摘要：地表温度(LST)是研究地表与大气之间物质和能量交换、地表过程变化以及地热探测与地震热异常前兆等方面不可或缺的重要参数,然而云覆盖现象导致modis LST产品存在大量空值,限制了LST的广泛应用。文中提出了一种基于同类地物不同时刻LST日变化相关性的modis LST重建算法。以新疆和田为研究区,使用2003-2015年modis 8d合成地表温度产品为实验数据,根据一天中同类地物不同时刻LST之间的相关性,以地表覆盖类型产品为依据,分别创建各类地物上午、下午和晚上与凌晨的LST回归模型,将三者的LST拟合回归至凌晨时刻的LST,然后取上午、下午和晚上拟合结果的最优组合以实现对凌晨LST的两步重建。实验结果表明,该方法的最小误差为0.57K,误差均在1.2K以下,平均误差为0.92K。经验证,将该方法应用于其余3个时刻的地表温度重建工作中仍可得到较好的补值效果。与现有的LST补值方法进行对比可知,本方法以少量辅助数据实现了较高的补值精度和补值率,可为基于温度的地表过程研究和地震热异常检测等研究提供坚实的数据基础。

摘要：基于2015年中分辨率成像光谱仪(modis)卫星影像资料,结合实测悬浮体浓度数据及海表温度、风场、海表流场等资料,对浙闽近海表层悬浮体时空分布及控制因素进行了探讨。结果表明,浙闽近海表层悬浮体分布存在显著的季节性变化特征。研究区2~50 m等深线海域存在温度锋面,在一定程度上抑制了表层悬浮体向外海的输运。夏季的河流输沙有利于研究区北部近岸高浓度悬浮体分布,南风、西南风对表层悬浮体扩散起抑制作用;冬季在强烈东北季风作用下,再悬浮作用强烈,同时为表层悬浮体向南扩散提供了动力。本研究对完善东海内陆架泥质区沉积物输送机制具有一定的辅助作用。

摘要：地表温度(Land Surface Temperature,LST)在陆地—大气能量交换等研究中扮演着重要角色。LST随时间变化迅速,且极轨遥感卫星获取的LST的地方太阳时在像元间存在差异,需进行时间归一化以提高LST遥感产品的应用价值。面向modis LST产品,基于FY-4A高时间分辨率的LST产品,引入地表温度日变化模型(DTC),构建了粗细分辨率转换配准方法,提出了基于日变化信息的LST时间归一化模型(Temporal-effect Normalization Model of land surface temperature Based on Diurnal variation information,BDTNM),探讨了时间窗口、归一化时刻与空值情况对模型的影响。利用张掖地区站点实测数据、模拟数据对INA08_2模型和BDTNM模型归一化结果进行验证和评价,结果表明BDTNM方法比INA08_2模型具有更好的稳定性及鲁棒性,精度提高了0.4~1.0 K,并具有一定的空值插补能力,该方法对其他遥感卫星LST的时间归一化也具有一定的借鉴意义。

摘要：验证modis/FAPAR产品在温性草原地区的精度,以提高NPP估算精度,为区域碳平衡监测及合理安排草地畜牧业生产提供服务。该文选取两块2km×2km温性草甸类草地设计和进行FAPAR实测试验。以分辨率为32m的北京-1号卫星遥感数据对样地进行异质性分析,然后进行尺度上推,利用地面实测数据对1km的modis/FAPAR草原地区产品进行验证。结果表明,在草地生长季,modis/FAPAR产品的草地FAPAR季节变化与实测FAPAR季节变化趋势基本一致,但总体要比实测FAPAR要高,针茅样地modis/FAPAR值比实测值要高约13.7%,羊草样地为18.7%。modis/FAPAR算法对于局部区域过于粗糙,对草地类型多样的中国来说,需更多的野外试验资料,以反演适合不同草地类型的FAPAR算法。

摘要：该文阐述了国内外主要土地覆盖分类系统及其土地覆盖产品在中国的表现，依据中国植被编码体系在modis数据试验的基础上，对现有国内土地覆盖分类系统进行了重新设计，包括7大类22个二级类别，并利用2001～2002年modislkm时间序列NDVI数据和多波段反射率光谱数据对中国区域进行了土地覆盖分类，结果显示分类产品能较为准确地描述中国区域土地覆盖的实际情况。

