摘要：中分辨率成像光谱仪(M OD IS)已在全球资源环境监测中发挥了重要作用,但是它的低分辨率成为提高分类精度的阻碍。利用M OD IS的高时间分辨率弥补其低空间分辨率的不足,设计分类器改善分类精度。利用2003年23个时相的M OD IS_EV I图像,构建华北平原植被指数图像时间立方体。在谐波分析去噪标准化基础上,从EV I时间谱上提取5个表征物候差异的特征向量,结合表征地气交互作用差异的地表温度(LST)信息及表征地表固有的空间分异特征的坡度信息,建立分类二叉树进行土地覆盖分类。结果表明,与2000年TM分类结果的总体一致性为75.5%,K appa系数为0.68。而NA SA U SG S基于M OD IS分类精度为66.0051%,K appa系数为0.3209。进一步与2003年耕地面积的官方统计资料的比较表明,该文的估算误差为34.0507 khm2,而NA SA U SG S的估算误差高达66.1205 khm2。研究表明利用高时间分辨率的M OD IS植被指数时间序列获得较高精度的土地覆盖分类结果是可能的。

摘要：利用太湖、浙江林学院和千岛湖站点AERONET数据对modis气溶胶光学厚度适用性进行验证表明,长江三角洲地区modis气溶胶光学厚度反演精度具有较大的地域差异,太湖站点显著偏高,达到modis精度设计范围(±0.05±0.15τ)的数据仅占30.0%左右,不具有显著适用性,地表反射率估计不足是造成太湖modis反演误差的主要原因。浙江林学院站点整体偏低,AQUA/modis和TERRA/modis主要误差分别来源于对气溶胶单次散射反照率和对地表反射率的估计不足,两颗卫星分别有81.8%和53.3%的数据满足modis设计精度,具有较好的适用性。千岛湖站点modis/AOT显著偏低,modis极大地高估了气溶胶单次散射反照率,然而缺乏2.0级数据对其进行有力的验证。目前,长江三角洲地区modis产品存在较大的误差订正空间,对气溶胶模式进行进一步的精细划分以及根据具体的地表状况拓展更准确的卫星反演算法,是modis产品广泛应用的必要前提。

摘要：基于modis传感器在2000—2006年观测的MOD13A1影像产品,对东北亚森林的覆盖变化进行了专题分析和制图。一方面,通过生长季节的累加归一化植被指数GNDVI和成对双样本T检验方法,在像素尺度上反映发生变化的强度和显著性特征;另一方面,对地物交错区域的边缘条带进行缓冲区判读分析,去除由于多期影像配准位移所导致的错误判断。然后,利用TM/ETM+影像得到的森林变化图对上述的森林变化检测结果在两个核心区域进行了比较验证。在MOD13A1像素内面积变化5ha以上,且3×3窗口的空间配准尺度下,两区域的森林变化制图精度分别达到了80.24%和88.73%。

摘要：本文采用PARcalc算法,并以C#和ENVI/IDL二次开发语言,设计了主要以modis产品为驱动的光合有效辐射估算系统。鉴此,比较了IDL和ArcGIS Engine两者的技术特点,设计了IDL与ArcGIS Engine共存、多种开发环境相结合的技术方案。同时,对模型参数置备、光合有效辐射估算、模型分析等模块的功能,以及多种语言混合编程、数据分块处理、瞬时及日光合有效辐射批量计算等关键技术进行了分析。最后,以内蒙古地区作为研究区,估算了该区2007全年和四季的总光合有效辐射及日均光合有效辐射,并对其特征值作了对比分析。结果表明,对研究区域尺度光合有效辐射的定量化计算具有一定的参考价值。

摘要：为研究我国半干旱区域地表潜热通量分布特征,建立了一套不需要将地面气象观测数据作为输入而仅用卫星数据来估算晴空条件下半干旱地表潜热能量的方案。该方案设计了针对半干旱地表的净辐射通量参数化方法和土壤热通量估算模型,利用S-SEBI模型计算蒸发比率,根据能量平衡原理得到潜热通量。基于modis陆地和大气产品,利用该方案进行潜热通量估算研究,并采用2003,2004和2005年6—11月间退化草地和农田晴空数据进行验证。与地面站点观测数据对比结果表明该方案能有效计算地表潜热通量:在退化草地和农田两个站点上,该方案计算的地表潜热通量的均方根误差分别为60.4和64.6 W/m2,平均偏差分别为18.6和32.4 W/m2。

