不同供氮水平下水稻高光谱及其红边特征研究

通过大田和室内试验 ,测定了 3个供氮水平下 2个品种的水稻冠层、主茎叶片在不同发育期的高光谱反射率及对应的叶绿素、类胡萝卜素含量。结果表明 :不同供氮水平的水稻冠层和叶片光谱差异明显 ,其光谱反射率随供氮水平的提高在可见光范围降低 ,在近红外区域增高 ;拔节期和孕穗期主茎倒三叶反射率在可见光和近红外区域均高于倒一叶 ;冠层光谱红边位置λred、红边幅值Dλred和红边面积Sred孕穗前呈“红移” ,抽穗后呈“蓝移”现象 ;叶面积指数LAI、地上鲜生物量AFM、地上干生物量ADM和鲜叶重FLM与冠层光谱变量R12 0 0 /R550 ,R990 /R550 ,R80 0 /R550 ,R750 /R550 ,λred,Sred之间有极显著相关 ,冠层和叶片色素含量与其光谱变量R80 0 /R550 和λred之间也存在显著相关。这说明用合适的高光谱变量来估算水稻LAI,AFM ,ADM ,FLM和冠层、叶片的色素含量     

波段位置和宽度对不同生育期水稻NDVI影响研究

通过对不同生育期水稻冠层光谱的分析,探讨了不同波段位置和波段宽度对不同生育期水稻NDVI的影响.以及在一定NDVI精度要求下红光波段最大宽度和波段中心位置的相互作用.结果表明,在所有生育期,近红外波段的位置和宽度对NDVI影响不大;红光波段的位置和宽度对NDVI有较大影响,特别是红光波段位置接近红谷极值(670nm附近)时影响尤为显著.相对而言水稻生育前期的NDVI更容易受到波段位置的影响,但是波段位置对不同生育期之间NDVI的差值影响不大.无论红光波段还是近红外波段,当取值处于红边区域(690-740nm)时,对NDVI有较大影响.当保证NDVI偏差在1%以内时,在水稻生长旺期,构成NDVI的红光波段最大宽度随着波段巾心位置向长波移动而逐渐变窄,当到达690nm附近达到最窄,而后略有变宽;对于生长前期和后期,由于在648nm附近变窄而有波动.     

利用MODIS数据识别水稻关键生长发育期

利用遥感方法提取中国范围内的水稻关键生长发育期。首先, 对时间序列Terra MODIS-EVI(Enhanced Vegetation Index)进行傅里叶和小波低通滤波平滑处理, 然后, 根据水稻在移栽期、分蘖初期、抽穗期和成熟期的EVI变化特征, 实现对各个生长发育期的识别。通过将利用2005年MODIS数据识别的结果与当年气象台站的地面观测资料进行比较, 采用本研究中的识别方法得出的水稻各个生长发育期的绝对误差大部分小于16d, 经过F检验表明提取的结果与地面观测资料在0.05水平下具有显著一致性。研究中的信息提取方法可被用于其他年份的水稻生长发育期识别, 根据其他作物的生长发育特点, 也可能适合于提取其他作物的生长发育期。     

1998-2016年中国PM_(2.5)浓度变化对气温的影响研究

为探讨“人类活动—大气污染—气温变化”的关系反应链,从宏观尺度阐明PM_(2.5)浓度变化对气温的影响,利用1951—2017年中国822个气象站点日最高气温、日最低气温和日平均气温资料,1998—2016年中国年均PM_(2.5)浓度遥感图像数据、地表太阳辐射数据,1998—2016年中国各省(区)逐年能源消耗总量、地区生产总值及夜间灯光指数数据,运用Slope趋势变化分析方法与相关性分析法,分析了中国PM_(2.5)浓度的变化趋势及其影响因素。结果表明:1998—2016年中国黄淮海区、东北区PM_(2.5)浓度上升速度最快,分别为1.42μg·m^(-3)·a^(-1)、1.44μg·m^(-3)·a^(-1),而其他地区相对变化不明显;黄淮海区PM_(2.5)浓度平均值高,地表太阳辐射降低,对该区年最高气温有明显的抑制作用,但对年平均气温和年最低气温的影响不明显。东北区PM_(2.5)浓度增长速率较高,但年平均浓度值低,该地区有着较高的水热配合度,PM_(2.5)对年最高气温的抑制作用不明显;能源消耗总量与PM_(2.5)浓度呈显著的正相关。     

新疆典型沙漠和绿洲植被-水汽-地表温度相关性分析

为探讨新疆不同区域沙漠、绿洲地表温度(Land surface temperature,LST)、归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)及大气水汽含量三者间的相关关系,利用2001—2019年MOD13C3植被指数、MOD11C3地表温度以及2013—2...     

