基于环境一号卫星的太湖流域地表温度与地表类型的关系分析

利用我国新发射的环境一号小卫星数据,以2010年3月26日环境一号卫星的红外波段为例,尝试根据同步MODIS数据反演大气水汽含量参数,采用Jimenez-Munoz和Sobrino的普适性单通道算法反演地表温度,经MODIS地表温度产品验证,地表温度反演精度满足要求. 将人工目视解译的2009年太湖流域土地利用、地表温度和归一化植被指数作相关性分析. 结果表明:当林地和农田、草地植被指数相同时,林地的地表温度比农田和草地低,因此林地比农田和草地的调节温度效果好,在城市中增加林地的面积,对缓解城市热岛效应的作用最大.      

基于多源RS数据的多尺度青藏高原冻土监测

青藏高原作为世界上中低纬度海拔最高、面积最大的多年冻土区域,其冻土环境变化会对中国东部乃至东亚气候的形成、变化和发展造成重大影响。RS技术对于冻土环境动态监测具有特别优势。针对青藏高原冻土的特点,提出一种基于多源RS监测数据的融合技术反演地表温度,实现不同空间尺度条件下冻土分类的自动提取方法。该技术方法先利用MODIS全年温度产品数据集,结合地表覆盖类型数据,使用TTOP模型反演得到1 km空间分辨率的冻土分布;然后对Landsat数据源采取PSC反演算法获得30 m空间分辨率的地表温度数据;最后利用多项式拟合技术,将Landsat反演地表温度与MODIS温度数据相互融合,以提高Landsat反演地表温度的准确度,并据此数据利用TTOP模型提取30 m空间分辨率的冻土分布,实现了小尺度精细化的冻土分类与制图。结果验证分析表明:本文的技术方法具有较好的可信度。     

河北海域海面温度遥感反演业务化算法

对MODIS数据海面温度反演传统劈窗算法进行修正,建立了适用于河北海域的海面温度反演模型。模型的系数是通过河北近海海域海面温度的实测数据与准同步的MODIS数据回归获得。利用实测数据对模型精度进行验证。结果表明,模型反演值与实测值一元线性回归R2为0.984,平均误差为0.4℃,平均相对误差为2.3%,均方根误差为0.5℃,满足业务化监测要求。最后将该反演模型应用到了2012~2014年河北海域海面温度遥感监测,分析统计年际变化趋势。该模型能够较真实地反映河北海域海面温度的分布变化状况。     

基于环境小卫星反演地表温度以及与实测数据的比较与分析

地表温度（Land Surface Temperature,LST）在地表与大气能量交换中扮演着重要角色,是地表过程分析和模拟的关键参数。随着卫星遥感技术的发展,利用遥感反演地表温度的方法不断出现,如劈窗法（SW）、双角度法(DA)和单通道算法（SC）等。针对HJ-1B星波段特点,选择太湖及其周边区域为研究区,利用地面实测水温数据,对Jiménez-Muoz单通道算法和覃志豪单窗算法的反演精度进行了对比和敏感性分析。结果表明：Jiménez-Muoz单通道算法较覃志豪单窗算法精度稍高,更加接近实测水温数据,但是Jiménez-Muoz单通道算法的敏感性高于覃志豪单窗算法的敏感性,且Jiménez-Muoz单通道算法只适用于一定的水汽含量范围,有一定的局限性。     

湿地对福州市热岛效应影响遥感分析

以4期Landsat TM/OLI影像为基础,利用大气校正后的单窗算法对福州市地表温度进行反演并验证.进而利用ArcGIS的空间分析工具和土地利用/覆被类型数据,进行湿地对福州市热岛效应影响分析.结果显示:(1)通过地表温度实测数据对地表温度反演结果进行验证,二者之间R2值为0.9475,满足研究需要;(2)各土地利用...     

