甘肃省森林、草原火灾定量判识方法研究

利用EOS/MODIS资料分析了2002年12月到2003年5月发生在甘肃省的6次草原、森林火灾的火区、火灾影响区及环境的亮温关系,结果表明:火区、火灾影响区及正常环境区在20通道与31通道的亮温存在近似的临界值,即(T20-T31)/T20<0.08的区域为正常环境区;0.08<(T20-T31)/T20<0.093的区域为火灾影响区;(T20-T31)/T20>0.093的区域为火区。同时此方法对"4.15"迭部森林火灾进行定量分析表明:此方法对火灾不同区域的判识及火灾面积的估算有很好的效果,为火灾监测及火灾面积的估算提供了一定的参考依据。     

基于MODIS资料的2000-2004年江河源区陆地植被净初级生产力分析

基于EOS/MODIS卫星遥感资料的分析表明,2000-2004年江河源地区陆地植被平均年NPP为82.04 gC.m-2,相当于同期全国陆地植被年NPP的23%,其中2001年的年NPP最小,只有78.04gC.m-2,2002年最大,为85.44 gC.m-2.根据年NPP分布显示,黄河源区的植被生长状况要好于长江源区,其中在黄河源东南部陆地植被的年NPP>250 gC.m-2,为江河源区植被年生长最大的区域;该地区的植被年NPP最小值的区域分布在长江源的西北部地区,年NPP大部分<50 gC.m-2.江河源地区植被的年NPP表现为显著的年际变化特征,不同地区年NPP的变化特征各不相同;高寒草甸的年NPP为该地区所有陆地植被年NPP中最大,其5 a平均值为89.38 gC.m-2,其次为高寒草原和灌木及草本植被;由于地处高寒地区,温度成为影响该地区陆地植被净初级生产力的主要因素.     

基于MODIS 250m遥感影像的变化检测

本文采用分辨率为250m的MODIS遥感影像对土地利用类型进行动态监测,其目的是探讨在MODIS影像上,能够快速准确地获取在不同时期的变化信息,并且为进一步分析提供参考。本文主要讨论运用MODIS影像进行变化检测的几个方面:一是相对辐射校正;二是变化区域的确定,采用基于像素的阈值分割和基于区域的松弛法进来确认变化/非变化像元,并提出一种基于缓冲区方法来消除部分伪变化信息;三是精度评价,根据MO-DIS高时相的特点,本文提出了基于缺少实地观测数据情况下的精度评价。     

鄱阳湖HJ-1A/B卫星CCD影像大气校正研究

以准同步的Terra/MODIS反演的气溶胶为辅助,采用FLAASH模型对2009-10-24鄱阳湖HJ-1A/B卫星CCD影像进行大气校正处理。结果表明,大气影响可以被有效去除,在水体遥感反射率较高的红、绿波段,大气校正精度较高,平均相对误差分别为13.4%和9.8%;而在水体遥感反射率较低的近红外、蓝波段,大气校正精度较低,这可能与波段不同的信噪比和陆地邻近像元效应有关。     

基于MODIS的巢湖叶绿素a空间分布

利用MODIS影像数据,对水华现象出现的重要物质——巢湖水体叶绿素a信息进行反演。在对数据进行预处理后,采集影像相应位置的像元灰度值,与现实中在对应位置观测的湖水叶绿素a浓度进行相关性拟合分析,得到叶绿素a浓度与像元灰度值的相关性方程与相关系数。在建立相关性模型时采用了单波段和波段比值法,得到的最高相关系数为R2=0.881 8,表明利用这种方法反演巢湖水体叶绿素a浓度空间分布具有一定的可靠性。选择相关系数性较高的2个拟合方程反向演算MODIS影像,最后成功得到巢湖湖面当日叶绿素a浓度分布状况图,为巢湖防治水华发生提供了比较准确可靠的信息。     

南极两站X/L双频段遥感接收系统及研究应用

卫星遥感是南极研究的重要工具。2009年底和2010年初,我国南极长城、中山站的X/L双频段卫星遥感接收系统分别建成并投入使用,此系统可接收美国NASA的Terra和Aqua卫星的MODIS数据、NOAA系列卫星以及我国风云一号卫星的数据,实现了对南极地区天气、积雪、海冰以及南大洋海洋生态等的实时监测,并将在我国多个学科领域的南极研究中发挥重要作用。本文在说明了此卫星遥感接收系统的组成结构、运行方式和数据产品种类后,对此系统的使用情况做了一些介绍,对将使用此系统数据开展南极下降风、南极冰雪覆盖及反照率、南极大气和海洋数值模式等各领域的研究工作进行了初步探讨。     

