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生物质燃烧排放大量烟雾和温室气体对于全球气候变化有显著影响，而准确及时地提取火烧迹地面积对于火灾补救、植被恢复、估算大气排放至关重要。中分辨率成像光谱仪MODIS较高的时间分辨率可以快速获取全球每日的火烧迹地产品，但对于小型和破碎度高的火烧迹地的遗漏率比较高。据此，本研究融合MODIS与Landsat-8 OLI(Operational Land Imager陆地成像仪)的时空优势，提出了基于地表反射率数据集支持的火烧面积提取算法。首先，使用MODIS地表反射率产品MOD09GA构建燃烧日期前后在红、绿、蓝、近红外和短波红外的先验地表反射率数据集。然后，采用自适应遥感图像时空融合算法(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model, STARFM)以及线性拟合的方法对MODIS与Landsat-8地表反射率数据进行空间和光谱一致化处理。最后，运用自动阈值的方法厘定火烧区域的最佳阈值。此外，通过选取4个不同的燃烧规模样地/样区验证了该算法的火烧迹地面积提取准确率在75%以上。本研究将MODIS的高时间分辨率和Landsat-8... 相似文献
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基于LTDR AVHRR和MODIS观测的全球长时间序列叶面积指数遥感反演 总被引：1，自引：0，他引：1
叶面积指数是描述土壤-植被-大气之间物质和能量交换的关键参数,获取大区域长时间序列叶面积指数有助于研究气候变化条件下植被的响应及反馈。本文利用MODIS观测和经过重新处理的地表长时间数据集（Land Long Term Data Record）LTDR AVHRR数据,生成了全球1981-2012年叶面积指数数据。算法通过建立二者之间像元级关系,利用高质量MODIS观测约束历史AVHRR数据的反演,这有助于减小2种存在显著差别传感器反演结果的不一致性,也有助于提高AVHRR反演质量。首先算法利用高质量MODIS地表反射率反演2000-2012年叶面积指数,然后利用多年每8 d的LTDR AVHRR地表反射率数据计算简单比植被指数（Simple Ratio,SR）,利用SR平均值和MODIS LAI平均值建立像元级AVHRR SR-MODIS LAI关系。在此基础上,实现1981-1999年AVHRR LAI反演,最终得到全球1981-2012年叶面积指数数据。本算法反演的AVHRR和MODIS LAI与全球植被的空间分布吻合,能表征主要生物群系类型的季节变化特征,2个数据集一致性较好,并且与NASA MODIS LAI标准产品（MOD15A2）的空间分布和季节变化曲线吻合较好。 相似文献
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加拿大北方森林火烧迹地遥感分析 总被引：1，自引：0，他引：1
森林火灾是加拿大北方森林地区最主要的扰动因素,对北方生态系统起着主导作用。基于MODIS数据,采用全球扰动指数算法(MGDI),对加拿大萨斯喀彻温省和亚伯达省2004-2011年的森林火烧迹地进行检测和分析。通过与MODIS标准火烧迹地产品以及加拿大林业局数据进行比较,扰动指数算法检测的火烧迹地面积比MODIS标准产品更接近于林业局的统计数据。分析表明,在2004-2011年间,由于火灾原因,整个研究区森林面积平均每年减少76.36万hm2,占该区域森林总面积的3.36%。萨斯喀彻温省平均每年燃烧的森林面积为46.83万hm2,亚伯达省为29.53万hm2。其中,2006、2008、2010和2011年是火灾的高峰年份。火烧迹地主要集中在生态交错带的北方保护区、针叶林保护区、针叶林平原区,以及北方平原东北部的伍德布法罗国家森林保护区。 相似文献
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森林过火区植被遥感参数的变化与恢复特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感技术可以快速、准确地监测森林火灾火烧迹地的植被遥感参数变化,分析植被对火灾的响应与恢复特征,为防灾减灾决策提供科学依据。本文首先基于森林火灾前后的Landsat5 TM数据,利用差分归一化燃烧指数（the Differential Normalized Burn Ratio,dNBR）来提取2009年澳大利亚维多利亚州火烧迹地的范围,计算过火区面积及火烧强度;其次基于时间序列的全球地表特征参量（Global Land Surface Satellite,GLASS）产品中的叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）、吸收光合有效辐射比例（Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation,FAPAR）数据,利用距平分析法对比不同火烧强度过火区植被与未过火区植被受森林火灾的影响状况与植被恢复特征。