基于MODIS数据的黑河流域地表温度反演研究

基于MODIS数据,运用毛克彪的劈窗算法反演了具有冰雪、冻土地表类型的黑河流域2009年9月23日的地表温度。结果表明：沙漠和戈壁的温度最高,永久积雪/冰川的温度最低,能够客观地反映黑河流域9月下旬白天的气候特点。将反演结果与流域内9个气象站点的实测数据对比分析,得出反演的地面温度与实测的地面温度平均误差为0.82℃,在当前遥感反演地表温度的误差之内。因此,该算法适合大面积的地表温度快速反演。     

基于MODIS的湖南省地表温度动态变化研究

陆地表面温度是地表能量平衡中的一个非常重要的参数,它在地表与大气相互作用过程中起着重要的作用。以MODIS数据资料研究湖南省地表温度动态变化规律,旨在为研究湖南省城市热岛效应的影响积累资料,为自然资源监测、保护及其相关领域提供理论数据,为相关部门制定决策提供科学依据。在总结和分析当前常用地表温度反演算法的基础上,采用分裂窗算法来反演地表温度,并利用卫星过境当天地面观测站观测的最高温度对反演结果进行验证。研究表明:在热量分布方面,由西北向东南递增,以武陵山、雪峰山东麓为界将全省分成2个区,东部丰富、西部偏少。温度反演结果与地面实测日最高温度曲线走势基本一致,符合实际情况。     

基于MODIS数据的长江三角洲地区近地表气温遥感反演

近地表气温是一个重要的气候参数,为了给农业研究提供空间上连续的气温信息,以长江三角洲为研究区,根据MODIS地表温度和NDVI数据运用温度-植被指数方法反演了2005年全年的气温,并通过进一步去除温度-植被指数空间窗口的残余云和水体信息扩大了该方法的通用范围.最后利用气象站点观测气温数据对遥感反演值进行了精度验证,分析...     

基于地面红外检测系统验证的灌区地表温度遥感反演

利用遥感数据的大尺度特性和地面实时监测数据进行区域灌溉管理,用精准化信息技术支撑农业信息化,是现代农业发展的方向和研究热点。该文根据田间在线实时监测数据和Land Sat8卫星遥感数据反演,探讨遥感反演地表温度与地面实测数据的吻合程度,为大范围、区域性干旱监测和灌溉管理提供技术支撑。结果表明,在下垫面植被均匀、土壤水分空间变异性较小的区域,利用Land Sat8遥感影像反演地表温度,可以很好地与地面作物冠层温度监测结果相吻合;监测点数据可以代表其附近5个像元的情况。利用覃志豪法和简单Sobrino法计算地表比辐射率来遥感反演地表温度,对不同的作物类型有不同的适宜性。2015年9 d遥感反演结果与地面监测数据对比可见,在解放闸灌域沙壕渠试验点的玉米地,简单的Sobrino法结果更好,R~2达到0.76,均方根误差、相对误差和符合度指数分别达到2.32℃、7.8%和0.92。葵花地覃志豪法结果为宜,R~2达到0.85,均方根误差、相对误差和符合度指数分别达到1.97℃、6.5%和0.94。春小麦地宜用Sobrino法。对于北京大兴的冬小麦-夏玉米轮作,这2种方法差别不大。地面监测点布设方案和合理数目、点面数据结合进行区域干旱判断和灌溉管理,以及地面监测系统的优化改进,是进一步研究的重点。     

