使用温度植被干旱指数法(TVDI)反演新疆土壤湿度

利用MODIS合成产品数据MOD11A2和MOD13A2获取的归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度(Ts)构建Ts—NDVI特征空间，依据该特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标，反演了新疆8、9两个月份每16d的土壤湿度。使用野外与卫星同步采样的土壤湿度数据进行验证，发现TVDI指标与实测土壤湿度数据显著相关，能够较好地反映表层土壤湿度，反映的新疆土壤湿度的空间分布与新疆的年降水量分布、年平均相对湿度分布很吻合；同时表明8、9两个月份期间新疆土壤湿度低的区域在不断扩大。     

使用温度植被干旱指数法(TVDI)反演新疆土壤湿度

利用MODIS合成产品数据MOD11A2和MOD13A2获取的归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度(Ts)构建Ts-NDVI特征空间,依据该特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标,反演了新疆8、9两个月份每16 d的土壤湿度。使用野外与卫星同步采样的土壤湿度数据进行验证,发现TVDI指标与实测土壤湿度数据显著相关,能够较好地反映表层土壤湿度,反映的新疆土壤湿度的空间分布与新疆的年降水量分布、年平均相对湿度分布很吻合;同时表明8、9两个月份期间新疆土壤湿度低的区域在不断扩大。     

于桥水库蓝藻水华遥感长时序监测研究

针对水库富营养化给供水安全带来的严重威胁,利用2008~2017年Landsat时间序列卫星数据,基于归一化差值植被指数（NDVI）与实测水质参数的相关分析结果,运用阈值法动态提取了于桥水库的水华分布范围和程度。通过与自然和人为因子的协同分析,认为气温、降水和人类活动等共同驱动引发了水华爆发,其中人为干预的生态修复工程可抑制或减缓水华爆发,并有效改善水质状况。时间分辨率更高的气象因子数据和卫星遥感数据将更有助于对中小型饮用水水面蓝藻水华驱动力的分析,推动准实时遥感监测预警技术应用。     

MODIS-TVDI指数监测新疆干旱动态

针对近年频发的干旱情况不能准确及时监测评估的问题,该文以新疆为研究区域,基于温度植被干旱指数方法,利用2007年到2012年3月~8月MODIS合成产品数据获取归一化植被指数和陆地地表温度,构建LST-NDVI特征空间,得到全区的温度植被干旱指数和旱情等级空间分布图,分析了新疆干旱变化趋势,验证了温度植被干旱指数和降水因子的关系。结果表明:2007年~2012年新疆的干旱面积逐年趋于平稳,空间上表现为南疆旱情高于北疆,春季旱情高于夏季,降水量是影响温度植被干旱指数的重要因子。该研究为政府部门对新疆旱情严重地区治理提供了有效数据保证。     

基于MPI和OpenCV遥感植被指数产品的并行计算

遥感传感器和计算机技术的发展,每天都会汇集大量新的地理空间数据。地球科学许多应用要求数据实时或接近实时地处理,发展高性能计算是进行海量数据处理的必然趋势。本文以 TM 影像制备黑河流域归一化指数产品为例,基于高性能集群,实现了植被指数快速提取的并行计算方法,并采用对等并行编程模式,通过 C 语言调用 MPI（Message Passing Interface,消息传递接口）和 OpenCV（Open Source Computer Vision Library,开源计算机视觉库）函数库,实现了 NDVI（Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数）的并行计算,获得了黑河流域的 NDVI。性能测试表明,并行计算可以显著提高遥感图像处理的速度。文章最后讨论了从原始影像提取植被指数产品的流程。     

农业干旱遥感监测研究进展

农业干旱给社会经济及人民生活造成严重影响,关于农业旱情监测的研究受到了学者们的广泛关注。遥感技术的发展为准确、及时进行旱情监测提供了新的机遇。本文综述了近年来国内外采用遥感方法监测农业旱情的研究进展,包括土壤湿度、作物形态、作物生理等农业旱情指标的遥感反演,指出了在实际应用中存在的一些问题,并提出了进一步改进的思路。     

