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FY-3A MERSI数据干旱监测能力评价 总被引：3，自引：0，他引：3
对FY-3A MERSI数据进行辐射定标、几何定位预处理,与同期MODIS数据预处理结果进行对比;选用温度植被干旱指数法对两种数据进行监测,分析了监测结果的相对精度。实验结果表明,FY-3A MERSI数据的干旱监测结果精度与MODIS数据基本一致,且在空间分辨率及光谱分辨率方面有较大的提高。 相似文献
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《国土资源遥感》2015,(4)
基于风云3号(FY-3)卫星中分辨率成像光谱仪(medium resolution spectral imager,MERSI)数据的归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI)和基于蓝光波段的归一化差异水体指数(normalized difference water index based on blue light,NDWI-B),通过直方图分析获取了水体指数判识阈值,并对新疆北疆沿天山一带2009—2011年发生的融雪性洪水灾害天气进行了监测。对比基于环境1号卫星CCD数据的监测结果表明:利用FY-3/MERSI的250 m空间分辨率数据可实现对新疆融雪性洪水灾害的监测,其中利用FY-3/MERSI NDWI-BFY数据的判识效果最好。 相似文献
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以上海市为例,探索中国新型自主的FY-3A/MERSI数据在典型大城市热环境研究中的应用模式,包括实时监测与同化数值预报两个方面。结果表明:FY-3A/MERSI反演的250 m地表温度及其他衍生指标能够客观呈现城市热场格局及热岛效应,精细揭示出上海市区—近郊—远郊的地温明显分异,热岛由中心城区呈放射性面状过渡到远郊以乡镇为中心的团块状,其形成与下垫面介质关系密切。同化FY-3A/MERSI数据产品的中尺度数值模式,耦合城市冠层参数化方案,可实现250 m格网0～48 h城市近地层气温空间精细化预报,提取1 h间隔的热环境日演变特征将有助于在不同天气形式下进行热环境灾害潜式预报及机理分析。预报结果在时空分辨率方面明显优于常规数值预报,并避免了卫星云污染的影响,说明FY-3A卫星探测资料能有效改善模式背景场与初始场。 相似文献
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风云三号温度植被指数反演土壤湿度研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了研究利用我国自主产权极轨卫星风云三号(FY-3)的MERSI数据反演区域土壤水分的效果,该文利用MERSI数据分别提取归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度并构建NDVI-Ts特征空间;依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标,反演了2012年乌昌地区4—9月的土壤湿度。从反演结果看乌昌地区2012年4—5月土壤湿度较低,造成农区农作物不同程度的缺水,这与实际旱情监测相一致。研究结果表明:基于MERSI数据的TVDI指数能够较好地反映区域土壤湿度的变化情况,为今后应用风云三号数据进行干旱监测提供参考。 相似文献
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精确的水汽信息对于短临天气预警和长期气候监测具有重要意义。本文针对搭载在我国第2代极轨卫星风云三号A星(FY-3A)上中分辨率光谱成像仪(medium-resolution spectral imager,MERSI)获取水汽精度较低的现状,提出一种GNSS约束的MERSI/FY-3A PWV校准方法。首先,对MERSI/FY-3A的PWV段产品进行处理得到水汽日产品,并利用GNSS和无线电探空(radiosonde,RS)数据对其进行评估;然后,根据PWV的季节分布特性,构建GNSS约束的MERSI/FY-3A PWV季节自适应校准模型;最后,分别利用GNSS、RS和再分析资料对校准后的MERSI/FY-3A水汽进行对比,验证提出方法的有效性。研究表明:本文提出的PWV校准方法,能够有效改善MERSI/FY-3A水汽日产品和旬产品的精度,改善率分别为58.63%和68.72%。该方法可为遥感水汽快速校准研究提供重要的理论依据。 相似文献
