中国科学院东北地理与农业生态研究所遥感科学与技术研究回顾与展望 ——献给东北地理与农业生态研究所成立60周年

通过中国科学院东北地理与农业生态研究所（简称东北地理所）及其前身（长春地理研究所）自1978 年以来40 a的遥感基础理论与应用研究工作的回顾,以主持的国家与地方重要遥感研究项目为主线,首先展现了研究所在遥感队伍建设、人才培养、平台建设、光学与微波遥感基础理论与遥感应用研究、微波遥感器的设计与研制等方面的大量工作;然后结合东北地理所在东北地区及东北亚周边国家开展的研究工作,回顾了研究所在自然资源、土地利用/覆被变化、生态环境演变、灾害监测、农情遥感监测等领域所取得的成就;最后,根据国内外遥感科学与技术的应用发展态势和东北地区资源环境特征,对东北地理所遥感研究的发展前景和优先发展领域进行了展望。     

遥感水文模型研究综述

遥感水文模型是水文学与遥感学的交叉领域，既包括水循环要素遥感反演模型，也包括以水文过程模拟分析为对象的遥感水文模型。本文汇总分析20世纪70年代以来遥感在水文方面应用成果，综述遥感水文模型研究历史、现状及发展趋势。研究表明，20世纪70年代以来遥感水文模型就一直是遥感水文的热点；中国在遥感水文研究兴起之时就与国际上同步，在遥感水文的概念认知、遥感与水文相结合的科学认识，以及遥感水文模型的研发应用等诸多方面做出了探索性的成果。随着信息技术发展，结合多重信息采集手段，围绕遥感径流监测、多传感器智能物联网、缺资料区水文分析和流域水量—水质—水生态精细化模拟等重大实际问题是遥感水文模型发展的趋势。     

夜间灯光遥感数据应用综述和展望

在遥感应用研究中,夜间灯光遥感作为发展活跃的一个重要分支,近年来受到越来越多来自自然科学领域和社会经济领域的关注。与传统的光学遥感卫星获取地物辐射信息不同,夜间灯光遥感是获取夜间无云条件下地表发射的可见光-近红外电磁波信息。相比于普通的遥感卫星影像,夜间灯光遥感所使用的夜间灯光影像记录的地表灯光强度信息更直接反映人类活动差异,因而被广泛应用于城市化进程研究、不透水面提取、社会经济指标空间化估算、重大事件评估、生态环境评估等领域。目前,虽然基于夜间灯光数据的应用研究成果正在不断积累,但对成果的系统性总结、整理的研究目前存在着覆盖面不全、时效性不强等不足。基于此,论文通过对近几十年来有关夜间灯光数据的研究成果的详细梳理,从数据处理与技术方法、应用研究等方面进行归纳总结。最后,文章从多源数据融合、应用领域拓展和短周期地表灯光监测3个方面指出了未来的研究热点。     

基于Citespace的无人机遥感研究知识图谱分析

为清晰了解国内外无人机遥感应用研究现状及发展态势,以Web of Science核心期刊为数据源,运用文献计量方法与Citespace可视化分析工具对无人机遥感研究的相关文献进行统计分析。结果表明：无人机遥感相关研究文献呈快速增长趋势,与遥感科学、工程学和影像科学摄影技术三门学科联系最为密切;美国、中国、西班牙等国家发文量较多,具备较强研究力量;中国科学院发文量最多,而西班牙最高科研理事会h指数最高,均有较大影响力;澳大利亚学者Lucieer A和西班牙学者Zarco-Tejada PJ的h指数较高,为该领域的代表性学者;无人机遥感技术包含多个研究方向,其中研究热点包括无人机遥感在农业科学和生态学等领域的应用研究、遥感影像分类方法的研究、摄影技术和计算机视觉技术的研究等三方面。     

基于遥感的城市热岛效应研究

热红外遥感和气候学的交叉融合为城市热岛效应提供了新的研究方法。从城市热岛的空间分布与土地利用类型、植被覆盖关系、人为热关系以及城市热岛效应演变4方面分析热红外遥感在城市热岛研究中的应用现状;探讨目前存在的两个主要问题:城市地物真实温度难以获取,遥感和气候模型结合不密切;提出遥感和气候模型结合以及多平台、多尺度、多角度遥感的综合应用等是城市热岛效应遥感研究的发展趋势。     

