基于MGIS与MODIS SST数据的黑潮海表温度锋特征分析

本文利用我国自主研发的海洋地理信息系统软件MaXplorer,以黑潮为例,阐述了基于过程的海洋形态特征提取方法,利用VC++,对MODIS水星SST时间序列数据进行海表温度锋抽取,并分析了2003年东海黑潮表层温度锋位置的季节性变迁。结果表明,东海黑潮表层温度锋位置的季节性变化不大,只是在台湾东北部海域和北纬30°附近海域季节性变化比较活跃,由于夏季东海表层水温比较均匀,基本保持在28℃以上,温度锋位置难以确定。其他3个季节温度锋的位置由于受海底地形的影响,基本保持在200m等深线附近的陆坡区,而在台湾岛东北部有一个明显的先是气旋,后是反气旋的弯曲,冬季的温度锋位置相对稍偏东,秋季的温度锋路线比较曲折。     

太湖水质参数MODIS的遥感定量提取方法

本文利用MODIS数据的可见光、近红外波段和准实时的地面采样数据,分别利用线性回归模型和神经网络模型反演了太湖的叶绿素a和悬浮物浓度.结果表明,利用MODIS数据的波段组合(M2/M8)和(M2/M9)可估算太湖的叶绿素a浓度;而MODIS数据的波段组合(M12/M17)、(M13/M17)及MODIS(M4)波段能定量估算太湖的悬浮物浓度,但估算精度仍不能满足实际需要.因此,构建了一个以MODIS可见光及近红外波段为输入,以太湖水质参数为输出的2层BP神经网络模型反演太湖的水质参数,大大提高了反演精度.     

MODIS多光谱信息在海上溢油检测中的应用

利用搭载在EOS-Aqua/Terra卫星上的MODIS数据,对长江口溢油、委内瑞拉的马拉开波湖溢油等4次事故进行光谱分析和研究.在对出事海域的卫星数据进行图像处理的基础上,利用MODIS数据的多光谱信息,分析溢油在各个波段的特征,并确定油膜特征比较明显的波段范围,为可见光/近红外卫星监测溢油提供参考.     

Field detection of chlorophyll-a concentration in the sea surface layer by an airborne oceanographic lidar

An airborne oceanographic lidar, with a frequency-tripled Q-switched Nd： YAG laser of 355 nm, has been designed to measure chlorophyll-a （Chl-a） concentration in the sea surface layer by the Ocean Remote Sensing Institute, OUC. The field experiment was carried out in the bay which is located south of the Liaodong Peninsula on the 10th of September 2005. After the flight, the raw data were processed and analyzed by the fluorescence-to-Raman ratio method with seawater attenuation coefficients calculated from signal profiles. The results of Chl-a concentration sea water were also compared with those of Chl-a concentration by measurements by lidar are shown. The measurements in clear a Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer （MODIS）.     

Field Detection of Chlorophyll-a Concentration in the Sea Surface Layer by an Airborne Oceanographic Lidar

An airborne oceanographic lidar, with a frequency-tripled Q-switched Nd: YAG laser of 355 nm, has been designed to measure chlorophyll-a (Chl-a) concentration in the sea surface layer by the Ocean Remote Sensing Institute, OUC. The field experiment was carried out in the bay which is located south of the Liaodong Peninsula on the 10th of September 2005. After the flight, the raw data were processed and analyzed by the fluorescence-to-Raman ratio method with seawater attenuation coefficients calculated from signal profiles. The results of Chl-a concentration measurements by lidar are shown. The measurements in clear sea water were also compared with those of Chl-a concentration by a Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS).     