MODIS C006气溶胶光学厚度产品在京津冀典型环境背景下的适用性

选取3个代表京津冀地区典型环境背景下的站点——北京、香河和兴隆,利用AERONET地基观测的气溶胶光学厚度(AOD)数据,研究了MODIS针对暗地表的C051暗像元法(DT C051)和C006暗像元法(DT C006),针对亮地表的C006深蓝算法(DB C006),以及融合了暗像元法和深蓝算法的融合产品(Combined C006),探讨了基于上述算法的AOD产品在京津冀地区的适应性。结果表明:(1)C006算法的改进对北京和香河站点反演AOD的精度改善较大,而在兴隆站点改善不明显;北京站点,C006深蓝算法AOD适用性最佳;位于城郊的香河站,C006暗像元法AOD最接近AERONET AOD;植被茂盛的兴隆站,Combined C006 AOD反演精度最高。(2)MODIS DT C006在北京站点的反演误差可能是由气溶胶模型与地表反照率共同造成的;MODIS DB C006在香河站点反演误差主要来源于春季的地表反照率和冬季的气溶胶模型两方面。(3)相较于DT C051 AOD,DT C006有效数据覆盖率有所降低,但DB C006和Combined C006的数据覆盖率有所增加,且Combined C006 AOD产品数据覆盖率最广;结合MODIS AOD与各站点AERONET的对比验证,结果表明,Combined AOD产品在京津冀地区适用性最佳。     

MODIS C006气溶胶光学厚度产品在京津冀典型环境背景下的适用性

选取3个代表京津冀地区典型环境背景下的站点——北京、香河和兴隆,利用AERONET地基观测的气溶胶光学厚度(AOD)数据,研究了MODIS针对暗地表的C051暗像元法(DT C051)和C006暗像元法(DT C006),针对亮地表的C006深蓝算法(DB C006),以及融合了暗像元法和深蓝算法的融合产品(Combined C006),探讨了基于上述算法的AOD产品在京津冀地区的适应性.结果表明:(1)C006算法的改进对北京和香河站点反演AOD的精度改善较大,而在兴隆站点改善不明显;北京站点,C006深蓝算法AOD适用性最佳;位于城郊的香河站,C006暗像元法AOD最接近AERONET AOD;植被茂盛的兴隆站,Combined C006 AOD反演精度最高.(2)MODIS DT C006在北京站点的反演误差可能是由气溶胶模型与地表反照率共同造成的;MODIS DB C006在香河站点反演误差主要来源于春季的地表反照率和冬季的气溶胶模型两方面.(3)相较于DT C051AOD,DT C006有效数据覆盖率有所降低,但DB C006和Combined C006的数据覆盖率有所增加,且Combined C006 AOD产品数据覆盖率最广;结合MODIS AOD与各站点AERONET的对比验证,结果表明,Combined AOD产品在京津冀地区适用性最佳.     

AMSR-E观测资料干扰对反演地表参数的影响

针对星载微波成像仪低频窗区通道观测数据中存在大范围无线电频率干扰(简称RFI)的情况,以微波扫描辐射计(AMSR-E)为例,首先用改进的主成分分析方法对RFI进行识别;进而探讨RFI存在对反演地表参数的影响.然后,利用经过线性拟合RFI订正后的AMSR-E观测资料,采用一维变分1D-Var方法进行地表参数反演,通过对美国地区陆地RFI订正前、后地表反演产品(地表温度及降水率)的比较,发现RFI干扰使得受影响区域反演的地表温度及降水率异常偏高,存在较大误差.因此,在使用星载微波成像仪低频窗区通道观测进行地表参数反演和资料同化前必须进行有效地RFI识别和订正,改进的主成分分析识别方法和线性拟合的RFI订正算法对陆地上观测是有效的.     

