Applying Satellite Imagery to Triage Assessment of Ecosystem Health

Considerable evidence documents that certain changes in vegetation and soils result in irreversibly degraded rangeland ecosystems. We used Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery to develop calibration patterns of change in the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) over the growing season for selected sites for which we had ground data and historical data characterizing these sites as irreversibly degraded. We used the NDVI curves for these training sites to classify and map the irreversibly degraded rangelands in southern New Mexico. We composited images into four year blocks: 1988–1991, 1989–1992, and 1990–1993. The overlap in pixels classified as irreversibly degraded ranged from 42.6% to 84.3% in year block comparisons. Quantitative data on vegetation composition and cover were collected at 13 sites within a small portion of the study area. Wide coverage reconnaissance of boundaries between vegetation types was also conducted for comparisons with year block maps. The year block 1988–1991 provided the most accurate delineation of degraded areas. The rangelands of southern New Mexico experienced above average precipitation from 1990–1993. The above average precipitation resulted in spatially variable productivity of ephemeral weedy plants on the training sites and degraded rangelands which resulted in much smaller areas classified as irreversibly degraded. We selected imagery for a single year, 1989, which was characterized by the absence of spring annual plant production in order to eliminate the confounding effect of reflectance from annual weeds. That image analysis classified more than 20% of the rangelands as irreversibly degraded because areas with shrub-grass mosaic were included in the degraded classification. The single year image included more than double the area classified as irreversibly degraded by the year blocks. AVHRR imagery can be used to make triage assessments of irreversibly degraded rangeland but such assessment requires understanding productivity patterns and variability across the landscapes of the region and careful selection of the years from which imagery is chosen.     

电视台卫星地面站电磁辐射对城市其它微波站的干扰分析

通过理论分析计算 ,掌握电视台卫星地面站电磁辐射对城市其它微波站的干扰情况 ,为此类电磁辐射源环境影响管理提供参考性意见     

基于卫星和地面观测的2013年以来我国臭氧时空分布及变化特征

采用卫星和地面观测臭氧（O₃）浓度,分析2013年以来我国O₃的时空分布和年际变化特征.卫星观测对流层O₃总量和地面观测O₃浓度分布相互印证,我国高浓度O₃主要分布在东部人口密集、经济发达的区域,并且呈现夏季高、冬季低的季节分布趋势.4个重点关注城市（北京、上海、广州、成都）O₃日变化均呈现单峰分布,最高值在每日15：00~16：00.统计分析发现,4个城市除上海市之外,其他3个城市O₃浓度在周末和工作日没有显著差别,表明O₃的"周末效应"减弱.2013年4月~2018年6月,我国地面观测O₃浓度呈现明显上升趋势.2014~2017年,北京、上海和成都市近地面O₃浓度分别以2.36、3.3和3.6 μg·（m³·a）^-1的速度显著上升.4个城市2014~2017年O₃超标天数占比分别为17.2%（北京）、10.7%（上海）、8.8%（广州）和11.2%（成都）,北京市O₃超标天数最多、超标期间O₃浓度最高,O₃污染最为严重.     

农业旱灾监测中的地表温度遥感反演方法--以MODIS数据为例

以目前农业旱灾监测中应用较广泛的多波段MODIS卫星遥感数据为例,探讨农业旱灾遥感监测中所需要的地表温度反演问题,尤其是反演算法的选择、基本参数的估计和具体反演中的工作流程,为快速地进行农业旱灾监测中的水热遥感参数估计提供方法选择.虽然MODIS有8个热红外波段用来监测地表热量变化,但波段31和32特别适用于农业旱灾监测中所需要的地表温度遥感反演.因此,在算法上,我们将选择计算过程相对简便但反演精度又很高的两因素分裂窗算法.详细地讨论了如何快速地估计分裂窗算法中大气透过率和地表比辐射率这两个基本参数.从实际应用来看,本文所提出的方法能快速地用来反演我国农业旱灾监测中所需要的农田地表温度参数,并获得很好的反演结果.     

