裸露地表土壤水分的L波段被动微波最佳角度反演算法

该文阐述了中纬度地区春季裸露耕地土壤水分监测的重要性,对比分析了目前几种主要的土壤水分反演方法。为提高裸露耕地土壤水分的监测精度,在分析AIEM土壤发射率模拟数据库的基础上,提出了一种基于L波段单角度双极化被动微波遥感数据的土壤湿度和土壤粗糙度的反演算法,并对新反演算法的创新性和可行性进行了基于仿真数据的论证。该反演算法以地表温度作为辅助数据,利用L波段47°双极化的微波亮温数据进行土壤湿度和粗糙度的反演。仿真数据的验证结果表明,在充分考虑土壤温度、土壤质地等辅助数据测量误差的条件下,算法对土壤湿度和土壤     

基于HJ-1 CCD的夏玉米FPAR遥感监测模型

以山东禹城为研究区,利用我国自主研发运行的HJ-1卫星数据,计算了4种植被指数（NDVI,RVI,SAVI,EVI）,结合同步观测数据,对植被指数与实测FPAR进行回归分析,比较4种植被指数模型对夏玉米FPAR的估测精度,结果表明各植被指数与FPAR均具有较高的相关性,整个研究区NDVI具有最高的反演精度,对估算夏玉米FPAR的最优模型进行验证,得出模型的平均误差仅为3.8%,模型达到了较高的精度。利用HJ-1 CCD反演了山东禹城9月的FPAR。     

三峡库区农林用地变化遥感监测及模拟预测

随着三峡工程的建设,库区生态环境变化及城市扩张影响已引起广泛关注。该文利用面向对象方法分析工程前期（1992年）与中期（2002年）农林用地的变化特征;并在SLEUTH模型本地化基础上,模拟预测了重庆地区未来城市扩张及土地利用/覆盖变化过程,研究城市化对该地区农林用地的影响。结果表明,10年间,三峡库区耕地减少而林地增加。其中,坡度大于25°的耕地与乔木林面积减少明显,城市与建设用地扩展迅速。人类活动是农林用地变化的重要原因。模拟显示,在未来十几年,研究区将有一个缓慢的城市扩张过程,并伴有新的增长点,耕地与林地也同时减少。在当前活动强度与开发力度下,库区农林用地的减少趋势仍将较为明显。研究结果对库区的生态环境建设和城市发展具有一定的指导意义。     

基于MODIS EVI图像时间序列的冬小麦面积提取

植被指数的时间序列能够很好的反映植被在时间维上的生长变化,这为地表植被的分类以及作物面积的提取提供了思路。将TM数据作为过渡数据,利用地面测量数据间接对MODIS EVI数据进行了样本提取和验证,并结合冬小麦物候信息,将冬小麦植被指数时间曲线参量化为生长速率、衰减速率和峰值与休眠期比值,建立了华北平原冬小麦的面积提取模型。经验证,兖州地区MODIS数据和TM数据提取的冬小麦面积一致性为89.13%,整个华北地区选取13县市的MODIS提取面积与官方统计数据比对,表明有12县市的提取误差小于20%,误差主要源于MODIS的空间分辨率较粗而华北平原的地块较为细碎。