长三角地区土地覆盖对气溶胶光学厚度的影响

文章利用MODIS L1B数据和NASA的V5.2气溶胶光学厚度反演算法反演了长江三角洲地区的高空间分辨率的气溶胶光学厚度,反演结果与CE-318地基观测数据的进行对比验证,两者的相关系数在0.7以上,反演结果精度良好,表明MODIS反演高空间分辨率气溶胶光学厚度的可行性。利用反演的高空间分辨率气溶胶光学厚度,结合长江三角洲地区地表覆盖数据,建立两者的交叉列联表,分析了长江三角洲地区的气溶胶光学厚度和地表覆盖类型变化的关系:地表覆盖类型的变化驱动着气溶胶光学厚度的变化,森林、草原等植被覆盖度高的地区,气溶胶光学厚度值要低于城镇等人为活动较高地区。     

基于MODIS数据的太湖蓝藻变化与水温关系研究

以太湖为研究区,基于2008年4～12月的60景EOS—MODIS 1B遥感影像数据。利用NDVI算法结合目视判读解译了水华分布变化的基本信息,通过劈窗算法反演太湖湖面水温,发现在2008年太湖蓝藻生长、暴发、衰退周期中。水华面积的大小与湖面均温值之间关系密切：在20℃以下时表层水温与太湖蓝藻生长暴发或沉寂消亡具有明显的相关性;20℃-30℃时水华的面积大小受到湖面温度和其他因素的共同影响,容易发生大规模蓝藻暴发：30℃以上时过高的表层水温会对蓝藻的上浮聚集具有一定抑制作用：太湖蓝藻全年消亡的临界温度与其初始生长的临界温度相比更低。研究同时发现太湖湖面温度的空间差异是影响蓝藻水华分布迁移的重要因素之一。     

2010年春西南酷旱的监测与机理分析

针对2010年春季我国西南地区出现的严重干旱,采用MODIS数据和TVDI方法对云南省春季旱情进行了监测,揭示了云南省入春以来的旱情动态变化及旱情分布特点。以TVDI作为旱情评价的指标,并结合气象观测的探空资料、天气图以及ncep月平均气温资料和MODIS数据反演大气含水量,分析了导致云南省春旱的地面温湿特征、大气环流特征及大气能量结构特征,提出了此次干旱特殊的形成机理:大气环流、大气能量结构以及地热蒸发等因素的综合作用导致了严重干旱的发生,这对干旱的监测预警提供了有益探索。     

基于多层感知器模型的MODIS地表温度降尺度研究

LST（land surface temperature,地表温度）是一个极为重要的自然地理参数,能够表征地球表层系统的多个自然地理过程,同时与人类生产生活密切关联.为解决LST获取中时空分辨率不能自动互补的问题,以北京市为研究案例区,构建MLP（multilayer perceptron,多层感知器）模型,对MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）1 km LST数据进行降尺度研究.结果表明:预测白天LST的MLP模型的训练、测试和整体决定系数分别为0.810、0.796和0.807,预测夜间LST的MLP模型的训练、测试和整体决定系数分别为0.702、0.705和0.701,预测残差值均服从正态分布,构建的模型可靠性较高.与回归模型和支撑向量机等模型相比,MLP模型具有拟合优度高、误差小等优点,此外,MLP模型测试数据集的拟合度也较高,说明模型的泛化推广能力较强.MLP模型的LST降尺度结果能够清晰地反映下垫面地表热环境的空间异质性和昼夜差异.平原地区的建设用地区为LST的高值区,山区远郊县为LST的低值区,白天LST显著高于夜间LST.将TM影像反演的LST的空间分辨率聚合到250 m,使之与MLP模型的LST降尺度结果的空间分辨率相同,并通过随机采50 000个样点比较TM影像反演的LST和MLP模型的LST降尺度结果.检验结果表明,尽管二者在具体数值上有些差异,但其空间结构高度相似,协方差为正,相关系数可达0.730,误差呈现正态分布.研究显示,人工神经网络模型在LST降尺度方面具有较大的应用前景.      

