基于MODIS数据的西台吉乃尔盐湖水体提取及水域面积的监测

西台吉乃尔盐湖具有丰富的镁锂资源,受补给、降水、水文地质条件及人为因素的影响,理化性质和面积有较大变化。通过在湖表水和干盐滩进行样本点采集,统计分析盐湖水体的光谱特征,然后根据MO-D IS数据第1、2波段的反射率和NDVI设定的阈值提取水体,进行水域面积动态变化的监测,结合气象资料,对比分析了西台湖面积的变化情况和原因,对盐湖水体的提取、湖区矿产持续开发利用和水体保护具有一定的指导作用。     

应用MODIS数据研究沙尘信息定量化方法探讨

运用新一代中分辨率成像光谱仪 (MODIS)数据 ,进行沙尘信息的遥感定量化提取方法研究。通过沙尘信息的特征波段选择、沙尘信息与环境背景信息的分离研究 ,浮尘、扬沙等弱沙尘信息的增强处理研究 ,探讨沙尘灾害的定量化参数提取方法 ,建立沙尘信息遥感定量化提取模型 ,为沙尘灾害预报、监测、防治提供理论方法支持和依据.     

基于MODIS数据的蒙古高原积雪时空变化研究

利用Terra卫星和Aqua卫星提供的2002年9月1日~2017年5月31日每日积雪覆盖产品MOD10C1和MYD10C1,提取蒙古高原积雪日数、积雪面积、积雪初日及积雪终日信息,得到蒙古高原积雪特征分布和变化趋势,同时,结合蒙古高原108个地面气象观测站的气温资料,分析研究区积雪变化特征和气温的关系。结果表明：（1）蒙古高原平均积雪日数在60～90 d之间,积雪初日主要分布在315～335 d之间,积雪终日大多集中在31～61 d之间,蒙古高原东部地区积雪初日有明显的提前趋势,西南地区积雪终日有明显的提前趋势。（2）积雪面积在积雪季内呈 “单峰型”,1月份为积雪面积最大月,年均积雪面积呈微弱的下降趋势。（3）最大积雪覆盖面积与温度具有明显的相关性,稳定积雪覆盖区的临界温度大概介于-11~-8 ℃之间。（4）温度是影响积雪特征变化的重要因素。     

基于EOS-Terra/MODIS的沙尘暴遥感监测方法对比研究

通过分析沙尘暴的波谱响应特征及EOS-Terra/MODIS传感器通道的特点,阐述了利用EOS-Terra/MODIS进行沙尘暴监测的机理,提出了利用MODIS进行沙尘暴监测的热红外双通道差值法、三通道彩色合成直方图均衡增强法及基于双通道域值的叠加分析法,并进行了示范比较研究。研究指出基于MODIS采用双通道法进行沙尘暴遥感监测有其局限性,不能快速、有效地提取沙尘暴信息。三通道彩色合成直方图均衡增强法直观判读效果较好,但缺少定量化分析。基于双通道域值的叠加分析法是一种集定量、定性分析于一体的监测方法,有利于对沙尘暴信息的准确提取,为利用MODIS数据进行沙尘暴监测提供了有效手段。     

基于Landsat-TM和MODIS的非洲水体分布格局研究

卫星遥感是进行洲际或者全球尺度内陆水体信息提取的最有效、最为切实可行的技术手段。作为全球水资源较为匮乏的大洲,以遥感技术进行非洲内陆水体信息提取研究具有重要的应用价值。文章以2010年Landsat TM/ETM+卫星遥感影像数据为基础,辅以MODIS遥感影像,基于面向对象的分类方法,选用归一化差值水体指数（Normalized Difference Water Index,NDWI）及波段组合（Band 4/Band 2）进行水体信息提取。并根据不同气候区,选取4个典型区,监测年内水体的变化情况。结果表明：1）非洲内陆水体面积为311 479.2 km2,其中湖泊总面积为209 018.5 km2,占水体总面积的67.1%;河渠总面积64 550.1 km2,占20.7%;水库坑塘总面积37 910.7 km2,占12.2%。非洲拥有水库211个,总面积13 438.7 km2。2）撒哈拉以南的非洲是水体主要的分布区,统计分析表明约97%的水体分布在该地区。3）热带沙漠气候区湖泊面积呈减少趋势,热带草原气候区湖泊受干湿季节影响上下波动较大,热带雨林气候区和地中海气候区湖泊面积变化较小,总体上4个典型区水体面积变差系数＜10%。     

