MODIS数据在福建省地表温度上的应用研究

利用MODIS卫星资料的宏观、实时等特点对福建省地表温度进行遥感反演,在对MODIS影像进行双眼皮校正、几何校正和辐射校正的基础上,建立以分裂窗法的福建省地表温度反演算法模型,并对两个时相的福建省地表温度结果进行动态分析。结果表明福建省地表热量分布存在着明显的北冷南暖、东高西低的特点,沿海地区由于经济发达和城市化进程的原因,城市聚落地明显要比中西部相对落后农村地区地表温度高,并有加剧的趋势,这对合理进行农作物合理区划和环境监测分析提供了重要的参照依据。     

基于MODIS数据的乌昌地区地表温度反演

陆地表面温度是监测地球资源环境变化的重要指标之一,对于区域干旱预报、作物产量估算、数值天气预报等的研究都有重要意义。本文阐述了MODIS资料反演地表温度的原理,建立了基于MODIS资料、地理信息数据和地面气象站观测资料反演地表温度的统计模型。     

基于MODIS数据的陕西地表温度监测

根据8年来跟踪调研成果,果树辨证管理技术就是一种能够适应恶劣气候变化的果树管理新学科和新技术系统,这种技术已经在苹果、桃、枣、梨、杏、李子、葡萄等果树进行实践,证明它是具有普遍意义的管理方法。特别是它控制营养生长、促进生殖生长的机制,改变了“桃三杏四梨五年”的概念,表现出生态、早产、高产、低投入、管理简化、劳动强度大大降低等诸多优势。     

基于MODIS数据的拉萨市地表温度变化研究

采用2000～2011年6月MODIS地表温度产品和拉萨市4个气象站6月平均地表温度对拉萨市地表温度的时空变化进行了分析.结果表明：拉萨市在近12年内地表温度呈明显上升趋势,2009年地表温度达到最高为28.49℃,最小值出现在2003年为14.12℃.在空间分布上高温区主要集中在城市中心和城市周边区域,并随着时间推移不断向外扩张,在2007年6月拉萨市地表温度高温区分布范围最大,其中纳木错东部和林周县的高温区增加最显著;在利用实测的地表温度与MO-DIS反演的地表温度做相关分析发现,两者的相关系数为0.64通过了0.001的显著性检验,两种地表温度的时间变化趋势也较为一致,因此MODIS地表温度反演产品适用于大范围地表温度和城市热环境监测是可行的.     

基于MODIS数据的金塔绿洲地表温度反演

地表温度(LST)是气象、水文、生态等研究领域中的一个重要参数.本文对MODIS数据的分裂窗算法进行了简要的介绍,并利用MODIS数据计算反演了地表温度所需的关键参数:大气透过率和地表比辐射率,然后运用分裂窗算法反演了金塔绿洲地区的地表温度,并与地面实测数据进行了对比分析.结果表明,这一方法能获得较合理的地表温度,符合金塔绿洲的实际地表状况.     

MODIS数据在福建省地表温度上的应用研究

利用MODIS卫星资料的宏观、实时等特点对福建省地表温度进行遥感反演,在对MODIS影像进行双眼皮校正、几何校正和辐射校正的基础上,建立以分裂窗法的福建省地表温度反演算法模型,并对两个时相的福建省地表温度结果进行动态分析。结果表明福建省地表热量分布存在着明显的北冷南暖、东高西低的特点,沿海地区由于经济发达和城市化进程的原因,城市聚落地明显要比中西部相对落后农村地区地表温度高,并有加剧的趋势,这对合理进行农作物合理区划和环境监测分析提供了重要的参照依据。     

基于MODIS数据的近地表气温估算

气温是各种植物生理、水文、环境等模型中一个非常重要的近地表气象参数,多年来气温数据均以气象站点资料插值得到。近年来,卫星遥感数据被用于气温估算,且精度不断提高。为研究基于MODIS数据的近地表气温估算方法,以浙江省为研究区域,利用33个站点2011年逐日每10 min一次的自动气象站气温观测数据和MODIS地表温度产品及参数因子,建立了MODIS地表温度和地面观测的气温的线性关系,同时通过考虑归一化植被指数、水汽压、地表反照率、高程4个影响因子,得出了卫星过境时刻MODIS地表温度和气温的多因子估算模型;利用Zaksek等提出的基于能量平衡的遥感模型进行了气温估算,并采用多元回归分析法对该模型重新进行了拟合,得到近地表气温。结果表明:三种方法的决定系数R2分别为0.87、0.94、0.90,均方根误差RMSE分别为3.35℃、2.31℃、2.78℃,多因子估算模型得到的结果最好。同时对其分白天和夜间进行检验,二者的RMSE分别为2.27℃、1.93℃,夜间精度比白天高。对于季节的变化,秋季估算结果最好,春季次之,冬季稍差,夏季最差。     

