应用MODIS卫星数据提取植被-温度-水分综合指数的研究

中分辨率成像光谱仪(MODIS)覆盖可见光、近红外和热红外的36个波段,其波谱分辨率高、信息量丰富.通过分析MODIS数据的波谱特性以及植被和土壤的反射波谱特征,选用可见光波段(0.66 μm)、近红外波段(0.86 μm、1.24 μm)提取修正的土壤调整植被指数(MSAVI)和归一化植被水分指数(NDWI);用两个热红外波段(8.6 μm、11 μm)反演植被冠层温度,并通过分析三者之间的耦合特征来提取反映植被水分状况的综合指标(VTWSI).用实测的植被水分数据和模拟的叶片等效水分厚度数据验证所提取的VTWSI值,拟合结果表明呈显著正相关,说明所提取的VTWSI可有效反映植被的水分状况.该项研究探讨了一种直接从卫星遥感数据提取植被水分指标的新方法,为研究干旱、半干旱地区的区域缺水提供简便途径.     

IRS - P6卫星LISS3图像数据质量评价

利用辐射精度、清晰度、信息量、信噪比、几何精度、地面分辨率6个数据质量评价指标,对LISS3与TM图像进行对比分析。研究结果表明,LISS3图像在地面分辨率和信噪比方面有显著提高,几何精度(均方根误差为0.28)小于1/2个像元,在绿(0.52~0.59μm)、红(0.62~0.68μm)和近红外(0.77~0.86μm)波段其辐射精度、清晰度、信息量均高于TM图像,在短波红外波段(1.55~1.70μm)相应指标略低于TM图像。分析LISS3在短波红外波段图像质量指标降低的原因,提出增加LISS3第5波段宽度、新增波长2.2~2.5μm的短波红外波段以改进LISS3传感器的波段参数。     

基于MODIS数据的陕西省地表温度的空间分布研究

由热红外波段获得的影像是地物发射的热辐射量的直接记录,可用于地面温度和热量空间分布的动态监测。本文利用MODIS数据可见光波段b1、近红外波段b2和中红外波段b19,获得所需要的两个基本参数：地表比辐射率与大气透过率;然后对于热红外波段b31、b32,运用劈窗算法反演出陕西省地表温度：并与陆面实际状况进行了对照分析。结果表明,这一方法能获得较合理的地表温度,符合陕西省实际地表状况;另外也为应用MODIS热红外波段数据进行大范围实时监测地表温度提供了新的途径。     

极干旱区稀疏荒漠植被地上生物量遥感估算

以库姆塔格沙漠南部阿尔金山北麓山前戈壁区为研究区,借助无人机影像数据准确提取植被覆盖区;采用高空间分辨率WorldView-3数据的估算结果对中空间分辨率Landsat-OLI数据的估算结果进行修正;选取红光反射率波段(RED)、近红外反射率波段(NIR)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)和修正土壤调...     

利用MODIS可见光波段反演陆地气溶胶光学厚度

利用Herold等建立的地表反射率库及MODIS遥感影像研究城市区和非城市区典型地物在可见光红蓝波段地表反射率的比值特性。在此基础上,利用MODIS 1km分辨率遥感影像红蓝可见光波段实现了气溶胶光学厚度的反演,采用卫星过境时间前后半小时北京和香河AERONET站的气溶胶光学厚度观测平均值作为验证参考。结果显示,66.67%的反演结果处于±0.05±0.15τ的误差界限内,反演算法不受地表反射率的限制,而且只利用了可见光红蓝波段,避免缺少近红外波段数据的限制。     

基于MODIS反演祁连山七一冰川雪粒径

基于MODIS 500 m分辨率数据,利用MODTRAN 4+模型和可见光波段、近红外波段的波段比方法反演雪粒径,建立1个消融期内的雪粒径变化的时间序列,通过采集七一冰川上设立的观测点对应时间段内雪粒径验证MODIS模拟的雪粒径值,结合位于观测点附近的气象站的气温数据,探讨气温对雪粒径的影响。结果表明,雪粒径的增长存在着明显的日变化趋势;模拟的雪粒径普遍高于实测的雪粒径值,因此反演模型需要约为1.1倍的校正因子;气温对雪粒径的影响显著。     

