HJ-1A NDVI与MODIS NDVI时间序列提取植被物候特征对比研究

以HJ-1A和MODIS为数据源,通过动态阈值法提取物候特征参数,对HJ-1A NDVI和MODIS NDVI时间序列进行植被物候特征提取进行定性和定量比较,通过比较结果,提出HJ-1A NDVI数据在该应用中存在的问题,促进国产中空间高时间分辨率影像数据在植被物候信息提取研究中的应用,提高其在生态系统研究中的应用价值。结果表明:在SOS、EOS和LOS以及TOMS几个主要的物候时间点上,MODIS NDVI时间序列的标准差较小,所得物候数据更为集中,偏离度较小,所得物候数据较稳定;而HJ-1A NDVI时间序列所得物候数据的标准差较大,数据偏离程度较大,而在POS、BOS和AOS等表征植被生命周期中生长幅度数据上,其标准差较小,离散程度小。     

HJ-1/CCD地表反照率估算及其与NDVI关系分析

参照TM地表反照率反演算法,建立了适用于HJ-1/CCD传感器估算地表反照率的算法。通过应用6S辐射传输模型建立查找表,对覆盖内蒙古自治区锡林浩特市的HJ-1/CCD数据进行大气校正,并根据反照率定义,回归分析得到可见光波段地表反照率;通过与地面实测数据进行对比分析,表明该算法估算得到的地表反照率精度较高,其最大相对误差为14.32%。同时,本文将估算结果与同时期NDVI进行拟合分析,得出地表反照率与NDVI存在较高的负相关关系。     

基于Terra/MODIS数据的HJ-1B/CCD1交叉定标方法研究

交叉辐射定标是国际上新近发展起来的一种无场地定标方法,它的应用弥补了场地定标成本较高、定标参数更新周期较长的不足。对于我国2008年发射的环境与灾害监测预报小卫星CCD数据而言,探索交叉辐射定标方法的适用性,对及时发现传感器辐射性能的变化,促进CCD遥感数据的定量化应用具有重要意义。本研究以辐射定标精度较高的Terra/MODIS数据为参考,分别使用光线匹配法（RM）和辐射传输模型方法（RTM）对HJ-1B/CCD1数据进行交叉辐射定标,并与相同条件下进行的场地定标结果比较。实验结果表明,使用这两种方法获取的CCD1的第2、3、4波段的定标结果与场地定标结果差异较小,只有第1波段定标结果与场地定标结果差异相对较大,这证明了交叉辐射定标方法的有效性。另外,虽然RTM方法考虑了参考传感器和待定标传感器光谱响应和观测几何的差异,但是由于RTM方法会受到所使用的6S模型本身的误差以及输入的大气参数、地表参数测量误差的影响,该方法并不总是优于RM方法。     

基于MODIS—NDVI数据的秦岭中段土地覆被分类

基于地物光谱特征的监督分类一直是用遥感影像解译土地覆被类型的常规方法。基于可见光和近红外波段的光谱反射率构建的NDVI指数的水平高低及时序变化特征对土地覆被类型有高度敏感性和较好的指示性。本文基于时序MODIS-NDVI数据,通过合理选择训练样区对MODIS影象进行监督分类,最终实现对秦岭中部地区各种土地覆被的分类,通过与实地GPS调查数据比较,结果显示分类总体精度达到76．77％,kappa系数为67．22％,分类等级为较好。     

利用MODIS卫星资料分析北京地区地表反照率时空分布及变化特征

利用2000～ 2005 年MOD IS 地表双向反照率(MOD43B3) , 植被指数(MOD13A 2) 和地表覆盖类型(MOD12Q 1) 资料, 分析了北京及周边地区地表反照率的时空分布, 计算了2000～ 2005 年平均地表反照率的时间变化。结果表明, 北京城区年平均地表反照率为0. 12, 山区森林(0. 11) 明显小于平原地区(0. 15) , 而永定河流域反照率较大(0. 18) , 这主要是因为永定河流域植被覆盖度较低(植被指数低) , 山区地表反照率季节性变化不明显。2000～ 2005 年6 年的统计回归显示北京平原地区反照率呈略有下降。     

