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青藏高原地形复杂,积雪时空分布异质性较强且大部分地区积雪较薄,而被动微波遥感因其空间分辨率低以及雪深反演中的不确定性,极大地限制了其反演青藏高原雪深的精度。本文尝试将多源遥感数据以及与积雪模型（SnowModel）相结合,来重建更高质量的青藏高原雪深数据。首先,利用MODIS积雪面积比例产品,根据构建的积雪衰减曲线以及经验的融合规则对低分辨率被动微波雪深进行了降尺度;然后,结合MODIS/被动微波融合雪深数据和SnowModel对研究区进行雪深数据同化实验;最后,利用地面站实测雪深数据对MODIS/被动微波融合雪深以及同化输出雪深的精度进行了分析和对比。结果表明,基于数据同化方法得到的雪深数据更接近地面观测雪深值,通过均方根误差以及相关系数的对比,同化雪深结果优于MODIS/被动微波融合雪深结果。 相似文献
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青藏高原作为地球第三极增温明显,相关研究多集中于青藏高原冰雪动态,很少关注冰雪消融后岩漠的变化。岩漠通过地气相互作用影响着全球气候变化的区域差异。本文通过梳理青藏高原冰雪、冰雪消融区、岩漠动态变化遥感监测方法体系,着重分析了各遥感数据来源及提取方法的优缺点和适用性,并对基于遥感技术条件下青藏高原冰雪动态监测、冰雪消融区岩漠动态变化监测的数据来源、研究方法与技术进行了总结。目前,青藏高原冰雪动态变化遥感监测数据来源多样、研究方法成熟,而冰雪消融区岩漠动态变化遥感监测尚未形成系统研究。在人为干扰不明显背景下,青藏高原冰雪消融区岩漠的动态变化,在一定程度上也可作为对冰雪变化遥感监测的补充。 相似文献
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基于背景知识的全球长时间序列反照率反演 总被引：1，自引：0，他引：1
全球范围时空连续的长时间序列地表反照率,对气候模拟与陆面过程研究具有重要意义。针对现有地表反照率产品普遍存在大量的数据缺失、有效反演比例低和时间序列短的问题,本文以多年MODIS和AVHRR数据,通过构建背景知识库进行高时间分辨率的AVHRR和MODIS数据的BRDF参数反演,实现MODIS与AVHRR数据在像元尺度上的定量融合,生成了全球时空连续长时间序列的地表反照率产品。首先,通过假设不同年份同一时期的地表状态不变,利用多年同一时期的MODIS和AVHRR观测数据构造多角度方向反射率,基于BRDF模型反演得到窄波段反照率;然后,通过宽波-窄波转换,得到MODIS的宽波段反照率;最后,结合AVHRR长时间序列优势及MODIS数据多光谱的特点,对二者进行定量融合,生成具有高度一致性长时间序列地表反照率产品。验证结果表明,本文地表反照率产品在地表异质性较小时与SURFRAD地面实测反照率之间具有非常好的一致性,在无积雪覆盖时与MODIS反照率产品之间吻合良好。本文的地表反照率产品无时空缺失,且时间覆盖率得到了极大的提高,能支持气候模式模拟与陆面过程模型进行近30 a来的地气系统模拟研究。 相似文献
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通过对比不同时段的MODIS和HJ-1卫星数据,监测墨西哥湾漏油面积变化与走向趋势,结果显示该法监测大面积溢油比较有效,可为漏油清理提供参考,并建议利用遥感手段对我省及南海海域类似海洋灾害进行实时监测。 相似文献
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土壤湿度是气候系统中的关键因子，对农业管理、水资源管理和生态系统监测与评估等具有重要应用价值。遥感土壤湿度产品虽能提供大尺度范围的土壤湿度分布，但受限于较低的空间分辨率，难以满足实际应用的要求，对遥感土壤湿度产品的降尺度研究成为当前的热点之一。本文以0.25°分辨率的欧空局ESA CCI日土壤湿度为主要数据源，结合1 km分辨率的MODIS下垫面数据、地形数据、气象数据等环境因子，构建随机森林降尺度模型，对我国西辽河流域2013—2020年CCI日土壤湿度产品进行降尺度，得到1 km分辨率的土壤湿度时空分布数据。研究发现：(1)环境因子重要性分析表明，相对湿度和白天地表温度是影响土壤湿度变化最重要的2个因素，地形与位置因子的影响次之；(2)利用研究区内22个站点的实测数据序列对随机森林降尺度模型性能进行验证，结果表明考虑多种环境因子（地表、地形和气象）的降尺度结果比仅考虑地表参数的降尺度结果的精度要高，每个站点的RMSE都在0.048 8 m3/m3以下，平均相关系数为0.497 3,BIAS绝对值在0.003 0～0.033 3 m3/m3，降尺度后的土壤湿度与原始CCI遥感土壤湿度... 相似文献
