沙河流域地表通量的定量遥感估算

地表通量遥感估算对植物长势监测、灾害监测和地区能量水循环研究具有重要的现实意义.本文选取北京市沙河流域2002-10-16和2003-04-07LandSat TM影像反演研究区春秋季地表特征参数和地表通量,结合地面观测资料,利用二层遥感模型对该地区的植被、土壤地表通量分别进行了遥感估算.结果表明,研究区地表能量平衡各分量具有明显的时空特征.春、秋季晴日植被通量和土壤通量的估算结果空间分布态势保持一致,植被通量略大于土壤分量,土壤通量的空间分异性更明显.     

基于EOS/MODIS数据的土壤水分遥感监测方法

美国国家航空航天局(NASA)自1991年开始实施对地观测系统(EOS)计划以来,EOS/MODIS传感器的高时间分辨率、高光谱分辨率、适中的空间分辨率等特点使其在干旱监测中具有突出的优势.纵观近年来国内外基于EOS/MODIS资料遥感监测土壤水分的理论、方法的发展和应用特点,可以分为5类:①基于植被指数类的遥感干旱监测方法,如简单植被指数、比值植被指数、归一化植被指数、增强植被指数、归一化水分指数法、距平植被指数等;②基于红外的遥感干旱监测方法,如垂直干旱指数法、修正的垂直干旱指数法等;③基于地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,如热惯量法、条件温度指数、归一化差值温度指数、表观热惯量植被干旱指数等;④基于植被指数和温度的遥感干旱监测方法,如条件植被温度指数、植被温度梯形指数、温度植被干旱指数模型等;⑤基于植被与土壤的遥感监测方法,如地表含水量指数作物缺水指数法等.重点介绍了目前生物、物理意义较明显,比较成熟和广泛应用的基于可见光与热红外波段的改进型垂直干旱指数法(MPDI)、作物缺水指数法(CWSI)、地表含水量指数法(SWCI)、热惯量法(ATI)等;对各种遥感监测土壤水分方法的优缺点做出评价;指出利用高分辨率卫星资料(如EOS/MODIS和中国发射的风云三号极轨气象卫星250 m分辨率资料)进行农业干旱监测研究将成为主要的研究方向,"土壤-作物-大气"多圈层立体监测、多学科的融合将是解决提高旱情定量化监测精度、使之实用化和业务化的必由之路:最后,展望了遥感监测土壤水分的发展前景.     

基于Landsat TM影像的陆面参数反演综合研究

本文在借助很少辅助数据的情况下,开展了利用Landsat5 TM遥感影像提取南京地区的植被指数、土地覆盖、反照率、叶面积指数、植被覆盖度和陆面温度等6种陆面参数的研究,获得了南京地区地表特征的空间差异状况。这项工作不仅为南京地区的陆面过程及大气边界层研究提供了必要的地表参数,而且对于中小尺度陆面过程研究中地表特征数据获取具有一定的参考意义。     

基于植被指数和地表温度的干旱监测方法的对比分析

以陕西省关中平原和渭北旱塬为研究区域,应用1999-2005年每年5月上旬的AVHRR卫星遥感数据,对比分析了基于归一化植被指数(NDVI)和地表温度的几种干旱监测方法:包括条件植被指数(VCI)、条件温度指数(TCI)、距平植被指数(AVI)和条件植被温度指数(VTCI)等,研究了VTCI与其他干旱监测方法的优缺点及其在研究区域的适用性.从研究区域旱情分布来看,VCI的干旱监测结果不符合研究区域干旱的分布规律.从监测结果的影像纹理特征来看,VTCI和AVI可能适合于研究区域的旱情监测.通过进一步对比分析遥感干旱监测结果与累计降水量的监测结果,得出了VTCI更适合于研究区域的干旱监测.     

福建省平潭岛植被覆盖变化及其对地表温度影响的定量研究

以福建省平潭岛为例,利用1990-2013年3期Landsat卫星遥感影像,基于归一化植被指数提取植被覆盖度,利用Qin单窗算法定量反演地表温度.对不同年份的植被覆盖与地表温度的空间变化特征及两者相关性进行分析,以揭示热环境效应的内在机制.研究结果表明:植被覆盖度与地表温度呈较显著负相关,植被覆盖每增加10%,最大可使归一化地表温度降低0.049.2002-2013较1990-2002年时间段的植被覆盖与地表温度变化幅度大.同时,对1990-2013年的植被覆盖变化值与归一化地表温度变化值进行相关性分析,发现变化值之间也具有较显著的相关性,且其相关性为0.513.     

