Vegetation Mapping for Change Detection on an Arid-Zone River

A vegetation mapping system for change detection was tested at the Havasu National Wildlife Refuge (HNWR) on the Lower Colorado River. A low-cost, aerial photomosaic of the 4200 ha, study area was constructed utilizing an automated digital camera system, supplemented with oblique photographs to aid in determining species composition and plant heights. Ground-truth plots showed high accuracy in distinguishing native cottonwood (Populus fremontii) and willow (Salix gooddingii) trees from other vegetation on aerial photos. Marsh vegetation (mainly cattails, Typha domengensis) was also easily identified. However, shrubby terrestrial vegetation, consisting of saltcedar (Tamarix ramosissima), arrowweed (Pluchea sericea), and mesquite trees (Prosopis spp.), could not be accurately distinguished from each other and were combined into a single shrub layer on the final vegetation map. The final map took the form of a base, shrub and marsh layer, which was displayed as a Normalized Difference Vegetation Index map from a Landsat Enhanced Thematic Mapper (ETM+) image to show vegetation intensity. Native willow and cottonwood trees were digitized manually on the photomosaic and overlain on the shrub layer in a GIS. By contrast to present, qualitative mapping systems used on the Lower Colorado River, this mapping system provides quantitative information that can be used for accurate change detection. However, better methods to distinguish between saltcedar, mesquite, and arrowweed are needed to map the shrub layer.     

Long-Term Observation of Asian Dust in Changchun and Kagoshima

Monitoring of Asian dust at two stations in Changchun, Jilin Province in northeast China, and Kagoshima, southwest Japan, is discussed. In Changchun, interval records were made with digital and video cameras from 18 March 2003. In Kagoshima, a web camera system to monitor volcanic clouds has been working since December 2000, which also provides data for studies of dust. A heavy dust episode on 11 November 2002, affecting both stations, was detected using 11 and 12 μm channels of NOAA/AVHRR. We observed dust in Changchun on 26 March, 7, 14–16 April, 1–2, 8, 10, 19 May, 8, 23 June, and 12 July in 2003. The observed images corresponded well to NOAA/AVHRR imagery and with 8.6, 11 and 12 μm Terra/MODIS results, although conditions were too cloudy for satellite verification in some cases.     

太湖水域叶绿素a浓度的遥感反演研究

利用太湖水域MODIS遥感数据的各波段反射率组合计算值,与实测的叶绿素a浓度进行相关性分析,找到相关性最好的反射率组合,建立反演太湖叶绿素a浓度的遥感模型.结果表明,利用MODIS数据可以较好地实现对太湖水域叶绿素a浓度的定量反演计算,并以MODIS数据第3、第17波段的反射率组合作为遥感指数建立了反演叶绿素a浓度的模型.第3、第17波段的波长范围分别为459nm～479nm、890nm～920nm,这一波段选择与以往使用TM数据得到的结论有所不同.     

长江三角洲地区大气气溶胶光学厚度研究

利用在浙江临安太阳光度计测得的气溶胶光学厚度与MODIS lever2气溶胶产品进行对比，得到较好的相关。给出长江三角洲地区的光学厚度季节和月平均分布图以及几个城市光学厚度的逐月平均值，并分析这一地区气溶胶光学厚度特征。为更好的研究区域空气污染，利用长江三角洲地区几个城市的空气污染指数(API)与MODIS气溶胶光学厚度(AOD)进行对比，提出一种污染监测手段。     

