江苏海域浒苔时空分布特征及对海洋环境的影响

绿潮作为一种新型生态灾害自2007年以来在江苏沿岸海域频繁发生,对江苏海洋生态环境造成影响。基于2014年MODIS数据,分析获得江苏绿潮发生时间、面积、影响范围及漂移路径。结果表明:绿潮最早发生于四月下旬,浒苔在2014年5月生长增殖速度最快,覆盖面积达到全年最大值。2014年6月至7月绿潮进入爆发期,8月逐渐衰退,9月中旬在遥感影像上趋于消亡并处于相对稳定状态。浒苔无毒并具有一定营养价值,但绿潮爆发改变海洋原有生态环境,造成生态系统紊乱,对海洋渔业生产造成影响。浒苔堆积氧化变质亦对生态环境造成污染进而发生次生灾害。开展浒苔无害化处理及资源化利用是解决浒苔爆发引发一系列环境问题的有效途径。     

基于不同时相遥感的冬小麦种植面积的提取

卫星遥感技术能够快速、准确、大面积对农作物生长进行监测,多时相遥感监测可克服单时相遥感监测的不足,利于实现对农作物生长变化的动态监测。以江苏省大丰市为研究区域,选用拔节期和抽穗期两景环境(HJ)卫星遥感影像进行不同地物光谱信息识别与种植面积提取研究。首先,在分析两景HJ星影像植被光谱信息的基础上,提取出各自影像的归一化差值植被指数(NDVI)影像,并对两景NDVI影像分别进行加运算和减运算,得到另外两景NDVI合成影像。其次,通过对提取到的四景NDVI影像光谱信息进行比较分析,最终选用植被光谱信息特征较为明显的加运算合成影像进行冬小麦种植面积提取。最后,基于影像不同地物的NDVI阈值划分,并叠加GPS样点信息校正,提取到大丰市冬小麦种植面积数据及其空间分布信息。结果显示,大丰市遥感提取冬小麦种植面积为78 712.13 hm2,精度为92.51%。在该市20个乡镇(或农场)冬小麦种植面积提取精度中,精度大于95%有9个乡镇(或农场),精度在90%至95%之间的有7个乡镇(或农场),仅有4个乡镇(或农场)提取精度在80%至90%之间。说明,利用不同时相遥感合成运算方法得到的合成影像,能明显增强冬小麦光谱信息与其他植被信息特征区别,有利于实现高精度提取冬小麦种植面积的目的。     

基于MODIS的农作物面积遥感监测及应用

MODIS遥感数据具有探测周期短、覆盖面积广、数据开放等优点,适合大尺度、动态的农业遥感监测应用。结合了MODIS遥感数据资源的特点和农作物物候特征,提出了基于MODIS的农作物面积遥感监测方法,并根据黄淮地区冬小麦种植面积提取的应用需求,选用地理空间数据云平台提供的3种MODIS数据产品进行了农作物面积提取。结果表明,使用5 d合成数据产品的提取精度较高。     

基于 FY3B／MERSI水稻长势监测及其与 AQUA／MODIS数据对比分析

为利用中分辨率光谱成像仪FY3B/MERSI数据进行水稻种植面积信息提取及长势监测,首先对FY3B/MERSI与AQUA/MODIS单通道反射率进行对比分析;其次,通过目视解译和遥感监督分类方法提取了环鄱阳湖区双季早稻的空间分布;最后,基于面积识别结果,利用NDVI对环鄱阳湖区双季早稻长势进行监测。结果表明：（1） FY3B/MERSI与AQUA/MODIS水稻种植区红光和近红外通道反射率具有极显著相关性,且MERSI红光波段及近红外波段反射率都略小于对应MODIS反射率;（2）水稻的提取精度总体达到了92％,可以满足其生育期长势遥感监测的需求;（3） FY3B/MERSI和AQUA/MODIS计算的水稻区NDVI存在显著正相关,且二者测得的水稻长势均与实际苗情数据基本吻合,因此,由FY3B/MERSI遥感影像直接得到的水稻苗情分类基本可以满足业务化需要。     

基于连云港海域浒苔光谱的高光谱特征参数分析

以自然光照相同和水环境固定的条件下3种密度梯度（0.5、2.5和5.0 g/L）的浒苔藻体反射光谱为研究对象,基于反射光谱获取了红边位置、红边斜率、红边面积、黄边位置、黄边面积、蓝边位置、蓝边面积NDVI,RVI[719,680]和VI[555,680]10个单变量参数,综合浒苔藻体的不同生长阶段分析这些特征参数的演变规律。结果表明,红边位置、黄边位置和蓝边位置随着浒苔藻体生长状态的变化而发生偏移量较大;红边位置的最大值、RVI[719,680]最大值、NDVI最大值与浒苔藻体的密度呈现出较高的正相关,相关系数分别为0.992、0.967、0.945。应用高光谱单变量特征参数可较高精度地分析浒苔藻体光谱特征差异。     

