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相似文献
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1.
改进的表观热惯量法反演土壤含水量   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出一种改进的表观热惯量计算模型,以中科院栾城农业生态系统试验站为基地,通过实测的模型参数,利用提出的表观热惯量模型计算不同植被覆盖下、不同实验区土壤含水量的热惯量值,并与土壤含水量进行相关性分析,以找到热惯量方法可以用来反演土壤含水量的适用条件(归一化植被指数NDVI的阈值).实验结果表明,该模型监测土壤含水量是可行的,在植被覆盖度较低的情况下(NDVI≤O.35)具有较高的精度,在植被覆盖度较高(NDVI>0.35)时,热惯量模型失效,因此用热惯量方法反演土壤含水量植被覆盖时将NDVI阈值的最大值设为0.35.将该方法应用到MODIS数据中,以河北省栾城县、赵县、藁城市3市县为研究区,分别反演该区土壤含水量,反演结果与实际情况相符合.实地取点人工监测土壤含水量为25.1%,栾城站模型计算结果为22.4%,匹配性较好,该方法在遥感数据中得到了很好的应用.  相似文献   

2.
黄河三角洲地区地理位置特殊,水资源供需矛盾尖锐,为了研究其地下水分布状况,使用MODIS遥感数据、实测土壤相对含水量和地下水埋深数据,利用温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)和表观热惯量法(apparent thermal inertia,ATI)对研究区土壤相对含水量进行遥感估算;通过分析不同深度处土壤相对含水量与地下水埋深的相关性,建立了反演地下水埋深的线性方程,得到了研究区地下水埋深分布状况图.结果表明:利用地表10 cm深度处测得的土壤相对含水量反演地下水埋深的结果较为合理;在缺少土壤相对含水量数据时,可以用反映土壤相对含水量高低的因子估算地下水的埋深.  相似文献   

3.
以位于三峡库区的秭归县为研究区,选择国产2 m全色高分辨率遥感数据进行地质灾害范围信息提取,选用国产HJ-1A/B CCD数据提取NDVI、土地利用分类、土壤含水量等动态地质灾害致灾因子,结合坡度、坡向、降水量、沟壑密度等静态因子,采用单因素叠加的信息量模型进行了区域地质灾害危险性评价,对利用国产遥感数据进行区域地质灾害信息提取和评价进行了有效探索。  相似文献   

4.
为进一步研究风云三号(FY-3B)土壤水分降尺度获取高分辨率土壤水分的方法,使其更适用于农业、水文、生态等区域尺度的应用要求,以MODIS为数据源,青藏高原那曲地区为研究区,利用表观热惯量模型(apparent thermal inertia,ATI)与温度植被指数(temperature vegetation index,TVI)模型在不同植被覆盖度下适用的特点,构建综合ATI与TVI的土壤水分反演模型;结合低分辨率FY-3B土壤水分产品,利用土壤水分降尺度方法,获取高分辨率下土壤水分反演模型系数,并得到高分辨率土壤水分。通过与地面观测数据对比,降尺度后土壤水分与实测数据的R~2在0.4以上,RMSE在0.055~0.103 cm~3/cm~3之间,表明降尺度后的土壤水分能够较好地反映区域土壤水分的空间分布与变化。  相似文献   

5.
基于2001―2013年获取的MOD13Q1 NDVI数据,采用低通平滑Savitzky-Golay(S-G)滤波方法、插值法及切比雪夫多项式(Chebyshev Polynomial)拟合对NDVI时序数据进行重构;通过提取植被生长季开始日期、生长季长度、生长季结束日期、生长季NDVI最大值及NDVI最大值出现日期等关键物候特征参数,对研究区典型复垦植被类型进行分类。结果表明:研究区不同植被的物候特征具有显著差异,从生长季开始日期及NDVI最大值出现日期来看,农作物较有规律;而林地的生长季NDVI累积总值则明显区别于农作物及草地;农作物、草地和林地基于植被物候特征参数分类取得了较好结果,总体分类精度达到89.67%,优于采用多时相非监督分类的结果;该研究为山西省煤炭矿区生态环境恢复评价提供了一定的数据基础。  相似文献   

6.
针对GF-4等国产卫星气溶胶光学厚度反演算法存在的地表反射率估计困难、云像元污染等问题,本文发展了一种增强型地表反射率库支持的气溶胶光学厚度反演方法,改进了云筛选与地表反射率确定方案,在考虑GF-4逐像元成像角度的情况下,使用6SV模型与MOD09-CMA数据对季度尺度上的GF-4 PMS传感器数据进行大气校正,提出了百分比最小值均值法建立地表反射率库,并据此建立了NDVI与红蓝反射率关系模型,根据地表反射率的分布特点,当NDVI小于0.2的时候使用地表反射率库估计地表反射率,而当NDVI大于0.2时,则使用NDVI来估计地表反射率。使用MOD04气溶胶模式时空分布确定气溶胶参数。在京津冀地区开展气溶胶光学厚度反演实验,使用Aeronet站点数据与MOD04产品对反演结果进行了对比验证,与Aeronet相关系数R为0.964,均方根误差RMSE为0.13,满足±(0.05+0.2τ)的点多于78.9%,相关系数与均方根误差优于MODIS暗目标法产品,满足期望误差线的数量优于MODIS暗目标与深蓝算法产品。  相似文献   