HJ-1B卫星遥感数据在重庆市城市热环境监测的应用分析

本文以MODIS反演大气透射率,以HJ-1B/CCD分类结果反演地表比辐射率,并基于单窗算法,利用HJ-1B/IRS4数据反演地表温度.在此基础上,提取研究区的热场变异指数来分析重庆热岛空间分布特征,并就NDVI与NDBI对热岛效应的影响进行了分析.其结果如下:1)重庆城市热岛大致位于中梁山、铜锣山之间,呈东北、西南走向分布;2)热岛中心不在市中心,而是集中在大渡口工业园区、江北机场这些能耗大、人口密集区域,热岛强度范围在5?C-10?C之间;3)接近长江、嘉陵江水域的建筑用地密集区域,其热岛效应并不明显;4)NDVI与热岛强度呈负相关关系,NDBI与热岛强度呈现较为明显的正相关关系,二者对热岛都有重要影响,而NDBI的影响更大.因此,利用HJ-1B数据监测城市热环境,能较好地揭示重庆城市热岛空间分布特征,为城市环境监测与改善提供参考.     

HJ-1A/1B星CCD传感器数据在黄东海浒苔监测中的应用

基于浒苔光谱特性和归一化植被指数,利用HJ-1A/1B星CCD传感器数据对黄东海浒苔进行监测。监测结果表明HJ-1A/1B星CCD传感器,可以提供比MODIS更多的精细信息,如提供重点海域的浒苔分布范围、覆盖范围、变化状况等信息。     

基于HJ-1CCD的“纳沙”台风NDVI变化研究——以海南省为例

台风是世界上最严重的自然灾害之一,及时、快速地开展台风灾害监测对台风灾害评估以及灾后重建具有极为重要的作用。以2011年第17号强台风“纳沙”为例,采用HJ\|1 CCD影像开展台风灾害前后海南省NDVI植被变化研究。选取2011年台风灾害前7月8日、台风过后12月25日两个时相的CCD遥感影像,通过影像预处理及矢量裁剪等运算,得到台风灾害前后7个农场的NDVI数据。随后,选取了2010年7月5日、12月27日两个时相的CCD影像提取相同区域的7个农场NDVI值进行对比分析;最后应用线性回归分析方法,建立了台风前后NDVI值变化与距离台风风眼的关系模型。研究结果表明:受台风“纳沙”的影响,7个农场的NDVI值均有不同程度的下降;距离台风越近的农场NDVI值下降程度越大,两者呈现显著的线性相关关系。     

针对HJ-1B的水表温度反演方法研究

利用HJ-1B热红外波段数据进行了水表温度反演。数据定标后,利用水体指数对HJ-1B热红外数据进行了水体识别,识别后直接对水体区域进行编程处理。在模型方面,考虑了HJ-1B热红外通道波谱响应函数的影响,利用MODTRAN4模型修正了Jimenez-Munoz和Sobrino提出的单通道算法,算法的参数"水汽含量"从MOD05水汽产品中取得。最后利用相同时间段内MODIS的海表面温度产品进行了验证,结果显示在抽取的1211个验证点中相对误差在5%以下的占78.695%,可以认为利用HJ-1B热红外数据进行水表面温度反演是可行的。     

基于MODIS NDVI的中国东部植被覆盖时空变化特征

基于2001~2010年逐月MODIS NDVI产品,采用Mann-Kendall检验和Hurst指数,研究中国东部及5个子区(东北区、黄淮海区、长江中下游区、江南区和华南区)植被覆盖的时空动态特征。结果表明:10 a期间中国东部植被覆盖以不显著改善和不显著退化特征为主,前者稍占优势,4个季节中秋季改善状况最显著;未来态势主要表现为不显著改善且未来将持续改善和不显著退化且未来将持续退化两种特征。植被覆盖为不显著退化且将持续退化的区域主要分布在大型城市或城市群周围;5个子区中,除江南区年内主要表现为不显著退化且将持续退化特征外,其余4区均主要表现为不显著改善且未来将持续改善特征。     

Comparison of BJ-1 and HJ-1A/B NDVI Data

NDVI is a good indicator of vegetation cover,land use,and land cover,and it’s an important product of remote sensing data.In order to achieve better results,multiple sensors are often used to establish long time-series NDVI data sets.So comparing these sensors’ data and finding out the best way to use them,which are really important.In China,BJ-1 and HJ-1B are widely used in monitoring the environment and disaster events.In this paper,BJ-1 data,which contains three different exposure time data,was simulated from HJ-1B data.NDVI was generated from these original data.Then the difference between NDVI was measured by correlation analysis and residual analysis.The results show BJ-1 always has a good liner relation with HJ-1B,and the correlation can be improved by BJ-1 middle-exposure time data and processing through radiometric calibration.The effective data range of images and land covers is the main factor which affects NDVI accuracy.     

