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1.
雪盖信息在生态研究、水资源评价管理以及灾害防治中有重要的作用,MODIS利用冰雪指数(NDSI)和阈值提供全球每日积雪产品,微波遥感传感器AMSR-E提供南北半球不受云影响的雪水当量数据。通过融合同一天不同时间过境的MODIS积雪产品MOD10A1和MYD10A1为MOYD,融合MOYD和AMSR-ESWE积雪当量产品产生MODAM,以祁连山区气象站观测雪深数据为"真值",检验了2010-2011年积雪季MODIS积雪产品和AMSR-E识别积雪的精度,结果表明:MOYD产品和MODAM使云量减少了15%和100%,积雪精度和总体精度分别达到了24%、59%和88%、80%,通过融合多时相和多传感器数据大大提高了积雪监测精度,此外对祁连山积雪时间分布和不确定进行了分析。 相似文献
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Climate change is manifesting rapidly in the form of fires, droughts, floods, resource scarcity, and species loss, and remains a global risk. Owing to the disaster risk management,there is a need to determine the Dead Fuel Index(DFI) threshold of the fire occurrence area and analyze the spatio-temporal variation of DFI to apply prevention measures efficiently and facilitate sustainable fire risk management. This study used the MODIS Burned Area Monthly L3(MCD64A1), Landsat Global Burned Area(BA)... 相似文献
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极地冰盖冻融强度信息在理解冰盖稳定性及其对气候变化响应中具有重要意义。利用格陵兰岛2016年Sentinel-1A干涉宽幅双极化SAR数据(HH+HV),结合同时相自动气象站点温度和MODIS温度产品数据,研究了HH、HV极化幅度值及HH/HV比值与冻融强度的相关关系。结果表明冻融强度与HH、HV极化幅度值呈负相关关系,而与HH/HV值呈正相关关系,且与HH/HV值的相关性更好, R~2值约0.610。基于MODIS温度产品建立了冰盖冻融强度划分的5个HH/HV区间阈值,最后通过MODIS温度产品的结果验证表明,利用HH/HV值的冻融强度提取精度为86.8%。 相似文献
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选用Landsat 8 资料构建了地表温度（Ts）与归一化植被指数（NDVI）的Ts-NDVI特征空间,计算了温度植被干旱指数（TVDI）。利用MODIS温度产品数据和实地野外采样数据进行精度验证确定煤田火区TVDI阈值。通过对遥感影像的地表热异常信息进行定性与定量分析继而对煤田温度异常区边界信息进行挖掘。结果表明：（1）利用野外实测土壤相对含水量进行验证,反演值与实测值的相关系数R2=0.66,表明干旱指数的反演精度较高,相关性较好。（2）TVDI模型对温度呈现出较高的敏感性,二维散点图集中在1∶1 线上,对NDVI的敏感性较低,有利于识别温度异常区。（3）利用MVC最大合成法,建立TVDI-MVC作为精度验证数据,火区面积为5.03 km2,其中TVDI-SC提取火区精度最大为98.50%,TVDI-SW2提取火区精度最小为88.98%。可见煤田温度异常区范围较广,潜在的灾情恶化较严重。 相似文献
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选用Landsat 8资料构建了地表温度(Ts)与归一化植被指数(NDVI)的Ts-NDVI特征空间,计算了温度植被干旱指数(TVDI)。利用MODIS温度产品数据和实地野外采样数据进行精度验证确定煤田火区TVDI阈值。通过对遥感影像的地表热异常信息进行定性与定量分析继而对煤田温度异常区边界信息进行挖掘。结果表明:(1)利用野外实测土壤相对含水量进行验证,反演值与实测值的相关系数R~2=0.66,表明干旱指数的反演精度较高,相关性较好。(2)TVDI模型对温度呈现出较高的敏感性,二维散点图集中在1∶1线上,对NDVI的敏感性较低,有利于识别温度异常区。(3)利用MVC最大合成法,建立TVDI-MVC作为精度验证数据,火区面积为5.03 km~2,其中TVDI-SC提取火区精度最大为98.50%,TVDI-SW_2提取火区精度最小为88.98%。可见煤田温度异常区范围较广,潜在的灾情恶化较严重。 相似文献
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从AVHRR到MODIS的雪盖制图研究进展 总被引：8，自引：1，他引：8
雪盖面积是水文、气候模型中重要的输入参数之一。使用遥感方法能够有效获取大范围的雪盖信息，弥补地面观测资料在空间上的不足。阐述积雪遥感基本原理以及积雪遥感监测的研究进展，介绍现阶段应用较广的基于AVHRR和MODIS数据的雪盖制图算法，并通过对制图算法的比较和分析得出，MODIS雪盖制图算法的精度和效率都比AVHRR算法高。最后讨论现阶段雪盖制图算法误差的主要来源：大气状况、地表覆盖、积雪物理特性的复杂性以及使用相同的检测阈值等，并提出解决方法。 相似文献
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多源遥感数据在土地覆盖变化监测中的应用 总被引：3，自引：1，他引：2
基于MODIS、Landsat TM、Quick Bird 数据,对山西芦芽山2000 年、2005 年和2010年植被变化作了定量和定性分析。结果显示：3 年间,部分植被MODIS NDVI年际波动可达5%~10%。1 年之内,多数植被MODIS NDVI 季节性明显,Landsat TM季节差对应的NDVI差可达0.2。在自然地带的过渡区,因难以区分人类活动引起的变化和季节变化,这种季节差使变化检测面临不确定性。利用2002 年和2008 年Quick Bird 数据对森林采伐迹地对比发现,只有局部地区的植被类型开始草丛向灌木林的演替,说明植被恢复缓慢。由此可以认为,自然植被过渡带植被固有的分类模糊性,人类活动反复干扰-恢复后形成植被的破碎性,以及Landsat 数据可能存在的季节不一致性,都会影响土地覆盖分类精度和变化检测可靠性。因此,需要使用多源数据对自然过渡带进行重点分析。 相似文献