7.
提出融入中高空间分辨率遥感影像精确地类识别信息,以改进传统的Chen NDVI尺度转换模型的方法,并基于两个模型共同进行MODIS 250 m 16 D合成植被指数产品MOD13 Q1(MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid)真实性检验。研究以地类丰富的厦门市作为研究区主体,并以30 m Landsat8陆地成像仪OLI(Operational Land Imager)影像作为验证数据,实践了上述方法。实验结果表明:MOD13 Q1产品总体质量较好,但是存在偏高估计的问题,尤其是对人工地物更为明显,在实际应用中应予以关注;融入精细地类信息的改进Chen NDVI模型相比较融入粗略地类信息的传统Chen NDVI模型,升尺度转换结果无显著差异,但是前者在精细、定量刻画"不同地类对NDVI尺度效应影响"方面更有优势,这对遥感地表参数尺度效应研究具有重要的启示意义。  相似文献   

8.
为了探索城镇化地区热岛的时空变化特征,采用2015年覆盖广州市的1 km空间分辨率MOD13A3月合成归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据、用Landsat8 OLI提取的归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)数据以及不同季节的气象站点近地表气温数据,运用相关性分析方法,研究近地表气温与NDVI和NDBI的相互关系;在此基础上,应用空间自回归方法构建不同季节的近地表气温与NDVI和NDBI的空间自回归模型,定量分析广州地区近地表气温与NDVI和NDBI的空间关系,并与普通回归模型进行比较分析。结果表明,不同季节的NDVI与近地表气温呈负相关,NDBI与近地表气温呈正相关;与普通线性回归模型相比,空间滞后模型与空间误差模型的拟合效果最优;通过比较分析相关系数(R~2)值、赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)值及回归模型残差的莫兰指数(Moran index,Moran’s I),发现空间滞后模型的拟合效果略优于空间误差模型;从春季到秋季,NDVI对近地表气温的影响大于NDBI对近地表气温的影响;在空间滞后模型中,显著的、正的空间自回归系数表明,气象站点的近地表气温受到相邻气象站点的近地表气温的显著正影响。  相似文献   

9.
基于多尺度统计样本的天山山区MOD10A1分类精度评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
以2007年5月15号晴空状态下获取的天山地区MOD10A1积雪遥感影像和Landsat-5 TM数据为基础,通过SNOMAP算法提取基于Landsat-5 TM数据的天山山区积雪分类图(30 m×30 m)。将MOD10A1数据与Landsat-5 TM积雪分类图进行对比分析,并分别在50像元×50像元、10像元×10像元和3像元×3像元统计样本尺度上对其进行定量的质量评价。结果表明:随着统计空间尺度的减小,晴空状态下MOD10A1积雪产品的分类精度有降低趋势,上述不同统计尺度上的分类精度分别为0.94、0.87与0.80,说明受空间分辨率的限制,MOD10A1积雪产品的应用存在有效尺度及最优尺度的问题;同时,在上述不同统计尺度上各代表性样方的精度值间的方差呈增大趋势,分别为0.032、0.074与0.135,说明误差增大的同时,MOD10A1数据质量的稳定性在下降。  相似文献   

10.
针对多数植被指数序列重构方法不能有效去除连续云噪声的问题,该文提出了一种改进的自适应加权Savitzky-Golay滤波算法(IAW-SG)。以湖南省2001—2017年MOD13Q1植被指数产品归一化植被指数(NDVI)为数据源,通过解析质量控制参数,设置并在迭代过程中更新相应权重,自动调整滤波窗口大小以得到拟合结果,最终拟合曲线较为光滑,云噪声被有效消除;同时,该方法还被运用到MOD09Q1地表反射率产品得到的时间分辨率更高的NDVI序列产品,也可以得到较好拟合的效果。实验结果表明:该文算法拟合NDVI曲线能够较好地反映不同类型植被正常生长情况、年际变化规律等信息,同时还能最大限度保留原始序列有效值,可为生态环境监测提供高质量基础数据。该文算法通过植被指数产品质量控制参数实现权重和滤波窗口大小动态调整,具有较强的去噪能力,同时具有较强的数据保真性,能最大限度减少拟合误差。  相似文献   

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