基于GIS的浙江仙居茶叶气候生态区划

引入了GIS等高新科技和信息技术,采用了间距在10km以内的中尺度气象站资料和半理论半经验的散射辐射资料,使评价单元中的气候生态指标更接近于茶区的实际情况,评价单元的分辨率达20 m×20 m,极大地提高了区划成果在实际生产应用中实用性。结果表明:最适宜种植区主要集中在海拔300～800 m东南方向的括苍山区和西南大洋山区,该区温度适宜、热量充足、雨水充沛,茶叶品质好、产量较高;适宜区主要位于海拔300 m以下的低丘缓坡,热量充足、湿度偏小,产量高,但优质茶产量小,以及位于海拔800～1 000 m的高山地区,该地区热量条件较差,产量低,时有冻害发生;海拔1 000 m以上的高山和山顶,土壤贫瘠、冻害严重,不宜发展。     

高分四号静止卫星数据的地表反照率反演

地表反照率(Albedo)是描述地表辐射能量平衡的重要参数,为了获得高分四号(GF-4)静止卫星的地表反照率产品,构建了一种基于核驱动双向反射率分布(BRDF)模型的反照率反演方法。首先,探索核驱动BRDF模型对GF-4卫星数据的适用性,加入地表分类信息,为核系数赋初值,并引入鲍威尔迭代算法优化模型结果。然后,对BRDF模型进行角度积分获得各个波段的地表窄波段反照率。在此基础上,结合GF-4卫星光谱响应函数与光谱库,首次建立了将窄波段反照率到宽波段反照率的转换系数,并反演得到0.4—0.7μm和0.3—3.0μm的宽波段反照率。最后,利用Landsat 8卫星数据和MODIS地表反照率产品对基于GF-4卫星数据的地表反照率反演结果进行交叉验证。Landsat 8与GF-4的反照率结果对比表明,GF-4卫星可见光范围内的反照率反演结果精度为85.6%,短波范围内的反照率反演结果精度为93.4%;MODIS与GF-4的反照率结果对比表明,可见光范围的地表反照率精度达到87.7%,短波范围的地表反照率精度达到85.9%。这说明GF-4卫星地表反照率反演结果具有较高精度,GF-4卫星反照率产品具有一定应用潜力。     

不同空间尺度DEM对山区气温空间分布模拟的影响——以浙江省仙居县为例

以浙江省仙居县为实验样区,通过气温空间分布的地形调节统计模型,使用10个气象站(哨)气温资料和4种不同空间分辨率的DEM(5 m,源于1∶1万数字化地形图;30 m,来源于Aster GDEM v2;90 m,来源于SRTMv4.1;900 m,源于GTOPO30’)模拟不同空间尺度年均气温空间分布,比较其误差大小及随宏观地形(海拔高度)和微观地形(坡度和坡向)的分布差异。结果表明:基于4种不同空间分辨率DEM模拟气温呈较大空间分布差异性;随着DEM空间分辨率减小,误差逐渐增加,空间差异性降低。微观地形因子(坡度和坡向)随空间分辨率的变化产生显著变化,明显影响气温空间分布,不同坡度和坡向间年均气温差最高可达到10～12.5℃,最小仅为1.9～2.6℃。     

山区气温空间分布推算方法评述

山区气温空间分布推算方法的研究是山地气候研究的重要组成部分，对于合理利用山区气候资源具有重要意义。列举和讨论了我国在山区气温推算方面一些有代表性的方法和相关文献，并重点分析了地理信息系统技术在山区气温推算中的应用。     

NOAA气象卫星草地遥感研究动态

NOAA气象卫星安装了改进型甚高分辨率辐射仪(AVHRR),采用相应的轨道设计.与Landsat和SPOT卫星相比,具有时间分辨率高,成象面积大,成本低,不受地理条件限制等优点,而且具备进行草地遥感的光谱波段,使其在草地遥感研究中的应用日益广泛.一、气象卫星草地遥感的基础研究NOAA/AVHRR通道1(CH1)的光谱波段为0.58-0.68μm与Landsat/MSS5(0.6-0.7μm)、TM3(0.63-0.69μm)、SPOT/HRV2(0.61-0.68μm)的波段范围和光谱响应函