基于MODIS的喀斯特地表反照率的时空分布:以贵州为例

为探明喀斯特地区地表反照率的时空分布及变化趋势,利用2001—2015年中分辨率成像光谱仪(MODIS)的地表反照率数据(MCD43B3)和增强植被指数(EVI)数据(MOD13A3)分析贵州喀斯特地表反照率时空分布特征及变化、地表反照率与植被指数的关系及其变化和农田地表反照率的变化趋势。结果表明:贵州大部分地区15年平均地表反照率为0.10~0.15,高值区主要分布在贵州中部、西部边缘和西南部;各市州的15年区域平均为0.12~0.13,无显著差异,与各市州喀斯特分布面积大小关系不大。地表反照率的季节平均差异较大,其中夏季最大,全省大部分区域为0.13~0.16;冬季最小,全省大部分区域在0.12以下;各市州15年季节平均在冬季的标准差最大,均大于0.01,表明地表反照率在冬季最复杂;各市州月平均地表反照率1—7月逐渐增大,7—12月逐渐减小。贵州地表反照率与植被指数呈正相关性,其植被指数呈上升趋势,上升最明显阶段为2006—2008年;地表反照率呈波动上升趋势,但不显著。农田地表反照率2001—2013年每年的年均值在0.126~0.137,上升趋势较小。     

科尔沁沙地地表反照率遥感研究

地表反照率是影响遥感影像信息的重要因素之一,受地球表面覆盖类型等地表特征的影响,因而可利用地表覆盖类型信息结合遥感影像计算地表反照率。以科尔沁沙地为研究试验区,对试验区Landsat-TM进行地形和大气纠正,利用Liang所建立的Landsat-TM数据反演公式计算实验区的反照率分布图;将地表反照率分布图与与研究区监督分类获得的土地利用分布图进行相关分析。结果表明,研究区土地利用类型与地表反照率有明显相关关系;将研究区地表反照率与研究区归一化植被指数进行统计分析,获得研究区地表反照率与归一化植被指数的相关方程。     

东北地区地表反照率时空分布研究

利用1982～2000年NOAA-AVHRR卫星遥感数据资料和1982-1998年的温度和降水资料,分析了东北地区地表反照率的空间分布与变化特征及其与综合植被指数(NDVI)、温度和降水之间的关系.研究结果表明:东北地区地表反照率有明显的地带性分布特征,其变化趋势在空间分布上也存在明显的地区差异,不同下垫面地表反照率的季节变化差异比较明显.对东北地区月均地表反照率与相关气象因子之间的关系进行了分析,给出了其与NDVI、温度和降水之间的统计关系.     

地形对地表反照率影响的模拟研究

地表反照率是决定地表能量收支平衡十分重要的参数,对地球-大气间太阳辐射能量收支以及全球气候变化都有着重要影响。地表反照率由于下垫面不同会产生明显差异,因此中国区域地表反照率空间分布也存在明显区域差异。影响地表反照率因素比较多,其中地形对地表反照率影响因素有坡度、坡向、地形遮蔽等。简单介绍反射率、双向反射因子、双向反射分布函数等与地表反照率相关的物理量及其之间的关系。同时简述反照率观测方法,包括常规观测、卫星遥感反演等,其中遥感反演方法是大范围乃至全球具有较高时空分辨率地表反照率的一条有效途径。另外,还特别介绍了RossThick-LiSpare核驱动的线性BRDF模型。     

利用气象卫生数据对宁夏川区春小麦估产的研究

利用气象卫生ＡＶＨＲＲ第一、二通道的反照率，计算出比植被指数，设定虚拟单产为中间变量进行回归分析。首先建立春小麦虚拟单产预报模式，再利用区域国土总面积换算出总产。由于春小麦种植面积与比植被指数间存在明显的相关关系，拔节－－孕穗期的比植被指数通过中间变量麦土比可测定春小麦的实际种植面积，进而求算出春小麦的单产和总产。     