基于OMI数据的四川盆地对流层甲醛时空分布特征

基于OMI卫星遥感反演的对流层甲醛柱浓度资料,对2005—2016年四川盆地对流层甲醛柱浓度的时空分布特征及其影响因素进行了分析.结果表明,12年间甲醛柱浓度年际变化总体呈上升趋势,年均增长率为1.17%.12年间甲醛柱浓度具有波动性,年均最低值和年均最高值分别出现于2005年和2012年.2005—2008年四川盆地甲醛柱浓度相对较低;2011年对流层甲醛柱浓度达到最大且高值区范围最大,2012年后浓度逐渐降低.四川盆地甲醛柱浓度季节变化表现为夏季春季秋季冬季.一年之中,月均甲醛柱浓度最小值基本出现在每年的11—12月,最大值则出现在6—8月.甲醛柱浓度空间分布的高值区主要分布在盆地内西南部的成都平原地区,低值区则多处于人为源排放较低的重庆东北部山区.能源消耗、生产总值及机动车保有量与对流层甲醛柱浓度具有显著的正相关关系.工业源、居民源和交通源排放对甲醛柱浓度具有重要贡献.四川盆地独特的地形及区域内风场对甲醛的扩散也有重要影响.     

基于高分辨率卫星影像的建筑物轮廓矢量化技术

高分辨率卫星影像包含着地表目标丰富的形状结构和纹理信息 ,使其成为城市研究的重要数据源。建筑物作为城市区域的主体单元 ,其轮廓的矢量信息在城市研究中有着重要的应用价值。二值点阵图的矢量化是图像处理的一个重要课题 ,现有的矢量化方法在提取建筑物轮廓信息时都存在局限性。本文针对矩形建筑物的轮廓矢量化提取技术 ,提出了一种新的基于角点识别和定位的矢量化方法。该方法自动提取建筑物二值图上的轮廓点 ,而后进行以基础点为划分点列组合依据的处理 ,再采用最小二乘法进行分段线性拟合 ,其中关键步骤就是如何准确识别参与拟合的轮廓点群。实验结果证明用该方法提取矩形建筑物轮廓具有运算速度快、效率高、精度满足实际应用需要等优点 ,有较好的实用价值。     

基于遥感和GIS的城市颗粒物污染分布研究

根据可吸入颗粒污染物对NOAA卫星可见光和近红外通道大气透过率影响的差异,通过构造卫星差值植被指数IDV,建立了该指数与地面环境监测站的颗粒物污染指数IPM10的相关关系.在卫星污染测值的定量反演基础上,结合绿地分布、绿地统计以及气象等资料,通过GIS多因子要素综合分析,对上海中心城区的颗粒物污染状况进行了动态监测和研究.     

利用SAGE Ⅱ卫星资料分析青藏高原上空臭氧垂直廓线

利用1985-2002年SAGE Ⅱ卫星资料获取青藏高原地区上空大气臭氧垂直廓线,分析其变化规律.结果表明:①卫星资料与地面臭氧探空资料有很好的一致性;②青藏高原上空大气臭氧垂直廓线存在南北间的差异和季节变化,夏秋季臭氧廓线极大值出现的位置比冬春季高出1～2 km(高原南部)和2～3 km(高原北部);③臭氧数浓度在10～20 km的高度存在明显季节和南北区域差异;④与同纬度其他地区的平均值相比,夏季(6-9月)臭氧低值主要出现在15～20 km的高原对流层顶附近,最低值出现在18 km附近,而冬季这种差异相对较小.      

基于GF1_WFV的千岛湖水体叶绿素a浓度时空变化

基于高分一号（GF-1）遥感影像以及水体实测样点数据,运用波段对数组合,以千岛湖为研究对象,构建和择优了叶绿素a浓度反演模型,对2013~2019年千岛湖区域水体叶绿素a浓度值进行了估算,并利用变异系数、Mann-Kendall显著性检验模型、Theil-Sen趋势分析模型对其时空变化特征进行了分析.研究表明,基于波段对数组合的反演模型可用于千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值的反演（R²=0.8976）;年际变化分析发现,在研究期限内,千岛湖水体叶绿素a浓度平均值维持在较低水平,近94%的水体像元叶绿素a浓度小于3.65μg/L,水质较佳;时空动态分析进一步发现,千岛湖水体叶绿素a浓度值大都经历了较为微小的波动变化,其中,有超过67%的水体像元浓度值呈现出微小的增长趋势,在分布上也呈现出一定的空间格局形态.     

GIS支持的卫星图像土地利用现状分类和制图

应用卫星图像提取专题要素，综合利用多元地理信息，是克服多光谱数据在解像力和分辨率上所存在的局限性的有效途径。ＧＩＳ技术则提供多种处理功能将图像与地理信息复合，提高分类精度。分类图像数据与地形基础要素数据复合，通过彩色扫描绘图机直接绘制高质量的土地利用现状专题地图。