中国地表积雪动态分布及反照率的变化

地表特征和下垫面物理性质在时分布上的差异,造成地表能量分布的不均。地表积寻由于其分布广、反照率高、高节性强等特点,对局地气修乃至全球气修变化都具有深远的影响。遥感动态监测地表特征的变化和反演大面积反照率是一种实际有效的技术手段,该文应用遥感技术、分析研究了我国地表积雪分布和反照率的动态变化。     

基于特征的时空数据模型研究及在土地利用变化动态监测中的应用

介绍基于特征的时空数据模型的研究及在土地利用动态监测中的应用.在超图理论基础之上对基于特征的时空数据模型和数据结构的理论进行新探索.同时,以基于特征的时空数据模型为基础,探讨特征选取和时空赋值,设计基于特征的时空数据库,并在土地利用动态监测中建立原形系统,该应用实例证明本研究在理论和方法上的可行性.     

光谱特征扩展的时间序列Landsat数据地表覆盖分类

时间序列遥感影像常用于地表覆盖监测及其变化监测。然而,利用时序遥感数据—尤其是中分辨率遥感数据监测地表覆盖变化,其方法基本是先对多期影像分别进行监督分类然后对比分类结果。由于这种方法需要对每期遥感影像单独选择分类训练样本,而对于历史影像,常常难以获得可靠的样本数据。本文基于遥感数据定量化处理,尝试利用光谱特征扩展方法对时间序列Landsat数据进行分类:首先,结合一种新的大气校正方法和相对辐射归一化方法,对时间序列Landsat数据进行定量化处理,以消除各期影像之间的辐射差异,获得地表反射率数据。然后,论文选择一期易于获得分类训练样本的反射率数据作为"参考影像",并结合样本数据提取不同地表覆盖类型的光谱特征。最后,将"参考影像"中提取的地物光谱特征,扩展到所有时间序列反射率数据进行分类。论文利用青藏高原玛多地区的5景Landsat数据对本文的方法进行了验证,结果显示:基于光谱特征扩展的分类方法,可有效对定量化处理后的Landsat数据进行分类,分类总体精度为88.35%—94.25%,分类结果和传统的单景监督分类结果具有较好的一致性。此外,研究也发现,"参考影像"和待分类图像获取时间的季相差异会影响其分类的精度。     

融合多源时序遥感数据大尺度不透水面覆盖率估算

不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标,基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。传统大范围不透水面覆盖率估算模型主要基于单一遥感信息与不透水面比例之间的相关性,通过单因子回归模型实现不透水面覆盖率的估算。受限于单一遥感信息的信息量及普适性等影响,这类方法在大尺度不透水面提取中具有较大局限性,估算结果的区域适应性存在较大差异。针对该问题,本文提出基于多特征遥感信息进行不透水面估算的方法,以弥补单一特征在大范围不透水面提取中的不确定性。该方法首先以多时相MOD13Q1、MOD09A1产品、夜间灯光数据（NPP-VIIRS）和Landsat 8 OLI为遥感数据源,从不同角度构建突出不透水面信息的多个指数特征;在此基础上利用多元回归模型建立多因子不透水面覆盖率估算模型,进而实现大尺度不透水面覆盖率的遥感估算。本研究选择分布于全国范围内13个典型城市作为主要研究区对提出的模型进行了验证,结果表明：该方法能够适应不同区域不透水面覆盖率的估算,在复杂城市区域表现出较传统方法更好的效果,明显改善了城市内部不透水面覆盖率的估算精度。     

时空数据空间特征的动态可视化模型

本文以多时态地理现象空间特征的连续变化过程的动态可视化表达为研究对象,借鉴Flash中逐帧动画和形状补间技术的设计思想,提出一种以时间为驱动的时空数据之空间特征的动态可视化模型:设计一组适用点、线、多边形地理实体的空间特征的图形变形算法,用于在"关键帧"之间插值生成足够多中间时刻的地理现象的空间特征状态作为"中间帧";采用合适的地图动画时间比例尺,连续播放各个"关键帧"和"中间帧",最终实现逼真动画效果的空间特征动态可视化。     

祁连山和首都圈卫星热红外背景场变化特征

掌握非震情况下的热红外亮温背景场及其时空变化规律是有效提取地震红外异常信息的关键.利用2003-2011年NOAA卫星夜间热红外遥感数据构建祁连山和首都圈亮温背景场,分析其时空演化特征.结果表明:红外亮温背景场受季节、地形和断裂活动等多种因素的影响,其中受季节变化影响最大,年变规律明显;不同地理环境,亮温年变特征呈现不同形式,对于地形地貌复杂的地区,亮温变化曲线不稳定,红外亮温与地面高程呈显著的负相关关系,地面高程每增加100 m,亮温降低约0.21 ～ 0.63℃,这与我国气温直减率基本一致;活动断裂带在红外图像上表现为明显的高亮温线性条带或亮温分界带;多年平均背景场平滑了气候等突变信息,呈现出稳定性较强的规律性变化特征,为断裂活动和地震所引起的增温异常检测提供了稳定的亮温变化基准场.     