基于MODIS的黄河中游地表反照率时空变化特征

[目的]研究基于MODIS的黄河中游地表反照率时空变化。[方法]利用2001～2010年MODIS地表反照率产品(MCD43B3)以及气象站降水和气温数据,采用简单相关分析和偏相关分析方法,研究了黄河中游地区地表反照率时空分布特征及其与降水、气温的相关关系。[结果]研究区地表反照率年内年际波动变化,不同地表覆盖类型地表反照率年平均值大小顺序为耕地建设用地草地林地。不同地形、地表覆盖类型地表反照率与降水和气温的相关关系不同。[结论]该研究为中长期气候预报水平的提高提供理论依据。     

基于RS的徐州市地表温度与植被指数关系研究

以Landsat TM影像为数据源研究徐州市市区地表温度与植被指数的关系。研究表明,徐州市的地表温度存在明显的中心城区高、郊区低的热岛效应。而徐州市的归一化植被指数则表现为城市中心区总体偏小,植被覆盖较低。除水体外,植被指数与地表温度有明显的负相关关系。植被覆盖越高,地表温度越低,反之,则地表温度越高。     

1982～2000年青藏高原地表反照率时空变化特征

[目的]研究青藏高原地表反照率的时空分布和变化特征。[方法]通过对NOAA/AVHRR数据反演的青藏高原地区地表反照率的不同算法进行验证,确认由Stroeve给出的反演结果最接近于观测值。基于Stroeve的反演算法,利用1982～2000年的NOAA/AVHRR数据,反演得到1982～2000年青藏高原地区地表反照率的空间分布。[结果]青藏高原地区年均地表反照率的分布与高原自然地理带的分布特征大致吻合;高原区域年均地表反照率呈缓慢下降趋势,不同地区的变化趋势有所不同;高原地区月均地表反照率有明显的地带性,且随时间的变化比较明显。[结论]该研究有助于改进气候模式中地面反射率的参数化方案,揭示局地和区域气候变化的内在机制,提高中长期气候预报的水平。     

基于MODIS数据的沙漠化地区地表宽波段反照率的反演方法研究——以新疆沙漠化地区为例

以新疆地区的MODIS遥感图像数据和地表野外同步观测的光谱数据为例,在野外数据量较少且有定标数据的条件下反演地表反照率。在窄波段反照率与宽波段反照率之间存在线性关系的前提下,通过与相同时段的MODIS图像数据的窄波段反照率建立多元线性回归方程,构建回归模型,实现窄波段到宽波段的反演。并应用该回归模型对新疆沙漠化地区的地表反照率进行反演验证,经统计分析,结果证明此方法简便可行,精度较高。     

塔克拉玛干沙漠地表反照率参数化与遥感估算研究

利用塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站(简称塔中站)辐射四分量辐射仪所测定的短波辐射数据计算得到地表反照率,并利用太阳高度角、土壤湿度观测仪器得到的5 cm土壤湿度、遥感卫星数据对地表反照率展开研究。研究表明,不同天气下,反照率值不同,从大到小排序依次为:浮尘、扬沙、多云、沙尘暴、晴天、降雨;反照率与太阳高度角成指数关系,与土壤湿度呈现负相关关系,并据此建立了关于太阳高度角和土壤湿度的双因子参数化方程;基于塔中站地表反照率实测数据和MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrometer)反射率产品数据,拟合出了窄波段反照率到宽波段反照率的转换系数,进而建立了宽波段反照率估算方程,并用GLASS(Global LAnd Surface Satellite)反照率产品数据对其做了验证;根据宽波段地表反照率估算方程得到塔克拉玛干沙漠地区反照率空间变化,呈现出夏季低、冬季高、春季大于秋季的特点。     

Remotely sensed estimation and mapping of soil moisture by eliminating the effect of vegetation cover

