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基于MODIS影像的2016—2017年东海赤潮高发期水体时空分布及其气象控制因子分析

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应用海洋学学报 2024年第1期43卷 95-105页

作者：李晨映冯驰梅琨苏州科技大学地理科学与测绘工程学院江苏苏州215009

近年来,东海区域赤潮灾害频发,对沿海地区的经济发展和海洋生态环境造成了极大的破坏。本研究基于赤潮暴发年2016—2017年夏季MODIS影像数据,采用半经验多光谱识别算法对东海夏季赤潮暴发期的水体类型分布特征进行反演。结果表明,赤潮... 详细信息

近年来,东海区域赤潮灾害频发,对沿海地区的经济发展和海洋生态环境造成了极大的破坏。本研究基于赤潮暴发年2016—2017年夏季MODIS影像数据,采用半经验多光谱识别算法对东海夏季赤潮暴发期的水体类型分布特征进行反演。结果表明,赤潮高发期东海水体类型从近岸向开阔海域呈现浑浊水体-赤潮水体-混合水体-干净水体的时空分布特征。其中,硅藻和甲藻赤潮水体在空间分布上具有相互演替变化的特征。此外,通过对浙江省近岸的大陈站、石浦站和嵊泗站3个站点的气象因子进行主成分分析发现,气温、风速和天空云量对赤潮的生消演替起着积极的促进作用。

关键词：海洋物理学赤潮 MODIS影像时空演变水体分类气象因子东海

GF-1和MODIS影像冬小麦长势监测指标NDVI的对比

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作物学报 2018年第7期44卷 1043-1054页

作者：王利民杨玲波刘佳杨福刚姚保民中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081

作物长势是农情遥感监测的重要内容之一。长期以来,作物长势遥感监测主要基于卫星影像反演的相关植被参数,如归一化植被指数(NDVI,normalized difference vegetation index)、叶面积指数(LAI,leaf area index)等。本文通过对比研究16 m... 详细信息

作物长势是农情遥感监测的重要内容之一。长期以来,作物长势遥感监测主要基于卫星影像反演的相关植被参数,如归一化植被指数(NDVI,normalized difference vegetation index)、叶面积指数(LAI,leaf area index)等。本文通过对比研究16 m分辨率GF-1卫星影像及250 m分辨率MODIS影像的NDVI与冬小麦综合茎数、株高、叶绿素浓度之间的关系,尝试建立遥感监测作物长势指标与地面实测作物长势指标的定量关系。研究发现GF-1的NDVI与冬小麦综合茎数的相关性最高(R2=0.8961),而与其他指标相关性较弱;modis的NDVI指数与冬小麦综合茎数相关性较低(R2=0.4432),对作物长势的遥感监测精度较低。统计modis冬小麦像元内GF-1像元的NDVI平均值,并与modis的NDVI对比,发现两者之间的相关性较低(R2=0.3944);在消除modis与GF-1影像传感器光谱响应函数差异及NDVI尺度效应后,MODIS影像的冬小麦作物长势遥感监测精度得到一定提高(R2=0.4633)。对modis像元内GF-1 NDVI标准差排序发现,modis像元内冬小麦长势一致性越高,modis的长势遥感监测精度越高。GF-1和MODIS影像NDVI长势监测主要代表地面冬小麦综合茎数,且卫星影像分辨率越高,NDVI值越能反映实际的作物长势。modis像元内冬小麦长势一致性越高,基于NDVI的modis与GF-1数据冬小麦长势监测结果越一致。从区域长势监测角度来看,尽管modis与GF-1数据的监测结果趋势较为一致,并且通过光谱、尺度归一化能够进一步提高监测结果的一致性,但modis NDVI长势监测总体精度较低,为满足作物长势精细化监测的业务需要,应逐步使用高分辨率的遥感数据替代中低分辨率遥感数据进行作物长势遥感监测,并将其作为长势监测业务化运行的研究重点。

关键词：归一化植被指数 MODIS影像 GF-1影像遥感监测冬小麦

基于MODIS影像的松嫩平原北部耕地土壤有机质时空动态研究

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基于MODIS影像的松嫩平原北部耕地土壤有机质时空动态研究