城市土地利用与地面热效应时空变化特征的关系——以成都市为例

利用2000-2008年TM/ETM+数据,基于遥感、GIS技术与人机交互式判读解译方法获取城市土地利用数据,运用单窗算法和空间建模方法定量反演城市地表温度;在此基础上,对城市土地利用与地面热效应时空变化特征的关系进行分析。结果表明:城市土地利用时空演变以耕地、林地向建设用地、水域转移导致面积快速下降与建设用地不断侵吞耕地为主要特征;土地利用变化导致地面低温区范围减少25.927×10⁴ hm²,常温区和高温区面积分别增加12.093×10⁴ hm²和5.834×10⁴ hm²;高温区中建设用地面积比例最大,建设用地与水域、水田的平均温度分别达最高与最低;地表温度空间格局表现为各温度区呈不同形状的带状分布,热源密集分布在成都市城南高新区、城西住宅区、城中心商贸区以及城东的工业基地等区域,二环路外温度呈下降趋势;建设用地加剧了城市热效应,而水域则缓解了城市热效,不透水性与地表温度的反演结果呈较强的正相关性。因此,研究结论对于热岛效应研究、改善人居环境具有科学意义和应用价值。     

Validation of MODIS aerosol retrievals and evaluation of potential cloud contamination in East Asia

MODIS aerosol retrievals onboard Terra/Aqua and ground truth data obtained from AERONET(Aerosol Robtic Network) solar direct radiance measurements are collocated to evaluate the quality of the former in East Asia. AERONET stations in East Asia are separated into two groups according to their locations and the preliminary validation results for each station. The validation results showed that the accuracy of MODIS aerosol retrievals in East Asia is a little worse than that obtained in other regions such as Eastern U.S., Western Europe, Brazil and so on. The primary reason is due to the improper aerosol model used in MODIS aerosol retrieval algorithm, so it is of significance to characterize aerosol properties properly according to long term ground-based remote sensing or other relevant in situ observations in order to improve MODIS retrievals in East Asia. Cloud contamination is proved to be one of large errors, which is demonstrated by the significant relation between MODIS aerosol retrievals versus cloud fraction, as well as notable improvement of linear relation between satellite and ground aerosol data after potential cloud contamination screened. Hence, it is suggested that more stringent clear sky condition be set in use of MODIS aerosol data. It should be pointed out that the improvement might be offset by other error sources in some cases because of complex relation between different errors. Large seasonal variation of surface reflection and uncertainties associated with it result in large intercepts and random error in MODIS aerosol retrievals in northern inland of East Asia. It remains to be a big problem to retrieve aerosols accurately in inland characterized by relatively larger surface reflection than the requirement in MODIS aerosol retrieval algorithm.     

基于EOS/MODIS数据的近10a青海湖遥感监测

选取青海湖周边地区气候资料及青海湖近10 a MODIS遥感资料,通过分析水体面积和水位、 年均气温和年降水量的变化揭示青海湖面积的变化趋势。对青海湖近10 a遥感监测以及青海湖周边地区气候要素的分析研究结果表明:在2001-2010年10 a来青海湖周边地区年平均气温显著增加,平均每年升温0.12℃,年降水量在波动中呈上升趋势。青海湖水位虽然在近50 a内持续下降,而在2001-2010年呈现逐年增加的趋势,且增加趋势非常明显。从MODIS遥感资料对青海湖10 a来4月和9月的湖水面积监测结果显示,4月和9月青海湖面积在2001-2010年呈现波动上升趋势,且与4月和9月的水位呈极显著相关关系,相关系数分别为0.818和0.875(P<0.05)。近年来由于气候变化导致的青海北部一些地区降水量增多或气候变湿,而暖湿型的气候导致的降水量增多最终可能是水位升高的主要原因,且这种气候变湿的趋势使10 a来青海湖面积增大趋势明显。     