利用遥感技术建立墨西哥热带地上生物量模型(英文)

Spatially-explicit estimation of aboveground biomass(AGB) plays an important role to generate action policies focused in climate change mitigation,since carbon(C) retained in the biomass is vital for regulating Earth’s temperature.This work estimates AGB using both chlorophyll(red,near infrared) and moisture(middle infrared) based normalized vegetation indices constructed with MCD43A4 MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) and MOD44B vegetation continuous fields(VCF) data.The study area is located in San Luis Potosí,Mexico,a region that comprises a part of the upper limit of the intertropical zone.AGB estimations were made using both individual tree data from the National Forest Inventory of Mexico and allometric equations reported in scientific literature.Linear and nonlinear(expo-nential) models were fitted to find their predictive potential when using satellite spectral data as explanatory variables.Highly-significant correlations(p = 0.01) were found between all the explaining variables tested.NDVI62,linked to chlorophyll content and moisture stress,showed the highest correlation.The best model(nonlinear) showed an index of fit(Pseudo-r2) equal to 0.77 and a root mean square error equal to 26.00 Mg/ha using NDVI62 and VCF as explanatory variables.Validation correlation coefficients were similar for both models:lin-ear(r = 0.87**) and nonlinear(r = 0.86**).     

青藏高原地区MODIS反照率两种反演结果差异的对比分析

采用对照反演比法对比分析了青藏高原地区相同时空条件下的MODIS反照率当量反演结果和全反演结果的差异。利用2002—2004年青藏高原地区Terra MODIS数据开展的对照反演试验表明:(1)黑空反射率BSA两种反演结果的绝对偏差小于0.03,白空反射率WSA两种反演结果的绝对偏差约为0.04;BSA两种反演结果绝对偏差的标准差约为0.05,而WSA的则更大。(2)BSA两种反演结果和WSA两种反演结果的绝对偏差及其标准差均存在一定的年际差异。(3)可见光区反照率两种反演结果的绝对偏差及其标准差一般大于红外光区两种反演结果的绝对偏差及其标准差。(4)两种地表反照率反演结果的绝对偏差及其标准差在青藏高原地区三种主要地表类型的差异不大。     

基于熵权法的土地覆被动态遥感监测与评价——以新疆伊犁地区和博州为例

基于MODIS数据,选取植被净第一性生产力（NPP）、温度植被旱情指数（TVDI）、改进型土壤调整植被指数（MSAVI）、陆地表面温度（LST）4个对干旱地区地表覆被具有显著指示作用的指标,结合IGBP土地利用类型分类图,以新疆伊犁地区和博尔塔拉蒙古自治州（简称博州）为例,对研究区2003—2007年土地覆被动态进行监测,并利用熵权法确定各个指标的权重,在此基础上进行土地覆被动态的综合评价。结果表明,不同指标对不同的土地利用类型具有不同的适宜性和指示度;在新疆伊犁地区和博州,土地覆被动态地域差异性明显,土地覆被退化程度较大的土地类型为水体、草地、永久湿地、城镇,而森林、灌木林、荒漠草原和农田等土地类型有所改善,呈现出＂局部改善、总体退化＂的局面;引用熵权法将多个遥感指标综合起来进行土地覆被动态的监测与评价的途径是可行且有效的,可为干旱区土地覆被、荒漠化、土地退化、植被变化等工作的监测与评价提供可靠的技术方法与有价值的案例。     

采用DBM方法的时间序列LAI建模与估算

运用DBM(Data Based Mechanistic)方法,使用MODIS数据,建立了遥感观测反射率数据与叶面积指数(LAI)在时间序列上的统计关系模型(LAI_DBM模型),并结合部分Bigfoot站点实测LAI数据进行了模型检验。结果显示,LAI_DBM模型能够较好表达时间序列反射率与LAI的动态变化关系。LAI_DBM模型使用遥感观测数据实时估算得到的LAI,在数据质量和时间连续性上比MODISLAI有改进。