利用遥感信息建立草原干旱和雪灾监测服务系统

系统以“3S”技术为依托，依据监测区域不同草原类型的土壤相对湿度与热惯量的关系等监测其干旱程度；根据草地积雪覆盖天然牧草程度反演监测区草地积雪深度和范围，以达到监测草原雪灾的目的。     

地质雷达及其在环境地质中的应用

本文结合近几年联邦德国在环境地质方面的研究工作对地质雷达在环境工程领域中的应用范围及其局限性作了简要总结,文中并介绍了地质雷达技术的方法原理及存在问题。     

河南省土壤湿度年变化规律

利用河南省土壤墒情预报模型中建立的河南省台站土壤墒情数据库资料，对不同类型土壤湿度进行分析，从而确定不同类型土壤湿度差异、地下水对土壤湿度的影响及河南省土壤湿度的年变化规律。     

抗差估计在变形监测数据处理中的应用

对抗差估计及其迭代初值进行了研究分析,并且针对不同估计方法所得到的迭代初值,利用Matlab对其进行模拟数据实验,对其"抗差性"进行比较,结合模拟结果选取"抗差性"较好的迭代初值进行下一步的抗差估计。最后利用某变形监测数据,同时采用最小二乘法和抗差估计两种方法进行比较,验证了抗差估计对粗差的"抗干扰性"。     

基于温度植被干旱指数的电网输电线路走廊干旱分析

以湖北省输电线路走廊地区作为研究区,利用2013年1~9月MODIS卫星影像数据,处理得到月尺度的归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)与地表温度(Land Surface Temperature,LST)数据,构建NDVI-Ts特征空间,计算得到温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI),用TVDI监测结果分析湖北省输电线路走廊区域2013年干旱时空分布情况。结果表明,湖北省输电线路走廊地区TVDI和土壤含水量之间存在显著的负相关,相关系数达到0.525(p0.05),由MODIS卫星影像计算得到TVDI影像可以有效表明湖北省输电线路走廊地区的土壤含水情况。     

中国夏季气温对东亚土壤湿度异常响应的统计评估

基于欧亚夏季土壤湿度变化特征及其与中国夏季气温的相关分析,选取东亚地区作为土壤湿度异常影响中国夏季气温的陆面关键区,采用广义平衡反馈分析方法(GEFA)探讨了我国夏季气温对东亚地区土壤湿度异常的可能响应,并初步讨论了相关的物理过程。结果表明:中国夏季气温与东亚地区初夏和同期的土壤湿度异常具有密切的联系;进一步分析表明,夏季气温距平场对土壤湿度第一模态的响应最显著:当东亚中纬度及我国东部地区土壤湿度异常偏干时,夏季气温表现为一致增暖;而土壤湿度第二模态对长江流域至我国西部地区的气温有较弱的强迫作用;气温对第三模态的响应主要表现为华南地区的显著降温。并以对气温影响最为显著的土壤湿度异常第一模态为例,初步探讨了气温对土壤湿度异常响应的可能物理过程。当贝加尔湖以南以及我国东部的土壤偏干时,地表异常加热容易引起我国北方高层大气出现明显正异常和低层的反气旋性异常环流,上述环流异常容易导致温度偏高,同时不利于该区域降水的发生,进而导致土壤湿度偏低,上述正反馈机制可能是该区域土壤湿度与大气之间联系的一种可能途径。     

中国不同气候区土壤湿度特征及其气候响应

为获得中国不同气候区各层深度土壤湿度变化特征及其对气候变化的响应,利用中国区域台站观测土壤湿度资料、降水及气温资料,采用趋势、相关性分析及突变检验等方法,讨论了东北、河套、江淮区域1981~1999年不同深度土壤湿度变化特征及其对气温、降水的响应。结果表明:东北、江淮地区为土壤湿度高值区,河套地区为土壤湿度低值区,土壤湿度由浅层至深层呈上升趋势;东北、河套地区降水和土壤湿度变化呈正相关,江淮地区降水和土壤湿度呈负相关;东北、河套地区气温和土壤湿度变化呈负相关,江淮地区气温与土壤湿度呈正相关关系。土壤湿度对降水的响应比对气温变化的响应更加显著。      

利用GNSS干涉信号振荡幅度反演土壤湿度

根据干涉效应和GNSS接收机信噪比估计方法,推导了利用GNSS干涉信号幅度进行土壤湿度反演的模型,建模过程考虑了天线增益、土壤介电常数和噪声的影响。提出了使用AMPD算法从含有噪声的归一化干涉功率曲线中提取干涉峰值与谷值,进而反演了土壤介电常数与土壤湿度的方法,并对其进行了仿真。结果表明,利用提取出来的干涉谷值进行反演性能比峰值好,相对稳定准确的卫星仰角范围为5°~25°,湿度大于0.06cm~3/cm~3时反演结果更为准确,标准差在0.01cm~3/cm~3左右波动。     

一种裸露土壤湿度反演方法

针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。     

GF-1垂直干旱指数的土壤湿度空间格局分析——以秭归县为例

针对中低分辨率的遥感图像在表征空间异质性较大地区的土壤湿度空间格局存在较大误差问题,该文探讨了基于高分辨率影像在小尺度上分析土壤湿度空间分布及变异规律的可行性。首先利用高分一号WFV数据构建垂直干旱指数来反映秭归县土壤湿度干湿状况,然后进一步分析了该县土壤湿度在水平及垂直方向上的空间格局和分异规律。实验结果表明,野外同步土壤表层水含量测试数据同垂直干旱指数两者表现出较好的相关程度。