利用HJ-1B遥感数据反演西北地区近地表气温

近地表气温是一个重要的气候参数,为了给农业研究提供空间上连续的气温信息,以西北地区为研究区,利用HJ-1B数据运用温度-植被指数方法（temperature-vegetation index, TVX）反演近地表气温。首先采用修正普适性单通道算法反演地表温度,并利用同一地区的MODIS温度产品进行了对比验证,然后利用2010年7月20日、2010年8月28日、2011年8月8日3景影像结合研究区气象站点观测的气温资料推算饱和NDVI值,最后将推算结果应用到2011年8月28日影像,利用气象站点观测资料对TVX方法反演的气温进行了精度验证。结果表明,反演地表温度与 MODIS 温度产品空间分布趋势基本一致,符合研究区的地表覆盖状况;反演气温与反演地表温度空间分布格局具有较好的一致性,可以提供比气象站点观测数据更理想的空间异质性信息;反演气温值比观测值偏高,二者平均绝对误差MAE为2.16 K,均方根误差RMSE为2.72 K。为快速有效获取大范围的气温时空信息提供了一种新思路,对科学指导农业生产、合理利用农业资源具有一定的可参考性。     

基于TM影像的城市热岛效应研究——以重庆市为例

根据LandsatTM数据,利用单窗算法对重庆市主城区进行地表温度反演,得出重庆市主城区地表温度场的分布规律,并通过选取样区对地表温度空间分布作了对比分析.结果表明:重庆市城区与近郊温差为4.75℃,城区与郊区温差达9.88℃,城市热岛效应明显;城市地表温度与土地利用类型紧密相关.研究成果对于改善城市生态环境、加强科学规划有重要的参考价值.     

干旱荒漠区土地利用变化对地表温度的影响

该文以Landsat TM 遥感影像为主要数据源,获取了宁夏中卫市沙坡头区1992年和2007年的土地利用信息;利用单窗算法反演了对应时期该区域的地表温度（LST）;据此分析了土地利用变化与地表温度变化之间的关系。结果显示：1）不同利用方式的土地的LST有显著差异,流动沙地的LST最高,其次是固沙用地、草原化荒漠等;2）过去15 a间,研究区内最为明显的土地利用变化方向是“草原化荒漠转变为农田”和“流动沙地转变为固沙用地”;3）“草原化荒漠转变为可灌溉农田”会导致LST明显下降,“草原化荒漠转变为压砂田”     

新疆焉耆盆地地表温度空间分布特征及其\"源-汇\"效应

全球变暖和人类活动加剧会不断改变干旱区气候要素,进而影响绿洲的演化方向和宜居性。针对焉耆盆地当前观测条件不足、观测资料种类缺乏等问题,为探究干旱区局地气候变化规律及其影响因素,该研究利用单窗算法反演新疆焉耆盆地地表温度（Land Surface Temperature,LST）,在分析地表温度空间分布特征和影响因素的基础上,结合\"源-汇\"理论定量探讨了焉耆盆地不同土地利用/覆被类型对地表温度的贡献。结果表明：1）土地利用/覆被类型决定地表温度的空间分布格局及其\"源-汇\"效应变化。未利用地热源效应最强,水体热汇效应最强。草地和建设用地对地表热环境影响不大,耕地的热汇效应大小取决于农业灌溉面积和作物生长状况;2）归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）与地表温度呈负相关关系,NDVI每增加0.1,地表温度下降约1.98～2.66 ℃,湿地中的植被对地表温度的影响较小;3）坡度对盆地内海拔较低且坡度<13°的缓坡区影响最为显著（P<0.01）,随着坡度的增加,地表温度增加;4）冷岛效应形成绿洲近地表大气独特的热力结构。随着海拔升高,地表温度先快速升高,在距地面100～300 m高度形成一个高温中心,而后逐渐降低。6月末、7月初产生的大气逆温层厚度超过1 000 m。受逆温层影响,焉耆盆地绿洲距地表100～300 m高度范围内的坡向对太阳辐射的再分配作用消失。研究结果可为干旱区绿洲气候变化和可持续发展提供参考。     

