基于MODIS的改进型组合水体指数(MCIWI)提取复杂水体信息的试验

在分析MODIS数据与水体识别相关的1~7波段典型地物光谱图像特征及相关水体指数模型的基础上,对莫伟华等提出的组合水体指数(CIWI)提出了改进,用归一化建筑指数(NDBI)与归一化植被指数(NDVI)组合,构建了改进型组合水体指数MCIWI(Modified-Combined Index for Water Body Identification),增强了河流、湖泊等水体与城镇、植被等其他信息的区分度,能够有效提取水体信息,特别是城市水体信息.通过应用2009年的MODIS资料在重庆主城区与长寿湖区的水体信息遥感监测实验表明,MCIWI水体识别效果要优于其他水体指数模型.     

基于MODIS的改进型组合水体指数(MCIWI)提取复杂水体信息的试验

在分析MODIS数据与水体识别相关的1～7波段典型地物光谱图像特征及相关水体指数模型的基础上,对莫伟华等提出的组合水体指数(CIWI)提出了改进,用归一化建筑指数(NDBI)与归一化植被指数(NDVI)组合,构建了改进型组合水体指数MCIWI(Modified-C0mbined Index for water Body Identification),增强了河流、湖泊等水体与城镇、植被等其他信息的区分度,能够有效提取水体信息,特别是城市水体信息.通过应用2009年的MODIS资料在重庆主城区与长寿湖区的水体信息遥感监测实验表明,MCIWI水体识别效果要优于其他水体指数模型.     

基于水体指数的镜泊湖叶绿素a质量浓度反演研究

结合2015年9月镜泊湖30个有效采样点的实测叶绿素a质量浓度和同步Landsat 8 OLI数据,通过分析叶绿素a的光谱特征,在Landsat8OLI数据11个波段中,选择前7个波段(B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7)单独或组合建立叶绿素a质量浓度反演模型。利用多元统计分析法分析发现,波段组合B5/B3、(B3+B4)/B5、B3/(B1+B5)模型精度较好,决定系数R2分别为0.754 1、0.774 3、0.739 6。作为对比,另外选取典型的水体指数建立叶绿素a质量浓度反演模型;其中归一化水体指数(NDWI)、改迚归一化水体指数(MNDWI)、增强型水体指数(EWI)模型较好,R2均大于0.7,分别为0.747 6、0.726 7、0.763 5。选取上述6种模型,利用剩余采样点迚行精度检验,结果预测值与实测值之间的R2为0.0711～0.8094,其中,NDWI模型反演R2值为0.7614,平均相对误差为13.0%,最大相对误差为22.4%,最小相对误差为1.4%;均方根误差为0.20μg/L。与波段组合模型相比,水体指数模型虽然精度没有较大的提高,但其模型摆脱了波段的随机组合,更适合用来作为镜泊湖叶绿素a常用的监测方法。通过NDWI模型对镜泊湖叶绿素a质量浓度的反演,发现镜泊湖叶绿素a质量浓度分布具有一定的空间差异性,大体趋势为靠近岸边的浅水区叶绿素a质量浓度高于湖心的深水区,有河流注入的来水区高于其他湖区。     

多时相MODIS影像的浙江省水稻种植面积信息提取方法研究

    为准确获取水稻种植面积,以浙江省为研究区,利用8 d合成MODIS陆地表面反射率数据的特点和水稻典型物候特征,选取水稻种植前的休耕期、秧苗移栽期、生长期和成熟期等多时像MODIS地表反射率影像数据,通过归一化植被指数、增强植被指数及利用对土壤湿度和植被水分含量较为敏感的短波红外波段计算得到的陆地表面水指数进行水稻种植面积信息获取,将提取结果同现状水田与MODIS影像共同提取的数据以及浙江省统计年鉴数据进行对比分析.结果表明,利用MODIS影像的8 d合成地表反射率数据进行平原区域水稻种植面积提取,精度可达90%以上.因此,采用MODIS影像数据进行平原区域水稻遥感监测可以为政府决策部门提供信息服务.     