台湾海峡海表面温度的遥感反演及精度检验

海表面温度(SST)是海洋-大气系统中一个十分关键的物理量。SST为海洋学课题的研究提供了一种直观的指示量[1],在海洋捕捞中SST是寻找中心渔场的指标之一,可为渔业部门提供鱼类的回游路线和渔场的位置信息[2]。SST制约着海面和大气的热量、动量和水汽交换,是研究大气环流和气候变化[3]甚至台风移动路径[4]等气象学课题的一个重要因子。因此,SST在海洋学和气象学研究中占有非常重要的地位,此外SST对海洋运输、海洋污染、海上油气资源开发、海滨核电站建设等方面的影响近年来也倍受关注。     

遥感技术在我国海冰研究方面的进展

本文首先对遥感技术在我国海冰研究中的发展情况作了详细地论述,并介绍了几种常用于海冰研究的遥感数据;其次,从海冰厚度识别、海冰运动速度矢量计算、海冰资源量测算以及海冰灾害监测等四个方面,简单论述了遥感技术在海冰研究中的应用。最后,以渤海海冰为例,阐述了遥感技术的具体应用,同时指出了今后的发展方向。     

近20年渤海叶绿素a浓度时空变化

浮游植物作为食物链的基础,对海洋生态系统具有重要作用。渤海作为我国最大的内海和重要渔业生物的产卵场、育幼场和索饵场,该区浮游植物研究具有重要意义。叶绿素a浓度是反映浮游植物生物量的重要指标。利用Google Earth Engine平台,对1997–2010年的宽视场海洋观测传感器(SeaWiFS)叶绿素a浓度数据和2002–2018年的水色卫星中分辨率成像光谱仪传感器(MODIS Aqua)叶绿素a浓度数据进行合并,并研究其时空变化特征。研究表明,近20年来,渤海全年叶绿素a浓度增加了14.1%,且增加显著。叶绿素a浓度在所有季节都呈现增加趋势;除11月外,其他各月都呈现稳定或增加趋势。从滦河入河口沿岸至渤海海峡的渤海中部,叶绿素a浓度增加较明显。同时也分析了海洋表面温度、风速和降水量数据。夏季渤海周边区域降水量和风速增加以及秋季海表温度的降低都有助于同季叶绿素a浓度的升高。渤海浮游植物可能受陆源营养物质输入影响较大。     

基于2002-2018年MODIS数据的黄海叶绿素a时空变化研究

浮游植物作为食物链的基础,对海洋生态系统具有重要影响。黄海作为我国重要的渔场,渔业资源面临枯竭的危险,因此对该区浮游植物进行研究具有重要意义。叶绿素a浓度是反映浮游植物生物量的重要指标。利用谷歌地球引擎平台对2002-2018年的MODIS Aqua叶绿素a浓度数据进行处理,并研究其时空分布与变化特征,然后结合区域气候、水文与地理特征以及海洋表面温度、风速、盐度、光合有效辐射和混合层厚度数据分析了其分布与变化的原因。研究发现:受陆源营养物质输入、近岸上升流以及黄海中央冷水团影响,叶绿素a浓度分布呈现由近岸向黄海中部递减特征;在季风、气候、水文的控制下,受风速、海洋表面温度、光合有效辐射、中央冷水团的影响,叶绿素a浓度的最大值出现在4月份,而最小值出现在6、7月份;受苏北沿岸海域海水污染和水体富营养化影响,沿岸海域盐度明显增加,海州湾叶绿素a浓度增速较大;影响黄海叶绿素a浓度变化的环境因子较复杂,除了部分月份存在显著的相关影响因子外,在全年和各季中不存在主导影响因子。     

西藏地表温度时空演变特征及影响因子

地表温度（land surface temperature,LST）是反映生态环境状况的重要指标。西藏作为气候变化的敏感地区,掌握其LST的时空变化有利于深入了解西藏热环境演化过程,为长期监测高原基础生态变化提供帮助。研究基于谷歌地球引擎获取西藏2000—2020年的MODIS LST数据,采用归一化分级方法对LST进行5个等级的划分,利用趋势分析、热力空间分析以及重心迁移等方法分析了研究区近20年来的LST时空演变特征。同时,选取归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）、裸土指数（bare soil index,BI）、垂直不透水面指数（perpendicular impervious surface index,PISI）、湿度（WET）以及高程（digital elevation model,DEM）等5个影响LST的地表参数,结合多尺度地理加权回归,探讨了LST影响因子的作用尺度与作用效力。结果表明：2000—2020年,西藏LST均值由18.72℃上升至20.28℃,年均增长0.09℃,LST呈现微弱上升态势。2...