作者：张美薇东北农业大学

学位级别：硕士

土地,作为陆地碳循环系统的重要组成部分,是人类进行生产生活的载体。土地质量的优良与人类社会的存续息息相关。我国是农业生产大国,有限的耕地资源是农业生产的基础与来源。松嫩平原北部,作为我国基本的农作物种植和生产基地,特别是... 详细信息

土地,作为陆地碳循环系统的重要组成部分,是人类进行生产生活的载体。土地质量的优良与人类社会的存续息息相关。我国是农业生产大国,有限的耕地资源是农业生产的基础与来源。松嫩平原北部,作为我国基本的农作物种植和生产基地,特别是还含括着宝贵的黑土地资源,对维持国家粮食安全和促进国民经济的发展尤为重要。然而,随着耕地资源不断地开发利用,各种自然和人为因素的综合作用造成了耕地水土流失、土壤盐碱化和沙化等一系列农业生态问题。因此,为了深入了解耕地土壤肥力水平,以采取合理的农业管理措施和构建和谐的区域生态环境,对松嫩平原北部耕地质量进行动态监测与评价,及时、准确地揭示耕地土壤养分含量的空间分布特征和时空动态变化趋势,是开展关于土壤养分属性研究的重要部分。土壤有机质(soil organic matter,SOM),是土壤养分的根本体现,其含量的高低直接影响着土壤肥力状况和粮食产量,同时也是进行耕地质量评价的基础指标。传统的SOM含量时空分析方法,需要收集大量密集的土壤样本实测数据,以确保一个合理的反演精度。这在很大程度上限制了土壤属性反演模型精度的提升,以及进行耕地质量评价的空间范围尺度。然而,随着先进的遥感技术和高性能的算法模型的发展与应用,为运用卫星遥感影像进行SOM含量的时空动态反演研究创造了新的契机。由于遥感影像具有低成本、易更新和大范围覆盖成像的特点,从而避免了传统方法耗时、耗力和成本高的缺点。同时,运用机器学习算法可以显著地提升SOM遥感反演模型的精度。因此,利用长时间序列遥感影像结合机器学习算法,可以快速、准确地实现SOM含量的时空动态遥感反演研究,揭示耕地质量的长期动态变化趋势,为及时了解和掌握我国耕地质量状况提供了更大的可能性。本研究利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台强大的影像存储和云计算功能,获取裸土时期长时间序列MODIS影像作为遥感数据源,提取并构建分位数形式的时间光谱特征作为SOM时空反演模型的输入量,运用随机森林(Random Forest,RF)和分类回归树(Classification and regression tree,CART)两种机器学习算法构建和筛选区域SOM最优时空反演模型,进而反演松嫩平原北部2001-2018年期间耕地SOM含量的空间分布。最终,揭示研究区及其含括的黑土区域耕地SOM含量的时空分布特征和动态变化趋势。研究结果表明:(1)RF算法的反演精度要优于CART算法。RF模型获得了较高的决定系数(R=0.65)、较小的均方根误差(RMSE=0.75%)和平均绝对误差(MAE=0.59%)值,而CART模型获得了较低的反演精度(R=0.52,RMSE=0.80%,MAE=0.63%)。相比于CART模型,RF模型使SOM反演精度相对(RI)提高6.25%,并筛选为最优SOM时空反演模型。(2)运用分位数形式的时间光谱特征,使反演模型获得了较高的精度,是构建SOM时空反演模型输入量的良好选择。具有时间光谱特征的遥感波段反射率、经验光谱指数(R)和归一化水体指数(NDWI)是裸土时期SOM遥感反演模型的关键输入量。(3)利用RF算法最优时空反演模型获取的松嫩平原北部耕地SOM含量空间分布图,准确地揭示了SOM含量的空间分布格局。SOM含量从东北到西南呈递减趋势。(4)研究区东北部的黑土区域耕地SOM含量呈下降趋势,而中部及与其相连的南部和西北部地区耕地SOM含量呈上升趋势。(5)研究区耕地SOM含量的平均值总体上呈现出略微增加趋势,最大变化值为0.09%,增长率为0.16%/年。施肥量和玉米种植面积的增加对SOM含量的提升起到了促进作用。(6)黑土区域耕地SOM含量的平均值总体上呈现出下降趋势,最大变化值为-0.08%,下降率为-0.11%/年。水土流失是造成黑土区域耕地土壤质量退化的主要原因。本研究揭示了松嫩平原北部及其含括的黑土区域耕地SOM含量的时空分布特征和动态变化趋势。研究结果可为土壤理化性质时空动态反演研究提供相应的理论基础,并为开展精准区域耕地质量评价等相关工作提供技术支持,也可为深入开展松嫩平原耕地保护和黑土地退化研究提供可靠的数据参考。因此,本研究在促进加强松嫩平原土壤生态保护、建立和实施合理的农业管理措施,以及评估土壤碳库等方面具有重要的现实意义。

