基于MODIS的河南省秸秆焚烧遥感监测与分析

文中采用MODIS二级产品MOD14数据,以火点像元亮温特征为依据,提取2000、2008、2014年每年5月29至6月14河南省秸秆焚烧火点分布,分析秸秆焚烧时空分布特征。研究表明:河南省14年间秸秆焚烧火点个数和面积呈上升趋势;14年间河南省秸秆焚烧由北部和中部地区逐渐向西南和东南地区扩散,且西南和东南地区的秸秆焚烧现象较为严重,其中周口、驻马店、信阳、南阳等市秸秆焚烧现象较突出,安阳、焦作、新乡等市秸秆焚烧现象明显减弱;结合2014年河南省空气污染指数分析秸秆焚烧对空气质量的影响表明:秸秆焚烧会对空气质量污染产生重要影响。     

利用改进型MODIS火点探测算法实现河北省秸秆焚烧火点识别

为准确地了解河北省秸秆焚烧火点的空间分布,为秸秆焚烧监测的实现、禁烧工作的开展、环境质量改善提供支持.基于MODIS L1B数据、MODIS标准火点产品MOD14、全国秸秆焚烧火点日报数据为基础,采用改进型MODIS火灾探测算法,并通过IDL语言实现,得到秸秆焚烧火点空间分布信息,并进行空间与定量精度分析.研究表明:火点大部分位于河北省南部的一些地区,其中尤以邢台、石家庄、邯郸火点数量最为突出;该算法运算速度快,获取的秸秆焚烧火点数据具有一定检测精度和可靠性,对秸秆焚烧的监测具有一定的实用价值.     

基于VIIRS数据的哈尔滨市秸秆焚烧火点监测

采用哈尔滨市2020年秋收季开始至2021年春耕季结束的VIIRS SDR 742 m分辨率下的第5、7、11波段反射率产品和13、15、16波段亮温值产品,分析火点像元亮温特征及与背景亮温的偏差来提取哈尔滨市秸秆焚烧火点信息,对VIIRS卫星影像数据提取算法进行验证,同时对火点监测算法监测到的哈尔滨市秸秆焚烧火点进行时空分布研究。结果表明,此算法监测率较高,可以为监管部门提供重点有效的监测信息,提高对重点区域的监管力度。     

MODIS数据在秸秆焚烧监测中的应用研究

秸秆焚烧会产生大量的二氧化碳、一氧化碳、苯等有害气体,不仅危害人体健康,而且给大气环境、生态环境、交通安全和火灾防护造成了极大的负面影响^[1]。传统的秸秆焚烧监测手段是靠巡逻小组实地巡查,效率较低,成本较高。而利用遥感技术可以快速获取全市范围内的秸秆焚烧信息,通过分析作物秸秆焚烧火点的时空分布格局、动态变化趋势,准确掌握秸秆焚烧信息。本文围绕保护生态环境、减少大气污染、做好秸秆禁烧工作的需求,利用MODIS、GF4、HJ-1B等遥感数据、参考已有地理国情监测数据和第三次全国农业普查数据,开展秸秆焚烧信息的快速提取研究,通过分析作物秸秆焚烧火点的时空分布格局及动态变化趋势,为监管部门掌握秸秆焚烧信息,制定大气污染防控措施提供有力的技术支持。     

基于多源遥感的秸秆焚烧监测服务关键技术研究

以秸秆焚烧监测工作的实际需求为导向,通过国外开源热异常点监测数据的智能抓取与处理、基于多源遥感影像的热异常点提取、热异常点地理定位与地类识别、基于大屏系统的秸秆焚烧监测信息综合展示与服务等关键技术研究,形成一体化服务技术体系,为相关部门提供支撑与保障.     

基于AOD数据的秸秆焚烧监测

秸秆焚烧会增加可吸入颗粒物(particulate matter with particle size less than or equal to 10 microns,PM10)的浓度。首先,分别从秸秆焚烧火点、10 m风场、气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)3个方面对发生在安徽及周边省市的2009年6月1—9日PM10污染事件进行机理分析;其次,利用拉格朗日混合单粒子轨迹(hybrid single particle lagrangian integrated trajectory,HYSPLIT)模式对2009年6月5日阜阳市出现的PM10污染事件进行后向轨迹分析;最后,对火点密度与AOD值进行相关分析。结果表明:秸秆焚烧火点、10 m风场及AOD之间存在一致性,这表明使用AOD数据对秸秆焚烧进行监测是可行的;2009年6月5日阜阳市出现的PM10污染事件中有外来污染物的输入,污染物来自阜阳西部、河南中部、东南部和湖北北部、东部,因此很有必要加强区域秸秆焚烧的联防联控;火点密度与AOD值之间有正相关性,这表明秸秆焚烧可显著提高区域的AOD值。     

基于MODIS遥感数据的水体提取算法研究

针对MODIS遥感数据采用多波段普间关系算法提取水体容易与阴影混淆,产生提取不精确的问题。作者将对多波段普间关系水体提取算法进行研究,并以鄱阳湖为实验对象,使用改进后的多波段普间关系算法对水体进行提取。实现提升水体提取精度的目标。     

