基于卫星遥感资料监测地面细颗粒物的敏感性分析

分析了垂直分布、粒径分布和吸湿增长3个影响因子及其组合对基于卫星遥感资料监测地面细颗粒物(PM2.5)的敏感性.以广州地区为例,使用影响因子及其组合对2010年全年、干季和湿季的MODIS气溶胶光学厚度(AOD)资料进行订正,与时空匹配的地基实测PM2.5质量浓度数据对比和分析.研究表明,两者的直接相关性很低,全年相关系数(R)仅有0.147.经单个因子订正后,效果提升有限.其中,粒径因子的敏感性最高,垂直因子次之.组合因子中,垂直及粒径订正的效果最好,敏感性最高,全年R达0.526.垂直及粒径因子再加上湿度因子后,全年R降为0.498.垂直及湿度订正的敏感性最低,全年R仅为0.145.总体而言,垂直及粒径订正因子敏感性最高,效果最佳.粒径因子加入后订正效果提升显著,而经验吸湿增长因子的时空代表性比较单一.     

基于MODIS NPP的2006—2015年三江源区产草量时空变化研究

草地既是高原地区重要的生态屏障,也是维系当地人民生产生活的自然资源,准确估算本区域的产草量,可为区域资源开发利用、社会经济可持续发展决策提供科学参考。论文基于MODIS遥感影像获得不同分辨率的NDVI、EVI和NPP产品,结合三江源区监测点的产草量地面实测数据,利用统计分析方法分别建立多种产草量遥感估算模型。利用择优选取的估产模型进行区域适用性评价和模型反演,研究三江源区产草量在2006—2015年的时空分布情况。研究结果表明,基于MOD17A2H NPP的一元线性模型的估算精度相对较高,三江源区的产草量（单产）呈东多西少、自东南向西北逐渐减少的空间分布特点。2006—2013年的产草量（总量）整体呈上升趋势,2013年的产草量（总量）达到3 869.43×10⁴ t,产草量（总量）自2014年开始降低,2015产草量（总量）为2 069.07×10⁴ t。     

基于MODIS EVI的重庆植被覆盖变化的地形效应

基于2000—2015年的MODIS EVI数据,采用趋势分析结合地形差异修正,分析了重庆市植被覆盖变化在高程、坡度和坡向上的空间分布差异。结果表明:1)近16 a来,重庆植被以低覆盖度和中覆盖度为主,低覆盖度呈下降趋势,劣覆盖度、中覆盖度和高覆盖度呈上升趋势;2)研究区植被显著减少趋势占3.84%,基本不变占81.12%,显著增加占15.04%,植被变化总体上呈恢复趋势;3)在地势低(400 m)、坡度小(6°)的区域,植被覆盖度低,但变化趋势显著;在400~1 200 m、6°~15°的区域,植被变化趋势分布出现由优势到非优势或由非优势到优势的转折;4)在地势高(1 200 m)、坡度大(15°)的区域,植被覆盖度高,变化趋势较弱,但是在高程大于1 500 m、坡度大于25°的区域也存在植被减少的现象;5)不同坡向上,除了在平地区域植被变化趋势较显著外,其余坡向差异不明显。     

阜新市MODIS AOD与大气PM_(2.5)浓度相关性研究

利用卫星遥感MODIS数据研究区域大气PM_(2.5)浓度分布是环境管理的有效方法。获取美国国家航空航天局MODIS L1B1KM数据,采用暗目标法反演阜新市大气气溶胶厚度AOD数据;提取阜新市5个大气监测站点位2014年3月至5月、2015年3月至4月期间PM_(2.5)浓度数据进行相关性分析,建立PM_(2.5)浓度-AOD之间的线性、一元二次、对数函数、幂函数及指数函数5种相关性模型;引用湿度影响因子建立大气PM_(2.5)浓度订正模型,采用PM_(2.5)浓度订正模型、Peterson模型分别订正PM_(2.5)浓度及AOD标高,应用阜新市环保局5个监测点位2014年6~12月、2015年5~12月期间PM_(2.5)的月平均浓度进行模型检验。对比分析订正后的5种相关性模型拟合优度,检验结果表明:订正方法提高了PM_(2.5)浓度-AOD相关性;线性相关性模型R2为0.633 6,相对误差为12.41%,相对其他4种模型相对误差较小。利用阜新市大气AOD预测PM_(2.5)浓度具有良好环境指示意义。     

