大面积棉花长势的MODIS监测分析方法与实践

大面积棉花的生长状况监测比较复杂,目前还没有比较成熟的方法。以往遥感监测应用较多的是NOAA—AVHRR数据,监测精度和监测效果不高。本文利用新一代传感器MODIS数据,结合实测的地面农作物生长发育农学参数,系统地分析了石河子地区棉花播种到收获整个田间遥感归一化指数(NDVI)及其对应的叶而积指数(LAI)的变化规律,证明MODIS叶面积指数和实测LAI有很高的一致性,MODISIAI的变化状况与棉花长势变化基本一致,实现了较为精确的石河子地区大面积棉花长势的遥感动态监测。     

基于MODIS数据的松辽平原土地退化宏观评估

该文利用植被指数、最小噪声化变换、纯净像元指数和匹配滤波等遥感信息定量分析方法,从MDDIS陆地观测数据中提取反映松辽平原土地退化状况的植被覆盖、盐碱化和沙漠化信息,实现土地退化制图及土地退化格局分析。MODIS数据及其定量分析技术,对干旱区与半干旱区土地退化的宏观监测具有重要作用。     

基于MODIS数据的北疆积雪黑碳和雪粒径反演及时空变化分析

积雪是地球上反射率较高的自然表面,对于中高纬度地区的水文和能量收支平衡发挥着重要作用。表层积雪中的黑碳和雪粒径变化可以显著影响积雪反照率,造成积雪对太阳辐射吸收的变化,进而对区域气候变化和水文循环产生反馈作用。利用遥感技术对季节性积雪表层黑碳和雪粒径进行定量评估,可以获取时空上连续系统的雪表黑碳浓度和雪粒径变化情况,这也是许多气候和水文模型的输入因子。以中国主要季节性积雪区北疆为研究区,基于MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）数据的3（0.47 μm）、2（0.86 μm）和5（1.24 μm）波段,采用SGSP（Snow Grain Size and Pollution Amount）算法反演2000-2018年积雪期的雪表黑碳浓度和雪粒径,并结合地面观测数据对于反演结果进行了精度验证,综合分析北疆雪表黑碳浓度和雪粒径时空变化趋势。结果显示,SGSP算法能够同时反演雪表黑碳浓度和雪粒径,并且验证结果表明纯雪像元上反演结果具有较好的精度;2000-2018年北疆雪表年均黑碳浓度和年均雪粒径都随时间变化呈现微弱下降趋势;受地理位置和局部污染源的影响,北疆积雪黑碳浓度空间分布复杂,天山北坡经济带平均黑碳浓度最高,伊犁地区平均黑碳浓度最低,雪粒径的空间分布显示塔城地区平均雪粒径最大,伊犁地区最小。     

基于MODIS的长江口表层水体盐度时空分异

长江河口地处海陆交汇地区,其海表盐度受到长江流域、东海和三角洲社会经济活动的复合影响。水体盐度直观反映了河口区域冲淡水分布,对于研究淡水羽状锋、长江物质输送与河口环境变化等具有重要意义。本文分别对枯季和洪季的长江口盐度实测数据,以及中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS）遥感反射率与反射率的比值进行拟合回归分析,建立长江口表层盐度反演经验模型,得到枯季的相关系数和均方根误差（root-mean-square error,RMSE）分别为-0.930 3、0.45‰,洪季的相关系数和RMSE分别为-0.818 5、0.88‰;并分析模型在时间尺度上的适用性。利用该盐度反演模型对长江口2007-2016年的表层盐度进行反演,结合大通站记录的长江径流量观测资料,分析长江口表层水体盐度的时空变化规律。结果表明：长江口表层盐度受径流量影响较大,空间上呈自西向东递增趋势,具有季节性分异;枯季近岸盐度较高,高盐度海水可以到达长江口南北支分叉122.5°E附近;洪季冲淡水影响范围广,高盐度海水聚集在123°E以东、31°N以南,长江口北部出现低盐区域;2007-2016年间枯季大通站流量呈上升趋势,平均盐度为29.27‰,总体呈降低趋势,洪季大通站流量呈降低趋势,平均盐度为27.10‰,呈上升趋势,盐度和径流量在年际变化中存在良好的负相关关系。     