关键词：耕地土壤有机质松嫩平原北部时空动态变化 MODIS影像 Google Earth Engine

基于modis遥感影像的湖水体面积与水位关系

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农业工程学报 2012年第23期28卷 140-146页

作者：黄金龙陶辉王艳君白云岗南京信息工程大学遥感学院南京210044 中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室南京210008 新疆水利水电科学研究院乌鲁木齐830049

为了弥补新疆博斯腾湖区云天状况下光学遥感监测水体面积的不足、提高水体面积监测的效率,该文利用2001-2010年5-10月MODIS影像提取的水体信息和逐月水位监测数据,采用统计分析的方法确立了博斯腾湖面积-水位关系模型,并建立了2001-2010... 详细信息

为了弥补新疆博斯腾湖区云天状况下光学遥感监测水体面积的不足、提高水体面积监测的效率,该文利用2001-2010年5-10月MODIS影像提取的水体信息和逐月水位监测数据,采用统计分析的方法确立了博斯腾湖面积-水位关系模型,并建立了2001-2010年5-10月面积-水位曲线。面积-水位曲线拟合和遥感提取的水体面积均方根误差较小(24.1km2)。结果表明:modis遥感数据能有效地监测水体面积变化,2001-2010年博斯腾湖水体面积、水位呈下降趋势。博斯腾湖(不含小湖群)的水体面积与水位相关性高,且在一定范围内有着较好的三次回归关系。该研究可为云雾天气下博斯腾湖(不含小湖群)水体面积遥感定量监测提供弥补方法和途径。

关键词：遥感水位监测水体面积博斯腾湖 MODIS影像

modis卫星影像显示的2001—2017年中国荒漠化年度状况

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中国沙漠 2019年第6期39卷 135-140页

作者：李志鹏曹晓明丁杰冯益明中国林业科学研究院荒漠化研究所

年度监测是及时掌握荒漠化动态的有效方法。以modis卫星影像为数据源,依据荒漠化土地特征和荒漠化遥感监测指标选取原则,选取了能够基于中低分辨率modis卫星数据反演的4个遥感监测指标,将原国家林业局第三次荒漠化监测结果与modis反演的... 详细信息

年度监测是及时掌握荒漠化动态的有效方法。以modis卫星影像为数据源,依据荒漠化土地特征和荒漠化遥感监测指标选取原则,选取了能够基于中低分辨率modis卫星数据反演的4个遥感监测指标,将原国家林业局第三次荒漠化监测结果与modis反演的4个遥感监测指标的栅格图进行叠加,参照各监测指标在不同荒漠化程度等级下的像元值,得到各指标荒漠化程度判别值。根据原国家林业局荒漠化监测气候分区规定,基于各监测指标判别值,应用决策树分类方法,实现了中国不同气候区域2001-2017年的荒漠化状况年度监测。以2009年原国家林业局第四次中国荒漠化土地监测结果与本文年度监测结果对比,吻合度达92.62%。

关键词：荒漠化 MODIS影像遥感年度监测

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MODIS影像条带噪声行的判断及去除研究

遥感技术与应用 2015年第3期30卷 540-546页

作者：熊贤成杨春平敖明武郭晶曾丹丹电子科技大学四川成都610054

为了提高modis_L1B含有条带噪声的波段5和波段27的影像质量,基于modis的扫描特性提出了一种通过扫描带行均最大值判断条带噪声行的方法。去除影像的噪声行时,在波段5的单行邻域插值法基础上,针对波段27提出了一种相邻多行插值方法。最后... 详细信息

