冰川雪线高度研究进展

冰川被认为是气候变异的灵敏指示器,测量冰川响应的最好方法来自于物质平衡观测,持续的、系统的物质平衡观测不易实现,而雪线高度可以指示平衡线高度。介绍了雪线研究背景和意义,阐述了各种雪线相关概念,分析了目前已有的冰川雪线研究方法(如光学方法、统计方法、直接测量法和地形图判读法等),总结了不同方法获取的冰川雪线高度的验证方法,讨论了气温和降水对其影响。最后归纳了雪线高度在冰川研究中的应用。     

利用MODIS遥感监测可吸入颗粒物PM10的研究

为了研究利用卫星遥感方法监测大范围可吸入颗粒物的空间分布,本文在利用MODIS卫星资料反演河北省晴天大气气溶胶光学厚度的基础上,将河北省11个城市地面监测站的可吸入颗粒物PM10浓度值与对应的大气气溶胶光学厚度AOD值作了相关分析,建立了大气气溶胶光学厚度AOD与PM10的关系模型,相关系数为O．5390,达到了O．001以上的显著水平。经多次应用效果检验,平均误差为17％。结果表明,利用晴天AOD与地面PM10质量浓度的关系模型可以有效地监测PM10的空间分布。     

应用MODIS进行赤潮遥感监测的研究进展

赤潮遥感监测是卫星遥感应用的重要领域。发射和应用时间相对较短的MODIS传感器具有相对的光谱分辨率和空间分辨率的优势,使得MODIS在赤潮遥感监测上发挥巨大的作用。分析总结了应用MODIS进行赤潮遥感监测的几种主要方法,并与其它几种主要传感器进行比较,分析了MODIS在赤潮遥感监测中的优势和不足。     

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数据的青藏高原遥感云量重构北大核心CSCD

云是影响青藏高原能量平衡和地气过程的关键参量之一,研究高原的云量对探讨青藏高原的气候变化具有重要意义。采用2001~2020年的MODIS总云量数据与ERA5、CRA40两套再分析资料的总云量数据,以3~11月份MOD06云量资料为真值,评价不同再分析资料在青藏高原的适用性。利用改进自编码器模型,基于ERA5和MOD06重构了1950~2020年的3~11月的高原云量。结果表明:在高原地区,ERA5的云量值偏高,而CRA40云量值偏低,且ERA5与MOD06的相关性明显优于CRA40与MOD06的相关性;通过相关系数、偏差、平均绝对误差、均方根误差四种评价指标,发现改进自编码器模型在重构云量方面具有良好的效果,且能模拟出青藏高原云量的变化趋势,为研究青藏高原地区云量时空演变规律提供了可靠的长时序数据。     

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。     

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。     

MODIS浒苔遥感监测误差分析研究

近年来,我国沿海浒苔灾害频发,影响日趋严重,MODIS-TERRA/AQUA等中低分辨率卫星遥感影像成为浒苔遥感监测最主要的数据源之一。但低分辨率影像存在大量混合像元,导致浒苔提取误差。本文先从理论上分析了植被指数算法的非线性对浒苔信息提取的影响,发现像元中浒苔覆盖比例为0.2～0.4时,NDVI最大,会有0.8的偏差,且浒苔越厚误差越大。然后以环境减灾卫星(HJ-1A/B)作为真实值,对MODIS浒苔监测误差进行定量分析。结果表明:MODIS影像难以兼顾大块聚集和零散分布的浒苔,业务化监测中提取面积可能会被夸大21.88%,在面积准确的情况下,也会有21.67%的浒苔信息被错误提取。本文最后提出通过选择两个阈值来解决此问题。     

利用MODIS数据监测河北省冬小麦种植信息

利用多时相MODIS遥感数据和冬小麦地面GPS定位调查信息，参考河北省土地利用现状资料和生态功能区划成果，对河北省冬小麦种植环境进行了分区，充分考虑冬小麦的生长发育特征和下垫面的植被生长特征来选择遥感监测时段，改进了“麦土比”的概念，提出了“象元麦土比”的新方法，将遥感知识、农学知识和地学知识有机结合，形成一套计算机自动提取冬小麦种植信息系统，利用该系统提取了河北省2004-2005年度冬小麦播种信息，遥感测算的全省总面积误差为3．2％，综合考虑各个地市的偏差情况，9个地市面积平均绝对误差为9．6％。本文就此介绍其主要方法及其工作步骤。     

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.     

