基于MODIS时间序列数据的作物季相信息提取

基于MODIS NDVI时间序列数据对浙北平原单季稻区进行作物季相一致性分析。对NDVI时间序列数据进行离散傅立叶变换去除噪声,再利用土地利用现状图提取耕地区的NDVI影像图,根据时间序列曲线的最大值研究作物的季相。结果表明:水稻生长期对NDVI时间序列曲线的响应和季相一致性均较小麦和油菜好;8 d合成的数据较16 d合成的数据可以更详细地反映作物季相信息。研究证实了MODIS NDVI时间序列曲线对区域作物季相分析的意义。     

论遥感技术与资源、环境可持续发展研究

介绍了可持续发展思想的形成、发展及其概念与内涵。分析了遥感技术在全球环境变化研究、资源调查、环境条件及自然灾害宏观监测预测等可持续发展核心问题中的应用。认为遥感技术的应用增强了全球及区域可持续发展目标实现的可操作性|遥感技术是可持续发展研究的技术基础之一,在全球变化、资源调查、环境条件及自然灾害宏观监测预测中起着其它技术无法替代的作用。     

不同氮素水平油菜冠层反射光谱特征研究

2002～2003年油菜生长季节,在浙江大学实验农场设置了4个品种、3个供氮水平处理、3个重复的油菜田间小区试验,测定了不同发育时期的冠层光谱反射率及对应叶片、茎以及角果的鲜重和干重。结果表明：不同供氮水平的油菜冠层和叶片光谱差异明显,冠层光谱反射率随发育期推移,开花前在可见光范围逐渐降低、在近红外区域逐渐增大,开花后在可见光范围逐渐增大,在近红外区域逐渐降低。不同供氮水平的油菜冠层光谱差异明显,4个品种的油菜具有相似的变化规律,在近红外表现尤其明显,随着供氮水平的增加,光谱反射率明显升高;而在可见光波段处,随供氮水平提高,反射率反而降低。前期随发育期推移,NDVI和RVI都逐渐增大,在4月22日达到最大,其中N2和N3在4月14日受开花影响,NDVI和RVI有所降低。4月22日以后,由于后期叶片衰老变黄,NDVI和RVI都逐渐减小。     

基于MODIS温度植被角度指数的农作物估产模型研究

利用MODIS数据,以河北石家庄和邢台地区冬小麦产量估算为例,探讨了综合植被指数与陆表温度的温度植被角度指数在农作物估产中的应用研究.首先,根据冬小麦物候历,计算了冬小麦抽穗期四种参量指数:归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、温度植被角度指数(TVA)和增强型温度植被角度指数(ETVA);其次,将实测的冬小麦产量数据与NDVI、EVI、VTA和EVTA数据进行回归分析,建立模型.结果表明,实测产量数据与这四种指数均具有很好的线性回归关系,相关系数R2均在0.60以上(分别为0.61、0.65、0.68、0.74),其中基于TVA和ETVA的估产模型要好于NDVI和EVI模型.由此可见,综合了MODIS光学反射和辐射信息的TVA/ETVA,能有效应用于实践估产中,并提高预测的准确性.     

农业高光谱遥感研究的现状与发展趋势

高光谱遥感是对地观测强有力的工具和现代遥感的重要发展方向,在农业上具有广泛的应用前景。简要介绍了农业高光谱遥感应用研究的原理及现状,存在的问题及发展趋势。     

综合利用环境星CCD和红外数据反演大气气溶胶光学厚度

采用遥感技术监测大气气溶胶可实现整个研究区域的全覆盖,对区域生态环境的研究具有十分重要的意义.环境与灾害监测预报小卫星于2008年9月6日成功发射,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,较目前常用于反演大气气溶胶光学厚度(AOD)的遥感数据源具有一定时间分辨率和空间分辨率的优势.为了促进环境星在陆地气溶胶监测领域的应用,提出一种综合利用环境星同台获取的CCD和红外(1.6 μm)数据反演AOD的方法,该方法利用CCD近红外波段和AFRI植被指数提取非阴影区域浓密植被为暗目标像元、通过6S模型模拟来构建查找表、基于暗目标像元红和蓝波段地表反射率具有较好的线性关系这一原理反演AOD.反演结果误差分析表明该方法比较稳定和可靠,反演结果合理.     

基于穗帽变换的IKONOS多光谱和全色影像融合

将IKONOS多光谱影像进行穗帽变换,生成亮度、绿度、湿度等特征波段,然后对IKONOS全色波段与亮度波段进行直方图匹配,用匹配后生成的变量代替穗帽变换生成的亮度波段,再进行逆变换得到融合后的影像.比较了常规融合方法与穗帽融合方法对IKONOS多光谱波段和全色波段影像的融合效果.结果表明,穗帽融合方法较好地将多光谱影像的光谱信息与全色影像的纹理信息融入到融合后影像.目视及定量评价结果都表明,穗帽融合方法优于HIS、Brovey、主成分变换以及加权融合方法.平滑滤波亮度调节（SFIM）方法在光谱信息保真方面表现较好,而穗帽融合方法在纹理信息增加方面表现较好.     

NOAA气象卫星植被遥感研究动态

NOAA气象卫星已成为世界上最重要的遥感信息源之一。本文根据近年来国内外应用NOAA气象卫星资料,进行植被遥感的研究,着重介绍了NOAA气象卫星在景观稳定性监测、天然草场牧草长势监测与估产,玉米、水稻、小麦长势监测、面积估测及产量预测中的应用,并且根据NOAA气象卫星的特点,与Landsat及Spot卫星相比,无论是其研究思路、方法,还是提供的成果,都具有本质区别。     

玉米粗纤维含量高光谱估算模型研究

以不同品种玉米叶片、茎、穗和叶鞘的室内光谱反射率及对应的粗纤维含量为数据源,通过相关性分析发现原始光谱以及一阶导数光谱粗纤维含量光谱诊断的敏感波段分别位于近红外波段的1924nm和2370nm;线性与非线性拟合分析表明以2370nm处的一阶导数光谱所构建的线性模型相对其它模型最优,模型RMSE=3.538,由此模型得到的粗纤维含量理论值与实测值之间极显著相关,相关系数r=0.693.     

卫星遥感反演海面风矢量数据真实性检验与质量评价

微波散射计(QuikSCAT)和微波辐射计(WindSAT)的10m风矢量数据是目前覆盖范围最大、持续时间最长的海面风场卫星数据产品。利用QuikSCAT和WindSAT运行时间重叠的风矢量原始轨道资料,分别与同步的全球海洋浮标实测风矢量资料进行比较。结果显示:QuikSCAT平均风速略大于浮标,平均绝对误差约为1m/s;风向平均绝对误差在8°以下。WindSAT平均风速略大于浮标,平均绝对误差不超过0.5m/s,均方根误差约为1m/s;风向平均绝对误差在10°以下。在全球海域,QuikSCAT和WindSAT风矢量数据质量高,可信度极好。QuikSCAT和WindSAT在同一点上空的过境时间为准同步,并且二者的风矢量数据相关性极好,可以互相替代。