基于MODIS数据的湖北省油菜种植分布信息提取

MODIS归一化差值植被指数(MODIS-normalized difference vegetation index,MODIS-NDVI)时间序列产品能够连续反映植被的覆盖情况,是农作物遥感测量的重要数据源。为研究基于MODIS数据的油菜种植分布信息提取技术,选取湖北省为研究区,利用2008—2013年75个时相的MODIS-NDVI时序数据,结合农作物物候和地面调查样本等辅助资料,通过建立油菜种植面积提取模型,采用多次阈值比较方法提取了2009—2013年湖北省油菜种植分布信息,与统计数据比较,总体提取精度为85%左右。最后利用环境小卫星HJ-1A CCD数据进行精度验证,证明了MODIS-NDVI时序数据及本文方法在油菜种植面积提取中的可靠性,对掌握油菜种植面积和产量信息、加强农业生产管理、调整农业结构及辅助政府有关部门制定科学合理的农业政策具有重要意义。     

基于MODIS时序植被指数的区域物候信息提取

利用黑龙江省2012年16 d 250 m的MODIS NDVI数据,使用Savitsky-Golay滤波法、Logistic调合函数模型和非对称Gaussian模型3种方法对曲线拟合重构,引入均方根误差比较3种方法的优劣;在曲线平滑的基础上提取物候参数,分别对森林和农用地用固定阈值和动态阈值提取其物候参数,目的在于比较两种阈值设定方法的优劣,并获取阈值使物候参数结果与作物农事历信息吻合。结果表明,Savitsky-Golay滤波法在与原始曲线近似度方面优于另外两种拟合方法。     

基于MODIS时序影像的湖南省油菜种植面积遥感监测分析

基于时间序列影像数据的提取方法可实现快速监测大面积农作物的种植分布和面积估算.以湖南省为研究区,利用2017年500 m空间分辨率的MODIS NDVI时序数据,结合湖南省耕地分布数据和实地样点数据得到油菜物候标准曲线,采用最小二乘法与阈值法提取得到湖南省油菜种植分布.结果显示,遥感提取得到的湖南省油菜种植面积主要分布...     

基于MODIS数据的浒苔信息提取方法研究

浒苔是一种大型绿藻,大量浒苔爆发会严重影响景观,干扰旅游观光和水上运动的进行。本文利用NASA提供的MODIS02的250m分辨率影像,分别采用了比值法、归一化植被指数法和监督分类中的最小距离分类,提取了浒苔的信息,实验结果表明,三者都可以提取浒苔信息,但是比值法提取的结果最好,最小距离分类很难与薄云区分,必须加入人工目视解译,归一化植被指数可以区分出薄云,但是遗漏较多。     

基于MODIS时序数据的湖南省水稻种植面积提取及时空变化分析

准确且及时获取大范围的水稻种植空间分布及其动态变化信息对科学指导水稻生产、合理分配水资源以及监测大气环境变化等具有重要意义。以湖南省为研究区,在提取MODIS陆地水分指数(land surface water content index,LSWI)和增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)时间序列数据集并对其进行去噪处理的基础上,根据水稻的LSWI和EVI时序变化特征建立了水稻种植面积决策树提取模型,并对模型精度进行了评价;基于该模型提取了湖南省2000—2016年间水稻种植面积信息,分析了其时空变化特征。研究结果表明,构建的研究区水稻种植面积提取模型总体分类精度为90. 2%,Kappa系数为0. 74;与统计报表数据相比,平均相对误差为13. 6%,可适用于大范围长时间序列水稻种植面积的高效提取。湖南省年均水稻种植总面积为344. 12万hm~2,其中单季稻面积为102. 41万hm~2,主要分布在洞庭湖平原;双季稻面积为241. 71万hm~2,主要分布在湘中偏北部地区(主要为岳阳、益阳、常德、长沙、株洲、湘潭、娄底等市县)。近17 a间,湖南省水稻种植面积变化情况可分为3个阶段,分别为在2000—2004年间减少了73. 2万hm~2,在2005—2010年间呈相对稳定小幅度回升状态,在2011—2016年间增加了29. 55万hm~2,但总体上呈减少趋势,共减少了58. 22万hm~2。     

基于Landsat-8数据和MODIS数据的渤海海冰信息提取

渤海地区是我国经济最为发达的地区之一,但每年冬季该地区经常遭受不同程度的海冰灾害。截至目前,海冰灾害已经造成该地区石油平台多次倒塌,船舶受损和航运受阻,严重影响该地区的经济发展~([1])。本文基于2016年的Landsat-8辽东湾数据和MODIS渤海数据进行海冰范围的提取,并计算海冰的面积、密集度等信息,然后建立MODIS数据海冰的短波宽带反射率和厚度之间的对应关系,计算出海冰的厚度,从而对海冰实现分类。     