为了提高modis_L1B含有条带噪声的波段5和波段27的影像质量,基于modis的扫描特性提出了一种通过扫描带行均最大值判断条带噪声行的方法。去除影像的噪声行时,在波段5的单行邻域插值法基础上,针对波段27提出了一种相邻多行插值方法。最后,通过对比原始数据和去条带噪声后数据的差值图、行均值图和数值分析来证实条带噪声处理效果。结果表明:该方法可以精确判断这两个波段影像的所有条带噪声行,且对条带噪声去除效果较好,去除条带过程简单且适用于复杂场景的光谱图像。

关键词： MODIS影像条带噪声插值法剔除噪声

基于高时密MODIS影像的四川省积雪和绿被信息提取与覆盖变化研究

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基于高时密MODIS影像的四川省积雪和绿被信息提取与覆盖变化研究

作者：胡大川四川师范大学

学位级别：硕士

积雪覆盖和绿被覆盖（植被覆盖中的绿色植被覆盖）,均是与四川省的生态环境和物候变化有着密切关系的土地覆盖类型,因此本文选取四川省的积雪和绿被覆盖作为研究对象,以2006-2015年近10年时间为研究时段,基于每8天合成一次,一年46期,10... 详细信息

积雪覆盖和绿被覆盖（植被覆盖中的绿色植被覆盖）,均是与四川省的生态环境和物候变化有着密切关系的土地覆盖类型,因此本文选取四川省的积雪和绿被覆盖作为研究对象,以2006-2015年近10年时间为研究时段,基于每8天合成一次,一年46期,10年共460期的高时密MODIS影像数据并结合DEM和气象数据,运用遥感和地理信息系统的技术手段与研究方法,开展积雪和绿被信息提取与覆盖变化研究,探究四川省积雪覆盖和绿被覆盖各自的时空变化及其背景特征,为四川省积雪和绿被资源的利用与保护提供信息参考和决策支持,这对四川省气候研究、旱涝减灾、绿被生长潜力挖掘、生态安全屏障和生态文明建设等具有重要意义。研究主要得出:（1）研究时段内各年的最大积雪面积出现在三月份左右,最小积雪面积出现在每年的8月份。（2）研究时段内四川省川西地区各年8月份平均气温与终年积雪覆盖区面积在0.01的水平上相关性系数为-0.907,呈现高度显著的负相关关系。10年间雪线高度波动范围在5038-5060 m之间,波动幅度为22 m;终年积雪区雪线变化与对应区域内的平均降雨量相关性不显著,而与对应区域内的平均气温在0.01的水平上相关性系数为0.797,呈现显著的正相关关系。（3）四川省绿被覆盖面积在一年里4-8月份呈现不断增加的趋势,直到7、8月份绿被覆盖面积达到最大,从9月份开始到年末绿被面积呈减少趋势,12月份到下一年的3月份绿被面积基本保持不变。2015年被绿被覆盖过的区域面积较2006年多2904 km2。各年不同等级绿被覆盖日数区的面积变化幅度均不大。（4）研究时段的每一年内,四川省各季的绿被覆盖面积与对应温度的相关性系数在0.937-0.968之间,呈正相关关系,与对应降雨量的相关性系数在0.842-0.907之间,呈正相关关系;对研究时段内的季节而言,绿被覆盖面积与对应的秋季和冬季的温度和降雨量的相关性均不显著,对春季而言,绿被覆盖面积与对应的温度在0.01的水平上相关性系数为0.836,呈高度的正相关关系,与对应的降雨量在0.05的水平上相关性系数为0.737,呈中度的正相关关系;对于夏季,绿被覆盖面积与其对应的温度在0.05的水平上相关性系数为0.651,呈中度的正相关关系,与对应的降雨量相关性不显著。因此,在满足植被生长所需的地形、土壤、光照、气等条件下,对于绿被覆盖水平仍然低的区域可重点在春季和夏季采取增温和保湿的措施以提高绿被覆盖水平。

关键词： MODIS影像信息提取积雪覆盖绿被覆盖覆盖变化特征分析

基于MODIS影像的包头市气溶胶光学厚度的反演建模研究

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基于MODIS影像的包头市气溶胶光学厚度的反演建模研究

作者：薛慧内蒙古工业大学

学位级别：硕士

大气气溶胶是主要的空气污染物,而气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,简称AOD)作为大气气溶胶的重要光学特性,常常被用于研究气溶胶的特性和气候效应。随着遥感技术在科技领域的不断渗透,利用遥感手段对AOD进行监测,成为了学术界的... 详细信息