GOSAT卫星数据监测中国大陆上空CO2浓度时空变化特征

中国地区大气CO2浓度对全球气候变化有重要的影响。本文基于日本GOSAT卫星短波红外CO2的长期观测数据,对2010年-2016年中国大陆上空CO2浓度的分布特征和变化趋势进行分析研究。利用高精度的地基TCCON站点CO2观测对GOSAT CO2数据进行精度验证,结果表明,GOSAT CO2具有较高的精度,相对TCCON CO2的偏差为-1.04±2.10 ppm,两者的相关系数高达0.90;利用中国地区7年的GOSAT CO2观测数据分析研究显示,CO2浓度高值主要分布在中国的浙江-江苏-安徽地区、京津冀地区和湖南-湖北-河南-陕西地区;截至2016年,中国大部地区CO2浓度超过400 ppm;中国大陆CO2平均浓度呈现明显的逐年增长趋势,从2010年的387.76 ppm增长到2016年的402.18 ppm,年增长率约为2.31 ppm/a,略高于同期全球平均水平。     

城市热岛时空变化特征及演变规律研究——以扬子江城市群为例

使用MODIS地表温度夏季影像,通过均值-标准差法和空间叠加分析,研究了扬子江城市群2000—2017年城市热岛时空变化与演变规律特征.结果表明:扬子江城市群热岛效应逐年增强,且强热岛主要体现在长江以南的苏州市、无锡市、常州市、南京市4个城市;城市群中各个城市的城市热岛都呈现由主城区向周围扩展的特征,其中,南京市呈现"...     

时序NDVI数据集螺线型构建及多形状参数变化检测

地表覆盖遥感监测是生态环境监测、自然资源管理、可持续发展规划等的重要基础。覆盖大区域的高分辨率时序遥感影像往往难以获取,且现有多种变化检测算法受困于物候差异带来的伪变化问题,严重制约着大区域地表覆盖遥感监测的有效开展,已成为国内外学术界关注的前沿课题。目前一个重要研究方向是利用长时间序列的低空间分辨率NDVI数据和高空间分辨率多光谱影像,通过基于混合像元分解的时空融合构建兼具较高空间分辨率和时间分辨率的NDVI数据集,以解决物候差异带来的伪变化问题。然而,现有的分解算法易造成方程组无解的欠定问题,难以在大区域构建出高质量的时序NDVI数据检测地物变化。     

Characterization of spatial and temporal variation of suspended sediments in the Yellow and East China Seas using satellite ocean color data

Total suspended sediment (TSS) data concentrations are retrieved from two sets of satellite ocean color data (the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard Aqua and the Korean Geostationary Ocean Color Imager (GOCI)) using an existing regional model to characterize spatial and temporal variation of TSS in the Yellow and East China Seas. MODIS-derived TSS maps show that TSS concentrations are, in general, high along the Korean and Chinese coasts including the Bohai Sea and the Yangtz River estuary, and lower in the middle of the Yellow Sea and the southeastern area of the East China Sea. The monthly average of 10-year MODIS data reveals that TSS values are highest during winter (January to February) and lowest in summer (July to August). Short-term TSS concentrations retrieved from GOCI data showed the dominant influence of semi-diurnal tidal changes on sediment dynamics through temporal (hourly) and spatial distribution in coastal zones of the Yellow sea. The results presented here demonstrate that the satellite-derived TSS products can be utilized as an application tool for future studies on long- and short-term sediment dynamics of turbid coastal waters. In particular, GOCI observations provide unique important capabilities to characterize and quantify the water properties at high temporal (hourly) and spatial (0.5 km) resolutions in the turbid coastal waters of the Yellow Sea and its vicinities.     

