利用MODIS监测沙尘暴的影响范围

采用EOS-Terra/MODIS数据对内蒙古的沙尘暴进行监测研究。通过分析沙尘暴的波谱特征和 MODIS 传感器通道的特点,采取基于双通道阈值的叠加分析法对沙尘暴进行提取监测。 结果表明基于双通道阈值的叠加分析法有利于对沙尘暴信息的准确提取,为利用 MODIS 数据进行沙尘暴监测提供了有效手段。     

面向沙尘暴监测的WSN接入切换方法

针对现有沙尘暴预测系统具有高密度部署等不足,研究面向沙尘暴监测的无线传感器网络(WSN)连接问题。考虑沙尘暴影响下的信道具有多样性/多变性的特点,给出基于渗流理论的多种信道分析方法,证明联合使用多种信道可明显提高网络连接性能,进而提出一种切实可行的面向沙尘暴监测的WSN接入切换方法。研究结果表明,利用该方法的WSN架构能够建立高效的沙尘暴监测系统,为沙尘暴的有效防治提供一种监测途径。     

大范围旱情遥感监测的分带计算

遥感技术在旱情监测中得到了广泛应用。针对常用的温度植被旱情指数法, 利用NOAA/AVHRR 数据, 分析了大范围旱情监测中下垫面因纬度、地形等因素造成的空间物候差异, 指出了旱情指数分带计算的必要性。通过分纬度计算, 提高了温度植被旱情指数法中旱边与湿边拟合方程的准确度, 与整体计算方法相比, 温度植被旱情指数与各层土壤相对湿度实测值的相关性均得到明显改善, 提高了大范围旱情遥感监测的准确性。     

土地沙漠化监测中TM影像的利用

沙漠化是干旱、半干旱和部分半湿润地区由于不合理的人类活动与脆弱的生态环境相互作用所造成的地表呈现类似沙漠景观的土地退化。利用TM影像开展沙漠化土地的动态监测是一种行之有效的方法。探讨了沙漠化土地的遥感监测方法、影响利用TM影像对沙漠化监测效果的因素、沙漠化土地的TM影像特征和TM影像监测的指标体系。建立了一般性的沙漠化指征及其程度分级系统,其中以地表形态的变化为主要指征,同时考虑土壤、植被及生态系统各方的变化,并使之具有普遍的代表意义和明确的易于判读的性质。在此基础上,通过对毛乌素地区的实际工作,揭示了该地区沙漠土地的动态变化的情况。毛乌素地区沙漠化土地面积从1987年的32586km^2（占监测区域总面积的67．5％）下降到1993年的30650km^2（占监测区域总面积的63．5％）,减少了1936km^2,在这一段时间里,沙漠化过程总体上是处于逆转中,平均每年均有277km^2的沙漠化土地得到了治理。     

土地利用动态遥感监测中变化信息提取方法的研究

本文讨论了土地利用动态遥感监测中变化信息提取的常用方法,探讨了不同数据源对方法选择的影响,本文最后结合具体的试验项目给出了变化信息提取的一般性结论。     

江苏省大中型水库管理范围开发占用遥感监测研究

利用高分遥感,结合地面调查,对江苏全省10座典型大中型水库2012-2016年管理范围内开发占用开展动态监测,分析2016年江苏省水库开发占用现状,研究了2012-2016年库区占用变化趋势。结果表明：（1）水库开发占用共计3174处,占用水库管理范围面积6851.6万m2。其中,农业生产类4980.4万m2,占全部的72.7%,江苏省大中型水库开发占用以农业生产为主。（2）从变化趋势来看,三次年度监测变化面积下降25.8%,基础设施、城乡居住、商业开发等减少明显,水利建设增加,农业生产逐年增加,工矿企业年度增加保持稳定。（3）通过高分遥感开展库区开发占用动态监测,对于水库的监管是一种高效、先进的技术手段,为水库的管理、保护、规划和法规的制定提供基础数据和技术手段支撑。     

春季沙尘暴强度的NOAA-14气象卫星监测研究

以2000~2001年发生在我国西部的春季沙尘暴为例,利用NOAA-14卫星AVHRR资料,对西北80个气象站点所对应的卫星数据进行了5个通道的信息提取。根据沙尘粒子的辐射特性,分析了AVHRR数据确定的沙尘指数和地面气象站的能见度、风速等气象要素的关系,进而将沙尘指数进行了级别划分来确定沙尘暴的强度,得出沙尘暴强度的一种定量分析方法。结果表明,这种方法在利用气象卫星监测沙尘暴强度方面具有较好的效果。     

全国土地利用动态遥感监测数据库建设探讨

就如何对海量的土地利用监测成果实施科学有效的管理进行探讨，尝试运用地理信息系统技术、数据库管理技术以及计算机网络技术，建立土地利用动态遥感监测数据库，以便为土地资源管理部门提供及时、准确的土地利用变化监测信息，以保障监测成果能有效地应用于日常管理和规划，为国土资源的管理提供基础信息服务和辅助决策工具。     

利用遥感技术进行中山市土地覆盖变化监测的初步研究

利用遥感技术进行中山市土地覆盖变化监测的初步研究尚东（中国测绘科学研究院）中山市是广东省重点发展城市。城市经济建设发展很快。城市建设的蓬勃发展，必然对环境及土地利用产生影响，因此，了解土地利用的现状、城市化发展速度、搞好规划布局，成为当务之急。实现这...     