基于MODIS数据的青海湖流域地表温度反演研究

地表温度是检测地球环境变化的重要指标,将地表温度与气象观测资料相结合可以更准确地检测地表履被、土壤湿度及水分含量变化。利用MODIS数据对青海湖流域地表温度进行反演,将反演结果与实测0 cm地面温度对比分析,显示反演的地表温度值与实测0 cm地面温度值平均差-1.05℃,在当前遥感反演地表温度的误差之内。结果表明地表温度和气象观测资料相结合,可以用于监测地表温度的变化,进而建立偏远地区气候资源数据库。     

基于MODIS数据和气象观测数据的气温空间插值方法比较

本文以福建省福州市为研究区域,利用MODIS影像数据反演福州市地表温度;同时利用相同时间的福州市及其周边的32个气象站日平均气温数据,结合数字高程模型（DEM）中提取出的地形因子,研究温度与经度、纬度、海拔高度等的相关关系,提出了福州市地形因子与气温相关模型,利用该模型插值得到福州市的地表温度;再利用气温垂直递减规律进行插值得到地表温度。对比3种结果可知,对于气象数据容易获得,气象站点较多且均匀分布在研究区时,利用气象数据插值地表温度较快,但计算结果比实际值略高;对于气象数据不易获得或站点较少时,可以用影像数据来反演地表温度,其精度受提取参数的精度的制约,在参数使用正确情况下比插值方法反演精度高。     

基于环境小卫星CCD影像的水体提取指数法比较

针对湖北省大东湖水网水环境遥感监测需求,开展基于环境小卫星CCD影像的内陆湖库水体提取指数方法研究。以常见的3种水体识别指数为模型,参照使用TM、MODIS等典型传感器进行水体提取的波段选择方式,通过对环境小卫星CCD影像4个波段地物光谱信息的变化趋势分析,发现各波段对水体目标的区分能力;使用指数模型和相应阈值分别计算获得水体特征图像,并以目视判读结合精度评价指标的方式对提取结果进行对比分析。实验结果表明,归一化差异综合水体指数的目视判别效果最好,且具有水陆区分度高和误识别率低的特点,适用于解决水体目标快速提取问题。     

基于语义和边缘特征融合的高分辨率遥感影像水体提取方法

利用卷积神经网络从遥感影像中提取水体时,水体对象边缘像素的特征与内部像素的特征之间往往存在较大差异,导致提取结果中边界模糊、内部像素与边缘像素的提取精度差异较大,影响了整体精度的提高。针对如何从高分辨率遥感影像中进行水体高精度、自动化提取的问题,文章首先以高分辨率遥感图像为基础,利用边缘提取算法生成边缘图像,然后以高分辨率遥感图像和边缘图像作为输入,建立了语义特征和边缘特征融合的高分辨率遥感图像水体提取模型（Semantic Feature and Edge Feature Fusion Network, SEF-Net）,用于从高分辨率遥感图像中提取水体对象。实验结果表明,SEF-Net模型在3个数据集中的召回率（91.97%、92.07%、93.97%）,精确率（91.12%、98.37%、97.88%）,准确率（89.56%、95.07%、94.06%）和F1分数（91.54%、95.12%、95.88%）均优于对比模型,说明SEF-Net模型从高分辨率遥感图像中提取水体时,具有更高的精度和泛化能力。     

基于MODIS数据的长株潭地区NDBI和NDVI与地表温度的关系研究

基于4个季节的MODIS影像,计算长株潭地区的地表温度、NDBI和NDVI,比较NDBI和NDVI与地表温度之间关系,对地表城市热岛效应研究的指标NDBI和NDVI进行对比分析.结果表明,NDBI与4个季节的地表温度间都存在明显的线性关系,而NDVI与地表温度间关系并不明显且随季节发生变化,说明NDBI是地表城市热岛效应研究的有效指标,在地表城市热岛效应的季节变化研究中NDBI可作为NDVI的一个附加指标.     

三江源区湖泊和沼泽遥感影像分类研究

为了进一步了解三江源区的湿地分布现状,尝试利用MODIS 16天合成的归一化植被指数(NDVI)数据,采用决策树分类方法对三江源区湿地的遥感影像进行了分类研究.在数据预处理时,采用中值滤波和主成分变换结合的方法有效地去除了MODIS数据的噪声;在决策树构建过程中,结合DEM数据有效地提取出湖泊;利用象元NDVI时序变化曲线规律,采用先控制曲线形状、再控制拐点阚值的方法对沼泽进行分类.通过精度验证,湖泊的分类精度达到了96.5%,总的分类精度达到了84.2%,Kappa系数为0.78.利用MODIS NDVI时间序列数据和决策树方法能够满足大范围区域湖泊和沼泽遥感影像分类要求.     