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基于MODIS和GPS的D-InSAR大气延迟改正 总被引：2，自引：0，他引：2
利用西安地区2006年7月至2009年7月7期GPS观测数据及相应的MODIS数据,分析MODIS水汽的校正模型.运用西安地区的Envisat数据和MODIS水汽数据进行D-InSAR大气延迟改正,实验结果表明:在大气状态变化缓慢时,利用MODIS数据对D-InSAR结果有一定的改善. 相似文献
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气候变化研究需要长时间序列、稳定的、均一化的地表温度（LST）气候数据集支持。气候变化实时监测对数据集的要求则更高,还需要LST气候数据集实时的更新和快速便捷的获取,而国际上公开的实时更新的LST气候数据集则较少。本研究以国外长时间序列MODIS LST历史数据集为参照,对我国易于获取的FY-4A LST实时数据进行质量评估,在此基础上研发随机森林偏差订正算法,将FY-4A LST数据实时订正到MODIS LST质量水平上,从而研发融合静止气象卫星FY-4A和极轨卫星AQUA/MODIS的LST气候数据集。对偏差订正后的2022年1、4、7和10月共4个月产品检验评估的结果表明：从4个月份偏差的平均值来看,订正后的LST平均偏差由-1.98℃降低到-0.42℃,平均绝对偏差由4.02℃降到2.84℃,均方根误差由5.13℃降到3.91℃,相关系数由0.86提升到0.90。随机森林回归偏差订正算法能够有效减小FY-4A LST与MODIS LST的偏差,订正后的FY-4A LST数据在全国范围不同区域和不同时段与MODIS LST均具有较好的一致性。对中国区域高温过程监测评估发现：订正后... 相似文献
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快速准确地区域土地利用分类是土地利用变化监测的重要部分。该文以山东省为例,使用Terra MODIS地表反射率产品(MOD09),根据山东省遥感影像在不同月份上地物反射率特征构建决策树,在VC平台上开发基于该决策树的针对MOD09数据的土地利用类型自动分类及变化分析的系统,对2000—2009年MOD09每月数据进行分类及其变化分析,并将结果与MODIS地表分类产品进行对比,验证了该系统的高效性和实用性。 相似文献
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为了获取城市尺度组分温度,实现城市水热平衡的高精度反演,探索了一种多波段热红外遥感影像的城市尺度组分温度反演算法.算法选取了植被、土壤和不透水表面等3种组分,并且针对ASTER数据,利用线性混合像元分解方法获取像元平均比辐射率,以MODIS近红外数据估算大气水汽含量和大气透过率,采用牛顿迭代法获取大气平均温度,并用最小... 相似文献
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南极洲生态环境是世界各国研究的热点。本文利用2003年和2010年两期MODIS数据对南极洲大陆冰川及其冰架进行遥感调查与分析,获得南极洲2003年和2010年两期冰川及冰架类型、面积等信息,并通过监测初步掌握了南极洲冰川变化情况,进一步对其变化原因及其变化趋势进行初步研究和分析。 