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森林火灾在景观上往往造成不同程度的森林冠层损失,而冠层影响光合作用和蒸散,因此刻画灾后森林冠层恢复的轨迹对于了解生态系统过程具有重要意义。森林冠层的损失和恢复通常采用叶面积指数(LAI)或其它能够反映冠层光合能力的植被指数进行表征。本研究中,我们采用Terra卫星搭载的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的长时间序列影像(2000-2009年)来重建火灾后森林冠层恢复的过程。以美国南达科他州布莱克山国家森林公园(The Black Hills National Forest, South Dakota)为例,该地区在2000年8月24日经历了一次大的自然火灾,烧毁了近33 785 ha森林,其中大部分是美国黄松林。基于LAI的研究表明,植被冠层光合能力在3年内(2001-2003年)基本恢复,这主要来自于林下未烧毁草地在灾后的快速生长;火烧迹地的NDVI和EVI在这3年内也呈现恢复的态势。可见,LAI、NDVI和EVI在火灾几年之后便难以有效地识别火烧迹地。然而,陆地表面水分指数(基于近红外和短波红外波段的遥感标准化指数,简称LSWI),能够有效地识别和追踪火烧迹地至今的整个过程(2000-2009年)。这一研究结果也使得采用其它具有近红外和短波红外波段的传感器研究森林火灾迹地恢复和干扰过程成为可能,其中包括Landsat 5 TM影像(可追溯至1984年)。更长时间序列的数据对于研究森林火灾灾后生态系统干扰和恢复过程、森林演替模拟以及碳循环具有重要的支撑作用,LSWI指标证明能够有效地刻画这一过程。 相似文献
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七套土地覆被数据在羌塘高原的精度评价 总被引：2，自引：0，他引：2
《地理研究》2017,(11)
基于羌塘高原8个一级土地覆被类型(包括10个二级土地覆被类型)的6851个样本点,采用混淆矩阵方法,从总体精度、制图精度和用户精度角度评价International Geosphere-Biosphere Program's Data and Information System Cover(IGBPDIS)、Global Land cover mapping at30 m resolution(Globe Land 30)、The MODIS Land Cover Type product(MCD12Q1)、Climate Change Initiative Land Cover(CCI-LC)和Global Land Cover 2000(GLC2000)等七套土地覆被数据产品在羌塘高原的精度。结果表明:(1)七套数据产品的一级类型和二级类型总体精度普遍偏低,在相对较高的Globe Land 30和CCI-LC数据中,一级类型总体精度分别为55.09%和53.92%,二级类型分别为46.55%和46.23%;(2)草地、裸地和荒漠三个主要一级类型生产者精度最高的数据对应为:GLC 2000(46.19%)、MCD12Q1(39.20%)和IGBPDIS(84.44%)。而三个主要一级类型的用户精度均低于50%。其他覆被类型中,雪被与冰川类型用户精度最高的数据为CCI-LC(92.80%),漏分比例为19.90%;(3)羌塘高原特殊的高原环境与土地覆被分类系统构成原则和标准是影响遥感解译数据精度的主要原因。 相似文献
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以粤港澳大湾区为例,基于时空影像融合模型(STI-FM),提出大区域多源LST(Land Surface Temperature,LST)影像融合拼接模型(Multi-source Image Fusion Stitching Model,MI-FSM),消除时间不同、天气差异的影响,生成覆盖大湾区的中高分辨率地表温度数据。首先,应用STI-FM融合MODISLST与Landsat LST,将不同时相的多幅LandsatLST合成为具有统一特定时相的LST影像。然后,对合成的LST影像进行镶嵌处理,实现粤港澳大湾区多幅Landsat 8 LST图像的拼接。为了验证STI-FM在研究区的适用性,选取研究区中心“夏-夏、冬-夏”2组Landsat 8 LST图像,将合成的Landsat LST与验证数据进行对比与评价,结果表明:STI-FM在研究区具有较强的适用性。对精度进行评价,验证模型的可靠性,结果表明:不同时相MODISLST图像间拟合程度较高,其回归分析的确定系数(M)均在0.6-0.9之间,RMSE均<1.5;最后对整体以及局部细节的目视分析表明:融合拼接的成果较为理想。 相似文献
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基于MODIS 数据的长江三角洲地区土地覆盖分类 总被引：9，自引：0，他引：9
长江三角洲地区是我国经济最发达的地区之一, 人类活动对自然环境产生了很大影响。为了研究该地区人类活动与生态环境的相互作用, 利用250 m 分辨率MODIS 数据进行土地 覆盖制图研究, 采用的主要数据为增强型植被指数EVI 数据、反射率数据和DEM 数据。通过基于时间序列的滤波方法消除EVI 的噪声, 通过PCA 变换压缩数据量, 并计算均质度来表征空间维的纹理信息, 构造了一个综合性的分类数据矩阵, 依据高分辨率影像选取了训练区, 采用最大似然法进行分类, 并采用缓冲区分析技术进行分类修正, 得到长江三角洲地区的土地覆盖分类结果。利用高分辨率影像解译信息对分类结果进行了精度评价, 并将分类结果与 MODIS 土地覆盖产品进行了对比, 精度分析表明分类结果很好的反映了研究区的土地覆盖信息, 显示了本研究分类方法与技术处理在实践中的可行性及250 m 分辨率EVI 时间序列数据在区域尺度土地覆盖分类方面的优势与潜力。 相似文献
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《地理学报(英文版)》2019,(11)