基于MODIS遥感数据的呼伦贝尔土地荒漠化信息提取(英文)

[目的]基于MODIS遥感数据,对呼伦贝尔地区土地荒漠化信息进行提取。[方法]基于空间分辨率为1km的MODIS遥感数据,选取可以反映不同荒漠化特征的5个指标进行反演,并采用决策树分类方法对呼伦贝尔地区土地荒漠化信息进行提取。[结果]呼伦贝尔地区土地荒漠化面积为33862km2,占全区总面积的20.36%,且主要以沙质荒漠化为主;通过野外验证及高分辨率解译数据采点验证,此评价方法总体精度达89%以上。[结论]使用文中评价方法进行荒漠化监测,不仅能够对大尺度的荒漠化地区进行监测,而且具有较好的评价效果。     

基于MODIS遥感数据的气溶胶光学厚度反演技术研究

[目的]研究基于MODIS遥感数据的气溶胶光学厚度反演技术,揭示气溶胶空间分布和时间变化特征。[方法]利用MODIS遥感数据中的MOD021KM与MOD03角度数据,采用6S辐射传输模型建立查找表,选取2015年3~9月某市以晴天为主的MODIS遥感影像,利用ENVI软件处理该时间段内质量相对较高的一系列遥感影像数据,提取处理后的Band 1红波段(0.66μm)、Band 3蓝波段(0.47μm)与Band 7近红外波段(2.10μm)的数据对大气气溶胶光学厚度(AOD值)进行反演。[结果]AOD值与PM10浓度结果类似,呈正态分布,与事先预期的负关系相反。[结论]利用MODIS遥感数据反演AOD值可以在宏观上指示空气污染的分布区域,对大气污染的预报与治理有一定的参考作用。     

基于MODIS遥感数据的呼伦贝尔土地荒漠化信息提取

[目的]基于MODIS遥感数据,对呼伦贝尔地区土地荒漠化信息进行提取。[方法]基于空间分辨率为1 km的MODIS遥感数据,选取可以反映不同荒漠化特征的5个指标进行反演,并采用决策树分类方法对呼伦贝尔地区土地荒漠化信息进行提取。[结果]呼伦贝尔地区土地荒漠化面积为33 862 km2,占全区总面积的20.36%,且主要以沙质荒漠化为主;通过野外验证及高分辨率解译数据采点验证,此评价方法总体精度达89%以上。[结论]使用文中评价方法进行荒漠化监测,不仅能够对大尺度的荒漠化地区进行监测,而且具有较好的评价效果。     

基于MODIS-NDVI的邯郸市冬小麦和夏玉米面积提取

作物种植面积提取是作物动态监测的关键问题之一。为了解邯郸市主要作物种植面积分布,本研究选用250 m分辨率的MODIS陆地植被数据产品MODIS 13Q1,经过遥感影像数据预处理、作物物候信息调研、典型地物时序曲线提取、建立决策树等步骤,完成2010—2016年邯郸市冬小麦和夏玉米的种植面积提取。结果表明,邯郸市冬小麦和夏玉米的种植空间分布基本保持一致,均集中于东部平原区;种植面积的年际变化趋势相对稳定,历年差别不大;冬小麦和夏玉米的面积提取误差平均分别为10.57%和13.40%,符合大区域作物面积提取要求。本研究为大区域范围下通过遥感技术快速提取作物种植面积提供了参考方法,同时为邯郸市作物种植规划提供了指导。     