BP网络框架下MODIS气溶胶光学厚度产品估算中国东部PM2.5

近年来随着中国经济的快速发展,中国区域的大气污染情况日趋严重,大气污染监测与治理已刻不容缓.由于卫星遥感具有较广的空间覆盖、成本低等优点,卫星遥感反演气溶胶光学厚度(AOD)产品被普遍认为是地面PM2.5浓度的重要指标,且已被广泛地应用于地面PM2.5遥感监测.利用2007～2008年的MODIS/Terra气溶胶光学厚度产品,考虑中国东部地区5个大气成分站点风速、风向、温度、湿度和边界层高度等气象数据,构建后向(BP)神经网络,提出了基于MODIS AOD产品估算PM2.5的模型.利用5个大气成分站点PM2.5观测数据对模型进行散点拟合和时间序列拟合验证,结果表明:①从PM2.5观测值与估算值的散点回归分析来看,PM2.5估算值与观测值相关系数最好的为庐山站(R=0.6),其它4个站次之,但其相关系数均在0.4(中强相关)以上;②从PM2.5观测值与估算值的时间序列比对分析来看,PM2.5估算值和观测值差值随时间变化而变化,且存在明显的日际振荡现象,但经相邻5 d滑动平均处理,5个站点的PM2.5估算值与观测值相关系数得到普遍提升,滑动后的相关系数RMA均在0.7以上(除郑州外),庐山RMA达到0.83.结果表明在BP网络框架下,基于MODIS AOD产品估算PM2.5的模型能较好地应用于PM2.5监测.     

福建近岸海域悬浮泥沙浓度遥感定量监测研究

论文在分析MODIS数据对海洋水体反射光谱特征的基础上,选用合适的探测波段构成悬浮泥沙遥感参数,并根据2003~2004年福建近岸海域海洋监控区内9个站点的海洋水色数据建立悬浮泥沙浓度遥感定量反演模式。利用已建立的模式对2001~2005年福建近岸海域悬浮泥沙浓度进行遥感反演,根据反演结果分析该海域悬浮泥沙浓度的分布及其变化特征,着重分析闽江口海域的悬浮泥沙运动特点。结果表明:福建近岸海域悬浮泥沙浓度与基于MODIS蓝光(0.438~0.448μm)和绿光(0.545~0.565μm)探测波段数据构成的遥感参数呈指数函数关系,定量反演效果比较理想,反演结果能客观地揭示福建近岸海域悬浮泥沙的浓度分布及其变化特征,为今后对该海域悬浮泥沙运动规律的深化研究奠定了基础。     

农业旱灾监测中的地表温度遥感反演方法--以MODIS数据为例

以目前农业旱灾监测中应用较广泛的多波段MODIS卫星遥感数据为例,探讨农业旱灾遥感监测中所需要的地表温度反演问题,尤其是反演算法的选择、基本参数的估计和具体反演中的工作流程,为快速地进行农业旱灾监测中的水热遥感参数估计提供方法选择.虽然MODIS有8个热红外波段用来监测地表热量变化,但波段31和32特别适用于农业旱灾监测中所需要的地表温度遥感反演.因此,在算法上,我们将选择计算过程相对简便但反演精度又很高的两因素分裂窗算法.详细地讨论了如何快速地估计分裂窗算法中大气透过率和地表比辐射率这两个基本参数.从实际应用来看,本文所提出的方法能快速地用来反演我国农业旱灾监测中所需要的农田地表温度参数,并获得很好的反演结果.     

近年来长江流域气溶胶光学厚度时空变化特征分析

利用2000年3月至2011年2月MODIS Level3遥感反演大气气溶胶光学厚度（AOD）产品数据,结合中国地形的3大阶梯分布,分析近年来长江流域气溶胶光学厚度的时空变化特征。结果表明,近12年来,长江流域的年平均AOD值在0．38,～,0．44之间变化,其中“第一阶梯”年平均AOD呈极显著下降趋势（P〈0．01）,“第二阶梯”和“第三阶梯”则呈上升趋势,但趋势不显著（P〉0．05）;4季平均AOD除春季呈下降趋势,其他3季均为上升趋势,其中冬季上升速率最快,线性倾向率为0．004·a-1（P〈0．05）,春季AOD与其他季节的差距在逐步减小;长江流域3大阶梯AOD具有鲜明的季节变化特征,基本上是春夏季较大,秋冬季较小,具体表现为春季最大,从夏季到冬季逐渐减小,冬季到来年春季跳跃性增高,但由于地理位置、地形、气候、人类活动等因素的影响,不同区域又有所差异;AOD年平均值和四季平均值均表现为“第三阶梯”〉“第二阶梯”〉“第一阶梯”。长江流域年平均AOD变化空间差异显著,其中显著减少区域占整个流域面积的17．54％,主要分布在“第一阶梯”;显著增加的区域仅占流域总面积的5．23％,主要分布在“第二阶梯”和“第三阶梯”。另外,由于海拔、地形及山脉阻挡等诸多因素影响,导致在地形阶梯间高程突变线左右两边的狭窄区域,AOD分布存在低处明显大于高处的现象。这些结果有助于长江流域的区域气候变化和环境研究。     

