鄂南地区大气气溶胶光学厚度季节变化研究

随着社会工业化的大力发展以及自然环境逐渐恶化,大气气溶胶与气候相互关系研究已然成为当前大气科学及相关领域的热点问题。该文基于2014—2015年MODIS气溶胶反演产品,统计分析了鄂南地区气溶胶光学厚度AOD季节变化特点,有助于研究该地区的污染程度。结果表明,鄂南地区AOD高值区主要出现在荆州、武汉江夏、咸宁北部和黄石东部等地区,低值区主要为荆州西部和咸宁南部的山区。鄂南地区AOD具有鲜明的季节变化,四季平均AOD除春季很高之外其他季节都呈平稳趋势,春季是AOD值最大的一个季节,夏季次之,进入秋季显著降低,冬季更低,冬季到来年春季跳跃性增高。     

积雪参数遥感反演研究进展

积雪是地表重要自然要素,积雪参数反演研究对相关领域研究及应用具有重要意义。以当前研究成果为基础,对比分析相关积雪遥感资料优缺点,探讨利用遥感资料进行积雪反演合理性及不足。介绍当前进行积雪遥感反演遥感平台系列。探讨光学传感器及微波遥感仪器各自优缺点,强调结合光学、微波遥感仪器影像数据进行积雪反演研究重要性;重点介绍中分辨率成像光谱仪、改进型甚高分辨率辐射仪等光学传感器在积雪面积计算、雪盖制图等方面研究进展,先进微波扫描辐射仪、特定微波传感器/成像仪、多通道微波扫描辐射计等被动微波传感器在雪深计算、雪水当量估算等领域发展现状;强调主动微波遥感传感器在未来积雪遥感研究中重要性。总结并探讨当前积雪遥感研究中的问题及不足。     

植被叶面积指数遥感反演方法研究进展

叶面积指数(leaf area index,LAI)是描述植被冠层结构关键参数。本文着重介绍遥感反演植被LAI模型理论发展,以及国内外利用不同传感器数据估测LAI的研究进展。     

大气气溶胶粒子影响深对流云降水的国外最新研究进展

大气气溶胶粒子是影响云和降水的一个重要因素,国内外对此开展了大量的观测和数值模拟研究。文中回顾了近二十年来关于大气气溶胶粒子对深对流云降水影响的研究进展,尤其是近年来国外的研究进展。结果表明,深对流云对大气气溶胶粒子的响应是非线性的,可能与气溶胶粒子的谱分布、数浓度、化学组分等有关,并且在不同气象条件下,气溶胶粒子对深对流云降水产生的影响也有差别。最后结合国外研究进展,讨论了该领域未来的发展和研究方向。     

阴天条件下河北地区大气气溶胶粒子分布特征分析

利用2007年春季在河北省中南部地区2架次飞机探测资料,分析了该地区阴天情况下大气气溶胶粒子浓度和谱的分布特征。结果表明,南支槽和华北低涡天气系统下气溶胶粒子浓度随高度的增加总的趋势是减小的,但如果高空有卷层云存在时,出现随高度增加而增加的现象。逆温层底存在气溶胶和云滴的明显累积。受复杂天气系统的影响,气溶胶粒子谱由于上升气流或乱流的扰动,呈多峰型分布。     

灰霾天气气溶胶对北京市大气能见度影响贡献分析

[目的]分析灰霾夫气条件下气溶胶影响北京市大气能见度的贡献比例.[方法]针对2006年1月～2012年6月北京地区发生灰霾天气时气溶胶的光学特性观测资料进行计算和分析.[结果]近年来北京灰霾天气发生时,主要气态污染物是臭氧和氮氧化物,气溶胶散射是最主要的影响大气能见度的微观因子,水汽对大气能见度影响也明显.[结论]该研究可为灰霾天气的有效治理提供科学依据.     