陕北地区GIMMS、SPOT--VGT和MODIS归一化植被指数的差异分析

为了选择适合监测陕北黄土高原地区植被的最佳遥感序列数据,精确监测陕北黄土高原退耕前后的植被变化,选取GIMMS、SPOT-VGT和MODIS3种常用的遥感数据,运用相关分析和均方根误差分析方法,比较3种遥感数据在陕北黄土高原植被空间分布、归一化差异植被指数(NDVI)季节变化和年际变化3个方面的异同。结果表明:1)在植被空间分布方面,GIMMS/NDVI、SPOT-VGT/NDVI和MODIS/NDVI在大范围上的空间分布格局基本一致,但通过分布图分析可以看出,MODIS遥感数据由于其地物分辨率高及NDVI动态范围大的优点,比SPOT-VGT和GIMMS数据更适合于反映植被类型多样的陕北黄土高原地区植被的空间分布。2)在季节变化方面,3种遥感数据NDVI季节变化之间存在极显著的相关关系。其中,均方根误差分析结果表明,MODIS/NDVI与GIMMS/NDVI之间的差异明显大于MODIS/NDVI与SPOT-VGT/NDVI之间的差异;不同季节3种遥感数据NDVI差异也不同,夏季由于云雨较多,3种遥感数据NDVI之间差异最大。3)在年际变化方面,MODIS和SPOT-VGT数据反映出陕北黄土高原地区NDVI在1999—2007年间呈显著增加趋势,而GIMMS/NDVI却未呈现显著变化,说明GIMMS/NDVI在反映陕北高原地区植被年际变化方面存在显著缺陷。通过相关分析可以看出,GIMMS/NDVI和MODIS/NDVI年际变化之间的相关系数随植被覆盖度的升高而降低,尤其在针阔混交林区,其NDVI相关系数甚至为负值,表明GIMMS传感器对高覆盖度植被变化的响应不太敏感,与其他两者相比更易受水气和云的干扰。因此,GIMMS/NDVI不能作为历史均值NDVI直接应用到MODIS应用模型中,尤其在反映高覆盖度植被年际变化方面。     

浒苔在食品中的应用研究

[目的]探索浒苔食品的开发,为浒苔的综合利用提供依据。[方法]以新鲜浒苔为原料,研究了不同脱盐试剂配方、烘干温度对浒苔粉生产的影响。对研究开发的3种浒苔片,进行了感官模糊综合评价。[结果]对照、配方l、2处理的浒苔粉制品叶绿素含量分别为0．161、0．228、0．467mg／g。烘干温度越高,叶绿素损失越严重,当烘干温度为35、60、85和105℃时,其制品叶绿素含量分别0．421、0．316、0．212、0．196mg／g。当烘干温度为35℃时,叶绿素损失最少。玉米味的浒苔片的口感要远好于牛肉味的浒苔片和酸甜味的浒苔片。[结论]采用脱盐护色技术,35℃低温烘干,制得了色泽呈鲜艳绿色的浒苔粉。玉米味的浒苔片比其他口味更受欢迎。     

浒苔降解菌分离筛选与鉴定

[目的]分离筛选与鉴定浒苔降解菌。[方法]从连云港海域浒苔生长环境的海水、海泥及浒苔腐烂液中分离出11株细菌和5株真菌,利用分离所得菌株进行浒苔生物降解试验。[结果]菌株H1对浒苔降解效果最好,3 d降解率即可达68.10%。通过形态学和生理学特征及16S rRNA基因序列分子生物学分析,鉴定菌株H1为假交替单胞菌属海洋细菌。[结论]筛选出的H1菌株可快速有效降解浒苔,具有良好的应用前景。     

响应面法优化浒苔多糖提取工艺的研究

[目的]优化浒苔多糖的提取工艺。[方法]采用水提法考察提取时间、提取温度、液料比3个因素对浒苔多糖提取率的影响,并通过Box-Behnken试验设计对试验数据进行二次响应面分析,优化浒苔多糖提取工艺。[结果]试验表明,浒苔多糖提取的最佳工艺条件为:提取时间2 h,提取温度100℃,液料比47∶1 ml/g,在该条件下浒苔多糖提取率为12.26%。[结论]该工艺简便、稳定,反应条件较为温和,设备简单易于实现产业化,同时可为浒苔多糖的进一步开发利用提供参考。     

浒苔水溶性多糖提取工艺的优化研究

[目的]优化浒苔水溶性多糖提取的工艺条件。[方法]以采自于连云港海域的浒苔为试材,用热水浸提法提取浒苔多糖,采用改良蒽酮-硫酸比色法,以葡萄糖为标准品测定浒苔多糖,以浸提温度、浸提时间、固液比和醇沉浓度为因素,通过L9（3^4）正交试验对热水浸提法提取浒苔多糖的工艺进行优化,确定最佳提取工艺参数。[结果]正交试验表明,影响浒苔多糖提取率的因素大小顺序为：浸提温度〉料液比〉醇沉浓度〉浸提时间。热水法提取浒苔多糖的最佳工艺组合为：浸提温度90℃、醇沉浓度70％、料液比1：75、浸提时间4h。[结论]该试验结果可为浒苔多糖的产业化生产提供一定参考。     

