地表水汽压是大气科学、水文学等多项研究中的一个重要输入参数。鉴于常规观测方法对于地面气象站点依赖性强且空间不连续的缺点,采用MODIS遥感数据对海河流域的日平均地表水汽压进行估算。通过相关分析得出日平均地表水汽压与MOD07低空可降雨量数据具有很强的相关性,并通过对比采用二次曲线进行建模。选取2009年1-4月数据对二次曲线模型的验证结果表明,估算结果与实测日平均地表水汽压1∶1曲线的相关系数R2为0.83。本文的研究结果提供了一种实用的基于遥感数据估算日平均地表水汽压的方法。

采用2006年MODIS逐日红外与近红外大气可降水量(MOD05)数据,结合常规气象观测资料,建立了中国逐月地面水汽压模拟统计模型,得到了2006年1km×1km中国逐月地面水汽压数据集。通过对全国33个台站和河南省100个加密站的验证,地面水汽压的模拟值与实测值的相关性均达0.96以上,并且均有90%以上的样本相对误差平均值小于20%。研究结果表明:2006年中国地面水汽压月平均值在3.47～17.13hPa之间,全国年平均值为8.87hPa,地面水汽压呈现出显著的地带性分布;分析了地面水汽压随海拔、坡度和坡向等地形因子的变化规律,较好地反映出地面水汽压的宏观分布趋势和局地分布特征;基于MO...

大范围、高精度的农田生产力遥感监测依赖于高时空分辨率的遥感数据，单纯依靠由单一类型传感器数据获取的高时相或者高空间分辨率的遥感数据都不能满足清晰掌握田块尺度上作物生长动态的需求。全球免费提供的空间分辨率２５０～１ ０００ ｍ的ｍＯＤＩＳ数据和空间分辨率３０ ｍ的ＬａｎＤＳａｔ数据是植被动态监测普遍应用的数据源，针对应用ｍＯＤＩＳ数据估算的农田生产力空间分辨率较低而ＬａｎＤＳａｔ卫星重访周期长的局限性，研究基于空间分辨率３０ ｍ的ＬａｎＤＳａｔ ８ ＯＬＩ数据与空间分辨率５００ ｍ的ｍＯＤＩＳ数据，应用时空数据融合技术，融合ＯＬＩ数据的高清晰空间表达能力与时间间隔８ Ｄ的ｍＯＤＩＳ数据的植被生长．．．

利用高光谱遥感技术能够高效，无损，快速的获取草地地上生物量，对草地畜牧业的高效管理，动态监测及草畜供求关系平衡等方面具有重要意义。为了探求估算生长期针茅群落地上生物量最适宜的光谱变量与植被指数，本研究在内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗牧场获取光谱反射率与地上生物量数据，通过原始高光谱数据以及一阶微分，植被指数，绿峰与红谷等变量，运用回归模型建立相应地上生物量估算模型并对比评价模型精度。结果表明：克氏针茅（Stipa krylovii）群落在7-8月的牧草生长过程中，生物量逐渐增加，8-9月牧草枯黄明显，生物量明显下降。对原始高光谱进行微分处理有助于提高敏感波段与地上生物量的相关性；在高光谱变量中，利用红边斜率（Dr）构建的线性模型精度最佳，R²为0.94，均方根误差（RMSE）为1.97g/m²，平均相对误差（MAE）为1.97g/m²。在植被指数中，利用土壤调整植被指数（SAVI）构建的多项式模型精度最佳，R²为0.92，RMSE为1.15g/m²，MAE为1.39g/m²。本研究能够为用不同高光谱变量估算针茅群落地上生物量提供科学依据，为快速精准的牧区天然草场遥感监测提供方法和技术支持。

