基于MODIS数据的雪情分析研究

利用基于MODIS数据的NDSI和基础地理信息数据对西藏地区进行雪情分析，结果表明这是可行的。MODIS数据在空间分辨率和波谱分辨率上优于AVHRR，利用MODIS数据进行雪情分析和其他监测会更有利。本研究说明利用MODIS数据可以进行大面积雪情分析、雪灾监测。     

MODIS土地覆盖数据产品精度分析——以黄河源区为例

MODIS土地覆盖数据产品覆盖广、时间分辨率高,是区域土地覆盖变化监测的重要数据源。本文以中国土地资源分类系统为依据,重新归类黄河源区MODIS土地覆盖数据。利用2000年和2006年黄河源区Land-sat解译数据为参考数据,对相应的MODIS土地覆盖数据,从数量精度和形状一致性两个方面进行精度分析和适用性评价。结果表明:在形状上,加入权重的总体形状一致性皆在69%以上,其中主要地类草地的一致性达到88%以上;在数量上,加入权重的总体面积相对误差在26%以内,误差主要产生在未利用土地等地类。MODIS土地覆盖数据产品在大尺度的土地覆盖监测中仍然有重要的应用价值。     

MODIS地表温度产品的验证研究——以黑河流域为例

分析了影响MODIS地表温度产品精度的主要因素,并对这些因素综合作用下的MODIS地表温度产品的精度验证方法进行了回顾和比较。针对MODIS地表温度产品在干旱半干旱地区误差偏大的状况,以黑河流域为例,对MODIS地表温度产品进行了验证。用于验证的地面观测数据包括自动气象站红外辐射温度计数据和长波辐射数据。这里结合具体的...     

提高森林覆盖区积雪提取精度的方法研究——以玛纳斯河流域为例

森林覆盖区积雪的提取精度很低,由于植被冠层的遮挡,冠层下的积雪很难被提取出来。基于Landsat 8OLI数据,针对玛纳斯河流域下游有大面积森林覆盖的特点,通过传统的积雪指数法,结合NDVI数据的积雪指数法和面向对象图像特征法分别提取积雪面积。结果表明:1传统的NDSI和S3积雪指数法无法较好地提取出森林覆盖下的积雪,提取精度分别为85.23%和87.54%。这两种方法适用于空间尺度较大、植被覆盖面积较大的区域,并不适合所选研究区;2结合NDVI数据后的NDSI、S3积雪指数模型能大大提高森林覆盖下的积雪面积,提取精度分别达到91.47%和90.60%。在影像空间分辨率较高,流域尺度较小,林区覆盖较多的情况下可采用此方法提取积雪;3随着海拔的升高,地形阴影影响逐渐增大,NDVI辅助积雪指数方法提取林区覆盖下积雪面积逐渐减小。因此采用光谱、纹理和空间信息结合的面向对象图像特征方法提取积雪,能够较好地识别出受地形影响下的雪像元,精度达到89.75%,可以满足实际应用的需求。     

HJ-1-CCD与MODIS数据的NDVI比较分析

利用辐射传输模型对HJ-1-CCD数据进行大气校正并反演出植被指数,和MODIS标准产品数据进行对比,并对典型区域的结果相关性和差异性进行了统计分析.结果显示:①当下垫面为相对均一的地表时,如耕地、有植被覆盖的山地、水体等,两传感器反演出的植被指数相关性(r)和相对差异分别为耕地(0.74,10％)、山地(0.69,12％)、水体(0.78,5％);②当下垫面为较为复杂的地表时,如建筑用地(含居民住宅区)等,两传感器的相关性(r)仅为0.58、相对差异达到18％;③在估算小范围区域且地表覆盖较为复杂的下垫面植被指数时,HJ-1-CCD因其相对较高的空间分辨率,能有效减弱混合像元的影响,进而提供更加丰富的植被指数信息.     