基于NDVI遥感反演的半干旱沙区耕地地表温度异质性研究

土地荒漠化是半干旱沙区突出的生态环境问题,土地利用是导致该区域土地荒漠化的主要原因,在荒漠化呈整体逆转、局部扩张的背景下,基于地块尺度研究半干旱沙区耕地利用特征,对进一步防治荒漠化、实现生态恢复具有重要意义。本文利用遥感反演的地表温度,分析耕地地块的地表温度特征,并分析形成该特征的原因。结果表明,耕地地表温度总体分布范围较大;在耕地地块温差方面,地块温差较大,遥感影像的行编号条带号为030/120部分的耕地地块温差在0～10 K之间,行编号条带号为030/119部分的耕地地块温差在0～11 K之间,且地块温差大的耕地面积所占比例大;耕地地块边缘的地表平均温度高于地块平均温度。科左后旗自然降水量的空间分异使得耕地地表温度范围较大。坨甸微地形导致自然降水重新分配和耕地地块存在一定高差造成耕地地块温差较大。微地形条件、土壤质量及农业管理措施共同导致了耕地地块边缘的地表温度较高。基于以上研究结果,认为在半干旱沙区进行耕地质量评价时,评价单元的确定宜采用网格法;建议对耕地地块边缘的耕地进行退耕,以进一步防治土地荒漠化和恢复生态。     

基于可见光红外成像辐射仪数据的地表温度反演

地表温度是农业旱灾和作物估产模型的重要参数。该文针对可见光红外成像辐射仪(visible infrared imager radiometer suite,VIIRS)传感器缺乏水汽通道的特点,联合Aqua卫星搭载的中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据提出了基于分裂窗算法的VIIRS地表温度反演方法。对地表发射率和大气透过率这2个关键参数的获取进行了详细分析,选取了处于作物生长期的2013年6月4日VIIRS数据进行实例验证分析。结果表明,与全国气象数据比较该文算法在大尺度上能够较好地获取中国地表温度;与MODIS数据温度产品在高温产粮区比较,该文算法与MODIS温度产品精度较一致,两者差值小于1 K。使用MODTRAN(moderate resolution transmission)软件对算法的精度进行了模拟评价验证,分析表明:在一定的水汽和地表发射率条件下,算法反演精度一般保持在1 K内,平均误差为0.431 K,误差标准偏差为0.247 K。能够为农业干旱、作物长势等农情信息监测提供所需的地表温度数据。     

基于半经验半机理建模的冬小麦LAI反演及长势评估

为了提高无人机遥感对冬小麦叶面积指数（leaf area index,LAI）反演模型的精度与泛化能力,该研究利用无人机搭载多光谱相机获取不同氮素处理和不同复种方式的冬小麦生长实测数据,结合PROSAIL辐射传输模型生成包含机理信息的模拟数据,基于不同组合方式建立了5种LAI反演混合数据集,结合多种机器学习方法,以期构建经验与机理相结合的LAI高精度反演模型。由于LAI反演受NIR波段反射率影响大,该研究筛选7种与NIR波段相关的植被指数提取冬小麦光谱特征,构建与混合数据集LAI的相关系数矩阵,进一步探究不同光谱特征对冬小麦LAI的影响程度。在此基础上,采用具有代表性和普适性的4种机器学习方法,即贝叶斯岭回归模型、线性回归模型、弹性网络模型和支持向量回归模型,构建不同冬小麦LAI反演模型,用以评估基于半经验半机理数据反演冬小麦LAI的可行性,进一步探索其对不同氮素水平和复种方式的冬小麦长势评估能力。结果表明：1）筛选的与NIR波段相关的植被指数与冬小麦LAI之间存在较强的相关性,其中归一化差异植被指数、增强植被指数、归一化差异红边指数、比值植被指数、红边叶绿素植被指数、土壤调节植被指数与LAI呈正相关,结构不敏感色素植被指数与LAI呈负相关;2）辐射传输模型中体现了冬小麦LAI影响太阳光线传播的机理,结果表明,与实测数据混合建立的模型,具有较强的鲁棒性和泛化能力。相比于其他3种模型,支持向量回归模型在各种数据组合下均取得了较好的LAI预测性能,在C1、C2、C3、C4这4种训练-测试组合的训练集中R²依次为0.86、0.87、0.88、0.91,RMSE依次为0.47、0.45、0.45、0.41;在测试集的R²依次为0.85、0.19、0.89、0.87,RMSE依次为0.45、1.31、0.49、0.50;3）使用支持向量机生成试验区LAI反演图,对4种氮素水平和2种复种方式的冬小麦长势评估,结果表明,适当的施加氮素处理能提高冬小麦LAI值,麦-豆复种方式下的冬小麦LAI值普遍高于麦-玉复种的LAI值。该研究为冬小麦LAI的反演提供了一种有效的方法,并为高效评估冬小麦长势研究提供了参考。     