结果表明,森林火灾发生后,LAI、FAPAR值迅速降低,火烧强度越大,LAI、FAPAR下降程度越大,高火烧强度过火区的LAI、FAPAR最大降幅分别为中火烧强度、低火烧强度过火区的1.2、1.3倍;随时间推移,LAI、FAPAR值逐渐上升,在2-3年内恢复至未过火区水平。LAI、FAPAR恢复至未过火区平均水平的时间与森林火灾规模、火烧强度密切相关：维多利亚州森林火灾过火区域中大过火斑块、高火烧强度林地的植被遥感参数恢复时间相比小过火斑块、低火烧强度林地滞后1-2年。植被遥感参数LAI、FAPAR能很好地反映过火区植被的受损状况及恢复过程。 相似文献
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断点检测技术能够提取时间序列数据中发生变化的信息,对时序变化特征的研究和分析具有重要意义。在植被变化研究中,它有助于发掘时序植被参数数据中潜在的连续变化信息（如火烧、砍伐和病虫害等）,具有较广阔的应用前景。本文以2000-2015年空间分辨率为250 m的福建省长汀县MODIS NDVI遥感时序产品计算的植被覆盖度（Vegetation Fractional Coverage, VFC）为数据源,利用DBEST（Detecting Breakpoints and Estimating Segments in Trend）模型开展植被变化断点检测与分析,并讨论了模型参数对实验结果的影响。经研究发现,使用DBEST推荐的第一、第二水平变化阈值（即θ1、θ2分别为0.1和0.2）可较好地界定植被覆盖度的变化级别;变化持续时长φ可根据所用时序数据的类型和当地植被变化特点进行调整,表示断点变化级别的阈值β也可根据研究目标自定义;本文φ取3,β取0.2,实验得到断点位置和断点类型的精确度分别为92%和80%,表明DBEST模型能够很好地提取时间序列VFC数据中的重要变化信息,与当地实际情况比较吻合。 相似文献
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本文基于2001-2013年MODIS NDVI多时序数据,采用像元二分模型估算了洞庭湖流域植被覆盖度,分析了区域近13年来植被覆盖度的变化特征及趋势,并结合同期气象数据,阐明了植被覆盖度变化对气候因素的响应。结果表明：（1）近13年洞庭湖流域植被覆盖度的整体变化较为稳定,呈微弱减少趋势,速率为-0.3%/10a。（2）洞庭湖流域绝大部分区域植被覆盖状况良好,植被覆盖度呈自西向东递减趋势,高植被覆盖度及中高植被覆盖度占整个流域面积的88.63%,水体或低植被覆盖度及中低植被覆盖度仅占2.57%。（3）洞庭湖流域植被覆盖度变化趋势为北部强于南部、东部强于西部。流域内植被覆盖度极显著与显著减少的面积比例为5.30%、增加面积的比例为4.29%,植被覆盖度变化不显著占90.40%。该区域植被覆盖度变化受人为因素影响更大。 相似文献
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新疆沙漠地区地表宽波段比辐射率遥感估算 总被引：1，自引：0，他引：1
地表比辐射率是估算地表温度以及地表长波辐射的一个重要参数,为了解决遥感影像反演地表比辐射率在裸地的精度不足问题,本文在新疆沙漠地区利用2类数据：① 傅里叶变换热红外光谱仪（FTIR）数据,在2013年、2014年秋天沿2条穿越塔克拉玛干沙漠的沙漠公路测量得到25个点的地表比辐射率数据;② 与FTIR数据同时期的MODIS温度/比辐射率数据MOD11A1、MOD11B1和反射率数据MOD09GA以及反照率数据MCD3A3,利用这2类数据为数据源,估算新疆沙漠地表比辐射率。首先,重新估算了基于MODIS宽波段比辐射率（BroadBand Emissivity, BBE）方程的系数和基于GLASS（Global L And Surface Satellite）BBE方程的系数,由此获得了GLASS BBE和MODIS BBE的修正方程。其次,将修正前后的GLASS BBE与FTIR和MODIS BBE作对比,发现其精度显著提高：① 与FTIR数据对比,修正前后的GLASS BBE方程的决定系数R2值从0.42增加到0.95,均方根误差（RMSE）和偏差（Bias）分别减少了1和3个数量级;② 与MODIS BBE方程数据对比,修正前后的GLASS BBE的R2值从0.69增加到0.91,RMSE和Bias分别减少了1和2个数量级。