基于Landsat影像和不规则梯形方法遥感反演延安城市森林表层土壤水分

反演模型对土壤水分评估结果有重要影响,基于此,以黄土沟壑区城市森林表层土壤为研究对象,以3期Landsat影像和实地土壤水分传感器测定数据为数据源,分别通过像元在二维空间（LST-NDVI与STR-NDVI,LST为地表温度,NDVI为归一化植被指数,STR为短波红外转换反射系数）中的散点图及其拟合的干燥边界与湿润边界,获取TOTRAM（热学—光学不规则梯形模型）和OPTRAM（光学不规则梯形模型）的参数,然后在像素水平上（30 m×30 m）反演出延安城市森林表层土壤水分（W）,验证两模型的精度,并比较两模型估算结果的差异及线性边界与非线性边界对反演结果的影响。结果发现：①除OPTRAM 模型在Landsat 7和Landsat 8上干湿边界呈现非线性外,像素在LST-NDVI空间和STR—NDVI空间中的干湿边界均呈线性,且包络成不规则梯形形状;②与实地测定数据相比,TOTRAM与OPTRAM两模型的平均误差（ME）分别为0.009和0.0455,表明两模型估算结果均偏高,但OPTRAM模型的均方根误差（RMSE）较TOTRAM模型更接近0。OPTRAM模型估算的W值均匀地分布在1∶1参考线两侧,且位于参考线上的点数多于TOTRAM模型,表明OPTRAM准确度高于TOTRAM模型,且非线性边界的反演精度高于线性边界;③与TOTRAM模型相比,OPTRAM模型估算出的W空间分异规律与土地利用/覆被类型具有较高的相关性,且OPTRAM模型对植被覆盖度极低的区域敏感。因此,在后续研究中,应在OPTRAM模型中探讨干湿边界复杂性与模型准确性改善之间的关系,同时考虑周围环境、降雨量、森林干扰和NDVI饱和等因素对两模型估算准确性的影响。     

西峰黄土高原土壤含水量干旱指数

某时段的干旱不但与同期降水有关,还与前期降水有密切的关系,土壤水分是表达干旱的重要因子,可以综合反映干旱的变化,为此,利用1989～2004年西峰农业气象试验站的土壤水分、降水资料,分析了降水量随时间的变化,0～100cm土壤水分的垂直分布特征和时间变化规律,对春季、伏期、秋季、初春、春末初夏旱土壤含水量与降水量进行了对比分析,并制定了这几个时段的针对土壤含水量的土壤干旱指标。     

垂直干旱指数在高寒农区春旱监测中的应用研究

青海省东部农业区“十年九旱”,“春旱年年有”,对农业生产的影响非常严重,但该地区至今缺乏有效的春季干旱遥感监测方法。使用环境减灾卫星CCD数据提取青海省东部农业区农业气象观测站的垂直干旱指数(PDI),拟合其与不同深度土壤水分的关系模型,各模型的无偏相关系数均在0.7以上;其中PDI与0~20 cm土壤相对湿度关系模型(y=-489.00x+188.78)的拟合效果最好(无偏相关系数为0.7985)。该模型反演的湟源农业气象观测站固定观测地段的土壤水分时间变化序列与人工测量值的时间变化序列,在趋势变化上较为一致。2013年西宁农区的春季干旱监测中,该模型监测结果显示:发生干旱的地区主要出现在大通河谷地和湟水谷地,湟源农区的土壤旱情在整个西宁农区的土壤旱情发展中最为严重,监测结果与实际旱情分布地区一致。     

农业干旱遥感监测业务化运行方法研究

研究一种基于MODIS遥感数据的快速且易于实际应用的农业旱情监测方法及其系统实现。监测方法基于植被供水指数的思想,利用NDVI进行植被盖度分级来计算,标准化作物供水指数,再耦合近8旬的综合降水距平指数,由此实现对旱情的监测。在介绍监测方法的同时,又针对应用数据的特点,设计了有效的数据管理系统,为高效管理各种数据而服务。     

表面水质遥感监测研究

主要讨论了应用多种传感器遥感技术进行表面水质监测研究的有效性。首先论述了纯水和不 同水质的波谱特性,然后以芬兰海湾和芬兰南部湖泊为应用实例,进行多种遥感数据和主要水质参 数之间的相关性分析,从而确定不同波谱段是否可以有效地监测表面水质的变化情况。本研究为新 一代传感器的设计提供水质监测的重要参数,进一步的试验研究仍在进行之中。     