微污染水体高锰酸钾指数的多光谱遥感反演

以沧州大浪淀水库作为研究对象,将实测的高锰酸钾指数和TM多光谱遥感数据反射率进行回归分析处理,构建了高锰酸钾指数多光谱定量遥感模型,并对TM3/TM5波段指数模型进行了定量反演,其结果符合水体实际水质分布情况,表明所建模型可应用于该水体高锰酸钾指数的监测。     

基于植被供水指数的藏北地区土壤湿度反演研究

【目的】利用光学遥感数据获取的植被供水指数来反演西藏那曲地区的土壤湿度,结合高分辨率的遥感数据(GF-1)和中低分辨率的遥感数据(Landsat、MODIS)分别建立土壤湿度反演模型,通过比较不同空间尺度反演模型的精度和适用性,拓宽国产高分遥感数据在农牧业信息定量获取等方面的应用范围,为"天地网一体化"的现代农业信息获取和农情信息遥感监测提供理论基础。【方法】以西藏那曲地区为研究区,以代表高、中、低分辨率卫星数据的高分一号(GF-1)、Landsat-8及MODIS影像数据和土壤湿度实测数据为数据源,利用植被供水指数(Vegetation Supply Water Index,VSWI)构建土壤湿度反演模型,比较3种遥感影像在反演土壤湿度方面的差异。【结果】(1)VSWI反演土壤湿度的最佳深度为10 cm左右;(2)基于GF-1、Landsat-8和MODIS构建的反演模型得到的土壤湿度预测值与实测值的均方根误差分别为5.145、5.227和6.298,可见GF-1和Landsat-8的反演效果相当,均优于MODIS的反演效果;GF-1土壤反演模型的拟合效果最佳;(3)研究区土壤湿度在空间上呈东南向西北递减的趋势,与实地采样点的土壤湿度分布趋势一致,说明利用高分辨率遥感数据监测土壤湿度是可行的。【结论】利用GF-1遥感数据和植被供水指数可以实现对藏北地区的土壤湿度反演,研究结果可以为干旱或者半干旱地区大范围的土壤墒情监测提供理论依据和实践参考。     

基于多角度高光谱遥感的冬小麦叶片含水率估算模型

准确的作物水分监测对于旱情评估具有重要意义。在分析研究区冬小麦多角度光谱特征后,利用不同水分处理下冬小麦实测叶片含水率和实测多角度光谱数据,基于植被光谱指数法,建立不同观测角度下冬小麦光谱植被指数、水分敏感波段光谱指数与叶片含水率之间的数学模型。结果显示,相对方位角与相对天顶角越小时,观测到的光谱指数与叶片含水率的相关关系越优;敏感波段组合构建的光谱指数中,1450nm波段分别与其他波段组合的NDSI、RSI指数与叶片含水率相关性在各观测角度条件下均较好,1 450 nm波段是冬小麦叶片含水率研究的最佳敏感波段;选取常见的4种植被指数(NDVI、EVI、WI和NDII)中WI和NDVI在各观测角度下与叶片含水率的相关性优于其他两种指数,决定系数R2均在0.83以上,P0.01呈极显著相关;综上建立的多角度光谱叶片含水率估算模型,平均相对误差MRE均小于0.154、均方根误差RMSE均小于0.098,拟合效果较好,尤其是光谱指数NDSI1160,1450、NDSI980,1450和植被指数NDVI、WI;基于以上4种指数建立的最优观测角度(0°,30°)模型,其中植被指数WI的估算效果最好,相关系数在各角度均达到5%的相关显著水平,MRE0.03,可作为最优观测角度反演研究的最优植被指数。     

