我国温度植被旱情指数TVDI的应用现状及问题简述

植被指数和地表温度是2类常见的遥感干旱监测方法,它们分别利用植被受旱时植被指数降低和植被冠层温度升高这2种重要的生理表现来监测干旱。但植被指数对干旱指示具有一定滞后性,地表温度监测干旱时易受土地背景等影响。基于特征空间的温度植被旱情指数(TVDI)综合了植被指数和地表温度监测干旱的特点,物理意义明确,克服部分单独使用植被指数或地表温度的缺点,是目前干旱研究和业务应用中使用最广的遥感干旱指数之一。本文介绍了TVDI的原理、计算方法、应用中的改进及TVDI干旱监测方法,旨在为TVDI的研究及应用提供一些参考。     

雾的气象卫星遥感光谱特征

从大气辐射传输理论入手，用频谱分析方法研究了气象卫星遥感图像上云雾的可见光和红外光光谱特征，阐述了雾在NOAA各通道的光谱响应特征及相关指标。根据云雾的不同顶部结构，分析了云雾反射可见光的非朗伯特性。根据瑞利(Rayleigh)准则，解释了低太阳高度角时可见光对云雾具有更强的识别作用，指出雾与云相比，具有更强的方向性反射特点，当卫星处于云雾层的镜面反射方向时，雾区具有更强的亮度，即反射率高于云区；反之．雾区则相对较暗，指出可见光在云雾识别方面具有重要作用。通过分析云雾层的不同红外光谱特点，给出了一些云雾识别与分类的指标，说明了通道组合方法对云雾识别的重要作用，为云雾分类提供了依据。通过时间动态的频谱分析，给出了判断大雾成熟期的光谱特征，对判定大雾的发展与消散具有重要意义。     

利用高光谱数据对作物群体叶绿素密度估算的研究

叶绿素是农作物生长中重要的因素。叶绿素含量既表明作物生长的状况,又表征了作生的生产能力。而叶绿素密度（单位面积农作物的叶绿绿素含量）是估计农作物群体生产力的重要指标。对早播稻、晚播稻和玉米的多时相的群体光谱测量数据和相应的叶片叶绿素密度的测量数进行了相关分析,结果表明早播、晚播稻和玉米的群体光谱的反射率数据以及其导数光谱数据绿素密度具有委好多的相关性,并且可以对这几种农作物建立统一的线性回归关系。     

基于TM图像的农业区域植被覆盖变化检测

以交叉相关光谱匹配(cross correlogram spectral matching,CCSM)为基础构建土地覆盖变化强度指标,利用华北农业植被覆盖区2期不同时相的TM图像计算该地区土地覆盖变化强度图像.认为变化强度图像任意二阶邻域中像素的变化强度服从隐马尔可夫模型,用马尔可夫随机场-最大后验估计(maxium a psteriori estimationof markov random field,MRF - MAP)的方法从变化强度图像中提取植被变化区域.实验证明:该方法能够有效识别各种外源噪声造成的农业植被覆盖区域同物异谱的现象,可准确提取植被变化区域;但对于水体区域存在误判现象.     

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     

城市不透水面遥感估算

由于人口快速增长和农村人口向城市迁移,城市不透水面积也在持续快速增长。加速的城市扩张和无监控的城市开发会导致诸多生态环境问题。本文利用Landsat影像,采用附有限制条件的线性光谱混合分解、植被覆盖度与不透水面负相关模型、监督分类三种方法对南京城区的不透水表面分布进行空间分析。通过评估这三种方法提取的不透水面的精度和分析和种方法受其主要人为因素的影响大小以及不透水面的提取过程,表明了线性光谱混合分解方法较优。     

地面成像光谱数据的田间杂草识别

地面成像光谱数据兼具高光谱分辨率与高空间分辨率,在田间杂草识别中具有很好的应用前景。目前基于机器视觉的杂草识别方法以形状特征为主,当作物杂草形态相似时识别的困难和利用高光谱特征以像元为单元识别时效率较低,不利于实时自动化除草,因此,本文提出一种综合面向对象与高光谱特征匹配的杂草识别方法,在对作物杂草对象样本的形状特征和光谱曲线提取分析的基础上,建立基于形状特征规则与光谱角匹配的植物对象识别决策树,用于识别实验田中的作物杂草对象。实验结果表明,当场景中某些不同种类植物对象的形态相似时,基于形状特征规则与光谱角匹配的杂草识别方法可借助高光谱特征精细区分植物对象的种类,且在形状特征规则约束下使用高光谱特征匹配法识别植物对象,可克服"同物异谱"和"同谱异物"现象带来的不确定性,该方法识别精度可优于仅使用光谱角匹配法的情况,并优于使用颜色和形状分析技术的情况。     

开封市Spot5全色波段与多光谱影像融合评价

以Spot5全色波段与多光谱波段为例,用PCA、Brovey、IHS等三种像素级融合方法对其进行融合研究。分别运用灰度均值、相关系数、平均梯度等三个传统的指标在影像亮度、光谱保真度以及高频信息融入度三个方面对其评价。最后综合这些指标在信息量以及融合指数方面对融合影像进行综合评价,从而建立一套完整的影像评价体系。     

垂直切变基流中的非平衡不稳定

采用计算横波型扰动波谱和谱函数的方法,研究了当基本气流具有垂直线性切变、层结参数为常值时横波型扰动的不稳定,给出了不稳定扰动的结构,讨论了不稳定的性质。发现：对于三支波动连续谱区互不重叠的天气尺度情况,若此时出现不稳定扰动,其性质属于纯涡旋波的准地转不稳定,与Eady模态类似,是Rossby波的斜压不稳定;在中 尺度中高端,其不稳定性质仍是纯涡旋波的不稳定,即准平衡的斜压不稳定;在中 尺度低端则出现了第一类混合波的非平衡不稳定,包括涡旋-逆传重力惯性混合波的不稳定和涡旋-顺传重力惯性混合波的不稳定,前者低层体现了涡旋波的特点,高层体现了重力惯性波的特点,后者反之;在中 尺度波段,若存在不稳定则均为非平衡的涡旋-重力惯性混合波不稳定,其包括第一类和第二类混合波的不稳定,后者低层体现重力惯性波的特点,中层体现涡旋波的特点,高层则又体现了重力惯性波的特点。     

基于水面实测光谱的太湖蓝藻卫星遥感研究

水体叶绿素a含量和蓝藻密度是评价水质污染的主要参数,对监测水体蓝藻水华有重要意义。该文利用2008年11月10日和11日太湖水面实测光谱及FY-3A/MERSI,AQUA/MODIS卫星的波段响应函数,计算了卫星波段的水体表面等效反射率。水体实测光谱显示蓝藻污染提高了近红外波段的遥感反射率,在蓝光波段和绿光波段有明显的吸收谷和反射峰。根据这一原理,该文建立了近红外和红光波段的比值指数RI模型,成功反演了太湖水体叶绿素a含量(均方根误差分别为0.0174 mg·L~(-1)和0.0188 mg·L~(-1))和蓝藻密度(均方根误差分别为247.21×10~6L~(-1)和275.64×10~6L~(-1))。这一结果为分析太湖水面光学特性、水质污染状况提供了重要依据。