半干旱地区大气水汽含量反演分析

利用SACOL站2006年7月至2007年4月的CE-318型太阳光度计晴空日观测资料及同期降水资料,研究了半干旱地区大气水汽含量及降水转化率,结果表明:半干旱地区大气水汽含量夏季最高,秋季次之,冬春季最小;四季典型晴空日大气水汽含量变化为夏季最剧烈,秋季次之,冬、春季最小;夏、冬季具有人工增雨(雪)的潜力,7月、8月、12月、2月进行人工增雨(雪)最为适宜,合理开发云水资源对后期及次年的农业生产和生活有很大影响。     

基于MODIS数据的江浙沪地区大气气溶胶光学厚度研究

大气气溶胶是影响环境和气候的重要因子,其光学厚度是表征大气浑浊度的一个重要因素。该文利用2011-2012年MODIS Level 2（MOD 04）气溶胶产品分析了江浙沪地区气溶胶光学厚度的分布和季节变化特点,结果表明江浙沪地区气溶胶光学厚度峰值出现在春夏两季,并且峰值有由春季向夏季转移的趋势。     

资源三号遥感卫星影像的生物量反演研究

研究了北京市森林生物量遥感估测模型的构建和合理性判断。建立森林生物量模型所需的各种数据,包括2012年的资源三号卫星影像数据和实测样地调查数据。采用9格法提取的遥感影像信息,其中影像的纹理因子作为建模因子之一,与光谱因子、地形因子一起与实地样地数据建立生物量模型,进行生物量反演,通过精度分析,分别建立整个北京市针叶林和阔叶林的森林生物量反演模型,其相关系数分别为0.82、0.71,拟合估测精度分别为76.75%、80.02%,为提高林业调查的效率与精度提供一种方法。     

新疆北部地区积雪信息遥感反演研究

针对不同区域归一化雪被指数值(NDSI)上下浮动的问题,提出以对积雪响应敏感的NDSI和归一化植被指数(NDVI)为特征向量构建特征空间,建立基于MODIS数据的积雪丰度反演模型——NN模型。以高分辨率的Landsat TM数据对反演结果进行精度检验,NN模型反演积雪丰度值与获取自Landsat TM数据的NDSI值的相关系数R2为0.827。结果表明,通过建立NDSI—NDVI特征空间构建积雪丰度反演模型是可行的,且精度较高。因此,该方法对于了解干旱区积雪情况、评估其对新疆农业生产发展的影响具有一定现实意义。     

土壤盐渍化遥感应用研究进展

对基于不同遥感影像数据源的盐碱地监测、盐碱地信息自动化提取方法和盐碱地监测方法等方面的研究进展进行了综述。     

基于遥感和GIS技术的水边线提取方法研究进展

海岸带是人类活动最活跃和开发利用强度最大的区域之一,快速而准确地监测海岸线的动态变化对于海岸带及近岸海域使用管理具有十分重要的意义。卫星遥感技术具有大尺度、全天候、快速、高频度动态观测和低成本等突出优势。综述了基于遥感影像和GIS技术的瞬时水边线自动提取方法的研究进展,重点介绍了阈值分割法、边缘检测法、数学形态学法、神经网络分类、小波变换法、分形理论法等方法自动提取瞬时水边线,分析了各种方法的优缺点,针对其存在的不足展望了今后的研究方向,并探讨了水边线提取技术研究在近海水产养殖增殖中的应用。     

自然保护区遥感研究进展

自然保护区在维持自然生态系统的平衡和促进经济发展中发挥着重要的作用。如何运用最新的遥感方法,开展保护区的规划、保护研究,是国内外学者共同关心的话题。从保护区植被分类及现状调查、保护区景观格局分析、保护区变化监测和保护区突发事件管理4个方面,综述了已经开展的自然保护区遥感研究的主要内容,并对研究中用到的遥感分析方法进行了总结。最后,就现有的分析方法和数据源中存在的问题,以及今后相关研究的发展方向进行了展望。     