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。     

基于深度动态学习神经网络和辐射传输模型地表温度反演算法研究

【目的】地表温度反演是一个典型的病态反演问题,深度动态学习神经网络的出现提供了一条新的地表温度反演途径。文章以MODIS中红外和热红外波段作为参照模拟研究对象,利用深度动态学习神经网络和辐射传输模型(MODTRAN)进行地表温度反演研究,选择最适合于MODIS地表温度反演的波段组合,从而为国产卫星风云系列和高分数据红外波段反演地表温度提供参考算法。【方法】根据中红外波段受太阳的影响以及水汽波段的特征,将反演组合波段分成3组。第1组适合白天和晚上同时反演地表温度的组合(MODIS波段29、31、32和33);第2组适合白天的热红外波段和水汽波段组合(MODIS波段29、31、32、33和水汽波段);第3组是只适合晚上的中外波段(MODIS 20、22、23)与热红外波段(MODIS 29、31、32和33)的组合。【结果】利用辐射传输模型(MODTRAN)和深度动态神经网络(NN)反演分析表明,深度动态学习神经网络能够被用来精确地从单景MODIS数据中反演地表温度,克服了传统MODIS白天/黑夜产品算法的缺陷。3种类型的组合地表温度的平均反演误差都在1 K以下,最高精度为热红外波段与水汽波段的组合,平均最高精度为0.251 K,标准差是0.255 K,相关系数是1。【结论】利用深度动态学习神经网络和辐射传输模型彻底解决了地表温度和发射率病态反演难题,为风云系列卫星和高分数据地表温度反演算法提供参考算法模式,深度动态学习神经网络与辐射传输模型相结合反演地表温度和发射率在地表温度反演史上具有里程牌意义。     

不同叶面积指数遥感反演方法对红壤丘陵区森林的适用性分析

利用Landsat TM遥感影像和同期的叶面积指数(LAI)观测数据生成了江西省泰和县30 m LAI图.据此比较了基于4-尺度几何光学模型反演的LAI和MODIS LAI的质量.结果表明,基于4-尺度几何光学模型反演的LAI和MODIS LAI存在着明显的差异,两者相关的R2为0.312 5,在1 km尺度两者的平均值比TM LAI的平均值分别偏低14.0%和11.7%;在LAI低值区,MODIS LAI偏高,基于4-尺度几何光学模型反演的LAI偏低,而在LAI的高值区(LAI ＞6.0),MODIS LAI和基于4-尺度几何光学模型反演的LAI都偏低,MODIS LAI的偏低尤为明显,达31.4%.     

新型水体指数的构建及在滨海湿地水域提取中的有效性验证

湿地是“地球之肾”,对地球生物生存具有重要意义。由于湿地水域面积的破碎化程度高,常规利用遥感技术提出的水体指数不够有效,简单快速的实时监测技术还需完善。以2009年杭州湾湿地的Landsat TM影像为基础数据,选择不同水域类型,构建新型水体指数（water zscore-band5,WZ5）,与常用的改进的归一化差异水体指数（modified normalized difference water index,MNDWI）,混合水体指数（combined index of NDVI and NIR for water body identification,CIWI）进行对比,分析各指数湿地水域信息提取的准确性和完整性。结果表明:所构建的指数WZ5水体信息提取精度优于MNDWI和CIWI,特别是含有大量塘基且分布复杂的水产池塘破碎区,WZ5计算水体与塘基的区分度为41.78%,大于MNDWI（21.59%）和CIWI（34.56%）;总体识别精度为82.00%,也大于MNDWI（58.00%）和CIWI（77.00%）。利用WZ5对遥感影像进行水体增强的方法,不仅能够很好地提取出湿地开阔水域的水体信息,边缘清晰可靠;对于破碎水域,WZ5水体提取精度最高,并且相比基于复杂数学理论的分类提取过程,操作相对简单,易于推广,能够较好地提高湿地水域实时监测的精度。     

基于MODIS数据的松花江流域土地利用信息提取研究

以松花江流域为研究区域,利用单时相MODIS数据进行大范围区域土地利用信息提取;结合地表反射率、植被指数（NDVI）、土壤湿度指数（NDMI）、归一化水体指数（NDWI）等特征变量试验决策树分类法,与传统分类方法相比较,分析松花江流域土地利用变化情况。结果表明：决策树法优于传统的最大似然法,分类精度分别为83.48%和75.51%;2001～2006年,整体上松花江流域耕草地面积增加,林地面积减少;中国部分,耕草地面积增加,林地面积减少,而俄罗斯部分耕草地面积减少,林地面积增加。     

城市湿地热环境调节功能的定量研究

以Landsat TM和MODIS多源遥感数据反演的城市地表温度和2007年北京湿地普查数据为基础,采用GIS空间分析技术和相关分析方法研究了城市湿地对城市热环境的调节能力并建立了定量模型。结果表明:1)由于湿地景观与城市其他下垫面的性质具有明显差异,湿地分布与城市低温区在空间分布上呈现出非常好的正相关。2)湿地调节指数可以较好地反映城市湿地对城市热环境调节能力的大小。分析其与湿地周长、面积、形状指数和内缘比等单元景观特征指数之间的相关性,发现城市湿地对周边区域的热环境调节能力主要取决于湿地的面积,且可以利用三次多项式来定量描述湿地热调节半径与湿地面积之间的关系。     