东北多年冻土区植被NDVI变化及其对气候变化和土地覆被变化的响应

利用1982~2006年的NOAA AVHRR-GIMMS和MODIS 2种数据集的归一化植被指数(NDVI)数据对东北多年冻土区植被NDVI年际动态和空间差异进行分析,并结合气象数据和土地利用/覆被数据分析了植被NDVI对气候变化和土地利用/覆被变化的响应.研究表明,东北多年冻土区植被NDVI值较高,且空间差异明显;森林为该区主要植被类型,NDVI值较高,主要分布于大小兴安岭和伊春地区;草地集中分布于西南部, NDVI值相对较低.东北多年冻土区过去25a间植被生长的变化趋势为:伴随着气温的显著升高和降水量减少,植被NDVI显著下降.较气温而言,降水量是影响植被NDVI的主要因子(r = 0.77, P < 0.01).在气候变化和人类活动的双重作用下,东北多年冻土区植被NDVI在1982~2006年间表现为4个阶段:1982~1990年,植被NDVI虽有小幅波动,但整体上呈持续增加的趋势;1990~1993年,植被NDVI呈迅速下降趋势; 1993~1997年,植被NDVI呈现回升态势,表现出缓慢上升的趋势;1998~2006年,植被NDVI呈现总体下降趋势.不同植被类型表现出不同的NDVI年际变化规律,尤以草地NDVI值波动最大.植被NDVI变化空间异质性显著.气候变化和多年冻土退化影响了东北多年冻土区植被NDVI动态.年均气温升高和年降水量降低影响了植被的生长.从像元尺度来看,研究区植被NDVI与气温和降水均具有较显著的相关性.研究区土地利用/覆被变化的分析结果表明,不同的土地利用类型间的转变对植被NDVI的大小和空间分布产生了重要影响.     

山区LAI遥感产品对比分析及影响因子评价

叶面积指数（LAI）遥感产品对比分析不仅能够提供产品质量的定量化描述信息,还对产品反演算法优化和认知陆面过程模型的不确定性具有重要意义。为研究不同LAI产品在地形复杂、景观破碎的中国西南地区的表现差异,选择2001-2016年间MODIS（C5、C6）和Geoland2（GEOV1、GEOV2）LAI产品,从时空完整性和连续性方面,对比分析不同LAI产品在山区的变化情况,并比较同源不同版本LAI产品在山区的改进效果。选择地形（如高程、地形起伏度）、植被类型、气候因子,使用地理探测器评估LAI遥感产品受不同下垫面的影响程度。结果表明：（1）高海拔和高地形起伏度区域LAI产品质量较差;（2） MODIS LAI产品连续性整体性差于Geoland2,MODIS LAI均值在局部地区高于Geoland2,同源产品LAI差值低于非同源产品;（3） MODIS C6主算法反演比例低于C5,时间连续性优于C5,GEOV2反演成功率和连续性优于GEOV1;（4）各因子对山区LAI变化的贡献量q：地形起伏度最小,MODIS产品受植被类型影响最大,Geoland2产品受高程和气象数据影响较大。通过LAI产品对比分析,能够准确认知山区各因素对LAI产品精度的影响程度,可为山区生产高质量的LAI产品提供借鉴。     

基于热红外遥感数据和光谱混合分解模型的城市不透水面估算

不透水面的迅速增长是城市化的显著特征之一,针对大范围的城市监测,运用遥感技术迅速提取城市不透水面是当前国内外研究的热点。论文选用Landsat 7的ETM+影像,基于光谱混合分解模型,结合热红外遥感数据反演生成的地表温度,研究杭州市的不透水面分布信息的提取。通过高、低反照率、植被及土壤4类光谱端元的线性组合来表征不同城市土地类型,并利用地表温度和土壤分量分别剔除高、低反照率分量中的"噪声",综合修正后的高反照率分量和低反照率分量估算杭州市不透水面分布。结果显示,研究区中均方根误差的平均值为0.003 6,不透水面分布结果与同期Google earth上的高分辨率影像和SPOT 4影像的解译结果对比分析,绝大多数样本的估算值与解译值之差落在±0.15区间内,精度令人满意。研究表明,热红外遥感数据和光谱混合分解模型相结合,可以实现对不透水面进行快速、精确的估算。