石漠化地区植被对干旱敏感性的遥感观测

西南石漠化地区是国家重点治理的生态脆弱区域,该区尽管年降雨量大,但由于独特的水文特征,植被也常因缺水生长受到抑制。本文利用2000至2004年中分辨率成像光谱辐射计(MODIS)250 m归一化植被指数(NDVI)作为植被生长的指标参数,分析了石漠化地区植被对春旱、夏旱的敏感性。结果表明:干旱发生后,石漠化地区NDVI降低明显,而非石漠化地区植被受到的影响很小。春旱发生后,生长初期NDVI比其它年份减少约12%,生长期开始的时间与春季降雨量有重要关系;夏旱发生后,生长后期NDVI减小约16%,但夏旱对植被的影响具有一个月的滞后。这说明石漠化使生态系统抗旱能力减弱,更易受气候波动的影响。     

Land-use induced changes in topsoil organic carbon stock of paddy fields using MODIS and TM/ETM analysis: A case study ofWujiang County, China

Topsoil soil organic carbon (SOC) that plays an important role in mitigating atmospheric carbon dioxide (CO_2) buildup is greatly affected by human activities.To evaluate the influence of land-use changes on SOC stocks in paddy soils,a new algorithm was developed by integrating MODIS (moderate resolution imaging spectral-radiometer) and TM/ETM data for timely monitoring the land-use change in Wujiang County.Thereafter,the land-use class-maps derived from MODIS and TM/ETM analyses were further used to est...     

HJ-1A高光谱数据的大气水汽含量反演

环境卫星是中国2008年9月份发射的一颗环境减灾小卫星,星上承载三种传感器,其中的HIS高光谱传感器设有可用于大气水汽含量的反演的通道。目前基于modis的大气水汽含量的反演算法已基本成熟,本文在modis水汽含量反演研究的基础上,探讨了HJ-HSI数据反演大气水汽含量的可行性,并在探讨结论的基础上采用modtran模拟的方法提出了HJ-HSI的大气水汽总量反演算法。通过成功的应用证明了HJ-HSI大气水汽含量反演的可行性。     

Spatial and temporal distribution of the cloud optical depth over China based on MODIS satellite data during 2003–2016

The cloud optical depth(COD) is one of the important parameters used to characterize atmospheric clouds. We analyzed the seasonal variations in the COD over East Asia in 2011 using cloud mode data from the AERONET(Aerosol Robotic Network) ground-based observational network. The applicability of the MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) COD product was verified and compared with the AERONET cloud mode dataset. There was a good correlation between the AERONET and the MODIS. The spatial and temporal distribution and trends in the COD over China were then analyzed using MODIS satellite data from 2003 to 2016. The seasonal changes in the AERONET data and the time sequence variation of the satellite data suggest that the seasonal variations in the COD are significant. The result shows that the COD first decreases and then increases with the season in northern China, and reaches the maximum in summer and minimum in winter.However, the spatial distribution change is just the opposite in southern China. The spatial variation trend shows the COD in China decreases first with time and gradually increases after 2014. And the trend of COD in the western and central China is consistent with that in China. While the trend of COD shows a continuously increasing over time in northeast China and the Pearl River Delta.     

基于MODIS火点数据分析南北方省份生物质开放式燃烧与排放特征

利用2018年全国范围内的MODIS火点数据,结合土地利用数据信息,运用地理信息系统空间分析方法和统计分析方法,以火点数据、生物量及各污染物排放量为指标,分析了南北方省份生物质开放燃烧的时空特征.计算结果显示,北方省份森林火灾、草原火灾、秸秆露天焚烧生物量分别为107×10⁴、74×10⁴、498×10⁴ t,南方省份则分别为344×10⁴、106×10⁴、164×10⁴ t.研究结果表明：①地域因素及气象因素是影响生物质开放燃烧时空特征的主要因素.②北方省份生物质开放式燃烧以秸秆露天焚烧为主,森林火灾主要因气候导致.南方省份生物质开放式燃烧以森林火灾为主,高发于春季,主要因南方存在"炼山"整地的传统营林措施.③南方省份虽然整体生物质开放式燃烧活动水平较北方省份低,但污染物排放强度较北方省份要高.     

基于MODIS时序NDVI主要农作物种植信息提取研究

农业在黄河三角洲地区占有重要地位,及时、准确地掌握该地区农作物分布信息对政府有关部门制定农业政策、指导农业生产具有十分重要的意义。时序植被指数能够反映农作物物候特征,帮助识别农作物类型,在农作物种植信息提取方面具有明显优势。论文选取2014年MOD09Q1时序遥感数据集,以黄河三角洲主要农作物为研究对象,利用Harmonic Analysis of NDVI Time-Series（Hants）滤波重构NDVI时序曲线,通过对比待分像元NDVI时序曲线与参考时序曲线的相似性,实现农作物种植信息提取。对分类结果进行面积统计和空间分布精度检验：冬小麦、棉花、玉米的面积提取精度分别达到96.8%、95.5%、85.1%,空间匹配总体精度达86.9%。结果表明该方法有效可行,能够为该地区农业监测提供技术基础。