遥感在物种多样性监测中的应用

迅速发展的遥感技术由于能够在不同时空尺度上提供物种分布变化等信息,正逐渐成为监测陆地和海洋生态系统的重要工具,在生物多样性保护领域发挥着举足轻重的作用。遥感用于监测生物多样性分为直接监测和间接监测,直接监测是利用机载或星载遥感直接对动、植物物种进行分类制图研究,间接监测主要依据生境异质性、生产力空间异质性和环境参数变化估计物种丰度和分布情况。直接监测和间接监测各有优缺点,为获取物种分布形式及变化的准确信息,应将二者有机结合,从而为设计有效的物种保护战略提供科学依据。     

基于遥感技术的江西省植被生态环境初探

应用美国国家航空航天局最新的全球植被变化数据(GIMMS),通过计算每月NDVI变化率,并对研究区进行一元线性回归模拟,分析了江西省1982～2006年的地面植被覆盖情况。结果表明:25年来,植被覆盖呈微弱减少趋势,表明江西省植被生态环境有微弱下降的趋势;从季节变化看,江西省植被覆盖在春季呈增加趋势,夏、秋、冬季均呈下降趋势,其中夏季对植被覆盖总变化量的贡献最大。     

高光谱遥感在土壤研究中的应用

在分析高光谱遥感发展历史、技术特点的基础上,总结了高光谱遥感技术在土壤研究中的主要应用领域,并列举了国内外代表性研究情况。同时,结合现有研究热点,对未来高光谱遥感在土壤研究中的应用进行了分析和展望。     

农业遥感研究进展与展望

农业遥感是遥感科学的重要分支。文章回顾了农业遥感研究的百年发展历程,认为目前遥感在农业领域的应用广度和深度都在不断扩展,农业遥感从获取传统的总产、面积、单产等要素向更多监测要素不断深入,从传统的资源、环境向植保、农学等方向不断扩展,农业遥感正逐步成为农业科学的基础关键技术。论文从农情遥感、农业灾害遥感、农业资源环境遥感等领域全面总结了近年来中国农业遥感研究取得的成就及重要成果。从农业定量遥感、无人机遥感、作物表型遥感等方面指出了农业遥感研究发展的国际前沿,分析认为,随着传感器、物联网、互联网+、大数据、人工智能等技术的发展及现代农业发展的需求,“十三五”及未来10年,国内农业遥感技术在天空地一体化的农业遥感大数据获取、人工智能与大数据等的信息智能提取和挖掘等方面发展前景巨大。     

高光谱遥感数据在植被信息提取中的应用研究

概述了高光谱的概念与高光谱遥感数据的特点,重点介绍了目前利用高光谱技术估测地表植被信息的最新研究进展,并讨论了今后植被高光谱遥感应用发展的方向和研究领域,     

农业干旱遥感监测方法及其应用的研究进展

从可见光-近红外遥感监测法、热红外监测法、可见光-近红外-热红外遥感监测法、高光谱遥感监测法、微波遥感监测法等方面对国内外农业干旱遥感监测方法及其应用的研究进展进行了综述,以期促进今后农业遥感干旱监测的深入研究。     

基于模型和遥感的水稻长势监测研究进展

水稻生长模型是集气候、土壤、品种和栽培措施等因素为一体的对水稻的物候发育、光合生产、器官建成、同化物积累与分配以及产量与品质形成等生理过程及其与环境和技术因子关系综合量化的动态数学模型,具有机理性和预测性。遥感影像的信息波段及其组合可以反射作物生长的空间信息,可实现对水稻进行长势监测和估产,具有及时性和广域性。将二者结合用于长势监测不但具有理论研究意义,而且还具有重要的应用价值。在简要概述水稻生长模型和长势遥感监测研究进展的基础上,总结了水稻生长模型和长势遥感监测相结合下水稻长势监测应用的研究进展,并提出一些今后研究设想。