基于MODIS的鄱阳湖区水体水灾遥感影像图制作

 提出了利用空间分辨率为250 m的MODIS影像第1、2波段数据制作水体遥感影像图、水体变化遥感影像图和水灾遥感影像图的方法。对鄱阳湖区的遥感影像图制作实例表明，该方法不仅具有快速、简便和易于操作等优点，还能有效保留MODIS的空间分辨率，较清晰地识别水体和洪水，可用于水灾的遥感动态监测与制图。     

时序Sentinel-1A数据支持的长江中下游汛情动态监测

合成孔径雷达（SAR）因其对地观测全天候、全天时优势,成为多云多雨天气限制下洪水动态监测中不可或缺的数据来源之一。由于GEE（Google Earth Engine）云计算平台的兴起和短重访Sentinel-1数据的可获取性,洪水监测与灾害评估目前正面向动态化、广域化快速发展。顾及洪水淹没区土地覆盖变化的复杂性和发生时间的不确定性,基于时序Sentinel-1A卫星数据提出了针对大尺度范围、连续长期的汛情自动检测及动态监测方法。该方法首先,利用图像二值化分割时序SAR数据实现水体时空分布粗制图,逐像素计算时间序列中被识别为水体候选点的频率。然后,利用Sentinel-2光学影像对精度较粗的初期SAR水体提取结果进行校正,得到精细的水体分布图。最后,针对不同频率区间的淹没特点,采用差异化的时序异常检测策略识别淹没范围：对低频覆水区利用欧氏距离检测时序断点,以提取扰动强度大、淹没时间短的洪涝灾害区;对高频覆水区利用标准分数（Z-Score）检测时序断点,以提取季节性水体覆盖区。在GEE平台上利用该方法,实现了2020-05—10长江中下游地区全域洪水淹没范围时空信息的自动、快速、有效监测,揭示了不同区域汛情发展模式的差异性。本文提出的洪水快速监测方法对大尺度下的汛情动态监测、灾害定量评估和快速预警响应具有重要的现实意义。     

应用FY－1B气象卫星监测1991年江淮洪水的研究

本文研究了ＦＹ－１ＢＶＨＲＳＲ的三个可见光通道和一个近红外通道监测１９９１年夏天中国江淮地区洪水的能力。分析该区域不同水体的各个通道的光谱状况表明，ＶＨＲＳＲ第二通道区别水、陆（植被）边界十分显著，ＶＨＲＳＲ第一通道有感应洪水泥沙含量信息的能力，ＶＨＲＳＲ的第三、四通道（海洋通道）则可以获得水深信息。文中针对ＦＹ－１Ｂ的波段的特点设计了几种信息增强方法，从而有效地识别出水陆边界，计算了洪水深度及洪水浑浊度的相对等级，精确地统计出洪水的面积。结果表明ＦＹ－１Ｂ在洪水监测中大有潜力。     

基于Asar与TM图像的洪水淹没范围提取

在洪水灾害监测、灾情评估中,洪水淹没范围是最重要的信息之一。洪水灾害中获取的雷达图像能够提取水体的范围,但很难区分出原有水体和洪灾中淹没区范围。基于这个问题,本文提出利用目前功能最为强大的星载雷达系统Asar在灾中得到雷达图像和灾前或者灾后的TM图像复合,得到灾中与非洪灾时期水体的变化范围,即获得洪水淹没范围的方法。试验结果表明,利用这种方法可以快速、准确地提取洪水淹没范围。     

气象卫星遥感资料在我国1994年汛期气候灾害监测中的应用

简述我国1994年汛期气象卫星遥感资料在暴雨、台风、洪水监测以及天气分析和预报中的应用。     

利用极轨气象卫星监测滇池水体变化初探

本文选用不同时相NOAA极轨气象卫星AVHRR1、2、4通道遥感图像资料,通过图像增强处理,提取与水体中藻类、泥沙等有关的信息。结果表明,利用极轨气象卫星监测滇池水体宏观动态变化,是可行的,而且具有花费少、实时性强等特点。     

用光谱数据估算水体叶绿素浓度

水体叶绿素浓度是水域研究中的重要参量。本文根据在密云水库测量的水体光谱反射比,用多元线性回归方程,估算叶绿素浓度,相关系数大于0.94。逐步回归分析也得到了相似的结果。同时还比较了估算叶绿素浓度的不同方法,讨论了利用陆地卫星MSS,TM和气象卫星CZCS波段反射比数据监测叶绿素浓度的可能性。     