基于MODIS数据的北京西北部地区土地覆盖分类研究

本文主要基于MODIS 16天合成的NDVI时间序列数据、8天合成 LST数据、1∶5万DEM数据以及其他辅助数据相结合,进行北京西北部地区土地覆盖分类的研究。首先选取适合于MODIS数据分类的土地覆盖分类系统,然后用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。最后结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据,利用?齂-均值非监督分类法,进行研究区的土地覆盖分类,经过分类后处理,得到北京西北部地区的土地覆盖分类图。分类结果表明,使用250m分辨率MODIS数据,结合本文所用方法,能够实现较大区域的土地覆盖分类,并且能达到较高的分类精度。     

基于MODIS 数据的长江三角洲地区土地覆盖分类

长江三角洲地区是我国经济最发达的地区之一, 人类活动对自然环境产生了很大影响。为了研究该地区人类活动与生态环境的相互作用, 利用250 m 分辨率MODIS 数据进行土地 覆盖制图研究, 采用的主要数据为增强型植被指数EVI 数据、反射率数据和DEM 数据。通过基于时间序列的滤波方法消除EVI 的噪声, 通过PCA 变换压缩数据量, 并计算均质度来表征空间维的纹理信息, 构造了一个综合性的分类数据矩阵, 依据高分辨率影像选取了训练区, 采用最大似然法进行分类, 并采用缓冲区分析技术进行分类修正, 得到长江三角洲地区的土地覆盖分类结果。利用高分辨率影像解译信息对分类结果进行了精度评价, 并将分类结果与 MODIS 土地覆盖产品进行了对比, 精度分析表明分类结果很好的反映了研究区的土地覆盖信息, 显示了本研究分类方法与技术处理在实践中的可行性及250 m 分辨率EVI 时间序列数据在区域尺度土地覆盖分类方面的优势与潜力。     

基于MODIS高分辨率气溶胶反演的ETM+影像大气校正

针对陆地遥感影像,提出一种利用MODIS遥感数据反演高分辨率气溶胶光学厚度(AOD)进行大气效应校正的方法.采用地基和MODIS卫星遥感结合的方法确定气溶胶模型,通过暗目标法确定地表反射率,反演得到1 km高分辨率的气溶胶光学厚度分布.将反演的气溶胶与地面太阳光度计观测值进行对比验证发现,其相对误差小于10%,反演精度很高.将得到的气溶胶参数带入辐射传输模型中,对当天同地区的Landsat ETM+数据进行大气校正试验,结果表明,该方法反演得到的气溶胶参数可以对遥感图像进行有效的大气效应校正.与试验区同步观测地表反射率对比发现,经过大气校正后的ETM+光谱明显比校正前更接近真实地表光谱,从而更有助于地物真实光谱信息的提取及其识别研究.     

MODIS资料用于塔克拉玛干沙漠地表温度计算方法初探

用热红外通道的遥感数据计算陆地表面温度是MODIS资料的重要应用之一。陆地表面温度(LST)是表征地球表面能量平衡和气候变化的很好指标,也是研究区域或全球陆地物理过程的关键参数。特别是对于面积广大、人烟罕至的沙漠地区,用遥感资料反演其地表温度更显得非常必要。作者主要介绍MODIS资料用于塔克拉玛干沙漠地表温度的计算方法。     

基于MODIS EVI时序数据的云南高原山地森林物候特征识别

基于2000—2011年MOD13Q1产品的EVI时序,借助QA-SDS数据集消除云、阴影和冰雪等的影响后,采用非对称高斯函数拟合法进行时序重构,并运用动态阈值法提取云南高原山地典型森林植被的物候特征参数(即生长期开始时间、峰值时间、结束时间和生长期长度),进而分析了不同植被类型物候期规律及其主要控制因素。结果表明:1.从寒温性森林植被到热性森林植被的EVI值呈递增趋势;2.森林植被生长期开始时间、峰值时间和结束时间分别大致发生在3月中旬至4月中下旬、6月中旬至下旬和8月中旬至10月初,生长期长度为135～195 d;3.由寒温性植被向热性植被的生长期高峰时间和生长期结束时间总体呈延迟趋势,且生长期延长,生长期开始时间则由暖性植被向寒温性植被、暖性植被向热性植被双向提前;4.高原山地热量梯度决定了森林植被物候的空间格局,水分条件则主要控制着EVI和物候期的年际波动。