基于MODIS数据的城市热岛动态监测及时空变化分析

以人口密集、经济快速发展的福建省沿海地区为研究区，在遥感和地理信息系统技术支持下，采用经优选的MODIS遥感数据反演的地表温度，提取城市热岛和植被覆盖信息，对研究区城市热岛进行动态监测和时空变化分析，并对地表温度与植被覆盖的互动关系进行定性与定量分析。结果表明：福建沿海城市热岛面积整体上呈逐年增长趋势，福州和莆田更为明显；城市热岛主要集中在人口密集、工商业发达的区域，同时沿海平原的热岛效应比内陆山区更为显著；地表温度与植被覆盖呈负相关，并且相关系数逐年增长。     

基于MERSI数据的单通道法反演地表温度

以乌鲁木齐市为研究区域,根据FY-3气象卫星的MERSI数据特征,选用具有普适性的单通道法反演地表温度。结果表明:反演得到的地表温度较实际观测数据明显偏低,其中夏季偏低幅度较春秋季大。虽然反演结果未能达到理想的误差范围,但其变化趋势与观测值的变化趋势相一致,可以清晰地反映地表温度场的变化情况。通过对实测温度与反演温度分季节拟合的一元线性方程进行误差订正,可将误差控制在2℃左右,订正后的结果更接近真实地表温度,可满足一般监测业务定量化应用的需要。     

MODIS地表温度产品与实测资料对比分析

陆面温度是研究地表和大气之间物质交换和能量交换的重要参数。本文通过NASAMODIS地表温度产品与常规资料的分析,发现利用MODIS资料反演的地表温度在山西省分布情况与实测资料基本一致,但应用MODIS资料反演的地表温度要小于实测数据。     

基于偏差原则利用MODIS红外资料反演大气廓线以及表层温度

遥感方程或大气辐射传输方程是属于第一类非线性Fredholm积分方程,这类方程的显著特征是不适定的,尤其此类问题解的不稳定性,增加了反演的难度.因此需要研究控制反演不稳定性和提高反演精度的有效方法.为了使解稳定,光滑参数γ作为约束因子是必要的.文中结合牛顿非线性迭代法反演大气廓线,利用偏差原则来最优选择光滑参数γ,即在同步反演大气廓线的同时对γ采用分步迭代的原则.最后利用中分辨率和成像光谱仪(MODIS)红外资料进行反演试验,反演结果表明采用偏差原则选取γ明显优于经验法,反演的表层温度和大气可降水量与美国国家宇航局(NASA)的MOD07产品类似.     

基于地面通量观测与MODIS数据估算玉米光能利用率北大核心

基于地面通量数据和中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS)数据,对玉米农田生态系统光能利用率(Light Use Efficiency, LUE)进行反演和分析。通过地表碳通量资料构建了玉米农田生态系统的LUE模型,分析了LUE的变化规律;通过比较不同参照波段、不同传感器角度下计算的MOIDS光化学反射植被指数(Photochemical Reflectance Index, PRI)与LUE间的关系,构建了MOIDS PRI反演玉米LUE的模型。结果表明:(1)玉米LUE呈现出明显的季节和日尺度上的变化规律,季节变化表现为单峰形,白天的LUE呈现出“U”型变化规律;(2)相比较NDVI,PRI反演植被LUE有明显优势,利用MODIS PRIS与LUE的较好相关性,建立了PRI488、PRI551和PRI667模型进行LUE反演;(3)经比较,MODIS PRIS反演LUE时最适合的为PRI551模型,其全向散射的模型具有通用性,而如果区分出后向散射数据则采用相应的PRI551后向散射模型更好;(4)利用LUEa与全天平均LUEd拟合模型与MODIS PRI551瞬时模型联合,可实现对日尺度的光能利用率的反演,其推广应用前景值得期待。     

