利用MODIS数据进行积雪检测

积雪是一种重要的地球表层覆盖物,是气象学和水文学中一个非常重要的参数。使用遥感方法能够有效获取大范围的雪盖信息,弥补地面观测资料在空间上的不足。中等分辨率成像光谱仪(MODIS)数据具有高光谱、高空间分辨率、高时间分辨率等特征,越来越多地应用到积雪检测方面。利用MODIS雪盖数据进行雪盖制图,分析了2008年初中国南方的受灾情况,并对雪情进行了分析。结果发现利用MODIS得到的积雪边界线轮廓清晰,对积雪检测非常有效,但由于云的遮蔽可能会使MODIS积雪分布面积出现误差。     

基于MODIS影像的内蒙古草原积雪监测

光学遥感源MODIS具有高光谱分辨率、高时间分辨率、高空间分辨率、全球范围内免费接收等优势,被广泛应用于洪涝、干旱、森林草原火灾、雪灾等自然灾害的动态监测领域。MODIS数据用于内蒙古草原积雪监测,提取积雪信息在国内尚属空白。本文利用MODIS L1B 500m分辨率数据,经过几何校正、去"双眼皮"预处理,根据归一化差分积雪指数(NDSI)算法和综合阈值判别法对内蒙古自治区2008年1月下旬大范围降雪进行积雪信息提取,制作积雪覆盖图。利用内蒙古生态与农业气象中心发布的雪情遥感监测信息验证积雪覆盖图的准确度。验证结果表明,MODIS数据用于大范围积雪监测非常有效。     

MODIS数据在黄河凌汛监测中的应用

对MODIS数据的特性及其在黄河凌汛监测中的应用情况进行了探讨和总结。试验结果表明,MODIS数据在冰雪检测方面具有很大的潜力。     

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MODIS数据的雪面温度遥感反演

通过对Planck函数在低温范围内进行线性化,改进了针对MODIS数据的实用性分裂窗算法,建立了基于MODIS数据的中纬度地区雪面温度遥感反演方法。以环青海湖地区为研究区进行了算法应用,取得了较理想的效果。验证并分析了雪面温度与海拔高度的负相关关系。通过对下垫面相对均一的3个样区进行分析,讨论了雪面温度与归一化积雪指数的关系,并提出了“NDSI-Ts空间”的概念。     

MODIS L1B数据在水利中的应用

MODIS是EOS计划中一个重要的传感器,从水利应用的角度,介绍了MODISL1B数据的特征和处理流程,综合说明了MODIS数据在水旱情监测中的应用前景、处理方法和流程,并在此基础上讨论了深入研究过程中的主要问题。     

利用MODIS数据研究天山北麓Kriging雪深插值

在积雪深度研究中,地面资料插值产生的平滑效应以及遥感空间分辨率不足的问题,在很大程度上影响着积雪深度的估计精度。本文采用中高分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectro-radiometer,MODIS)和微波扫描辐射计(advanced microwave scanning radiometer-EOS,AMSR-E)融合后的无云积雪面积产品构建虚拟站点,弥补了气象站点少且不均匀的不足,修正雪深克里金插值产生的平滑效应。同时,提出了基于数据同化算法融合以地面观测资料为基础的克里金空间插值雪深、MODIS积雪面积产品和AMSR-E微波反演雪深产品的雪深估计方法。以新疆北疆地区为研究区域进行了算法应用及验证,并选取不同海拔的站点观测资料对融合结果进行验证分析,通过均方根、偏差和相关性系数指标检证了该方法能够有效地提高雪深估计精度。     

利用非线性NDSI模型进行积雪覆盖率反演研究

基于统计回归的积雪覆盖率反演方法适合提取大范围区域的积雪覆盖率,提出了基于归一化积雪指数(NDSI)的非线性积雪覆盖率回归模型,利用阿拉斯加、西伯利亚和内蒙古地区的样本数据进行回归分析,估计模型参数,并利用建立的回归模型提取天山地区和祁连山地区的积雪覆盖率进行了验证。结果显示,基于NDSI的非线性积雪覆盖率回归模型对样本数据的拟合度和利用模型提取的积雪覆盖率精度相对于线性模型均有一定的提高。     

基于MODIS数据的天山北坡经济带雪深反演研究

根据实测雪深不同的积雪反射光谱值分析雪深和积雪反射率的关系,探讨利用MOD IS数据反演雪深的可行性和反演雪深的MOD IS最佳通道。利用2004年12月至2005年3月的MOD IS数据,以天山北坡经济带为实验区,结合该区域实测雪深数据、气象台地面雪深观测记录建立雪深反演数学模型,分析雪深空间分布特征对农业开发具有重要意义。     

MODIS数据在林火监测中的应用研究

提出了MODIS在林火监测中的应用方法，其核心是利用MODIS热红外波段亮度温度阈值与植被指数相结合进行火点识别。对中、蒙、俄三国交界地区进行实例应用，结果表明，该方法能有效检测火点，减小由裸土、水体和云引起的误判。     

基于MODIS卫星数据的平流雾检测研究

利用MODIS卫星数据,对雾与目标物(水、云、雪、地物)分别进行采样,得到光谱曲线并进行光谱分 析,提出了有利于白天和夜间平流雾检测的波段,利用该波段选择结果,采用阈值法对平流雾进行检测并得到 地面数据验证。结果表明,MODIS数据在雾检测方面具有很大的潜力。     

基于光谱分析的MODIS云检测算法研究

总结了云、雪、植被、沙漠、水体等目标的光谱特性以及云和不同目标间的光谱差异，结合MODIS影像的波段范围，提出了一种对不同下垫面通用的多光谱云检测算法，试验证明了算法的有效性。     

基于AVHRR﹑MODIS和MVRIS数据的辐射雾变化检测与分析

以过境时间不同的NOAA-16/AVHRR、NOAA-17/AVHRR、FY1-D/MVRIS、TERRA/MODIS和AQUA/MODIS五种遥感影像数据组成一组序列影像,对发生在湖北省2005年2月4日的辐射雾进行了一次变化检测与分析.经地面验证,序列影像数据在雾变化检测的研究方面具有很大的潜力,检测结果动态地显示了该次大雾的形成﹑发展﹑稳定﹑消散的过程.将检测结果与该区域的DEM和水系矢量图结合分析发现,二者在辐射雾的变化发展过程中起着非常重要的作用.     

利用MODIS数据监测夜间雾

在分析雾、云、地表、水体等目标物红外辐射特性的基础上,针对MODIS数据提出了夜间雾监测算法。试验表明,该算法能够将低云大雾与中高云、水体和地表区分开。     

基于MODIS数据的植被指数分析

针对宏观土地覆盖遥感分类的现状,充分利用MODIS相对于AVHRR数据具有的多光谱和分辨率优势,提出了利用MODIS数据进行分类特征选择与提取并结合多时相特征进行宏观土地覆盖分类的分类方法,并进行了分类试验。     

基于MODIS数据的雾光谱特性研究

通过对中国东部不同区域不同季节的15幅白天MODIS影像进行雾与地物、雪、云的光谱特性差异分析,发现较利于雾与背景(地物、云、雪)分离的波段并分析其原因,为进一步利用MODIS数据进行大范围不同季节雾检测提供了一些初步建议和思路。