STUDY ON THE INTERACTION BETWEEN NDVI PROFILE AND THE GROWING STATUS OF CROPS

Daily and ten-day Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) of crops were retrieved from meteorological statellite NOAA AVHRR images ,The temporal variations of the NDVI were analyzed during the whole growing season,and thus the principle of the interaction between NDIV profile and the growing status of crops was discussed,As a case in point,the relationship between integral NDVI and winter wheat yield of Henan Province in 1999 had been analyzed.By putting integral NDVI values of 60 sample counties into the winter wheat yield-integral NDVI coordination,scattering map was plotted. It demonstrated that integral NDVI had a close relation with winter wheat yield.These relation could be described with linear,cubic polynomial ,and exponential regression,and the cubic polynomial regression was the best way,In general ,NDVI reflects growing status of green vegetation ,so crop monitoring and crop yield estimation could be realized by using remote sensing technique on the basis of time serial NDVI data together with agriculture calendars.     

利用归一化层速度预测和研究储层物性的方法

归一化层速度是对任意深度处的层速度进行归一化处理的一种速度形式，归一化处理的目的是把任意深度处的层速度转换为与深度无关的格式，归一化后层速度的横向变化主要取决于地层岩性，孔隙度等物性的变化，利用这一特点可以方便地利用已知钻井资料对其进行标定，比较简单地进行地层岩性，孔隙度等特性的预测。实际应用表明，其预测结果与钻井揭示吻合较好，预测效果令人满意。     

基于坐标归一化和奇异值分解的直接线性变换解法

直接线性变换方法是数字摄影测量和计算机视觉领域最常用的解析处理方法之一,特别适用于未检校数码相机的三维测量,但直接线性参数间的相关性、物方控制的约束和设计矩阵元素数量级的较大差异,均可导致法矩阵严重病态,从而影响解的稳定性。本文借鉴改进的八点基本矩阵估计算法,采用基于坐标归一化和奇异值分解的解法,即首先将像点和物点坐标进行相似变换得到归一化坐标后组成法矩阵,其次利用矩阵奇异值分解方法代替常规的最小二乘方法,模拟和真实数据表明,此方法可以有效提高解算精度和稳定性。     

中国西部地区基于经验模型的土壤水分反演

地表土壤水分含量的时空分布信息是十分重要的,常常作为水文模型、气候模型、生态模型的输入参数,同时,也是干旱预报、农作物估产等工作的重要指标。被动微波遥感是监测土壤含水量最有效的手段之一。相比红外与可见光,它具有波长长,穿透能力强的优势。相比主动微波雷达,被动微波辐射计具有监测面积大、周期短,受粗糙度影响小,对土壤水分更为敏感,算法更为成熟的优势。目前,已研究出许多反演土壤水分的方法.本课题的主要内容是借助AMSR-E土壤水分影像数据、MODIS归一化植被指数(NDVI)影像数据和MODIS分类影像数据,利用ENVI软件进行遥感图像数据处理,运用统计分析方法建立NDVI与土壤水分的经验模型,研究中国西部地区稀疏植被覆盖区土壤水分的反演。     

气象卫星观测资料的分析在城市区域气象环境研究中的应用

目前 ,我国气象部门相当普遍地拥有气象卫星观测资料 ,但是 ,这些资料如何在城市气象服务以及为城市建设规划等方面的决策研究中发挥作用 ,急待进一步研究并开展工作。本文试图通过合理的反演处理 ,给出卫星观测对地面温度的测量结果 ,由此可比较细致地分析了解地面热状况及其与土地利用类型 ,地面覆盖性质等的关系。本文利用有限的 NOAA- AVHRR气象卫星遥感资料 ,采用修正的 Ulivieri分裂窗方法反演出同期的地表温度场 ,通过对北京地区的卫星观测资料进行算例分析 ,揭示出一个 2 0 0 km× 2 0 0 km范围内的地面温度分布特征。反演结果可以明显地揭示出城市热岛现象的变化规律 ,并且能较为清楚地反映出相对的高温区和低温区     

