Terra/MODIS时间序列数据在湖泊水域面积动态监测中的应用研究——以洞庭湖地区为例

论文利用2005年Terra/MODIS卫星8天合成的250m地表反射率数据（MODIS Terra Surface Reflectance 8-Day L3 Global 250 m: MOD09Q1）构建的时间序列数据集,通过计算NDVI指数,结合典型地物的谱间特征,并借助SRTM数字高程数据,采用多源信息提取的方法对洞庭湖地区2005年水域面积变化进行了动态监测。结合Terra/MODIS数据特点,提出了全年最大淹没时间指数的概念,并通过对该指数的构建,完成了对洞庭湖地区重点水域淹没风险评价。结果表明：①文中提出的基于Terra/MODIS MOD09Q1数据的多源信息水体提取方法,通过更高空间分辨率ENVISAT/ASAR数据以及水文测站水位数据的检验表明,是切实可行的;②2005年洞庭湖地区水域面积变化特征总体表现为,在11~4月份期间较小,而在5~10月份期间较大。其中,4月份最小,9月份最大,两者相差了几乎1.5倍,受地区季节性降雨的年内分布规律及长江主汛期的影响显著;③通过全年最大淹没时间指数的计算发现,占研究区总面积84.13%的年内持久陆地和持久水域区域,基本上没有防洪压力,而剩余的15.87%的年内变化水域,由于潜在淹没风险的存在,则需要抗洪防险部门进行重点防控;④文中有关多源信息水面提取方法的实现以及全年最大淹没时间指数概念的提出,为今后更深入地探讨三峡工程建成运营对洞庭湖地区水域变化以及江湖关系的影响奠定基础。     

ENVISAT卫星先进合成孔径雷达数据水体提取研究——改进的最大类间方差阈值法

星载雷达遥感是目前洪涝灾害水情监测的重要技术手段之一,而欧空局ENVISAT卫星上搭载的先进合成孔径雷达ASAR是目前功能最为强大的星载雷达系统。依据微波遥感影像中水体后向散射系数相对较低的特征,将图像分割中的常用算法——阈值法应用到ENVISAT ASAR数据水体提取中。进行了洞庭湖地区2007年枯水期和洪水期两景ENVISAT/ASAR APP-1P影像的实例研究,结果表明,综合考虑类间和类内方差两个因素的改进的最大类间方差法较之双峰法和最大类间方差法,其确定的最优阈值水体提取精度最高。另外,该方法相对简单、容易实现,可极大地提高当前ASAR数据计算机水体识别的自动化水平,进而推动ASAR数据于阴雨或多云天气条件下在洪涝灾害水情监测中的应用。     

Jason-2卫星测高数据在陆地水域水位变化监测中的应用——以南洞庭湖为例

论文在对Jason-2/OSTM GDRs数据特点、湖泊水位计算原理、测高数据编辑与处理过程进行详细阐述的基础上,以地处长江中游的南洞庭湖区为监测实例,对Jason-2卫星测高数据在陆地水域水位变化监测中的应用进行了试验研究。在同监测点距离最近的地面水文站实测水位的对比来看,二者监测结果间存在显著的线性相关关系,相关系数达0.974。表明基于Jason-2/OSTM GDR数据的水位监测结果具有较高的可信度,在陆地水域水位变化卫星监测中具有一定的现实可行性,从而为我国陆地水域水位变化监测提供了一种新的有效技术手段。