基于多尺度遥感数据的荒漠化草原旱情监测及时空特征

本研究以Landsat8/ETM+与MODIS遥感数据作为数据源,利用TVDI模型对乌审旗土壤含水率进行遥感监测。首先通过时空尺度推演方法将Landsat8/ETM+反演的30 m空间分辨率TVDI对MODIS反演的1 km空间分辨率TVDI进行空间尺度推演,然后与单独利用MODIS数据监测含水率结果以及野外含水率实测数据进行对比分析,最后采用TVDI时间推演方法获得TVDI月合成数据监测乌审旗旱情时空分布状况。结果表明:多尺度遥感模型对MODIS反演的TVDI进行空间尺度推演,使得TVDI空间分辨率提高,土壤含水率监测精度得到提高,并可获得高时间、高空间分辨率TVDI数据,最终实现高频率的区域土壤干旱状况动态监测。采用时空推演方法获得的TVDI月合成数据监测乌审旗旱情时空分布状况与研究区实际状况极为相符,此方法对于进一步服务该区域农牧业生产具有重要意义。     

利用单通道算法对MERSI数据进行地表温度的反演研究

选取2008年8月16日MERSI 1km遥感数据,以新民为中心截取170×170像元区域作为研究区,选用具有普适性的单通道算法对其进行地表温度的反演。结果表明:MERSI LST数值低于观测值12k左右,低于MODIS LST18k左右。虽然MERSI LST反演结果未能达到理想偏差范围,但是反演温度的趋势与实际观测值和MODIS LST趋势基本一致,最高值均出现在康平,最低值则都出现在本溪。     

城市地表温度和植被覆盖度的空间动态性 ——以佳木斯为例

以佳木斯为研究区域,利用辐射传导法反演地表温度(LST),并从两方面研究LST的空间特性:一是运用半变异函数分析LST本身的尺度效应,即空间动态性;二是利用降采样和空间自相关回归模型,研究在不同尺度下,植被覆盖度(FVC)和LST的相关性随尺度变化的同时,FVC会对LST产生何种程度的影响。研究结果表明:LST和FVC存在尺度效应,空间自相关尺度在300 m左右;LST与FVC之间具有明显的负相关关系,空间间隔在300 m附近时,二者之间的关系在回归模型中呈主导趋势。所以在分析某一区域的特定现象时,应当选择合理的观测尺度。     

干旱区精河流域地表温度的模型反演研究

以精河流域绿洲为研究区,使用Landsat ETM⁺数据,采用单窗算法和普适性单通道算法对研究区地表温度进行反演,并将这两种算法的反演结果与研究区MODIS温度产品(MODIS LST)进行比较。结果表明：(1) 单窗算法和普适性单通道算法反演的结果总体趋势比较接近,研究区整体的平均温度相差约2k;(2) 采用改进型土壤调整植被指数(MSAVI)代替归一植被指数(NDVI)计算地表比辐射率可有效提高反演精度,并且同等条件下单窗算法的反演精度高于普适性单通道算法,两种算法的反演结果与MODIS LST的相关系数分别是0.9255和0.8651;(3) 在城镇区域,普适性单通道算法反演结果与MSAVI的相关性高于单窗算法,相关系数为0.8136,说明普适性单通道算法更适合干旱区大范围城镇地表温度的反演研究。     

基于时间序列MODIS LST产品的重构研究

利用遥感数据可以对地球资源环境进行大面积连续监测,得到更为精确的研究结果,MODIS LST数据因其优化的时空分辨率成为较理想和常用的数据源。同时,遥感数据由于受到云、气溶胶以及传感器角度等影响均存在不同程度的噪声污染、数据缺失等问题。针对该现象,以河南省为研究区域,以MODIS LST数据为研究对象,利用谐波分析方法对河南省2011年全年每天四个时刻的MODIS LST 时间序列数据进行重构。结果表明,利用该方法重构的数据可对MODIS缺值70%以上的影像进行弥补,并且60%以上影像误差可控制在3℃以内,能得到较好的重构结果;同时重构LST数据与相应气温数据相关性大部分在0.8左右,能够较好拟合LST的变化趋势。     