区域地球化学数据的归一化处理及应用

介绍了一种简单的勘查地球化学数据调整方法———归一化,该方法采用各批或各区块差异数据的平均值或中位数的衬值乘以参照值以获得元素的视含量,用于调整不同分析批次之间的系统误差,或不同背景区数据的差异;用2个实例详细介绍了该方法的应用效果。     

植被指数-地表温度构成的特征空间研究

植被指数和地表温度是描述陆表过程的重要参数, 综合通过遥感手段得到的植被指数和地表温度信息, 来分析地表的各种植被覆盖、水分含量等变化过程, 有助于更好地认知和评价陆表变化过程, 是目前遥感和陆表过程研究中比较前沿的一个方向. 文中试图解释清楚归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)的各种存在关系及其相互转换过程, 尤其是根据NDVI和LAI、地表蒸散的关系, 利用LAI-Ts构成的三角形特征空间, 解释NDVI达到饱和以后的情况, 以便更有效地进行应用.     

FY-3 A/MERS I积雪制图中NDS I指标建立及积雪判识模型研究 ——以祁连山区为例

我国新型自主的极轨气象卫星风云3号A星（简称FY-3A）上搭载的中分辨率光谱成像仪（MERSI）为大面积雪监测提供了新的遥感数据源。以中国西北祁连山区为例,分析FY-3A/MERSI传感器积雪与其它地物的图谱特征差异,建立了适用于FY-3A/MERSI的归一化差分积雪指数（NDSI）,以此为基础,构建了综合利用多光谱判别指标及土地覆盖类型（LULC）定类辅助的积雪判识模型,生成250 m分辨率的日积雪制图产品。模型通过逐步逼近的树状判别结构,去除了易和积雪混淆的部分乔木林、云、云阴影、水体、湖冰、沙（盐）地等地物,并提出应考虑积雪下覆地表特性的影响,调整设定不同LULC类型的积雪判别阈值约束,实时结合区域LULC影像进行积雪的最终判定与优化。对祁连山区2010-2011年积雪季FY-3A/MERSI影像的积雪制图应用结果表明,该资料能够客观精细地反映积雪的空间分布与动态发展过程。同时利用气象台站积雪观测记录及Terra/MODIS积雪判识结果进行对比验证,结果表明基于FY-3A/MERSI建立的积雪判识模型具有较高的精度和稳定性,特别是提高了云雪区分的效能。     

一种非平稳噪声背景下的线谱相干检测方法

舰艇目标航行时往往向水中辐射大量线状谱结构的声波信号,线谱信号检测对舰艇目标的被动探测至关重要.实际水下环境噪声常表现为时域非平稳噪声,常规离散傅里叶变换类线谱检测方法时域积分时,不可避免会引入非平稳噪声背景中出现的短时强干扰噪声,使积分结果中线谱信噪比大幅降低,线谱检测性能急剧恶化.为解决上述问题,对分段离散傅里叶变...     

基于卫星遥感数据的森林病虫害监测与评价

森林病虫害由于在森林资源中造成的重大破坏而被人们称为“不冒烟的火灾”,其对生态系统的研究具有重要意义。现有基于遥感数据的病虫害研究多集中在森林病虫害的监测、爆发原因以及发病区域内生产力的变化情况,而对于森林病虫害发生后森林中植被指数与叶面积指数之间的相关性的变化情况还相对较少,处于需要持续性深入探讨的阶段。以加拿大不列颠哥伦比亚地区2002—2012年森林病虫害数据为基础,分析不同严重程度的病虫害对叶面积指数（LAI）与归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）的影响。结果表明：① 受病虫害感染的像元在轻度（Light）、中度（Moderate）和重度（Severe）三个严重级别中,NDVI与LAI之间的相关性由弱变强,又由强变弱;② EVI与LAI之间的相关性,在轻度（Light）、中度（Moderate）和重度（Severe）三个严重级别的像元中则依次变强。这一研究将为今后利用遥感数据识别病虫害、评价生态系统影响提供基础。