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青海省干旱预警服务系统设计与建立 总被引:7,自引:1,他引:7
在阐述青海省干旱概念、类型、成因与评估指标的基础上,确定了旱情监测区域。以地面常规监测、气候监测和空间遥感监测相结合为基础,设计和建立了"监测—评估—预测、预警"信息业务系统,可为研究干旱发生规律,及时监测和预测干旱的发生,评估干旱程度以及制定防灾、减灾、救灾提供科学依据。 相似文献
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基于EOS/MODIS的亚像元火情监测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
利用对比监测卫星(Earth Observing Satellites,EOS)和中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)资料多波段和多空间分辨率的优势,研究了在混和像元中分解出亚像元火点,建立不同红外波段混和像元二元非线性方程表达式,利用牛顿迭代法求解亚像元火点的面积和亮度温度.通过对2002-2004年的我国西北地区典型火情进行估算,可以认为,该方法为小火点和扑灭后的余火估算提供了一种有效的途径. 相似文献
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基于环境减灾卫星数据的青海湖面积动态 总被引:3,自引:0,他引:3
遥感(RS)和地理信息系统(GIS)是我国大型湖泊、水库水体面积监测中不可或缺的重要手段。本研究在论述我国自主研发的环境减灾卫星CCD数据特征的基础上,利用多波段和单波段相结合的方法,构建了基于环境减灾卫星的水体识别模式,并根据该模式提取了青海湖自2008年9月以来至2011年每年4至11月期间的水体面积。结果表明,1)2008―2011年,青海湖面积呈持续增大趋势,且2008―2010年增幅较小,而2011年青海湖面积增幅显著;2)2009―2011年,青海湖面积呈现有规律的季节波动,但2011年各季节面积均高于前3年同期;3)2008―2010年青海湖自9月开始至封冻前,面积逐月减小,且2009―2010年青海湖面积均在9月达到最大值;2011年与前3年相比,青海湖面积除7月与2010年同期大致相当外,其余各月面积明显偏大,且湖面至10月才达到最大值;4)2008-2011年的10月,青海湖面积变化较明显的区域位于青海湖的东岸和西岸,湖岸线分别向东、向西推进了130~630和100~600 m,东岸沙岛湖季节性与青海湖连通;5)青海湖面积持续增大的主要原因有3个方面,近年来青海湖流域气候呈现暖湿化趋势;青海湖周边河流的入湖径流量增加;青海湖周边人类生产活动趋缓。 相似文献
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青海省草场火情卫星遥感监测的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
本文以玉树州囊谦县发生的火灾为例,利用卫星遥感技术对草场火情进行了监测,对火点的识别、火区的定位和过火面积进行了估算,火区的定位和过火面积的估算与实际调查情况基本一致。 相似文献
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雪灾是制约牧区草地畜牧业持续发展的主要气象灾害之一。利用研究区1995-1996年、2000-2001年、2005-2006年10月到次年3月共3个积雪季的SSM/I日亮温数据和79个气象台站对应的地面实测雪深值,反演了青藏高原东部的雪深模型,估算了积雪分布面积和积雪深度。研究结果表明:3个积雪季的月、旬积雪面积都是先增加,在12月到次年1月达到最大值,然后减少;各积雪季雪深以<5 cm为主,10月、次年2月和3月期间基本上没有>10 cm以上的积雪;从3个积雪季的旬雪深数据来看,各旬3个级别的雪深面积变化基本上都遵循了先增大后减小的趋势,其中雪深<5 cm的积雪面积变化最大,>10 cm的积雪面积变化最小;3个积雪季510 cm的积雪主要分布在青南的玉树、果洛州。 相似文献
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基于温度植被旱情指数的青海高寒区干旱遥感动态监测研究 总被引:2,自引:1,他引:1
利用MODIS资料提取的归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts),构建NDVI-Ts特征空间,依据该特征空间设计的温度植被旱情指数作为旱情指标,对青海省东部浅山农业区2004年7月上旬的旱情进行了动态监测,同时利用各气象台站实测的地面数据进行了验证,结果表明利用温度植被旱情指数(TVDI)法对青海高寒区进行干旱动态监测是可行的。 相似文献
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冬小麦叶片叶绿素相对含量遥感估算模型研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在分析前人对叶绿素含量监测方法不足的基础上,利用TM(Thematic Mapper)遥感影像探讨了估算冬小麦不同生育期叶片叶绿素相对含量的可行性。并基于遥感变量与地面实测叶绿素相对含量的相关关系分析结果,建立了冬小麦在拔节期和孕穗期叶片叶绿素相对含量的遥感定量估算模型,为利用遥感技术进行冬小麦的长势监测提供了依据。 相似文献
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积雪被动微波遥感研究进展与前景展望 总被引:1,自引:0,他引:1
被动微波遥感可用于进行全天候的积雪监测。概述了国内外近年来积雪被动微波遥感研究进展,比较了常用的被动微波传感器SMMR(Scanning Multichannel Microwave Radiometer)、SSM/I(Special Sensor Microwave/Imager)、AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System)和MWRI(Microwave Radiation Imager)的参数特征,指出目前积雪被动微波遥感研究中存在的问题:1)干雪和湿雪的判别阈值受多种因素的影响,仍难以确定;2)各气象台站的实测雪深值缺乏代表性;3)分辨率不高,无法监测浅雪区信息等问题;4)容易造成积雪范围估计过大、雪深过深等问题。另外,雪的密度、粒径、降水、寒漠、植被、冻土等因素都在一定程度上影响了反演结果的精度。并对积雪被动微波遥感的应用前景提出了展望:1)在积雪遥感业务监测中,对可见光和被动微波数据进行融合,可充分发挥二者的优势;2)遥感和地理信息系统的结合,可以提高积雪遥感监测的精度和应用范围;3)随着积雪模型算法的进一步完善以及更高空间分辨率的AMSR-E和我国FY3卫星的被动微波数据MWRI的应用, 被动微波遥感必将成为积雪监测的重要手段。4)被动微波遥感与可见光MODIS的积雪监测范围较为一致, 当由于云的影响而无法得到满意的可见光影像时, 则被动微波遥感就可发挥替代作用。5)被动微波遥感在积雪业务监测中还存在较多的问题, 持续不断的地面监测和算法改进及验证是完善这项技术的重要保证。 相似文献
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