基于MODIS/AQUA 数据的地表短波净辐射反演

【目的】地表短波净辐射是许多全球、区域气候、水文、陆面过程模型中的重要参数,但运用遥感技术对地表短波净辐射精确实施监测一直是难点,希望构建具有一定泛化能力的高精度地表短波净辐射反演模型。【方法】利用大气传输模型MODTRAN模拟了大量复杂情况下的地表短波净辐射和通道辐射亮度。拟合地表短波净辐射与大气顶层观测值的非线性关系,分为两个步骤:(1)窄通道表观反射率向宽通道反照率转换;(2)利用大气顶层向上辐射通量与地表短波净辐射的非线性关系反演地表短波净辐射。构建完地表短波净辐射反演模型后,利用地表辐射观测网(SURFRAD)7个地面实测站点长时间序列数据,结合MODIS/AQUA遥感数据,对地表短波净辐射反演模型进行验证。【结果】反演模型构建过程中的步骤一结果表明,其偏差Bias为0,均方根误差RMSE为0.011,决定系数R2为0.997;步骤二的偏差Bias为0 W/m~2,均方根误差RMSE为7.29 W/m~2,决定系数R2为0.999。利用地面站点数据验证反演模型的结果表明,总体偏差Bias为-4.8 W/m~2,均方根误差RMSE为77.1 W/m~2,决定系数R2为0.9106,并且超70%样本的反演误差低于50 W/m~2。【结论】以MODIS/AQUA为驱动数据源,地表短波净辐射反演模型的构建精度和验证精度良好,具有一定的泛化能力和普适性。     

基于温度植被干旱指数的曲靖市干旱监测研究

本研究利用MODIS归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)产品数据,构建Ts-NDVI特征空间,计算温度植被干旱指数(TVDI),分析评价云南曲靖市2010—2012年的干旱时空分布状况。结果表明,2010年曲靖市遭遇了非常严重的干旱灾害,受灾面积高达研究区总面积的80%以上,基于TVDI指数的旱情动态监测方法适合云南省曲靖干旱监测。本研究建立的温度植被干旱指数模型提高了干旱监测的实用性,在曲靖市干旱监测上具有很好的适应性,可以广泛应用到该地区干旱监测研究中,为曲靖的农业防灾减灾能力和可持续发展提供科学保障。     

基于Google Earth Engine平台的关中冬小麦面积时空变化监测

以关中地区为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台,根据冬小麦生育期内归一化植被指数(NDVI)时序曲线和物候特征,采用NDVI重构增幅算法和光谱突变斜率,构建了关中地区冬小麦提取模型并实现了冬小麦种植面积的提取。用农业统计面积验证提取结果表明:在市级和县级尺度上,决定系数R~2分别为0.82和0.62,一致性指标d分别为0.95和0.84,提取结果与实地调查数据的空间一致性精度为93.4%。结果显示:关中地区冬小麦主要分布在中部关中平原,冬小麦种植面积在2011—2017年呈下降趋势,减少了83.22×10~3 hm~2(8.47%)。综合考虑冬小麦NDVI时序曲线的"峰""谷"特征,具有一定的普适性,可为大面积连续年份冬小麦种植面积时空监测提供参考。     

基于MODIS TVDI和模糊数学方法的藏北地区旱情等级遥感监测

为了实现对藏北区域范围内春夏旱情的动态连续监测,基于温度植被干旱指数(TVDI)和模糊数学方法建立了遥感干旱的划分标准,研究时段为1980-2017年。首先利用MODIS产品数据计算TVDI,然后根据气象干旱等级监测结果,采用模糊数学法建立基于MODIS TVDI的干旱等级划分标准,并对监测结果进行精度验证,最后分析了近年来藏北地区旱情的时空变化特征。得到的主要结论:①基于归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)计算得到的温度植被干旱指数TVDIN和TVDIE,均与20 cm实测土壤水分含量在0.05的水平达到显著相关,TVDIE的决定系数更高;②基于TVDIE将旱情划分为无旱、轻旱、中旱、重旱、特旱5个等级,其中,据此标准获得的藏北地区旱情等级与气象干旱等级监测结果大体一致;③近年来藏北地区旱情整体不太严重,且总体趋缓,其中,2009年最严重,发生中旱及以上旱情的区域面积达24%,年内旱情在6月最严重。就旱情的空间分布特征而言,研究区西南部和中部干旱比较严重,北部和东南部相对较轻。研究成果可为藏北地区干旱监测提供数据支撑,遥感干旱等级的划分方法可为其他地区的干旱研究提供参考。     