利用MODIS数据估算西藏高原地表植被覆盖度

根据2004年9月13日至14日在西藏高原中部地面观测的植被覆盖度和同期接收的EOS/MODIS数据,分别建立了250m分辨率归一化植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)与地面观测的植被覆盖度之间的相关关系,并以西藏高原中部和整个西藏高原作为两个试验区,选择典型植被类型,验证了Carlson和Ripley植被覆盖度算法的精度。结果表明,地面观测的植被覆盖度与植被指数之间呈线性关系。其中,地面观测值与NDVI的相关系数R2=0.90;与SAVI的相关系数为R2=0.89;Carlson和Ripley算法适合于中等植被覆盖度的草地植被。     

青藏高原MODIS积雪面积比例产品的精度验证与去云研究

MODIS积雪产品的精度验证和去云处理是积雪监测研究的基础。首先利用青藏高原典型地区的ETM+数据作为“真值”影像,对MODIS积雪面积比例(FSC)产品在无云条件下的精度进行验证,发展了一个基于三次样条函数插值的去云算法,并采用基于“云假设”的检验和地面站积雪覆盖日数(SCD)检验两种方法对去云算法的精度进行了分析评价。结果表明:MODIS FSC产品在青藏高原地区具有较高的精度,与FSC“真值”相比,其平均绝对误差、均方根误差以及相关系数分别为0.098、0.156和0.916;去云算法能够有效地获取云遮蔽像元的FSC信息,平均绝对误差为0.092,用新生成的无云MODIS FSC产品计算得到的SCD与地面观测值具有较高的一致性(87.03%),平均绝对误差为3.82 d。     

基于MODIS数据的森林覆盖变化监测方法研究

自然灾害、森林采伐以及其它人为活动等都将导致森林覆盖的变化。遥感提供了大尺度范围监测森林覆盖变化的能力, 但要获得森林覆盖变化的信息, 则需要有效地从遥感影像中提取变化信息的技术方法。研究在借鉴美国宇航局(NASA ) 生产MODIS 土地覆盖变化(LCC) 产品所采用的算法基础上, 利用MODIS 数据, 分别采用红光- 近红外法、共生纹理矩阵法和基于相似度的变化检测方法对我国东北林区的森林覆盖变化监测方法进行了研究, 并用近年发生在黑龙江的重(特)大森林火灾为实例进行了验证。     

Spatio-temporal Analysis of Vegetation Phenology with Multiple Methods over the Tibetan Plateau based on MODIS NDVI Data

In the context of global climate change,vegetation phenology analysis based on remote sensing has become an critical method for studying the characteristics of physical and physiological changes of vegetation.This paper uses the MODIS NDVI time\|series data of 96 meteorological stations over the Tibetan Plateau during 2000\|2014 to explore the development trend of vegetation phenological and geographical environment factors of each meteorological station,typical vegetation coverage and the whole plateau region.Firstly,using three cubic spline function method (Spline),double logistic function method(D\|L)and singular spectrum analysis (SSA),NDVI time\|series data is reconstructed,then using the derivative method (Der)and threshold method (Trs),the key parameters of phenological information is extracted,after that differences and application conditions between the six methods are analyzed and compared.Secondly,using M\|K test trend analysis method,the phenological development trend of each site and area were calculated,the relationship between phenological development trend and altitude,precipitation,temperature is studied.Finally,by the Growing season length(GSL)obtained by temperature threshold method,LOS is compared and verified.in grassland and forest land cover types,SSA,Spline,D\|L combined with threshold method to get the Start of Season(SOS),end of season(EOS),Length of season (SOS)respectively is a good combination strategy.(2)The spatial differences of various phenological parameters extracted by different methods are large,and the trend is relatively consistent at small scales.Southeast humid and semi\|humid shrub steppe region and northwestern desert steppe in the Tibetan Plateau,SOS and EOS delayed,but LOS prolonged;southwestern humid region,SOS and EOS delayed,LOS shortened;widely distributed grassland,the phenological parameters did not show significant tendency.(3)Temperature is related to the development trend of phenological parameters.With temperature increasing,the phenomena of SOS advance,EOS lag are presented.Because of the complexity of the plateau landform and climate,there was no significant relationship between phenological development trend for most of the site with the altitude and precipitation,only a few sites have strong correlation,the correlation between GSL and LOS also showed similar characteristics.For remote sensing based phonological analyses,our study identify there is no method existing here that is a adaptive across all the Tibetan Plateau.in addition,at point scale the phenological parameters do not represent a significant earlier or later trend.     

