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旱情遥感监测研究进展与应用案例分析 总被引：3，自引：2，他引：1
在大范围、长时序的旱情监测中,遥感技术以其快速、经济和大空间范围获取的特点,弥补了基于台站气象数据旱情监测的不足,为防旱和抗旱决策提供了实时、动态、宏观的辅助决策数据。本文对已有旱情遥感监测方法进行分析和整理,将其总结为基于土壤热惯量、基于土壤波谱特征、基于蒸散模型和基于植被指数的旱情监测方法,并对各类方法从监测原理、适用范围和应用进展等方面进行了阐述。在此基础之上,详细介绍一种结合了全球植被水分指数和短波角度归一化指数的优势建立的旱情遥感监测模型和方法。以2010年春季西南地区旱情为应用案例,从监测模型方法、数据处理流程和应用分析等方面,介绍一种基于植被水分指数的旱情监测方法,并对其监测结果进行统计分析与评价。 相似文献
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云参数法干旱遥感监测模型的完善 总被引：4，自引：0，他引：4
在原有的云参数法干旱遥感监测模型的基础上,对云参数进行时间空间修正,得到了具有时间空间普适性的新型云参数法干旱遥感监测模型.首先分析了云参数随时空变化的规律即云参数影响函数,并分析确定修正函教的函数形式,然后联合遥感数据和同步地面实测20 cm深度土壤湿度数据确定修正函数,最后通过定权方式确定改进型干旱遥感监测模型.利用FY-2C数据进行了全国范围干旱遥感监测实验,同时与传统方法的监测结果进行对比分析,认为新型模型对空间时间大尺度条件下的干旱监测结果更准确可信. 相似文献
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森林火灾是最为常见的灾害之一,严重危及人类生命安全。及时准确监测森林火灾的发生及火场状况,对应对火灾及减少损失至关重要。当前,森林火灾卫星遥感监测主要以低空间分辨率的卫星遥感为主,空间分辨率过低导致无法探测规模较小火灾及掌握详细火场态势。针对这一问题,结合近些年中高空间分辨率卫星观测、共享及处理能力的发展,本文从森林火灾卫星遥感监测的基本原理、当前可用中高空间分辨率卫星数据及其特点、中高分辨率森林着火区监测算法,以及数据共享与云端存储与计算等4个技术环节,对森林火灾中高分辨率卫星遥感监测当前研究现状与存在问题进行了总结,阐述了近实时中高空间分辨率森林火灾监测系统的可行性。近实时中高空间分辨率森林火灾监测系统可对已有低空间分辨率森林火灾监测体系形成重要补充,依托其空间分辨率的优势有助于及早、准确发现小规模火情,进而为森林火灾的防治与管理提供更好支撑。 相似文献
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无人机技术在草原生态遥感监测中的应用与探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
无人机（UAV）配合遥感系统联合作业,建立低空遥感—地面监测—卫星遥感一体化的“天、地、空”草原监测和信息管理模型,弥补了卫星遥感、传统人工监测时效性、准确性及精细度方面的缺陷,为草原信息化道路开辟了一个实际、准确的方向,且在草原生物灾害监测、模型精细化等应用中具有很大的发展空间。本文概括了无人机遥感系统的关键技术和作用流程,并结合草原监测现状,对该技术在草原监测与信息管理中的应用前景进行了展望。 相似文献
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遥感监测已成为旱情监测的重要手段,其中植被供水指数（vegetation supply water index,VSWI）产品是进行遥感旱情监测的重要参考依据,但其生产涉及的数据量大,处理周期长,严重影响监测数据处理的及时性。面向分布式计算环境,提出了一种基于开放服务网关协议（open services gateway initiative,OSGI）的分布式中分辨率成像光谱仪（Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS）植被供水指数产品生产模型（OSGI-based VSWI distributed production model,ODPM）,通过该模型将MODIS影像的植被供水指数产品生产算法转化成OSGI的Bundle组件,使其能够在分布式OSGI的平台中进行动态的部署与安装,充分利用局域网内的计算资源,实现快速的遥感数据处理与监测产品生产。利用中国7大流域数据对模型的稳定性进行实验,结果表明,相对传统的单机处理模式,该模型的运算速度提升3倍左右,内存占用减少大约2/3倍,并具有良好的计算稳定性。ODPM模型在提升数据处理部门的工作效率方面具有重要意义,可在海量遥感数据处理、大范围遥感监测产品生产领域发挥显著的作用。 相似文献
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《地理信息系统科学与遥感》2013,50(4):426-442
Based on remote sensing and GIS, this study models the spatial variations of urban growth patterns with a logistic geographically weighted regression (GWR) technique. Through a case study of Springfield, Missouri, the research employs both global and local logistic regression to model the probability of urban land expansion against a set of spatial and socioeconomic variables. The logistic GWR model significantly improves the global logistic regression model in three ways: (1) the local model has higher PCP (percentage correctly predicted) than the global model; (2) the local model has a smaller residual than the global model; and (3) residuals