检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2010年第6期20卷 651-659页

作者：毛克彪胡德勇黄健熙张武张立新邹金秋唐华俊农业部旱作节水农业重点开放实验室/农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室/中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081 兰州大学半干旱气候变化教育部重点实验室兰州730000 遥感科学国家重点实验室北京100101 首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 北京师范大学地理学与遥感科学学院北京100875

提出了一种针对被动微波amsr-e数据的土壤水分反演算法。用改进的积分方程模型(AIeM)模拟表明:在给定的粗糙度条件下,土壤水分和发射率之间有很好的线性关系;18.7GHz与10.7GHz的垂直极化(V)微波指数与土壤水分有很好的关系,而且部分消... 详细信息

提出了一种针对被动微波amsr-e数据的土壤水分反演算法。用改进的积分方程模型(AIeM)模拟表明:在给定的粗糙度条件下,土壤水分和发射率之间有很好的线性关系;18.7GHz与10.7GHz的垂直极化(V)微波指数与土壤水分有很好的关系,而且部分消除了土壤粗糙度的影响,相关系数的平方(R-Square)是0.98。因此,建立标准化的微波指数与土壤水分之间的关系是可行的。算法敏感性分析表明,当有降雨时此算法比较敏感。相对于全国农业遥感地面监测东北网点县实测数据,算法平均误差大约是21.5%。此算法低估了土壤水分,用实测数据对反演结果做进一步修正后的误差为7.4%。用amsr-e数据对2009年2月1日中国主要陆地表面进行了实际反演分析,结果表明反演结果符合实际土壤水分的分布情况,表明算法可行。

关键词：亮度温度发射率土壤水分 amsr-e数据

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基于amsr-e数据的中国北方草原雪深遥感监测

基于AMSR-E数据的中国北方草原雪深遥感监测

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2010 International Conference on Remote Sensing (ICRS 2010)

作者：杨秀春曹云刚徐斌李金亚中国农业科学院农业资源与农业区划研究所西南交通大学土木工程学院测量工程系

:积雪深度是积雪监测中的一个重要参数,对于确定雪灾的范围和程度具有重要的意义。本文基于amsr-e数据,以中国北方九省区草原为监测区域,相关结论如下:(1)2008年10月上旬～2009年3月下旬,内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、甘肃和新疆草原积... 详细信息

:积雪深度是积雪监测中的一个重要参数,对于确定雪灾的范围和程度具有重要的意义。本文基于amsr-e数据,以中国北方九省区草原为监测区域,相关结论如下:(1)2008年10月上旬～2009年3月下旬,内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、甘肃和新疆草原积雪深度总体上呈现上升的趋势,而四川、西藏和青海总体上呈现下降的趋势;(2)监测时段内草原积雪深度空间上总体呈现"多中心"的格局,监测初期主要以西藏、新疆、青海为多发区中心;监测后期,四川北部、内蒙古东北部、黑龙江也都成为多发区中心;(3)监测时段内积雪深度较小的区域面积以内蒙古、西藏、青海、新疆和甘肃较大;积雪深度大于10cm的区域面积以西藏、青海、内蒙古、新疆和黑龙江的积雪面积相对较大。本文研究结果可为草原相关管理部门防灾减灾提供重要的决策参考。

关键词：积雪深度 amsr-e数据草原,监测

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基于MODIS与amsr-e数据的雪被产品合成及精度评价

基于MODIS与AMSR-E数据的雪被产品合成及精度评价

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第三届全国草业科学研究生论坛

作者：吕志邦王玮冯琦胜于惠梁天刚兰州大学草地农业科技学院农业部草地农业生态系统学重点实验室甘肃兰州730020

利用2002年10月1日-2008年3月31日青海省Terra/MOD10A1和Aqua/MYD10A1每日雪被产品,合成了MODIS五日积雪分类图像(MOYD_5D),结合amsr-e五日雪水当量产品(Ae_5D),利用用户自定义合成算法合成五日积雪分类图像AeMD_5D。根据气象台站的雪... 详细信息