MODIS数据的多重分形雾霾信息提取方法

针对大气污染形成机制不明、大气成分复杂等问题,该文提出了用多重分形技术提取大气成分信息方法。该文采用MOD04 L2气溶胶产品数据和多重分形技术研究华北地区的大气气溶胶光学厚度的多重分形特征,选用C-A方法进行霾的识别和分离。结果表明,大气气溶胶光学厚度的异常值可将研究区域划分为雾霾浓度不同的3个类别区域。研究区的气溶胶光学厚度南部普遍高于北部地区,河北南部的光学厚度较大且集中,其他区域相对较小,整体上呈现中间高两边低的分布规律。     

MODIS数据的多重分形雾霾信息提取方法

针对大气污染形成机制不明、大气成分复杂等问题,该文提出了用多重分形技术提取大气成分信息方法。该文采用MOD04 L2气溶胶产品数据和多重分形技术研究华北地区的大气气溶胶光学厚度的多重分形特征,选用C-A方法进行霾的识别和分离。结果表明,大气气溶胶光学厚度的异常值可将研究区域划分为雾霾浓度不同的3个类别区域。研究区的气溶胶光学厚度南部普遍高于北部地区,河北南部的光学厚度较大且集中,其他区域相对较小,整体上呈现中间高两边低的分布规律。     

MODIS数据的多重分形雾霾信息提取方法

针对大气污染形成机制不明、大气成分复杂等问题,该文提出了用多重分形技术提取大气成分信息方法。该文采用MOD04 L2气溶胶产品数据和多重分形技术研究华北地区的大气气溶胶光学厚度的多重分形特征,选用C-A方法进行霾的识别和分离。结果表明,大气气溶胶光学厚度的异常值可将研究区域划分为雾霾浓度不同的3个类别区域。研究区的气溶胶光学厚度南部普遍高于北部地区,河北南部的光学厚度较大且集中,其他区域相对较小,整体上呈现中间高两边低的分布规律。     

MODIS数据的多重分形雾霾信息提取方法

针对大气污染形成机制不明、大气成分复杂等问题,该文提出了用多重分形技术提取大气成分信息方法。该文采用MOD04L2气溶胶产品数据和多重分形技术研究华北地区的大气气溶胶光学厚度的多重分形特征,选用C-A方法进行霾的识别和分离。结果表明,大气气溶胶光学厚度的异常值可将研究区域划分为雾霾浓度不同的3个类别区域。研究区的气溶胶光学厚度南部普遍高于北部地区,河北南部的光学厚度较大且集中,其他区域相对较小,整体上呈现中间高两边低的分布规律。     

基于MODIS—NDVI时序数据的重庆市植被变化研究

采用最大值合成（MVC）与最佳指数斜率提取（BISE）组合法和时间序列谐波分析法（HANTS）对重庆地区2006～2010年的共五年MODIS—NDVI时序数据进行降噪处理与数据重构,对重构结果进行对比与评价,并选其优者来评估重庆市的植被生长动态变化。结果表明,HANTS方法的除云去噪效果优于MVC与BISE组合法;2006～2010年,重庆市400m以下的地区植被变化较大,400m以上的区域植被呈连续变好趋势,研究结果可为重庆市生态保护与生态建设提供依据。     

基于MODIS数据的青藏高原积雪时空分布特征分析

利用2000―2014年间获取的MOD10A2积雪产品,结合数字高程模型数据,借助GIS空间分析方法,以积雪覆盖率(snow cover fraction,SCF)为指标,定量分析了青藏高原积雪的整体空间分布特征及高程、坡度和坡向等地形因素对高原积雪时空分布的影响。主要结论有:(1)青藏高原积雪覆盖具有高原周围和中部高大山脉积雪丰富、SCF高,内陆盆地和谷地积雪少、SCF低的特点;(2)海拔越高,SCF越高,积雪持续时间越长,年内变化越稳定;(3)海拔4 000 m以下年内积雪覆盖呈单峰型分布特点,海拔4 000 m以上则为双峰型;(4)SCF最低值在海拔6 000 m以下出现在夏季,而在海拔6 000 m以上则出现在冬季;(5)SCF在不同坡向中,北坡向最高,南坡向最低,东坡和西坡向居中。     

基于Landsat8 OLI数据的富贵竹种植区域信息提取

富贵竹作为一种观赏植物,在我国南方省份有大面积种植,具有良好的经济价值。为了解与监测区域富贵竹种植情况,以Landsat8 OLI遥感影像为数据源,构建了一种新的网体—水体差异增强指数(difference enhence between net and water index,DENWI)作为特征参数,通过面向对象的分类方法建立富贵竹信息提取规则集,得到研究区域内富贵竹的种植信息,并与2种传统信息提取方法进行对比研究。结果表明,相比于传统方法,基于DENWI的面向对象分类方法可以更有效地提取富贵竹种植信息,总体分类精度为98. 46%,Kappa系数为0. 97,该方法监测提取富贵竹种植信息是可行且有优势的,可以为富贵竹种植监测和管理提供科学依据。     

