基于微型无人机遥感数据的城市水环境信息提取初探

近年来,黑臭水体整治已经成为各级政府的重要工作内容。为更好地开展黑臭水体筛查和监管工作,提出基于多旋翼无人机搭载多光谱相机的遥感监测方案,尝试采用影像特征变换结合面向对象分类方法提取黑臭水体的遥感信息。结果表明:(1)无人机影像上地物具有更加丰富的色彩和纹理;(2)与主成分变换和纹理分析方法相比,光谱指数对典型地物具有较好的判别能力;(3)采用标准最邻近分类法提取城市水环境信息,能够获得较高分类精度。     

西安市及周边地区MODIS气溶胶光学厚度与PM10浓度关系模型研究

西安是空气污染监控和防治有代表性的西部大型城市。研究了西安市及周边地区上空气溶胶光学厚度与PM10浓度的关系模型。利用2011—2012年MODIS卫星气溶胶光学厚度（AOD）遥感产品，通过数据匹配，利用地面气象观测站点的能见度数据和相对湿度数据对AOD产品进行垂直标高订正和湿度订正，2项订正显著提高了AOD和地面PM10浓度的相关性，相关系数从0．36提高到0．65，按季节分类统计和订正春至冬四季的相关系数分别为0．57、0．71、0．62和0．87，夏季和冬季的订正更为有效，可用性更高，这可能由于受到不同季节气溶胶来源和特征的影响。为研究中国西部大型城市，特别是西安市空气环境监测和区域联防联控提供了一种有效方法。     

博斯腾湖矿化度遥感反演及空间分布特征研究

以我国最大的内陆淡水湖——博斯腾湖为研究对象,利用Terra/MODIS L1B空间分辨率为250 m和500 m的遥感反射率数据及湖水矿化度实测数据建立线性回归模型,分析湖表面矿化度的空间分布特征。结果表明:空间分辨率为500 m的1~7个波段组合建立的多元线性回归模型相关性最高(R~2=0.70),模型验证结果显示,实测值和反演值的相关系数(R~2)为0.82,均方根误差(RMSE)为0.12。利用最优模型对博斯腾湖湖面矿化度进行反演,其分布存在明显的空间梯度,西北、东北和东南湖区矿化度较高,而西南湖区和湖区南部矿化度较低。     

上海市一次重雾霾过程的天气特征及成因分析

2013年11月30日至12月9日上海地区出现入冬以来一次最严重的持续性雾霾天气过程,严重影响了该地区人们的生活健康.本文借助空气质量数据、地面气象要素、卫星遥感数据并结合后向轨迹模式反映了此次重污染过程的污染特征及其成因.结果表明,污染期间,PM2.5与PM10小时浓度变化趋势基本一致,高浓度值出现在早晚8时左右,主要是由该时段的逆温现象造成的;来自西北方向污染物的远距离输送影响了本地空气质量状况,气团在不同高度层做下沉运动,造成大气层结稳定;该地区在西北方向的弱高压控制下,地面风速较小,能见度低,天气条件静稳,不利于污染物扩散,造成持续性重污染事件;卫星遥感数据显示此次污染为区域性污染.     

北京市MODIS气溶胶光学厚度与PM_(10)质量浓度的相关性分析

利用北京地区2012年1—12月NASA MODIS气溶胶光学厚度(AOD)和通过空气污染指数(API)转换得到的PM10质量浓度进行了相关性分析.结果发现,二者的直接相关程度较低,在引入季节变化的气溶胶标高且考虑了气溶胶的垂直分布后,进行标高订正,二者的相关系数有所提高;在考虑了湿度影响因子后,进行湿度订正,二者的相关系数显著提高;引入平均风速、平均气温和平均气压等气象因素,进行多元回归分析,相关系数进一步提高.证实了卫星遥感气溶胶光学厚度在经过垂直和湿度订正并考虑气象因素的情况下,可以作为监测北京地区颗粒物污染物地面分布的一个有效手段.     

基于MODIS GPP/NPP数据的三江源地区草地生态系统碳储量及碳汇量时空变化研究

陆地生态系统碳循环研究是全球变化与地球科学研究领域的前沿与热点问题,准确地评估陆地生态系统碳储量和碳汇量是估算未来大气 CO2浓度,预测气候变化及其对陆地生态系统影响的关键。已有相关研究多集中于对区域生态系统碳储量和碳汇量的量的估算,而缺乏针对时间尺度上的变化过程的分析,以及对变化特征空间差异性的分析。本研究基于MODIS NPP数据,结合土地利用数据及土壤有机碳密度分布数据,对三江源地区2000─2010年草地生态系统碳储量时空变化特征进行了分析,同时,基于MODIS GPP数据及China FLUX和America FLUX数据,建立草地生态系统呼吸估算模型,对其碳汇量的时空变化特征进行了分析,以期明确该地区的碳储存能力及其变化过程,为该区域草地生态系统保护和管理提供科学依据。研究结果表明：（1）三江源地区草地生态系统总碳储量为53.38×108 t,平均碳密度为14.94 kg·m-2（以C计）。土壤和植被碳储量分别为53.07×108 t和0.31×108 t,平均碳密度分别为14.85 kg·m-2和86.77 g·m-2。（2）近10多年来,三江源地区草地生态系统多年平均碳汇量为0.4×108 t,单位面积平均碳汇量为86.80 g·m-2·a-1（以C计）,表明该地区草地生态体统是一个碳汇。（3）2000年以来,三江源地区草地生态系统总碳储量及总碳汇量均呈波动增加趋势,碳汇功能有所增强。（4）三江源地区草地生态系统碳储量及碳汇量的空间分布格局及其变化趋势的空间分布均呈现明显的空间差异性。（5）MODIS GPP/NPP数据能够支撑较大尺度草地生态系统碳储量及碳汇量格局与变化趋势分析,较传统方法更为便捷高效。     