基于时序MODIS反射率产品统计检验方法的土地覆盖更新

土地覆盖产品的生产是遥感领域的研究热点。全球范围土地覆盖产品因其在空间范围上的巨大尺度,生产周期较长,因此产品的时间跨度也很大,需要具有与之相对应的快速生成与更新技术,以提高产品的时间分辨率。使用MODIS历史土地覆盖产品和反射率产品,采用平均值显著性统计检验的思想,实现土地覆盖产品的快速更新。在MODIS条带号为h26v05的结果中选取宁夏自治区作为检验样区,通过目视检验和精度评价的方法对土地覆盖更新结果进行检验,总体精度为90.0290%。对水、混交林、草原、城市和建成区、裸地或低植被覆盖地变化的趋势和变化原因进行分析论证,表明采用平均值显著性统计检验的思想使用时序反射率产品对土地覆盖产品进行自动化快速更新是可行的。     

基于MODIS温度和植被指数产品的山东省土地覆盖变化研究

地表温度(LST)与归一化植被指数(NDVI)构成的NDVI-Ts特征空间具有丰富的地学和生态学内涵。MODIS数据因其优越的时间分辨率、波谱分辨率,已被广泛地运用于各个领域。在本研究中,运用遥感技术和GIS技术相结合的手段,利用NASA提供的MODIS温度产品和NDVI产品,以山东省土地利用图、山东省TM遥感影像图和基于3S技术的山东省森林资源调查项目的外业调查数据为参考和评价标准,以NDVI-Ts时间序列为指标,在进行土地覆盖分类的基础上,分析比较了山东省土地覆盖从2000年到2006年的变化情况。研究结果表明,利用MODIS产品将NDVI-Ts时间序列作为分类特征,在较大尺度范围的土地覆盖分类中具有较高的分类精度,有利于对土地覆盖变化进行动态监测。     

MODIS水色遥感数据的获取与产品处理综述

EOS-AM/PM上的中分辨率成像光谱仪MODIS上的水色波段与宽视场水色扫描仪SeaWiFS相比有更高的信噪比和更窄的波段宽度。以EOS-AM为例,首先对MODIS仪器的特性做一概述,然后以水色遥感为主,描述了MODIS 0级数据到1级、2级及更高级产品的处理流程与算法。着重介绍MODIS 0级数据到1B数据处理的IMAPP程序,简要介绍NASA发布的MODIS标准产品,并将具有广泛应用性的MODIS 1B数据产品格式及内容做了详细说明,同时给出了应用于海洋水色方面的二级产品的详细说明。     

MODIS和VEGETATION雪盖产品在北疆的验证及比较

雪盖产品的准确性评估对于水文模型中的遥感应用具有重要的意义,利用北疆47个气象站实测雪深资料,并将气象站根据海拔和下垫面进行分类,对我国可使用的3种光学遥感雪盖产品MOD10A1、MOD10A2和VGT-S10雪盖产品进行验证。研究表明,MOD10A1、MOD10A2和VGT-S10雪盖产品识别总体精度分别为91.3%、90.6%和87.9%,3种产品在农田、草地、城镇和建筑用地总体精度更高 |在稀疏灌木林、裸地与稀疏植被识别总体精度较低,特别是在山区,3种产品识别精度均较低,分别为66.3%、75.7%和61.9%。进一步统计3种雪盖产品的错分误差、漏分误差,发现3种产品错分误差都比较小,但在山区站的漏分误差比较严重,分别为32.4%、21.7%和36.3%,3种产品在山区都低估了雪盖面积。3种不同时间分辨率的雪盖产品云影响率分别为61.8%、7.6%和1.8%。最后将MODIS合成与VGT-S10时间分辨率相同的雪盖产品,并对两种产品在积雪积累期和消融期进行相互比较,比较发现MODIS识别精度要优于VGT-S10雪盖产品,3种产品中VGT-S10由于合成天数最多,所以雪盖产品受云的影响最小。     

基于Landsat-8 OLI的青藏高原IMS 4 km雪冰产品精度评价

IMS雪冰产品是多源数据的融合产品,提供北半球逐日无云的雪冰覆盖范围,在青藏高原积雪遥感监测和研究中具有广阔的应用前景.利用Landsat-8OLI积雪覆盖数据对IMS4km分辨率雪冰产品在青藏高原积雪监测中的精度进行了评估验证.研究结果表明:①IMS 4 km雪冰产品的平均总精度为76.0％,平均制图和无雪分类精度分...     

