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171.
非单一地表对AVHRR图像计算所得蒸散的影响分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对中国人多地碎的特点,将AVHRR图像和高空间分辨率图像配准,利用一种气象-遥感综合模型分别计算AVHRR像元整体及对应高分辨图图像中作物区的蒸散,给出两者之间的差异,分析并检验利用AVHRR图像计算大区域蒸散中由非单一地表产生的误差,并给出一种适用于所研究区域的相应的统计订正方法。  相似文献   
172.
用NOAA/AVHRR数据估算上海地区水稻种植面积   总被引:17,自引:1,他引:17       下载免费PDF全文
应用模糊监督分类方法对NOAA/AVHRR数据进行象元分解,并估算了上海市10个郊县1992年和1993年两年的水稻种植面积,估算的结果与统计数据比较后表明,全市总的估算精度(采用面积比精度)分别为92.0%和95.4%。  相似文献   
173.
应用NOAA-AVHRR资料监测四川干旱   总被引:16,自引:1,他引:16  
罗秀陵  薛勤  张长虹  云中龙 《气象》1996,22(5):35-38
重点阐述用AVHRR的CH4反演的下垫面温度监测四川中部旱情的方法,结果表明,遥感下垫面温度与干旱指数线性相关很好,其空间分布与地面旱情分布基本一致,用遥感下垫面温度结合地面气象,农气,灾情等实时资料可快速,实时监测大面积夏旱动态。  相似文献   
174.
Complex physical, chemical and biological interactions off the Korean coast created several striking patterns in the phytoplankton blooms, which became conspicuous during the measurements of ocean color from space. This study concentrated on analyzing the spatial and temporal aspects of phytoplankton chlorophyll variability in these areas using an integrated dataset from a Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS), Advanced Very High Resolution (AVHRR) sensor, and Conductivity Temperature Depth (CTD) sensor. The results showed that chlorophyll concentrations were elevated in coastal and open ocean regions, with strong summer and fall blooms, which appeared to spread out in most of the enclosed bays and neighboring waters due to certain oceanographic processes. The chlorophyll concentration was observed to range between 3 and 54 mg m-3 inside Jin-hae Bay and adjacent coastal bays and 0.5 and 8 mg m-3 in the southeast sea offshore waters, this gradual decrease towards oceanic waters suggested physical transports of phytoplankton blooms from the shallow shelves to slope waters through the influence of the Tsushima Warm Current (TWC) along the Tsushima Strait. Horizontal distribution of potential temperature (θ) and salinity (S) of water off the southeastern coast exhibited cold and low saline surface water (θ<19°C; S<32.4) and warm and high saline subsurface water (θ>12°C; S>34.4) at 75dBar, corroborating TWC intrusion along the Tsushima Strait. An eastward branch of this current was called the East Korean Warm Current (EKWC), tracked with the help of CTD data and satellite-derived sea surface temperature, which often influenced the dynamics of mesoscale anticyclonic eddy fields off the Korean east coast during the summer season. The process of such mesoscale anticyclonic eddy features might have produced interior upwelling that could have shoaled and steepened the nutricline, enhancing phytoplankton population by advection or diffusion of nutrients in the vicinity of Ulleungdo in the East Sea.  相似文献   
175.
采用 AVHRR的可见光和近红外波段得到的归一化差值和现场实测的叶绿素建立了相关关系 ,相关系数为 0 .85 ,SD为 0 .1 3,P<0 .0 0 0 1。模型预测值与现场实测值之间的误差介于 - 39.8%~ 5 7.3%之间 ,最小为0 .6 %。  相似文献   
176.
以DVB-S下发的气象卫星AVHRR遥感资料为基础,根据下垫面性质把鹤壁分成不同火点判识子区,通过对卫星火点监测资料和实际火点资料统计对比分析,确定每一子区不同时次的精细门槛值,并利用1∶5×104大比例尺行政数据集对火点进行精确定位,在鹤壁地区2004和2005年秸秆焚烧监测应用中取得了良好效果,为政府部门及时准确掌握全市秸秆焚烧情况,提高火情监测能力和监督检查效率提供了重要科学依据。  相似文献   
177.