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我国新型自主研发的风云三号卫星MERSI(FY-3/MERSI)数据目前多见于试验研究,国家卫星气象中心(NSMC)发布的业务产品中尚缺乏地表温度(land surface temperature,LST)产品.为此,在分析FY-3/MERSI L1级数据HDF5格式及通道特点的基础上,采用Jiménez-Mu(n)oz和Sobrino普适性单通道地表温度反演算法,借助MATLAB编程,实现了直接利用MERSI数据进行250 m空间分辨率的LST反演与专题制图.详细介绍了LST反演算法的参数化流程,包括辐射定标、云检测处理以及地表比辐射率和大气水汽含量的估计等,并在反演LST的基础上,计算其他衍生指标,建立了FY-3/MERSI数据反演LST及制图流程.对上海市空间热环境监测分析的实验结果表明:该方法能根据设定范围对FY-3/MERSI L1数据进行快速、实时和自动处理,适用于业务化产品制作与共享,节省人力资源;形式丰富的MERSI专题制图产品可更直观、精细地揭示出上海城市热场空间格局与热岛效应特征. 相似文献
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MERSI和MODIS卫星监测京津冀及周边地区PM2.5浓度 总被引：1，自引：0，他引：1
京津冀及周边地区是中国PM_(2.5)污染最重的区域之一,利用卫星遥感技术监测大范围的PM_(2.5)时空分布变化是一种先进的重要手段。本研究首先基于暗像元算法利用FY-3B/MERSI与AQUA/MODIS对京津冀及周边区域进行了遥感AOT反演和验证分析;然后,引入气象资料和地面观测资料利用GWR模型反演了区域PM_(2.5)浓度,并对遥感反演结果进行了交叉验证评估,综合对比分析了MERSI和MODIS的气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力;最后,利用MERSI数据对2017年第一季度京津冀及周边区域的PM_(2.5)月均浓度时空分布变化情况进行了初步探索分析。结果表明:FY-3B/MERSI在气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力方面略优于AQUA/MODIS,MERSI反演的1 km分辨率AOT和PM_(2.5)与地面站点实测结果的决定系数R2分别为0.76μg/m~3和0.79μg/m~3,均方根误差分别为0.26μg/m~3和28μg/m~3,平均绝对误差分别为0.16μg/m~3和15μg/m~3,能基本满足对京津冀及周边区域PM_(2.5)的精细化监测需要。2017年第一季度京津冀及周边区域PM_(2.5)月均浓度遥感监测结果表明该区域的PM_(2.5)空间分布格局与地形地貌关系密切,高值区整体上沿太行山脉成带成片;从时间变化来看,1—3月呈逐月下降的趋势,其中3月份PM_(2.5)区域浓度较1月和2月有大幅下降。这说明FY-3\MERSI遥感反演产品能为环境质量监测和环境管理工作效果评估提供有效参考,本研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有重要参考意义。 相似文献
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冬小麦是中国最主要的粮食作物之一,利用遥感技术提取冬小麦种植区是遥感应用研究的一个重要方向。2008年以来发射的系列风云三号(FY-3)卫星均携带着中分辨率光谱成像仪(MERSI),该传感器有5个250 m分辨率的波段,波段范围包括可见光、近红外和热红外,观测数据包含丰富的地表信息,为大范围冬小麦种植区提取提供了新的数据源。首先,选取生长季前期多幅高质量的MERSI数据,采用分层提取的方法,对于不同的层次选用与待提取类别最为敏感的特征波段来构建相应的决策树,从而将每一幅影像中冬小麦种植区提取出来,然后,将多幅数据融合为一幅生长季内的冬小麦种植区图。最后,使用野外实地调查的数据进行精度验证,面积提取精度为90.8%。结果表明,在春季返青后,即可做出当季冬小麦种植分布图,为农情监测提供及时的信息支撑。 相似文献
9.