基于多光谱影像和机器学习算法的红树林树种LAI估算

为了提高无人机遥感对冬小麦叶面积指数（leaf area index,LAI）反演模型的精度与泛化能力,该研究利用无人机搭载多光谱相机获取不同氮素处理和不同复种方式的冬小麦生长实测数据,结合PROSAIL辐射传输模型生成包含机理信息的模拟数据,基于不同组合方式建立了5种LAI反演混合数据集,结合多种机器学习方法,以期构建经验与机理相结合的LAI高精度反演模型。由于LAI反演受近红外波段（near infrared,NIR）反射率影响大,该研究筛选7种与NIR波段相关的植被指数提取冬小麦光谱特征,构建与混合数据集LAI的相关系数矩阵,进一步探究不同光谱特征对冬小麦LAI的影响程度。在此基础上,采用具有代表性和普适性的4种机器学习方法,即贝叶斯岭回归模型、线性回归模型、弹性网络模型和支持向量回归模型,构建不同冬小麦LAI反演模型,用以评估基于半经验半机理数据反演冬小麦LAI的可行性,进一步探索其对不同氮素水平和复种方式的冬小麦长势评估能力。结果表明：1）筛选的与NIR波段相关的植被指数与冬小麦LAI之间存在较强的相关性,其中归一化差异植被指数、增强植被指数、归一化差异红边指数、比值植被指数、红边叶绿素植被指数、土壤调节植被指数与LAI呈正相关,结构不敏感色素植被指数与LAI呈负相关;2）辐射传输模型中体现了冬小麦LAI影响太阳光线传播的机理,结果表明,与实测数据混合建立的模型,具有较强的鲁棒性和泛化能力。相比于其他3种模型,支持向量回归模型在各种数据组合下均取得了较好的LAI预测性能,在C1、C2、C3、C4这4种训练-测试组合的训练集中R²依次为0.86、0.87、0.88、0.91,RMSE依次为0.47、0.45、0.45、0.41;在测试集的R²依次为0.85、0.19、0.89、0.87,RMSE依次为0.45、1.31、0.49、0.50;3）使用支持向量机生成试验区LAI反演图,对4种氮素水平和2种复种方式的冬小麦长势评估,结果表明,适当的施加氮素处理能提高冬小麦LAI值,麦-豆复种方式下的冬小麦LAI值普遍高于麦-玉复种的LAI值。该研究为冬小麦LAI的反演提供了一种有效的方法,并为高效评估冬小麦长势研究提供了参考。

     

基于地表温度和植被指数特征空间的农业干旱遥感监测方法研究综述

遥感技术以其便捷、反映迅速、大范围监测等优点在农业旱情监测中得到广泛使用。通过遥感资料反演的地表温度（Ts）和植被指数（NDVI）不仅可以表征绿色植被的生理和生长状况,还能揭示植被土壤水分信息,反映作物受旱状况,但两者单独使用时存在缺陷。而基于地表温度和植被指数特征空间的干旱监测方法有利于统一定量标准来判别植被干旱情况,同时还解决了植物在受水分胁迫时短期内仍能保持原有绿色的时间滞后的问题,提高了旱情监测的准确度和实用性。该文以地表温度和植被指数特征空间干旱监测方法为基础,较为详细地阐述了各个方法的基本原理和适用范围,并结合实例归纳总结了与之相关的四种方法的优、缺点,进一步探讨了今后研究的重点。     