基于GIS的中国东北植被综合分类研究   总被引:53,自引:3,他引:50  
NOAA/AVHRR由于运行周期短、覆盖范围大、成本低、波段宽等特点,目前正越来越广泛地受到人们的普遍关注。在大尺度、中尺度植被遥感上,NOAA/AVHRR具有陆地卫星无法比拟的优势,但在另一方面,NOAAAVHRR也存在分辨率低、数据变形较大和几何畸变较严重等问题。这样,在应用NOAAAVHRR数据进行大区域植被制图时,植被分类的精度仍待提高。本文从理论上探讨了将地理信息系统提供的地理数据与遥感数据复合的可行性;尝试在GIS环境下,将气温、降水、高程3个影响区域植被覆盖的主要指标,按一定的地面网格系统和数学模式进行量化,生成数字地学影像,并使之与经过优化、压缩处理的NOAAAVHRR数据进行复合,对复合后的综合影像进行监督分类。分类结果显示,与传统的应用最大似然分类方法对单一遥感图像分类相比,该综合分类方法分类精度提高了18.3%,该研究方法改变了遥感影像的单一信息结构;丰富了图像的信息含量;完成了地理数据的数字传输、处理、存储及影像化显示。  相似文献   
178.
本文主要研究对异于NOAAAVHRR1B数据集的NOAAAVHRR1A.5数据集的定位,提出了非地标导航的定位处理方法。并在大量实验的基础上指出,从原始数据图像到等经纬度投影图的纠正过程中不宜采用间接的多项式拟合法。  相似文献   
179.
中国陆地1km AVHRR数据集   总被引:6,自引:2,他引:6  
介绍了中国陆地范围的长序列AVHRR数据集及处理方法。数据处理链包括辐射标定、导航定位、几何精纠正、云检测、大气纠正、双向反射纠正以及多时相数据合成等一系列过程。大气校正采用SMAC方法.利用每日的大气参数对臭氧、瑞利散射、气溶胶和水汽柱等4个主要大气因子的影响进行了纠正。利用地面能见度和水汽压信息反演气溶胶光学厚度,利用最大植被指数法合成旬数据集。完成了1991-2003年的AVHRR数据集处理,形成了标准的数据集。  相似文献   
180.
用神经网络方法对NOAA-AVHRR资料进行云客观分类   总被引:20,自引:1,他引:20  
师春香  瞿建华 《气象学报》2002,60(2):250-255
利用NOAA AVHRR 5个通道资料建立了 6种云类以及陆地和水体的样本数据库 ,其中包括 8× 8象素样本和单象素样本。AVHRR的 5个探测通道都位于大气窗区 ,吸收物质少 ,比较透明 ,可以比较准确地反映探测表面的性质。理论分析和试验结果表明 :除了不同性质的云在 5个通道中有不同的表现外 ,通道之间的差别也可用于云分类。在理论分析和试验的基础上 ,对 8× 8象素样本库提取了包括光谱特征、灰度特征、通道差特征、灰度统计量和灰度直方图统计量特征在内的 80个特征 ,并利用逐步判别分析方法进行特征筛选 ,共选出 2 0个特征 ,用神经网络方法对 8种类型云和地表样本数据库分类 ,选择网络结构为 2 0 - 4 0 - 15 - 4的B P网络 ,利用 30 0 0多个样本进行神经网络训练 ,并用其余的 3万多个独立样本数据进行检验 ,测试正确率达 79%。类似地 ,对单象素样本数据 ,提取了包括光谱特征、灰度特征、通道差特征在内的 2 0个特征 ,用神经网络方法对 8种类型云和地表分类 ,选择网络结构为 2 0 - 4 0 - 15 - 4的 4层B P网络 ,利用 2 0 0 0多个样本进行神经网络训练 ,并用其余的 2万多个独立样本数据进行检验 ,测试正确率达 78%。设计并编写了实际云图客观云分类系统和软件 ,该系统输入为 5个通道的AVHRR数据 ,可自动获取已  相似文献   
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