利用EOS/MODIS数据反演水云云底高度的初步研究

云底高度作为重要的云宏观物理特征参数,在云层与地表之间的能量交换中起着重要作用。传统的云底高度测量方法大多基于常规观测资料,利用星载被动遥感仪器的观测数据反演云底高度在国内尚未开展。论述了基于EOS/MODIS可见光、红外数据反演云底高度的原理、方法和可行性,并结合西北某空域的飞机探测数据进行了MODIS水云云底高度反演的对比试验。初步结果表明：利用MODIS数据反演水云的云底高度是可行的;在与3次飞机穿云记录的云高真实数据对比中,反演结果平均误差为249.4 m。     

利用MODIS数据反演地表温度的研究

地表温度(LST)是气象、水文、生态等研究中一个重要的参数,目前国内的研究大多使用NOAA/AVHRR数据来获取地表温度,应用MODIS数据获取LST基本上还是空白。MODISLST反演算法精度较高但是计算复杂,在很大程度上限制了其应用。采用简单的统计方法和神经网络方法,得出了内蒙古东北地区的LST计算公式。该公式计算简单而且精度很高,完全能够满足一般的研究需要。     

利用EOS／MODIS资料预测区域冬小麦总产的新方法研究

本文根据当年农作物生长季节内累积植被指数（LNDVI）的平均值之和与农作物产量存在的线性关系，建立了最大植被指数遥感估产模型。并使用2003年-2006年的EOS／MODIS遥感资料和该估产模型，对2003-2004年度、2004-2005年度和2005-2006年度的河北省冬小麦总产进行了估测，其中，前两个年度的估产误差都接近4％。此方法在大范围粮食总产预测中值得借鉴。     

基于MODIS数据的大气水汽反演算法研究

水汽是天气变化的主要动力因素之一,同时大气中的水汽含量也是影响遥感应用的主要因素之一。介绍了MODIS近红外二通道比值法和三通道比值法反演大气水汽的思想,对反演算法的过程进行了推导和分析,并结合实例进行了总结和讨论。通过融合已有的两种水汽反演算法,较好地解决了利用NASA文档对水汽加权平均所遇到的问题,取得了较好的实验效果,对降水产品的生产具有一定的实际意义。     

利用MODIS数据探测燃烧的方法研究

“3S”(遥感、地理信息系统和全球定位系统)技术在森林防火中的应用日益受到世界各国的重视。MODIS是美国NASA戈达德宇航中心在1999年12月18日发射的Terra(EOS-AM1)星上搭载的对地观测器之一。通过对Terra-MODIS数据的相关波段数据的分析,研究了不同波段在探测燃烧信息中的应用可能,并对MODIS数据在探测火点中的应用方法进行了研究;采用图像增强处理和多空间分辨率数据合成的方法,有效地提取了MODIS数据中的燃烧信息,同时也实现了MODIS数据中多空间分辨率数据间信息的融合。     

MODIS数据反演地表温度的传感器视角校正研究

提出了MODIS数据传感器视角的计算方法,并分析了视角的变化对大气透过率以及地表温度反演的影响。选取渤海地区一景影像进行实验研究,结果表明MODIS数据边缘的传感器视角可达55.02°,由此引起的大气透过率降低近0.086,引起的地表温度误差最高可达3.64℃。     

基于MODIS数据反演阜新地区土壤水分的研究

利用MODIS数据计算表观热惯量模型反演阜新地区春季的土壤含水状况分布。通过处理 2009、2010年4月的数据,拟合表观热惯量与土壤含水量的关系模型,得到阜新地区土壤含水状况分布图。通过与37个实测点土壤含水量数据对比验证表明,深度为0~10 cm时,相对误差均值为5.4%;深度为10~20 cm时,相对误差值为10.82%;深度为20~30 cm时,相对误差值为16.50%,相对误差都满足地区实际反演要求,并随土层深度增加相对误差均值增大。     

基于EOS/MODIS 的云雾光学厚度和有效粒子半径反演研究

使用SBDART 辐射传输模式模拟EOS/MODIS 可见光和近ö短波红外通道的光学特性, 分析了使用这些通道进行云雾光学厚度和有效粒子半径反演的可行性, 建立了不同条件下的正演模拟辐射数据库, 在此基础上反演云雾光学厚度和有效粒子半径。敏感性研究表明, 不同波长的近/短波红外波段反射率对不同高度上的粒子敏感, 使用不同通道组合反演所得的有效粒子半径反映了云层不同高度上的粒子尺度特征。结合卫星数据和常规资料做了实例分析, 分析结果表明, 反演结果具有合理性。     