遥感物候学研究进展

植物物候现象是环境条件季节和年际变化最直观、最敏感的生物指示器,其发生时间可以反映陆地生态系统对气候变化的快速响应.近年来,遥感物候观测因其具有多时相、覆盖范围广、空间连续、时间序列较长等特点,已成为揭示植被动态对全球气候变化响应与反馈的重要手段.文章在介绍植物物候遥感监测的数据集及其预处理方法的基础上.从植物物候生长季节的划分、植物物候与气候变化、植物物候与净初级生产量、植物物候与土地覆盖、植物物候与农作物估产等方面系统阐述了近5年来国内外遥感物候学研究的重要进展,并针对目前研究中存在的问题,提出近期遥感物候研究的主要方向:(1)发展一种更具普适性的物候生长季节划分方法;(2)通过开展植物群落的物候观测和选择合适的尺度转换方法,统一地面与遥感的空间信息;(3)定量分析植物物候变化对人类活动的响应机制;(4)选择适宜的数学方法和模型,实现各种不同分辨率遥感数据的融合;(5)通过动态模拟,预测植物物候对未来气候变化的响应.     

卫星监测显示市中心不再是热中心静安比青浦凉快

在遥感地图上,静安、黄浦、卢湾等中心城区2006年的时候还是一片桃红,演绎着最高等级的炎热,今年却是逐渐降级,反倒比最热区域凉快了很多。本市卫星遥感与测量应用中心的研究人员告诉记者,最近几年,城市热岛强度呈现减弱趋势。     

森林生态系统遥感监测技术研究进展

森林是陆地生态系统的主体,森林生态系统监测技术是实现森林可持续利用与全球变化研究的重要支撑与信息保障。从4个方面概述了遥感技术在森林生态系统监测中的应用研究进展：森林遥感分类及变化监测、森林植被参数遥感反演、森林蓄积量与生物量遥感估算、森林干扰遥感监测等。结合遥感技术的发展,总结了森林生态系统监测中使用的多源遥感数据和各类模型,提出集成地面调查数据、高分地-空雷达扫描监测技术,以及多源光学遥感建模技术和生态系统过程模型,构建多维度、多尺度、高时间密度的森林生态系统监测平台的研究展望。     

国际著名植被与土壤遥感专家来中国科学院新疆生态与地研究所进行学术交流

应中国科学院新疆生态与地理研究所邀请，2006年10月20日至11月1日，国际著名植被与土壤遥感专家、美国亚利桑那大学土壤、水资源与环境科学系Alfredo Huete教授来疆进行为期13天的学术交流。lO月25日下午，Alfredo Huete教授为研究所科研人员做了题为“卫星监测植被结构与功能在碳与水循环研究中的应用”的学术报告。Alfmdo Huete教授为美国亚利桑那大学土壤、水资源与环境科学系陆地生物物理与遥感实验室的创始人和现任主任，作为国际资深的植被与土壤遥感专家，是SCI刊物Remote Sensing of Environment的编委。他于1988年开发的土壤改进性植被指数SAVI被广泛应用于地覆盖度植被遥感研究。先后参与了美国NASA、NOAA等机构的各种遥感器设计。目前他领导开发的基于MODIS的增强植被指数EVI广泛应用于监测美国本土及全球植被变化和植被健康监测。     

遥感技术在中国土地荒漠化监测中的应用进展

土地荒漠化已成为一个全球性的重大环境问题,也是我国面临的严重生态环境问题.遥感技术以其信息量大、获取速度快、覆盖范围广、受人力物力的限制小等优点,在过去的30多年中,已逐渐成为土地荒漠化监测的重要数据来源和技术手段.本文首先概述了土地荒漠化遥感监测中使用的遥感数据源,综述了各类卫星遥感影像、影像的不同季相、波段和各类植被指数的选择等;讨论了土地荒漠化信息遥感提取的多种方法,综合比较不同遥感提取方法的优缺点,进而分析土地荒漠化遥感监测中多采用计算机自动分类与人工手动分类结合的原因.最后,指出遥感技术在土地荒漠化监测中存在的一些问题,并提出土地荒漠化遥感监测中综合指标与综合方法集成研究等发展方向.     