基于MODIS的江汉平原比辐射率季节变化规律研究

基于Terra-MODIS L3级产品(MOD11C3),研究江汉平原区域比辐射率在一年四季的变化特征。结果表明,江汉平原区域的比辐射率值在1 a内整体处于一个稳定的区间,相比其他三季,冬季高比辐射率区间所占面积有明显增加,同时存在多种类别的比辐射率值;春季和冬季的平均比辐射率值最高,夏季最低,秋季比辐射率值居夏冬两季之中。对不同土地覆被类型的比辐射率值的研究表明,水田和水域的比辐射率值最高,建设用地比辐射率值最低但波动较大,林地和草地的比辐射率值最为稳定,耕地的比辐射率值明显高于自然植被;各种地类的比辐射率年变化趋势基本一致,均在夏季出现波谷,秋季呈上升趋势,冬季有小幅的波动,春季最稳定。     

基于 DTW 距离的时序 NDVI 数据植被信息提取--以秦巴山区为例

秦巴山区是我国重要的生态屏障,对该区的植被信息提取开展研究,可为区内生态服务功能及自然资源开发利用提供基础数据。通过加窗处理改进DTW距离相似性算法,结合临近度模糊分类方法对2005—2014年的MODIS NDVI时序数据进行植被信息提取。首先利用S-G滤波对MODIS NDVI时序数据进行重建;再利用2013年的采样数据构建各类植被的标准NDVI时序曲线,逐像元计算与标准NDVI时序曲线的加窗DTW距离,利用临近度模糊分类实现植被信息提取;最后验证提取精度。结果表明,算法具有较高的运行效率,可避免错误匹配,以较高的精度(总体精度83.8%,kappa系数0.77)实现长时间序列的植被信息提取。     

基于U-Net++的烟草种植信息提取

以洛宁县为研究区,高分二号为数据源,利用U-Net++模型对研究区烟草进行提取。结果表明：基于U-Net++模型烟草提取的准确率、F1分数和Kappa系数相比于原始的U-Net模型提取精度分别从86.33%、73.86%和0.65提高到91.85%、80.13%和0.82。综上可知,本文提出的U-Net++网络模型在烟草提取中是可行的,为烟草信息的快速提取提供了技术支持。     

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时序的陕西省植被物候时空变化特征分析

遥感技术作为对大尺度陆表监测研究的有效手段,被广泛应用于自然地理环境各要素的研究中。其中,植被物候作为自然界规律性、周期性的事件,对自然环境尤其是气候变化有着重要的指示作用。以陕西省为研究区,采用Savitzky-Golay(S-G)滤波方法对MODIS归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据进行时间序列重构,并在此基础上,提取陕西省2001—2016年间的植被物候期信息进行其时空变化特征分析。研究结果表明:(1)陕西省的植被物候空间分布特征与其不同地形地貌的空间分布具有较好的一致性;(2)陕西省生长季开始的平均时间在每年的第120天,生长季结束的平均时间在第280天,生长季长度平均为160 d;(3)2001—2016年间陕西省植被生长季开始时间变化趋势为波动提前,变化率约为-0. 79 d/a(R2=0. 40,P 0. 01),生长季结束时间变化趋势表现为波动推迟,变化率约为0. 50 d/a(R2=0. 25,P 0. 05),生长季长度变化呈波动延长趋势,变化率约为1. 29 d/a(R2=0. 37,P 0. 05);(4)在不同的物候期,陕西省植被的物候变化趋势空间分布差异较大。     

基于MODIS数据的上海市热岛效应分析

采用上海市2006年的MODIS LST影像,通过地表温度生成四季的热场强度指数图,对上海市的热岛空间分布的季节变化进行研究.研究表明,上海市热岛强度和热岛范围在季节分布上以夏季最为强烈,春季次之,秋季和冬季热岛范围和强度明显弱于夏季和春季.再结合植被覆盖度(FCOVER),分析两者的空间关系,表明两者存在一定的负相关性.其结果对城市的绿地规划和缓解城市热岛效应具有一定的指导意义.     

基于MODIS数据的上海市热岛效应研究

采用2003~2005年EOS/MODIS数据,运用分裂窗算法定量反演了上海市地表温度,以间接反映城市热岛的变化规律。研究表明,上海市冬季地表平均最高温度为13.9℃,春季、夏季和秋季分别为32.5℃、45.7℃和29.0℃;地表相对高温区的分布具有明显的季节变化特征,冬季地表相对高温区分布在市区东南方向,春季、夏季地表相对高温区向西北方向移动,秋季地表相对高温区开始向东南方向收缩;冬季市区表现为弱冷岛中心,春季、夏季和秋季均为热岛中心,其中夏季的热岛效应最为显著;冬季弱冷岛中心的地面温度低于郊区温度2.6℃,春季、夏季和秋季的平均热岛强度分别为5.7℃、10.4℃和4.2℃。