利用2002年10月1日-2008年3月31日青海省Terra/MOD10A1和Aqua/MYD10A1每日雪被产品,合成了MODIS五日积雪分类图像(MOYD_5D),结合amsr-e五日雪水当量产品(Ae_5D),利用用户自定义合成算法合成五日积雪分类图像AeMD_5D。根据气象台站的雪情数据,对比分析MOYD_5D、Ae_5D和AeMD_5D这3种积雪产品的积雪分类精度(Sa)。结果表明,1)当积雪深度为1～3 cm时,MOYD_5D、Ae_5D和AeMD_5D的积雪分类精度分别为17.5%、49.8%和23.2%;2)积雪深度为4～6 cm时,MOYD_5D、Ae_5D和AeMD_5D的Sa分别为46.2%、55.1%和56.9%;3)雪深为7～9 cm时,MOYD_5D、Ae_5D和AeMD_5D的Sa分别为58.6%、78.5%和78.6%;4)当雪深≥10 cm时,MOYD 5D、Ae_5D和AeMD_5D的Sa分别为66.7%、82.2%和84.1%.合成产品AeMD_5D对积雪分类精度有所提高,对于牧区雪灾监测及评价具有重要的应用价值。

关键词： MODIS数据 amsr-e数据五日积雪合成产品精度分析积雪深度

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基于amsr-e数据的中国北方草原雪深遥感监测

基于AMSR-E数据的中国北方草原雪深遥感监测

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2011 International Conference on ecological Protection of Lakes‐Wetlands‐Watershed and Application of 3S Technology（ePLWW3S 2011）

作者：杨秀春曹云刚徐斌李金亚中国农业科学院农业资源与农业区划研究所西南交通大学土木工程学院测量工程系

积雪深度是积雪监测中的一个重要参数,对于确定雪灾的范围和程度具有重要的意义。本文基于amsr-e数据,以中国北方九省区草原为监测区域,相关结论如下:（1）2008年10月上旬009年3月下旬,内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、甘肃和新疆草原积雪... 详细信息

积雪深度是积雪监测中的一个重要参数,对于确定雪灾的范围和程度具有重要的意义。本文基于amsr-e数据,以中国北方九省区草原为监测区域,相关结论如下:（1）2008年10月上旬009年3月下旬,内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、甘肃和新疆草原积雪深度总体上呈现上升的趋势,而四川、西藏和青海总体上呈现下降的趋势;（2）监测时段内草原积雪深度空间上总体呈现"多中心"的格局,监测初期主要以西藏、新疆、青海为多发区中心;监测后期,四川北部、内蒙古东北部、黑龙江也都成为多发区中心;（3）监测时段内积雪深度较小的区域面积以内蒙古、西藏、青海、新疆和甘肃较大;积雪深度大于10cm的区域面积以西藏、青海、内蒙古、新疆和黑龙江的积雪面积相对较大。本文研究结果可为草原相关管理部门防灾减灾提供重要的决策参考。

关键词：积雪深度 amsr-e数据草原,监测

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海上低空大气波导的遥感反演及数值模拟研究

海上低空大气波导的遥感反演及数值模拟研究

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作者：成印河中国科学院研究生院（海洋研究所）

学位级别：博士

由于电磁波传播技术的广泛应用,大气环境成为电磁波传播研究的一个重要领域,尤其是天气变化多端的对流层。对流层大气波导是对流层大气的一种异常结构。大气波导可以使通信电路的相互干扰问题变得复杂,既可能干扰其他系统,又可能形成另... 详细信息