MODIS observations of water color of the largest 10 lakes in China between 2000 and 2012

Forel-Ule (FU) index of water color is an important parameter in traditional water quality investigations. We retrieved the FU index of the largest 10 lakes in China during 2000-2012 from MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer surface reflectance product (MOD09) images. Since FU index is an optical parameter, it can be derived from optical remote sensing data by direct formulas, which is invariant with region and season. Based on validation by in situ measured reflectance data, the FU index products are reliable, with average relative error of 7.7%. FU index can be used to roughly assess water clarity: the clearer a water body is, and the bluer it is in color, the smaller its FU index is. FU index can also be used to roughly classify trophic state into three classes: oligotrophic, mesotrophic, and eutrophic. We analyzed the spatial, interannual, and seasonal variations of the FU index and its implications for water clarity and trophic state, and the findings are mostly consistent with the results from related literature. All in all, it might be a feasible way to roughly assess inland water quality by FU index in large region and over long time period.     

MODIS光谱指数在中国西南干旱监测中的应用

利用标准化降雨指数SPI比较了基于MODIS反射率数据提取的8种光谱指数(NDVI、NDWI、VARI、EVI、NDIIB6、NDIIB7、D1640和SR)对中国西南四省市(四川、重庆、云南和贵州)2000年—2012年典型干旱事件的反映。研究结果表明:(1)SPI指数能直接反映监测站点附近的干旱情况,其中3个月和6个月尺度的SPI(SPI3和SPI6)对2006年和2009年—2010年该区的特大干旱事件的监测效果较好;(2)除了D1640外,其余7种光谱指数的距平值与3个月尺度的SPI3都具有显著的相关性,其中NDIIB7、NDIIB6和VARI与SPI3的相关性较高(R0.3),在一定程度上可以表征中国西南地区的干旱状况;(3)MODIS NDIIB7距平值与3个月尺度的SPI3相关性最高(R=0.35),本文以其为例,再现了云贵高原2009年—2010年特大持续干旱事件的时空演变过程。     

中国北方地区植被覆盖度遥感估算及其变化分析

为了分析中国北方地区2000年之后植被覆盖度的时空分布及其变化,利用MODIS光谱反射率数据计算归一化植被指数,采用像元二分模型对中国北方地区2000—2012年植被覆盖度进行定量估算,分析研究区13 a间植被覆盖度的时空变化特征。研究结果表明:植被覆盖度年内变化特征体现在最大植被覆盖度一般出现在7和8月份,与中国北方地区植被的生长季相一致;整个中国北方地区年最大植被覆盖度呈现缓慢增长的趋势,其增长速率为每年0.2%;年最大植被覆盖度变化的空间分布具有较大差异,其中东北、华北和黄土高原等三北防护林工程建设区的年最大植被覆盖度有较明显的增长。     

多卫星传感器南海叶绿素a浓度遥感数据融合

利用平均法、生物光学模型法和最优插值法3种数据融合方法对卫星传感器MODIS-Aqua、MOIDS-Terra及MERIS获取的南海叶绿素a浓度的数据进行了融合,通过比较融合产品的质量,对3融合方法进行了评价。(1)利用现场测量的南海遥感反射率和叶绿素a浓度数据建立了南海叶绿素a浓度的反演模型,并应用于MODIS-Aqua、MOIDS-Terra及MERIS Level 2反射率数据,获取南海叶绿素a浓度。(2)将平均法、生物光学模型法、最优插值法分别应用于上述3颗卫星的叶绿素a数据进行数据融合,并用现场测量的同步叶绿素数据对融合后的产品进行了印证。(3)利用3种融合方法分别对南海2011年MODIS-Aqua、MODIS-Terra和MERIS等3个传感器的叶绿素a数据进行了月融合,分析了融合的南海叶绿素a浓度的时空分布特征。结果表明,融合数据大幅度提高了空间覆盖率,且具有较高可信度。平均法、生物光学法和优化插等3种融合方法性能有较大的不同,生物光学法具有高的运行速度,但有时空间覆盖率仍不能满足要求;优化插值法具有高的空间覆盖率,但其运行速度较慢。因此,在具体应用中,应根据需求选择合适的融合方法。     

鄱阳湖叶绿素a浓度遥感定量模型研究

叶绿素a浓度是反映湖泊水体营养状况的重要指标,本研究通过分析水体叶绿素a浓度与高光谱反射特征的相互关系,采用一阶微分值和峰值比值法分别建立了叶绿素a的高光谱定量反演模型,在此基础上与同步MODIS数据敏感波段建立卫星定量反演模型。结果表明:叶绿素a荧光峰出现在波段690nm-700nm,波段696nm一阶微分值相关系数最大;波段700nm与波段680nm的比值与其对数相关性较好,MODIS数据波段2和波段1比值的指数模型为最佳的回归模型。     

