MODIS数据库在测量地物辐射亮度和反射率特性中的应用

以往用户利用MODIS数据研究最多的领域是区域以至全球尺度的环境变化，而利用MODIS数据来定量测量地物参数（如辐射亮度和反射率）的研究却很少，这主要是因为MODIS数据的空间分辨率低，容易造成像元不纯从而影响到数据的精度。但是由于MODIS数据作为目前光谱辐射精度最高的遥感数据源，对于探索遥感定标以及定量遥感具有重要意义。如果所研究地物面积匹配于MOIDS数据的空间分辨率时，那么MODIS无疑是最好的数据源之一。本文详细讨论了MODIS数据参数定标原理和在测量地物辐射亮度和反射率中的应用，并用Landsat-7数据作为参考，验证了MODIS用来测量地物参数的可行性。     

利用MODIS数据对FY4A AGRI传感器蓝光通道交叉辐射定标

针对传感器辐射性能在使用过程中发生变化的问题,提出采用交叉辐射定标方法对我国新型静止气象卫星FY4A AGRI传感器进行辐射定标。文章选择敦煌区域作为交叉辐射定标实验研究区,采用MODIS数据对FY4AAGRI传感器蓝光波段进行交叉辐射定标,在不同传感器太阳高度角、卫星天顶角与相对方位角、通道光谱响应的差异校正基础上,计算得出AGRI传感器蓝光通道辐射定标系数;然后分别利用敦煌区域与澳大利亚弗罗姆干盐湖区域作为检验区域,与原始系数的辐射定标结果进行对比。结果表明,利用MODIS传感器进行交叉辐射定标,提高了辐射定标精度。在春季敦煌区域中,原始系数与交叉辐射定标系数的辐射定标精度的相对误差分别为6.51%、5.80%;在冬季澳大利亚弗罗姆干盐湖区域中,原始系数与交叉辐射定标系数定标的相对误差分别为5.28%、4.84%;通过比较分析2个区域不同因素的影响程度,可知光谱响应差异是影响误差精度的重要因素;2个区域不同季节的分析结果表明,随着时间增长,蓝光通道的衰减对误差精度有一定程度的影响。     

基于时间序列的MODIS遥感数据的辐射定标

针对基于统计量的辐射相对定标的不足之处,提出了一种基于小波提升分解的小波变换算法,以解决时间序列上的MODIS遥感图像的辐射定标问题。该方法使用不同年限获取的MODIS卫星影像分别进行提升小波分解,对低频信号进行灰度辐射定标后再与高频信号重构,通过提升小波逆变换得到结果图像,实验结果表明效果较好。     

MODIS资料在河北省生态监测中的应用

我省EOS／MODIS接收系统建成并投入使用以来，气象部门利用MODIS资料实现了对河北省植被长势、冬小麦种植面积、土壤水分和干旱、湿地和水体面积、森林火灾、积雪、大雾等生态的遥感监测，为生态保护和防灾减灾做出了积极的贡献。     

基于OTSU在MODIS数据中的云检测应用

MODIS数据信息量大,具有丰富的研究价值,为了更好地对MODIS数据进行利用,就需要进行云检测的研究。论文针对MODIS数据的特点,通过平均方差替代均值的计算方式,改良传统的OTSU算法,从而得出对应阈值,融入到多波段阈值法中,将遥感影像分割为云和非云两部分,使得边缘地区的薄云识别的效果更加明显,多学科之间相结合实现了云检测的可视化和自动化,提高了云检测整体精度。实验表明,在黄渤海地区该方法较固定阈值法效果提升明显,更能够适应不同时相的云,并且总体精度达到94%以上。     

GA-BP网络在去除MODIS遥感影像条带噪声中的应用

由于卫星传感器光、电器件在反复扫描地物的成像过程中受扫描探测单元正反扫描响应差异、传感器机械运动和温度变化等因素的影响,使MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)遥感影像产生一定的条带噪声。影像条带噪声的去除在改善MODIS数据的质量和提高其利用率上具有重要的意义。在BP神经网络去除MODIS遥感影像条带噪声方法的基础上,运用遗传算法GA优化BP神经网络,有效地提高了神经网络的学习、训练速度和精准度,去除了影像的条带噪声,取得良好的实验结果。     