由于电磁波传播技术的广泛应用,大气环境成为电磁波传播研究的一个重要领域,尤其是天气变化多端的对流层。对流层大气波导是对流层大气的一种异常结构。大气波导可以使通信电路的相互干扰问题变得复杂,既可能干扰其他系统,又可能形成另外的系统,可以使探测系统产生超视距探测、雷达盲区等反常传播问题。然而通信系统或雷达探测系统遭受大气波导影响的时机具有很大的偶然性,它完全取决于对流层大气的特点。假如能够掌握大气波导的变化规律,准确而及时地预测、预报其出现的时间和地域,结合频率、射线波束、天线仰角和发生功率的选择,就能更好地发挥探测及通信设备的作用。因此,根据实际大气环境,分析、预测和预报大气波导,对于评估大气环境对电磁波传播和探测系统性能具有重要的理论意义和实际价值,尤其是在军事领域。然而在海洋大气环境中,特别是在广阔的海洋上,传统的海洋测量手段,如浮标、船只,获取的海洋水文数据稀少,探空数据更少,无法满足现代海洋大气环境监测所需的大范围观测信息,即使获取数据也很难保证数据点时间和空间的有效性;同时海洋大气边界层日变化缓慢,发生的大气波导持续时间长,比较稳定,对于海上舰船通讯等急需开展大气波导环境区域研究。我国是海洋大国,海岸线狭长,更需要开展沿海区域及近海对流层大气波导研究,特别是边界层内低空大气波导环境预测、预报研究。目前国内大气波导的研究大多数情况下只注重单站波导发生情况,其代表的时空有效性是有限的,而在实际应用中,人们更加关注波导存在区域,因为波导区域决定了电磁波传输范围。本文针对我国近海区域大气波导不同的形成机理和类型,分别进行了研究。对于蒸发波导,本文利用卫星遥感获取海水表面温度、海面风场、气温、相对湿度等资料,建立卫星遥感资料与蒸发波导高度之间的诊断模式,研究大气波导反演算法和预测模型,首次分析了蒸发波导高度的空间不均匀性。对于低空表面波导和悬空波导,利用中尺度数值模式MM5对大气波导进行了系统的研究,填补了国内中尺度大气波导数值模拟研究的空白,同时选取典型的天气过程,进行了中尺度数值模拟个例研究,分析了大气波导形成机理。本文主要工作如下: 一、结合P-J模式,利用amsr-e卫星数据用两种神经网络方法反演了热带海域的蒸发波导高度,并进行了比较,两种方法得到的与浮标实测参数计算得到的蒸发波导高度之间的相关系数相当,都为0.82左右,均方根差后者比前者小,分别为2.64米和1.89米。神经网络直接反演蒸发波导高度方法要优于间接反演蒸发波导高度的方法。利用amsr-e卫星数据直接反演了南海海域的蒸发波导高度,可以清楚看出蒸发波导高度的空间分布的不均匀性,为研究蒸发波导的环境特性奠定基础。二、以2005年6月2日出现在黄海海域的大气波导为例,设计了三种数值试验,利用MM5模式对大气波导进行了24h数值模拟研究,包括是否加入常规探空资料进行格点分析同化,垂直分层的多寡,粗、细网格模拟比较分析。通过研究得到了以下结论:(1)利用常规资料进行格点同化对海上大气波导影响较小,对陆地影响较大;(2)垂直分层对大气波导特征参数影响明显,层数较多描述大气波导比较合适;(3)对于海上大气波导,细网格刻画大气波导特征参数比较细致,但粗网格的模拟已经足够进行大气波导分析。三、以NCeP再分析资料为背景场,利用MM5模式,对2005年6月2日至4日出现在黄海海域的大气波导和2008年5月10日12时到11日12时由‘威玛逊’台风引起的大气波导分别进行了数值模拟研究。通过研究发现:模拟的修正折射率廓线与探空数据得到的廓线基本吻合,但是模拟的较强波导强度和高度普遍比实测的要小得多;同时给出了大气波导参数的演变过程,分析了两次大气波导形成的天气过程,说明了模拟的大气波导区域是可靠的和可信的; MM5模式能够模拟出特定天气条件下低空较强大气波导三维空间变化过程,可以为定量地描述大气波导特征提供理论和试验依据。

关键词：大气波导蒸发波导 amsr-e数据 MM5模式数值模拟

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基于多源遥感数据反演的土壤湿度空间降尺度方法及应用研究

基于多源遥感数据反演的土壤湿度空间降尺度方法及应用研究

引用

作者：陈少丹武汉大学

学位级别：博士

土壤湿度是水循环和地表能量循环的重要组成部分,同时也是反映土地退化与表征地表干旱信息的重要指标,关系到植被的长势、作物的生长状况与粮食的生产,同时也是水文、气候、农业、生态等领域的重要参数。随着遥感技术的发展,出现了一系... 详细信息