近10年中国大陆MODlS遥感气溶胶光学厚度特征

应用2001-2010年MODIS大气气溶胶光学厚度（AOD）资料,分析中国550nmAOD年和季节平均分布。还选取了10个代表性区域,分析AOD变化特征。这些分析建立起了近10年来中国气溶胶光学厚度的气候学特征：中国年平均AOD空间区域分布中心大体呈现两低两高。两低中心位于植被覆盖度高和人烟稀少的（1）黑龙江和内蒙古东北高纬度地区（－0．2）;（2）川、滇与青藏高原交界的西南高海拔地区（0．1-0．2）。一个AOD低值带（0．2－0．3）连接这两个低中心,呈东北西南走向跨过中国大陆。在此低值带两侧,各有一片AOD高值中心（－0．8）：（1）人口密集和工业化发展带来的大量人为气溶胶形成了一个覆盖了华北、长江流域（从四川盆地,两湖地区到长三角）到华南珠江三角洲相联的大片高AOD中心区域;（2）以沙尘为主的自然气气溶胶造就了西北塔克拉玛干沙漠及周边高AOD区。中国AOD这一两低两高区域分布特征基本保持四季不变,但其中心强度呈现各自区域性季节变化。中国春季AOD高值区的面积最大,其次是夏季,然后是秋季,面积最小的是冬季。南方AOD月变化规律多为双峰型,即3－5和8－9月出现2次高峰,5－7月从南向北先后出现波谷,变化规律与季风响应。北方为单峰型,6－7月为高峰,11到来年2月为低谷。用弱季风年（2002）和强季风年（2003）季风影响区域气象条件和气溶胶数据对比分析表明,大陆AOD的月空间分布和变化与季风气候,以及风速、风向、降水、温度和湿度等的变化有关。     

近10年中国大陆MODIS遥感气溶胶光学厚度特征

应用2001—2010年MODIS大气气溶胶光学厚度(AOD)资料,分析中国550 nm AOD年和季节平均分布。还选取了10个代表性区域,分析AOD变化特征。这些分析建立起了近10年来中国气溶胶光学厚度的气候学特征:中国年平均AOD空间区域分布中心大体呈现两低两高。两低中心位于植被覆盖度高和人烟稀少的(1)黑龙江和内蒙古东北高纬度地区(～0.2);(2)川、滇与青藏高原交界的西南高海拔地区(0.1～0.2)。一个AOD低值带(0.2～0.3)连接这两个低中心,呈东北西南走向跨过中国大陆。在此低值带两侧,各有一片AOD高值中心(～0.8):(1)人口密集和工业化发展带来的大量人为气溶胶形成了一个覆盖了华北、长江流域(从四川盆地,两湖地区到长三角)到华南珠江三角洲相联的大片高AOD中心区域;(2)以沙尘为主的自然气气溶胶造就了西北塔克拉玛干沙漠及周边高AOD区。中国AOD这一两低两高区域分布特征基本保持四季不变,但其中心强度呈现各自区域性季节变化。中国春季AOD高值区的面积最大,其次是夏季,然后是秋季,面积最小的是冬季。南方AOD月变化规律多为双峰型,即3—5和8—9月出现2次高峰,5—7月从南向北先后出现波谷,变化规律与季风响应。北方为单峰型,6—7月为高峰,11到来年2月为低谷。用弱季风年(2002)和强季风年(2003)季风影响区域气象条件和气溶胶数据对比分析表明,大陆AOD的月空间分布和变化与季风气候,以及风速、风向、降水、温度和湿度等的变化有关。