MODIS和降尺度TM数据反演叶面积指数相互验证中几何处理方法的研究

提出了利用MODIS产品中的几何信息,把经过几何校正的TM数据反演叶面积指数(LAI)模拟成具有MODIS成像几何的降尺度LAI,然后与MODIS数据反演LAI进行对比验证的几何处理方法.以江西千烟洲研究区为例,采用经验公式反演TM和MODIS数据以获得两个尺度的LAI图像,分别用本文提出的新方法和传统方法进行尺度转换和对比验证.由反射率和LAI散点图得:新方法能显著提高TM降尺度图像与MODIS对应区域图像像元的对应精度.并且,新方法对大倾角观测MODIS图像与TM图像之间像元对应关系的改善更明显.因此,本文提出的几何处理方法可以建立不同尺度的遥感数据间更为准确的像元对应关系,更适用于不同尺度遥感数据反演产品的相互验证.     

基于MODIS数据的水体超分辨率制图——以丹江口水库为例

遥感数据是提取水体信息的常用数据,实际应用中,中、高分辨率空间数据能够以较高精度提取水体信息,但由于时间分辨率较低,难以有效监测水体的动态变化过程.以MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)为代表的低空间分辨率遥感数据时间分辨率高,在全球大范围快速提取水体及水体动态变化监测中具有重要意义,但是受其空间分辨率较低的限制,提取的水体信息精度不高.针对该问题,该文提出了一种针对MODIS数据的水体超分辨率制图方法.该方法首先利用MODIS数据MOD09Q1产品的1、2波段,通过线性混合像元分解,得到水体丰度图;然后利用MODIS数据MOD09A1产品的2、4波段,计算得到水体归一化指数,对水体丰度图进行后处理以减少混合像元分解误差;最后以修正后的水体丰度图为输入,建立超分辨率制图模型,从而得到最终的高空间分辨率水体分布图.将上述方法应用于丹江口水库,并与利用Landsat-8/OLI数据提取的水体分布图进行对比,结果表明,相对于传统像元尺度的水体制图结果而言,通过超分辨率制图得到的水体制图结果精度更高,不仅能够更好的保留水体空间分布特征,提取的水体面积也更加准确.基于MODIS数据利用超分辨率制图方法对丹江口水库进行水体提取,完成了2014年12个月丹江口水体面积变化图.超分辨率制图可以获得具有Landsat空间分辨率和MODIS时间分辨率的水体制图结果,实现对丹江口水库的高时空分辨率的水域变化监测.     

野外实验数据的低空间分辨率影像模拟研究

在对时间序列土地覆盖变化的研究中,常常会遇到将高空间分辨率影像和低空间分辨率影像进行时间序列的比较的情况;同样在野外调查试验或采集时常用较高空间分辨率或大比例尺的地图作为选取采样点的参考图,回到实验室后又需要将实测点的数据镶嵌到低空间分辨率遥感图像上,获取更为直观的模拟影像进行研究分析。针对这一问题,在对河北省小麦种植区进行实地试验,获取一系列实测小麦参数后,提出一种基于高空间分辨率遥感影像的小麦实测数据在低空间分辨率影像上镶嵌的模拟方法。通过利用该方法建立的像元分解模型,结合种植区实验数据,获取了基于TM影像的小麦实测数据的MODIS模拟图像。     

基于MODIS数据的生物保护区域土地覆被分类

中分辨率(250 m和500 m)MODIS数据比1 km分辨率的AVHRR具有更高的空间和光谱分辨率,在区域尺度上土地利用/覆盖得到了广泛的应用.该文主要探讨了如何在生物保护中利用MODIS数据获得区域土地覆被分类信息.采用决策树和最大似然法相结合的分类方法,对MODIS数据进行了生物保护区域土地覆被分类制图,并利用Landsat TM土地覆被制图作为参考数据对MODIS数据土地覆被制图进行了精度评价.结果表明,利用MODIS数据在区域尺度上可以获取令人满意的土地覆被分类.     

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。     

基于边缘特征的多源影像空间配准精度研究

图像配准技术是数字图像处理的关键技术之一.以甘肃省张掖市为研究区,获取ASTER与MODIS两种数据进行空间配准研究,首先以ASTER数据为基准选择同名点对MODIS数据进行空间配准,然后使用两种方式对其配准精度进行评价：第一种方法充分考虑研究区的地表覆盖特征,利用图像分割、边缘提取及图像匹配等技术,以先验知识为基础提取边缘并进行拟合分析,提出基于边缘进行空间配准精度的分析方法;第二种方法借鉴传统配准方式,选择同名点进行空间配准精度分析.研究表明,经过配准后的几何校正精度优于0.5个像元,能够满足精度要求.     

