甘肃天水市冬小麦条锈病发生发展的气象预测

利用1985-2005年天水市3个不同气候区气象、冬小麦条锈病病叶率和严重度等资料分析得出:天水条锈病菌主要在海拔1 300m以上区域潜育越夏,1 900m以下区域安全越冬;该地既有自生菌源,又有来自陕西宝鸡至甘肃陇南徽成盆地和西汉水流域流行区域菌源病菌的随风漂移侵入。锈病菌源量与严重度秋季以中南部山区最大,春季则以中部河谷半山-干旱区最大。统计分析建立了冬小麦条锈病预测预报数学模型,其历史拟合率达85%以上,其中重度半大流行发生年份历史拟合率在90%以上,预报准确率较高,服务效果显著,为冬小麦条锈病发生发展的气象预测预报和科学防治提供了依据。     

基于近地高光谱和环境星高光谱数据的冬小麦越冬冻害遥感监测方法研究

基于试验箱冬小麦冻害盆栽试验,得到了识别和评价冻害差异程度的高光谱敏感波段和指数,获得了冻害农学指标;研究了河南省林州市东南部及周边地区2012-2013年的冻害过程,以冻害发生前后的两幅高光谱影像为研究对象,利用冬小麦冻害高光谱敏感指数的研究结果,结合大田试验对农学冻害指标进行尺度转换,获得了HSI遥感冬小麦冻害指标,进行了冬小麦冻害的高光谱遥感监测。结果显示,VI_3[VI_3=(SDr-SDb)/(SDr+SDb)]高光谱指数冻害遥感监测结果更精确。研究表明利用HJ-1A星HSI数据进行冬小麦冻害监测是可行的,可为HJ-1A星高光谱数据在农业遥感监测中的应用提供参考。     

基于Himawari-8和GF-1卫星的林火遥感监测

以2017年4月11日11-16时(北京时间)辽宁省丹东市森林火灾为研究对象,基于Himawari-8(H8)和高分一号(GF-1)卫星开展林火密集监测、火烧迹地和森林燃烧受害程度监测。基于H8数据采用前后关联的火点识别算法进行火点判识,提取中心燃点温度及燃烧范围;基于GF-1数据采用近红外光谱(B4)、归一化植被指数(NDVI)和全球环境监测植被指数(GEMI)法进行火烧迹地识别;采用高斯函数拟合模型模拟健康林地生长曲线,基于当前影像数据重构火灾前的林地光谱值,以B4衰减量为评价指标对森林燃烧受害程度进行分等定级。结果表明:H8的密集监测显示中心燃点的位置由燃点1变化到燃点2、影响范围由2像元扩大至4像元、燃点温度由321 K降低至314 K;对比火烧迹地提取方法,B4波段的衰减变化最明显、GEMI模型次之、NDVI的衰减不明显,因此小尺度的火烧迹地提取采用B4衰减法最好;基于368个离散点林地光谱指数模拟健康林地生长曲线,拟合方程相关系数为0.89;以4月3日相距火灾发生仅8d的数据进行燃烧受害程度监测,重度受害程度等级漏分误差为90%;经过光谱重构后,重度受害程度分类精度提高24%、轻度受害程度提高10%,总体分类精度为69%、kappa系数为0.44,因此有必要进行火灾前遥感影像的林地光谱重构。     

基于遥感数据的闽东南山区公路滑坡快速识别技术研究

传统的滑坡识别主要通过遥感目视解译和人机交互识别,存在耗时费力、主观性强和提取精度低等问题。文中以福建省某公路为实验区,提出了一种基于高分辨率遥感数据的闽东南山区公路滑坡快速识别方法。包括采用亚米级高分辨率遥感影像,通过对色调、地形、光谱、植被指数和纹理等滑坡特征进行分析与研究,确立了适用于东南山区公路的多维多尺度滑坡分类识别规则;借助机器学习算法分类工具与多维多尺度特征筛选集相结合构建了公路滑坡识别模型,并基于高分辨率遥感影像在色调尺度上对滑坡进行初步识别;最后经由坡度、归一化植被指数和纹理特征筛选集对初步识别的滑坡区域进一步的分割提取,从而对山区公路滑坡空间分布实行精准识别。经实验验证,文中方法所得滑坡识别的平均精度达到85.73%,且滑体提取形态特征完整,可清晰地展现出滑体的“舌”、“簸箕”状形态,亦可清晰辨别滑体的滑壁与堆积体。研究成果可为我国植被发育区的山区交通线路的滑坡识别与风险评估提供科学参考。     

MODIS_NDVI在白洋淀蝗虫害监测中的应用

运用不同年份蝗虫发育过程中的遥感影像。结合实地调查反映资料，研究了MODIS归一化植被指数(NDVI)在监测蝗虫害中的应用。结果表明，该指数不仅能反映芦苇地蝗虫害的是否发生。还能反映不同区域蝗虫害的发生程度。在蝗虫卵孵化期的MODIS—NDVI图像上。指数值介于0．425～0．567的区域为蝗虫最适宜孵化区，高于0．732的区域则不利于蝗虫卵的孵化。这些研究结果为监测和预警农业蝗虫害的发生提供重要的依据。     