MODIS数据在树种长势监测中的应用

近年来,世界各国日益重视利用“3S”(遥感、地理信息系统和全球定位系统)技术对陆地表面植被进行研究。利用Terra-MODIS数据,分别采用了归一化植被指数(NDVI)、环境植被指数(EVI)、土壤调节植被指数(SAVI)以及比值植被指数(RVI)对实验区典型树种的长势进行了比较研究;同时对实验区典型树种的植被指数的地域变化和时间变化进行了分析,为探讨我国可燃物的时空变化规律打下了基础。     

AVHRR、VEGETATION和MODIS时间系列遥感数据产品现状与应用研究进展

全球时间系列卫星遥感产品自产生之日起就得到了高度关注,被广泛地应用于全球、洲际和区域的地表动态监测,并与气温、降水等气候变化表征参数结合起来,应用于全球变化分析。随着时间系列的逐渐延长和新兴传感器的不断涌现,时间系列遥感产品的内容和应用领域更是得到了极大扩展。主要介绍了:①当前国际上流行的可见光/近红外、短波红外和热红外时间系列卫星数据产品的发展现状,传感器主要包括AVHRR、VEGETATION和MODIS。早期以开发波段信息和植被指数等基础数据为主,当前大量专题产品的生产得到广泛开展;② 在数据产品的进一步处理和分析方面,重点介绍了时间系列重建、比较和延长、产品真实性检验的研究进展和发展趋势;③在数据产品应用方面,重点介绍了地表覆被特征的动态监测、物候和种植结构等信息提取、遥感产品在模型中的应用等方面的研究进展和发展趋势。     

MODIS气溶胶光学厚度产品和激光雷达数据在大气颗粒物监测中的应用

遥感反演是区域尺度上近地面颗粒物数据获取的有效手段。利用激光雷达观测的消光系数垂直分布、地面相对湿度、风速等数据,对无锡市MODIS(中分辨率成像光谱仪)气溶胶光学厚度(AOD)产品进行垂直、湿度和风速订正,并用研究区域中7个地面站点的PM_(10)和PM_(2.5)浓度监测数据对订正结果进行评估。结果表明:经过订正的MODIS AOD产品与地面监测数据具有良好的相关性,其中与PM_(10)的决定系数达到0.452,与PM_(2.5)的决定系数达到0.449,说明MODIS AOD产品经相关订正后,可用于无锡及其附近地区地面空气污染的监测。在MODIS AOD产品的垂直订正方面,利用激光雷达数据的订正效果好于利用能见度数据的订正效果。在遥感与实测数据的相关性季节变化方面,夏季相关性最高,秋季次高,春季较低,冬季最低。     

New refinements and validation of the MODIS Land-Surface Temperature/Emissivity products

This paper discusses the lessons learned from analysis of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Land-Surface Temperature/Emissivity (LST) products in the current (V4) and previous versions, and presents eight new refinements for V5 product generation executive code (PGE16) and the test results with real Terra and Aqua MODIS data. The major refinements include considering surface elevation when using the MODIS cloudmask product, removal of temporal averaging in the 1 km daily level-3 LST product, removal of cloud-contaminated LSTs in level-3 LST products, and the refinements for the day/night LST algorithm. These refinements significantly improved the spatial coverage of LSTs, especially in highland regions, and the accuracy and stability of the MODIS LST products. Comparisons between V5 LSTs and in-situ values in 47 clear-sky cases (in the LST range from − 10 °C to 58 °C and atmospheric column water vapor range from 0.4 to 3.5 cm) indicate that the accuracy of the MODIS LST product is better than 1 K in most cases (39 out of 47) and the root of mean squares of differences is less than 0.7 K for all 47 cases or 0.5 K for all but the 8 cases apparently with heavy aerosol loadings. Emissivities retrieved by the day/night algorithm are well compared to the surface emissivity spectra measured by a sun-shadow method in two field campaigns. The time series of V5 MODIS LST product over two sites (Lake Tahoe in California and Namco lake in Tibet) in 2003 are evaluated, showing that the quantity and quality of MODIS LST products depend on clear-sky conditions because of the inherent limitation of the thermal infrared remote sensing.     