闪电河流域农牧交错带微波遥感土壤水分产品评价 总被引：1，自引：1，他引：0
空间网格分辨率为9 km的SMAP (Soil Moisture Active and Passive)、0.1D (Degree)的ASCAT (The Advanced Scatterometer)、 25 km的FY-3B以及25 km ESA-CCI (European Space Agency-Climate Change Initiative)是较为广泛应用的卫星遥感土壤水分产品,对数据质量的评价是进一步应用于旱情监测、蒸散发估算等研究的前提。本研究基于2018年9月在闪电河流域内蒙古农牧交错带区域开展的碳、水循环与能量平衡遥感综合试验,采用近似同步的两种尺度观测数据即点尺度地面实测土壤水分数据以及面尺度(1 km×1 km)机载土壤水分数据,利用RMSE (Root Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error),R (Correlation Coefficient),Bias以及ubRMSE (unbiased Root Mean Square Error)等评价指标分别对SMAP, ASCAT, FY-3B, ESA-CCI土壤水分卫星遥感产品进行了评价。本研究利用机载土壤水分数据作为桥梁,实现了从点尺度地面实测土壤水分数据、至面尺度(1 km×1 km)机载土壤水分数据、再至粗格网面尺度(9 km×9 km、0.1 D×0.1 D、25 km×25 km)卫星遥感土壤水分产品的对比分析过程。利用地面观测值对机载观测土壤水分开展评价分析,发现在裸土区域,机载土壤水分数据与地面实测数据较为一致,RMSE, MAE, Bias, ubRMSE以及R值分别为0.033 cm~3/cm~3,0.030 cm~3/cm~3,-0.004 cm~3/cm~3, 0.033 cm~3/cm~3, 0.474。对卫星土壤水分产品的评价结果显示,SMAP的9 km土壤水分卫星产品与地面观测更为一致,其RMSE,MAE,Bias,ub RMSE以及R值分别为0.037 cm~3/cm~3,0.032 cm~3/cm~3,-0.008 cm~3/cm~3, 0.036 cm~3/cm~3, 0.507。SMAP, ASCAT, FY-3B以及ESA-CCI与机载土壤水分数据有更高的相关性,R值分别为0.735, 0.558, 0.558, 0.575。综上,闪电河流域实验区内的4种卫星遥感土壤水分产品中,SMAP产品与地面土壤水分、机载土壤水分数据均较为一致,其次是FY-3B与ESA-CCI。 相似文献
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在中国东北地区,卫星气溶胶产品尚缺乏有效的验证机制,相关应用存在较大不确定性。利用2009–2011年中国地区太阳分光光度计观测网(CSHNET)沈阳站地基观测资料,借助后向轨迹模式分析了该地区气溶胶来源和季节变化特征,并同步对比了FY-3A/MERSI和Terra/MODIS气溶胶产品精度的季节差异及误差来源。结果表明:沈阳站气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数季节变化明显,气溶胶受远程输送和区域排放的共同影响,人为源和自然源丰富。不同粒径粒子对气溶胶光学厚度的贡献因季节而异,导致卫星反演算法中气溶胶模型选择误差较大,影响了卫星反演精度。观测期间MODIS与MERSI气溶胶产品与地基观测数据的总匹配率分别为68%和83%。当气溶胶光学厚度较低时(AOD0.35),MODIS产品出现低估,MERSI出现高估,与实测值的相对误差分别为–46%—54%、7%—135%;当气溶胶光学厚度较高时(0.35—0.75),MODIS和MERSI均出现不同程度的低估,两者与实测值的相对误差分别为–34%—54%、–21%—75%;当气溶胶光学厚度大于0.75时,低估尤为严重,与实测值的相对误差可达–34%—100%、–9%—58%。能与地基观测匹配的MODIS和MERSI有效样本数春、秋季较高(春季分别为69%、80%,秋季分别为73%、70%),夏季次之(69%、73%),冬季最少(2%、49%);MODIS与地基观测的相关性总体优于MERSI;但在冬季,MODIS与MERSI产品均不具备代表性。MODIS与MERSI气溶胶产品落入误差线的比例均为春季最高(22%、25%),秋季次之(19%、16%),夏季最小(6%、5%)。MERSI对粗模态气溶胶(α≤0.5)反演效果优于MODIS,而MODIS对混合模态气溶胶(0.5≤α1.5)反演效果优于MERSI。MERSI与MODIS气溶胶产品在春、秋季可比性较好,夏季可比性较差,总体来说,春、秋季MERSI比MODIS低估更为严重。从气溶胶产品在辽宁省的区域分布来看,FY-3A/MERSI比Terra/MODIS覆盖范围略广,各季节FY-3A/MERSI与Terra/MODIS的总体空间分布特征基本一致,但对于某些地区,两者数值上依然存在较大偏差。 相似文献
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Comparison of three remotely sensed drought indices for assessing the impact of drought on winter wheat yield 总被引：1，自引：0，他引：1
Jianxi Huang Wen Zhuo Ran Huang Fernando Sedano Wei Su 《International Journal of Digital Earth》2020,13(4):504-526
ABSTRACTAgricultural drought threatens food security. Numerous remote-sensing drought indices have been developed, but their different principles, assumptions and physical quantities make it necessary to compare their suitability for drought monitoring over large areas. Here, we analyzed the performance of three typical remote sensing-based drought indices for monitoring agricultural drought in two major agricultural production regions in Shaanxi and Henan provinces, northern China (predominantly rain-fed and irrigated agriculture, respectively): vegetation health index (VHI), temperature vegetation dryness index (TVDI) and drought severity index (DSI). We compared the agreement between these indices and the standardized precipitation index (SPI), soil moisture, winter wheat yield and National Meteorological Drought Monitoring (NMDM) maps. On average, DSI outperformed the other indices, with stronger correlations with SPI and soil moisture. DSI also corresponded better with soil moisture and NMDM maps. The jointing and grain-filling stages of winter wheat are more sensitive to water stress, indicating that winter wheat required more water during these stages. Moreover, the correlations between the drought indices and SPI, soil moisture, and winter wheat yield were generally stronger in Shaanxi province than in Henan province, suggesting that remote-sensing drought indices provide more accurate predictions of the impacts of drought in predominantly rain-fed agricultural areas. 相似文献
