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GOSAT卫星观测反演大气CO2浓度精度已经提高到了1—2 ppm,而卫星数据能否准确地揭示全球和区域大气CO2浓度变化特征还缺乏充分的评价与分析。本文针对已经连续运行观测3年的GOSAT卫星,收集了来自美国NASA-OCO团队(ACOS)和日本环境研究所GOSAT团队(NIES)基于各自算法反演的两套大气CO2柱浓度数据,描述并分析了全球大气CO2时空变化特征。分析结果表明,从XCO2反演的绝对值结果来看ACOS总体上比NIES的高出约2 ppm左右,但从时空的相对变化上它们揭示了相近的大气CO2浓度时空变化特征。两套数据显示出全球平均大气CO2浓度在2010年—2012年的3年期间年增量分别为1.8 ppm和2.0 ppm;季节变化幅度,北半球最大4—6 ppm,南半球最大约2 ppm,这与地面观测结果基本一致。进一步将EDGAR 4.2人为排放总量格网化数据与GOSAT卫星观测反演的CO2浓度进行相关统计分析,结果指出两套数据对人为排放量有着微弱的响应。本文结果指出目前GOSAT卫星观测反演的XCO2可以检测出全球和区域大气CO2浓度的年变化、季节变化和区域空间变化的特征;GOSAT卫星10.5 km空间分辨率的观测虽难于检测出点源的浓度变化,但从区域上对人为排放的累积效应的监测显示了一定的应用潜力。 相似文献
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强暴雨淹没耕地形成灾害的同时,对耕地作物的生长也产生着极大的影响,而暴雨灾害对耕地作物生长的影响是一个渐变过程,需要由时空动态的观测进行监测。多源卫星遥感观测技术具有捕捉地面瞬间状态和刻画过程的优势。论文利用Terra/MODIS、Landsat和Sentinel卫星观测数据,挖掘多源卫星遥感观测数据,提出了一种利用NDVI变化的特征值进行灾情动态信息提取方法;并以2016年发生暴雨灾害的巢湖地区为实验区进行了方法的应用和讨论。结果表明,基于MODIS多时相NDVI变化结果提取的信息能够获得受灾害影响开始时期和持续时长等丰富的时空动态信息,根据这些信息可以统计得出大范围区域中受灾害影响的面积。另外,结合利用30 m和10 m的Landsat和Sentinel观测数据提取的水淹区,可为在暴雨致灾范围方面提供准确的参考信息。多源遥感作为评估灾情信息的依据之一,其获取的灾情动态信息能够为灾后耕地的恢复情况以及国家灾后损失评估和救助决策提供科学的数据依据。 相似文献
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根据暴雨降水天气引起的灾害信息特征,利用基于卫星遥感观测的植被指数NDVI时序数据变化检测方法,在空间和时间上提取了暴雨灾害受灾动态信息。不同于常规的仅提取受灾空间信息的方法,该方法还能提取灾害开始和灾害影响过程中的时间信息。以2016年7月发生暴雨灾害的安徽省巢湖地区为实验区,利用NDVI时序数据进行了应用实验验证。结果表明,利用该方法可有效提取常规受淹、受灾强度的空间信息;结合对应年降水的时间变化特征发现,该方法提取的受灾开始时间数据揭示了持续强降水导致的土壤水分饱和对作物生长的影响,能为国家灾害救助和灾后耕地恢复提供决策依据。 相似文献
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TM图像自应用于土地资源调查以来,对其应用潜力争议很大。鉴于此,本文以河北省南皮县为研究区,利用常规方法,分析、评价了TM图像在县级土地利用制图与农业分区中的应用效果,并与SPOT图像进行了对比分析。研究结果表明,利用TM图像进行县级土地利用制图与农业发展分区,可以得到令人满意的结果,借助TM图像包括中红外在内的多波段光谱信息的优势,可以达到SPOT多波段图像的应用效果。本研究为我国应用TM图像进行县级土地资源调查与制定发展规划提供了一个实例。 相似文献
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全球变化科学卫星概念研究 总被引：1，自引：0，他引：1
