基于MODIS时序植被指数和线性光谱混合模型的水稻面积提取

水稻是中国的主要粮食作物,及时获取水稻种植面积和空间分布信息对指导水稻生产、调整区域供需平衡等具有重要的意义。以江苏省为例,利用2009—2011年连续三年的MODIS 8 d合成地表反射率数据(MODIS09A1),计算了归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)和陆表水指数(land surface water index,LSWI)。结合水稻在不同生长发育期EVI的时间序列变化特征,确定了水稻面积提取的关键生育期。根据水稻移栽期稻田土壤含水量高的特征,利用NDVI、EVI和LSWI三种指数构建判别条件,确定可能种植水稻的区域。利用线性光谱混合像元分解模型对包含水稻的混合像元进行分解,得到江苏省三年水稻种植空间分布。最后,选取研究区内的水稻典型样区,利用与MODIS同时期的较高分辨率的环境小卫星HJ-1 CCD(30 m)数据提取水稻种植面积和空间分布,以此作为参考数据进行精度验证,同时利用统计部门的江苏省水稻种植面积统计数据对江苏省水稻面积进行验证,两种方法验证后表明误差均在10%以内。研究表明,采用MODIS09A1数据结合线性光谱混合模型可以更高精度地提取大范围的水稻种植面积。     

利用EOS/MODIS数据估算西藏藏北高原地表草地生物量

植被生物量作为一个重要的植被状态参数,其估算不仅对研究陆地生态系统植被生产量、碳循环、营养分配等方面具有重要意义,植被生物量的大小直接影响人类对地表植被的利用特点,而且影响其他的生物物理参量。各种不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率遥感数据的出现,使得实时监测大范围的植被生长成为可能。文中根据2004年8月至9月草地植被地面观测资料结合同期的EOS/MODIS卫星遥感数据建立了西藏藏北高原草地植被地上生物量、绿色干物质获得量与EOS/MODIS归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)之间的关系,并与影响草地植被空间分布的主要气候和高程要素之间的关系进行了分析。结果表明:在藏北高原NDVI较EVI能有效地估算草地地上生物量和绿色干物质获得量;藏北高原草地地上生物量与绿色干物质获得量的空间分布特征是从东南部到西北部逐渐减少,东南部部分地区每平方公顷的草地地上生物量在2000 kg以上,到西北部地区减少到200 kg以下。影响草地地上生物量空间分布的主要气候要素是降水,两者的相关系数为0.64,其次为温度,相关系数为0.44;草地植被地上生物量的空间分布与高程呈反比,即海拔越高的地段生物量越低。     

基于卫星数据与GIS技术的北京地区粗糙度长度估算研究

基于卫星数据与GIS技术,利用形态学模型,建立了以植被类型、冠层叶面积指数和植被高度为主要输入参数的植被粗糙度长度Z0估算模型和以建筑物覆盖率和建筑物高度为主要输入参数的城市Z0估算模型;并以北京地区为例,分别利用2012年MODIS(中分辨率成像光谱仪)卫星资料和2005年GLAS(地球科学激光测高系统)卫星资料估算得到1 km空间分辨率北京主要植被地区Z0,利用2009年1∶2000北京城市基础地理信息和GIS技术估算得到北京城市地区100 m空间分辨率的Z0,并利用植被相关研究结果与北京城市地区大气所铁塔(高325 m)研究结果进行了比较和验证分析。结果表明,2012年北京主要植被地区Z0为0~1.3 m,存在着明显的季节变化,山区森林的Z0一般为0.6~1.3 m,冬季高于夏季;平原农田的Z0一般为0~0.4 m,夏季高于冬季。北京城市地区Z0存在明显的空间变化,一般为0.1~8.0 m,显示北京城市下垫面的高度非均匀特征;其中Z0值在1.0 m以上的地区主要分布于北京四环区域内及四环外大型居民社区、经济开发区和郊区县城中心,在二环区域内存在一个Z0低值区,大部分Z0在0.5 m以下;大气所铁塔周围Z0值为4.0~9.0 m,与采用气象学方法的研究结果具有较好一致性。比较和验证分析显示本文Z0估算方法较为合理可信,表明在区域范围内,遥感和GIS技术是未来估算区域尺度复杂下垫面空气动力学参数的一种有效途径。     