We analyzed the spatial local accuracy of land cover(LC) datasets for the Qiangtang Plateau, High Asia, incorporating 923 field sampling points and seven LC compilations including the International Geosphere Biosphere Programme Data and Information System(IGBPDIS), Global Land cover mapping at 30 m resolution(GlobeLand30), MODIS Land Cover Type product(MCD12 Q1), Climate Change Initiative Land Cover(CCI-LC), Global Land Cover 2000(GLC2000), University of Maryland(UMD), and GlobCover 2009(GlobCover). We initially compared resultant similarities and differences in both area and spatial patterns and analyzed inherent relationships with data sources. We then applied a geographically weighted regression(GWR) approach to predict local accuracy variation. The results of this study reveal that distinct differences, even inverse time series trends, in LC data between CCI-LC and MCD12 Q1 were present between 2001 and 2015, with the exception of category areal discordance between the seven datasets. We also show a series of evident discrepancies amongst the LC datasets sampled here in terms of spatial patterns, that is, high spatial congruence is mainly seen in the homogeneous southeastern region of the study area while a low degree of spatial congruence is widely distributed across heterogeneous northwestern and northeastern regions. The overall combined spatial accuracy of the seven LC datasets considered here is less than 70%, and the GlobeLand30 and CCI-LC datasets exhibit higher local accuracy than their counterparts, yielding maximum overall accuracy(OA) values of 77.39% and 61.43%, respectively. Finally, 5.63% of this area is characterized by both high assessment and accuracy(HH) values, mainly located in central and eastern regions of the Qiangtang Plateau, while most low accuracy regions are found in northern, northeastern, and western regions. 相似文献
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We analyzed the spatial local accuracy of land cover (LC) datasets for the Qiangtang Plateau, High Asia, incorporating 923 field sampling points and seven LC compilations including the International Geosphere Biosphere Programme Data and Information System (IGBPDIS), Global Land cover mapping at 30 m resolution (GlobeLand30), MODIS Land Cover Type product (MCD12Q1), Climate Change Initiative Land Cover (CCI-LC), Global Land Cover 2000 (GLC2000), University of Maryland (UMD), and GlobCover 2009 (Glob-Cover). We initially compared resultant similarities and differences in both area and spatial patterns and analyzed inherent relationships with data sources. We then applied a geographically weighted regression (GWR) approach to predict local accuracy variation. The results of this study reveal that distinct differences, even inverse time series trends, in LC data between CCI-LC and MCD12Q1 were present between 2001 and 2015, with the exception of category areal discordance between the seven datasets. We also show a series of evident discrepancies amongst the LC datasets sampled here in terms of spatial patterns, that is, high spatial congruence is mainly seen in the homogeneous southeastern region of the study area while a low degree of