基于MODIS数据的积雪监测

通过对遥感卫星资料中云和雪的光谱特征的分析,提出利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)红外、可见光谱段数据进行云、雪监测和分离的方法;并提供监测实例来说明利用MODIS数据可进行积雪监测。     

基于光谱特征分析的MODIS影像去云算法的研究

去云处理是遥感图像处理的重要步骤,提出了一种新的基于光谱特征分析的MODIS影像去云算法--首先分析云和云影地域的光谱特征,总结出云影响增强模型,计算一定周期内多时相遥感影像中云影响最小的影像的索引矩阵;为了进行图像之间的匹配,选择这些影像数据中云影响最小的一幅影像作为基准图像,对于无云的部分地域,对其余影像进行一元线性回归分析;利用提取的索引矩阵和图像之间的回归模型,通过像元替换方法,可以获得去除或者弱化云影响的图像。为了验证结果的准确性,通过该算法得到的250m空间分辨率的云检测图像与NASA提供的云检测图像进行对比分析,研究结果表明：提出的去云算法能消除或者大大减弱云对MODIS影像的影响。     

Monitoring vegetation phenology using MODIS

Accurate measurements of regional to global scale vegetation dynamics (phenology) are required to improve models and understanding of inter-annual variability in terrestrial ecosystem carbon exchange and climate-biosphere interactions. Since the mid-1980s, satellite data have been used to study these processes. In this paper, a new methodology to monitor global vegetation phenology from time series of satellite data is presented. The method uses series of piecewise logistic functions, which are fit to remotely sensed vegetation index (VI) data, to represent intra-annual vegetation dynamics. Using this approach, transition dates for vegetation activity within annual time series of VI data can be determined from satellite data. The method allows vegetation dynamics to be monitored at large scales in a fashion that it is ecologically meaningful and does not require pre-smoothing of data or the use of user-defined thresholds. Preliminary results based on an annual time series of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data for the northeastern United States demonstrate that the method is able to monitor vegetation phenology with good success.     

基于MODIS影像的植被覆盖度提取研究

利用线性光谱混合模型对河南省三门峡地区MODIS1B影像进行植被覆盖度（fv）信息提取,将结果与反映植被覆盖度的NDVI比较,并提出在实测资料缺乏的情况下利用同期高分辨率ETM＋图像对选取样本区域进行定量验证的方法。结果表明,对于MODIS数据,线性光谱混合（LSMM）分解方法能有效提取大区域范围的植被覆盖度信息,比NDVI-fv经验统计方法更具有理论意义,为快速、准确、高效的植被监测提供了新思路。     

基于多时相MODIS监测冬小麦的种植面积

论文基于时相和波谱信息，利用MODIS数据监测了北京冬小麦的种植面积。首先，基于地形高度对地物光谱反射值的影响，借助DEM数据对研究区域进行划分。其次，在分析并提取北京地区主要农作物时间谱曲线特征的基础上，设计决策函数，成功提取了北京地区冬小麦的种植面积。最后，比较并分析了非遥感数据对监测精度的影响。研究结果表明，（1）时相信息可以极大的提高农作物种植面积的监测精度。（2）辅助数据的利用，使决策函数的设计更具有针对性，监测结果更可靠。（3）多源多时相遥感数据在农作物种植面积的提取中具有明显的技术优势和重要的应用潜力。     

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。     

基于MODIS和TM数据的陆面温度反演

陆地表面温度(LST)反演一直是热红外遥感研究中的一大难题。目前,分辨率较高的Landsat5/TM数据是陆地表面温度(LST)反演的常用遥感信息源。然而,由于TM只有一个热通道,大多数情况下由TM6数据得到的都是星上亮度温度,与实际地表温度有较大差距。普适性单通道算法的提出为从TM6数据高精度地反演地表真实温度提供了可能。为寻找一条从TM6数据高精度反演陆地表面温度的有效途径,利用该算法对北京地区的地表温度进行了反演试验,对该算法必需的总大气水蒸汽含量通过MOD IS数据计算获得。同时利用卫星过境时的同步实测数据对反演精度进行了检验,并与用标准大气数据得到的结果进行了比较。其结果表明,该方法具有较高的反演精度,其rmsd值为1.67℃,显示了多源数据结合的优势。     

MODIS数据几何校正算法设计及其IDL实现

MODIS数据具有数据量大,波段多等特点,用现有遥感软件进行几何校正,人机交互多且耗时较长,导致图像处理效率低下。本文采用基于三角网的几何校正算法,在几何校正的过程中把影像分块,各块的校正算法相互独立,计算完毕后再进行拼接。本文作者用IDL(Interactive Data Language)编写了相关程序,运行结果表明,这种方法占用内存小,计算速度快,可以提高MODIS数据处理效率。     

基于MODIS产品的区域土壤遥感分类研究——以新疆为例

以新疆维吾尔自治区全境为研究区域，采用中高分辨率MODIS遥感数据和地形数据，在第二次全国土壤普查数据库的支持下，采用自动分类方法，探讨了遥感技术在常规土壤调查工作受限制的干旱地区进行土壤调查的效果和适用性。研究中使用了MODIS地表反射率、植被指数、地表昼夜温度等数据产品，提取了多种图像特征，并结合了DEM生成的地形参数。研究区土壤分类系统在发生学分类的基础上集合遥感信息特征进行了调整，形成了具有26个土壤类型及特殊地表覆被的土壤遥感分类系统。经分类试验，总体精度为70%左右。
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