全球变化正在对人类生存与发展形成严峻挑战,空间对地观测技术的宏观、快速、准确特点使其成为全球变化现象观测的一种关键技术手段.我国是影响全球变化及受其影响最大的国家之一,目前尚无专门针对全球变化研究的科学卫星.发展全球变化科学卫星是我国的重要需求,也是对国际的贡献.在全球变化敏感因子的空间观测机理分析基础上,研究了全球变化科学卫星概念,继而提出发展由7类卫星组成的全球变化系列科学卫星的构想,以便从空间高度对全球环境变化现象实施科学观测. 相似文献
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卫星从空间对大气CO2的实时观测可以客观地获取全球和区域大气CO2浓度的变化信息;另一方面,利用全球大气输送模型的数值模式模拟得到时空连续的全球大气CO2浓度是目前科学家们定性和定量地研究大气CO2全球输送过程及时空变化规律的主要途径之一.卫星观测和模型模拟以两种不同的方式为我们提供大气CO2浓度信息,但对于这两种方式所揭示的全球以及区域大气CO2浓度特征的差异还没有一个综合的对比分析与评价.本文收集2009年6月到2010年5月的GOSAT卫星观测数据,利用GEOS-Chem模型模拟了同时期全球大气CO2浓度,对比分析两种方式揭示的大气CO2时空变化特征差异,通过比较中国陆地与同纬度美国陆地区域的差异,评价分析卫星观测和模型模拟各自的合理性和不确定性.结果指出卫星GOSAT观测反演的大气CO2浓度总体低于模型模拟2 ppm左右,与地面观测验证的结果相近.但是两者的差异在不同的区域上明显不同,在中国陆地区域显示了从0.6~5.6 ppm很大的差值变化,而在全球陆地区域为1.6~3.7 ppm、美国陆地区域为1.4~2.7 ppm.卫星GOSAT观测与模型模拟在美国陆地显示了0.81的拟合优度,高于全球陆地区域的0.67和中国区域的0.68.综合分析结果指出在中国区域卫星观测与模型模拟的不一致性高于美国和全球,其原因与卫星观测反演算法中输入参数的不整合所引起的CO2浓度反演误差以及模型模拟中驱动参数数据的准确性有关. 相似文献
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以斯里兰卡2017-05-25开始的洪灾为研究对象,利用灾中和灾后GF-3和Sentinel-1获取的多期数据,采用符合研究区域特征的最优提取方法,提取了多期洪水淹没范围。并利用同时期的光学卫星哨兵2号(Sentinel-2)观测数据、研究区高程数据以及当地官方公布的受灾面积进行了结果验证分析。结果显示Sentinel-1比GF-3噪点更多且误提取了更多山区阴影,因而导致Sentinel提取洪水面积偏大,GF-3提取的洪水面积更接近于官方公布的受淹面积。本研究通过斯里兰卡的GF-3和Sentinel-1应用对比,显示了GF-3在洪涝灾害信息提取中具有较为准确的精度,对GF-3在洪水灾害动态监测的应用精度提供了应用实例。另外一方面,通过GF-3与Sentinel-1协同校正应用,可以得到更多的洪水过程信息,为防灾减灾领域提供可靠的数据支持。 相似文献
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TM图像的光谱信息特征与最佳波段组合 总被引：2，自引：0，他引：2
本文分析了北自黑龙江省寒温带缓岗平原、南至广东省南亚热带丘陵等9个不同景观类型样区的TM图像数据,查明TM图像的光谱信息具3—4维结构,其物理含义相当于“亮度”、“绿度”和“热度”、“湿度”。在TM7个光谱图像中,一般以第5波段包含的地物信息最丰富。3个可见光波段(即第1,2,3波段)之间,两个中红外波段(即第5,7波段)之间相关性很高,表明这些波段的信息中有相当大的“重复性”或“冗余性”。第4,6波段则颇特殊,尤其是第4波段与各波段的相关性都很低,表明这个波段的信息有很大的独立性。计算20种组合的熵值的结果表明,由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像,一般具有最丰富的地物信息,其中又常以4,5,3或4,5,1波段的组合为最佳。 相似文献