基于试验反射光谱数据的土壤含水率遥感反演

土壤含水率是土壤水循环研究中不可或缺的参数,已广泛应用于土壤水分的监测。土壤光谱特性的研究是土壤含水率光学遥感定量反演的基础。该研究首先通过野外调查收集土样;然后,在实验室条件下制备不同水分梯度的土壤样品,并利用便携式地物光谱仪采集不同水分梯度土壤样品的反射光谱;最后,通过试验光谱数据分析建立一个基于指数函数的土壤含水率遥感反演模型,并对结果进行精度评价。结果表明,基于指数函数的土壤含水率反演模型可以较好的反演土壤水分特征,在640 nm处土壤含水率的估计值与真实值之间的决定系数为0.7062,RMSE为3.49%。相关研究为表层土壤含水量的遥感监测提供新方法和新思路。     

基于遥感的沿海土地利用变化及地表温度响应

该文基于两期时相接近的高分辨率遥感影像数据,利用遥感分类和定量反演技术,提取两期土地利用/土地覆盖（LUCC）信息和对应的地表温度信息,结合山东省莱州湾沿岸近20 a来海水入侵研究成果,分析LUCC对地表温度影响的空间格局和变化规律。经研究发现：在海水入侵影响下,研究区域土地覆盖以旱地、盐碱地、建设用地和盐田为主,未利用土地覆盖类型（盐碱地、滩涂）占很高的比例,随着距海的远近,土地利用程度变化显著。在沿海经济发展和LUCC影响下,整个研究区域水面覆盖和植被覆盖面积增加,使研究区域的地表温度降低：研究区域1987年平均地表温度为30.8℃,2000年平均地表温度为29.2℃;2000年相对1987年,研究区域的地表温度降低了1.62℃。海水入侵显著地影响了土地覆盖空间格局和变化,土地覆盖的显著变化进而明显地影响了沿海区域地表温度的空间分布和变化,沿海区域的地表温度变化与地表覆盖变化密切相关。该研究可为沿海湿地生态环境保护和滩涂开发提供科学参考。     

基于遥感的西安市热力景观格局演变

基于1992—2013年3期Landsat系列遥感影像,反演出了西安市的地表温度,采用温度归一化分级方法对地表温度进行等级划分,并引入景观生态学中景观格局的研究方法,通过热力景观指数分析,对西安市热力景观格局及其演变特征进行了探讨。结果表明:1992—2013年西安市的热岛效应逐年增强,热力景观格局呈现出较大的时空差异。20多年来,热力景观从以次中温区为优势斑块连片分布的空间格局,转变为以次高温区、中温区等多种热力斑块镶嵌散布的空间格局,热力景观的破碎化程度不断提高,各热力斑块分配的均匀度、景观格局的丰富度和复杂度均稳步增加,人类活动对热环境的扰动持续而稳定。     

基于被动微波遥感的中国干旱动态监测

目前用于中国干旱监测的遥感方法大多是可见光和热红外指数法,受云雨、植被和地形的影响较大,不能满足中国南方地区干旱监测的需求。该研究基于被动微波辐射传输方程,首先构建了基于AMSR-E（advanced microwave scanning radiometer-EOS）数据的地表温度反演模型,R2=0.79,RMSE（root mean square error）为2.54℃,实现了中国地表温度的被动微波遥感监测。然后,拟合了不同下垫面归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）与微波极化差异指数（microwave polarization difference index,MPDI）的关系。在此基础上改进了植被供水指数（vegetation supply water index,VSWI）,构建了基于AMSR-E数据的被动微波遥感气象干旱指数,并以中国2009年的旱情为例进行实例验证。研究表明,该干旱指数与AMSR-E L3土壤湿度数据有着显著的负相关关系（R2=0.75）,且能基本表征2009年中国实际的气象干旱状况。