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。     

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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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。     

仪征地区农田深层土壤湿度遥感反演初探

利用MODIS合成产品数据MOD11A2和MOD13A2获取的陆地表面温度(Ts)和归一化植被指数(NDVI)构建Ts/NDVI特征空间,依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI),进而反演了仪征地区不同季节的40 cm土壤相对湿度。使用野外同步实测数据进行验证,结果显示,总体平均相对误差为11.83%,2004年11月误差最小,为4.30%。遥感反演的仪征地区土壤湿度分布图表明该地区存在两个土壤湿度高值区,分别位于仪征南部的长江冲积平原和西北部的谷底平原地带,并且土壤平均相对湿度越大,其高值区与低值区之间的差异越小。     

基于MODIS数据的大尺度作物遥感监测综述（英文）

我国幅员辽阔,作物种类丰富,如何及时、客观、准确地收集我国作物信息,对科学指导农业发展具有重要的意义。本文以MODIS数据为主要信息源,以农作物的波谱特性和生物学特性机理为基础,开展利用MODIS数据的高光谱多时相及免费获取的优势,进行大尺度农情遥感监测研究,发展了适用的模型和算法,实现大尺度主要作物类型信息的遥感提取和产量遥感估算,提高了农作物遥感定量精度,并探讨了基于MODIS数据的全球农作物遥感监测的现状。同时,针对大尺度农情遥感监测中涉及的农业气候环境网格信息系统做了初步尝试。     

改进型ICA和SVM相结合的火山灰云遥感检测

针对独立分量分析(ICA)模型在火山灰云遥感检测中的不足,提出了一种改进型ICA即变分贝叶斯ICA (VBICA)和支持向量机(SVM)相结合的火山灰云遥感检测算法,实现了火山灰云信息的近似分离.实验结果表明,所提算法能够从中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感图像中检测出火山灰云目标信息,且总检测精度和Kappa系数分别达到了88.4％和0.801 1,取得了较好的检测效果.     

Morlet 小波在地表物候遥感识别中尺度的选取与应用

地表物候是人类了解地球生态系统的必要参数,也是动植物保护、农耕等活动的重要依据。使用遥感数据进行地表物候提取为大尺度的地表物候变化监测提供了一种有效途径。研究发现目前应用最广泛的非对称性高斯函数拟合法和双 Logistic 函数拟合法存在一定的缺陷,尤其是在提取 NDVI 峰值谷值和物候周期不明显区域 (如干旱地区、沙地) 的物候参数时存在严重的误差,而 morlet 小波在分析地表年际变化的周期特征方面表现良好。本文使用 morlet 小波对青海湖流域 2003-2014 年的 MODIS 数据进行分析,得到地表物候在该时间段内的年度变化与趋势,进行不同区域、不同时间的差异性分析,发现青海湖流域的地表物候期整体都略有提前,但生长季的长度呈延长趋势,认为青海湖流域的地表物候整体上响应全球变暖的趋势。中部地区的生长季长度大于高海拔、高纬度区域和沙地区域,认为青海湖流域的中部地区是最适合动植物生长、活动的范围。