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以湖北省输电线路走廊地区作为研究区,利用2013年1~9月MODIS卫星影像数据,处理得到月尺度的归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)与地表温度(Land Surface Temperature,LST)数据,构建NDVI-Ts特征空间,计算得到温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI),用TVDI监测结果分析湖北省输电线路走廊区域2013年干旱时空分布情况。结果表明,湖北省输电线路走廊地区TVDI和土壤含水量之间存在显著的负相关,相关系数达到0.525(p0.05),由MODIS卫星影像计算得到TVDI影像可以有效表明湖北省输电线路走廊地区的土壤含水情况。 相似文献
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PDI与MPDI在内蒙古干旱监测中的应用和比较 总被引：1，自引：0，他引：1
以内蒙古明安镇为试验区,基于TM遥感影像对PDI和MPDI两种干旱监测方法进行了应用、验证和比较。试验表明,PDI、MPDI与植被覆盖区实测土壤含水量的相关系数的平方分别为0.37、0.535 5,这两种指数在试验区进行干旱监测具有一定的可行性,且MPDI的监测精度高于PDI。此外,通过整个试验区PDI和MPDI空间分布格局的比较以及这两种指数值与植被覆盖区实测土壤含水量的对比分析,发现在整个试验区,两者的监测结果基本一致,但在植被覆盖区,MPDI的干旱监测效果要明显好于PDI,这主要是因为MPDI考虑了植被覆盖的影响。 相似文献
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针对区域干旱事件特征精确量化的问题,本文首先提出了一种基于GRACE/GRACE-FO时变重力场数据的干旱事件评估方法,然后对基于GRACE/GRACE-FO数据的干旱指数进行了验证,最后利用上述评估方法探测了2002年4月—2020年12月长江流域发生的干旱事件,并对上述干旱事件特征进行量化分析。结果表明:在长江流域内,本文构建的干旱指数与传统干旱指数具有很好的一致性。在研究时间段内长江流域发生了8次较大的干旱事件,其中最严重的发生在2002年9月至2004年7月,共计持续了23个月,干旱严重程度为-14.07,平均40%的流域面积受到了干旱灾害的影响。 相似文献
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全国干旱遥感监测运行系统的研制 总被引：11，自引：2，他引：11
该研究利用1981－1994的NOAA AVHRR 8km分辨率的NDVI资料，以及对应时段全国102个固定农业观测站的20cm深的土壤湿度资料，建立了植被状态指数（VCI）与土壤湿度之间的统计模型，由土壤湿度旱情等级标准来换算出每旬用VCI进行干旱监测的旱情等级标准，以确定出全国的旬旱情分布状况，在此工作的基础上建成了“全国干旱遥感则运行系统”，该运行系统使遥感手段监测全国干旱成为可能，将能提供每年3－9月每旬全国的干旱监测情况，为国家有关决策部门提供干旱减灾的决策依据。 相似文献
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Monitoring agricultural drought effectively and timely is important to support drought management and food security. Effective drought monitoring requires a suite of drought indices to capture the evolution process of drought. Thermal infrared signals respond rapidly to vegetation water stress, thus being regarded useful for drought monitoring at the early stage. Several temperature-based drought indices have been developed considering the role of land surface temperature (LST) in surface energy and water balance. Here, we compared the recently proposed Temperature Rise Index (TRI) with several agricultural drought indices that also use thermal infrared observations, including Temperature Condition Index (TCI), Vegetation Health Index (VHI) and satellite-derived evapotranspiration ratio anomaly (ΔfRET) for a better understanding of these thermal infrared drought indices. To do so, we developed a new method for calculating TRI directly from the top-of-atmosphere brightness temperatures in the two split-window channels (centered around ∼11 and 12 μm) rather than from LST. TRI calculated using the Himawari-8 brightness temperatures (TRI_BT) and LST retrievals (TRI_LST), along with the other LST-based indices, were calculated for the growing season (July–October) of 2015−2019 over the Australian wheatbelt. An evaluation was conducted by spatiotemporally comparing the indices with the drought indices used by the Australian Bureau of Meteorology in the official