条件植被温度指数在华北平原干旱监测中的应用

以华北平原部分地区为研究区域,应用MODIS多时段卫星遥感数据进行了归一化植被指数和地表温度的计算和反演,应用条件植被温度指数对研究区域2003-2006年每年5月上旬的干旱进行了监测.以监测结果为基础,在时间和空间分布上分析了研究区域的旱情.应用降水量数据和土壤表层含水量数据对干旱监测结果进行了验证,结果表明VTCI与最近1个月的降水量具有显著的线性相关性,VTCI与土壤表层含水量有较好的线性相关性,验证了VTCI是一种近实时的干旱监测方法.     

地表参量反演与遗传自组织神经元网络联合估算子像元地表温度

在热红外遥感成像模拟中,高空间分辨率的地表温度场景可以由中、低分辨率的热红外遥感数据估算得出。基于可见光 近红外数据反演的若干地表参量和低分辨率的地表温度数据,在二者间引入遗传自组织神经元网络,建立非线性像元分解方法,最终获得高空间分辨率的地表温度场景。利用ASTER卫星产品数据对该方法进行了验证,结果表明： 对于无法直接进行高分辨率地表温度反演,或缺少大量地表先验知识情况下,该方法只需利用两组遥感数据即可估算出不同地表覆盖下子像元地表温度,方法简便易行,精度较高,为快速模拟和估算高分辨率地表温度分布提供了一条新途径。最后对方法的估算精度、适用性及应用前景进行了探讨。     

蒸散发遥感估算方法的研究进展

传统的估算蒸散发的方法虽然能够获取相对准确的均匀下垫面的蒸散发,但大多局限于点或田间尺度,难以反映蒸散发的空间异质性.遥感作为一种高效的空间信息获取和处理手段,被认为是估算陆面蒸散发的有效途径.近30多年来,随着技术的进步,发展了从简单的经验公式到结合陆面过程模型的陆面数据同化系统等基于遥感数据估算蒸散发的方法.本文总结了遥感估算地表蒸散发各种方法的输入数据、假设、原理、优缺点,并概括了遥感估算陆面蒸散发存在的主要问题和发展趋势.     

基于遥感和GIS的日最高最低气温估算

气温是气象要素的重要组成部分,广泛用于全球气候变化、资源环境分析及灾害预警等多个领域.随着卫星遥感技术的发展,气温的估算趋向于遥感或遥感和GIS结合的方法.本文以浙江省为研究区域,利用了36个站点2013年逐日每10min一次的自动气象站气温观测数据和MODIS地表温度及其他参数产品,选用多元线性回归(自变量为地表温度、归一化植被指数、地表反照率、经度、纬度和高程)、温度植被指数以及多元线性回归插值方法进行气温估算,建立了研究区日最高气温最低气温估算模型,并比较了几种气温估算方法在研究区的适用性.结果表明:3种方法最高气温估算的决定系数(R~2)分别为0.96、0.91、0.97,均方根误差(R_(MSE))分别为1.84、2.75、1.49℃;多元线性回归和多元线性回归插值法最低气温估算的R~2分别为0.87、0.91,R_(MSE)分别为3.33、2.93℃,两者均为多元线性回归插值法得到的结果最好.空间分布结果显示,多元线性回归插值法能很好地反映由地形不同所带来的细节差异.     

基于陆面过程模式的热红外卫星遥感影像模拟

遥感服务于气象、气候领域的一个关键环节就是建立地表过程模式与遥感数据之间的联系,利用过程模式的可靠输出参数来模拟卫星影像,并与真实的观测数据进行对比.本文建立了一个以通用陆面过程模式(CLM)相关参数为地表输入信息,以再分析大气廓线为大气输入信息的卫星影像模拟系统,以期通过模拟数据与真实卫星数据的比较,为模式背景场、强迫场的修订及预报精度的提高服务.模拟结果表明,对于由植被和土壤等组成的自然地表,模拟的热红外卫星信号主要取决于过程模式输出的地表温度,模拟的地表方向性辐射温度与模拟的大气层顶部表观辐射温度相关性高达0.99.模拟到的表观辐射温度与AVHRR影像对应的辐射温度差异比较大,最大值超过30 K,大多数像元温差分布在-20～20 K之间.温差在高海拔地区普遍比较大,这可能是由于CLM对高海拔地区的温度估计偏低导致的.     