AMSR-E微波数据反演裸地地表温度算法研究

利用AMSR-E被动微波数据,以撒哈拉沙漠地区为研究对象,基于搭载在同一颗卫星上的AMSR-E传感器和MODIS传感器同步观测成像的特点,将MODIS数据反演得到的裸地地表温度产品进行尺度上推.作为AMSR-E像元尺度的地表真实温度.在分析AMSR-E不同通道微波探测值所包含的不同信息特点的基础上,选出反演裸地地表温度较为有效的探测通道,利用多元线性回归的方法,建立经尺度上推后对应AMSR-E尺度的MODIS地表温度与AMSR-E各通道亮温之间的对应关系同,从而实现利用AMSR-E被动微波数据反演裸地地表温度的算法.经验证,反演计算的裸地地表温度误差在±3 K之间.该方法不仅对时间和空间的变化有一定的适应性.而且具有一定的物理意义,演结果可以较好地反映裸地地表温度的变化情况.     

基于景观结构的遥感影像超分辨率制图

尺度问题是基于遥感信息的土地覆盖分类中的一个核心问题,利用低空间分辨率数据得到高分辨率分类结果的向下尺度转换又是其中的难点．遥感影像超分辨率制图是近年发展起来的用于分类向下尺度转换的新方法,可由低空间分辨率遥感数据得到高分辨率的硬分类结果,弥补了传统的通过混合像元分解进行向下尺度转换时不能得到亚像元具体空间位置的不足．但现有超分辨率制图方法对小斑块、具有平直边角的形状或线形地物制图能力普遍较差．文中提出一种基于景观结构的超分辨率制图方法并将其用于模拟景观和真实景观的超分辨率制图．结果显示该方法可用于大斑块、小斑块共存景观的超分辨率制图,且制图结果不确定性低,算法简单,对研究区的先验信息要求低．基于景观结构的超分辨率制图改善了现有方法,为遥感影像土地覆盖分类向下尺度转换提供了一种简易可行的新选择．     

多源多分辨率遥感影像黄海绿潮监测能力分析

绿潮遥感监测手段受时间分辨率、空间分辨率和天气等因素的限制,难以实现大规模、连续且高精度的绿潮检测,为了弥补遥感影像时间分辨率和空间分辨率低的问题,基于多源多分辨率的遥感影像,结合归一化植被指数法(NDVI)对GF-1PMS、Landsat 8和MODIS的同步影像进行绿潮监测能力分析,并在此基础上利用多源多分辨率影像对2017年绿潮爆发过程进行高时间序列的绿潮监测。结果表明,Landsat 8数据的监测结果与GF-1PMS数据相比产生了6.76%～39.66%的偏差;MODIS数据的监测结果与GF-1PMS数据相比产生了410.4%～1128.8%的偏差,主要原因是空间分辨率导致的混合像元效应。     

基于叶面积指数的荒漠草原动态监测

为监测和保护荒漠草原生态环境,以内蒙古四子王旗荒漠草原为研究区,利用MODIS LAI数据产品,对研究区2000-2016年的时间序列数据集,通过叶面积指数(LAI)的时空特征动态分析发现,植被年均LAI全年变化趋势呈正态分布,同时降水量和温度的年内变化趋势与LAI趋势相同.年际动态分析发现,2000-2016年间LAI整体上有波动且略有上升的趋势,与温度、降水等气候因子有较强的相关性,尤其是降水量对LAI起决定性作用.通过计算Slope因子,发现近十余年间,研究区约有3/4面积的Slope值大于0,偏向轻度改善的趋势,说明近十余年间研究区草场保护较好;从分布上看,研究区的叶面积指数呈现东北向西南递增的现象.     

积雪和植被高程分布的相关性——以羊八井流域为例

基于2003—2008年空间分辨率500m的MOD IS雪产品和植被产品数据提取了拉萨河羊八井流域(2665km2)的积雪-高程和植被-高程曲线.研究发现,在积雪植被敏感变化带[4800m,6000m]内,随着高程增加,积雪覆盖率呈非线性的"S"型递增趋势,植被变化则呈现反向的"S"型曲线,并且两者斜率变化的拐点分别位于相邻的高程带内[5600m,5800m]和[5400m,5600m].这一现象进一步验证了中尺度(100m—10km)积雪和植被的密切相关性,表明积雪-高程和植被-高程关系可以互为指示作用.     

Dynamic Drought Monitoring in Guangxi Using Revised Temperature Vegetation Dryness Index

Moderate resolution imaging spectroradiometer （MODIS） data are very suitable for vast extent, long term and dynamic drought monitoring for its high temporal resolution, high spectral resolution and moderate spatial resolution. The composite Enhanced Vegetation Index （EVI） and composite land surface temperature （Ts） obtained from MODIS data MOD11A2 and MOD13A2 were used to construct the EVI-Ts space. And Temperature Vegetation Dryness Index （TVDI） was calculated to evaluate the agriculture drought in Guangxi province, China in October of 2006. The results showed that the drought area in Guangxi was evidently increasing and continuously deteriorating from the middle of September to the middle of November. The TVDI, coming from the EVI-Ts space, could effectively indicate the spatial distribution and temporal evolution of drought, so that it could provide a strong technical support for the forecasting agricultural drought in south China.     