新疆生态系统健康遥感评估及关键驱动因子研究

作为我国陆地面积最大的省级行政区,新疆维吾尔自治区具有多样的生态系统结构和丰富的动植物物种资源,是我国西北地区重要的生物多样性热点研究区域。通过以新疆维吾尔自治区为研究对象,结合区域特点和定量遥感数据实时、易获取、周期性等优势,选取归一化植被指数、动物物种丰富度、干旱度、人类扰动指数四类单因子指标,依据“活力-组织-恢复力”生态健康评估模型,定量化的构建了新疆以遥感数据为主导的区域综合生态健康遥感评估指数,并进一步基于地理探测器探明不同环境驱动因子对新疆生态健康的影响程度,在县级行政区层面对该方法进行了长时间序列的应用分析和验证。结果表明:(1)新疆生态健康水平以塔里木河—叶尔羌河流域为分界线,北疆生态健康水平明显高于南疆,具有显著的空间分异性和集聚特征。(2)各环境因子对新疆生态健康的影响程度依次为:归一化植被指数(0.645)>人类扰动指数(0.512)>动物物种丰富度(0.414)>干旱度(0.116)。(3)2000—2018年新疆整体生态健康水平呈现逐步攀升的趋势,变化最为显著的区域是在昌吉回族自治州的玛纳斯县、呼图壁县以及昌吉市;阿勒泰地区的福海县和富蕴县。     

GRAPES-SDM沙尘模式预报与卫星遥感监测结果对比

GRAPES-SDM沙尘模式和卫星遥感监测是目前沙尘暴监测预报业务中重要的工具.本文使用天气学检验方法,对中国气象局兰州干旱气象研究所目前使用的GRAPES-SDM沙尘模式2012年春季沙尘天气预报情况以及FY-2D卫星遥感产品沙尘指数IDDI的监测效果进行检验评估.结果表明:沙尘模式在西北沙尘暴预报业务中具有很好的预报参考价值,卫星遥感沙尘指数也具有较好的监测效果,但两者均存在一定的问题.沙尘模式对大范围沙尘暴过程有较好的预报能力,但对沙尘强度预报偏强;卫星遥感沙尘指数虽然不能定性地表示沙尘强度,但是在一定程度上能够反映沙尘强度的变化,不过反映沙尘强度的数值及其分布区间还有待于进一步完善.卫星遥感在南疆盆地常会将大片深厚的沙尘气溶胶区域误判为云区,造成对沙尘天气特别是沙尘暴天气未能识别的现象,另外IDDI指数不能用于夜间沙尘监测.     

北疆农区土壤盐渍化遥感监测及其时空特征分析

基于MODIS数据,利用归一化植被指数和盐分指数的二维特征空间关系建立土壤盐渍化遥感监测模型,对北疆农区2000年以来的土壤盐渍化状况及其空间动态变化进行了监测分析,并探讨了典型区土壤盐渍化的主要驱动因素。结果表明：① 土壤盐渍化遥感监测指数可以从宏观上定量刻画北疆农区的土壤含盐量;② 北疆农区土壤盐渍化空间特征呈现出总体上逆转、局部严重发展的态势;③ 土壤盐渍化等级在不同时间段的发展或逆转的方向主要由中度向重度及重度向盐土间的相互转化,其中重度盐渍化农用地的转化幅度最大;④ 不同土壤盐渍化等级中盐土的形成与农区降水量和干燥程度具有较好的相关性,未盐渍化（正常）和中度盐渍化与农区有效灌溉面积和农作物播种面积分别呈相关系数较高的正相关和负相关。     

基于NDVI的新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算经验模型研究

新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏,给荒漠化监测等相关工作带来很大不便,开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究,对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍,利用无人机遥感提取（光合）植被信息,并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应,获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度,然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系,建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法,可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因,所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低,有待于今后进一步的工作加以改进。     

新疆荒漠稀疏植被覆盖度信息遥感提取方法比较

植被覆盖度信息是荒漠生态环境表征的重要指标之一。荒漠区地表植被稀疏,在遥感光谱信息中表现较弱,通用的植被覆盖度遥感提取方法应用于干旱荒漠区存在一定的局限性,为了探寻一种满足大尺度荒漠地区的植被覆盖度信息的提取方法,必须对比和分析现有的遥感方法在干旱荒漠区的应用效果。以新疆荒漠区为例,利用MODIS遥感影像和野外植被覆盖度实测数据,对常用的6种遥感植被覆盖度提取方法（改进的三波段梯度差法、像元二分法、线型混合像元分解法、归一化植被指数法、增强型植被指数法和修正型土壤调整植被指数法）的结果进行精度验证和对比分析。结果表明：MODIS影像上较难提取纯荒漠植被像元,用农作物的像元值代替会降低像元二分法和线性混合像元分解模型的模拟精度;植被指数法对地面实测数据依赖性较大,模拟的精度差异很大,仅考虑红光和近红外的归一化植被指数法模拟精度最低,而综合考虑土壤和大气因素的增强型植被指数法的模拟结果精度最高;改进的三波段最大梯度差法虽然模拟精度稍次之（R²=0.74;RMSE=13.46）,但依据光谱的物理特性,能显著地反映南、北疆荒漠植被覆盖度的差异,是目前大尺度的荒漠区覆盖植被信息提取较为适宜的方法之一。     