基于MODIS数据的河套灌区遥感干旱监测

基于MODIS数据,以河套灌区为研究对象,计算灌区2000—2018年作物主要生育期内(5—8月)4种遥感干旱指数、温度植被干旱指数(TVDI)、植被供水指数(VSWI)、植被状态指数(VCI)、温度状态指数(TCI),并分析了4种干旱指数与0～20cm土壤相对含水量、降水量、灌区引水量相关性以及4种干旱指数之间的相互关系。结果表明:经过相关分析,TVDI与土壤相对含水量的相关性优于其他3种遥感干旱指数;在灌溉水量较多的灌区,遥感干旱指数与降雨量相关性较小而与灌区引水量呈现一定的相关关系。本研究发现TVDI在河套灌区有着良好的适用性。此外,在干旱监测中综合利用多种干旱指数进行分析对提高监测精度,科学合理地预报旱情具有重要意义。     

基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。     

新巴尔虎右旗植被覆盖变化研究

利用ArcGIS和ENVI的栅格空间分析工具,采用叠置分析、线性趋势分析法、均值法等分析方法,选用2001~2016年每年5~9月MODIS NDVI数据和该研究区域行政区划矢量数据来研究新巴尔虎右旗16年间的植被覆盖变化,为该地区植被趋势研究和生态建设提供一定的科学依据。结果表明:2001~2016年间新巴尔虎右旗生长季NDVI值呈增长趋势,但存在空间差异性,并且在不同时间段的具体表现不同;新巴尔虎右旗植被覆盖度呈增长趋势的面积占比,远大于植被覆盖度呈减小趋势的面积占比。     

运用植被指数时序特征对落叶松人工林分类

为探究植被指数时序特征是否有利于落叶松人工林提取,以孟家岗林场为研究试验区域,根据落叶松人工林季相和物候特征,利用Landsat8OLI影像数据提取研究区内5种植被的归一化植被指数(I NDV)、差值植被指数(I DV)、比值植被指数(I RV)、增强型植被指数(I EV),构建相应的植被指数时序特征。采用最大似然和随机森林两种方法对单一时相影像和加入植被指数时序特征的影像进行对比试验。结果表明:影像中加入植被指数时序特征后,最大似然算法的分类总体精度为89.53%,Kappa系数为0.87,比单一时序特征的影像分类精度提高了13.35%;随机森林算法的森林类型分类总体精度为93.22%,Kappa系数为0.92,比单一时序特征的影像分类精度提高了19.8%。因此,加入植被指数时序特征后能得到更高的落叶松人工林提取精度。     

基于遥感的南四湖菹草群落时空演变特征及其原因分析

作为山东第一大湖和南水北调东线工程的必经路线,近年来,南四湖菹草泛滥严重,引发水质污染和河道阻塞等生态问题,对南水北调工程构成季节性威胁。因此,科学地提取湖区中的菹草,明确其时空变化特征对后续治理工作具有重大意义。基于MODIS MOD13Q1 16d合成数据提取的南四湖不同地类的NDVI时序曲线的特征差异及物候信息,结合Landsat系列数据监督分类的结果,借助决策树及遥感动态监测手工阈值设定方法,对多年间湖区菹草群落分别进行提取,探究菹草群落的时空分布特征。研究结果表明,自2000年起,南四湖菹草群落面积呈大幅增长趋势,由1988年的25.22km~2上升至2018年的171.46km~2,且由湖岸地区蔓延至湖心,占湖区面积比由3.61%上升至24.55%,尤其是微山湖最为明显。年际尺度上,菹草已由普通优势种演变为湖区绝对优势种。经过Spearman秩相关分析和Pearson相关分析发现,菹草面积与湖区营养盐和富营养化程度等指标的相关系数均显著高于0.8(P<0.05),相关性显著。南四湖菹草的泛滥现状对南四湖生态治理提出了更高的要求,应加大治理力度以防其对南水北调水质造成影响。     

荒漠草原不同时间尺度下垫面水分消耗与气象植被因子的关系

利用大型称重式蒸渗仪2012—2018年连续观测数据，系统解析了希拉穆仁荒漠草原植物生长季（4—10月）不同时间尺度蒸散发（ET)与气象植被因子之间的关系。研究表明：（1）小时、日和月尺度上，始终与ET保持高度相关的气象植被因子包括风速（P<0.01）、空气温度（P<0.01）和降水量（P<0.01）；（2）结合不同时间尺度主控因子，利用多元回归定量表征了小时、日、月尺度的下垫面ET变化特征，经验方程决定系数分别为0.94（P<0.01）、0.42（P<0.01）、0.82（P<0.01），小时和月尺度上的经验方程可较好地反映希拉穆仁荒漠草原下垫面耗水特征；（3）ET与降水差值显示，2012—2018年希拉穆仁荒漠草原植物生长季（4—10月）水汽交换以下垫面水分消耗为主，8月份发生干旱事件的概率最大。