表温度 (LST) 的季节、月变化和空间分布特征,探讨了代表城市区域的NDVI和LST时空分布及其相关性。结果表明:安徽省NDVI和LST季节变化显著,具有典型地域特征;受当地气候影响,植被、农作物类型地域差异较大,导致LST季节变化以及空间分布不同;城市中心向郊区过渡时,植被覆盖度在不断增加,伴随着NDVI的增加,LST下降;城市LST明显高于郊区值,呈现热岛效应。研究表明,当地气候和植被分布共同决定了LST的分布状况,这将为安徽省合理进行农业区划、科学监测生态环境以及有效评估土地利用与热岛效应提供重要参考依据。     

基于卫星遥感的植被NDVI对气候变化响应的研究进展

回顾了以往植被对气候响应的有关研究,从此类研究常使用的数据、方法及获取的结论3个方面进行了分析,重点阐述了归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）对降水、温度和辐射等气候因子的响应特征,并探讨了未来的发展趋势。结果表明,植被NDVI对降水的显著响应往往出现在干旱半干旱地区和干湿季气候差异明显地区,且具有一定的滞后特征,滞后的时间尺度与局地条件关系密切;温度成为植被NDVI 控制因子的情况常出现在温带或寒温带地区,与对降水的滞后响应相比,植被对于温度的滞后响应并不是特别明显;辐射对于植被的主导影响主要出现在低纬度的部分区域、高云量区域和高纬度地区的特定时间段内。认为量化人类在植被对气候变化响应过程中的作用,全球变暖情形下植被对气候响应特征的深入分析,以及植被受气候影响的多尺度特征可能是以后此类研究的发展方向。     

基于遥感与地理信息系统支持下的地表植被特征参数反演

利用Sellers等对于不同植被类型在观测的基础上已经建立起来的光合作用有效辐射吸收系数(FPAR)或叶面积指数(LAI)与归一化标准植被指数(NDVI)的函数关系,以国家卫星气象中心接收稿日期的美国卫星NOAA-16的范围为(5～65°N,60～150°E、分辨率为1 km的NDVI资料为原始资料,根据2000年10月15日至2001年10月15日期间MODIS卫星遥感数据反演得到的IGBP分类系统1 km分辨率的土地覆被类型资料为辅助资料,对反演这一研究范围内的地表植被特征参数FPAR和LAI进行了有益的尝试,得到了比较好的结果,并成功地运用于集成沙尘天气数值预报系统中.     

气象卫星遥感反演大气和地表参数的前沿问题

根据地球科学热点问题确定前沿问题观点，对卫星定量遥感理论和反演方法存在的几大难题作了质的分析，并指出解决难点之道；同时提出若干前沿问题，特别是指出进一步发展遥感反演内在相互联系的八大基本点。     

热红外遥感反演地表温度研究现状

地球表面温度是一个重要的水文、气象参数,它影响着大气、海、陆之间的感热和潜热交换,是诸多研究领域不可或缺的基础资料,精确定量反演陆面温度的成果将推动旱灾预报和作物缺水研究、农作物产量估算、数值天气预报、全球气候变化和全球碳平衡等领域研究的进展。因此,利用卫星遥感资料进行地表温度的反演已成为目前遥感定量研究中的重要任务之一。本文阐述了遥感反演地表温度的原理及各种方法,对各种方法所要解决的关键问题及优缺点做了评述,最后展望了遥感反演地表温度的发展趋势。     

黑河流域植被覆盖度计算及其影响的中尺度模拟

运用基于遥感的中国西北土地覆盖动态监测系统(NOAA AVHRR Processing Chain,NOAA-Chain)预处理系统对改进的甚高分辨率扫描辐射仪(AVHRR)影像资料进行处理得到的归一化植被指数(NDVI),基于像元二分原理得到2002年黑河流域植被覆盖度分布,将其与Gutman 1998年所作全球植被覆盖度数据在黑河流域范围进行了对比分析,发现2002年黑河流域中上游植被整体呈退化趋势,主要绿洲区植被覆盖度增大。分别将这两套植被覆盖度数据引入中尺度大气模式MM5中进行黑河流域中上游气候模拟。通过与气温观测值的比较,发现用黑河流域植被覆盖度数据模拟的气温偏差小于用全球植被覆盖度的模拟结果;植被分布与潜热通量分布的空间相关性最好;植被覆盖度变化对局地温度场变化影响很大。     