北京地区PM10浓度空间分布特征的综合变分分析

利用2003年10月北京地区PM₁₀浓度流动观测资料和同期MODIS AOD(Aerosol Optical Depth)高分辨率遥感资料，采用卫星遥感地面观测变分订正处理方法，综合分析了北京地区PM₁₀浓度的空间分布特征以及机动车排放的影响效应。动态观测试验结果表明:北京城区大部分为轻污染区, 北京近郊区PM₁₀浓度高值区沿环路呈环状分布，其中北京西南部、南部和东北部污染较严重，北京城郊街区PM₁₀的空间分布受机动车排放的影响较大。MODIS卫星遥感资料分析表明:北京城区及近郊区AOD值较远郊区高得多，AOD空间分布场中存在虚假高值区，AOD非均匀分布特征不明显。采取点面结合综合观测研究思路，运用卫星遥感地面观测综合变分分析方法，可以取得客观订正的显著效果。经地面实测PM₁₀浓度变分订正后的AOD变分场可以较高分辨率信息描述北京地区AOD的非均匀分布特征，弥补地面PM₁₀浓度观测的缺陷。     

黑河实验区地表植被指数的区域分布及季节变化

利用具有较高空间分辨率的Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ卫星资料估算了黑河实验区夏季和近冬季地表标准化差值植被指数ＮＤＶＩ,分析了ＮＤＶＩ的区域分布特征和季节变化。结果表明,由于该实验区下垫面的复杂性,ＮＤＶＩ表现出明显的空间和季节变化,ＮＤＶＩ的图像能够很好地反映出地表植被的分布状况。     

高分辨率大气强迫和植被功能型数据对青藏高原土壤温度模拟影响

土壤温度是陆气相互作用以及陆面模式模拟的关键参量,但高分辨率时空连续的土壤温度获取困难,尤其是我国青藏高原地区,融合遥感资料的陆面模式模拟可以获得高时空分辨率的资料。研究制作了新的地表植被功能型融合数据(MVEG),然后利用最新的高时空分辨率的中国气象局陆面数据同化系统HRCLDAS-V1. 0(1 km,1 h)驱动CLM模式对青藏高原2015年10 cm的土壤温度开展了模拟研究。结果表明,HRCLDAS-V1. 0的大气强迫数据(1 km,1 h)显著降低了模式模拟的误差,MVEG可以改善对极值的模拟,并使土壤温度空间分布较为合理。CLDAS/CLM(6 km,1 h)模拟值整体比观测值偏高1℃左右,HRCLDAS/CLM(1 km,1 h)有所改进,模拟的土壤温度年平均偏差绝对值和均方根误差分别降低0. 82和0. 18℃。HR-MVEG/CLM(1 km,1 h,同时改进了植被功能型)的模拟值最接近观测值,年平均均方根误差减小0. 27℃,且可以体现出土壤温度空间分布的细节特征。     

RIEMS2.0模式提高分辨率对中国气温模拟能力的影响

利用区域环境集成系统模式(RIEMS2.0)在60 km和30 km两种分辨率下进行中国区域的长期模拟试验(1991~2000年),开展不同分辨率下中国气温平均气候态和年际变率的模拟能力分析研究。结果表明:(1)RIEMS2.0能较好模拟出多数分区多年平均气温的空间分布,与观测空间分布较接近。随着水平分辨率的提高,模式模拟的气温空间分布模拟更精细,使得平均气温的模拟冷偏差减小,模拟结果更趋于实测。对年均温和冬季气温来说,中国及多数分区模拟与观测的偏差减少,且通过显著性检验(P0.01);对夏季气温来说,中国及多数分区的偏差增加,气温的模拟能力没有明显提高。(2)对年际变率来说,随着水平分辨率的提高,大部分区域模拟能力有一定程度的提高。特别是年均温和冬季气温的年际变率,多数地区模拟改进效果较好;而夏季气温年际变率的模拟在中国大部分地区没有明显改善。     

基于GEE的阿坝红原机场建设前后植被覆盖度时空变化分析

借助Google Earth Engine平台，以阿坝红原机场周边15 km缓冲区为研究区，选取30 m分辨率的Landsat系列卫星数据，并采用像元二分模型对该区域2004-2020年5-9月的遥感影像进行反演,从整体和像元尺度对机场建设前后的植被覆盖度的空间格局、结构变化及趋势进行了深入分析。研究结果表明：(1)机场通航后，其西北及东北方向的草地植被生长状况较好，且植被覆盖度随海拔增加呈下降趋势；(2)在2004-2020年期间，低植被度覆盖度和中低植被度覆盖度的面积分别减少60.04%和43.07%，而中植被覆盖度、中高植被覆盖度和高植被覆盖度的面积分别增长15.13%、50.11%和61.22%；(3)研究区植被覆盖度显著改善面积远超显著退化面积，改善区主要集中于机场的西北、东北及正南方向，显著退化区主要位于机场的正北、西南及东南方向。该研究结果能够更好地了解研究区植被覆盖度的动态变化，为机场周边生态环境的后续监测、修复和治理提供了基础数据，为生态环境保护和可持续发展提供更为科学的依据。     

