不同植被覆盖下土壤水分遥感监测方法的比较研究

为了研究不同植被覆盖程度下多种土壤水分遥感监测模型的适用性,提高大面积土壤水分遥感监测的可行性和精度,本研究利用辽宁省52个气象站2008—2010年土壤相对湿度人工观测资料以及对应时段的卫星遥感资料,采用热惯量、能量指数、植被供水指数法进行土壤水分的遥感监测,在低、中、高植被覆盖条件下对比3种定量反演土壤水分的遥感模型,并与人工观测资料建立线性、指数、对数拟合。结果表明：在中低植被覆盖期,热惯量法最适合,与0~20 cm的平均土壤相对湿度的对数相关最好;高植被覆盖期,能量指数法稍好于植被供水指数法,与0~10 cm的平均土壤湿度的对数相关最好。     

东北地区湿地遥感监测评价业务系统

为实现国产风云三系列卫星数据进行东北地区湿地变化的动态监测及业务化运行，采用面向区域的虚拟框架结构设计和多种类型“层”数据协同处理的方式，实现FY3/MERSI、EOS/MODIS、TM等多源多通道卫星数据的数据定标、投影、几何校正及数据重采样等功能，同时提供地理信息背景数据和相关辅助信息叠加、提取等功能，针对湿地特点，进行植被指数、水体指数、蒸发散等湿地下垫面特征参数指标计算，多源遥感数据处理和融合与数据分割，湿地专题图制作等，为用户提供方便、可信的业务系统，为东北地区湿地保护、灾害防御提供了科学的参考依据。     

低温胁迫下玉米高光谱特征及产量构成的相关分析

为了研究低温胁迫对玉米生长发育的影响并为粮食生产安全提供理论依据,测定了低温胁迫玉米关键发育期的光谱参数,进而研究光谱植被指数与产量构成的关系。结果表明：随着低温胁迫温度降低以及持续时间的增加,红边位置出现“蓝移”现象,红边幅值和红边面积也相应地减小;大喇叭口期 “双峰”现象减缓明显,说明该时期出现低温对玉米生长的影响较大;穗重在不同发育期与DVI(810,680)显著正相关(相关系数为0.8395),线性模型反映光谱植被指数和产量构成的关系。     

基于GIS的干旱遥感监测及定量评估系统

尝试依托GIS技术,利用VBA及ArcObjects建立干旱监测评估系统,通过对辽宁省再分区,不同区域分别建立干旱遥感监测模型,进行辽宁省干旱灾害监测。同时,结合高程数据和土地利用等地理信息系统数据,通过调用不同作物、不同等级的灾损系数进行干旱定量评估的探索。     

辽宁省作物长势遥感评价方法

利用1999～2007年5月下旬～9月下旬每天的NOAA数据资料,以归一化植被指数（NDVI）为评价指标,提取辽宁省5个气候区208个旱田点、84个水田点的NDVI值,通过对各统计单元的作物生长趋势分析及逐年比较模型、距平比较模型等遥感评价模型的研究,结果表明,辽宁省作物生长曲线呈单峰形变化,2007年旱田植被指数8月下旬达到最大,水田植被指数8月上旬达到最大;受干旱影响除2007年6月中下旬及9月中旬外,大田作物长势明显好于2006年同期和历史同期;水田作物长势基本好于历史同期。     

辽宁省水田MODIS植被指数序列构建

为了重构MODIS-NDVI数据,使得MODIS-NDVI资料得到有效延长为植被与气候变化关系研究提供最有效的基础数据,利用2005—2009年5月—9月的MODIS-NDVI和AVHRR-NDVI资料,通过对NDVI时序的预处理,采取分区评价的方法研究二者之间的拟合关系,根据AVHRR-NDVI资料,重构1999—2009年MODIS-NDVI的长时间序列。结果表明：MODIS-NDVI与AVHRR-NDVI之间有显著的线性关系,相关系数为0.830~0.917,各区域拟合效果依次为辽中、辽北、辽南、辽东地区;长时间序列的植被指数对气候变化及气象灾害有明显的响应特征,2001年是继1999年和2000年连续大旱之后的又一个特大旱灾年,干旱造成了水田水分补给不及时,导致1999—2001年NDVI与其他年份相比普遍较低,2001年尤为严重。     

基于SEBAL模型的盘锦湿地日蒸散估算及其分布特征

为了验证SEBAL模型对湿地蒸散量估算的准确性,本研究基于Landsat 8卫星数据和SEBAL模型,以盘锦湿地生态系统野外观测站的涡动相关实测数据为检验,估算盘锦湿地2013-2015年典型晴天卫星过境时刻的瞬时蒸散量,并利用正弦函数法将遥感反演订正后的蒸散瞬时值转换为日尺度的蒸散值,分析芦苇和稻田湿地的日蒸散量分布特征.结果表明:SEBAL模型反演的盘锦湿地瞬时蒸散量比实测值偏高,平均相对误差为31.6％,但相关系数达0.79,为了提高反演精度,利用线性方程进行订正,订正后的遥感估算值与实测值平均相对误差为6.4％,提高了25.2％;芦苇湿地日蒸散量集中在3.4～4.0 mm/d之间,占总面积的64.7％～82.4％;稻田湿地日蒸散量集中在3.6～4.1mm/d之间,占总面积的67.4％ ～86.6％;稻田湿地日蒸散量普遍比芦苇湿地高0.1 ～0.2mm/d.应用订正后的SEBAL模型反演湿地蒸散量,可为湿地区域蒸散估算及湿地水资源管理提供依据.     

辽西地区松毛虫发生期气象预报方法

为了研究松毛虫的生活习性与环境的关系,更有效地对松毛虫灾害进行预测和防治,利用气象因子与松毛虫发生期的关系,采用期距法、多元回归分析法对松毛虫各发生始见期进行预报。结果表明：利用期距法研究单个气象要素与松毛虫发生期的关系,幼虫上树到羽化始见期温度是影响松毛虫发生的主要因素,而降水是造成松毛虫下树的主要原因,利用期距法预报各虫态发生始见期偏差6天以内的比例为72.5%;利用多元回归分析法研究多个气象要素与松毛虫发生期的关系,幼虫上树到羽化始见期与日照时数、日较差关系更为密切,下树始见期的出现与温度和降水有关,利用多元回归分析法预报各虫态始见期偏差6天以内的比例为67.5%。