用辐射传输方程改进算法反演LandSAT8海表温度的效果检验和适用条件分析

为检验辐射传输方程改进算法推广用于反演LandSAT8 海表温度(SST)的可行性及适用条件,本研究在修订算法部分参数的基础上,分别反演出算法改进前后的LandSAT8 SST并进行比较。MODIS SST验证表明改进算法对大气透过率偏差和SST偏差均有明显改善,除2019-08-21图像外,其他3景图像SST偏差在0.5℃左右;浮标SST验证表明改进算法在近岸海域对SST偏差改善效果同样显著,其平均偏差bias和均方根误差rmse分别减少到0.14、0.18℃,基本可以忽略不计;进一步研究发现,改进算法SST反演精度与研究海域大气透过率分布均匀程度呈显著的正相关关系,R²[bias(SST)]=0.920 7,R²[rmse(SST)]=0.934 0。使用改进算法遥感监测电厂温排水：嵩屿电厂表层海水温升羽流不明显;而后石电厂表层温升现象最显著,温升幅度和扩散影响范围最大,在其排水口附近存在稳定的高温水体(温升＞3℃);晋江电厂表层温升羽流呈扇形分布,流轴短,主要集中在排水口附近。     

Impact of flooded rice paddy on remotely sensed evapotranspiration in the Krishna River basin,India

Evapotranspiration (ET) is one of the major water exchange processes between the earth's surface and the atmosphere. ET is a combined process of evaporation from open water bodies, bare soil and plant surfaces, and transpiration from vegetation. Remote sensing-based ET models have been developed to estimate spatially distributed ET over large regions, however, many of them reportedly underestimate ET over semi-arid regions (Jamshidi et al., Journal of Hydrometeorology, 2019, 20, 947–964). In this work, we show that underestimation of ET can occur due to the open water evaporation from flooded rice paddies ignored in the existing ET models. To address the gap in ET estimation, we have developed a novel approach that accounts for the missing ET component over flooded rice paddies. Our method improved ET estimates by a modified Penman-Monteith algorithm that considered the fraction of open water evaporation from flooded rice paddies. Daily ET was calculated using ground based meteorological data and the MODIS satellite data over the Krishna River Basin. Seasonal and annual ET values over the Krishna Basin were compared with two different ET algorithms. ET estimates from these two models were also compared for different crop combinations. Results were validated with flux tower-based measurements from other studies. We have identified a 17 mm/year difference in average annual ET over the Krishna River Basin with this new ET algorithm. This is very critical in basin scale water balance analysis and water productivity studies.     

基于MODIS数据的太湖浮游植物物候变化及其对水表温度的响应

浮游植物物候能够反映浮游植物的生长变化与湖泊生态系统的变化,水温、营养盐浓度等因素对物候有重要影响。太湖富营养化程度较高,水温的影响作用日趋显著,物候与水温关系的研究对理解、控制和改善太湖生态系统具有重要意义。本研究利用2003—2018年MODIS遥感数据计算浮游植物物候指标和湖泊水表温度（Temperature of Water Surface,LSWT）,通过分析太湖浮游植物物候时空变化特点探究了不同区域的物候特征,并结合LSWT揭示了浮游植物物候对LSWT变化的响应关系。结果表明：① 不同浮游植物物候指标具有不同空间分布特点,水华发生次数、峰值叶绿素a（Chla）浓度和水华总持续时间呈现由西部沿岸向湖心区递减的趋势;浮游植物生长开始时间和峰值Chla发生时间分布复杂但在沿岸区域相对较早;② 太湖可被划分为4种具有不同物候特征的区域,Ⅰ类区域主要位于贡湖湾、东部沿岸以及太湖中部开阔水域,该区Chla浓度范围为50~60 μg/L,且波动平缓,水华发生次数最少、开始最晚、持续时间最短;Ⅱ类区域主要分布于太湖西部沿岸,Chla浓度范围为50~90 μg/L且变化剧烈,该区水华发生次数最多、开始最早、持续时间最长;Ⅲ和Ⅳ类属于过渡区域,前者主要分布于梅梁湾、竺山湾及入湾口,后者主要位于南部沿岸以及太湖中部;③ 浮游植物物候对LSWT变化的响应受营养水平影响,当营养水平较高时,浮游植物的生长受LSWT的促进作用显著,LSWT年际变化的升高趋势对浮游植生长物候提前、生物量增加的影响明显,反之,则LSWT变化对浮游植物生长的影响减弱。     

