基于遥感的新疆北疆积雪盖度及雪深监测

新疆北疆为雪灾多发区,准确地监测积雪分布及雪深具有十分重要的意义,可为雪灾多发区在冬季做好防灾减灾工作提供依据.目前MODIS数据主要运用归一化差分雪盖指数(NDSI)对积雪进行提取.NDSI是基于雪对可见光与近红外波段的反射特性和反射差相对大小的一种测量方法,然而它只能将像元辨别为积雪或非积雪,满足不了高精度的流域制图及雪盖提取要求.以新疆北疆为研究对象,应用MODIS数据和线性光谱混合模型提取像元内积雪所占比例(积雪盖度),并与NDSI建立关系,讨论了NDSI是否可以作为估算积雪盖度的标准,进而提高NDSI在积雪监测中的应用精度.结果表明,二者具有较好的线性关系,经过野外实测点的验证,25个点的平均绝对误差是0.06.此外,以MODIS数据与地面实测雪深资料为基础,通过分析和研究MODIS窗区通道的光谱特点,探讨了适合于积雪雪深监测最佳的MODIS通道,初步建立起应用MODIS资料监测北疆地区积雪深度的反演模型.     

基于DEA的中国农业旱灾脆弱性评价及时空演变分析

旱灾脆弱性是形成旱灾的基础,开展脆弱性评价对旱灾形成机理及其防治具有重要意义。运用数据包络分析方法,构建旱灾脆弱性评价模型,对我国近40年农业旱灾脆弱性时空变化特征进行分析。结果表明,上海、江苏和福建三省的旱灾脆弱性最低,脆弱度均值低于0.2;而山东、陕西、内蒙古、山西四省的旱灾脆弱性最高,脆弱性均值高于0.5,从南到北旱灾脆弱性逐渐增大,且具有空间正相关特征;旱灾脆弱性程度总体呈下降趋势,变化倾向率为-0.02/10a(P<0.05),但广西、青海、内蒙等9省旱灾脆弱性呈上升趋势;脆弱性的空间差异变小,脆弱性变异系数呈下降趋势。DEA方法运用于脆弱性评价具有较高可信度,可解决旱灾脆弱性评价指标体系复杂、权重确定较主观的问题,对把握区域旱灾脆弱性空间分异特点及时间变化趋势具有较强优势。