基于不同卫星光谱模拟的土壤电导率估算研究

土壤电导率 (Electrical conductivity, EC)是评价土壤盐渍化的重要指标。通过实测新疆艾比湖湿地自然保护区土壤EC及可见光—近红外光谱数据,利用波谱响应技术模拟Landsat 8 OLI、Sentinel 2、Sentinel 3卫星的宽波段数据。构建宽波段模拟数据及其5种预处理后的三维光谱指数 (Three-dimensional spectral index, TDSI),采用梯度提升回归树算法 (Gradient boosting regression tree, GBRT) 建立3种卫星土壤EC估算模型,并比对加入TDSI后模型精度的变化。结果表明：在不同土壤EC条件下,3种卫星具有相似的光谱趋势,均在红、近红外波段附近反射率较高;TDSI与土壤EC相关性基本均在0.4以上,最大程度保留了与土壤EC敏感度高的红、绿、蓝、近红外、短波红外波段信息;GBRT对于土壤EC估算能力表现突出,3种卫星对土壤EC的最佳预测精度R²分别为0.831、0.847、0.903,在加入TDSI后,R²分别提高至0.835、0.857、0.935,综合分析发现,Sentinel 3对土壤EC估算效果最佳 (R²=0.935,均方根误差RMSE=2.986 mS·cm^-1,赤池信息准则AIC=57.500)。通过利用波谱响应技术结合TDSI深度挖掘波段间的协同信息,采用GBRT验证了不同卫星对土壤R²的估算效果,二者相结合可以有效提升模型预测精度,为干旱区土壤盐渍化定量监测与防控提供有利指导。     

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ETM+与MODIS数据融合的伊洛河流域地表蒸散估算

MODIS数据时间分辨率较高,在对地能量和水分变化监测应用中具有不可比拟的优势。但其空间分辨率较低,混合象元效应显著,尤其在地表土地利用类型复杂和空间异质性较大时,会带来较大的误差。而ETM+数据具备较高的空间分辨率,但其单一的热红外波段导致反演的地表温度精度不高,且时间分辨率低,因而限制了在地表蒸散监测中的应用。本文探讨了将TM/ETM+与MODIS数据相融合估算区域地表蒸散的一种多尺度遥感方法,利用TM/ETM+计算得到的植被指数,基于空间增强方法将MODIS反演的地表温度尺度提高到30 m,并结合SEBS模型对伊洛河流域的地表蒸散进行了估算。验证与分析的结果表明,估算精度得到提高,研究区当日蒸散量在0～5.32 mm/d之间,空间分布具有明显的地域性差异,区域分布不均衡。     

塔里木河流域中游渭干河-库车河绿洲盐渍土水盐信息光谱特征研究

土壤水分、盐分时空变异强,是影响土壤光谱特征的两个重要因素。土壤水分与盐分之间的关系以及土壤水分、盐分与土壤光谱特征间的关系直接关系到利用遥感光谱信息监测土壤盐渍化的精度。该文运用多元统计学及可见光-近红外反射光谱分析方法对2010年10月渭干河-库车河三角洲绿洲盐渍土水分、盐分数据和盐渍土野外光谱数据进行分析,探讨该绿洲盐渍土表层(0～10cm)水盐信息与野外光谱特征间的关系。结果表明:1)土壤水分和土壤电导率可用Cubic曲线拟合,相关系数R=0.8503,土壤盐分和土壤电导率也可用Cubic曲线拟合,相关系数R=0.842,但土壤水分与盐分之间的显著性较弱,相关系数R=0.74。2)与原始野外光谱相比,包络线消除后光谱波段与土壤水分和土壤电导率之间的Pearson相关性都有不同程度的提高,利用包络线消除法后的波段分别建立盐渍土土壤水分、土壤电导率后向回归预测方程,为动态水盐条件下的盐渍土遥感监测提供了理论依据。     

基于HJ卫星IRS遥感数据的农作物秸秆火点提取模式研究

根据农作物收割前后的HJ-1B 卫星红外相机(IRS)遥感数据特征,提出农作物秸秆焚烧火点提取模式:利用IRS波段3(3.78 μm)与波段4(11.36 μm)结合两种经典火点探测算法首先提取出所有类型的地面火点;再利用收割前后的IRS波段2(1.72 μm)与波段1(0.9 μm)建立农作物秸秆地判定依据,从而从所有类型的地面火点中识别出秸秆火点。结合10月6日、10月21日的HJ-1B IRS影像,对10月21日江苏省农作物收割时期的秸秆火点进行提取实验,并与对应的MODIS探测结果进行相关分析,相关系数R²为0.685,验证了研究方法的合理性。     