冬小麦生育期间MODIS多时相NDVI特征分析及其在地物识别上的应用

[目的]为农作物产量预报提供技术支持。[方法]通过分析安徽省小麦生长季MODIS多时相NDVI特征并利用该技术识别水体、城镇居民区、旱地、水田、林地研究了该技术在地物识别及农作物产量预报中的应用。[结果]一季稻和双季晚稻的NDVI最大峰值出现在6月。水体在10月至次年6月^-NDVI（i,j）小于0或略大于0（如浅水体）,而^-NDVI（i,j）小于0.16像元通常为城镇等居民点,水田^-NDVI（i,j）往往小于0.3,一般林地和种植越冬作物的耕地^-NDVI（i,j）均大于0.3。以^-NDVI多时相特征对5大地物类型进行识别时可识别出82.7%林地,67.4%旱地,52.1%水田,15.2%居民区。水体、旱地、水田、林地的识别可信度均达60%以上,其中识别出来的水体中有近80%为现实中的水体,城镇的识别可信度不足20%。[结论]该法在农作物产量预报中具有良好的应用前景。     

基于NDVI的农牧交错带典型地区时空动态特征研究--以吉林西部为例

[目的]探讨农牧交错带典型地区的时空动态特征。[方法]基于MODIS归一化植被指数数据集(2000~2010年),采用空间自相关分析和趋势分析方法,以吉林西部为例,研究农牧交错带典型地区地表植被空间分布特征。[结果]2000~2010年,吉林西部地表植被在生长季呈明显上升趋势;研究区地表植被的空间分布表现出正相关,但在局部地区地表植被分布有破碎倾向,空间分布的整体性一般。[结论]该研究为人类合理保护自然提供科学依据。     

不同时序EOS/MODIS-NDVI监测河南省冬小麦面积

[目的]利用不同时序EOS/MODIS-NDVI数据计算河南省冬小麦面积。[方法]对MODIS图像数据进行转换、地理较正和波段组合等处理后,从而获得不同时间序列的归一化植被指数(Normal Difference Vegetation Index,NDVI),然后在地面光谱测量基础上进行监督分类,得出河南省2005年小麦种植面积。[结果]该法所测河南冬小麦像元总数92 208个,种植面积为576万hm2,与统计部门统计数据相比,误差为9.66%。[结论]该研究为冬小麦种植面积监测提供了新途径。     

基于生态过程模型的哈尔滨市净初级生产力模拟和分析

净初级生产力(NPP)是衡量陆地生态系统碳源(汇)的重要参数,为准确模拟城市NPP及研究城市NPP空间分布特征。以哈尔滨市为研究对象,以Landsat-5 TM遥感数据、MODIS的叶面积指数(LAI)数据和气象要素等资料为基础数据,采用基于过程的北部森林生态系统生产力模拟模型(BEPS),模拟获得哈尔滨市NPP空间分布特征图,并对NPP时空变化进行分析。结果表明:哈尔滨北部及西南部NPP整体比较高,哈尔滨西部及东北部NPP整体比较低,主要与研究区土地覆盖类型有关。哈尔滨市2011年NPP积累总量为2.427×1013g·a-1,NPP年平均值为511 g·m~(-2)·a~(-1)。哈尔滨市NPP积累主要在7、8月份,NPP年积累值在7月份达到最高值。通过采用通量数据及MODIS的NPP产品验证可知,BEPS模型能够较好地估算哈尔滨市植被NPP。为揭示城市NPP变化的影响因素(气候、地域等)提供技术支持,也可为城市生态建设提供参考。     

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。     

浒苔制作有机肥研究

[目的]摸索以浒苔为原料制作有机肥的技术条件,观测其施用效果。[方法]以浒苔为主料,用不同比例的秸秆、鸡粪、污泥调整含水量、有机质和碳氮比进行堆肥发酵,观测、比较堆肥温度变化、有机质和N、P、K含量及卫生学等指标。在作物栽培试验中,观测浒苔有机肥对种子发芽、盆栽和田间生菜生长的影响。[结果]单独用浒苔为原料制作有机肥,总养分含量偏低,而用麦草、鸡粪、污泥和浒苔混合堆肥时,总养分含量提高,且产品中有害元素含量符合国家标准。浒苔含量不超过50%,经调配使有机质、含水量、碳氮比分别控制在35%、55%和30左右,该条件下的堆肥产物对种子发芽无明显毒性,并可显著促进生菜生长。[结论]以浒苔为主料制作的有机肥促进作物生长效果显著。