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。     

Estimating fractional snow cover from MODIS using the normalized difference snow index

Snow-cover information is important for a wide variety of scientific studies, water supply and management applications. The NASA Earth Observing System (EOS) Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) provides improved capabilities to observe snow cover from space and has been successfully using a normalized difference snow index (NDSI), along with threshold tests, to provide global, automated binary maps of snow cover. The NDSI is a spectral band ratio that takes advantage of the spectral differences of snow in short-wave infrared and visible MODIS spectral bands to identify snow versus other features in a scene. This study has evaluated whether there is a “signal” in the NDSI that could be used to estimate the fraction of snow within a 500 m MODIS pixel and thereby enhance the use of the NDSI approach in monitoring snow cover. Using Landsat 30-m observations as “ground truth,” the percentage of snow cover was calculated for 500-m cells. Then a regression relationship between 500-m NDSI observations and fractional snow cover was developed over three different snow-covered regions and tested over other areas. The overall results indicate that the relationship between fractional snow cover and NDSI is reasonably robust when applied locally and over large areas like North America. The relationship offers advantages relative to other published fractional snow cover algorithms developed for global-scale use with MODIS. This study indicates that the fraction of snow cover within a MODIS pixel using this approach can be provided with a mean absolute error less than 0.1 over the range from 0.0 to 1.0 in fractional snow cover.     

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%。     

基于克里金空间插值的MODIS积雪覆盖率产品去云方法

由于云与积雪在可见光和远红外波段都具有相似的光谱特征,使得光学遥感监测积雪受到天气的严重干扰,如何消除亚像元尺度上MODIS积雪覆盖率(Snow Cover Fraction,SCF)产品中云的干扰成为了一个亟待解决的难题。通过分析亚像元尺度上SCF分布的空间变异性,提出了一种基于克里金空间插值的MODIS SCF产品去云方法,分别利用普通克里金(Ordinary Kriging,OK)和以海拔为协变量的普通协克里金(Ordinary Co\|Kriging,OCK)进行去云实验。11个不同日期的实验结果表明:OK和OCK方法在MODIS SCF产品去云中均能达到较高的精度,特别是在云覆盖率低于20%的情况下,此时OCK的精度要好于OK;而当云覆盖率大于20%时,OK的精度略高于OCK,但两者的精度都明显低于云覆盖率低于20%的情况,而且平滑效应都比较明显。     

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。     

基于遥感与地埋信息系统的额敏河流域积雪变化分析

2005年3月新疆北部部分地区发生融雪洪水灾害,给当地人民的生活和国民生产都带来了严重的影响。分析积雪的分布及其变化可为防洪抗灾提供决策依据,同时精确的流域积雪制图和雪盖消融曲线可为融雪径流的模拟提供参数。本文介绍了MODIS数据积雪监测的方法及流域雪盖的分带提取,利用MODIS影像,结合地理信息系统技术分析了额敏河流域3月4日—3月12日每天、每个海拔高度带的积雪变化情况,并利用逐步回归法对积雪变化与气象因子作了回归分析,结果表明400~900m海拔高度带积雪变化与气温降水相关性很好,相关系数R=0.9。     

基于MODIS时间序列森林扰动监测指数比较研究

森林扰动是影响陆地生态系统的重要因素之一,遥感可定期地获得大面积森林覆盖数据,成为定期和连续森林扰动监测的重要手段,基于时间序列数据的森林监测成为主要方式。研究利用2001~2013年MODIS时间序列遥感影像,以福建省为例,利用NDVI、NBRI、NDMI、IFZ和DI 5种森林扰动监测指数,结合植被变化追踪算法提取森林扰动区域,并从光谱响应特征和对不同扰动类型的响应能力等方面,分析了对我国南方森林扰动的监测能力。结果表明:DI对森林砍伐、森林病虫害和植树造林3种扰动类型的响应能力较强,NBR对森林火灾最为敏感,NDVI对4种扰动类型的响应能力相对较弱;5种指数中DI对森林扰动的响应能力较强,森林扰动提取精度最高,IFZ次之,NDMI和NBR监测精度相当,且优于NDVI。     

在GIS支持下利用MODIS数据监测多种作物和果树种植面积

MODIS数据以其时间分辨率高、监测范围大、可免费接收、获取方便及时等优势,已经成为土地利用研究的重要信息源。以河北省38°N带为研究区,选取不同时相的MODIS数据,分别计算出NDVI,根据植被的生长过程中叶面积的变化规律,观察其NDVI的变化,建立分类规则,确定出主要植被的种植区域。在GIS软件的支持下,利用分类精度为91%的TM数据分类结果从提取区域的面积和形状两个方面对MODIS数据的分类结果进行像元尺度上的精度分析。