锡林郭勒草原地表反照率对气候变化的响应

在对锡林郭勒草原地区MODIS的地表反照率产品(MCD43C3)的可靠性进行评估的基础上,利用该产品分析了2002～2009年锡林郭勒草原地表反照率的变化及其与温度和降水的关系。结果表明:(1)MODIS的反演结果能够很好地反映地表反照率的季节变化和年际变化特征;(2)锡林郭勒草原可见光波段反照率的季节变化呈V字形,低谷出现在8月上旬,近红外波段的则呈U字形,低值时段为6～9月;(3)可见光和近红外波段反照率的年际变化特征基本一致,其与温度和降水的年际波动有显著相关关系,其中,温度与地表反照率仅在生长季初期和末期显著相关,分别是负相关(相关系数为-0.67)和正相关(0.63),降水量与地表反照率在整个生长季都显著负相关(-0.54～-0.76),并且其影响效果有2～3个月的滞后期。     

利用可见光/近红外反射光谱估算土壤总氮含量的实验研究

利用土壤的室内反射率光谱，探讨土壤氮元素的高光谱机理。利用土壤光谱各吸收带的特征参数与总氮含量进行逐步回归运算，确定与氮元素关系比较密切的几个吸收带。计算出这几个特征吸收带内土壤反射率的变化形式：一阶导数(FDR)、倒数(1/R)、倒数之对数(log(1/R))、波段深度(Depth)，并与总氮含量进行逐步回归分析，得到比较理想的结果：建模样本的Ra^2(修正的判定系数)分别为0．789、0．753、0．736、0．699，验证样本的Ra^2分别为0．759、0．468、0．794、0．725。可见土壤的反射率光谱与氮元素含量之间存在比较明显的相关性，可见光／近红外反射光谱具有快速估算土壤中氮元素含量的潜力。     

干旱区土壤盐渍化遥感监测方法研究

准确提取盐渍化信息对土壤盐渍化监测和研究盐渍化动态变化具有重要意义。先对除去TM6含有6个多光谱波段的TM图像分别做主成分、缨帽变换，然后在对遥感数据和其派生数据分析和实验的基础上，得出TM数据的可见光和近红外波段之一和第三主成分及缨帽变换后的绿度特征做彩色合成能较好的揭示土壤盐渍化信息，TM数据多光谱波段的选取依研究区而定，此方法的效果受土壤含水量的影响。最后对合成图像分类得出了研究区盐渍地的数量和分布情况。     

MODIS数据在新疆生态环境建设中的应用

中国科学院新疆生态与地理研究所利用MODIS卫星接收站接收的MODIS数据进行了艾比湖湖水水面动态监测，并连续监测了湖面西北107km^2裸露湖底的水而恢复情况，佐证了覆盖该裸露区所需的理论入湖水量。结合塔里木河应急生态放水工程，利用归一化植被指数提取结果进行了生态放水引起的植被恢复状况监测，利用连续MODIS数据进行了台特玛湖水面变化的监测，证实了应急输水的生态保护效果是十分显著的。显示了中尺度分辨率MODIS数据在新疆生态环境建设中具有很强的应用前景。     

水分胁迫条件下棉花生理变化及其高光谱响应分析

利用ASD地物光谱仪,测定水分胁迫条件下棉花不同生育时期内叶片的光谱反射率,应用微分技术处理棉花的反射光谱,并结合棉花叶面积指数(LAI)、叶绿素(a b)含量(Chlt)、叶片全氮(TN)含量等生物参数进行分析,研究棉花水分胁迫情况下的高光谱特征,结果表明,一阶微分光谱720nm波段的数值与LAI的正相关(R=0．7656);750nm处一阶微分值与叶绿素含量呈显著正相关关系(R=0．7774);微分光谱690nm～740nm数值积分面积与TN含量呈正相关(R=0．7669),采用比值反射率对反射光谱1300nm～1500nm波段范围内最小值与棉花叶片的含水量作相关分析,达到极显著水平(R^2=0．8298),验证了一阶微分光谱数据与棉花的生理参数有很好的相关性,可见光和近红外波段光谱反射率能够反映出棉花生长发育的动态特征;证明了棉花的花铃期是高光谱遥感对棉花长势和生理参数定量诊断的最佳时期。本研究通过建立一系列线性光谱模型对棉花生理参数进行估测,为基于高光谱数据的棉花生长模型和棉花长势的遥感监测提供了理论依据。     

