EOS—MODIS卫星资料在北疆大雾监测中的应用分析

根据雾与云、积雪、裸地等地表物在可见光、长波红外和中红外波段的反射及辐射特性差异,利用MODIS卫星多通道多光谱探测数据,采用最佳波段组合法和量化判识指标法,对2006年3月8日到10日北疆大雾天气进行判识检验试验和动态监测分析。结果:发现较利于雾与背景(地物、云、雪)分离的最佳波段是可见光B0.65μm和近红外B0.85μm、短红外B1.64μm、中红外B3.7μm、热红外B11μm,综合判识就可以将云、雾、雪、裸地有效的区分;雾在夜间的有效温度在中红外波段比热红外波段低,可采用中红外和热红外波段的组合方法,根据两通道的亮温差进行雾的监测。     

基于MODIS多通道资料的白天雾监测

根据云雾微物理性质的差别,用SBDART辐射传输模式模拟了MODIS通道1、6、20、31的云雾光谱辐射特性。模拟结果表明,这4个通道的辐射值中都包含有云雾的信息,能体现出云雾的微物理性质差异,可以用来区分中高云、雾和无云地表,从而实现白天雾的监测。在模拟分析的基础上提出一种白天雾监测的方案,并进行了实例分析。实例分析结果表明,这种多通道雾监测方法提高了白天卫星识别低云和大雾的能力。     

基于MODIS遥感资料监测南海白天雾

根据现有雾遥感监测理论,采用多通道阈值判识法,基于MODIS资料进行南海白天雾监测。该方法利用MODIS的1、2、18、20、31通道数据,分离云、雾、海表的相关信息。满足RB1<20%、RB2<20%、RB1>RB2的象元判识为海表;满足RB1>55%、RB2>55%、TB31<273 K的象元判识为中高云;海雾和低云的分离指标IFC>20的象元判识为海雾。利用2011年1—4月广东沿海海雾实地观测结果对该方法进行验证,在13个样本数据中,有9个样本的卫星监测结果与地面观测结果一致,有3个样本地面观测有雾但卫星监测为低云,1个样本地面观测有雾但卫星监测为晴空洋面。主要是因为MODIS资料本身对云雾不具备穿透性,算法设计时只能假设单一视场中只有一层云雾,对于无云覆盖的雾区较易识别,但对于被云覆盖的雾区则只能将其判识为云区,但总体来说,该监测模型是有效的、可行的。      

EOS／MODIS卫星资料在贵州省林火监测中的应用

在森林火灾预防和扑救中,及时而准确地监测森林火灾和火环境的变化是各级防火人员最为关注的问题之一。对于大面积森林火灾,依靠地面人力和飞机监测,不但费用高,而且工作繁杂,特别是对于盲区的监测计算精度低。借助于卫星遥感和林火地理信息系统,进行计算机统计分析,可以克服这些不足,提供较为详细的森林火灾有关数据。该文介绍EOS／MODIS卫星遥感资料在贵州省森林火灾监测的应用,从理论上分析EOS／MODIS数据林火信息的识别和提取的原理及方法。     

MODIS数据在青海省积雪监测中的应用

本文主要探讨目前EOS/MODIS卫星数据在青海省监测积雪业务中的应用,讨论青海省云、雪等自然界面的光谱特征,提出利用积雪指数NDSI,鉴别雪、冰和云的方法,以及积雪分布图的制作和积雪面积的提取处理流程。     

基于HJ-1B卫星数据的地表温度反演方法研究

以典型岩溶地貌区为研究区,HJ-1B遥感数据为数据源,通过分别采用覃志豪单窗算法、普适性单通道算法、基于影像的Artis反演算法,并对其中的经验关系式进行修订,最后反演出研究区的地表温度,与MODIS温度产品(MOD11_L2)进行对比分析,探寻适用于岩溶地貌区利用HJ卫星遥感数据进行干旱监测的地表温度反演算法。结果表明,修订后的普适性单通道算法优于其他两种算法,其与MODIS温度产品平均温差相差0.36 K,反演精度达到1 K之内,说明该算法经过修订后适用于反演岩溶地貌区的地表温度。     

EOS／MODIS卫星资料在青海省积雪遥感监测业务中的应用

本文主要探讨了目前新一代环境监测系统-EOS／MODIS卫星数据在青海省积雪业务监测中的应用及其优势；重点讨论了基于EOS／MODIS资料的积雪卫星遥感监测方法与雪深监测模式，并初步建立了适于青海省本地应用的NDSI雪深分级模式。以此为基础，讨论利用该卫星资料进行本省积雪业务化监测服务的内容与范围。     

MODIS遥感数据在我国台湾海峡海雾监测中的应用

海雾是一种常见的灾害性天气现象。以我国台湾海峡为示范研究区, 利用新一代卫星传感器MODIS的可见光和红外探测通道数据, 在分析海洋、中高云、低云和海雾等不同下垫面的MODIS光谱辐射特征基础上, 选择对海雾具有敏感反应的探测通道, 通过综合判识建立台湾海峡海雾遥感监测模型。利用该模型对2004-2007年我国台湾海峡海雾事件进行监测, 并用福建沿海5个地面气象观测站的能见度数据对监测结果进行验证分析。结果表明:基于MODIS数据的海雾遥感监测模型能够较准确地对台湾海峡海雾分布和发展过程进行监测, 从地面观测数据与卫星监测结果对比验证来看, 海雾监测的准确率可达80 %以上, 具有较高的业务化应用前景。     