基于随机森林和MODIS产品的逐日太阳辐射估算

由于基于站点数据的太阳辐射研究很难获得空间连续分布的日太阳辐射数据,因此引入MODIS遥感数据结合随机森林来获取空间连续分布的日太阳辐射数据。选取西北地区2015年6月26日、7月12日、7月28日、8月13日、8月29日、9月30日共6 d的MODIS遥感数据和25个辐射站点的日太阳辐射数据,将MODIS的产品云量、地面反照率、云光学厚度、水汽、DEM作为随机森林的输入参数,随机选取20个辐射站点的实测数据和对应输入参数的遥感数据作为随机森林的训练数据集,用其余5个辐射站点的日太阳辐射实测数据对随机森林模拟结果进行验证。验证结果表明5个站点的模拟效果都较好,说明遥感数据结合随机森林模型能够很好地获得空间连续分布的日太阳辐射数据。     

基于Landsat 8数据的芜湖市地表温度反演

以空间分辨率100 m的Landsat 8 TIRS热红外传感器第10波段数据为基础,采用对大气透射率估算方程修正后的单窗算法,反演了芜湖市地表温度,并使用MODIS地温产品数据为标准对其进行精度评价。评价结果表明,修正后的算法所得到的反演结果具有较高的数据精度,能够更加准确细致地表示出地表温度空间分布的细节信息。     

全天候区域地表蒸散发反演——以黑河流域为例

【目的】蒸散发是生物圈、岩石圈、水圈、冰雪圈和大气圈中水分循环和能量传输的重要控制因素。为克服区域尺度方法的主观性和站点尺度方法难以反映气象因子空间异质性的局限,文章以中国境内黑河流域为研究区域,使用2012年6月1日至9月15日的MODIS数据与CLDAS格网气象数据探索区域尺度全天候蒸散发遥感反演。【方法】该文利用逐像元地表温度—植被指数特征空间方法和Penman-Monteith公式分别估算晴空像元和有云像元的地表蒸散发,实现了区域尺度全天候蒸散发遥感反演。在分析研究区CLDAS气象数据的精度基础之上,利用MODIS数据反演的短波辐射来替代CLDAS气象数据中的短波辐射,作为全天候地表蒸散发的输入参数。最后,利用黑河流域4个不同站点实测的地表蒸散发数据对反演值进行验证。【结果】利用MODIS短波辐射代替CLDAS气象数据中的短波辐射,能够显著提高蒸散发的反演精度,4个站点反演值与实测值之间的平均均方根误差为76.3 W/m2。【结论】利用MODIS数据和CLDAS数据可以获得区域尺度的全天候蒸散发。在缺乏短波辐射数据或短波辐射数据精度较低的情况下,利用MODIS数据反演得到的短波辐射作为蒸散发模型的参数输入,能较大地提高蒸散发的反演精度。     

基于温度植被干旱指数的华东地区AMSR-E土壤水分数据的空间降尺度研究

土壤水分一直是土壤学领域中较为活跃的研究内容,是陆面过程与水循环的重要影响因素。以AMSR-E为代表的被动微波遥感技术的发展为土壤水分的研究提供了方便,但是其粗糙的空间分辨率限制了其在中小尺度内的应用。因此,本研究利用MODIS温度产品MOD11A2和归一化植被指数产品MOD13A3构建了月时间尺度下的温度植被干旱指数(TVDI);其次,利用温度植被干旱指数TVDI和土壤水分之间的线性负相关关系,对AMSR-E三级土壤水分反演产品进行空间降尺度研究,获取2003年连续月时间尺度下空间分辨率为1 km的土壤水分反演结果,并利用地面实测土壤水分数据对反演结果进行验证。地面实测土壤水分值与降尺度反演结果显著相关,每月的线性相关决定系数均在0.8以上,表明降尺度后的土壤水分反演结果具有较高的精度,能够用来表示土壤水分的分布特征。     

基于通用光谱模式分解(UPDM)算法的光谱指数一致性研究

由于传感器之间的光谱尺度差异和空间分辨率、成像几何、大气校正精度等因素的共同影响,不同传感器下光谱指数的一致性会受到不同程度的影响。研究选取了HJ和MODIS卫星遥感数据,通过通用光谱模式分解(universal pattern decomposition method,简称UPDM)算法将卫星HJ1A-CCD2(简称HJ)数据进行光谱重构,从而模拟生成对应的MODIS数据,然后分析光谱指数在原始HJ、原始MODIS和模拟MODIS数据之间的差异大小,探讨UPDM算法在不同程度上减小了光谱尺度引起的光谱指数的不确定性,即提高了其一致性。研究结果表明:针对模拟MODIS和原始MODIS数据,光谱指数的确定系数平均值为0. 460 3,差值平均值为0. 811 6,与原始HJ和原始MODIS相比较,一致性有所提高并且差异性变小,减小的差异性即看作是光谱尺度对光谱指数的影响,因此可判断UPDM算法削弱了光谱指数的光谱尺度不确定性,即提高了不同传感器间光谱指数的一致性。研究可为植被理化参量高光谱定量反演模型的构建及精度的提高提供一定的理论基础。     