利用MODIS红外资料反演大气温湿度廓线的研究

概述了利用特征向量统计回归反演算法,从EOS/MODIS的红外通道资料反演大气温湿度垂直分布的过程,并与美国国家环境预报中心NCEP(National Centers for Environmental Prediction)的等压面再分析场资料按照纬度和气压高度进行了真实性检验。结果表明：由MODIS资料反演得到的大气温湿度参数能够揭示大气温湿度的垂直分布。在各个等压面上均方根误差平均值在中纬度地区为3.39K,低纬度地区为1.40K,近地面层、对流层顶附近及下垫面地形复杂的区域误差较大,总体上低纬度地区要好于中纬度地区。反演的水汽误差也为低纬度地区小于中纬度地区,且随高度升高,中、高纬度误差都逐渐减小并逐渐接近。     

基于MODIS数据的水体识别指数方法的比较研究

从典型地物光谱曲线分析入手,MODIS数据的第7、2、1波段对植被、陆地、水体区分明显。本文对长三角太湖流域地区,采用MODIS数据以五种常水体识别进行水体信息提取,然后分别从目视解译效果、水体区分度的计算和提取的水体面积三方面来对这五种指数方法进行比较和评价。结果表明,在应用MODIS数据进行水体识别时,比值植被指数（RVI,Ratio Vegetation Index）和混和水体指数（CIWI,Combined Index of Normalized Difference Water Index）模型的目视解译效果较好,且CIWI指数具有水陆区分度较大和水体面积提取精度较高的优点。     

基于MODIS LST的0cm地温空间扩展研究

将MODIS反演的地表温度与气象站观测的0 cm地表温度对比分析,发现尽管两者间存在一定的系统偏差,但二者的空间相关性很好。以气象站实测0 cm地表温度资料为基准,集成MODIS陆面温度,建立了月平均0 cm地温空间扩展计算模型。结果表明:模型模拟结果的宏观分布连续性好,区域分布特征细致,加密站验证总体误差较小,除个别月份以外,大部分月份月平均0 cm地温误差小于1℃。这充分体现了卫星遥感资料宏观连续和气象站实测数据直接可靠的双重优势,该研究结果对高原、高山、荒漠等观测台站稀缺地区的相关研究具有重要意义。     

基于MODIS数据的水稻种植面积提取研究进展

概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率和多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法。近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。     

基于MODIS增强型植被指数的青海省牧草产量估产研究

利用青海省22个生态环境监测站在2003和2004年牧草生长季内各月所测的牧草鲜草产量数据,并搜集了该时段内逐日的MODIS遥感数据,通过对图像的预处理,云区识别,植被指数的计算及月最大植被指数的合成,形成了与牧草产量数据相对应的MODIS EVI数据。然后按牧草生长季和草地类型建立了牧草鲜草产量与MODIS植被指数的关系模型。结果表明,牧草产量和MODIS EVI之间存在较高的相关性,用指数函数建立产量模型效果较好。按牧草生长季建立的牧草产量检测模型比按草地类型建立的模型相关性要高。     

MODIS积雪遥感监测系统的研制

利用MODIS高光谱、多波段资料和气象台站观测资料，以逐步判别与Bayes判别等数学统计的方法结合不同目标物的光谱特性，同时考虑下垫面条件和季节等对积雪深度分布的影响，建立MODIS积雪深度回归模型；以面向对象的编程技术，采用Microsoft Visual C＋＋．NET软件开发工具，通过“类”概念的设计方法，建立MODIS积雪遥感监测业务系统，计算出积雪面积、覆盖度、各层雪深、雪水当量等多个反映测区积雪总量的物理参数，制作出各类积雪产品。该系统投入业务试运行后，系统运行稳定可靠并在2006年度冬季北疆地区雪灾监测服务和2006年新疆春季洪涝灾害决策服务中发挥了重大作用。     

基于MODIS数据的水稻种植面积提取研究进展

概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率、多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法;近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。     

基于MODIS数据地表温度反演劈窗算法的比较研究

选取QIN和SOB两种代表性劈窗算法对辽宁地区地表温度进行反演,并分析二者的精度和误差分布。结果表明：QIN和SOB算法反演的地表温度（TS）与地面气象台站准同步观测的气温和地温的线性拟合显著,SOB算法线性拟合更好;从误差分布直方图上看,两种算法的反演结果与地温更接近,SOB算法与同步气温和地温在±2 ℃之间的误差比例略高于QIN算法;在野外开展与卫星遥感空间尺度一致的地表温度观测试验,QIN和SOB算法与实测值的平均绝对误差均为1.5 ℃;与NASA官网发布的地表温度产品对比发现,QIN和SOB算法的平均绝对误差分别为1.75 ℃、1.70 ℃;因此QIN、SOB算法在辽宁地区均适用,SOB算法误差更小。