基于灰色关联分析和遥感信息模型的新疆典型农区非耕地系数研究

非耕地系数反映了人类活动对耕地的影响状况。以2008年QuickBird数据为主要数据源,以伊宁县农耕区为研究区,采用灰色关联分析法研究与非耕地系数有关的因素,并利用相似性准则、量纲分析及多元回归方法建立遥感信息模型,构建单位面积内非耕地数量与其相关因素之间的数学关系。研究结果表明,在地形、土壤类型一定时,影响非耕地系数的主要因素有农区土地利用的斑块破碎度、水网密度、土地的垦殖指数等。遥感信息模型表明斑块破碎度、水网密度、人均生产率、农业人口密度与单位面积内非耕地数量呈正比,且它们对单位面积内非耕地数量的影响由强到弱依次是水网密度、农业人口密度、土地利用的斑块破碎度。耕地生产率、人均耕地与单位面积内非耕地数量呈反比。该模型反映人类活动对农区耕地的干扰状况,对土地利用和整理具有一定的指导意义。     

基于遥感信息的干旱区林果病虫害时空变化特征

通过分析干旱区林果业的生长与发展主要分布特征,对南疆特色林果病虫害的分布与程度进行了研究。根据实际的工作流程,结合遥感图像处理技术,提出了遥感监测林果病虫害的方法,利用植被指数形式模型和TM数据不同波段组合模式,建立病虫害遥感监测模型,提取叶城县林果病虫害信息,结合林果种植信息数据库和实测数据,分析结果表明:干旱区林果病虫害发生和分布的特征主要是耕地周边地区,荒漠地带发生病虫害的范围大,水渠及湿地附近的病虫害发生几率高,通过实地考察和历史数据验证,利用遥感提取林果病虫害的方法是可行的,能够及时了解干旱区林果病虫害发生情况,对病虫害的治理及其林果业的长期发展提供依据。     

遥感影像中分区分类法及在新疆北部植被分类中的应用

对遥感影像提出了一种分区分类的思想，根据影像所包含的局部特征将整体影像化为几个局部的影像，然后根据局部影像的特点对图像进行分类,使得每一区域的种类数目相对于整体减少，种类的特点得以突出，分类更具有针对性,再加以高程、坡度等地貌信息，提高分类精度。该分类法在新疆北部的植被分类中得到了应用，从NOAA影像中提出的NDVI为数据源，根据该植被区域特点，将研究区的植被区域划分为四个区，即：新疆阿勒泰草原区、昭苏区、西准噶尔区和东天山区。利用GIS软件将整个研究区的NDVI指数图像化分为四块子图，根据各个区域植被的特点，采用不同的分类标准,对四块子图分类。在此之后，再利用GIS软件将所有分类子图合并为整个区域的分类图。结果表明，该类方法可以大大提高NDVI指数的植被分类精度。     

利用ASTER遥感数据反演陆面温度的算法及应用研究

陆面温度是地气交换过程的一个重要参数,在生态环境研究中应用很广。传统方法只能进行点上的观测和计算,遥感的出现则使得计算区域陆面温度成为可能。ASTER遥感数据具有较高的空间分辨率和光谱分辨率,能够提供比NOAA/AVHRR和Landsat等遥感数据更丰富的陆面信息,有助于提高反演陆面温度的精度。本文以新疆自治区阿瓦提县典型研究区域为例,根据ASTER遥感数据的特点,基于温度/比辐射率分离算法的思想,运用ADE(AlphaDerivedEmissivity)、比值法和MMD(Maximum-MinimumDiffer-ence)三个模块计算陆面温度,并简要分析了模型的主要误差来源。分析结果表明本文所采用的算法是可行的,ASTER遥感数据用于反演陆面温度可以取得比较理想的结果,具有良好的应用前景。