基于Landsat 8卫星OLI影像遥感反演盐城市区域大气能见度状况

利用遥感软件ENVI 5.2的FLAASH大气校正模块,对盐城市2013—2014年共22景Landsat 8卫星OLI影像进行了区域大气能见度遥感反演，并与盐城市环境监测中心站的空气自动监测子站的PM10、PM2.5以及当地气象部门的能见度观测数据进行了对比。结果表明，OLI遥感影像可以对区域尺度大气能见度进行有效的观测，反演的区域性大气能见度水平与地面空气质量自动监测结果存在消长关系，与地面能见度数据有近70%的一致性。  

基于Landsat TM/ETM+/OLI遥感大数据分析南京市1984—2015年大气能见度变化趋势

对南京市1984—2015年Landsat 4／5／7／8卫星TM／ETM＋／OLI传感器获取的遥感数据，利用ENVI遥感软件的FLAASH大气校正模块，进行了区域大气能见度（ VIS）遥感反演。结果表明，时间跨度达30余年的Landsat卫星遥感数据影像序列反演的VIS呈明显的下降趋势，20世纪80年代数值较高，“差”能见度（＜10 km）的观测率不到6％，21世纪以来VIS下降明显，“差”能见度的观测率为20％～25％。与2010—2015年南京市PM10、PM2．5监测数据进行了对比，在城市空气清洁及污染较轻时，星地监测结果有较好的一致性，但中到重污染天气时FLAASH算法反演VIS偏高，侧重于代表离主城区距离远的偏远乡野山林地区的能见度状况。  

基于环境一号卫星的PM2.5浓度遥感反演研究

2014年12月29—30日,青岛市发生了一次空气污染过程,利用环境一号卫星CCD遥感影像数据和实测PM_(2.5)浓度数据,分析了该过程前后5 d的实测PM_(2.5)浓度与环境一号卫星CCD遥感影像的DN值之间的相关性,分别按日期和区域建立了反演模型。结果表明,按日期拟合反演模型相关系数为0.02~0.51,按区域拟合反演模型相关系数为0.01~0.80,总体来说,区域拟合结果较好。  

基于MODIS的烟台近海水体叶绿素浓度分布

利用实测光谱数据及水体叶绿素浓度数据建立了基于MODIS数据的叶绿素反演模型，并利用MODIS L1B数据对研究区的叶绿素浓度进行了反演。通过分析烟台近海水体叶绿素浓度分布得出，烟台近海水体叶绿素浓度由沿岸向海延伸，叶绿素的浓度逐渐增加；通过不同月份的叶绿素浓度分布状况发现，夏季水体叶绿素浓度含量最高，冬季最低。  

基于Sentinel-2卫星数据的中山市植被叶面积指数反演及空间分析

以广东省中山市为例,基于SNAP软件和2景Sentinel-2卫星数据,反演并分析中山市全域及特定区域内植被叶面积指数。结果表明,反演结果与中山市生态空间格局和植被保护状况相一致,且与其他研究报道中对水库库区林地采用现场实测方法获得的数据高度一致,表明该方法反演城镇植被叶面积指数具有良好的适用性和准确性。  

基于特征选择和机器学习的阳澄湖叶绿素a遥感反演研究

利用2016—2020年Sentinel 2多光谱遥感影像和同步实测叶绿素a浓度数据，提出了一种基于特征选择和机器学习的叶绿素a遥感反演方法，并应用于阳澄湖。结果表明，特征选择方法在反演模型的自变量选取上具有较好的应用效果，基于此建立的随机森林模型在阳澄湖叶绿素a反演上具有较优的验证精度；2016—2020年阳澄湖叶绿素a浓度总体呈上升趋势，2018年浓度有所降低；阳澄东湖叶绿素a浓度相对较低，叶绿素a浓度高值区集中分布于阳澄西湖中部和北部，入湖河道带来的营养盐可能是引起该区域叶绿素a浓度升高的主要原因。  

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。