基于地表温度和植被指数的黑龙江省旱情遥感动态监测

干旱灾害是一种影响范围广、时间跨度大的自然灾害,对社会经济发展尤其是给农业生产造成重大损失。遥感技术具有观测空间尺度大、实时性强的特点,有利于大范围、实时、动态的旱情监测。利用MODIS的LST和NDVI遥感数据,依托站点实测土壤含水率数据,分析土壤含水率与地表温度和植被指数之间的关系,考虑土壤类型,构建温度植被多项式模型,进行表层土壤水分反演,基于此开展2018年3~7月黑龙江省旱情遥感监测应用研究。监测结果显示,监测期内黑龙江省经历了两次规模较大的干旱过程,干旱的核心区域为黑龙江省西南部区域,与实际情况相吻合。研究表明,考虑土壤类型的温度植被多项式模型对旱情遥感监测具有良好的应用效果。     

鄱阳湖洪涝灾害卫星雷达遥感应急监测应用

随着近年来星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的发展,我国任意地区的大覆盖、高频次、高空间分辨率的SAR数据的获取能力得到极大提升。具有全天候和全天时对地观测能力的星载SAR能够实现任意天气条件下洪涝淹没范围的准确识别与提取,为我国洪涝灾害快速监测与灾情快速评估提供了重要手段。为此,针对2020年江西省鄱阳湖区特大洪水灾害,利用国产高分三号(GF-3)和欧洲航天局的哨兵1号卫星(Sentinel-1)数据,开展了鄱阳湖区洪水灾害动态应急监测应用研究。监测结果显示:7月17日,监测区域水域面积达到峰值4989.78 km2,洪水淹没区集中在鄱阳湖滨湖区,其中鄱阳县受淹最为严重,耕地受灾面积达到351.05 km2,建设用地和林地受灾面积分别为160.98 km2、45.14 km2;其次是余干县,耕地受灾面积为221.81 km2,建设用地受灾面积为111.22 km2,林地受灾面积为24.18 km2。应用结果表明,GF-3卫星、哨兵数据具备灾害应急监测能力,可为防灾减灾决策提供技术支撑。     

被动微波遥感土壤水分反演研究进展

准确获取区域土壤水分时空分布和变化对于水文过程模拟、洪旱灾害监测等方面具有重要意义。近几十年,快速发展的遥感技术为大区域地表土壤水分连续观测提供了机遇。尤其,被动微波遥感具有诸多优势,被认为是进行大区域表层土壤水分连续监测的最有潜力的手段。国内外学者对被动微波遥感土壤水分反演开展了大量的研究。为了更好了解国内外研究前沿动态、分析被动微波反演的土壤水分在生产实践中应用的可能性,从被动微波遥感卫星技术发展、土壤水分反演算法和卫星辐射计被动微波土壤水分产品3个方面总结了被动微波遥感土壤水分反演研究进展情况。     

两井间贯通测量设计及误差预计

根据实际情况制定两井贯通测量方案。采用GPS静态测量技术结合矿区地表已知控制点资料布设地面控制网,根据观测值中误差和观测值函数中误差之间的关系,对两井贯通测量设计进行误差预计。计算结果表明本次设计符合煤矿测量技术规范要求,能够满足该矿两井贯通测量技术需求。     

LAI和FVC植被参数对VIC模型土壤含水量模拟的影响研究

植被参数是分布式水文模型的重要输入参量,对径流、土壤水分等水循环参数的模拟具有显著的影响。论文以西藏那曲为研究区,对比分析了MODIS遥感数据估算的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)、植被覆盖指数(Fractional vegetation cover,FVC)两种动态植被参数对VIC水文模型模拟表层土壤含水量(0~15 cm)的精度影响。结果表明,与使用静态植被参数相比,基于MODIS的动态LAI及FVC驱动的VIC模型模拟的表层土壤含水量的精度显著提高,且冰冻期的改善尤为明显,偏差Bias从0.101 cm~3·cm~(-3)下降至0.032 cm~3·cm~(-3),均方根误差RMSE从0.135 cm~3·cm~(-3)下降至0.071 cm~3·cm~(-3),相关系数R从0.483上升至0.836。进一步分析表明,两种植被参数对VIC模型的表层土壤含水量模拟精度都有一定的影响,但FVC的影响更显著。     

基于星载SAR 数据的山区水体提取方法研究

具有全天候和全天时监测能力的星载SAR已经广泛应用于地表水体信息提取,但是因SAR的成像方式为斜距成像,在山区影像有显著的几何形变,将严重影响到影像的几何定位和水体信息的提取.本文以EnvisatASAR数据为例,探讨一种山区水体信息提取方法,即基于DEM的SAR图像模拟技术,对图像精确地正射校正和进一步的对运用双峰法提取的水体作山体阴影剔除.实验研究表明,此方法能很好的修正图像形变、减少山体阴影与水体混淆,提高了水体提取的精度.     

Sentinel-1 SAR数据在四川茂县山体滑坡灾害监测中的应用研究

星载合成孔径雷达具有全天候、全天时、实时性和宽覆盖的观测特征,在滑坡灾害快速监测中具有独特优势。为此,本文针对2017年6月24日四川茂县遭遇的严重滑坡灾害,开展基于灾中Sentinel-1 SAR数据的滑坡体范围提取的应用研究。首先,通过分析森林区和滑坡区的雷达微波后向散射机理,提出基于VV极化和VH极化的雷达比值指数法;然后,结合灾前灾中两时相Sentinel-1 SAR影像,分析非滑坡区与滑坡区后向散射强度变化特征和基于雷达比值指数法提取滑坡体的合理性;最后,针对灾中Sentinel-1 SAR数据,运用雷达比值指数法进行滑坡范围的快速提取,实现滑坡灾害的监测。结果显示,基于Sentinel-1 SAR数据快速提取的茂县滑坡体面积达1.3 km2,斜向滑动距离约为2378 m;山体滑坡导致新磨村受灾严重,房屋完全被毁。研究表明,雷达比值指数能够显著的突出滑坡体的图像特征,该方法在针对Sentinel-1 SAR的滑坡提取与监测上具有较大的应用潜力和优势。     

无人机组网遥感观测技术在洪涝灾害应急监测中的应用研究

近年来,无人机遥感技术快速发展,由于其灵活性强、时效性高,在洪涝灾害应急监测中具有独特的优势,已成为洪涝灾害应急监测的有力手段.无人机单机作业效率低、载荷平台适应性差,难以满足洪涝灾害大范围应急监测需求,无人机组网遥感观测技术成为当前发展趋势.总结了国内外无人机洪涝监测的现状及发展趋势,介绍无人机组网遥感观测技术及其在...