spatial congruence is widely distributed across heterogeneous northwestern and northeastern regions. The overall combined spatial accuracy of the seven LC datasets considered here is less than 70%, and the GlobeLand30 and CCI-LC datasets exhibit higher local accuracy than their counterparts, yielding maximum overall accuracy (OA) values of 77.39% and 61.43%, respectively. Finally, 5.63% of this area is characterized by both high assessment and accuracy (HH) values, mainly located in central and eastern regions of the Qiangtang Plateau, while most low accuracy regions are found in northern, northeastern, and western regions.
相似文献15.
Nazarin Ezzaty Mohd Najib Kasturi Devi Kanniah 《Singapore journal of tropical geography》2019,40(2):272-290
This study aims to map forest cover in Peninsular Malaysia using satellite images as deforestation is of concern in the recent decades, and is an important environmental issue for the future too. The Carnegie Landsat Analysis System‐Lite (CLASlite) program was used in this study to detect forest cover in Peninsular Malaysia using Landsat satellite data. The results of the study show that CLASlite algorithm misclassified some oil palm, rubber and urban areas as forest vegetation. A reliable forest cover map was produced by first combining Landsat and ALOS PALSAR images to identify oil palm, rubber and urban areas, and then subsequently removing them. The HH and HV polarization data of ALOS PALSAR (threshold method) could detect oil palm plantations with 85.26 per cent of overall accuracy. For urban area detection, Enhance Build up Index (EBBI) using spectral bands from Landsat provided higher overall accuracy of 94 per cent. These methods produced a forest cover reading of 5 914 421 ha with an overall classification accuracy of 94.5 per cent. The forest cover (including rubber areas) detected in this study is 0.38 per cent higher than the percentage of 2010 forest cover detected by the Forestry Department of Peninsular Malaysia. The technique described in this paper presents an alternative and viable approach for updating forest cover maps in Malaysia. 相似文献
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甘肃省玛曲县沼泽湿地遥感监测与动态变化分析 总被引：4，自引：1，他引：3
利用2000年和2006年TM影像数据、地面调查资料和气象台站观测数据,对玛曲县沼泽湿地进行了目视解译分析,对比研究了非监督分类、监督分类和专家分类的精度,初步探讨了玛曲沼泽湿地退化的原因。结果表明,该县沼泽湿地面积从2000年的19598．67hm^2减少到2006年的14080．80hm^2,沼泽湿地面积平均年递减率为4．69％。非监督分类结果由于受山体阴影、坡向、云的阴影等影响,多分误差高,总分类精度仅为31％;监督分类的总精度为54．1％;专家分类的总精度高达84．2％。因此,专家分类可以用于对玛曲县沼泽湿地的监测和自动提取。草场不合理利用和过度放牧是导致玛曲县沼泽湿地退化的主要原因,黄河干流、各支流径流量减少是导致流域内沼泽湿地退化的直接原因,当地气候变暖促进了这一过程的发生。 相似文献
