Determination of regional distribution of crop transpiration and soil water use efficiency using quantitative remote sensing data through inversion

As is widely known, there is a severe shortage of water resources in North China. There have been frequent droughts in recent years. Developing water saving measures, especially in agricul-ture, has become an urgent task. In water-saving agriculture, one …     

遥感及其地球表面时空多变要素的区域尺度转换

阐明了遥感在获取时空多变要素中的作用和意义,同时利用遥感方法作出了空间变异较大的叶面积指数、地表温度和净辐射通量的区域分布。通过遥感方法与传统的区域表达方法的对比,讨论了传统的等值线方法及其区域要素计算和表达方法的不足,估算了利用空间差异较大的非均匀要素所作出的区域分布的可能误差。其步骤是： ①用遥感和生态网络观测数据相结合的方法作出几个要素的区域分布影像图; ②在影像图上标出单点生态站的观测数据; ③以图像处理的方法,作出不同范围的各种要素平均值和标准差; ④揭示单点站的观测数据和不同范围要素平均值的差异; ⑤分析用传统的等值线方法所作出的区域分布的可能误差。     

2000—2016年黄土高原不同土地覆盖类型植被NDVI时空变化

了解植被覆盖的时空变化对区域环境保护及生态环境建设具有重要意义。基于MOD13A1数据,辅以Sen+Mann-Kendall、变异系数、Hurst指数,通过分析2000—2016年间黄土高原NDVI年最大值(NDVI_ymax)和生长季均值(NDVI_gsmean)时空变化特征及趋势,以了解黄土高原实施退耕还林(草)等生态工程后的植被覆盖恢复情况。结果表明：① 2000—2016年植被NDVI_ymax和NDVI_gsmean呈现波动式增长趋势,增长率分别为0.0070/a(P<0.01)和0.0063/a(P<0.01),生态环境整体不断改善。② NDVI_ymax和NDVI_gsmean显示黄土高原植被覆盖呈增加趋势的面积远高于呈减少趋势的面积(93.42%和96.22%、6.58%和3.78%),植被覆盖状态正在不断改善。2种数据变化趋势下,不同土地覆盖类型表现略有差异,森林极显著增加趋势面积最大(73.02%和82.60%),其次为耕地(47.87%和67.43%),再次为裸地(47.03%和61.68%)。③ NDVI_gsmean的变异系数小于NDVI_ymax的变异系数,相对稳定区域面积比分别为63.31%与56.64%,2种数据分析下森林变异系数最小,植被稳定性最好。④ 从植被NDVI变化趋势与Hurst组合结果得出,NDVI_ymax未来呈现改善趋势面积占41.35%,退化趋势面积占58.65%;NDVI_gsmean呈现改善趋势面积占49.19%,退化趋势面积占50.81%。2种数据下,灌木地未来发展趋势最好,森林和耕地退化趋势面积超过了50%。研究人员应持续关注退化趋势地区的植被状态。     

浒苔遥感监测方法的研究进展

综述了目前国内外浒苔遥感监测方法,阐述了单波段阈值分割法、多波段比值法和辐射传输模型法的优缺点,指出多波段比值法是应用最广和有效的方法,主要有双波段比值法、归一化植被指数法、浮游植物指数法和归一化藻类指数法4种.辐射传输模型法主要用于水下悬浮浒苔的监测,目前应用较少,还处于起步阶段.而研究浒苔与其他浮游植物的差异,深入研究水下悬浮浒苔的遥感监测方法,发展解决现有监测能力不足与监测信息使用者需求之间矛盾的手段和方法是未来浒苔遥感监测的主要研究方向.     

定量遥感产品真实性检验的基础与方法

首先论述了定量遥感产品真值和均匀度的相对性, 在现实条件下, 提出了特征精度和特征均匀度的定义, 并且根据我们的试验给出了反照率、叶面积指数和表面温度的特征精度和特征均匀度. 其次, 指出定量遥感产品、海岸线测量和曲面面积测量的无标度现象的差异和相似性, 提出了定量遥感产品的信息分形维算法. 以叶面积指数为例, 当信息分形维为2.16时, 用相同反演模型在相同6 km面积的同类植被上, 30 m像元尺度遥感数据反演的叶面积指数为6 km像元尺度反演值的2.86倍. 最后提出了一种可操作的验证方法—“一检两恰”和当地毯式扫描难以实现时可以运用的一种多点观测法.     

MODIS和HJ-1 CCD数据时空融合重构NDVI时间序列

遥感数据反演高时空分辨率NDVI对监测植被动态变化过程具有重要意义,然而受天气影响,单颗卫星难以提供时间连续的高空间分辨率NDVI数据。以华北平原中东部为实验区,联合HJ-1 CCD数据和MODIS数据,对STARFM算法进行了改进,(1)考虑了不同地物对光谱响应的差异,为减少分类错误利用统计学上()对分类数据进行筛选,按照不同地物类型分别利用线性拟合方法修改光谱距离权重;(2)定义了预测半径,对HJ-1 CCD数据因外界影响而缺失的影像进行了预测。结果表明,与真实影像相比,预测结果呈现了较好的空间一致性,相关系数均达到了极显著相关,改进算法的预测精度要高于原算法。利用该方法将HJ-1 CCD NDVI的空间变化信息与MODIS NDVI时间变化信息有机结合重构了高时空分辨率NDVI序列,有效补充了HJ-1CCD NDVI的缺失数据集。     