近10年新疆积雪面积时空变化研究

区域尺度积雪信息的时空监测对确定雪灾的影响范围及灾情等级划分具有重要意义。本文利用近10年的MODIS积雪产品,按月最大面积的规则合成;分析了新疆积雪覆盖面积的时空变化特征,结果表明:时间上,新疆积雪面积有减少的趋势。空间上,近10年新疆积雪季节内永久性积雪覆盖区域主要分布在阿勒泰山脉、天山北麓及沿昆仑山脉西南部。其中天山及阿尔泰山之间的河谷及盆地的草原积雪面积波动主导了新疆整体积雪总面积的波动。     

卫星遥感中国海域气溶胶特征分析

利用AERONET地基观测,验证MODIS Collection5(MODIS_C005)气溶胶产品在中国海域的适用性。利用其550nm气溶胶光学厚度(AOT550)和小颗粒比例(Fine Mode Fraction,FMF)对中国海域气溶胶分布进行分析,结合气象场对其形成机制进行探讨,结果表明:首先,MODIS_C005气溶胶产品在中国海域有很高精度,适用中国海域;其次,中国海域AOT550与FMF存在明显的时空分布特征。时间上,AOT550在冬、春季最大,在夏、秋季最小;FMF在夏、秋季最大,冬、春季最小。空间上,在经向上,AOT550在30°N—40°N达到最大,向南北递减;FMF从南向北逐渐增加,到达30?N附近后增加减弱。在纬向上,AOT550和FMF随着经度的增加而减小;最后,中国海域气溶胶主要来自于陆源气溶胶,借助风场传输到达中国海域,同时还受到降雨的影响。     

Mapping impervious surface distribution in China using multi-source remotely sensed data

ABSTRACT

Impervious surface area (ISA) data are required for such studies as urban environmental modeling, hydrological modeling, and socioeconomic analysis, but updating these datasets in a large area remains a challenge due to the complex urban landscapes consisting of different materials and colors with various spatial patterns. This research explores the integration of multi-source remotely sensed data for mapping China’s ISA distribution at 30-m spatial resolution. The integration of Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day/Night Band (VIIRS DNB) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) normalized difference vegetation index (NDVI) data were used to extract initial ISA with spatial resolution of 250 m using a thresholding approach. The Landsat-derived NDVI and Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) were used to remove vegetation and water areas from the mixed pixels that existed in the initial ISA data. The spectral signatures of these ISA data were further extracted from Landsat multispectral images and used to refine the ISA data using expert knowledge. The results indicate that the integration of multi-source data can successfully map ISA distribution with 30-m spatial resolution in China with producer’s and user’s accuracies of 83.1 and 91.9%, respectively. These ISA data are valuable for better management of urban landscapes and for use as an input in other studies such as socioeconomic and environmental modeling.     

Estimation of regional evapotranspiration over the North China Plain using geostationary satellite data

Data from the first operational Chinese geostationary satellite Fengyun-2C (FY-2C) satellite are applied in combination with Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite products for the assessment of regional evapotranspiration over the North China Plain. The approach is based on the improved triangle method, where the temperature–vegetation index space includes thermal inertia. Two thermal infrared channels from FY-2C are used to estimate surface temperature (Ts) based on a split window algorithm originally proposed for the MSG-SEVIRI sensor. Subsequently the high temporal resolution of FY-2C data is exploited to give the morning rise in Ts. Combined with the 16 days composite MODIS vegetation indices product (MOD13) at a spatial resolution of 5 km, evaporative fraction (EF) is estimated by interpolation in the ΔTs–NDVI triangular-shaped scatter space. Finally, regional actual evapotranspiration (ET) is derived from the evaporative fraction and available energy estimated from MODIS surface albedo products MCD43. Spatial variations of estimated surface variables (Ts, EF and ET) corresponded well to land cover patterns and farmland management practices. Estimated ET and EF also compared well to lysimeter data collected for the period June 2005–September 2007. The improved triangle method was also applied to MODIS products for comparison. Estimates based on FY-2C products proved to provide slightly better results than those based on MODIS products. The consistency of the estimated spatial variation with other spatial data supports the use of FY-2C data for ET estimation using the improved triangle method. Of particular value is the high temporal frequency of image acquisitions from FY-2C which improves the likelihood of obtaining cloud free image acquisitions as compared to polar orbiting sensors like MODIS.