摘要：近地表气温是衡量城市热环境的重要因素,城市气温被认为是各种城市问题的重要变量,然而小区域气象站严重不足限制了异质城市内气温的空间连续分布表示。为获得空间连续分布的近地表气温,利用遥感数据结合随机森林机器学习法来估算城市近地表空间连续分布的气温。本文以兰州市为研究区,利用modis传感器的前一天和当天8个不同时间点的地表温度数据,结合一系列影响因子,利用随机森林来估算城市的每日最高气温和最低气温(Tmax/Tmin)。由于8个时序的地表温度数据与Tmax/Tmin存在不同的相关关系,根据这种关系设计了输入不同地表温度数据的8个模型方案,利用实测气温对不同模型方案的结果进行验证,获得最佳方案估算的日最高气温和最低气温。结果表明,用随机森林模型结合遥感数据来估算城市日近地表气温是可行的,并且前一天的地表温度对气温影响较大,是估算气温的关键参数。

摘要：基于2000—2014年渤海区域每年冰期的modis影像数据,利用ENVI进行了数据处理并提取了海冰信息,通过Arc GIS软件对每年海冰结冰日、盛冰日、终冰日的具体时间及每年海冰最大面积数据进行了统计分析。研究结果表明,14年间渤海海冰的初冰日呈退后状态,盛冰日和终冰日均有所提前,整体冰期基本维持在70~100天。通过对最长冰期和最短冰期的海冰面积信息进行详细分析发现,渤海的冰期长短、盛冰日海冰面积和冰情等级三者之间密切相关。

摘要：用于火点监测的modis数据的分辨率是1km,不可避免地存在有混合像元。本文使用Dozier提出的方法,利用卫星数据不同波段对高温目标的不同响应来获取子像素火点温度及面积,并使用同时相高分辨率的ASTER数据进行了验证。结果表明在背景温度估计准确的情况下,modis数据可以比较准确地获得子像素火点的面积,对于判断火情火势具有重要意义。

摘要：青海省属于全国四大牧区之一,及时监测草地植被长势、准确估算牧草产量对青海牧区可持续发展与生态保护具有重要意义。草地产草量遥感估算主要基于植被指数与地面实测数据的统计关系,但是估算涉及植被指数、统计模型和建模指标等因素,不同组合建立的估算模型的精度不同。本文基于青海省modis数据与地面实测产草量数据,选择了6种植被指数(NDVI、EVI、RVI、DVI、RDVI、MSAVI)、5种统计模型(简单线性模型、二次多项式模型、幂函数模型、指数函数模型、对数函数模型)以及3种建模指标(植被指数年度最大值VImax、植被指数生长季累积值VIseason-cum、植被指数年度累积值VIannual-cum),研究不同组合下估算模型的精度差异,并从中选出最优产草量估算模型,用于估算青海省2015年和2016年的产草量。结果表明:(1)6种植被指数中,基于NDVI的产草量估算精度最高;非线性模型的估算精度高于线性模型,尤其是指数模型,适用于大多数草地类型产草量的估算;基于NDVI年度最大值的估算模型对大多数草地类型都具有最高的决定系数(R2)。(2)从干重来看,高产草量区(>1 200 kg·hm-2)主要位于青海东部的高寒草原,中等产草量区(600~1 200 kg·hm-2)位于青海南部和东部的高寒草原和禾草草原,低产草量区(<600 kg·hm-2)位于青海西部和北部的高寒草甸、高寒草原、高寒荒漠和盐生草甸。(3)与2015年相比,2016年青海省干草总产量减少31.60×104 t,减幅为1.36%。其中,禾草草原和高寒草甸的减产幅度最大,而荒漠草原和盐生草甸的产量则有所增加。本文可为草地产草量遥感估算的研究和实践提供参考。

摘要：采用2006年modis逐日红外与近红外大气可降水量(MOD05)数据,结合常规气象观测资料,建立了中国逐月地面水汽压模拟统计模型,得到了2006年1km×1km中国逐月地面水汽压数据集。通过对全国33个台站和河南省100个加密站的验证,地面水汽压的模拟值与实测值的相关性均达0.96以上,并且均有90%以上的样本相对误差平均值小于20%。研究结果表明:2006年中国地面水汽压月平均值在3.47～17.13hPa之间,全国年平均值为8.87hPa,地面水汽压呈现出显著的地带性分布;分析了地面水汽压随海拔、坡度和坡向等地形因子的变化规律,较好地反映出地面水汽压的宏观分布趋势和局地分布特征;基于modis数据的地面水汽压模型为复杂地形条件下能量收支平衡和大气水循环的研究提供了一种切实可行的方法。