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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利用2000-2014年MOD10A2积雪产品和数字高程模型DEM数据,以积雪覆盖率为指标,在分析西藏高原积雪空间分布特点的基础上,定量研究了高程、坡度和坡向等地形要素对高原积雪时空分布的影响。主要结论有：① 西藏高原积雪的空间分布差异显著,具有中东部念青唐古拉山和周边高山积雪丰富,覆盖率高,而南部河谷和羌塘高原中西部积雪少,覆盖率低的特点。② 海拔越高积雪覆盖率越高,积雪持续时间越长,年内变化越稳定。海拔2 km以下积雪覆盖率不足4%,海拔6 km以上覆盖率达75%。海拔4 km以下年内积雪覆盖呈单峰型分布特点,海拔越高,单峰型越明显;而海拔4 km以上则为双峰型,海拔越高,双峰型越明显。海拔6 km以下积雪覆盖率最低值出现在夏季,而6 km以上则出现在冬季。③ 总体上,高原地形坡度越高积雪覆盖率越高。不同坡向中,北坡积雪覆盖率最高,南坡最低,年内分布呈双峰型,而无坡向的平地积雪覆盖率要小于有坡向的山地,其年内变化呈单峰型分布特点。 相似文献
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多源信息结合的雪灾交通风险评估研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本研究将气象观测信息与网络信息相结合,提出了一种多源信息结合的雪灾交通风险评估方法：利用长时间气象观测数据分析雪灾的致灾强度时空特征,计算不同年遇型雪灾致灾强度;对门户网站、高速公路网站中节假日道路拥堵的新闻报道进行信息挖掘,获取高速公路暴露度;采用风险矩阵进行雪灾交通风险评估。将该方法应用于河北省,研究结果如下： ① 近5年来全省降雪有所下降,但长时间尺度来看,各地降雪呈波动变化;积雪深度高值区分布在张家口、承德、石家庄地区,但各年代间会有所变化;降雪次数高值区基本固定,在张家口康保、沽源、崇礼以及承德丰宁西北方向。② 暴露度级别高的路段是连接北京与上海、广州、哈尔滨等城市的高速公路,以及重要省市级联络线。③ 受致灾强度与暴露度的综合影响,河北省雪灾高风险路段集中在京港澳高速（石安G4）、京昆高速G5、京承高速G45、长深高速G25、张承高速G95等。这些路段必须做好雪灾风险防范措施。 相似文献
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光谱混合分析能够提取亚像元信息,被广泛地应用于遥感影像目标探测之中。本文针对MODIS积雪遥感影像,基于光谱混合分析框架,利用渐进辐射传输模型建立不同粒径大小的雪反射率光谱库,提出了一种考虑端元变化及二次辐射的雪盖面积反演算法。此算法首先利用渐进辐射传输模型建立不同粒径大小积雪的反射率光谱库,然后使用序贯最大角凸锥方法获取植被、土壤与岩石、阴影的光谱库。在建立各种地物反射率光谱库之后,利用均方根误差最小的方法获取最优端元组合。在此基础上,考虑端元独立辐射以及积雪与其它地物的二次辐射过程,利用稀疏光谱混合模型获取积雪面积与雪粒径大小。实验结果表明：此方法能够同时反演雪粒径与积雪面积,反演的雪粒径相比单波段的渐进辐射传输模型小,反演的积雪面积相比MOD10A1产品精度略微提高。 相似文献
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鄱阳湖南矶湿地国家级自然保护区内时常有烧荒事件发生,这对保护区生物多样性和区域生态环境造成一定影响,快速、便捷、准确地获取烧荒地信息是该区域环境管理的紧迫需求。本文针对2012年1月初鄱阳湖南矶山湿地发生的烧荒事件,采用环境与灾害监测预报小卫星影像数据,以鄱阳湖南矶湿地国家级自然保护区所在的新建县为研究区。以面向对象的遥感影像分析方法,通过对影像的多尺度分割,根据影像的光谱信息、空间特征、纹理特征等,构建烧荒地提取的规则集,对影像中的烧荒地信息进行提取,并利用混淆矩阵对信息提取结果进行精度检验。精度检验结果表明,烧荒信息提取的总体精度为99.38%,Kappa系数为0.89,证明面向对象的遥感信息提取方法可以有效、快速地提取烧荒地信息,避免了传统方法中的椒盐状破碎图斑的现象。 相似文献
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青藏高原典型植被生长季遥感模型提取分析 总被引：2，自引：0，他引：2