机载热红外相机应用于农业干旱监测的实验研究

机载热红外遥感技术为农业干旱监测提供了新的技术手段,对其开展实验研究具有现实意义.本文以红外多角度相机(multi-angular infrared camera,MAIC)获取的高分辨率热红外遥感图像为基本数据源,选取高分一号(GF-1)遥感图像为辅助数据,基于归一化差值植被指数(NDVI)-地表温度(Ts)特征空间计算实验研究区的温度-植被指数(TVDI)值,并据此得到了研究区干旱分级结果;最后利用野外同步测定的土壤水分数据,对遥感反演结果进行验证和精度分析,探寻机载红外相机在农业干旱监测方面的应用潜力.结果表明:(1)利用机载MAIC热红外数据和GF-1数据可以反演地表温度、植被指数等地表参量,进而可以构建NDVI-Ts特征空间;在该二维特征空间中,该研究区的图像像元集聚为三角形形态,可以较好地刻画研究区不同地表覆盖类型的干湿状况;(2)利用该研究区NDVI-Ts特征空间计算得到的TVDI值与地表土壤水分呈显著负相关;TVDI值与实测地表土壤水分线性回归分析结果相关性较高,R2约为0.389 1;(3)干旱等级表达了土壤水分对农作物生长状态的胁迫作用,可以较好地显示农业干旱特征.与星载红外遥感数据相比,机载红外相机获取的数据具有较高灵活性,更利于干旱区域的机动监测.本文研究表明机载MAIC数据在干旱监测方面具有较大的应用前景.     

基于植被指数的天津地区热环境危急状况分析

选取天津地区2009年和2013年Landsat遥感影像,反演地表温度和归一化植被指数,定量分析研究区地表温度和植被覆盖状况,并在此基础上计算、分类环境临界指数,以研究基于植被指数的热环境状况的时空分布特征.结果表明:地表温度与归一化植被指数NDVI整体分布趋势相反,从2009—2013年,地表温度显著上升,植被覆盖状况降低;研究区热环境危急区面积不断增加,中心城区热环境危急性处于紧急状态,近郊热环境危急状态变化明显;热环境危急区内,各危急状态类型的面积比例大小依次为紧急状态严重状态警戒状态.     

利用卫星遥感资料对中国地表植被及荒漠化时空演变和分布的研究

利用1982～1999年NOAA-AVHRR卫星遥感数据,通过对归一化的植被指数进行自然正交分解,反演获得了我国18年来地表植被覆盖的分布及其时空变化状况,发现这一期间我国大部分地区地表植被覆盖状况明显退化,分析得出气候因素不是造成我国地表植被覆盖状况变化的主要原因,人为因素的影响更为重要.     

植被指数空间数据库的建立及应用

借助GIS对图形(影像)、属性、时态数据存储、查询、分析以及管理的强大功能,对利用陕西省2003年全年的MODIS数据生成的不同时相的归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值\环境植被指数(DVI\EVI)等多种植被指数,及其对应的MOIDS影像和空间位置(地图)数据进行存储,将必要的植被指数分析方法和分析模型整合到该GIS空间数据库之中,达到数据、方法、模型在基于GIS植被指数空间数据库中的集成与统一,以实现基于时相和波谱信息MO-DIS、ETM影像数据的显示、查询、分析、管理等功能。实践证明,在GIS空间数据库中将时相、波谱和空间位置信息应用到遥感影像植被信息的提取中,从分析遥感影像的植被指数空间信息出发,能够较好地实现对植被指数信息的认识,为研究不同地区的植被分类、农作物长势监测及地表植被变化等方面提供分析依据。     

城市热岛研究中地表温度与植被丰度的耦合关系

城市热岛遥感研究传统上应用归一化植被指数(Norm alized D ifference Vegetation Index,NDVI)作为植被丰度(vegetation abundance)的指示,并用于耦合地表温度与植被之间的关系.文章探讨了运用光谱混合模型获得的植被比例(vegetation fraction)作为植被丰度指标的一种选择,以2000年9月14日获得的122/44景ETM 截取的广州市海珠区作为验证影像,运用最小二乘法将变换的影像分解成三个分维影像,即绿色植被、非渗透性表面和水体.结合最大似然分类和决策树算法的混合分类处理,将比例影像进行土地覆盖分类.结果表明,地表温度与分解的植被比例的负相关关系比地表温度与NDVI的负相关关系要高出几分.由此说明,地表温度结构的空间变异无疑与归一化植被指数和植被比例相关,不同土地覆盖类型的热辐射与植被动态的相互影响导致地表温度在光谱辐射率和结构上的变化,这些变化在别的影像中也有表现,这是城市热岛空间格局形成的原因.     