Soil moisture (SM), which plays a crucial role in studies of the climate, ecology, agriculture and the environment, can be estimated and mapped by remote sensing technology over a wide region. However, remotely sensed SM is constrained by its estimation accuracy, which mainly stems from the influence of vegetation cover on soil spectra information in mixed pixels. To overcome the low-accuracy defects of existing surface albedo method for estimating SM, in this paper, Qinghai Lake Basin, an important animal husbandry production area in Qinghai Province, China, was chosen as an empirical research area. Using the surface albedo computed from moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) reflectance products and the actual measured SM data, an albedo/vegetation coverage trapezoid feature space was constructed. Bare soil albedo was extracted from the surface albedo mainly containing information of soil, vegetation, and both albedo models for estimating SM were constructed separately. The accuracy of the bare soil albedo model (root mean square error=4.20, mean absolute percent error=22.75%, and theil inequality coefficient=0.67) was higher than that of the existing surface albedo model (root mean square error=4.66, mean absolute percent error=25.46% and theil inequality coefficient=0.74). This result indicated that the bare soil albedo greatly improved the accuracy of SM estimation and mapping. As this method eliminated the effect of vegetation cover and restored the inherent soil spectra, it not only quantitatively estimates and maps SM at regional scales with high accuracy, but also provides a new way of improving the accuracy of soil organic matter estimation and mapping.     

科尔沁沙地反射特性及AVHRR资料修正研究

研究选取1992—1998年白天NOAA-AVHRR 71条轨道资料,在科尔沁沙地上位于裸露沙占50%以上流动沙丘为主,且连片分布的严重的沙漠化地点,选择26点进行统计分析。结果表明:NDVI、DVI、RVI的周年变化呈水平直线,第1、2通道反照率周年波动很小,年际差异不明显;来自NOAA-11和NOAA-14的1、2通道反照率值有明显差异;在与之毗邻的地区选取8个不同类型植被的区域,发现沙地与植被覆盖区2通道波动有明显相关关系。根据沙地下垫面变化较小的特征,对AVHRR数据进行了修正,增加了可比较性。     

基于NDVI-Albedo特征空间的陕西省干旱与荒漠化遥感监测

旱情与荒漠化遥感监测有助于了解时空分布特征并及时采取相应措施。以2000-2016年MODIS NDVI和地表反照度(Albedo)数据为基础,构建NDVI-Albedo特征空间,计算荒漠化差值指数(DDI)和植被条件反照度干旱指数(VCADI),利用气象站点实测10cm土壤湿度数据进行相关性验证,并利用DDI和VCADI分别分析17a间陕西省荒漠化和旱情的时空分布特征和规律;其次,利用一元线性回归和变异系数法分析陕西省荒漠化和旱情的变化趋势和稳定性;最后从降雨量、温度等自然因素和人为因素2个方面分析了陕西省荒漠化和旱情变化的原因。结果表明,DDI与土壤湿度呈正相关关系,相关系数为0.49～0.58,且通过了95%显著性检验;VCADI与土壤湿度呈负相关关系,相关系数为-0.36～-0.48,且通过了90%显著性检验,DDI和VCADI分别可作为土地荒漠化和旱情监测指标;陕西省旱情及荒漠化主要分布在关中东北部、西安市周边以及陕北黄土高原地区,呈现为自南向北逐渐加重的趋势;17a间陕西省旱情及荒漠化均呈逐渐减轻和减弱的趋势,旱情及荒漠化减轻和减弱的比例分别为67.94%、81.93%,主要分布在陕北黄土高原地区;DDI和VCADI变异系数<0.4所占比例分别为98.31%和84.05%,旱情及荒漠化呈较稳定状态,受干扰强度较小;DDI、VCADI分别与年降水量、年平均气温之间呈显著相关性的地区占陕西省面积比例均<20%,表明降水量、平均气温不是影响旱情与荒漠化变化的主导因素。     

基于MODIS数据的松花江流域土地利用信息提取研究

以松花江流域为研究区域,利用单时相MODIS数据进行大范围区域土地利用信息提取;结合地表反射率、植被指数（NDVI）、土壤湿度指数（NDMI）、归一化水体指数（NDWI）等特征变量试验决策树分类法,与传统分类方法相比较,分析松花江流域土地利用变化情况。结果表明：决策树法优于传统的最大似然法,分类精度分别为83.48%和75.51%;2001～2006年,整体上松花江流域耕草地面积增加,林地面积减少;中国部分,耕草地面积增加,林地面积减少,而俄罗斯部分耕草地面积减少,林地面积增加。     

