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.     

利用组合水体指数(NCIWI)提取水体信息研究

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,利用改进的归一化植被指数(MNDVI)和近红外波段6组合,构建了新型组合水体指数NCIWI(new combined index for water body identification),明显增强了水体与植被、土壤、城镇等其他信息的区分度,能够有效提取水体信息。应用2015年的MODIS数据在巢湖地区的水体信息遥感监测实验表明,NCIWI水体识别效果优于其他水体指数模型。     

基于MODIS EVI的内蒙古草地多源信息综合分类研究

利用遥感数据与非遥感数据相结合的方法对内蒙古草地进行分类研究.以MODIS EVI(MODIS增强型植被指数)数据为基础,计算得到MODIS EVI月度数据,分剐取其一、二、三主成分作为分类的前3个参数;引入研究区域同期的气温、降水、生物温度及DEM(数字高程)数据,通过克里金插值、主成分变换、重采样等方法确定分类的第4、第5个参数.在此基础上,应用ISODATA技术对草地进行分类.结果表明,该分类结果能够提供比AVHRR NDVI(AVHRR归一化植被指数)和MODIS NDVI(MODIS归一化植被指数)更丰富的分类信息,可以清晰识别到5大草地类,对草甸草原、典型草原和荒漠草原可以进一步识别到草地亚类.因此,MODIS EVI数据与非遥感数据结合的多源信息综合分类能提高草地分类的精度.     

火烧迹地遥感指数与地表温度空间差异性

以2003年根河和金河林业局森林火灾火烧迹地作为研究区,以2000年、2004年的landsat影像为数据源,运用辐射传输方程反演地表温度,提取影像12种常见的遥感指数。分析火烧强度与地表温度的关系、不同遥感指数对地表温度的解释效果以及不同尺度下遥感指数与地表温度的空间差异性,建立遥感指数和地表温度的最小二乘拟合模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)。结果表明:(1)火烧迹地的火烧强度对地表温度具有明显的解释效应,重度火烧具有较强的热聚集效应;(2)火烧迹地地表温度的解释因素主要为下垫面状况的因素,从12种宽带波段遥感指数对地表温度的解释模型中,发现差分归一化火烧指数(IDNBR)、归一化不透水面指数(INDIS)、植被归一化水体指数(IVNDW)、归一化植被指数(INDV)、绿度总和指数(ISG)、改进型归一化水体指数(IMNDW)等6种指数对地表温度的解释效应更好;(3)不同尺度下,地表温度与遥感指数具有空间差异性,不同指数空间相关性随尺度增大而减弱。(4)在解释地表温度模型选择上,局部回归GWR模型比全局回归OLS模型的回归结果好。     

基于Landsat 8卫星影像的南昌城市热岛效应研究

以2014年10月8日的Landsat 8 OLI/TIRS卫星数据作为主数据源,利用ENVI 5.1软件平台,对南昌市城市热岛效应进行了研究。根据大气校正法反演南昌市地表温度,并对其归一化得到南昌热岛强度分级图。在此基础上,对南昌城市热岛效应与归一化植被指数(NDVI)、改进的归一化水体指数(MNDWI)、裸土指数(BSI)、归一化差值裸地与建筑用地指数(NDBBI)进行统计分析,得到地表温度与4种指数间的定量关系。结果表明:(1)南昌市热岛效应明显,热岛强度由城区中心向近郊、远郊逐渐降低;(2)地表温度与NDVI呈负相关;(3)地表温度与MNDWI呈负相关;(4)地表温度与BSI呈正相关;(5)地表温度与NDBBI呈正相关。由此可知,增加城市植被覆盖率、扩大城市水域,同时合理利用城市裸地和布局城市建筑用地,可以缓解城市热岛效应。     