of the local model have less spatial dependence. More importantly, the local estimates of parameters enable us to investigate spatial variations in the influences of driving factors on urban growth. Based on parameter estimates of logistic GWR and using the inverse distance weighted (IDW) interpolation method, we generate a set of parameter surfaces to reveal the spatial variations of urban land expansion. The geographically weighted local analysis correctly reveals that urban growth in Springfield, Missouri is more a result of infrastructure construction, and an urban sprawl trend is observed from 1992 to 2005. 相似文献
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This study analyses the relationship between fire incidence and some environmental factors, exploring the spatial non-stationarity
of the phenomenon in sub-Saharan Africa. Geographically weighted regression (GWR) was used to study the above relationship.
Environment covariates comprise land cover, anthropogenic and climatic variables. GWR was compared to ordinary least squares,
and the hypothesis that GWR represents no improvement over the global model was tested. Local regression coefficients were
mapped, interpreted and related with fire incidence. GWR revealed local patterns in parameter estimates and also reduced the
spatial autocorrelation of model residuals. All the covariates were non-stationary and in terms of goodness of fit, the model
replicates the data very well (R
2 = 87%). Vegetation has the most significant relationship with fire incidence, with climate variables being more important
than anthropogenic variables in explaining variability of the response. Some coefficient estimates exhibit locally different
signs, which would have gone undetected by a global approach. This study provides an improved understanding of spatial fire–environment
relationships and shows that GWR is a valuable complement to global spatial analysis methods. When studying fire regimes,
effects of spatial non-stationarity need to be incorporated in vegetation-fire modules to have better estimates of burned
areas and to improve continental estimates of biomass burning and atmospheric emissions derived from vegetation fires. 相似文献
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This study evaluates the influences of air pollution in China using a recently proposed model—multi‐scale geographically weighted regression (MGWR). First, we review previous research on the determinants of air quality. Then, we explain the MGWR model, together with two global models: ordinary least squares (OLS) and OLS containing a spatial lag variable (OLSL) and a commonly used local model: geographically weighted regression (GWR). To detect and account for any variation of the spatial autocorrelation of air pollution over space, we construct two extra local models