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The acceleration of urbanization has led to the occupation of more cropland, especially higher quality cropland, which could pose a huge threat to food security and have other implications for the inadequate cropland resource supply in China. Though the spatial status of Chinese cropland quality has been assessed, its temporal changes since 2000 to 2015 are still not clear. An accumulated probability distribution method was used to determine the criteria of cropland quality using the net primary production data product (MOD17) from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Then the cropland quality of higher, median and lower production was spatially mapped and its changes due to occupation by urbanization were analyzed through the land use changes (LUCC) data primarily from Landsat TM images in the three periods of 2000-2005, 2005-2010, and 2010-2015. The results showed that of the total cropland reduction area the proportion taken by urbanization increased from 47.29% in the early stage to 77.46% in the recent period. The quality of Chinese cropland was dominated by low- and medium-yield fields, accounting for 40.81% and 48.74%, respectively, with high-yield fields accounting for only 10.44% of the total cropland in the country in 2000. The high-yield areas have been seriously threatened by the expansion of construction land fields, with the ratio of high-yield area to total area occupied by urbanization increasing from 9.71% in 2000-2005 to 15.63% in 2010-2015. Spatially, this phenomenon has been moving from eastern and southern China to central and western China, especially in Northwest China where the ratio has arrived at the highest proportion, with 52.97% of high-yield cropland in the total land taken by the expansion by 2015. This study not only provides a method to assess cropland quality but also reveals the threatening trend from the expansion of urbanization on high-quality cropland. More attention should be paid to the latter in land use planning and policies made to prevent threats to food security from declines in both cropland quantity and quality. 相似文献
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本文以中国退耕还林生态工程重点区域陕北地区作为研究区,对比其前后两个10年的耕地资源空间分布格局,并进一步分析耕地变化对农田生产力的影响。论文基于中高分辨率卫星遥感数据,经人机交互目视解译并结合实地验证,生成陕北地区1990、2000和2010年耕地现状以及前后两个10年耕地变化时空监测数据集。进而运用光能利用率遥感模型,结合中分辨率、长时间序列卫星遥感数据估算陕北地区农田净初级生产力,分析耕地变化对农田生产力的影响。结果表明,陕北地区耕地面积及其生产力在研究期前10年小幅增长,后10年明显减少。耕地增加的主要原因是为满足当地人口的粮食需求以及弥补城市建设对耕地的占用,大面积草地和未利用地被开垦。耕地减少的最主要原因是生态退耕,城市化也是耕地减少的原因之一。总体而言,20年来陕北地区耕地资源总面积净减少42.56%;受耕地面积变化的影响,同期农田净初级生产力下降了41.90%。研究对于评估陕北地区耕地安全和粮食安全,指导区域土地利用科学规划具有重要意义。 相似文献
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水资源匮乏是干旱区实现可持续发展的最大障碍。干旱区农业灌溉耗费大量的水资源,不同农作物在生长期所需的灌溉水量存在较大的差异,因此快速准确地了解干旱区的农业种植结构可以为节水型农业种植结构优化提供重要依据。以天山北坡经济带为研究区,以谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）云平台为支撑,以Sentinel 2以及Landsat 7-8的数据为遥感数据源,采取以下步骤进行研究区的农业种植结构提取：首先,为了简化农业种植结构提取的过程,利用一年最大NDVI值以及坡度信息构建耕地掩膜图层;然后,根据研究区内主要农作物的物候历,获取不同时间段内的最大NDVI值的时间序列数据以及农作物在一年中出现NDVI最大值的日期,并在此基础上构建一个包含10波段的特征波段影像;最后,结合野外实地考察获得的有效样本点以及经耕地掩膜图层掩膜后的10波段特征波段影像,利用随机森林分类器进行研究区的农业种植结构提取。分类结果表明：2018年研究区内棉花、玉米、小麦的总体分类精度为92.19%,Kappa系数为0.883。为了进一步将分类结果与统计数据进行对比,我们将训练得到的分类器应用于2017年的遥感影像,提取了研究区内2017年的农业种植结构信息,其分类结果表明2017年研究区内棉花、玉米、小麦的种植面积分别为5 270 km2、2 000 km2、2 340 km2,其相对精度分别为86.53%、77.54%、86.19%。 相似文献