MODIS遥感气溶胶光学厚度产品在地面能见距中的应用

利用气象站点能见距的历史资料和NASA的MOD1S卫星遥感手段获取10km＊10km分辨率的气溶胶光学厚度资料，建立二者之间的季节平均关系。得到了上海地区季节变化的气溶胶标高，并利用标高数据和气溶胶光学厚度的季节分布。反演出上海地区季节变化的区域能见距分布，研究近地层大气气溶胶与地面能见距的关系，分析上海市能见度时空分布特征，结果显示：上海城区在冬春季平均能见距较差，市区中心能见距在lOkm以下；低能见距中心分布明显。且主要分布在杨浦、桃浦、吴淞等工业区范围。     

基于LME/BME的珠江三角洲PM2.5星地融合技术研究

收集并处理了遥感反演的气溶胶光学厚度（AOD）、归一化植被指数（NDVI）和气象数据,采用贝叶斯最大熵（BME）结合线性混合模型（LME）估算了2015年10月~2016年3月珠江三角洲地区近地表旬平均PM_2.5质量浓度.结果表明,LME+BME模型的预测精度比LME模型有较大提升,LME+BME模型的交叉验证结果R²为0.751,RMSE为6.886μg/m³,MAE为4.52μg/m³,而LME模型的交叉验证结果R²为0.703,RMSE为7.546μg/m³,MAE为4.927μg/m³.空间分布看,PM_2.5高浓度地区主要集中在广州、佛山、东莞等地区,低浓度地区主要集中在肇庆、惠州、江门的南部等地区;时间变化看,PM_2.5污染比较严重的时间为2015年10月中旬、2015年11月下旬以及2016年3月下旬,而2015年10月上旬、2015年12月上旬和2016年1月下旬污染则相对较低.     

MODIS影像监测海州湾叶绿素a浓度的研究

利用海州湾海域2004～2006年的水质监测资料,选择同期成像质量良好的MODIS Terra 1B影像,分别在单波段因子和波段组合与叶绿素a浓度之间进行相关分析,发现近红外波段和绿波段、红波段的比值因子、差值因子以及仿植被指数因子与叶绿素a浓度相关性较高.用这些因子建立叶绿素a浓度的回归模型,其中因子F7(24)的二次多项式模型的R2达到0.801,平均相对精度达到65%以上,且模型具有较高的泛化能力,不仅证明了利用MODIS 1B影像监测海面叶绿素a浓度的可行性,而且对于监测该海域赤潮和富营养化状况具有重要的现实意义.     

Sensitivity of modelled gross primary productivity to topographic effects on surface radiation: A case study in the Cotter River Catchment, Australia

Gross primary productivity (GPP) is a critical response variable for many environmental problems, including terrestrial carbon accounting and the calculation of catchment water balances. Various approaches for modelling GPP have been developed and applied at continental and landscapes scales, but little attention has been given to the sensitivity of GPP to the spatial scale of its driving variables. A key driving variable is surface radiation (R_s) which is influenced by both meso-scale factors (latitude, time of year, cloudiness) and the topographic variables of slope, aspect and horizon shading. We compared the sensitivity of modelled GPP to two different sources of surface radiation (R_s): (1) the ANUCLIM method which only captures the meso-scaled factors; and (2) the SRAD method which incorporates the topographic effects GPP was calculated using the radiation use efficiency (RUE) model (Roderick et al., 2001) to discern general patterns of vegetation productivity at a sub-catchment (i.e. sub-water shed) scale. The radiation use efficiency approach uses the normalized difference vegetation index (NDVI) derived from satellite data (MODIS TERRA), along with estimates of solar radiation at the top of the atmosphere (R_o) and canopy (R_s). In this approach, R_o and R_s capture the influence of diffuse irradiance in canopy photosynthesis and vegetation productivity respectively. This research showed that R_s calculated using the SRAD program provides important discrimination of GPP regimes at a sub-catchment scale, as the result of minimum and maximum daily radiation varying between shaded and exposed surfaces. However, mean daily radiation at a whole-of-catchment scale did not differ between the two sources as the differences in the minimum and maximum daily values tend to cancel each other out. Applications of GPP models therefore need to consider whether topographic factors are important and select the appropriate source of R_s values. GPP models should also reflect understanding of radiation use efficiency. However, further research is required especially with respect to the influence of water stress on plant response.     