太原市黑臭水体遥感识别与地面验证

城市黑臭水体整治是城市水环境治理的一项重要工作。本文通过构建黑臭水体遥感识别模型,解决城市黑臭水体整治过程中黑臭水体的识别问题,实现城市黑臭水体空间分布快速定位与排查。通过分析黑臭水体形成机理和试验数据,从光谱特征上构建反映水体清洁程度的光谱指数（WCI）,从图像特征上构建水体颜色、次生环境、河道淤塞、岸边带垃圾堆放等解译标志,综合光谱指数和解译标志共同进行黑臭水体遥感识别。利用该方法对太原市建成区内黑臭水体空间分布进行排查识别,共得到疑似黑臭河段14条,长度为52.530 km。经验证,除去断流影响外,遥感识别黑臭水体点位精度为92.86%,遥感识别黑臭河段长度精度为78.19%。在精度验证基础之上,进一步分析了黑臭水体遥感识别光谱指数和各项解译标志在黑臭识别中所占的权重,其中光谱指数和水体颜色二者权重最大,分别占29.60%和27.10%,是构成遥感识别黑臭水体的主要特征标志。通过两时相影像识别结果比对表明,WCI指数能够明显反应黑臭水体变化特征。因此,利用本文方法进行城市黑臭水体遥感识别具有很高的精度,在城市水环境整治过程中具有重要的应用价值。     

局部空间自相关统计洪水灾害影像分析

针对洪水灾害分析在速度、准确性和及时性等方面的需求,该文在研究空间自相关分析的基础上,提出了一种基于局部自相关统计的洪水灾害影像分析方法。首先,对影像进行掩膜处理,去除云层干扰;其次,采用局部空间统计的方法对影像进行统计分析;然后,通过密度分割的方法提取水体,将影像分为水体和陆地两类;最后,将3幅影像分类的结果进行空间叠加分析,分析洪水灾害影响情况。以2013年嫩江流域3个时期的影像为实验数据,设计了仿真实验。实验结果表明,该方法可以较准确地对大面积洪水影响区域进行分析。     

多源卫星遥感数据陆表水体产品生成方法研究EI北大核心CSCD

陆表水体是水资源管理、水生态治理及洪水应急监测不可缺少的基础信息,多源卫星遥感为研制陆表水体产品奠定了坚实的数据基础。论文首先对目前陆表水体制图产品和方法进行总结,构建全球地表水体产品验证样本集,分析评估全球中高分辨率陆表水体产品制图精度,基于Google Earth Engine(GEE)遥感大数据平台开展2000年和2018年中国区域陆表水体频率产品研制,提出了针对多源国产中高分辨率陆表水体智能提取方法,分析了21世纪以来中国区域陆表水体时空变化特征。     

中国陆地1km AVHRR数据集

介绍了中国陆地范围的长序列AVHRR数据集及处理方法。数据处理链包括辐射标定、导航定位、几何精纠正、云检测、大气纠正、双向反射纠正以及多时相数据合成等一系列过程。大气校正采用SMAC方法．利用每日的大气参数对臭氧、瑞利散射、气溶胶和水汽柱等4个主要大气因子的影响进行了纠正。利用地面能见度和水汽压信息反演气溶胶光学厚度，利用最大植被指数法合成旬数据集。完成了1991-2003年的AVHRR数据集处理，形成了标准的数据集。     

基于AVHRR/2 10 d合成数据的青藏高原亚像元雪填图

为了满足水文和气象模型对长时段积雪面积数据的需求,基于第二代甚高分辨率辐射计（second series of advanced very high resolution radiometer,AVHRR/2）的10 d合成数据提出了一种青藏高原地区AVHRR/2数据亚像元雪填图算法,将中分辨率遥感数据亚像元级积雪面积数据集延伸至30 a时间跨度。本文算法以多端元线性光谱混合分析模型为基础,以归一化植被指数、第一波段、第二波段等作为选取端元的指标,直接从AVHRR/2图像中自动选取所需雪端元与非雪端元。基于TM数据对该算法的AVHRR/2数据亚像元雪填图结果进行验证,其均方根误差接近0.1,在青藏高原山区具有较高的精度。     