【目的】叶绿素是植物光合作用中重要的色素。利用作物光谱信息对叶绿素含量进行反演,为作物的实时监测和生长状态诊断提供重要依据。【方法】以大田环境下不同氮肥水平(0,50%和100%)的开花期玉米为研究对象,利用轻小型无人机搭载数码相机,获取试验区RGB影像。使用土壤调整植被指数(soil adjusted vegetation index,SAVIgreen)对图像进行分割,基于分割前后的影像分别提取15种常见的可见光植被指数,综合分析指数与玉米冠层叶绿素相对含量SPAD值的相关关系。采用单变量回归模型、多元逐步回归模型和随机森林(random forest,RF)回归算法构建玉米SPAD值的遥感估算模型,通过模型精度评价指标决定系数(coefficient of determination,R2)、均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均相对误差(mean relative error,MRE)和显著性检验水平(P<0.01),确定最佳指标和最优模型。【结果】基于分割前后的数码影像提取的VIplot和VIplant植被指数与玉米冠层SPAD值之间具有显著的相关关系,其中VIplant中的红光标准化值(NRI)、归一化叶绿素比值植被指数(NPCI)、蓝红比值指数(BRRI)、差值植被指数(DVI)与SPAD值的相关性在0.77以上;以相关性高于0.77的VIplant指数NRI、NPCI、BRRI、DVI构建的线性、指数、对数、二次多项式、幂函数的单变量回归模型中,NRI指数构建的二次多项式模型效果最好,决定系数R2为0.7976,RMSE为4.31,MRE为5.91%。在VIplant指数NRI、NPCI、BRRI、DVI参与建立的多变量SPAD反演模型中,使用随机森林方法的模型精度最高,决定系数R2为0.8682,RMSE为3.92,MRE为4.98%,而多元逐步回归模型的精度高于任意单变量回归模型,决定系数R2为0.819,RMSE为4,MRE为5.67%;对数码影像结合各模型制作的SPAD分布图进行精度分析,使用随机森林回归模型对SPAD的估测值与实测值最为接近,具有最佳的预测效果,R2为0.8247,RMSE为4.3,MRE为5.36%,可以作为玉米冠层叶绿素信息监测的主要方法。【结论】本研究证明将数码相机影像提取的可见光植被指数应用于玉米叶绿素相对含量的估测是可行的,这也为无人机遥感系统在农业方面的应用增添了新的手段和经验。

土壤氮素是土壤肥力的重要指标之一,在粮食生产和质量上扮演着极其重要的角色。土壤氮素监测不仅是农业生产的研究热点,也是全球气候变化问题研究的热点之一,而遥感技术为土壤氮素监测提供了一种快速无损的、新的技术手段。本研究利用TM影像通过NDVI变换反演植被覆盖度,同时结合地面实测数据,分析影像植被覆盖度与实测植被覆盖度的关系,及二者在反演土壤氮素含量时的差异;并建立影像植被覆盖度与土壤全氮含量的估算模型;结果表明:影像植被覆盖度与实测植被覆盖度的相关性极显著,通过比较实测植被覆盖度与土壤全氮、碱解氮的关系,发现实测植被覆盖度与土壤全氮含量相关性极显著,而与土壤碱解氮含量相关性不显著。

气温是反映生态环境的重要参数之一,准确估算气温的时空分布对于气候变化研究具有重要意义。论文基于2011—2019年青海省气温实测数据、MODIS产品和SRTM DEM数据,在像元尺度分别开展了晴天条件和有云条件下瞬时空气温度的遥感估算研究,并评价了不同气温估算方法的精度差异,进而通过多元回归模型生成研究区高精度月空气温度产品,对青海省气温的时空分布格局进行分析。研究结果表明,在未使用气温实测数据进行校准的情况下,通过将MOD07_L2大气廓线产品反演的空气温度与MOD06_L2地表温度平均的方法,能够显著提高气温的估算精度。晴天条件下相关系数(r)为0.93,均方根误差(RMSE)为4.71℃;有云条件下r为0.89,RMSE为5.16℃。在使用气温观测值进行校准的情况下,通过引入高程参数,多元回归模型月尺度空气温度估算的决定系数(R2)和RMSE总体分别保持在0.8以上和2.5℃以下。将上述回归模型应用到栅格尺度,从而生成整个青海省高精度卫星过境时刻的逐月气温产品,进而分析其时空分布格局。具体来说,青海省月最高气温出现在7月,全省平均气温为13.59℃,最低气温出现在1月,全省平均气温为-9.44℃;气温的空间分布主要受海拔控制,全省平均气温直减率为4℃/km。上述研究表明MODIS大气廓线产品在全天气气温估算方面具有独特优势,特别是在地面气温实测数据的支持下能够有效降低遥感估算的系统性误差,实现大尺度复杂地形条件下气温的高精度估算。

论文利用MODIS遥感数据和常规地面气象观测数据基于SEBAL模型定量反演了山东省区域地表蒸散量(Evaportranspirations,ET),并利用站点Lysimeter实测ET资料与经联合国粮农组织修正的Penman-Monteith公式计算的ET对遥感反演的ET进行验证,获得了较高的精度,日模拟值的平均相对误差约为11.34%,相关系数为0.872,一致性指数达0.917。在此基础上,结合气象站点降水量的空间分布格局,分析了研究区不同土地利用/覆被类型下2005年和2006年逐月与季节的水分盈亏状况。研究结果表明在2005年3—11月期间山东省总的实际蒸散量平均为637.45 mm,...