因此,修正后的基于GLASS和MODIS的BBE方程,极大地提高了遥感影像对裸地尤其是沙漠地区地表比辐射率的反演精度。使用修正后的GLASS BBE方程反演出新疆3个沙漠地区的BBE分布特征。结果表明,塔克拉玛干沙漠由于土地类型较为单一,其BBE值主要为0.88~0.92,而古尔班通古特沙漠以及库姆塔格沙漠受到地形、植被等的影响,BBE值稍微偏高,分别为0.89~0.95和0.89~0.94,沙漠周边稀疏植被区及其边缘地区的值范围为0.95~1.00。本文基于GLASS和MODIS的适用于新疆沙漠的BBE方程,为陆面过程的研究与模拟提供了支持。 相似文献
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为实现水土流失区植被遥感信息的准确提取,本文采用2007年ALOS 10 m多光谱影像,利用土壤调节植被指数SAVI和MSAVI,对福建长汀水土流失区马尾松林不同植被覆盖密度的3个实验区进行植被提取,并选用不同的土壤调节因子（L=0.25,0.5,0.75,1）做实验,将结果和以NDVI植被指数提取的结果进行对比,分析了提取效果及受土壤噪音的影响程度。实验表明,SAVI指数能提高水土流失区的植被提取精度。在中、低植被覆盖区,其提取的总精度比NDVI高出2%~7%,Kappa系数高出7%~18%;而土壤调节因子L的取值对植被信息的提取也呈现出一定的规律性,即：随着L从0向1递增,SAVI提取稀疏植被的能力上升而探测阴坡植被的能力下降。总体来看,对于低植被覆盖和中等植被覆盖地区,可分别用SAVI（L取0.75）和SAVI（L取0.5）来提取植被信息,对于高植被覆盖区,仍可直接用NDVI进行植被信息提取;研究发现MSAVI在植被信息提取中并不具有特别的优势。 相似文献
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考虑到基于单一遥感指数的方法无法准确进行火烧迹地制图,本文提出了一种基于信息熵的多遥感指数集成火烧迹地制图方法.首先从双时相遥感影像中计算与火烧迹地制图相关的各类遥感指数;然后运用差值法计算各个指数的变化强度图,并借助FCM (Fuzzy C-Means)聚类算法对各个强度图分别进行图像分解,得到每个像素属于过火区和非... 相似文献
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积雪和植被的覆盖范围对于研究气候变化和水资源平衡、生态环境状况具有重要的意义,但它们的光谱曲线具有较强的时空变异性,难以获取精确的覆盖度产品。针对线性混合像元分解算法在积雪和植被覆盖度反演中噪声和光谱变异带来的误差,本文提出了一种基于归一化扰动模型的积雪和植被覆盖度反演方法,并选用了3个不同的区域（单独的积雪覆盖区、单独的植被覆盖区、积雪和植被混合的覆盖区）来验证所提出框架的可行性。研究结果表明：① 该方法单独反演积雪覆盖度的均方根误差为0.172,单独植被覆盖度反演均方根误差为0.223,积雪和植被覆盖度混合反演的均方根误差分别为0.185和0.249,3种方案均有较高的精度;② 对影像与端元组进行归一化后,降低了光谱异质性,在此方法下的扰动混合模型可以有效地减弱MODIS影像光谱变化和噪声带来的误差;③ 针对MODIS影像,该框架获取的积雪覆盖度相对于植被覆盖度具有更高的精度。今后将进一步发展类似的积雪覆盖度与雪粒径协同反演算法。 相似文献
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Burned area mapping is an essential step in the forest fire research to investigate the relationship between forest fire and climate change and the effect of forest fire on carbon budgets. This study proposed an algorithm to map forest fire burned area using the Moderate-Resolution Imaging Spectroradiameter (MODIS) time series data in Heilongjiang Province, China. The algorithm is divided into two steps: Firstly, the ‘core’ pixels were extracted to represent the most possible burned pixels