which we call GWR with lagged dependent variable (GWRL) and MGWR with lagged dependent variable (MGWRL) by including the lagged form of the dependent variable in the GWR model and the MGWR model, respectively. The performances of these six models are comprehensively examined and the MGWR and MGWRL models outperform the two global models as well as the GWR and GWRL models. MGWRL is the most accurate model in terms of replicating the observed air quality index (AQI) values and removing residual dependency. The superiority of the MGWR framework over the GWR framework is demonstrated—GWR can only produce a single optimized bandwidth, while MGWR provides covariate‐specific optimized bandwidths which indicate the different spatial scales that different processes operate. 相似文献
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光学测绘遥感卫星的性能不断提升,种类日益丰富,已经成为获取全球精准测绘遥感信息的重要支撑。当前光学测绘遥感卫星已具备亚米级的空间分辨能力,但测绘遥感信息服务存在严重的滞后问题,亟须发展智能测绘遥感卫星,向实时智能服务转型升级。本文首先基于光学测绘遥感卫星3种成像体制及其实现方式和应用特点,分析智能测绘遥感卫星的适用体制,进一步面向实时化、智能化和大众化的应用需求,提出通导遥(通信、导航、遥感)一体化智能遥感卫星的设计构想,重点分析智能遥感卫星的服务方式及一体化功能组成;然后,阐述新一代智能测绘遥感科学试验卫星珞珈三号01星的性能与特点;最后,对智能测绘遥感卫星的发展和使命进行总结与展望。珞珈三号01星集遥感与通信功能于一体,探索了从数据获取到应用终端的测绘遥感信息高效智能服务模式,为遥感数据基于天地互联网的在轨处理与实时传输提供了真实的服务验证平台,对我国空间信息网络的建设具有重大意义。 相似文献
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我国陆地卫星的快速发展和人工智能等高新技术的广泛应用为重构卫星遥感监测体系奠定了重要基础。针对我国自然资源保护、国土空间规划实施监督、生态修复及全球变化研究等对土地利用、土地覆盖及其相关地表参数指标动态变化信息的需求,基于当前我国陆地卫星观测能力,设计了全球宏观尺度监测及我国陆域范围季度监测、重点区域月度监测及应急事件即时响应的卫星遥感监测体系框架;针对自然资源卫星遥感监测需求,充分运用大数据、人工智能、云计算等高新技术,本文提出了基于工作流的监测生产线智能流转与可插拔模块调度控制、遥感影像样本知识库构建、复杂场景自然资源变化自动提取、自然资源特定目标自动提取和自然资源变化图斑全生命周期管理等技术解决方案,构建了遥感监测业务化应用技术流程,实现了我国陆域范围自然资源全要素季度监测、重点区域高频次精准监测、特定目标即时监测能力,并在自然资源执法督察和地表水变化等监测中得到应用。 相似文献
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陆基（地基、岸基）水环境遥感的提出、实践和初步应用 总被引：1，自引：0，他引：1
断面监测是准确掌握中国地表水水质和水环境变化特征,开展水环境成因机制分析、评价评估、治理修复和管理考核的重要基石。提高监测立体化、自动化、智能化水平是未来水生态环境监测的重要方向,可以切实提高中国生态环境监测现代化能力。本文针对全国地表水环境断面监测,首次提出陆基（地基、岸基）水环境遥感概念,有效补充和完善传统的卫星遥感和断面监测技术方法。通过与杭州海康威视数字技术股份有限公司（简称“海康威视”）开展合作研发,自主研制了国产高光谱成像仪,于2020-07-31—2020-08-17在太湖开展了复杂天况和水况场景下陆基（地基、岸基）水环境遥感实践应用,构建了透明度、悬浮物、总氮、总磷等关键水质参数高精度遥感反演算法,反演精度可达80%及以上。将相关算法植入高光谱成像仪中获得关键水质参数高频动态变化过程,精细刻画其时间演化过程。太湖陆基（地基、岸基）水环境遥感实践表明,在全国地表水监测断面架设国产高光谱成像仪开展关键水质参数高频精准观测具有广泛应用前景和市场推广价值,可以与卫星和无人机遥感形成天—空—地立体化遥感监测体系,结合断面人工巡测和自动观测开展协同监测。 相似文献
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地表温度是是决定地表辐射能量收支的重要变量,在岩石圈、水圈、生物圈和大气圈的能量平衡和水量平衡研究中起着重要作用。利用热红外遥感技术可实现区域和全球尺度地表温度的快速获取,其受到了研究者的广泛关注。目前,FY-3D是国内光谱分辨率最高的对地观测卫星,极大的提高了对地观测能力,其搭载的中分辨率光谱成像仪（MERSI-II）经过大幅升级改进,性能有了显著提升,热红外数据的空间分辨率达到了250 m。本文使用大气辐射传输模型MODTRAN 5模拟了MERSI-II传感器热红外通道星上观测数据。在此基础上,构建了通用劈窗地表温度反演模型,结合ASTER GED全球地表发射率产品以及MERSI-II自身大气水汽反演算法,发展了地表温度遥感反演方法。最后,利用2019-08内蒙古乌海沙漠地区及美国SURFRAD多个站点的实测地表温度数据对本文提出的方法进行了验证。研究结果表明,相较地表实测数据,构建的劈窗算法反演的地表温度RMSE在1.6—2.6 K,反演精度达到了预期目标,还具有较高的空间分辨率,可以用于业务化的地表温度的反演,同时也说明其辐射定标精度有了一定保证,有效满足了区域和全球尺度地表温度遥感监测应用需求。 相似文献