遥感大数据在水利中的应用及发展

首先回顾国内外遥感技术的发展历史;其次总结遥感数据在水利中的应用,尤其是在洪涝灾害监测评估中水体的动态监测、旱情灾害监测中土壤含水量监测、地表水源监测中水体边界和面积的提取及水土保持监测中植被覆盖度等环境因子的提取中的应用;最后结合现代信息技术手段,展望遥感大数据在水利应用中的前景,即形成由水利大数据到知识库,再到知识图谱,最终利用可视化应用服务水利行业的整体应用框架,利用微观宏观知识的融合,可服务于水利科学机理揭示,并提升水利管理的实时性、精准性、科学性和智能性,符合水利信息化的新时代要求。     

时间序列MODIS数据赤潮信息提取研究

MODIS数据在赤潮遥感监测中发挥着重要作用,其较高的光谱分辨率和时间分辨率在赤潮监测中有较大优势。本文利用2008年5月份多个时相MODIS数据对东海赤潮进行了研究,分别采用叶绿素浓度固定阈值法、月平均值差值法和海温及多光谱综合法对水体异常信息进行提取分析。通过对提取图像及其统计数据比较分析发现,固定阈值法所提取的信息会随阈值设置不同而变化,海温及多光谱综合法在有赤潮发生时提取信息与其他方法较一致,在未发生赤潮时则会发生多提误判。叶绿素浓度月平均值差值法所提取的时间序列赤潮信息则最客观地反映了赤潮变化趋势,能够很好地用于东海赤潮遥感监测。     

基于MODIS数据的农业干旱监测方法对比分析

利用2004年4月～6月上旬的MODIS影像数据,结合实测的土壤墒情数据,对比不同深度及不同拟合方式下土壤湿度的估算精度。另外,分别选用植被供水指数(VSWI)、基于EVI的植被供水指数(E-VSWI)、归一化多波段干旱指数(NMDI)与对应的土壤湿度数据进行回归分析,并在此基础上利用最优指数实现研究区土壤湿度的估算及旱情监测。结果表明:在华北平原中部地区冬小麦生长季节,利用MODIS数据进行土壤湿度估算的最佳深度是10cm;最佳拟合方式是线性拟合方式;植被供水指数(VSWI)在研究区整个时间序列具有最好的稳定性,可为今后大区域作物生长期的干旱监测提供一个简单方法。     

遥感影像样本大数据建库与应用方法

研究一种基于关系型数据库与分布式文件系统融合的遥感影像解译样本大数据建库方法.解析了数据库建设过程,讨论了建库关键技术问题与解决方法;在建成样本数据库基础上,研究了样本数据应用方法,分析了几种应用实例,探索了样本数据应用模式;以选取的研究区域内大规模样本数据为对象,验证了数据库建设中数据处理过程及效率,同时,以地理国情普查分类体系中地表覆盖10个一级类为例,对研究区域各类别样本空间分布与密度等特征进行了分析.结果表明：利用关系型数据库与分布式文件系统融合的方法对样本大数据进行建库与管理,对样本数据的检索、分析及推广应用,具有很好的效能和适用性.     

Comparison of land surface emissivity and radiometric temperature derived from MODIS and ASTER sensors

