多尺度地理加权回归的地表温度降尺度研究

由于星载热红外传感器研发技术的局限性,单一传感器尚不能提供兼具高频次、高空间分辨率地表温度数据。协同其他遥感辅助数据,对低空间分辨率、高时间频次地表温度产品开展降尺度研究成为了解决这一难题的有效途径。然而由于现有地表温度降尺度方法未充分考虑不同地表状态参数对地表温度空间分异格局的尺度影响差异,降尺度后的地表温度数据在异质性景观区域存在精度较差和空间纹理不清晰的问题。鉴于此,本文以北京和张掖地区的8期MODIS地表温度产品为例,通过引入多尺度地理加权回归MGWR（Multiscale Geographically Weighted Regression）来分析归一化植被指数NDVI、数字高程模型DEM、坡度和经纬度对地表温度空间格局影响的尺度差异,提出一种针对MODIS地表温度产品的空间降尺度算法,并与TsHARP算法、多元线性回归算法、地理加权回归算法和随机森林回归算法进行定量对比。结果表明,基于MGWR模型的地表温度降尺度转换函数能够良好地揭示多种地表状态参数与地表温度间的不同作用关系,其中NDVI和坡度对地表温度分布具有全局影响,DEM和经纬度对地表温度呈现出了局域性作用。与4种代表性方法相比,基于MGWR算法降尺度后的100 m分辨率地表温度数据具有更好的空间纹理,在城镇和沙漠等温度异质性明显地区保障了清晰的景观纹理;另外,对于所选研究区的8期MODIS地表温度产品而言,利用MGWR算法降尺度后的地表温度均拥有更好的精度,在0—1 K误差级别下的面积占比均大于57%,均方根误差RMSE（Root-Mean-Square Error）均小于2.85 K,决定系数R²（coefficient of determination）均大于0.88。     

基于AMSR-E数据的中国地区微波湿度指数研究

土壤中的水分是地球生态系统的重要组成部分,在全球水循环中发挥着重要的作用。基于被动微波数据提取的湿度指数因其具有全天候、高时间分辨率和数据处理简单等优点,大大推进了大范围地区土壤湿度的重复观测。基于AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer-earth observing system)数据提取了8种微波湿度指数,利用密云和汉中气象台站的数据,分别对各个微波湿度指数进行时间序列分析,通过比较得到与降水量相关性较好的垂直极化多时相微波湿度指数PIV,6.9和比值指数DIV,10.7;在此基础上,分析该2种微波湿度指数在密云和汉中10像元×12像元矩形区域随降水量的变化;同时,与10.7 GHz的微波极化差异指数(microwave polarization difference index,MPDI)进行比较,评价3种指数对土壤湿度的监测优劣;在全国范围内,分别对3种微波湿度指数与降水量进行相关分析,得到全国土壤湿度监测的最优指数。结果表明:PIV,6.9作为一种新的微波湿度指数效果最优,可以用于全国范围的土壤湿度监测研究。     

应用MODIS卫星数据提取植被-温度-水分综合指数的研究

中分辨率成像光谱仪(MODIS)覆盖可见光、近红外和热红外的36个波段，其波谱分辨率高、信息量丰富。通过分析MODIS数据的波谱特性以及植被和土壤的反射波谱特征，选用可见光波段(0．66μm)、近红外波段(0．86μm、1．24μm)提取修正的土壤调整植被指数(MSAVI)和归一化植被水分指数(NDWI)；用两个热红外波段(8．6μm、11μm)反演植被冠层温度，并通过分析三者之间的耦合特征来提取反映植被水分状况的综合指标(VTWSI)。用实测的植被水分数据和模拟的叶片等效水分厚度数据验证所提取的VTWSI值，拟合结果表明呈显著正相关，说明所提取的VTWSI可有效反映植被的水分状况。该项研究探讨了一种直接从卫星遥感数据提取植被水分指标的新方法。为研究干旱、半干旱地区的区域缺水提供简便途径。     

半干旱区土壤湿度遥感监测方法研究

针对西北半干旱地区缺水问题,探讨了一种适合半干旱地区简便、易行的土壤湿度提取方法。该研究借鉴植被供水指数法(VSWI)和温度植被干旱指数法(TVDI)的研究思想,同时考虑到半干旱地区植被覆盖度较低,采用改进型土壤调整植被指数(MSAVI)代替NDVI,以降低土壤背景对植被指数的影响,从而对两种方法进行修正。利用改进前后的指数提取土壤湿度,对比分析表明,用修正后的指数研究该区的土壤湿度效果更好。     

坡度的尺度效应及其对径流模拟的影响研究

研究不同尺度的数字高程模型所带来的坡度差异对水文模型径流模拟的影响.从坡度的尺度效应出发,讨论了相同DEM条件下不同格网大小造成的坡度差异,通过模拟研究发现,随着格网的增大,流域平均坡度在整体上虽然呈减小的趋势,但在不同的格网范围,流域平均坡度的变化趋势并不一致,对平均坡度与不同阶段变化的DEM格网大小采用不同的曲线进行拟合后发现,在某个范围平均坡度的变化比较缓慢,进而可以得到研究区水文模型最佳的DEM格网大小.研究表明,合适的DEM尺度对于水文模型的研究和应用具有重要作用.     

改进的区域缺水遥感监测方法

植物水分与土壤水分状况密切相关, 提取地表缺水指数是研究区域缺水的一种有效途径. 选择不同退化程度的草地为研究对象, 通过建立基于亚像元尺度的双层蒸散模型, 成功计算了区域的地表缺水指数(SWDI); 考虑到半干旱地区植被冠层水主要由土壤水提供, 但植被供水状况与植被水分实际状况之间存在着一定的“滞后”, 鉴于此, 试图建立地表缺水指数与植被冠层水分含量、表层土壤水分含量(0~20 cm)之间的定量关系, 从而更准确、及时地反演区域的表层土壤水分含量(0~20 cm). 通过本次研究探讨一种直接应用遥感技术研究半干旱地区区域缺水的实用方法.     

基于地质统计学纹理特征的遥感影像分类方法研究

介绍地质统计学的原理与方法,论述了地质统计学应用于遥感影像描述及纹理提取的有效性,并将地质统计学变差函数得到的遥感影像纹理信息与其光谱信息相结合进行遥感影像分类试验,结果表明,辅以地质统计学纹理特征的遥感影像分类方法能够明显提高分类精度.     

遥感技术在邹城市地壳稳定性评价中的应用

根据线性构造的影像特征,利用多种计算机图像处理方法提取邹城市线性构造信息,共解译出5组不同走向的线性构造,并且对其相对活动关系进行了分析。在此基础上,结合地震资料对该市所属地区的地壳稳定性进行了评价,认为南北向线性构造和北西向线性构造为主要的控震构造,并且圈定了一些地壳稳定性较差的地段,从而为邹城市的城乡发展规划和工农业建设等各项工作提供了重要依据。      

地表温度的被动微波遥感反演研究进展

微波遥感能穿透云层,甚至可穿透一定程度的雨区,可以弥补热红外遥感的不足。发展基于被动微波遥感的地表温度反演算法可以全天候地为相关领域提供数据服务。根据前人研究,该文从方法论的角度将已有的反演方法分为统计模型法、物理模型法和神经网络算法3类,分析了每种方法的优缺点,并探讨了未来微波遥感反演地表温度的发展方向,以期为进一步研究提供参考。