基于遥感参数特征空间的福建省干旱监测

归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)是描述地表特征的两个重要参数,通过新型的MODIS卫星数据反演得到NDVI和LST,采用基于NDVI-IST特征空间的条件植被温度指数(VTCI)模型,对2001-2002年福建省发生的严重秋冬春连续干旱灾害进行了监测验证,并利用气象观测数据对VTCI模型临测结果进行了分析.研究结果表明:VTCI模型能够真实地反映地表水分供应状况,能较好地反映区域旱情分布和旱情发展过程,VTCI值越小表示干旱灾害越严重.当旬的VTCI平均值与前一旬的降水量有着较高的相关性,利用VTCI模型能够近实时进行干旱监测,具有较高的业务化应用前景.     

基于Landsat 8数据和温度-植被指数的干旱监测

结合Landsat 8数据特征提高遥感反演土壤水分的精度,对旱灾的监测具有重要意义。主要是利用Landsat 8数据,基于植被指数(NDVI)-地表温度(T_s)特征空间理论,通过对植被指数和"干边"的修订,分别计算温度植被干旱指数(TVDI)、干边修订的改进型温度植被干旱指数(MDTVDI);并结合当地气象数据、野外实测土壤水分数据,对计算结果进行了对比。结果表明:在使用Landsat 8OLI和TIRS数据时,TVDI,MDTVDI与地表土壤水分线性相关显著(α=0.05),两者都能表征地表的干旱分布情况;同时,MDTVDI与实测土壤水分的相关性和反演的土壤水分精度略高于TVDI,因此MDTVDI能够更好地反映区域土壤水分状况,更适于区域干旱监测。     

基于知识的多时相TM图像森林火烧迹地快速提取方法

本文以覆盖福州市及周边地区的五期TM图像为例,进行森林火烧迹地的自动提取研究.分别对TM图像上火烧迹地及其背景地物采样,分析火烧迹地在TM图像6个波段及PC变换、TC变换、多时相植被指数(MTVI)上的光谱特征,发现了火烧迹地与背景地物区分的光谱知识.其次,利用DEM数据分析火烧迹地在地形上的分布特点,发现了火烧迹地空间分布的知识规则.在此基础上建立了基于知识的多时相TM图像上森林火烧迹地提取模型,从而解决了快速识别和提取森林火灾信息的问题.     

基于MODIS产品LST/NDVI/EVI的陕西旱情监测

以陕西省为研究区域,利用2005年4月的MODIS月合成产品数据MODIS11C3和MO-DIS13C3获取的归一化植被指数NDVI、增强型植被指数EVI和陆地表面温度LST,分别构建TS-NDVI和TS-EVI特征空间,从而得到了条件温度植被干旱指数TVDI和旱情等级的空间分布图,以监测评价陕西的旱情,同时将两者进行比较,最后结合94个气象站的气温和降水距平进行了相关性分析。结果表明:利用条件温度植被干旱指数进行陕西省旱情监测,能够较好反映当地旱情。根据地表温度以及增强植被指数之间的关系建立的旱情监测模型与降水距平的线性相关显著,相关系数为0.537,通过了0.05水平的检验。     

面向作物病害识别的高光谱波谱库设计与开发

自20世纪70年代以来,国内外波谱数据库发展迅速,但都存在着针对性不强的缺陷,不能满足我国现阶段遥感应用的需要。该文通过以小麦条锈病为案例的高光谱波谱库的设计与开发,实现了波谱查询、影像管理、用户管理、数据管理、反演模型等功能,可供其它面向病害识别的高光谱波谱库的建立参考。     

农业旱灾监测中土壤水分遥感反演研究进展

土壤水分是农业干旱监测最重要的指标之一。文章全面回顾了光学遥感和微波遥感土壤水分遥感反演进展，重点讨论了符种反演方法的优点和不足。光学遥感中，热惯量法和作物缺水指数法可分别较好地应用于裸露地和作物覆盖地的土壤水分监测；距平植被指数、植被条件指数采用了植被指数因子实现农业旱情监测，温度植被指数、植被供水指数和条件植被温度指数同时考虑了作物植被指数和地表温度。微波遥感被认为是当前土壤水分监测中最有效的方法。主动微波遥感空间分辨率较高，但对土壤粗糙度和植被敏感；被动微波遥感空间分辨率低，重访周期短，对大尺度农业旱灾监测具有较大潜力。为提高农业旱灾监测巾土壤水分遥感反演的精度和效率，采用光学遥感和微波遥感的结合可能是较为实际的方法。     

遥感震害快速定量评估方法及其在玉树地震中的应用

在伽师地震、汶川地震遥感定量化灾害评估基础上,提出了基于少量现场调查样本进行遥感解译震害与地面实际震害定量评估的方法,以玉树地震为例,建立了遥感解译震害与现场调查结果的定量关系,并进一步得到了玉树县城结古镇街区的等效震害指数和结古镇综合震害指数,结果显示遥感震害快速定量评估结果与实际调查结果一致.该模型可应用于建筑物结构类型分布与玉树县结古镇相似的城镇遥感震害评估工作中.     