基于MODIS的黄土高原土地荒漠化动态监测

以2001年和2009年8月MODIS卫星影像为数据源,基于归一化植被指数和像元二分原理,通过建立科学的荒漠化土地分类系统,对黄土高原地区近8 a的荒漠化土地进行了动态变化监测,分析了2个时期荒漠化土地的空间分布特征和面积变化情况。结果表明:黄土高原荒漠化土地面积整体呈明显的减少态势,但类型转化结构表明荒漠化土地强度却处于不断发展阶段。8 a间,极重度荒漠化土地面积增加了16.53 km²,增长率为28.36%,重度和中度荒漠化土地面积均有不同程度减少,分别减少了1.2×10⁴ km²和7.0×10⁴ km²,变化率分别为32.97%和29.19%;分别有9.0×10^4 km²和1.2×10⁴ k²的轻度和潜在荒漠化土地转化为其他类型荒漠化土地,并分别增加了9.3×10³ km²和7.3×10⁴ km²,增长率分别为4.2%和57.3%。发展区面积为1.9×10⁵ km²,稳定区面积为4.0×10⁵ km²,逆转区面积为2.8×10⁴ km²,发展区面积比逆转区面积大1.6×10⁵ km²,表明黄土高原环境质量不断下降,荒漠化强度不断扩张的趋势。     

藏北那曲地区地面与MODIS反演的地表反照率对比分析

利用藏北高原那曲地区反照率地面观测资料分析了其日内、月均和季节变化特点,在此基础上,与同期的MODIS/Terra反演结果进行了对比分析。结果表明:藏北那曲地区晴天地表反照率日内变化明显,主要表现为早晚高,变幅大,中午低,变幅小的"U"形变化特点。早晨太阳高度角低,反照率高,日内随着太阳高度角的增加反照率逐渐降低,下午14:00~15:00反照率达到日内最小值,之后随着太阳高度角的降低,反照率上升明显。夏季日内最高反照率出现在早晨8:00,其他季节则基本上在下午18:00。太阳高度角同样是影响地表反照率季节性变化的主要原因,两者呈极显著的反相关关系,相关系数为-0.91。冬季平均地表反照率最高,为0.28,其次是春秋两季,均为0.23,夏季最低,为0.19。MODIS/Terra在上午12:00左右过境时反演的地表反照率与地面观测值之间存在很好的一致性,两者平均值都为0.22,相对误差9.60%,绝对误差和均方根误差(RMSE)均为0.02,而在13:00左右过境时,卫星反演值较观测值存在系统性偏小特点,平均偏小14.29%,相对误差为16.45%,绝对误差0.04,均方根误差0.05。此外,MODIS反演的地表反照率比地面观测值日际波动大。若不考虑积雪,冬夏两季地表反照率的空间差异小,而春秋两季空间差异较大,这主要与研究区地面植被类型及其季节性空间分布特征有关。     

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.     

被动微波遥感在青藏高原积雪业务监测中的初步应用

积雪范围、积雪深度和雪水当量等参数的遥感监测与反演对气候模式的建立以及积雪灾害的评估具有重要意义。被动微波遥感在这些参数的反演方面具有明显优势,但目前尚未应用到青藏高原地区的积雪遥感业务监测上来。2001年10月至2002年4月,利用SSM/I数据对青藏高原地区的积雪范围和积雪深度进行了实时监测,为西藏、青海遥感应用部门提供逐日的雪深分布图。对这次监测的总效果进行了分析和评价,并对发生在青海省内一次较大的降雪过程进行了遥感分析,结果表明:SSM/I反演的积雪范围变化趋势与MODIS结果总体上较为一致;SSM/I的雪深监测结果为当地遥感部门对大于10 cm的雪深做出正确判断提供了重要信息,是对雪灾定位的重要信息源。