基于TM8卫星热红外数据地表温度反演及其应用

地表温度(LST)是农业旱灾监测模型和农作物估产模型的关键因子,在干旱遥感监测中有着广泛应用.针对TM 8卫星运行陆地成像仪(OLI)和热红外传感器(TIRS)数据波段特点,提出新的劈窗算法流程图,推导新的劈窗算法系数,对地表比辐射率和大气透过率这两个基本参数进行了分析.选取同一时刻珠三角区域的MODIS温度产品和气象站点观测值作为基准,对该算法进行精度分析.结果表明:LST散点图得出RMSE为0.3845;从LST差值直方图得出反演LST和产品LST误差范围主要集中在-0.6～0.6℃之间;对观测的气象站点值进行统计,产品站点温度均值、算法反演温度均值和站点观测温度均值分别为21.61、21.19、21.38℃,对高温区域的气象站点温度数据统计得出该算法的RMSD为0.742℃,误差小于1℃.从实例应用来看,该算法能快速有效地反演农业旱灾监测中所需要的LST参数,并获得较好的反演效果,能提高农业旱灾监测模型的反演精度.     

基于多源遥感数据的北京城市热岛研究

首先利用MODIS数据在像元尺度上获取地表温度反演中所需大气参数一大气水分含量,再利用LandsatTM影像采用Jimenez-Munoz和Sobrino的普适性单通道算法反演地表温度,通过地面实测数据对反演结果进行验证。结果表明,利用多源遥感数据反演地表温度具有较高的精度。用该方法对北京城市热岛状况进行研究,发现北京城市热岛效应十分明显,地表植被覆盖度低是城市热岛出现的主要原因之一。     

2019-3ml目录

目的地表温度是区域与全球尺度地表过程分析与模拟的重要参数,在地表与大气能量交换的过程中扮演着重要的角色。本文使用3种算法对北京地区Landsat-8影像进行地表温度反演,并使用MODIS 地表温度产品对反演结果进行交叉验证,评估Landsat-8用于地表温度反演的精度与适用性,为后续使用Landsat-8反演地表温度的研究提供参考。方法对反演地表温度所需的3个重要参数（大气平均作用温度、地表比辐射率、水汽含量）进行获取,得到3个算法的反演结果后,对各个算法的结果进行敏感性和差值分析,并将结果与同期MOD11A1地表温度产品进行对比分析。主要分析手段包括北京市不同行政区之间算法结果与温度产品的平均温度结果比较、不同地类之间算法结果与温度产品的平均温度结果比较,以及选取尺度效应较低、温度随时间变化较小的密云水库中心区域比较两者的温差。结果3个算法的反演结果总体平均温差不超过1 K,其中Cristóbal等提出的改进后单通道算法与其他两个算法的温差最小,Wang等提出的改进后单窗算法与其他两个算法的温差最大。Landsat-8地表温度反演结果普遍高于MODIS温度产品。通过选取密云水库中心区域对本研究反演结果和温度产品进行对比可以得出,3种算法结果与MODIS温度产品的总平均差值为1.373 K。结论反演结果总体上具有较理想的反演精度。Jiménez-Mu?oz提出的劈窗算法具有最好的敏感性分析结果,且与MODIS温度产品的结果最接近。Landsat-8反演结果与MODIS温度产品在总体地温分布规律上保持一致,但Landsat-8因具有更高的分辨率而能更好地分辨小地块不同地类的地温差异,在精确反演地表温度领域拥有更大的优势。      

基于MODIS和DEM的土壤有机质空间预测研究(英文)