利用MODIS遥感资料监测分析鄂尔多斯地区近几年地表植被的变化状况

利用2003-2006年8月同期的EOS／MODIS卫星遥感监测资料,制作出鄂尔多斯市同期各年之间的归一化植被指数差值变化分布图和植被指数图,并对这几年植被指数的变化状况进行监测分析。分析结果表明：2003年8月-2006年8月同期鄂尔多斯市大部地区植被指数变化比较明显。植被指数差值增长的面积呈上升趋势,个别地区植被指数下降,大部地区植被指数无明显变化。     

基于MODIS数据的乌昌地区地表温度反演

陆地表面温度是监测地球资源环境变化的重要指标之一,对于区域干旱预报、作物产量估算、数值天气预报等的研究都有重要意义。本文阐述了MODIS资料反演地表温度的原理,建立了基于MODIS资料、地理信息数据和地面气象站观测资料反演地表温度的统计模型。     

基于MERSI数据的单通道法反演地表温度

以乌鲁木齐市为研究区域,根据FY-3气象卫星的MERSI数据特征,选用具有普适性的单通道法反演地表温度。结果表明:反演得到的地表温度较实际观测数据明显偏低,其中夏季偏低幅度较春秋季大。虽然反演结果未能达到理想的误差范围,但其变化趋势与观测值的变化趋势相一致,可以清晰地反映地表温度场的变化情况。通过对实测温度与反演温度分季节拟合的一元线性方程进行误差订正,可将误差控制在2℃左右,订正后的结果更接近真实地表温度,可满足一般监测业务定量化应用的需要。     

基于MODIS数据的金塔绿洲地表温度反演

地表温度(LST)是气象、水文、生态等研究领域中的一个重要参数.本文对MODIS数据的分裂窗算法进行了简要的介绍,并利用MODIS数据计算反演了地表温度所需的关键参数:大气透过率和地表比辐射率,然后运用分裂窗算法反演了金塔绿洲地区的地表温度,并与地面实测数据进行了对比分析.结果表明,这一方法能获得较合理的地表温度,符合金塔绿洲的实际地表状况.     

1984—2014年北京地区不透水地表的时空变化及其温度效应研究

研究城市地表覆盖与地表温度（LST）的关系对改善城市生态环境具有重要科学意义。在Landsat TM数据支持下,利用线性光谱混合分析模型提取不透水地表信息,结合LST和地表热通量,分析不透水地表覆盖度（ISA）和LST的时空变化特征及其相互关系,探讨不透水地表对LST的影响机理。结果表明:1984—2014年北京不透水地表面积迅速增长,中覆盖度比例下降,高覆盖度比例增加;LST从市中心向郊区递减,高温区向外扩张;LST和ISA呈显著正相关,但不是简单的线性关系;ISA处于0.6~0.9时LST上升速率最快,减少ISA在此范围内的不透水地表集中分布可缓解高温区集中的现象。     

基于ETM＋遥感影像反演不同土地利用类型地表温度的研究

采用Landsat7 ETM＋为基本数据源,运用3种算法（大气辐射传输方程RTE、Qin等单窗算法和Jimenez—Munoz＆Sobrino普适性单通道算法）定量反演了黄河三角洲部分地区的地表温度（land surface temperature,LST）,并进行了不同算法反演结果的差值比较：以RTE反演结果为标准,在大气水汽含量较低时,Qin等单窗算法和JM＆S普适性单通道算法精度较高,与RTE的反演结果相差均在1K以内;在大气水汽含量较高时,Qin等单窗算法在采用地面气象资料估算水汽含量条件下仍保持较高的精度,比RTE反演结果平均偏小0．95K;而根据估算的大气水汽含量进行反演的JM＆S普适性单通道算法的反演偏差比Qin等单窗算法要大,达到1．94K,但JM＆S普适性单通道算法根据实测的大气水汽含量得到的反演结果要略优于Qin等单窗算法,比RTE结果偏大0．67K。同时计算了经过6s模式校正后归一化植被指数（INDV）,然后利用GIS中的空间分析功能,分析LST、INDV在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系。发现研究区内,就所有土地利用类型而言,平均LST和INDV之间存在显著的负相关关系;对于各种土地利用类型,这种相关关系也存在．但相关程度不同。     

沙尘发生期遥感反演地表温度与实测沙尘数据之间的比较分析

以2002年3月份沙尘天气为例,用卫星遥感反演地表温度(LST)时间变化趋势与同一地区野外观测站点接收的沙尘干物质含量/人体可吸人物质含量(TSP/PM10)数据的时间变化趋势进行对比分析,两者有较好的对应关系.卫星观测的时间分辨率高、范围广,所提供的地表相关信息可为沙尘源头的治理及减轻或减少沙尘天气发生提供基础数据,也为沙尘暴预测提供了重要的科学依据.