物候变化是衡量全球气候变化最直接、敏感的指示器,针对青藏高原这个独特地域单元上特殊的高寒植被进行关键物候期遥感提取模型及植被物候时空变化的研究具有重要的意义。本文首先以反距离加权空间插值算法与Savitzky-Golay滤波算法相结合的数据重建模型获得高质量2003-2012年青藏高原MODIS归一化植被指数(NDVI)数据。在此数据基础上,分别利用动态阈值法、最大变化斜率法、logistic曲线拟合法3种遥感植被生长季提取模型,对青藏高原地区两种典型植被的生长季(SOS生长季开始期,EOS生长季结束期,LOS生长季长度)进行提取。通过对3种模型提取结果的对比分析,并结合日均温模型对提取结果的验证发现,动态阈值法为青藏高原地区典型植被生长季的最优遥感提取模型。该模型对近10 a的高分辨率典型高寒植被物候参量的反演及时空变化特征分析表明,受青藏高原水热及海拔梯度的影响,青藏高原植被物候变化呈现出从东南向西北的空间分异规律,随春季温度的升高,近10 a来青藏高原高寒草地总体呈现生长季开始期(SOS)提前(0.248 d/a)的趋势。 相似文献
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随着遥感技术在水体提取与监测方面的广泛应用,更多的研究者致力于提高遥感水体提取的精度。离散粒子群算法在遥感图像分类研究中获得了较高的精度和更稳健的分类效果,已经被应用到遥感水体提取领域,但其在水体提取中的适用性和精度还有待对比与验证。本文采用最新提出的2种基于离散粒子群算法的水体提取方法,即光谱匹配耦合离散粒子群算法（SMDPSO）与最大熵耦合离散粒子群算法（MEDPSO）,基于Landsat8_OLI遥感影像,分别选择了有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物的4种环境复杂,常规方法提取精度较低的区域进行水体提取,并与2种常用的水体指数法（NDWI、MNDWI）进行了对比与验证。结果表明：① SMDPSO和MEDPSO方法在4个实验区都能快速地寻找出最佳的水体分布,具有一定的通用性;NDWI和MNDWI方法对有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物影响的区域表现出水体信息的错分现象,提取精度较低;② SMDPSO方法能够识别细小河流和离散水体,水体提取精度较高,但在有冰雪、云、山体阴影和建筑物的复杂环境下提取精度较低、误判率高;MEDPSO方法不仅可以识别细小水体,而且也解决了其他3种方法在提取过程中无法抑制背景信息干扰的问题,在4个实验区的总体精度均在97.8%以上,高于其他3种方法;③ 将离散粒子群算法引入到水体提取方法之中,可增强方法的区域整体性,也可提高其水体提取的精度和自动化程度;④ 运用最大熵模型等机器学习方法,可以结合光谱、形状和纹理等影像信息以及地形信息来进行水体识别,使得水体信息提取精度更高。本文的研究可为离散粒子群算法的推广以及遥感水体提取方法的选择提供参考。 相似文献
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快速提取森林冰雪受灾范围,有利于准确掌握森林受灾情况,为此类灾害性气候事件防灾减灾、森林资源管理和生态保护提供科学依据。本文利用2001-2007年NDVI数据,提取灾前植被NDVI参考值和正常波动范围,结合2008年NDVI数据提取冰雪冻灾范围。该方法弥补了基于单一时相的传统方法（NDVI差值法）忽略植被指数正常波动的问题,分像元提取植被NDVI正常波动范围,使提取结果更加客观合理。与传统方法提取结果对比,省级尺度的验证结果相同（即森林受灾率均为34.72%,而实地调查森林受灾率35.3%）,但2种方法在县市行政单元提取的森林受灾率相差较大。NDVI阈值法提取的森林冰雪受灾范围主要分布于湖南省南部地区,北部地区分布相对较少,而传统方法提取结果主要分布于湖南省北部地区,南部地区分布相对较少。根据实地考察资料显示,相比于传统方法,NDVI阈值法提取结果与实际森林冰雪冻灾空间分布信息更接近,精度更高,更适合于区域大尺度提取森林冰雪受灾范围。 相似文献