近30年来中国陆地蒸散量和土壤水分变化特征分析

 对NOAH陆面模式模拟的近30年中国陆地蒸散量和土壤含水量,按照6大片区和5种生态系统类型进行了统计分析。讨论全国以及各大区不同生态系统类型蒸散和土壤含水量的变化,研究不同类型蒸散和土壤含水量的关系。中国陆地蒸散量总体呈增加的趋势,年内蒸散量最大的月份是7月,年末和年初蒸散量较小。而我国中南、西南、华东、东北和西北蒸散量变化趋势和全国的总趋势一致,呈增加的趋势。华北地区蒸散量近30年来总体趋势是下降的,华北蒸散量最大的年份是上世纪90年代。在所有生态系统类型中,林地蒸散最大的有东北、华东、西南和中南4区;而华北和西北草地在各类型中蒸散量所占比例最高。6大片区对比,林地蒸散水量最大的地区是西南和中南,最小的西北;草地蒸散水量最大的地区是西南,最小的是东北区;农田蒸散水量最高的是华东,最低的是西北;荒漠蒸散量最大的片区是西北;湿地蒸散最大的是东北。80年代以来,全国土壤含水量总体呈下降的趋势。从各片区的情况看,仅西北地区稍有增加,其余5区土壤含水量皆是下降的。植被覆盖度和土壤水分是影响蒸散量最重要的因子,在植被覆盖较差时,土壤水分和蒸散量相关性较好。     

遥感反演土壤蒸发/植被蒸腾二层模型在华北地区的应用

利用一种可操作的地表蒸散遥感反演二层模型,以我国华北平原为研究区,选择2004年的3月至6月华北地区主要农作物冬小麦的生长季节作为研究时段,利用MODIS遥感卫星数据,结合地面130多个气象台站的空气温湿度实测数据,实现了土壤蒸发和植被蒸腾的反演。采用国家生态网络禹城综合试验站利用涡度相关系统观测的地表总蒸散半小时平均的数据进行了模型验证,结果表明模型估算的地表可利用能量与地面实测数据的相关系数可以达到0.92,均方差为30.4w.m^-2;模型估算的地表总蒸散值与地面实测数据的相关系数为0.85,均方差为21.3 w.m^-2,由此证明了模型的可用性。     

遥感区域地表植被二氧化碳通量的机理及其应用

提出了一个计算二氧化碳通量的遥感模型和根据遥感数据和辅助的微气象参 数估算区域分布的算法．在中国科学院禹城综合试验站利用光谱仪、红外测温仪、波文 比和涡度相关测试系统,在冬小麦生长期进行了连续的野外观测．二氧化碳通量和地 面模拟遥感数据２种信息流同时获取．从而建立了遥感模型,开展了与卫星的地面同步 观测．利用ＮＯＡＡ－ＡＶＨＲＲ数据和地面辅助数据,作出了华北地区白天的二氧化碳通 量区域分异影像图．根据此图地表植被二氧化碳的汇可以一目了然．     

基于CLM模型的月尺度中亚陆表蒸散和土壤水分模拟估算

论文基于CLM 4.5模拟1980—2009年月尺度中亚陆表蒸散发和土壤水分,并和GLDAS、GLEAM数据产品进行对比,结果表明CLM 4.5模拟的蒸散和土壤水分区域平均值和其他产品具有较好的一致性。从CLM 4.5模拟的陆表蒸散结果分析可知：全年蒸散大部分集中于春夏2季,在5月达到一年的最大值,夏季中亚的蒸散高值区集中在哈萨克斯坦北部和东北部、东南部的山地区,对应主要的农田区和林地区,植被蒸腾占主导因素;春季东南部天山山脉和帕米尔高原是蒸散高值区,主要因为该地区春季降水量较大,且积雪开始融化,水量充足,地表蒸散发充分;蒸散低值区主要在西南的土库曼斯坦和乌兹别克斯坦,地表覆盖以荒漠为主,植被覆盖较少,降水也较少,导致地面蒸散量较低。模拟的表层土壤水分结果表明：冬季陆面蒸散低,降水大多储存在表层土壤内或者以积雪的形式覆盖在地面上,春季气温升高,积雪融化下渗到土壤中,土壤水分持续增加,4月份达到峰值;夏季蒸散增加,降水减少,土壤水分持续下降,9月份达到最低值;进入秋冬季后蒸散降低,土壤水分呈上升趋势。中亚土壤水分高值区集中在北部和东北部的林地、农田区,以及天山山脉和下游的阿姆河、锡尔河流域区,西南部的荒漠区依然是低值区。一年中,夏季降水较少,由于地面蒸发的作用,土壤水分持续较少,蒸散也随之降低。三者之间相关性很高;冬季降水和土壤之间的相关性较高,尤其是裸地区;在植被覆盖较大的情况下,春季降水和蒸散相关性较高,土壤水分和降水、蒸散之间相关性较低,会出现负相关情况。CLM 4.5模拟的结果为进一步中亚地区的水问题研究奠定基础。