Improving wavelet reconstruction algorithm to achieve comprehensive application of thermal infrared remote sensing data from TM and MODIS

According to the data characteristics of Landsat thematic mapper(TM) and MODIS,a new fusion algorithm about thermal infrared data has been proposed in the article based on improving wavelet reconstruction.Under the domain of neighborhood wavelet reconstruction,data of TM and MODIS are divided into three layers using wavelet decomposition.The texture infonnation of TM data is retained by fusing high-frequency information.The neighborhood correction coefficient method(NCCM) is set up based on the search neighborhood of a certain size to fuse low-frequency information.Thermal infrared value of MODIS data is reduced to the space value of TM data by applying NCCM.The data with high spectrum,high spatial and high temporal resolution,are obtained through the algorithm in the paper.Verification results show that the texture information of TM data and high spectral information of MODIS data could be preserved well by the fusion algorithm.This article could provide technical support for high precision and fast extraction of the surface environment parameters.     

ASTER高光谱影像在地面人工建筑物信息提取中的应用

ASTER(高级空间热辐射热反射探测仪)是高光谱遥感影像时代到来的标志,高光谱遥感与一般遥感影像相比能为对地观测提供更高质量的信息源.以福州市的一景ASTER影像数据进行主成分分析及波段运算,然后进行非监督自动分类,结果表明能较好地提取地面的人工建筑物信息.该结果可服务于城市规划和城市环境评价中.     

2000—2019年东北三省气溶胶光学厚度的时空分布特征

利用MODIS高时空分辨率(日; 1 km×1 km)气溶胶光学厚度新产品MCD19A2, 研究东北三省2000—2019年气溶胶光学厚度(AOD)的时空分布特征。结果显示, 东北三省近20年来AOD变化不大, 均值为0.23。2003年, 春旱、扬沙和农田秸秆燃烧导致AOD最高(0.38)。AOD从南往北呈递减趋势, 总体上辽宁省>吉林省>黑龙江省。AOD高值区集中在辽中南城市群等人口密集的工业发达地区, 低值区分布在大兴安岭、小兴安岭和长白山脉等山区。AOD具有季节分布特征, 春夏季高, 秋冬季低。研究结果可为气溶胶对大气辐射收支平衡影响的研究以及模拟颗粒物浓度提供基础。     

Spatial and temporal variations of forest LAI in China during 2000–2010

Forests are crucial terrestrial ecosystems.Their leaf area index (LAI) is a key parameter determining the exchange of matter and energy between the atmosphere and the ground surface.In this study,MOD 09A1 and MCD 43A1 data were input into an inversion model based on the 4-scale geometric optical model to retrieve 8-d 500 m LAI products in China during the period 2000 to 2010.The resulting LAI product was validated using LAI measured in 6 typical areas.The spatial and temporal variations of forest LAI and its relationships with temperature and precipitation were analyzed.The results show that the accuracy of the 500 m LAI product was above 70% in the 6 typical areas,indicating the reliability of this product.From 2000 to 2010,forest LAI in northeast,north,and south central China showed increasing trends.However,forest LAI in southeast and parts of southwest China showed downward trends,mainly because of the significant decrease observed during the period 2008 to 2010.Annual mean forest LAI positively correlated with annual mean temperature (AMT) in northeastern China and negatively correlated with AMT in southwest China.It had positive correlations with annual total precipitation in central south and north China.The abnormal climate conditions in 2001 and 2009 caused forest LAI to be obviously lower than normal in regions south of the Qinling Mountains and Huaihe River.Annual mean LAI decreased by more than 1.0 in some areas.     

北疆地区不同草地类型MODIS植被指数变化动态及其与气候因子的关系

利用新一代卫星遥感数据TERRA/MODIS,结合地面20个气象台站提供的数据,以北疆地区为研究区域,分析了温性草原、低地草甸、山地草甸、温性草甸草原、温性荒漠草原和温性荒漠6种代表性草地植被指数的时空变化特征.以2004,2005年4～10月的月度变化为例,研究了不同草地类型在各个生长阶段植被指数的变化和草地的生长状况.研究结果表明,EVI对植被变化的敏感性要强于NDVI的,但是在植被生长状况较好的草地,NDVI比EVI更稳定.植被盖度比较好的草地类型(如温性草甸草原、山地草甸)的植被指数与温度和降水都表现出很强的相关性,但植被稀疏的草地(如温性荒漠、温性荒漠草原)的植被指数与温度的相关性比较弱,与降水的关系更弱.