城市土地利用类型与PM2.5浓度相关性研究——以武汉市为例

随着我国工业化的不断发展,在我国的主要经济发展地区的雾霾天气不断爆发,使我国的大气环境日益恶化,严重影响了人们的日常生活和身体健康。PM2.5作为雾霾的重要组成成分,也日渐成为环境领域的研究热点问题。随着全球性变化研究领域逐渐加强了对土地利用与生态环境的相关研究,因此无论从法律和社会经济发展的角度,还是从生态资源保护与环境可持续发展的角度,土地利用与PM2.5的相关研究都显得相当重要。研究目的:分析武汉市各类用地类型与PM2.5浓度的相关性程度。研究方法:使用ENVI与ArcGIS对武汉市2013年MODIS气溶胶产品进行空间分析与插值处理,再应用SPSS将其与武汉市2013年10个观测点的PM2.5浓度数据作相关性分析,以证实MODIS气溶胶厚度与PM2.5浓度的相关性,并建立两者的线性回归方程,然后利用计算后的武汉市整体PM2.5浓度分布与各土地利用类型进行相关性研究。研究结果:武汉市PM2.5浓度有明显的空间分布特征,绿化面积比例与PM2.5浓度呈显著负相关,建设用地面积比例与PM2.5浓度呈显著正相关,未利用地面积比例虽然与PM2.5浓度呈正相关,但相关性较低,而耕地与水体对PM2.5浓度没有显著影响。研究结论:土地利用类型对武汉市PM2.5浓度的分布有显著的影响,其与搭载MODIS传感器的遥感卫星监测方式的结合能成为研究大范围特定区域PM2.5浓度空间格局的新方法,并且增加城市绿化面积,控制建设用地规模能有效减少PM2.5浓度。     

武汉城市群夏季热岛特征及演变

利用2000~2010年共11期MODIS地表温度资料和多源多时相的遥感影像分类结果揭示武汉城市群的夏季热岛效应,反演并计算出10 a间武汉城市群日间和夜间的热岛强度变化、土地覆盖类型和城镇用地面积。在对不同时相的地表温度数据进行热岛指数归一化处理的基础上,分析了武汉城市群热岛的分布特征及年代演变,定量分析了武汉城市群以及中心城市武汉市不同热状况区面积的变化和热场的变迁。结果表明,武汉城市群夏季热岛效应较为明显,其中武汉市是主要热源和热中心;自2000年起,武汉城市群城乡温度差异逐步减小,热中心分布向外扩散,城市热岛区域急速扩张,整体热环境趋于恶化;新兴城区的开发增加了武汉市的热源分布,人工表面的增加以及自然表面的减少导致城市热岛效应不断加剧。     

基于MODIS的渍害田和正常农田遥感特性对比研究

渍害田在我国南方地区分布广泛，严重影响农业生产。以四湖流域洪湖地区为实验区，基于渍害田的物理及生态特性来探讨渍害田遥感识别特性。利用2002～2011年MODIS产品，辅以土壤图、土地覆被数据，对比分析了正常农田及渍害田在反照率、增强型植被指数（EVI）、地表夜温、地表温差和表观热惯量的时相差异；并结合相关研究成果加以解释和验证。结果表明：一年中大部分时段，正常农田的反照率、EVI、地表温差都大于渍害田，而地表夜温、表观热惯量都低于渍害田；各指标的多年平均值也具有类似差别；渍害田的EVI在6、7月份比正常农田高, 可能是由于渍害田在雨、热、肥条件同时良好时比正常农田生长的更快。研究结果可为进一步准确识别渍害田空间分布及其动态变化     

MODIS Biophysical States and NEXRAD Precipitation in a Statistical Evaluation of Antecedent Moisture Condition and Streamflow1

Abstract: The potential of remotely sensed time series of biophysical states of landscape to characterize soil moisture condition antecedent to radar estimates of precipitation is assessed in a statistical prediction model of streamflow in a 1,420 km² watershed in south‐central Texas, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) time series biophysical products offer significant opportunities to characterize and quantify hydrologic state variables such as land surface temperature (LST) and vegetation state and status. Together with Next Generation Weather Radar (NEXRAD) precipitation estimates for the period 2002 through 2005, 16 raw and deseasoned time series of LST (day and night), vegetation indices, infrared reflectances, and water stress indices were linearly regressed against observed watershed streamflow on an eight‐day aggregated time period. Time offsets of 0 (synchronous with streamflow event), 8, and 16 days (leading streamflow event) were assessed for each of the 16 parameters to evaluate antecedent effects. The model results indicated a reasonable correlation (r² = 0.67) when precipitation, daytime LST advanced 16 days, and a deseasoned moisture stress index were regressed against log‐transformed streamflow. The estimation model was applied to a validation period from January 2006 through March 2007, a period of 12 months of regional drought and base‐flow conditions followed by three months of above normal rainfall and a flood event. The model resulted in a Nash‐Sutcliffe estimation efficiency (E) of 0.45 for flow series (in log‐space) for the full 15‐month period, ?0.03 for the 2006 drought condition period, and 0.87 for the 2007 wet condition period. The overall model had a relative volume error of ?32%. The contribution of parameter uncertainties to model discrepancy was evaluated.