大气气溶胶是主要的空气污染物,而气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,简称AOD)作为大气气溶胶的重要光学特性,常常被用于研究气溶胶的特性和气候效应。随着遥感技术在科技领域的不断渗透,利用遥感手段对AOD进行监测,成为了学术界的研究热点。包头市作为我国北方的重工业基地,也是内蒙古自治区重要的工业城市,其工业生产规模和产业结构对城市空气质量产生了显著影响。但是尚未有将包头市作为AOD研究区的工作,因此选择包头市进行AOD的反演研究具有重要的现实意义。本文将研究区的modis遥感影像作为数据源,利用ENVI5.1软件对影像进行预处理。基于研究区植被覆盖面积广的自身特点,借助6S辐射传输模型,使用经典的暗像元算法对包头市2005—2015年的AOD进行反演。由于AOD与一定的气象因子有关,因此建立AOD与气象因子之间的回归模型,能够为研究区的气候效应研究提供新的视角。此外,对AOD的反演结果进行时空特征分析,为揭示研究区的大气气溶胶时空变化规律提供事实依据。此外,本文的主要结论如下:(一)以研究区2005—2015年的modis遥感影像作为数据源,利用ENVI5.1软件对影像进行预处理工作,包括MODIS影像的辐射校正、几何校正、云检测等。借助6S辐射传输模型,利用暗像元算法反演了研究区的AOD,得到的反演结果与地面观测结果进行比对,平均相对误差为30.1%。(二)对近11年的AOD反演结果与气象因子观测数据进行Pearson相关分析,发现AOD与气温和日照显著相关。进一步对AOD和温度、日照进行一元线性和非线性回归分析,建立最优的回归关系模型,结果说明了AOD会对包头市的温度和日照产生显著影响。(三)对AOD反演结果进行时空特征分析,从时间序列来看,发现研究区3-10月AOD值较低;11月至次年2月AOD值较高;全年AOD随时间变化的图像呈“U”型,且AOD具有稳定的周期性年际变化,导致这样变化的主要原因是供暖和气旋的活动。(四)从空间特征来看,供暖季研究区的AOD呈现北高南低的趋势,高值区出现在北部和中部;非供暖季的AOD呈现北低南高的趋势,高值区出现在南部,导致这样变化的主要原因是:(1)北部、中部海拔相对较高,对供暖的需求相对较高。南部为平原,经济比较发达,人口相对密集、汽车尾气排放量大,这些原因使气溶胶粒子汇集在南部,以至常年都有AOD的分布。(五)总结了论文的主要研究和成果,并对后期的研究问题与目标进行了说明和展望。

关键词： MODIS影像气溶胶光学厚度相关性分析时空特征规律包头市

基于MODIS影像的决策树森林类型分类研究

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西北林学院学报 2013年第6期28卷 139-144,168页

作者：孙小添邢艳秋李增元王蕊尤号田东北林业大学森林作业与环境研究中心黑龙江哈尔滨150040 中国林业科学院资源信息研究所北京100091

基于MODIS影像的多种特征信息,以吉林省汪清林业局为例,结合该地区的地形分布,在空间维上分析影像的纹理特征信息和地形指标信息,时间维上分析植被的生长规律和地表温度信息,统计分析植被的特征信息差异,利用决策树方法对该林区的森林... 详细信息

基于MODIS影像的多种特征信息,以吉林省汪清林业局为例,结合该地区的地形分布,在空间维上分析影像的纹理特征信息和地形指标信息,时间维上分析植被的生长规律和地表温度信息,统计分析植被的特征信息差异,利用决策树方法对该林区的森林类型进行分类,并对分类结果进行精度评价。结果表明,总体分类精度为87.80%,卡帕系数为0.851 0,其中,针叶林、阔叶林、混交林、和其他用地的分类精度均达到80%以上。在分类决策中,时间和空间上的多种数据特征信息的加入,可有效地提高植被类型的分类精度。该结果有助于更好的了解植被在时间和空间上的分布情况,为大区域尺度的森林动态信息监测提供更好的依据。

关键词： MODIS影像特征信息森林分类决策树