基于MODIS数据的黑河流域土壤热惯量反演研究

热惯量法在土壤水分反演中有着广泛的应用。以MODIS数据为基础,选用真实热惯量模型,反演得到了黑河流域的土壤热惯量,为进一步研究流域土壤水分提供可靠的方法和数据。利用地面实测数据对模型参数及反演结果进行了验证,并分析了地表昼夜最大温差、地表反照率及土壤热惯量的季节性变化规律,同时对比了真实热惯量模型与表观热惯量模型反演结果与土壤水分的相关性。结果表明：地表温差、地表反照率及土壤热惯量都具有明显的季节性变化特征;真实热惯量模型相对于表观热惯量模型更有利于土壤水分的反演,且具有广泛的适用性。     

利用 MODIS 数据进行植被水监测的应用研究

植被水的监测始于对森林、草原火险评估的需要,另一方面,植被水的丰富程度也间接反映了当地土壤含水量状况,是当地干旱状况的一个重要指示。水是生命之源,对作物生长的影响巨大。因而对于农业区作植被水的监测,可以了解到区域植被供水状况信息。本研究正是基于上述的想法,以黄淮海农业区作为试验样区,对新型MODIS传感器的数据,应用GVMI指数模型,反演出植被水含量信息。比较植被水含量与当地降水量之间的关系,初步分析了植被水含量与区域旱情状况之间的关联性。     

基于MODIS数据的城市气溶胶光学厚度反演方法

遥感的方法为大面积获取气溶胶光学厚度提供了手段。目前使用MODIS(中分辨率成像光谱仪)数据反演气溶胶光学厚度常用的是暗像素方法以及对比法。由于城市地区符合暗像素标准的像素较少,而且城市地区的气溶胶成分复杂,难以确定其具体成分,所以暗像素方法会产生较大误差。根据MODIS第7、3、1波段对气溶胶的不同响应,以三者的反射率为自变量,结合地面实地观测数据,给出了计算北京地区气溶胶光学厚度的计算公式,误差分析表明该方法更适合城市地区。     

基于小波变换的MODIS与ETM数据融合研究

遥感影像融合方法多样，但针对空间分辨率相差十倍、甚至十几倍的不同数据源影像进行融合的研究很有限。有效算法也较少。MODIS影像高光谱数据具有36个相互配准的光谱波段信息，然而其0．25km～1km的低空间分辨率，却限制了其应用潜力。本文基于小波变换的算法思想提出了一种MODIS与Landsat ETM(空间分辨率30m)数据融合的方法，能够有效的将MODIS的光谱信息和ETM的空间几何信息结合起来，并在此基础上分析了地形阴影对融合的影响，为MODIS数据用于制作较大比例尺的土地利用现状图等提供了可能。     

基于MODIS数据的渭河流域土壤水分反演

利用MODIS产品数据MOD11A1、MOD13A2和MOD15A2获取地表温度(TS)、昼夜温差(TSD)、表观热惯量(ATI)、归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)、叶面积指数(LAI),构建渭河流域2006年8月1日、8月6日的TS-NDVI、TS-EVI、TS-LAI、TSD-NDVI、TSD-EVI、TSD-LAI、ATI-NDVI、ATI-EVI、ATI-LAI特征空间,根据TS-NDVI、TS-EVI、TS-LAI、TSD-NDVI、TSD-EVI、TSD-LAI、AI-NDVI、ATI-EVI、ATI-LAI特征空间建立了温度归一化植被指数型干旱指数(TNDI)、温度增强植被指数型干旱指数(TEDI)、温度叶面积指数型干旱指数(TLDI)、温差归一化植被指数型干旱指数(DTNDI)、温差增强植被指数型干旱指数(DTEDI)、温差叶面积指数型干旱指数(DTLDI)、表观热惯量归一化植被指数型干旱指数(ANDI)、表观热惯量增强植被指数型干旱指数(AEDI)、表观热惯量叶面积指数型干旱指数(ALDI),并以这些干旱指数作为土壤水分监测指标,反演了渭河流域2006年8月1日、8月6日的土壤水分.利用TDR实测10cm土壤水分进行相关分析表明: TEDI、TNDI、TLDI在高植被覆盖的地区、低植被覆盖的地区进行土壤水分反演和干旱监测都能取得较好的效果,其中TEDI效果最好;DTNDI、DTEDI、DTLDI、ANDI、AEDI、ALDI比较适合在低植被覆盖的地区进行土壤水分反演和干旱监测,但在高植被覆盖的地区效果较差,不适合进行土壤水分反演和干旱监测.     