drought reports: the Precipitation Condition Index (PCI) and the Soil Moisture Condition Index (SMCI). All the LST-based drought indices captured the wet conditions in 2016 and dry conditions in 2019 clearly. Ranking of Pearson correlations of the LST-based indices with regards to PCI and SMCI produced very similar results. TRI_BT and TRI_LST showed the best agreement with PCI and SMCI (r > 0.4). TCI and VHI presented lower consistency with PCI and SMCI compared with TRI_BT and TRI_LST. ΔfRET had weaker correlations than the other LST-based indices in this case study, possibly because of outliers affecting the scaling procedure. The capability of drought early warning for TRI was demonstrated by comparing with the monthly time series of the greenness index Vegetation Condition Index (VCI) in a case study of 2018 considering the relatively slow response of the greenness index to drought. TRI_BT and TRI_LST had a lead of one month in showing the changing dryness conditions compared with VCI. In addition, the LST-based indices were correlated with annual wheat yield. Compared to wheat yields, all LST-based indices had a peak correlation in September. TRI_BT and TRI_LST had strong peak and average correlations with wheat yield (r ≥ 0.8). We conclude that TRI has promise for agricultural drought early warning, and TRI_BT appears to be a good candidate for efficient operational drought early warning given the readily accessible inputs and simple calculation approach. 相似文献
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MODIS光谱指数在中国西南干旱监测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
利用标准化降雨指数SPI比较了基于MODIS反射率数据提取的8种光谱指数(NDVI、NDWI、VARI、EVI、NDIIB6、NDIIB7、D1640和SR)对中国西南四省市(四川、重庆、云南和贵州)2000年—2012年典型干旱事件的反映。研究结果表明:(1)SPI指数能直接反映监测站点附近的干旱情况,其中3个月和6个月尺度的SPI(SPI3和SPI6)对2006年和2009年—2010年该区的特大干旱事件的监测效果较好;(2)除了D1640外,其余7种光谱指数的距平值与3个月尺度的SPI3都具有显著的相关性,其中NDIIB7、NDIIB6和VARI与SPI3的相关性较高(R0.3),在一定程度上可以表征中国西南地区的干旱状况;(3)MODIS NDIIB7距平值与3个月尺度的SPI3相关性最高(R=0.35),本文以其为例,再现了云贵高原2009年—2010年特大持续干旱事件的时空演变过程。 相似文献
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MODIS干旱监测模型各参数权值分析 总被引：11，自引：0，他引：11
以湖北省2003年6、7月份的数据作为试验数据，MODIS干旱监测模型采用最大连续有云天数、最大连续无云天数、无云百分比和昼夜温差，并分析各参数的显著性和独立性以及对干旱监测的贡献程度．从而确定各参数在模型中的影响权。结果验证了各参数的显著性和独立性，在没有地面数据验证的情况下．可认为其在模型中近似等权；利用最大连续有云天数、最大连续无云天数、无云百分比和昼夜温差就能很好地监测旱情。 相似文献
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Nguyen Thanh Son Chi Farn Chen Cheng Ru Chen Mario Giovanni Molina Masferrer 《国际地球制图》2013,28(12):1363-1383
AbstractThis study aims to develop an approach to characterize cropland drought conditions in El Salvador, Central America. The data were processed for 2016–2017 through three main steps: (1) reconstructing MODIS land-surface temperature (LST), (2) Landsat-MODIS data fusion and (3) drought delineation using the temperature vegetation dryness index (TVDI). The results of LST reconstruction using the random forests (RF) indicated the median RMSE value of 0.5?°C. The fusion results achieved from the STARFM compared with the reference Landsat data revealed close agreement with the correlation coefficient (r) values higher than 0.84. The TVDI results verified with that from the reference Landsat data indicated r values of 0.85 and 0.75 for 2016 and 2017, respectively. The larger very dry area was observed for the 2016 primera season due to prolonged droughts. Approximately 11.5% and 10.7% of croplands were, respectively, associated with very dry moisture condition in the 2016 and 2017 primera seasons. 相似文献