基于ASAR和MODIS遥感数据的蓝藻水华提取

将同期的ENVISAT ASAR图像和MODIS图像进行配准,利用经过大气校正后的MODIS光学图像,根据分类决策树对图像EVI进行分类,借此对太湖的藻华和非藻华区域进行划分,并以此为据在ASAR图像上研究两者的V/V后向散射特性,使用阈值法对藻华范围进行提取,并将结果与MODIS图像上得到的藻华范围进行对比。结果表明,通过ASAR图像与MODIS图像得到的藻华范围较好地吻合,由此说明,在一定条件下,ASAR图像可以显示出藻华。最后从机理上探讨了风速对藻华成像的影响,分析了光学和微波图像提取藻华范围不完全一致的原因以及利用微波数据监测藻华的局限性。     

MODIS植被资料在模拟华东地区一次降水中的应用

采用中尺度模式WRF 3.7版本及NCEP FNL资料作驱动场,利用最新的高分辨率MODIS资料(MODIS03)提高WRF模式对区域降水的模拟能力,就2003年6月下旬我国华东地区的一次强降水事件进行48 h短期天气模拟。结果表明,利用最新MODIS03资料的土地利用率可以减少降水误差,植被覆盖率会增加降水量,但同时替换土地利用率和植被覆盖率的LG03试验的模拟结果最接近实测资料。不同的陆面信息可以直接影响地表蒸发量及水汽通量散度的模拟结果。通过分层的水汽通量散度可以看出,不同的陆面信息模拟的水汽辐合主要在地表气压到850 h Pa产生差异,并最终影响降水模拟结果。     

基于MODIS数据的海南岛干呈监测研究

利用NASA提供的MODIS陆地产品NDVI和LST,采用植被供水指数法对海南岛2010年1～4月的地表干旱情况进行遥感监测,将监测结果与同期的综合气象干旱指数对比分析。结果表明:对于植被覆盖度较高的热带岛屿海南岛,利用植被供水指数进行干旱的动态监测是可行的,MODIS数据可很好地满足大范围的实时动态监测。2010年1～4月间VSWI遥感监测分析显示海南岛地表干旱存在着明显的区域差异,西南沿海比中东部严重,在此期间干旱有持续加重的发展趋势。     

江西省农业遥感旱情监测研究

江西省是农业大省,近几年受气候变化影响,干旱灾害频发,为从宏观上获取江西省旱情实时变化情况。利用中低分辨率MODIS16 d合成遥感数据,采用较为成熟的植被供水指数法,计算江西省农作物供水指数,对2011年江西省全省春季旱情进行监测。结果显示,该指数能较好地反映实地旱情的现状,可以作为除土壤水分指数之外的另外一种干旱等级显示指标。     

基于组合权重的DTOPSIS法在棉品种(系)综合评价中的应用

DTOPSIS法为逼近理想解的排序法,是一种对数据进行综合处理的模型。介绍了其原理和计算方法,并采用组合权重法确定各指标性状权重值,建立了基于信息熵和特尔菲法确定权重的DTOPSIS法决策模型。该模型既考虑了主观因素的影响,又考虑了样本指标体系中所固有的信息的重要性,并通过实例验证了该方法的合理性,为提高棉花品种综合评价的科学性和准确性提供了新思路。     

基于时间序列的三江源区生物量遥感检测模型研究

以三江源区为研究区,利用2006~2009年每年8月份的野外采样数据并结合同期的EOS/MODIS数据建立了草地总生物量、可食产草粮与归一化植被指数（Normolized Differential Vegetation Index,NDVI）、修改的土壤调整植被指数（Modified Soil Adjusting VegetationIndex,MSAVI）、增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index,EVI）之间的3种（线性、乘幂和指数）关系模型,并进行了比较。研究结果表明：3种模型能够对草地总生物量、可食产草粮进行较好的估算;3种植被指数对草地总生物量、可食产草粮均具有较高的相关性,可用于对草地总生物量、可食产草粮的估测;3种植被指数对草地总生物量的估算好于可食产草量。