based on the comparison of the temporal change of Global Environmental Monitoring Index (GEMI), Burned Area Index (BAI) and MODIS active fire products between pre- and post-fires. Secondly, a 15-km distance was set to extract the entire burned areas near the ‘core’ pixels as more relaxed conditions were used to identify the fire pixels for reducing the omission error as much as possible. The algorithm comprehensively considered the thermal characteristics and the spectral change between pre- and post-fires, which are represented by the MODIS fire products and the spectral index, respectively. Tahe, Mohe and Huma counties of Heilongjiang Province, China were chosen as the study area for burned area mapping and a time series of burned maps were produced from 2000 to 2011. The results show that the algorithm can extract burned areas more accurately with the highest accuracy of 96.61%. 相似文献
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云对于光学遥感影像质量及其反演地表参数精度有着重要影响,且其作为时空多变要素之一,在一定程度上制约了光学遥感影像的应用。对于具有2 330km的大扫描幅宽MODIS影像而言,现有的元数据标准仅能反映影像的总体云量,而无法反映云的空间分布状况,限制了MODIS数据的局地研究和应用。本文在现有遥感影像元数据标准的基础上,提出了新的元数据项--局地云量,用于反映云在条带影像中的空间分布状况,并实现在MODIS二级云掩膜条带产品(MOD35)中针对特定区域的局地云量信息提取算法。经验证,本算法能较快速和准确地提取省级行政区的局地云量信息,并可根据用户的需求进一步推广到任意指定的多边形区域,为MODIS数据在局地研究和应用提供了便利。 相似文献
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准确掌握积雪覆盖信息对于气象、水文和全球气候变化研究都具有重要的意义。遥感技术在进行大范围、高频率的积雪覆盖监测中发挥着重要的作用。目前,SNOMAP算法是用于积雪遥感监测最普遍的技术手段,其核心是利用固定阈值的归一化差分积雪指数（Normalized Difference Snow Index,NDSI）进行积雪识别,但这种方法忽略了积雪光谱信息的时相变化,会产生积雪监测的误差。本文提出了一种动态NDSI阈值方法,以纯永久积雪像元的平均NDSI值作为参照系调整固定的NDSI阈值,从而削减影像光谱值波动对积雪识别的影响。以三江源地区作为研究区域,将基于每日MODIS数据进行积雪监测最佳的NDSI阈值与同日纯永久积雪像元的平均NDSI值作线性回归,通过每日纯永久积雪像元平均NDSI值的变化来调整用于积雪识别的NDSI阈值。结果表明：① 基于每日MODIS数据进行积雪覆盖监测最佳的NDSI阈值与同日纯永久积雪像元的平均NDSI值之间存在较好的线性关系,决定系数R 2达到0.86;② 三江源地区动态NDSI阈值的范围为0.29~0.37,其平均值在0.33左右,说明MODIS全球积雪面积产品中将NDSI阈值取为0.40会低估三江源地区的积雪面积;③ 与采用固定NDSI阈值0.33的监测方法相比,动态NDSI阈值法近似率、总体分类精度和F值的平均值分别提高了5.17%、0.70%、1.14%。 相似文献
