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基于SSM/I数据的淮河流域洪涝监测分析 总被引:1,自引:1,他引:1
以淮河流域为研究区域,基于被动微波遥感SSM/I数据计算的极化比值指数PRI和RAT技术,提出极化比值变化指数PRVI。利用淮河流域1988~2005年6月下旬到7月期间的PRVI数据研究了淮河流域的洪涝时空特征,重点分析了发生流域性大洪水的1991年和2003年的洪涝特征,研究发现:淮河流域发生严重洪涝灾害的主要表现特征之一是淮河干流中游及其向北岸、上游和下游方向延伸约100km,向南岸延伸到流域南界的区域出现PRVI高值带,并结合淮河流域的自然环境分析了PRVI高值带出现的原因,指出PRVI高值带包括了大部分沿淮河干流的湖泊、洼地、行蓄洪区,支流河口、下游洼地等。进一步认为高值带内的PRVI值越大,高值带的面积越大,洪涝灾害越严重,防汛形势越严峻。这一结论对淮河流域洪涝灾害的监测和预警具有重要的应用价值。 相似文献
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A modified Becker’s split-window approach for retrieving land surface temperature from AVHRR and VIRR 下载免费PDF全文
In order to provide a long time-series,high spatial resolution,and high accuracy dataset of land surface temperature(LST) for climatic change research,a modified Becker and Li’s split-window approach is proposed in this paper to retrieve LST from the measurements of Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) onboard National Oceanic and Atmospheric Administration(NOAA)-7 to-18 and the Visible and InfraRed Radiometer(VIRR) onboard FY-3A.For this purpose,the Moderate Resolution Transmittance Model(MODTRAN) 4.1 was first employed to compute the spectral radiance at the top of atmosphere(TOA) under a variety of surface and atmosphere conditions.Then,a temperature dataset consists of boundary temperature T s(which is one of the input parameters to MODTRAN),and channels 4 and 5 brightness temperatures(T 4 and T 5) were constructed.Note that channels 4 and 5 brightness temperatures were simulated from the MODTRAN output spectral radiance by convolving them with the spectral response functions(SRFs) of channels 4 and 5 of AVHRRs and VIRR.The coefficients of modified Becker and Li’s split-window approach for various AVHRRs and VIRR were subsequently regressed based on this temperature dataset using the least square method.As an example of validation,one AVHRR satellite image over Beijing acquired at 0312 UTC 27 April 2008 by AVHRR onboard NOAA-17 was selected to retrieve the LST image using the modified Becker and Li’s approach.The comparison between this LST image and that from the MODIS level-2 LST product provided by the University of Tokyo in Japan indicates that the correlation coefficient is 0.88,the bias is 0.6 K,and the root mean square deviation(RMSD) is 2.1 K.Furthermore,about 70% and 37% pixels in the LST difference image,which is the result of retrieved LST image from AVHRR minus the corresponding MODIS LST image,have the values within ± 2 and ± 1 K,respectively. 相似文献
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基于小波融合的ASTER数据自组织特征映射神经网络分类研究 总被引:7,自引:2,他引:7
重点介绍了有自组织功能的两层结构的神经网络Kohonen自组织特征映射, 两层之间各神经元实现全连接并且在竞争层各神经元之间还存在侧连接, 实现了有效的竞争和抑制, 提高了自适应的学习能力, 因此成为国际遥感数据分类的研究热点. ASTER卫星数据是新型遥感数据, 包括3个15 m分辨率波段和3个30 m分辨率的短波红外波段. 选择天津大港ASTER数据作为方法实验数据, 首先对数据进行了小波融合, 然后进行了土地覆盖类型的神经网络分类研究. 研究结果与相同训练点的最大似然监督分类比较, 总体提高分类精度7%, 特别对城镇分类精度提高近一倍. 相似文献
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基于东亚飞蝗生育周期的遥感蝗灾监测新模式 总被引:6,自引:1,他引:6
当前 ,国际遥感蝗灾监测的技术路线一般是爆发蝗灾后受损面积、程度的监测与评价 ,研究灾害的有效预警与预测方法 ,对防灾减灾更具有现实意义。通过连续 2 0 0 1、2 0 0 2年连续实地对渤海湾夏蝗孵化期、生长期和成虫期等 7个阶段的野外观测 ,对蝗虫生境物理和生物依赖条件样方统计、光谱测试和遥感机理实验 ,提出了“飞蝗生育周期遥感三段监测”的论点 ,根据这个论点将遥感监测设计为 3个阶段 :(1 )孵化期水热条件遥感反演 ;(2 )生长期食量猛增遥感监测芦苇叶面积指数和植被盖度变化 ;(3)成虫期寻找新食源对芦苇盖度 (温度 )和地表水条件 ,进而对聚集条件和迁移方向的分析指导灭蝗。有效发挥了遥感连续动态观测的技术特点 ,为建立环渤海湾东亚飞蝗遥感监测体系提供了基本技术路线 ,介绍的思路与方法也可以对森林病虫害等大规模突发病虫灾害起到借鉴作用 相似文献
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目前还没有基于国产卫星的1 km分辨率的全天候陆表温度(LST)产品,FY-3D卫星提供了中分辨率成像仪(MERSI)Ⅱ型1 km分辨率晴空LST产品与微波成像仪(MWRI)25 km全天候LST产品,因此可结合两者优势开展全天候1 km分辨率LST的融合研究。基于地理加权回归(GWR)方法,选择海拔、FY-3D归一化植被指数和归一化建筑指数等建立GWR模型对FY-3D/MWRI 25 km LST降尺度到1 km,并与MERSI 1 km LST进行融合;同时针对MWRI轨道间隙,利用前后1天融合后的云覆盖像元1 km LST进行补值,可以得到接近全天候下的1 km LST。基于以上融合算法,选择了中国区域多个典型日期FY-3D/MERSI和MWRI LST官网产品进行了融合试验,并利用公开发布的全天候1 km LST产品(TPDC LST)对FY-3D1 km LST融合结果进行了评估。研究结果表明,基于GWR法的LST降尺度方法,可以有效避免传统微波LST降尺度方法中存在的“斑块”效应和局地温度偏低等问题;LST融合结果有值率从融合前的22.4%~36.9%可提高到融合后69.3... 相似文献