哈尔滨市热岛效应与植被的关系——基于RS和GIS的定量研究

利用遥感和地理信息系统技术对Landsat ETM＋热红外遥感数据进行处理，反演和计算了哈尔滨城区的地面亮温和植被指数。通过剖面分析，研究了城区温度场的空间格局与植被盖度的关系；通过多元回归分析，揭示了城区热岛效应同多个指数的相关关系。结果表明：市内的道外区是热岛效应的主要分布区，道里区、香坊区的情况也比较严重；铁路沿线区域是城区主要的热岛效应地带；植被盖度和地面亮温呈反相关关系；植被和水体区域可以缓解城市的热岛效应。通过对市区热岛效应分析，可以监测城市化进程，为城市热环境质量评价和热源调查提供准确、丰富的信息。     

基于GIS的大庆市土地利用生态风险分析

基于2001年卫星遥感TM影像获取的土地利用信息,以大庆市区为研究区域,根据其土地利用结构特征,构造了综合性生态风险指数;同时利用空间分析方法对生态风险指数进行了变量空间化,通过对生态风险指数采样结果进行半变异函数分析和空间插值,编制了大庆市生态风险程度分布图,以分析解释研究区的生态风险空间分布特征和形成机理.结果表明,研究区域的生态风险表现出明显的区域不均匀性,形成了两个土地利用生态高风险区域,即萨尔图、让胡路、龙凤3个高度城市化区域和市区东南部大同区所在地,这些都是急需采取保护性措施的重点区域.     

SWDC数字航空摄影仪在特大地震灾害中的应用

我国是一个自然灾害频发的国家,汶川大地震产生的巨大破坏将国家减灾救灾的战略需求提到了更高的地位.利用国产SWDC数字航空摄影仪等航空遥感平台,在灾前预警、灾中应急和灾后重建等不同阶段获取及时、准确、有效的灾害数据,是减灾救灾的重要组成内容.阐述了SWDC在灾中应急与灾后详评估中采用的技术方案,并于2008年5月16日、18日、21日三次获取了北川、平武、安县和青川等县市的航空遥感影像,制作了北川县地质灾害分布图、灾区公路损毁分布图等图件.在此基础上,对SWDC的数据快速获取能力和高精度的灾害详评估进行了着重论述.最后,分析了灾害应急航空遥感数据处理的现状,对各种处理手段进行了对比分析,并对航空遥感的未来发展进行了展望.     

马来西亚雪兰莪州生态环境脆弱度评价——基于逐次投影寻踪模型的研究

以马来西亚雪兰俄州为例,利用逐次投影寻踪模型进行了生态环境脆弱度评价。在评价过程中,评价指标中加入了基于遥感的表征指标,并且通过逐次投影寻踪模型确定指标权重。结果表明,该地区的生态环境脆弱度不断加重,生态环境逐渐恶化;加入遥感表征指标,并基于逐次投影寻踪模型进行的生态环境脆弱度评价能,更好地反映研究区的生态环境脆弱度态势。     

无人机航空遥感系统在灾害应急救援中的应用

自然灾害具有突发性特点,灾害应急救援的关键是灾害发生后的快速反应。及时快捷的灾情信息对于及时制定救援策略,提高救援效率和质量起着至关重要的作用。目前,由于卫星遥感和载人航空遥感在获取灾害信息时受时空分辨率、外界环境和使用成本的影响,其在灾害应急救援过程中的作用受到限制。无人机航空遥感系统具有实时性强、机动灵活、影像分辨率高、成本低的特点,且能够在高危地区作业。介绍了无人机航空遥感系统的构成及其在灾害应急救援方面的应用,具体介绍了这一系统在四川5.12大地震救灾中的应用情况。最后总结了无人机航空遥感系统在灾害应急救援中的优势,并提出了该系统目前存在的缺陷和改进办法。     

基于遥感的洪水灾害承灾体神经网络的提取方法探讨

洪水灾害承文体信息的快速获取是洪水灾害评估的基础．卫星遥感所获得的遥感图象包含了有关该承灾体的空间分布信息．常规目视解译难以快速并准确地从遥感图象中提取这些信息．神经网络技术的发展为解决这一问题提供了新的工具．本文阐这了将神经网络用于从遥感图象中自动提取洪水灾害承文体的空间分布信息的基本原理和方法,并结合实例说明了这种方法的有效性