MODIS气溶胶光学厚度对城市空气质量的指示

空气污染指数API(Air Pollution Index)是关系大众生产生活的一个重要指标,论证了一种由MODIS(中分辨率成像光谱仪)反演的气溶胶光学厚度产品AOT(Aerosol Optics Thickness)预报空气质量的方法,即依据API的分级标准,将API用特定的步长分组,再把各组的AOT和API均值建立相关模型,并用该模型来预测空气质量指数,经验证,预测值和实际值之间的精度为77.59%,基本达到业务运行的要求。     

Remote sensing technology and land use analysis in food security assessment

ABSTRACT

Climate change and a rapidly growing human population have put ever greater strains on the global food system. Although the number of food insecure people in the world has reached a record low, changing land use and climate variability will threaten our ability to maintain this progress. Profound changes in the structure of economies around the world have affected agricultural production and how food is delivered to the consumer. This paper explores connections between land use, environmental change and food availability, access, and utilization. Each of these elements of food security has vulnerabilities to changing environmental conditions and land use that can be explored using satellite remote sensing observations. Technology is a key way environmental changes can be quantified and used in food security assessment.     

四川省气溶胶光学厚度时空分布特征

本文利用MODIS气溶胶光学厚度产品,建立了气溶胶光学厚度与PM10/2.5的线性关系。分析了2008年~2012年四川省的气溶胶光学厚度时空分布特征,以成都市为特例分析了2003年~2012年的气溶胶光学厚度时空分布。结果显示:气溶胶光学厚度与PM10/2.5的线性关系较高;川西高原具有较低的气溶胶光学厚度,康定、马尔康、西昌、雅安等地年均气溶胶光学厚度约0.2;四川盆地区域具有较高的气溶胶光学厚度,以成都、德阳等地为代表,年均值在0.8~1.0之间,并具有明显季节变化特征;成都市的气溶胶光学厚度时空分布具有明显的城市特点。这些时空分布的特征与四川省的工业情况、地理位置、气候条件有关。     

基于MODIS数据的太湖蓝藻水华时空分布规律研究

利用EOS/MODIS遥感影像数据,采用蓝藻水华分级评价方法和蓝藻水华发生频率分析方法,对2010年～2013年不同级别太湖蓝藻水华时空分布规律进行分析和研究,以期为太湖蓝藻水华预警、监控、治理工作提供技术支持.结果表明：（1） 2010年～2013年,全太湖共发生蓝藻水华354次,其中小型水华发生次数最多,蓝藻水华级别越高,发生次数越少.（2）年际变化上,蓝藻水华发生次数总体趋于平稳,蓝藻水华发生呈现“小型多发、中大型少发、重大型偶发”趋势,蓝藻水华发生规模呈显著缩小趋势.（3）月际变化上,蓝藻水华主要发生在8 ～10月,8月和9月尤其是太湖蓝藻水华的高发月份.发生规模上,4～6月蓝藻水华发生规模较小,7月开始规模逐步扩大,到9月达到顶峰,10月规模有所缩小.（4）空间变化上,太湖西部沿岸是太湖蓝藻水华首次爆发最频繁的水域.从空间分布频率来看,太湖西部沿岸区尤其宜兴沿岸是蓝藻水华爆发频率最高的水域.     

上海地区气溶胶特征及MODIS气溶胶产品在能见度中的应用

利用气象站点能见度的历史资料和美国国家宇航局的MODIS卫星遥感手段获取10 km×10 km分辨率的气溶胶光学厚度(AOD)资料,建立二者的季节平均关系,得到了上海地区季节变化的气溶胶标高,并利用标高数据和AOD的季节分布,反演出上海地区季节变化的区域能见度分布,研究了近地层大气气溶胶与地面能见度的关系,分析了上海地区AOD的特征及能见度的时空分布特征.结果显示:上海地区冬春季平均能见度较差,外环线以内能见度在10 km以下;低能见度中心分布明显.     

黄河源植被时空变化及其对地形和气候的响应

基于2000～2019年MODIS归一化植被指数(NDVI)遥感数据,辅以同期气温、降水和地形数据,通过最大值合成、趋势分析及相关分析法,分析了黄河源区植被的时空变化特征及其对地形和气候变化的响应.结果 表明:黄河源区植被NDVI整体处于中高水平,但空间差异显著,呈现由东南向西北递减的空间分布格局;近20a来,植被总体...