腾格里沙漠典型植物含水率与地物光谱的关系分析

地物光谱特征不仅是遥感机理研究的重要内容,亦是遥感应用分析的重要依据。用ASD手持式光谱仪测定了腾格里沙漠10种典型植物的冠层光谱,对测得光谱数据进行包络线去除和一阶微分处理,并在实验室采用烘干法得到植物的含水率,运用相关系数法分析植物含水率与经包络线去除的光谱数据之间的关系,同时分析了不同含水率植物的红边特征。结果表明：研究区植物最大含水率为88.19%,最小含水率为37.34%;含水率与包络线去除的光谱数据在可见光（561~718 nm）和近红外（861 nm,894 nm）波段均存在极显著相关性,并建立了两者之间的回归模型,说明可见光近红外波段可以反映沙漠植物的水分状况;不同含水率植物的红边参数有所差异。     

基于FTIR和MODIS数据估算新疆沙漠宽波段地表比辐射率

基于FTIR和MODIS数据,建立了新疆沙漠宽波段（8～13.5 μm）地表比辐射率的最优估算模型。首先,利用傅立叶变换热红外光谱仪观测的塔克拉玛干沙漠地表比辐射率光谱数据,结合同期MODIS温度/比辐射率产品MOD11A1的29、31和32波段比辐射率值和MOD09A1的第7波段反射率值,建立宽波段地表比辐射率估算模型,并分别采用观测数据和光谱库数据验证了模型的精度,估算结果的均方根误差分别为0.0041和0.0081。其次,选择最优估算模型,利用MODIS数据,估算了新疆4个沙漠的宽波段地表比辐射率,得到了沙漠地表比辐射率的空间分布特征。结果表明：塔克拉玛干沙漠和库鲁克库姆沙漠气候干燥稳定,地表比辐射率分布较为均匀,范围为0.850～0.915;古尔班通古特沙漠受到植被和地表水分的影响,比辐射率空间分布不均匀,范围为0.890～0.915;库木塔格沙漠的地表比辐射率分布与其羽状地表类似,范围为0.860～0.910。     

基于决策树和MODIS植被指数时间序列的中亚土地覆盖分类

利用MODIS植被指数时间序列对中亚土地覆盖类型分类进行了研究。MODIS数据时间分辨率高,时间序列数据可以表征植被生理活动的动态变化。从时间序列数据中提取植被物候信息,可以实现对不同土地覆盖类型的定量描述。MODIS数据质量信息波段,记录了研究区遥感数据质量,提供植被指数可用性、气溶胶处理、云、冰雪可能性、合成方法等信息,为植被指数时间序列噪声的去除提供一种新的方法。决策树分类结构清晰、不基于正态统计分布假设、效率高、分类精度高。分类结果与统计数据比较,两者一致性较好,精度验证总体精度95.76％,kappa系数0.9516。     

湖冰遥感监测方法综述

本文综述了多光谱和微波数据监测湖冰冻结、消融及冰厚的方法,并比较了各种方法的优缺点,最后运用MODIS和AMSR-E监测了纳木错2007/2008冬半年冰情.湖冰监测方法主要有阈值法和指数法.阈值法是根据冰水反射率、温度、后向散射系数等特征因子的不同直接区分冰水.精度较高,误差在5天以内.指数法主要是根据冰水波谱特性和极化特性.做波段运算后间接区分冰水.冰厚监测常采用经验公式法,用实测数据与反射率、极化比、亮温等建立关系式反演整个湖泊冰厚,此方法适用于特定的某个湖泊.冰厚识别是湖冰监测的难点,主动微波比多光谱数据更适合监测冰厚.从数据本身来讲,热红外、被动微波等高时间分辨率数据比可见光、主动微波等高空间分辨率影像更适合监测大面积湖泊冰情.基于多源遥感数据,发展自动反演算法将是湖冰遥感监测发展趋势之一.