基于Landsat 8卫星影像的南昌城市热岛效应研究

以2014年10月8日的Landsat 8 OLI/TIRS卫星数据作为主数据源,利用ENVI 5.1软件平台,对南昌市城市热岛效应进行了研究。根据大气校正法反演南昌市地表温度,并对其归一化得到南昌热岛强度分级图。在此基础上,对南昌城市热岛效应与归一化植被指数(NDVI)、改进的归一化水体指数(MNDWI)、裸土指数(BSI)、归一化差值裸地与建筑用地指数(NDBBI)进行统计分析,得到地表温度与4种指数间的定量关系。结果表明:(1)南昌市热岛效应明显,热岛强度由城区中心向近郊、远郊逐渐降低;(2)地表温度与NDVI呈负相关;(3)地表温度与MNDWI呈负相关;(4)地表温度与BSI呈正相关;(5)地表温度与NDBBI呈正相关。由此可知,增加城市植被覆盖率、扩大城市水域,同时合理利用城市裸地和布局城市建筑用地,可以缓解城市热岛效应。     

河南省夏玉米区域化苗情长势遥感指标研究

通过野外样点布设获取农学参数叶面积指数等,将河南省分为4个遥感生态区,经过数理统计分析,获得分区域的夏玉米叶面积指数指标;在MODIS遥感数据的基础上获取和观测时间一致的遥感参数,进行叶面积指数和归一化植被指数(NDVI)的相关分析.结果显示,NDVI和叶面积指数显著相关,则建立回归方程通过农学参数指标确定遥感指标,对处于不同发育期的不同区域采用不同指标划分夏玉米苗情等级,提高了监测精度.     

1990—2019年达里诺尔湖水体面积变化遥感监测

以Landsat遥感数据资料为基础,采用归一化差分水体指数（NDWI）对达里诺尔湖水体进行识别和提取,使该区域形成长时间监测,研究1990—2019年达里诺尔湖的时空变化,并通过气象数据探讨水体面积与气候变化的关系。结果表明,达里诺尔湖1990—2019年水体面积呈波浪式变化,整体呈下降趋势,自2000年后,达里诺尔湖水体面积逐渐减少,20年间共减少41.82 km²;在湖体东北方向减少幅度最大,共减少19.89 km²。达里诺尔湖水体面积与降水量呈正相关,与气温呈负相关。     

基于MERIS遥感图像的太湖叶绿素浓度反演

以太湖为试验区,基于MERIS遥感图像数据以及同步实测的太湖水质参数数据,应用归一化叶绿素指数算法(NDCI),对太湖水体叶绿素a浓度进行反演,得到了太湖区域的水体叶绿素a反演结果,并对反演结果进行了验证和分析。结果表明:归一化叶绿素指数反演算法能够精确地反演太湖区域的叶绿素a浓度值,模型的决定系数(R2)为0.881 2,反演精度优于传统经验统计模型,可为今后更精确地反演内陆水体的叶绿素a浓度提供参考依据。     

杭州村镇下垫面遥感指数与地表温度的相关性

  目的  分析不同类型村镇下垫面特征与地表温度(LST)的相关关系,对明晰村镇热环境的影响规律具有重要意义。  方法  利用单通道算法反演村镇的下垫面温度,针对遥感数据不同波段的特性计算了归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、不透水面信息指数(NDISI)、归一化水汽指数(NDMI)和改进型归一化差异水体指数(MNDWI)。基于杭州市夏、冬两季的地表温度及遥感指数计算结果,统计分析不同类型村镇下垫面两者间的线性相关性。  结果  地表温度与NDVI呈显著负相关,与NDBI呈显著正相关,与NDMI呈显著负相关。NDMI和NDBI对地表温度的影响大于NDVI,NDISI和MNDWI对地表温度的影响则相对更小;冬季地表温度与遥感指数的相关性弱于夏季。  结论  降低建筑密度,提高下垫面湿度和植被覆盖度都有利于降低村镇夏季地表温度,优化村镇热环境。图7表2参27