基于FY-4A卫星遥感数据分析2021年3次沙尘暴特征

FY 4A上搭载的多通道扫描成像辐射计（AGRI）无论是时间分辨率还是空间分辨率与我国第一代静止气象卫星风云二号上搭载的扫描辐射计（VISSR）相比都有了明显的改进。本文基于FY 4A AGRI成像仪IDDI(红外差值沙尘指数)和新的昼夜沙尘遥感改进算法开展2021年中国北方沙尘过程连续遥感监测处理,并系统分析了2021年3个典型个例的沙尘暴特征和影响区域。结果表明：① 3次典型沙尘过程对我国北方各省份的影响面积总计最低达到260万km2以上,最高达到300万km2以上,4月14—17日的沙尘暴影响面积最大。②2021年沙尘高发区在新疆南部、甘肃河西走廊以北以及内蒙古西部。与2019、2020年同期相比,2021年我国北方沙尘发生频次更高、影响范围更大。③新一代FY 4A静止卫星对我国沙尘过程年际变化具备更加完整的监测能力。     

基于高分卫星的一季稻面积遥感估算

高分一号卫星(GF-1)是中国高分辨率对地观测系统中的重要成员之一,可以提供高空间分辨率的对地观测信息。本文以合肥市为研究范围,根据物候历选择2017年5月下旬和8月上旬的两个时相GF-1影像为研究资料,利用增强型植被指数(EVI)为监测判别指标,并以一季稻成熟期的蓝移现象作为辅助判别条件,构建了种植面积遥感估算模型。结果表明:通过对比验证模型,发现用统计调查数据来验证遥感估算结果的精度为93.2%,用混淆矩阵法来验证的精度和Kappa系数分别为83.7%和0.84。验证精度表明本文构建的遥感估算模型是合理可行的,为安徽省及合肥地区一季稻信息提取和估算提供参考。     

江苏四类低温事件致灾因子与基于影响的低温风险时空分布对比研究

利用1961—2020年江苏省70个气象观测站数据,分析了4类低温事件（寒潮、霜冻、低温阴雨寡照和冰冻）的时、空分布特征,建立4类低温灾害危险性评估指标和综合危险性指标,结合人口、经济（GDP）两类承灾体的暴露度和脆弱性指数,建立了低温灾害风险评估模型,评估了江苏省低温灾害影响人口和GDP的风险等级及其空间分布。结果表明：（1)1961—2020年江苏省寒潮、霜冻和低温阴雨寡照事件发生较多,冰冻事件发生较少;研究时段内4种低温事件发生日数呈交替出现或多灾种同期多发的特征,1961—1980年寒潮和霜冻事件发生日均较多,2001—2020年低温阴雨寡照和冰冻事件同期多发。（2）江苏省中、南部寒潮频次较多,年平均累计降温幅度较大;霜冻日数北多南少,极端最低气温北部明显较低;低温阴雨寡照日数从西南到东北递减,南部降水偏多,北部过程平均温度较低;江苏西北、西南地区冰冻日数均较多,与降水空间分布一致。（3）江苏北部为寒潮和霜冻灾害高危险区,霜冻危险性呈纬向带状分布,低温阴雨寡照高危险区域集中在西南部;冰冻高危险区在南部和北部均有出现。低温综合危险性在北部和西南部较高,中部和东南部较低。（4）低温...     

北京地区奥运期间大风灾害的定量评估

根据北京1971～2006年大风历史资料,对奥运期间(6～10)大风灾害的风险进行了评估.北京的春季大风日数比较多,7～9月大风日数比较少;平均每年6～10月奥运期间出现大风总日数通常为2～3天,最多5天,夏季是适合北京举办奥运会的季节.为了定量评估奥运期间大风灾害的风险,统计了1971～2006年6～10月每次出现大风日的站点数并进行归一化处理,得出奥运期间大风灾害不同等级的空间分布.在大风灾害后果等级小值时,整个北京地区大风灾害风险分布基本一致;在大风灾害后果大值时,北京的大风风险区呈南北走向分布,南部特别是西南部大风风险大,此特点可能与夏季雷雨大风及北京地形有关.     