环境减灾卫星热红外数据的地表温度反演及LST分布分析——以北京市城八区为例

环境减灾卫星是我国第一个专门用于环境与灾害监测预报的小卫星星座,本文基于该卫星热红外数据,采用Jimenez-Munoz和JoseA.Sobrino提出的普适性单通道算法,反演2009年7月2日北京市区的地表温度,并将反演结果和当天的MODIS地表温度产品进行比较,初步认为HJ-1B热红外数据地表温度反演结果较好.最后依据反演得到的地表温度分布图,以及实测气温数据对北京市区的地表温度空间分布进行了简单分析,不同的地表类型温度相差较大,部分受水体、植被影响的区域也呈现低温区,市区建筑密集区属于高温区,机场温度明显高于周围区域,气温与地温呈现相同的趋势.     

基于TVDI模型的关中地区春旱时空动态监测

利用中分辨率成像光谱仪MODIS产品MOD13A2和MOD11A2获取归一化植被指数NDVI和地表温度T_s,构建T_s-NDVI特征空间,依据该特征空间拟合的干湿边方程计算温度植被干旱指数(TVDI)作为反映旱情的指标,监测关中地区2013年2-5月每16 d的干旱状况,并利用区域内气象站点数据进行验证.结果表明,利用MOD11A2数据反演的T_s与实测对比平均误差为0.258℃,反演结果能够代替实际T_s参与计算.利用该地区实测的10、20 cm土壤湿度数据与遥感反演的TVDI值进行线性拟合,发现TVDI与20 cm土壤湿度相关性更高,表明TVDI更能反映和指示距地表20 cm的土壤水分状况.关中地区春旱最严重出现在3、4月份,旱情主要以中旱为主;渭河平原整体干旱情况比南部秦岭地区严重,尤其是关中东北部渭南和咸阳部分地区旱情较为严重,南部秦岭山地以湿润和正常为主.旱情整体呈现东北较重,西南较轻的分布.从监测结果看,TVDI能够较好地反映关中地区春季的实际旱情,适用于关中地区春季的旱情动态监测.     

地形调节植被指数构建及在植被覆盖度遥感监测中的应用

提出一种无需异源数据支持就能有效消除山区地形影响的地形调节植被指数(TAVI).以Landsat TM影像为数据源,采用TAVI进行复杂地形山区植被覆盖度遥感监测;并选择典型样区进行植被指数与太阳入射角余弦值cosi回归分析、比较,定量验证地形调节植被指数抗地形影响的效果.结果表明,TAVI与cosi一元线性回归方程斜率仅为0.01,相关系数只有0.01,TAVI获得预期的抗地形影响的效果;利用TAVI反演的植被覆盖度空间分布呈面状展开,没有出现地形纹理状的分布形态,获得了满意的抗地形影响的效果.     

典型植被指数与地表温度空间特征分析——以桂林市为例

以桂林市为研究区,利用TM卫星影像数据提取3种典型植被指数(NDVI、RVI、TNDVI),并反演研究区的地表温度(LST);从不同土地利用类型和城市空间上分析各个参数的统计学特征,同时定量分析植被指数与地表温度之间的线性关系。研究结果表明:在整个区域上,以林地和农田地物为主体的城市郊区具有较高的植被指数值,不透水层比例大的城市建成区则具有较高的地表温度。另外,典型植被指数与地表温度相关性分析揭示,各植被指数与地表温度都呈较显著的线性负相关。相对于城市郊区,下垫面性质改变与植被覆盖密度偏低是导致城市建成区"热岛效应"形成的重要原因。     

基于RS的陆面温度反演研究进展

陆面温度(LST)是研究地表和大气之间物质交换和能量交换的重要参数,利用遥感方法反演陆面温度已经成为重要的获取陆面温度的途径.回顾了热红外遥感研究,阐述了地表温度反演原理,比较了2种主要的地表温度反演方法,并重点对针对Landsat TM数据的3种温度反演算法进行了对比.利用遥感研究地表温度将向着精确化的方向发展,如何利用反演出的精确地表温度将是更加重要的工作.