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同其他卫星相比,NOAA卫星搭载的AVHRR积雪产品,具有长达10 a的长时间序列数据集,能够应用于长时间、较大区域范围的积雪覆盖变化分析。由于不同卫星使用的反演算法,波谱宽度和大气订正等不完全相同,故需对不同卫星积雪产品数据集进行一致性检验,将卫星积雪产品更好地应用于气候分析研究。本文采用一种新的评估方法,对空间分辨率为0.05o×0.05o的AVHRR积雪产品与IMS和MOD10A1积雪产品,分别在空间和时间变化上进行对比分析,对AVHRR积雪产品数据集进行检验,发现AVHRR与MODIS积雪产品具有较好的一致性。 相似文献
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光学与微波遥感的新疆积雪覆盖变化分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2002-2013年冬季的MODIS光学遥感数据,以及AMSR-E、AMSR2与MWRI被动微波遥感数据,建立了新疆地区冬季每日积雪分布遥感反演模型。首先,将Terra与Aqua双星MODIS的积雪产品融合,初步去云并最大化积雪信息;然后,利用AMSR-E/AMSR2和MWRI被动微波数据进行每日雪盖提取;最后,利用被动微波遥感数据反演得到的每日雪盖结果对双星融合后依然有云的像元进行替换,得到每日积雪分布情况。据此模型提取了11年间冬季的积雪天数信息,结合气象台站观测数据,分析了新疆冬季积雪的年内和年际变化规律。结果表明,新疆地区积雪主要分布在北部新疆,积雪天数与地形关系密切,山区积雪天数较多,盆地及城市区积雪天数较少;积雪天数年内变化是从11月到次年1月随温度降低逐渐增加,从1月到3月积雪天数则逐渐减少。新疆地区积雪天数在这11年中存在一定的波动,积雪天数与该年的平均气温,以及月低于0℃的天数存在显著相关性,与降雪量关系不明显。新疆地区近年来积雪天数重心有向西向南移动的趋势,这可能与全球气候变暖导致多年积雪融化有关。 相似文献
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MODIS和GLOBCOVER全球土地覆盖数据集对比分析——以黑龙江流域为例 总被引：5，自引：0，他引：5
随着全球气候变化的日益加剧,全球变化研究对全球土地覆盖数据的需要也越来越迫切。目前全球土地覆盖数据产品主要包括由欧洲和美国生产的5类数据产品,其中,美国波士顿大学生产的全球土地覆盖数据产品(即MODIS数据集)和欧洲空间局通过全球合作生产的全球土地覆盖数据产品(即Globcover数据集)具有较好的实效性,应用越来越广泛。由于数据来源、分类系统和分类方法不同,两个数据集在土地覆盖类型的数量和空间分布上有明显的差异。本研究从数据使用者的角度,对比了MODIS和Globcover数据集在黑龙江流域上数量和空间分布的差异,并采用LANDSAT TM/ETM+影像随机采样和野外照片验证两种方式对两个数据集的分类精度进行了验证。结果表明,在黑龙江流域,两个数据集数量和空间分布差异较大。在数量上,两个数据集一级土地覆盖类型均以森林和农田为主,草地次之,但二级土地覆盖类型差异较大。在空间上,二级类空间一致性区域和一级类空间一致性的区域分别仅占流域的22.5%和53.6%。两个数据集精度均不高,一级土地覆盖类型精度约为60%,Globcover数据较MODIS数据破碎化明显,整体精度略低于MODIS数据集,不同的二级土地覆盖类型精度不同。考虑到黑龙江流域的代表性,我们认为Globcover数据集和MODIS数据集可满足较低要求的土地覆盖分析需求。本研究为全球气候变化研究选择合适的数据集提供了基础。 相似文献
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MODIS的增强型植被指数（EVI）时间序列数据早已广泛应用于植被观测、生态环境和全球气象变化等研究领域,但即使EVI时间序列数据已经经过严格的预处理,其中仍然存在着一些噪声。因此,本文开发了一种简单有效的方法来重构EVI时间序列数据,减少EVI时间序列数据中的噪声,尤其是一些由大气云层和冰雪覆盖产生的噪声。新方法的理论来源于图论,利用拉普拉斯矩阵的关系对EVI中选定的邻域窗口的像元权重进行赋值,得到中心像元的拟合。新方法已应用于2016—2018年的MODIS MOD13A1产品,并与S-G滤波法、谐波函数法、双逻辑斯蒂拟合法和非对称高斯函数法进行了比较。结果表明,在荒漠、草原和林地中,新方法留一验证测试的绝对差值最小,相较于其他方法效果较优;在拟合不同植被类型的EVI时间序列数据时,图论邻点方法呈现出更好的细节拟合曲线;其在5类植被类型中的RMSE值分别为200.59、46.58、63.48、165.47和40.95,在5种方法中均为最小值,在获取高保真和高质量的EVI时间序列数据方面优势更明显有效。本文的方法研究可以给植被遥感时序数据的去噪和生态环境的研究提供有益借鉴。 相似文献