M变换在NOAA/AVHRR数据变化检测中的应用

将基于典型相关分析的正交变换的基础理论用于NOAA/AVHRR数据的多元变化检测 ,对具体实施步骤进行了深入的探讨 ,并对部分中间结果进行了分析。实验表明 ,该方法应用于NOAA/AVHRR数据的多元变化检测具有明显的优势 ,克服了传统方法存在的缺陷 ,具有良好的应用前景。     

Cloud classification in NOAA AVHRR imageries using spectral and textural features

Clouds contribute significantly to the formation of many of the natural hazards. Hence cloud mapping and its classification becomes a major component of the various physical models which are used for forecasting natural hazards. The problem of cloud data classification from NOAA AVHRR (advance very high resolution radiometer) satellite imagery using image transformation techniques is considered in this paper. The singular value decomposition (SVD) scheme is used to extract the salient spectral and textural features attributed to satellite snow and cloud data in visible and IR channels. The goals of this paper are to discriminate between clear sky and clouds in an 8 × 8 pixel array of 1.1 km AVHRR data. If clouds are present then classify them as low, medium or high range. This scheme can effectively segregate clouds and non-cloud features in the visible and IR bands of the imagery. It can also classify clouds as low, medium or high range with a success rate of 70–90%. Computer-based snow and cloud discrimination and automatic cloud classification system will help the forecaster in various climatological applications, viz., energy balance estimation, precipitation forecasting, landslide forecasting, weather forecasting and avalanche forecasting etc.     

气象卫星条件植被指数监测土壤状况

本文介绍用1985-1991年NOAA卫星标准化植被指数(NDVI)资料进行处理生成的条件植被指数(VCI),研究我国土壤的湿度状况,并阐述了应用VCI,结合常规资料进行综合分析,监测由于干旱或大范围洪涝所造成的宏观植被状况变化的情况。研究结果表明,用气象卫星资料可以对我国的干旱、洪涝状况进行宏观动态监测。     

用NOAA气象卫星AVHRR的定量资料计算冬小麦种植面积的两种方法

本文提出了用NOAA气象卫星AVHRR的定量资料计算冬小麦种植面积的方法,即绿度指数法和单通道法。绿度指数法是根据冬小麦在特定生育期内绿度值基本上保持为常数的特点,用几块巳知样地的种植面积,推算整体种植面积;单通道法是只使用AVHRR第二通道的反照率来计算冬小麦种植面积。这两种方法的优点在于不需考虑大气削弱的订正处理问题,从而使计算得以简化。     

云干扰下NOAA图像数据模糊聚类方法的改进

利用多时相NOAA/AVHRR热红外数据构成像元级的时间序列,根据不同像元上时间序列曲线的距离和相似度进行聚类分析；对传统的模糊C-均值聚类算法进行改进,在算法中引入指标权重,对不同质量的数据赋予不同的指标权重。试验表明,改进后的算法扩大了应用范围,克服了单幅图像常存在的云干扰,实际效果明显。     

Land cover monitoring in Asia by NOAA GVI data

NOAA/AVHRR Global Vegetation Index (GVI) data of Asia in 1983 and 1987 were used to evaluate their usefulness for global land cover monitoring. Color composite images of monthly GVI data and color composite images of principal components from 12 successive monthly GVI data were found to be useful for visual interpretation of seasonal vegetation dynamics. The results of cluster analysis applied to monthly GVI data for a one‐year period, indicate that unsupervised classification method is useful for global or continental land cover classification without ground truth. In order to detect land cover changes, the difference between the 1983 and 1987 12‐month GVI data was calculated. The results show that it is difficult to detect land cover changes due to cloud contamination in monthly GVI data and poor registration of GVI products.     

利用NOAA卫星资料解译哀牢山区日照场的研究

首次应用NOAA卫星的AVHRR资料提取天空云遮蔽信息。以多时次可见光波段反射率平均值与相应月份的日照时数建立回归方程,解译哀牢山区日照场时空分布特征。它具有空间分辨率高、资料信息量多,并客观地反映在坡向、坡度、河谷、平坝等复杂地形及不同植被等综合影响下的光资源的时空分布规律,为深入研究山区光资源提供新的方法和科学数据。