MODIS资料遥感监测土壤水分与干旱研究进展

干旱是威胁我国及世界农业发展的自然灾害之一,遥感技术已经成为监测土壤水分与旱情的重要手段。本文总结分析了近年来利用MOD IS资料监测土壤水分和干旱的优势,回顾总结了目前利用MOD IS资料监测土壤水分和干旱的方法,着重从光谱法、温度植被干旱指数(TVD I)空间法、植被水分监测法、水分亏缺指数法等几方面进行了重点介绍,并对未来的发展趋势进行了展望。     

MODIS资料遥感监测土壤水分与干旱研究进展

干旱是威胁我国及世界农业发展的自然灾害之一,遥感技术已经成为监测土壤水分与旱情的重要手段.本文总结分析了近年来利用MODIS资料监测土壤水分和干旱的优势,回顾总结了目前利用MODIS资料监测土壤水分和干旱的方法,着重从光谱法、温度植被干旱指数(TVDI)空间法、植被水分监测法、水分亏缺指数法等几方面进行了重点介绍,并对未来的发展趋势进行了展望.     

基于MODIS资料的西藏遥感积雪监测业务化方法

雪灾是西藏地区藏北一线、南部边缘地区对牧业生产影响最严重的灾害之一,利用卫星遥感资料开展积雪监测,提供监测信息产品具有重要的现实意义.利用拉萨接收站接收的中分辨率成像光谱仪(MODIS)卫星遥感资料对西藏高原积雪的监测方法进行了探讨,找出适合该地区的积雪判别模式,建立MODIS资料为基础的积雪监测系统.基于MODIS数据计算得出的归一化差分积雪指数(NDSI)和归一化植被指数(NDVI)与1、2、4、6通道等相结合,建立积雪监测模型是可行的;得出的积雪判识方法对于西藏地区有较高的适用性,如结合地表土地利用类型数据将有林区和非森林区分开计算,能较好地消除藏东南地区因地势复杂、森林茂密对NDSI的影响.     

DETECTION OF DAYTIME FOG IN SOUTH CHINA SEA USING MODIS DATA

Based on a current fog detection theory, a multiband threshold method for MODIS data was put forward to detect daytime fog in the South China Sea. It used Bands 1, 2, 18, 20 and 31 of MODIS data to separate fog from the cloud and the sea surface. The digital detection indexes were as follows. If RB1<20%, RB2<20% and RB1>RB2, the pixel was identified to be the sea surface. If RB1>55%, RB2>55% and TB31<273 K, the pixel was identified to be a middle- and high-level cloud. If IFC>20, the pixel was classified to be sea fog. The method was verified with sea fog data observed from the coastal region of Guangdong during January-April 2011. Out of the 13 samples of satellite detection, nine were consistent with the surface observations, three were identified to be low-level the cloud according to the satellite detection but fog according to the surface observations, and only one sample was identified to be the ocean surface by the satellite detection but fog by the surface observations. Because the MODIS data cannot penetrate the cloud or fog, the model was designed for a single field of view which had only one layer of cloud or fog. It can accurately distinguish fog which is not covered by the cloud, but it identifies fog as cloud if the former is covered by a cloud. Generally speaking, the model is effective and feasible.     

MODIS监测雾的方法及分析

根据云雾及下垫面在可见光、长波红外和中红外波段的反射及辐射特性差异，结合MODIS资料，得出不同的波谱廓线并进行波谱分析。利用分析结果给出多通道综合阈值法监测大雾的流程，并用此方法进行了个例分析。结果表明：MODIS资料在雾监测方面有很好的应用潜力；中红外通道在雾监测上有独特的优势。     

基于EOS/MODIS资料的沙尘遥感监测模型研究

在EOS MODIS资料可见光波段光谱特性的深入分析的基础上，提出了一种完全用MODIS可见光波段监测沙尘信息的技术方法。充分利用MODIS资料可见光范围波段划分细致的特点，构造了不同的光谱特征判别函数作为决策树的分支，最后用决策树法成功地对几次沙尘暴过程进行了沙尘信息遥感监测。结果表明，该方法具有良好的效果和实用性。     

基于MODIS数据的广西旱区干旱指数模型研究

根据EOS/MODIS数据,采用植被状态指数(VCI)和温度条件指数(TCI)构建干旱指数(DI)遥感监测模型,应用于2004、2005年9-11月的广西旱情监测,制作了旱情时空变化的遥感图像,并与旱情实况数据进行对比分析,验证了干旱指数DI的有效性.通过对DI与TCI、VCI、NDVI和LST的相关性分析,发现TCI、VCI比LST、NDVI与DI的相关更显著,以TCI和VCI为因子构建的DI模型更适用于桂中旱区的旱情遥感监测.     

利用MODIS多通道数据反演近海海表温度

以EOS卫星的中分辨率成像光谱仪MODIS遥感资料为数据源,以福建近岸海域为示范区,利用多通道数据算法模型进行近海海表温度卫星遥感反演试验,并根据2003-2004年福建近岸海域10个观测站点的实测海洋表面温度对反演结果进行精度检验与分析.遥感反演的海洋表面温度与现场观测的海洋表面温度绝对误差的平均值为0.75℃,标准差为0.52℃,绝对误差在1.0℃以内的样本占总样本的68%.结果表明利用MODIS多通道数据算法模型遥感反演近海海表温度能够满足海洋应用的精度要求.     

应用FY-1D气象卫星监测雾

简要介绍了FY-1D气象卫星的特点。利用典型的FY-1D资料,通过直方图分析法,探讨了雾在FY-1D不同通道的光谱特征。分析结果表明,可见光通道1和红外通道4是FY-1D卫星监测雾的代表通道。通道1图像上,雾的反照率在20%～48%之间,且纹理均匀,顶部光滑,边缘清晰,而通道4图像上,雾的亮温在272～289K之间,与地表温差不超过6K。