基于MODIS数据的环北京地区土地资源监测研究

本文基于MODIS 16天合成的NDVI时间序列数据及其他辅助数据,首先用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据,利用模糊K-均值非监督分类法,进行环北京地区的土地覆盖分类,得到土地资源现状情况。然后利用变化矢量(CVA)分析方法对环北京地区的土地利用及植被覆盖的多年变化状况进行了分析。结果表明,MODIS数据能很好的应用于大范围的土地资源监测中,并能得到较好的结果。     

基于MODIS数据的雪面温度遥感反演

On the basis of simplification of the Planck function in a low temperature range, this paper revises the practical split-window algorithm and presents a method for retrieving snow surface temperature （Ts） based on MODIS data in the middle-latitude region. The application of this method in Qinghai Lake region reveals that it is feasible for the retrieval of Ts. Results of correlation analysis indicate that there was strong negative relationship between Ts and altitude. By analyzing three typical areas in which land cover was relatively homogenous, this paper discusses the relationship between Ts and normalized difference snow index （NDSI） and then presents a new concept named ＂NDSI-Ts space＂.     

应用MODIS数据对陕西地区土地利用/覆盖变化的监测

应用MODIS数据监测陕西地区土地利用/覆盖变化。主要内容是利用陕西省MODIS影像辅助以ETM＋等数据进行最大似然法监督分类,根据分类的结果得到各个土地利用类型面积,然后与统计资料对比,进行土地利用/土地覆盖动态监测分析。     

基于重叠区匹配技术的DVB-S MODIS影像异常数据处理方法

DVB-S（数字视频广播系统）是一种符合工业化标准的数字卫星广播新技术,中国气象局利用该技术建立起成本低廉、应用广泛的我国卫星遥感数据共享接收平台,可准实时获取美国EOS、NOAA和我国FY等系列遥感卫星数据。在使用该接收系统的过程中发现,由于信号干扰等原因,接收到的部分MODIS条带影像中存在异常数据,影响使用。鉴于DVB-S共享接收系统具有多站接收的特点,且各地面站的接收范围存在较大重叠,有针对性地提出了一种利用多站重叠区内的同名像元,对含有异常点的MODIS 1B级条带影像进行修正的方法（包括影像选择、重叠区匹配、异常点替换等）,并通过Visual C++编程实现了自动化。     

基于遥感数据的森林火灾监测研究概述

研究和总结了遥感数据在森林火灾监测中的应用,研究对象主要是NOAA和MODIS,内容包括遥感监测火灾的原理、基于2种数据的森林火灾监测算法以及目前的研究现状。最终得出结论:MODIS数据在林火监测的准确率和定位精度等方面较NOAA卫星有较大的提高,动态监测具有较好的应用前景。     

基于MODIS遥感数据的水体提取模型及算法改进

针对MODIS遥感数据采用多波段谱间关系模型提取水体容易与阴影混淆,产生提取不精确的问题,作者改进了模型中的水体提取算法,然后对鄱阳湖的MODIS遥感数据进行水体提取实验。最终,实验结果表明,改进后的水体提取算法能够有效地提升水体提取精度。该方法现已运用到一些采用MODIS数据进行水体监测与提取的实践作业中。     

基于MODIS的干旱区植被覆盖度反演及植被指数优选

为进一步掌握塔里木河下游输水后的生态恢复程度,以输水河畔的植被覆盖度为研究对象,采用MODIS数据构建研究区多种植被指数;结合现场实测植被覆盖度,给出离散坐标下实测植被覆盖度与各种植被指数间的二维散点图,据此得出二者相关方程,反演区域植被覆盖度.结果表明,基于MODIS数据构建的NDVI、MSAVI、SAVI和EVI等...     

MODIS数据在火灾监测中的应用

简介了MODIS在火灾方面的应用潜力,并对2002年8月份在中国东北大兴安岭突发的火灾作了动态监测,其目的是对1B级数据进行验证,以及对MODIS火灾检测参数进行测试和检验。结果表明,MODIS在火灾监测方面有很好的应用前景。     

基于空间数据发掘的遥感图像分类方法研究

采用数据发掘技术从 GIS数据库和遥感图像中发现知识,用于改善遥感图像分类。提出了两种实施空间数据归纳学习的途径:在空间对象粒度上学习和直接在像元粒度上学习。分析了两种粒度学习的特点和适用范围,同时提出了一种归纳学习与传统图像分类法的结合方式。用北京地区 SPOT多光谱图像和 GIS数据库进行土地利用分类的试验证明,归纳学习能较好地解决同谱异物、同物异谱等问题,显著提高分类精度,并且能够根据发现的知识进一步细分类,扩展了遥感图像分类的能力。     

MODIS数据存储格式研究

新型的遥感数据MODIS在近年来得到了比较广泛的应用,该数据有很多优点,在地理科学与资源管理中的应用潜力很大。深入研究该数据采用的HDF文件的数据结构,是开发自主知识产权的遥感图像处理软件的前提工作。本文就:什么是HDF,为什么创造HDF,HDF的高等级应用程序接口,HDF命令行用法和可视化工具,主要的HDF平台,HDF的基本原理,HDF文件格式,用多文件接口对HDF文件的基本操作,确定一个文件是否为HDF文件等问题展开了讨论。