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1.
2.
德令哈6.6级地震前卫星红外长波辐射OLR的分析 总被引:4,自引:0,他引:4
应用NOAA卫星资料反演的地震长波辐射值OLR对2003年4月17日发生在青海省德令哈西的6.6级地震进行了追踪研究。结果显示:2003年1月起OLR距平值出现明显的高值异常区域。 相似文献
3.
基于人工神经网络的赤潮卫星遥感方法研究 总被引:7,自引:1,他引:7
根据赤潮的卫星遥感探测机理,应用人工神经网络技术,建立和利用NOAA AVHRR可见光和热红外波段遥感数据的BP神经网络赤潮信息提取模型。应用实例显示。基于该人工神经网络方法可以提取赤潮发生地点和范围等信息,赤潮探测正确率达到78.5%。研究结果表明,应用人工神经网络方法提取赤潮信息是可行的。本文中建立的BP赤潮信息提取模型适当修改后可移植应用于其它传感器遥感数据进行赤潮信息提取。 相似文献
4.
5.
利用NOAA NDVI数据集监测冬小麦生育期的研究 总被引:34,自引:2,他引:34
探索了利用NDVI研究作物生育期的方法,对黄淮海冬麦区的返青期、抽穗期、成熟期进行了估测,并利用地面实际观测资料进行了验证。结果表明,NDVI数据对大范围农作物生育期监测是可行的。冬小麦遥感反青期由南到北依次推迟,符合春季绿波由南到北推移规律。对冬小麦遥感生育期年际变化分析表明,黄淮海平原返青期变化相对较大,而抽穗期和成熟期变化较小。根据历年月平均温度与返青期分析,冬小麦返青日期与2月份平均温度密切相关。对于局部地区,利用5d合成1km分辨率数据,且按农业生态分区分别制定生育期判别标准,估测效果将更好。 相似文献
6.
应用ATOVS资料反演大气温湿廓线 总被引:3,自引:2,他引:3
本文用牛顿迭代的方法反演NOAA-15极轨气象卫星ATOVS资料,求解大气温度廓线和水汽廓线,本文利用一阶变分原理从辐射传输方程中得到了大气温度、水汽权重函数的解析形式,并改进了传统使用的线性迭代方法,利用牛顿非线性迭代方法求解大气表层温度,大气温度廓线及大气水汽廓线,并根据大气参量的自相关性,将大气温度廓线、大气水汽廓线用经验正交函数(EOF)的线性组合表示,减少了要反演的参数,提高了反演稳定性和迭代速度。 相似文献
7.
8.
应用遥感数据研究中国植被生态系统与气候的关系 总被引:48,自引:2,他引:48
应用1982-1994年NOAA/AVHRR的归一化植被指数(NDVI)资料和587个气象台站的数据对我国不同类型植被生态系统和气候的关系进行研究,首先将我国的植被类型划分为21类,在此基础上分别研究了不同时间尺度下我国不同区域,不同植被类型和气候的关系。结果表明:在多年平均状态下,植被生态系统NDVI水平主要受水分条件的影响;年内变化上,温度对植被生态系统季相变化化起着比降水略大的作用,年降水量造成了植被季相响应的差异,在年际变化上,分别研究了4个季节和整个生长期尺度上的关系,一般情形为温度和降水对植被的年际波动起着大致相反的作用,不同植被类型在不同的生长时期(季节)对气候的变化响应方式也不同,发现在植被的生长期,我国南方和北方的植被生态系统对温度和降水的响应方式相反;同时存在2个植被-气候敏感区,分别为我国北方的典型草原到森林的过渡区和云南中部部分区域。 相似文献
9.
青藏高原非均匀地表区域能量通量的研究 总被引:7,自引:1,他引:7
卫星遥感在研究青藏高原非均匀地表区域能量通量和蒸发(蒸散)量时有其独到的作用。本文介绍了基于NOAA-14 AVHRR和Landsat TM资料推算藏北高原地区区域地表特征参数、植被参数及区域地表热通量的方案,并把其用于GAME/Tibet(全球能量水循环之亚洲季风青藏高原试验研究)和CAMP/Tibet(“全球协调加强观测计划(CEOP)亚澳季风之青藏高原试验研究”)试验区。并指出了此方法估算青藏高原非均匀地表区域地表能量通量和蒸发(蒸散)量时存在的难点问题和解决问题的可能途径。 相似文献
10.
References: 《极地研究(英文版)》2007,18(1):54-62
Chinese meteorological satellite FY-1D can obtain global data from four spectral channels which include visible channel(0.58-0.68 μm) and infrared channels(0.84-0.89 μm,10.3-11.3 μm,11.5-12.5 μm).2366 snow and ice samples,2024 cloud samples,1602 land samples and 1648 water samples were selected randomly from Arctic imageries.Land and water can be detected by spectral features.Snow-ice and cloud can be classified by textural features.The classifier is Bayes classifier.By synthesizing five d ays classifying result of Arctic snow and ice cover area,complete Arctic snow and ice cover area can be obtained.The result agrees with NOAA/NESDIS IMS products up to 70%. 相似文献