摘要：遥感数据反演高时空分辨率NDVI对监测植被动态变化过程具有重要意义,然而受天气影响,单颗卫星难以提供时间连续的高空间分辨率NDVI数据。以华北平原中东部为实验区,联合HJ-1 CCD数据和modis数据,对STARFM算法进行了改进,(1)考虑了不同地物对光谱响应的差异,为减少分类错误利用统计学上()对分类数据进行筛选,按照不同地物类型分别利用线性拟合方法修改光谱距离权重;(2)定义了预测半径,对HJ-1 CCD数据因外界影响而缺失的影像进行了预测。结果表明,与真实影像相比,预测结果呈现了较好的空间一致性,相关系数均达到了极显著相关,改进算法的预测精度要高于原算法。利用该方法将HJ-1 CCD NDVI的空间变化信息与modis NDVI时间变化信息有机结合重构了高时空分辨率NDVI序列,有效补充了HJ-1CCD NDVI的缺失数据集。

摘要：以归一化雪被指数法为基础,根据南极的环境特点,提出了modis影像的0.86μm与1.24μm的新波段组合方法,分别实现了晴空与薄云下的海冰提取,大幅度地提高了南极海冰监测的效率与分辨率。结合AMSR-E微波数据进行了海冰变化研究,得到2002～2010年的全南极海冰范围与净冰面积都在2月份达到最小值,均值分别为3.17×10^6km2与2.42×10^6km2;都在9月份达到最大值,均值分别为18.40×10^6km2与16.60×10^6km2。而全南极海冰的年际变化可分为三个阶段：从2002～2004年,海冰基本持平;2005～2007年,海冰减少;2008～2010年,海冰重新增长,这与南极海冰20a长周期的推断相符合,但9年间的全南极海冰无明显的趋势性变化。

摘要：针对由单一海洋参数对赤潮灾害提取的不足,提出一种多海洋参数赤潮遥感监测技术.该方法利用modis影像数据反演出海洋表面温度和叶绿素a浓度,结合悬浮泥沙浓度和海水异常等多海洋参数,设计赤潮灾害提取判别规则.该判别规则能充分利用海洋参数在赤潮灾害提取中的优势,克服单一参数在赤潮灾害识别上的遗漏和误判.以2004年5月30日和2004年6月11日渤海海域的modis影像为实验数据进行实例研究,证实了基于多海洋参数的赤潮遥感监测技术的可行性和有效性.

摘要：全球叶面积指数(LAI)产品是全球气候变化、碳循环和可持续发展研究的重要基础数据。本研究在modis叶面积指数产品的基础上,筛选主算法反演结果,采用最大光合有效辐射吸收系数(FAPAR)合成法,设计了顾及植被类型的时空滤波方法,生产了具有更高数据质量和时空连续性的长时间序列全球叶面积指数产品。数据产品较好地揭示了全球叶面积指数的分布格局,阐明了气候变化下2001-2021年全球叶面积指数的时空变化特征。基于全球叶面积指数验证网络280个验证点数据对重建结果进行验证,结果表明再处理数据集具有较高的精度,线性拟合决定系数(R^(2))为0.748,偏差为0.12,均方根误差为0.907。数据集空间分辨率为0.05°,时间分辨率为8天,存储格式为.tif,由1,239个文件组成,数据量为29.9 GB。

摘要：每年9月中旬至10月下旬是安徽农作物收获的时段,秸秆焚烧现象较为普遍。监测人员现场调查可获取秸秆焚烧地点和焚烧程度,但监测规模和力度有限,无法大范围获取焚烧现场状况,从而无法进行有效的治理。卫星遥感技术能够迅速获取大范围的秸秆焚烧火点位置,可对近期秸秆焚烧火点增加情况进行了解,具体分布情况进行分析比对。本文基于modis提供的热异常数据以及MCD12Q1土地覆盖数据,通过MRT、ENVI遥感图像处理软件首先对原始数据进行格式转换和投影转换的操作,使其具备投影信息,并将热异常数据和土地覆盖数据转换为同一投影同一基准面下,然后再提取火点和农用地信息,并将两者信息求交集得出最终结果。从而动态监测秸秆焚烧火点的位置信息,便于实施合理高效的禁烧政策。