MODIS和OMI数据评估阅兵期间北京市大气减排成效

卫星观测不仅能反映区域宏观大气污染状况,也能从城市尺度上监测大气污染物的变化。基于以上优势,本文利用MODIS气溶胶光学厚度(AOD)和OMI对流层NO_2垂直柱浓度数据,比较2015年与2012年—2014年以及2015年3个时期(减排前、减排中、减排后)AOD和NO_2柱浓度的变化,定性分析了阅兵期间华北平原地区污染物减排效果,重点定量评估北京市联控减排措施的效果。研究发现2015年减排中华北平原重污染地区AOD和NO_2柱浓度相比于前3年同期有明显降低。定量分析北京市的减排效果得到:2015年减排中较前3年同期而言,AOD降低59%,NO_2柱浓度降低41%;较2015年减排前而言,AOD降低73%,NO_2柱浓度降低30%,去除气象条件影响后,AOD下降43%,NO_2柱浓度下降21%,说明严格的联控减排措施有效地改善了空气质量,气象条件也起到积极的作用。减排措施结束后,AOD和NO_2柱浓度比减排中分别增加159%和71%。研究结果表明,卫星遥感与地基监测评估效果相当,能反映北京地面污染物排放能力;它既能观测区域尺度大气污染变化,又可评估城市尺度大气污染减排。随着卫星技术水平的提高,期望未来卫星遥感可作为一种独立手段来定量评估区域及城市尺度空气质量减排措施的效果。     

面向对象方法的时间序列MODIS数据湿地信息提取——以洞庭湖流域为例

以洞庭湖流域为研究区,对大范围湿地信息遥感提取方法进行了研究。先基于时间序列MODIS EVI及物候特征参数,通过J-M(Jeffries-Matusita distance)距离分析,构建了MODIS(250 m)最佳时序组合分类数据;其次,通过Johnson指数确定了最佳分割尺度,采用面向对象的遥感分类方法(Random tree分类器)提取了洞庭湖流域的湿地信息,并验证该方法的适用性。研究结果表明,基于时序数据与面向对象的Random tree分类的总体精度和Kappa系数分别为78.84%和0.71,较之基于像元的相同算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.79%和0.04。同时,基于面向对象方法的湿地整体的用户精度与生产者精度较基于像元方法分别提高了4.56%和6.21%,可有效提高大区域湿地信息提取的精度。     

Retrieving spatial variations of land surface temperatures from satellite data–Cairo region,Egypt

Cairo region is characterized by a range of physiographic features, including: flat agricultural lands, bare sandy deserts, highlands, calcareous terrains and urban land use. A time series data-set (300 images) acquired from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer for the period July 2002–June 2015 were utilized to retrieve the spatial variations in the mean land surface temperature (LST) for the above-mentioned surface features. Results showed that vegetation, topography and surface albedo have negative correlations with LST. Vegetation/LST correlation has the maximum regression coefficient (R² = 0.68) and albedo/LST has the minimum (R² = 0.03). Cultivated lands reveal the lowest mean LST (<32 °C), whereas industrial lands exhibit the highest LST (>40 °C) of Cairo region. There is a considerable urban heat island formed at Helwan south of Cairo, where heavy industries are settled. Industrial activities raised the mean LST of the region by at least 4 °C than the surrounding urban lands.