This study compared surface emissivity and radiometric temperature retrievals derived from data collected with the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer (ASTER) sensors, onboard the NASA's Earth Observation System (EOS)-TERRA satellite. Two study sites were selected: a semi-arid area located in northern Chihuahuan desert, USA, and a Savannah landscape located in central Africa. Atmospheric corrections were performed using the MODTRAN 4 atmospheric radiative transfer code along with atmospheric profiles generated by the National Center for Environmental Predictions (NCEP). Atmospheric radiative properties were derived from MODTRAN 4 calculations according to the sensor swaths, which yielded different strategies from one sensor to the other. The MODIS estimates were then computed using a designed Temperature-Independent Spectral Indices of Emissivity (TISIE) method. The ASTER estimates were derived using the Temperature Emissivity Separation (TES) algorithm. The MODIS and ASTER radiometric temperature retrievals were in good agreement when the atmospheric corrections were similar, with differences lower than 0.9 K. The emissivity estimates were compared for MODIS/ASTER matching bands at 8.5 and 11 μm. It was shown that the retrievals agreed well, with RMSD ranging from 0.005 to 0.015, and biases ranging from −0.01 to 0.005. At 8.5 μm, the ranges of emissivities from both sensors were very similar. At 11 μm, however, the ranges of MODIS values were broader than those of the ASTER estimates. The larger MODIS values were ascribed to the gray body problem of the TES algorithm, whereas the lower MODIS values were not consistent with field references. Finally, we assessed the combined effects of spatial variability and sensor resolution. It was shown that for the study areas we considered, these effects were not critical.     

多源遥感影像融合理论、技术和应用

多源遥感影像融合日趋成为国际上遥感领域的研究热点，也是处理和充分利用多源遥感海量数据的有效途径。本文综述了多源遥感影像数据融合技术，包括融合原理、融合的主要方法、遥感影像融合应用、融合评价指标，最后指出了融合中存在的问题和发展趋势。     

QUICKBIRD数据处理及其应用

以高分辨率的QUICKBIRD卫星数据为研究对象，经反差增强和比值运算，使处理后的图像分辨率高且接近真彩色。具有较好的识别效果；在图像上均匀布设13个地面控制点(GCP)，另选取3个国家三级控制点参与静态GPS外业实测及内业解算，平差后各控制点坐标误差在1cm左右。利用遥感图像处理软件ER Mapper6．2为平台，进行二次多项式几何精校正．校正时各控制点的RMS值控制在1个像元以内；用1：500地形图对纠正后的图像进行精度检验，其点位误差在1m左右。说明纠正后的图像具有较高的精度。本文还对纠正后的遥感图像进行了应用研究，结果表明：各地类的判读精度均很高，其综合判对率为95．7％；该图像能将针叶树种和阔叶树种分开，树种的识别仍有难度。通过纠正后的图像与已完成的研究区内土地利用现状图进行匹配与精度分析，发现土地利用现状图有的区域精度较高。但有的区域存在较大误差。     

Interannual variability of smoke and warm cloud relationships in the Amazon as inferred from MODIS retrievals

Aerosol and cloud data from the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard the Earth Observing System (EOS) Aqua are used to investigate interannual variability of smoke and warm cloud relationships during the dry-to-wet transition season (August-October) over the Amazon for two years and its association with meteorological conditions. In one year (2003), smoke aerosols are associated with an increase of cloud fraction and a decrease of cloud effective radius. These effects amplify the cooling at the surface and at the top of the atmosphere (TOA) caused by the aerosol extinction. However, in another year (2002) the cloud fraction decreases with increasing aerosol optical depth. Such a decrease of cloud fraction could offset the effect of increased reflection of solar radiation by the aerosols both at the surface and at TOA. The changes in radiative fluxes between these years would contribute to interannual changes of surface energy fluxes and radiative balance at the top of the atmosphere and influence variability of the wet season onset in the basin. In 2003, the atmosphere was more humid and less stable. These conditions may be relatively favorable for the activation of aerosol particles into cloud condensation nuclei and hence cloud droplets. In 2002, the clouds were less extensive and thinner in a relatively dry atmosphere and presumably dissipated more easily. This study suggests that the aerosol-cloud relation can be influenced by atmospheric structure and convective motions, in addition to changes in aerosols properties. An adequate characterization of aerosol-cloud relationship would require a longer time series of data that includes a variety of climate conditions. The caveat of this analysis is that differences in aerosol absorption and its vertical distribution may have contributed to the observed interannual change of smoke-cloud relationship but could not be determined due to lack of adequate measurements.