土壤湿度是水循环和地表能量循环的重要组成部分,同时也是反映土地退化与表征地表干旱信息的重要指标,关系到植被的长势、作物的生长状况与粮食的生产,同时也是水文、气候、农业、生态等领域的重要参数。随着遥感技术的发展,出现了一系列被动微波土壤湿度产品,这一系列的被动微波遥感土壤湿度产品提供了大面积范围的土壤湿度分布状况,为研究全球范围或大区域提供了重要的基础数据。但这些土壤湿度产品的空间分辨率一般为25～40 km,难以满足水文模型及其它陆面蒸散模型等对土壤湿度分辨率的需求,因此,需要对被动微波amsr-e进行降尺度研究,以获取高的空间分辨率的土壤湿度数据。利用SPeI干旱指数对研究区的干旱时空变化进行了研究,并采用温度植被干旱指数(TVDI)分析了长江中下游流域的区域面积上的干旱空间变化,且探讨了SPeI和TVDI的相关性,为遥感指数监测与基于气象站点的干旱指数两者的结合提供了新的途径。论文主要开展的研究工作及结论如下:(1)表观热惯量法反演土壤湿度简单方便,但只适合于裸土和低植被覆盖区域,对于高植被覆盖区域用此方法来反演土壤湿度的精度相对较差,而植被供水指数法则是适合于高植被覆盖度的区域,应用于低植被覆盖区域时,它会夸大植被的影响作用。基于此,本文在分析表观热惯量模型和植被供水指数法反演土壤湿度含量的优缺点的基础上,构建了集合土壤湿度反演模型,通过合理确定NDVI植被阈值分区的方法,反演长江中下游流域土壤相对湿度。结果表明:基于ATI和VSWI的集合土壤湿度反演模型结合两种模型的优点,实现了优势互补,提高土壤相对湿度反演的精度。(2)在土壤湿度降尺度过程中,有两个关键的问题:一是降尺度方法的选择;二是土壤湿度的影响因素地表变量的确定。在降尺度方法上,本文尝试将机器学习与数据挖掘算法引入到模型中,并对比分析了随机森林模型与Cubist算法两种模型的优劣,以确定最适用于长江中下游流域的土壤湿度降尺度方法。在地表变量的确定中,目前常用的是NDVI植被指数还有DeM、地表温度,关于反照度albedo、蒸散发eT等变量的应用较少,本文将这些对土壤湿度影响较大的因素进行了综合考虑,最终确定降尺度过程中的地表变量为经度、纬度、高程、坡度、NDVI、LST＿D、LST＿N、albedo、eT、土地覆盖类型LC和坡向Aspect。关于降尺度过程中以月为单位进行降尺度的研究比较多,本文基于MODIS影像数据,实现了16天时间分辨率的降尺度过程。另外,在Cubist算法的降尺度结果中,由于经度与纬度与土壤湿度的线性关系太明显,导致降尺度结果的区域块性特征太明显,也就是说在每个规则与规则的连接处不平滑,因此,在Cubist算法中,我们去除了经度与纬度这两个地表变量。结果表明:基于随机森林的降尺度方法的R比Cubist算法的值高了0.0161,RMSe值减少了0.0006,MAe值降低了0.0014。通过对两种降尺度方法的精度进行检验,说明在长江中下游流域随机森林模型才是最适合的amsr-e土壤湿度降尺度方法,这也为获取高空间分辨率的土壤湿度数据提供了理论基础。(3)近年来干旱在中国频发且影响不断加剧,因此监测干旱对气候变化、农业生产都有重要意义。基于1961-2013年53年的气象资料,然后利用SPeI定量地分析了长江中下游流域不同时间尺度(1、3、6和12个月)的干旱发生的时空变化特征和强度;并采用温度植被干旱指数(TVDI)分析了长江中下游流域的区域面积上的干旱空间变化,且探讨了SPeI和TVDI的相关性,然后将干旱指数对土壤湿度的影响进行了分析。结果表明:SPeI-1和SPeI-3反映的是短期的干旱过程,SPeI-6和SPeI-12反映的是中长期的干旱过程,不同时间尺度SPeI的值波动规律不同,尺度越小,波动的幅度就越大,根据SPeI值的时间尺度的干旱发生状况可以看出,在年尺度上,发生干旱的年份是:1963、1966、1971、1978、1979、1986、2001、2011、2013共9年,与实际情况较为一致。另外,根据SPeI月尺度与遥感干旱监测方法进行相关性研究发现,两者之间呈现负相关关系,即TVDI越小,SPeI-3的值越大,干旱程度越轻;TVDI越大,SPeI-3的值越小,干旱程度越严重,且通过了显著性检验,说明SPeI-3与TVDI的相关性较大,也为进一步研究气象干旱指数与遥感监测两者结合之间提供了思路。

关键词：土壤湿度 amsr-e数据 MODIS数据表观热惯量植被供水指数随机森林模型 Cubist算法降尺度 SPeI指数

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