MODIS卫星数据地表反照率反演的简化模式

以内蒙西部地区的MODIS遥感图像数据和地表野外同步观测的光谱数据为例,在野外数据量较少且有定标数据的条件下反演地表反照率。使用6S大气1辐射传输模型进行大气校正,并通过MODTRAN4.0模型获取各波段地表入射光通量和窄波段的地表反照率;在窄波段反照率与宽波段反照率之间存在线性关系的前提下,以各波段的入射光通量占总入射通量的比例作为反演参数,实现窄波段到宽波段的反演。反演结果证明此方法简便可行。     

针对MODIS 数据的地表温度非线性迭代反演方法

地表温度是气象、水文、生态等研究领域中的一个重要参数。构建了MODIS31/ 32 波段的热辐射传输方程, 讨论了方程的数值迭代解法, 提出了针对MODIS 数据地表温度的非线性迭代反演方法, 并介绍了大气透过率和地表比辐射率这两个中间参数的估计方法。误差及敏感性分析表明,提出的方法对大气透过率和地表比辐射率都不敏感, 反演精度优于传统的线性分裂窗算法。     

利用MODIS数据反演南海南部海表温度及时空变化分析

南海海水表面温度对中国陆地的气候变化具有显著的影响。以南海南部海域为例,首先对MODIS基础数据进行几何校正及影像去云等预处理,利用辐射传输模型MODTRAN计算大气透过率,利用MODIS数据第31和32波段辐射亮度值计算亮度温度,采用劈窗算法反演南海南部海域海表温度,反演结果与产品及实测数据进行回归分析,采取决定系数（R ²）、误差平方和（SSE）及均方根误差（RMSE）进行拟合情况评价。决定系数（R ²）大于0.8,SSE、RMSE较小,其中反演结果与实测数据的SSE为1.025,RMSE为0.158,说明反演精度良好。研究表明:温度具有明显的区域和季节变化特征,秋冬较低,春夏较高,在空间上从离近岸向中心海域方向递减,海盆中心温度低。温度受气候的影响,与厄尔尼诺现象呈正相关,与拉尼娜现象呈负相关。     

应用MODIS数据监测巢湖蓝藻水华的研究

以巢湖为研究区域,以MODIS 卫星影像为数据源,结合准同步的地面水质监测数据,将MODIS 250 m分辨率的波段反射率与叶绿素a浓度实测值进行相关分析。在此基础上通过回归拟合,构建基于中分辨率成像光谱仪(MODIS) 的叶绿素遥感提取模型。应用模型成功提取出蓝藻爆发水域chl-a的分布。从MODIS遥感图像上可以清晰地反映出巢湖这次蓝藻爆发的强度、地点和分布范围 。研究结果表明:用MODIS影像监测巢湖蓝藻水华是可行的,其中250m分辨率波段1 、2的比值组合r2/r1与叶绿素a浓度实测值高度相关(R=0.909 3),适于反演叶绿素a浓度。     

基于ART模型的MODIS积雪反照率反演研究

积雪反照率是研究局地或全球的能量收支平衡和气候变化中的重要参数,遥感反演为积雪反照率的获取提供了便利的手段。积雪反照率大小主要取决于积雪的自身物理属性(雪粒径、形状和污染物等因子)以及天气状况,遥感反演反照率大多基于双向反射模型(BRDF),积雪BRDF模型常使用积雪辐射传输模型获得。采用考虑了雪粒径、粒子形状以及污染物影响的渐进辐射传输理论(ART)模型,建立了MODIS积雪反照率反演算法,得到了MODIS 8d合成积雪反照率产品。将此算法应用于具有均一积雪地表的格陵兰岛地区,并使用GC-Net实测数据进行了验证,反演的总均方根误差(RMSE)为0.018,相关系数(r)为0.83,结果表明考虑了积雪特性的ART模型能够较好地反演积雪反照率,而且反演需要的参数较少。     

Radarsat-2/SAR和MODIS数据联合反演黄土高原地区植被覆盖下土壤水分研究

以黄土高原半干旱区定西为试验区,利用Radarsat-2/SAR和MODIS数据,将由MODIS NDVI估算的植被含水量(VWC)应用到微波散射Water-Cloud模型中校正植被的影响。采用交叉极化(VV/VH)组合方案对植被覆盖下土壤水分的反演进行初步探讨,结果表明:在植被影响校正前,模型反演土壤水分值出现明显低估现象;校正植被影响后,相关系数R由0.13提高到0.44,且通过α=0.01的显著性检验,标准差SD由5.02降低到4.30,有效提高了模型反演土壤水分的准确度。卫星反演的研究区土壤含水量大部分介于10%~30%之间,与实地考察情况一致,较好地反映出区域土壤湿度分布信息。表明,光学和微波协同遥感反演对于提高农田土壤水分遥感反演精度具有较大的应用潜力。     

基于MODIS数据的成都市水稻遥感估产研究

以遥感和地理信息系统为主要技术支撑,利用多时相的高光谱分辨率MODIS数据,对成都市2003年水稻进行了估产研究.在利用研究区最佳时相遥感影像提取水稻种植面积的基础上,以多时相的高光谱分辨率遥感数据建立水稻单产模型,并计算出成都市2003年的水稻总产量.研究表明,成都市各行政区当年水稻总产量估算结果的误差为17.45%;利用多时相MODIS数据对农作物进行遥感估产具有一定的可行性,同时通过该研究也为西南地区大范围的农作物遥感估产在方法上提供了一定的借鉴作用.