中国用遥感方法进行干旱监测的研究进展

运用遥感技术进行干旱监测具有不可替代的优势，我国近年来在此领域做了不少的探索和研究。本文根据各种遥感干旱监测方法的特点，将其归纳为：基于土壤热惯量的方法，基于区域蒸散量计算的方法，基于植被指数和温度的方法以及基于土壤水分光谱特征的方法等五类，分别介绍了我国利用遥感技术进行干旱监测的主要方法及其进展。总结了遥感技术在干旱监测领域发挥的重要作用及其在实际运用中存在的问题。     

旱灾灾情监测中的遥感应用综述

旱灾是我国影响范围最广的农业自然灾害。遥感是对干旱进行大面积、实时动态监测的有效技术手段。对遥感技术在干旱旱情监测中的传统方法进行了概括和汇总,应用较多的干旱旱情遥感监测方法主要有热惯量法、蒸散法、植被指数法,其中植被指数法又分为距平植被指数、条件植被指数、植被指数差异、植被供水指数、温度植被干旱指数等方法。分析了不同方法的优缺点以及它们各自的适用范围,结合当前研究的热点问题,指出随着干旱机理和MODIS数据的应用,干旱旱情的遥感监测将得到更广泛、更深入的应用。     

水污染遥感监测

不同水质的水体在遥感影像上有较明显的反映。通过分析TM影像上不同水质水体的视反射率特征,发现1-4波段的视反射率(R1、R2、R3和R4)对不同的水质比较敏感。利用R2/R1>1可以区分出较高悬浮泥沙区域,R4/R3可以作为水体有机污染的指标。以黄河三角洲地区的小清河口为例,利用不同时相的TM影像,对水污染的遥感提取进行了尝试,得到了小清河口的水污染分布。     

中国能量与水平衡遥感监测系统

以土壤、大气和植被系统（SPAC）能量流动与物质转换机理为指导，建立了“中国能量与水平衡遥感监测系统”（CEWBMS）；利用气象卫星GMS－5和风云2号数据，反演出多种地表能量与水平衡关键参数，并形成标准数据产品进行发布；构建了水文、干旱、生态和农作物估产等应用模型，对系统及系统输出产品的实际应用做了示范。     

利用遥感和GIS监测旱情的方法研究

主要以山东，河南两省为例，探讨了利用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ图像资料监测大面积表的几种研究方法，并对每种方法的优缺点进行了评估。结果表明，几种方法结合使用并借助地理信息系统，进行大面积的旱情监测是可行的，另外还进行了利用机载雷达图像监测河北省土壤水分的方法尝试研究，分析表明微波遥感监测土壤水分具有广阔的应用前景，可以利用星载ＳＡＲ图像资料作进一步的分析研究，从而获取微波监测土壤水分的最佳波段和最佳极化     

遥感旱情监测方法的比较与分析

比较和分析了目前旱情监测中运用较为广泛的3种模型：土壤热惯量法（ATI）、作物缺水指数法（CW-SI）和温度植被指数法（TVDI）的适用条件,并利用IDL编程实现。以黄河三花间流域为例,利用MODIS影像和气象数据对3种模型进行了计算,并将成果与SEBAL模型计算的蒸散发进行相关分析。结果表明,CWSI和蒸散发的相关性最高,其次是TVDI、ATI。在分析各方法特点的基础上,结合流域特征得到：CWSI和TVDI较适用于研究区域。     

基于遥感的湖泊水域动态变化监测研究进展

湖泊动态变化作为人类面临的三大湖泊环境问题之一,成为湖泊研究的重点。遥感技术作为科学、快速、大面积的调查监测手段,在湖泊动态变化研究中应用广泛。从湖泊动态变化研究的基本原理和数据源、湖泊信息提取方法和遥感动态监测方法等几方面介绍了国内外遥感技术在湖泊动态变化研究的主要进展情况,并深入分析了各种数据源和分析方法的优缺点,同时讨论了当前湖泊遥感动态变化研究中存在的一些问题和发展的趋势。     

路域植被叶面积指数变化遥感监测

基于辐射传输模型PROSAIL,以多时相TM影像为数据源,定量反演高等级公路两侧植被的叶面积指数,并以叶面积指数变化对路域植被生长状况进行了动态监测.试验区研究结果表明:随着高速公路的开通运营,路域两侧植被的叶面积指数总体呈下降趋势,植被生长状况整体变差.研究结果为指导路域植被的生态恢复与保护提供了可靠的基础资料.