高速公路边坡植物群落物种多样性

运用区组试验设计,于沪陕高速公路信阳至南阳段4种路基边坡建立了28个植物群落观测试验小区。在测定相关指标的基础上,对不同土壤类型边坡物种多样性指标进行了比较分析,同时研究了路基边坡物种多样性与植被因子的相关性。结果表明:"紫穗槐+狗牙根+高羊茅"群落和"胡枝子+狗牙根+高羊茅"群落的物种多样性指数、丰富度指数及均匀度指数较高;物种多样性指标之间相关性显著;多样性指数、丰富度指数、均匀度指数与地上生物量相关性较强,与高度、盖度、保土作用系数相关性较差;植被保土作用系数与植被覆盖度密切相关,与植株高度的相关性显著。     

运用EOS／MODIS资料对银川城市热场的遥感分析

采用一种基于MODIS遥感资料和地面自动气象站(AWS)观测数据反演地表温度(LST)的统计方法,得出银川市四季各典型月份晴空地表的热场在季节、空间上的二维分布;通过对热场强度的研究,得出银川主城区夏季存在明显"热岛"效应,冬季存在明显"冷岛"效应的初步分析结果;通过对LST与植被指数间的关系分析研究得出:银川植被生长季LST与归一化植被指数呈负相关关系,且线性关系明显,R2值可达0.7。另外,反演结果还显示了贺兰山东麓山前在夏季,存在明显的高温区,结合对植被指数的分布研究,表明这里植被少,覆盖度低,下垫面主要以砾石为主。     

不同端元模型下湿地植被覆盖度的提取方法——以北京市野鸭湖湿地自然保护区为例

植被覆盖度作为反映湿地植物生长状况的重要生态学参数,在评估和检测湿地生态环境方面起着关键的作用.以华北内陆典型的淡水湿地——北京市野鸭湖湿地自然保护区为研究对象,中等分辨率的Landsat TM影像为数据源,基于线性光谱混合模型(LSMM)对研究区的植被覆盖度进行了估算.针对湿地植被类型丰富、土地利用类型多样化的特点,利用归一化植被指数(NDVI)在反映植物生长状况、覆盖程度以及区分地表覆盖类型方面的优势,通过对原始Landsat TM影像增加NDVI数据维对影像进行维度扩展,克服了传统研究中通常从Landsat TM影像上提取3-4种端元的局限,经最小噪声分离变换(MNF变换)、纯像元指数(PPI)计算以及人机交互端元选取等一系列运算,构建以陆生植物、水生植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的五端元模型来反映研究区的地物组成;同时,以原始Landsat TM影像为基础,构建植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的四端元模型.针对两种端元模型,采用全约束下的LSMM算法进行混合像元分解以获取研究区的植被覆盖度,其次辅以研究区的纯水体信息对其进行优化.精度检验采用相同时期的高分辨率WorldView-2多光谱影像来进行.研究表明:虽然四端元模型与五端元模型对植被覆盖度的估算结果在空间上具有基本一致的分布趋势,但是前者的估算结果在数值上要普遍低于后者,在研究区的水体及其附近,四端元模型难以体现水生植物的植被覆盖信息;另外,五端元模型的估算结果与检验数据的相关系数R达到0.9023,均方根误差(RMSE)为0.0939,明显优于四端元模型的R=0.8671和RMSE=0.1711.这反映了通过对影像进行维度扩展的方法来改进端元提取的数量是可行的,而由此构建的五端元模型可以更充分的反映研究区地物之间的光谱差异,从而获得更好的估算精度.     

沈阳地区旱田植被指数变化与产量关系的研究

以沈阳地区为研究实例,利用NASA对地观测系统EOS系列卫星遥感影像,经过了滤波处理MODIS归一化植被指数（NDVI）数据,对研究地区的旱田作物进行不间断监测.计算出2003 ～ 2007年的年平均NDVI,分析出NDVI年际变化特征、作物生育期内的NDVI变化规律,并找出产量与植被指数变化关系.结果表明,沈阳地区旱田植被指数的年际间差异明显,旱田作物生育进程与作物生育期内NDVI变化规律大致吻合,这表明作物产量与遥感植被指数间存在较好的相关.因此,根据同期地面作物产量调查数据与MODIS遥感数据,采用一次线性拟合法建立回归方程,简单分析出沈阳地区旱田作物产量与NDVI变化关系.