[目的]本研究以湖南省石门县为例,采用普通克里格和基于MODIS和DEM数据的回归克里格方法,结合有限个采样数据对该区有机质进行空间预测,并进行对比分析。[方法]运用由地形参数(由DEM派生得到)、归一化植被指数(NDVI)以及由MODIS派生得到的地表温度(LST)等指标进行空间模拟,然后通过平均误差(ME)和均方根误差(RMSE)验证精度,数据的描述性统计及转换均通过软件实现。[结果]结果表明在有限个采样数据下,结合多元遥感数据的回归克里格方法优于普通克里格法,回归克里格法的平均误差和均方根误差均低于普通克里格法,相对提高值为6.03%。[结论]在低山丘陵区,运用MODIS数据及其他遥感数据对土壤有机质进行空间预测具有较好的效果。     

宁南山区土壤含水量遥感监测研究

选用2013年6~8月宁南山区Terra/MODIS地表反射率产品MOD13A2和地表温度产品MOD11A2数据,获取增强型植被指数EVI和地表温度LST。通过构建LST-EVI特征空间,得到温度、植被干旱指数TVDI反应各时段土壤含水量空间分布情况,以此来监测宁南山区土壤含水量空间分布及变化趋势。结合气象站点0~20 cm土壤湿度数据进行相关性分析,结果表明:此方法适合应用于宁南山区的土壤含水量及旱情监测。     

基于面向对象的QUICKBIRD数据和SAR数据融合的地物分类

为了实现精确植被类型信息提取,以福建省三明市将乐林场Quickbird影像和Radarsat-2全极化影像作为基础数据,探讨高空间分辨率光学遥感影像与SAR(合成孔径雷达)全极化影像融合进行地表覆盖及森林类型识别的可行性。采用面向对象多尺度分割方法对Quickbird全色与多光谱的融合影像进行处理,SAR影像采用Gram-Schmidt融合方法处理,运用处理的Quickbird与SAR的融合影像,分类提取植被的光谱、纹理和几何特征信息,建立类层次结构,并对分类结果进行比较分析。结果表明:基于对象与知识的方法对高空间分辨率影像分类取得了较好的分类效果,多源遥感数据分类的总体精度为0.903。     

运用EOS／MODIS资料对银川城市热场的遥感分析

采用一种基于MODIS遥感资料和地面自动气象站(AWS)观测数据反演地表温度(LST)的统计方法,得出银川市四季各典型月份晴空地表的热场在季节、空间上的二维分布;通过对热场强度的研究,得出银川主城区夏季存在明显"热岛"效应,冬季存在明显"冷岛"效应的初步分析结果;通过对LST与植被指数间的关系分析研究得出:银川植被生长季LST与归一化植被指数呈负相关关系,且线性关系明显,R2值可达0.7。另外,反演结果还显示了贺兰山东麓山前在夏季,存在明显的高温区,结合对植被指数的分布研究,表明这里植被少,覆盖度低,下垫面主要以砾石为主。     

复合高低空间分辨率遥感影像的云南省近十年森林扰动提取

选择云南省作为研究区域,利用2002、2013年的Landsat数据和2002-2013年的MODIS产品数据,分别构建扰动指数提取森林扰动信息。在此基础上,根据空间位置的对应关系,抽样部分区域,建立MODIS数据与Landsat数据扰动提取结果间的统计关系,将该关系外推到整个研究区域,利用FORMA数据对扰动估算结果进行精度评价。结果表明,复合高低分辨率图像校正后的MODIS扰动提取具有较高精度,与FORMA相比,平均相对误差为10.43%,近10 a云南省森林扰动主要发生在大理、丽江、玉溪等林区地带,其中2010年扰动最为剧烈。     

MODIS数据在黑龙江省农业上的应用

MODIS数据具有时间分辨率高、光谱范围广、更新频率快、数据产品多等众多优点。为充分利用MODIS数据,更好的为黑龙江省属地服务,该研究从MODIS1B数据出发,根据数据的特点逐一阐述该数据在黑龙江省农业旱情、长势、火点监测和冰雪覆盖等方面的应用优势。在介绍数据应用研究的原理和主要指标后,提出未来该数据在黑龙江省农业方面需要加强研究的方向。     

地表温度的多源遥感数据时空融合模型构建

为解决传统的遥感数据融合模型在高异质性地表区域的融合精度不高的问题,本研究在考虑地表温度的前提下构建了一种新的多源遥感数据时空融合模型.首先,为消除反演得到的可见光与红外信息出现不对等的影响,将地表测温空间尺度为综合多地表参数的数据尺度模型.然后利用低尺度低空间分辨率的转换残差模拟地表温度.由于地表温度特征复杂,构建B...