MODIS NDVI与MODIS EVI的比较分析

MODIS NDVI与MODIS EVI是目前应用比较广泛的植被指数,MODIS EVI是对NDVI的发展和延续,从植被指数计算公式和合成方法两方面做了改进。具体表现在:避免了MODIS NDVI在植被高覆盖区易饱和的问题,考虑了土壤背景对植被指数的影响,对气溶胶等残留做了进一步校正,采用BRDF/CV-MVC合成方法保证了合成采用最佳像元。EVI时间序列相较于NDVI时间序列季节性更明显,能够更好地反映高植被覆盖区的季节性变化特征,并且很少有突降现象,时间序列曲线较平滑。EVI的这些优势为高覆盖植被物候特征的季节性变化监测提供了新的思路。     

融合QA-SDS的MODIS NDVI时序数据重构

基于云南省MOD13Q1时序数据,对比分析了不同质量设置(UI5、UI5-CSS、UI3、UI3-CSS)和不同时序重构方法(简单线性插值、Savitzky-Golay滤波、非对称高斯函数拟合法和双逻辑函数拟合法)组合下NDVI时序重构效果。结果表明:NDVI时序中无效像元数和最大间隙长度在时间和地域上的分布差异受气候干、雨季影响显著。非对称高斯函数拟合法和双逻辑函数拟合法的稳健性和拟合效果较优。NDVI时序中无效像元最大间隙长度是衡量数据质量优劣和时序重构可行性的重要指标,雨季降水和多云天气过于集中是影响云南省境内部分地区时序重构质量提升的关键。基于重构NDVI时序,云南省全境NDVI时空分布呈现雨季大于干季、西部大于东部、南部高于北部、河谷大于山地的特征。     

利用MODIS产品分析长江上游川江段植被变化

使用2000年到2005年每年8月的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的植被指数产品研究了长江上游川江流域加快长江防护林建设以来的植被变化。在选定的特定区域对广泛使用的植被指数NDVI和新开发的增强型植被指数EVI进行了对比分析,两种植被指数在湿润环境下对高密度植被的描述有明显差别:NDVI的季节性不明显,表现为全年高平的曲线;而EVI仍然有季节性,表现为钟形曲线,与月平均温度关系更密切。通过对EVI产品的分析,近6年来长江上游川江流域的植被得到了较好的恢复,尤其是在湖北和嘉陵江附近植被得到了明显的增加,整体上最明显的变化是较高植被值域区(0.6～0.8),所占比例由3.26%增加到13.96%。     

基于HJ-1高光谱数据的植被覆盖度估测方法研究

植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个重要参数,在水文、生态等方面有重要意义,同时,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子,是评价土地荒漠化最有效的指标。以环境一号(HJ-1)小卫星上搭载的新型传感器HSI获取的高光谱数据为数据源,通过选择合适的植被指数建立了植被覆盖度反演模型——像元二分模型。然后运用该模型提取了新疆石河子地区的植被覆盖度信息。通过与地面样方数据进行交互比较,对HJ-1/HSI数据反演植被覆盖度的精度进行了评价。研究结果表明,HJ-1/HSI数据能够得到较高精度的植被覆盖度反演结果,在植被动态及全球变化研究领域具有潜在应用价值。     

天宫一号高光谱成像仪数据与环境星CCD数据分类效果比较研究

本文以北京市通州区为例,利用最短距离法、最大似然法和支持向量机3种分类方法分别对天宫一号高光谱成像仪数据与HJ-A星CCD数据进行监督分类,通过比较分类结果发现,天宫一号高光谱成像仪数据在样本可分性度量、目视效果及分类精度3个方面均优于HJ-A星CCD数据,在土地利用类型分类应用中具有显著优势。