长白山地区遥感生态指数时空变化及其气候响应

利用Google Earth Engine(GEE)云平台，在原有遥感生态指数（RSEI）基础上，选用增强型植被指数（EVI）代替原绿度指标中的NDVI，构建并计算2001—2020年长白山地区植被生长季RSEI，采用回归分析、波动分析、Hurst指数等方法，分析长白山地区RSEI时空变化特征并探讨其气候影响因素。研究表明：（1）2001—2020年长白山地区RSEI波动缓慢上升，生态环境质量整体呈上升趋势。RSEI多年均值空间分布具有明显的分异性，长白山保护开发区生态环境质量较好，通化市、白山市大部较差。（2）近20年长白山地区RSEI稳定性较差，生态环境质量较脆弱。未来生态环境趋势总体向好，但局部地区仍存在持续恶化态势。（3）长白山地区RSEI主要受降水影响较大，与降水呈显著正相关，与气温相关性不强。     

陇东地区近5年植被变化与降水的关系

利用NOAA卫星AVHRR遥感资料，对甘肃省陇东地区1997—2001年地表植被指数的空间分布和年变化进行了分析，并对相应时段内的降水量与植被指数之间的关系，以及降水对该地区植被的影响进行了分析。结果表明，该5年陇东地区平均植被有减小趋势，但北部有所增加；降水量的多少对地表植被的月变化起重要作用，特别是对农作物区植被的影响；对于林区植被，降水的年际变化对地表植被的影响比较小，森林区植被指数最高；2000年及2001年的1～6月，尤其是2001年植被指数最低。     

基于GIS的四川省降水诱发型滑坡泥石流风险区划

通过分析四川省滑坡泥石流地质灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性,构建了四川省降水诱发型滑坡泥石流风险评估指标体系,并基于灾害系统学原理的风险评估模型,结合层次分析法和信息量法,利用GIS工具完成了四川省降水诱发型滑坡泥石流地质灾害风险区划。结果表明:（1）诱发滑坡泥石流前期15 d平均有效雨量较大的区域主要位于四川盆地北部、西南部、东南部分地区和攀西地区南部,较小的地区主要位于川西高原和盆地中部。（2）四川盆地北部、西南部和攀西地区东部是降水致灾因子危险性等级最高区域,盆周山区、攀西地区以及阿坝州东部地区孕灾环境敏感性等级在较高及以上,中等以上承灾体脆弱性等级基本位于盆地地区,盆周山区、川西高原及攀西地区脆弱性等级大多在中等以下。（3）风险区划显示高危险区主要分布在盆地北部、西南部和攀西地区,与四川省滑坡泥石流活动情况一致。      

西北地区MODIS/NDVI与MODIS/EVI对比分析

为了了解西北地区MODIS/NDVI和MODS/EVI 2种植被指数的特点,利用2003年植被生长期TERRA/MODIS资料和西北地区植被类型数据,分析了西北地区MODIS/NDVI和MODIS/EVI空间分布特征和不同类型植被随时间变化特征,比较了大气订正对NDVI和EVI的影响。结果表明:NDVI和EVI空间分布格局一致,与降水空间分布形式比较一致。NDVI与EVI值的差异随着植被覆盖度的增加而增大。不同类型植被NDVI和EVI变化特征一致。大气对NDVI和EVI的影响较大,大气订正前许多地区NDVI值小于EVI值。大气订正使NDVI增大,EVI减小,大气订正后NDVI值普遍大于EVI值。通过对大气气溶胶粒子较多地区的NDVI和EVI值的对比分析,EVI具有较好的抗大气气溶胶的作用。     

北京城区8月日花粉总数量和致敏花粉数量短期预报

对北京城区1983~1986年和1998~2003年8月逐日花粉总数量和致敏花粉数量的分析发现,北京夏秋季花粉日数量在“立秋”节气的前、中期呈缓慢增加趋势;在“立秋”节气的后期迅速增加;当进入“处暑”节气,日花粉总数量增长到峰值,并居峰值左右摆动。利用统计方法建立不同天气分型条件下以时间序列为因子的日花粉总数量和致敏花粉数量的短期预报模型,编制了日花粉总数量和日致敏花粉数量短期预报的软件操作平台,自动读取分型因子,制作出未来24 h北京花粉总数量和日致敏花粉的预报产品。