基于MODIS数据反演辽西地区土壤水分的研究

土壤水分的遥感监测是目前遥感技术应用研究的前沿领域。MODIS数据可快速、动态地获取大区域尺度的信息,从而为土壤水分的实时动态监测提供技术支持和精度保证。利用表观热惯量模型研究辽宁西部地区春季的土壤含水状况,通过处理2006—2009年4、5月的MODIS数据,采用经验线性模型,拟合表观热惯量与土壤含水量的关系模型,结合实测数据,得出辽西地区春季土壤含水状况分布图。由此,找到一种较适合辽西地区春季土壤水分实时监测的方法,为今后反演辽西地区春季土壤水分奠定了基础。     

应用MODIS数据监测大范围病虫害植被指数变化——以2010年澳大利亚蝗灾为例

为了分析2010年澳大利亚新南威尔士州大范围蝗灾的发生范围和受灾程度,利用2008—2010年MODIS/Terra数据,通过植被生长期内前后同期的NDVI差值图像△NDVI判断2010年植被长势情况。研究结果表明:从整体上看,监测到的受灾范围与受灾程度上基本一致,能较好的反映出新南威尔士州的受灾情况;2010年9月新南威尔士州未受灾面积约为41万km2;受灾较轻区域面积约为5万km2;受灾较重区域的面积约为34万km2;受灾总面积约为39万km2,约占总面积的49%。通过与官方统计数据对比,监测到的受灾面积与官方统计数据相对误差为22%,造成误差的主要原因是像元的缺失与个别错误的像元点,导致受灾区域缺失的像元不能统计在受灾面积中和降低了受灾情况分类的精度。可得出结论,此方法适用于在对蝗灾发生范围和受灾程度的研究中。     

辽宁部分地区宠物犬犬瘟热病毒分子流行病学调查与分析

为了解犬瘟热病毒(CDV)遗传变异情况,先后从辽宁省沈阳、锦州、辽阳等地区的9个宠物医院收治的临床疑似犬瘟热(CD)病犬中采集了165份拭子样品及组织病料。利用CD抗原检测试纸条、RT-PCR检测方式筛选到8份阳性样品。H基因序列分析结果显示该8株CDV野毒株之间的H基因同源性为97.6%~99.9%,与疫苗(Onderstepoort)同源性为89.1%~90.9%;基因遗传进化显示,该8株毒株属于国内当前流行的Asia-1型,来源于沈阳的SY-35株与在北京发现的CDV强毒株BJ-09在同一进化分枝,其余来源于沈阳、锦州和辽阳的7株与东北地区流行的CDV在同一进化分枝;氨基酸序列比对结果显示,H蛋白在氨基酸235~245,415~425,595~605等处存在高变异,H蛋白3 555位置氨基酸的非同义置换概率相对比较高;糖基化位点以及抗原表位预测分析显示该8株CDV的H基因糖基化位点和抗原表位方面均与Asia-1型CDV野毒株相似,但与疫苗株相比变异较大,特别是我们发现JZ-6株丢失了1个潜在N-糖基化位点。结果表明:辽宁地区宠物犬CD流行以Asia-1型CDV为主,不同病毒株间存在遗传多样性。     

辽宁中东部地区一次强降雪天气过程分析

针对辽宁2011年11月22—23日旬初大雪到暴雪过程,利用常规观测资料和NCEP 1°×1°逐6 h分析资料,从环流形势、物理量诊断、降水相态和雷达资料等入手,对此次暴雪过程进行综合分析。结果表明:1此次过程是冷暖空气共同作用的结果,主要影响系统是蒙古气旋和高空槽;2此次降水过程持续时间短,低层辐合高层辐散的结构表明对流发展旺盛,动力和不稳定能量强,降水以对流性降水为主,多短时强降水;3充沛的水汽输送是强降水发生的必要条件,此次过程的水汽源地为黄、渤海地区,强降水区域与高湿区、垂直速度大值区相对应,并且跟降水持续时间密切相关。     

应用FY-3 MERSI数据反演地表温度

地表温度是反映土壤—植被—大气系统能量流动与物质交换的重要参数,是地球观测类卫星数据反演地面参数的主要内容之一。气象卫星为快速获取大范围辐射面瞬时温度提供了重要手段,其中FY-3 MERSI在保留了极轨气象卫星高时间分辨率观测的基础上,其远红外波段空间分辨率提高到了250 m,提高了温度反演的空间精度。应用FY-3 MERSI第5通道长波辐射观测数据,并结合1 km分辨率高光谱数据,获取反演地温所需的2个重要参数——大气水汽含量及地表比辐射率,实现了地表温度反演。反演算法利用两通道比值法得到大气透过率,并计算出大气水汽含量;应用NDVI阈值方法获得地表比辐射率;根据FY3 MERSI通道特点改进和构造了各参数反演算法;并利用热红外通道数据,使用单通道算法反演地表温度。通过对辽宁地区3个时次的地表温度反演,并与MODIS分裂窗地表温度算法进行了比较分析。结果表明温度精度达到了预期水平,空间精度有显著提高。     

高光谱反演植被水分含量研究综述

高光谱反演技术凭借快速、有效和不破坏植被的优势,已成为评估植被水分含量的重要方法。本研究概述了利用高光谱数据反演植被水分含量的研究进展。重点介绍了反演植被水分含量模型所用高光谱参数、指数的选择与变换方法,以及建立植被水分含量模型的几种常用方法,并分析了各种方法的适用条件。最后针对目前的研究进行了展望。     

FY-3A卫星数据在辽宁西部地区旱情监测的应用研究

农业旱灾是人类面临的最主要的自然灾害之一。利用我国自主研发的FY-3A卫星的MERSI数据计算归一化植被指数(NDVI),将MERSI数据与MODIS数据结合,利用单通道普适算法计算陆地表面温度(LST),将归一化植被指数(NDVI)与陆地表面温度(LST)结合构建NDVI-Ts特征空间,依据该空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标,反演了2009年辽宁西部地区的土壤湿度状况。利用气象站点采样的土壤湿度数据进行验证,发现TVDI与实测土壤湿度数据显著相关,能很好地反映表层土壤湿度。并结合往年作物产量数据进行灾害评估,计算出的作物产量与干旱胁迫下的实际产量的误差在10%以内。表明该方法对辽西地区的作物产量评估具有较好的参考价值。     

FY-3A/MERSI数据在重庆市伏旱监测中的应用

利用FY-3A/MERSI数据基于植被供水指数法(VSWI)对2010年夏季重庆地区干旱进行监测,并结合综合干旱指数CI,建立了新的拟合干旱指数(VSWIC)。反演结果与全市同期170个土壤墒情监测站的土壤湿度资料进行了对比。结果表明:FY-3A/MERSI卫星资料能够客观反映重庆地区旱情的空间分布和动态发展过程,植被供水指数和对应实地观测的10、20 cm土壤持水百分含量之间有较好的负相关关系,其中VSWI和10 cm深度处的土壤持水百分含量之间的相关关系更为稳定。利用FY-3A卫星资料进行重庆地区干旱监测是可行的。