不透水面的迅速增长是城市化的显著特征之一,针对大范围的城市监测,运用遥感技术迅速提取城市不透水面是当前国内外研究的热点。论文选用Landsat 7的ETM+影像,基于光谱混合分解模型,结合热红外遥感数据反演生成的地表温度,研究杭州市的不透水面分布信息的提取。通过高、低反照率、植被及土壤4类光谱端元的线性组合来表征不同城市土地类型,并利用地表温度和土壤分量分别剔除高、低反照率分量中的"噪声",综合修正后的高反照率分量和低反照率分量估算杭州市不透水面分布。结果显示,研究区中均方根误差的平均值为0.003 6,不透水面分布结果与同期Google earth上的高分辨率影像和SPOT 4影像的解译结果...

森林火灾作为世界上主要自然灾害之一,严重危害森林资源,威胁人民生命财产安全,破坏自然生态环境。对森林火灾快速、准确的监测是十分重要的。森林过火面积是森林火灾最基本的描述因子,

【目的】基于遥感影像空间分辨率和地面样地大小不一致的现象,采用地统计学和多源遥感数据进行森林碳密度估算,为MODIS数据在区域森林碳密度估算领域的应用提供参考。【方法】以湖南省攸县为试验区,首先利用基于块的序列高斯协同模拟算法,将25.8 m×25.8 m的样地数据分别上推到250 m×250 m、500 m×500 m和1 000 m×1 000 m;然后将上推后的样地数据分别与MOD13Q1、MOD09A1、MOD15A2数据结合,利用序列高斯协同模拟算法开展区域森林碳密度估算研究;最后将最优结果用于

【目的】通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布。【方法】以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型。采用全局Moran I来描述模型残差的空间自相关性。绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态。结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级。将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况。定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄。【结果】黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年。GWR模型的R■为0.68,RMSE为16.171 7。使用Moran I来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性。研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区。黑龙江省2000―2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm~2,其中重度29 157 hm~2、中度180 268 hm~2、轻度318 507 hm~2。兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63%和47.23%。根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图。【结论】GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性。在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持。

针对南方水网地区畜禽养殖业发展受限问题，以浙江省江山港流域为研究对象，实地调研核定流域水污染物来源途径与入河污染负荷量；基于QUAL2K模型，建立地表水水质响应模型，评估江山港流域在达到目标水质时的畜禽粪便水环境承载力；运用情景分析法探究畜禽养殖与地表水水质响应关系。结果表明：1)2020年江山港流域入河负荷量为190.564 t（以氨氮计），土壤流失、污水处理厂、化肥施用、有机肥施用和水产养殖分别占总负荷的70.0%、14.8%、11.0%、2.8%和1.4%。2）当水质目标设定为达到Ⅰ类和优于Ⅱ类时，江山港流域能承载畜禽最大养殖量分别为133.5万和1 622.1万头猪当量，当前养殖规模未超载。3）江山港流域地表水水质对畜禽养殖量的响应关系弱，畜禽养殖不是流域水环境保护的制约因素。建议江山港流域加强生态沟渠的建设与管理，协同实现畜禽养殖业发展与水环境保护。

海洋表面温度是海洋环境的重要参数。遥感技术是进行海表面温度研究的有效手段之一。以印度洋北部海域为研究区域,利用Aqua卫星上的微波数据(AMSR-E)和光学数据(MODIS),进行了海表温度反演研究。首先对AMSR-E L2A数据和MODIS L1B数据进行预处理,然后将AMSR-E的各极化通道亮温数据与实测海表温度进行相关性分析,通过多元线性回归建立AMSR-E海表温度的反演模型,而MODIS海表温度则通过采用线性多通道算法得到,最后以AMSR-E亮温数据为主,MODIS海表温度数据为辅,采用多元线性回归的方法建立了海表温度反演模型。利用该模型反演印度洋北部海域海表温度,反演结果与实测数据相...

利用风云系列静止气象卫星可见光通道的行星反照率和红外通道亮温,依据地球-大气系统的物理模式反演得到三江源地区太阳总辐射。本文在Dedieu模式的基础上,考虑了高程、气溶胶、云和水汽的变化对晴天地表太阳辐射的影响,同时结合2005年-2007年玉树、玛沁两站地面实测辐射资料对模型参数修正,反演得到了地面的太阳总辐射;反演数据与地面辐射站直接测量的结果进行了比较分析,小时、日辐射相关系数达0.92以上,晴天两者的差别在5%以内,绝对误差在2MJ/m2以内。小时太阳总辐射时间尺度上开口向下抛物线,最大值在中午13时左右,最小值出现19时;日太阳辐射波动变化,日最大值约为42.50MJ/m2,最小值为...