黑河综合遥感联合试验数据发布

“黑河综合遥感联合试验”(Watershed Allied Telemetry Experimental Research,WATER)是在我国第二大内陆河流域-黑河流域开展的大型航空、卫星遥感和地面同步观测试验。在试验加强观测期结束两年之际,试验数据集正式发布,实现了发展多尺度、多分辨率、高质量并最终完全共享的综合数据集的目标。本文是“黑河综合遥感联合试验”数据专栏的序言,概述了试验数据信息系统的意义、数据集的构成、数据质量控制的基本措施和流程,以及数据共享政策。我们热情邀请国内外同行在内陆河水文与生态研究、定量遥感研究等多方面使用该数据集,共同推进其广泛应用。     

黑河综合遥感联合试验研究进展:水文与生态参量遥感反演与估算

介绍了“黑河综合遥感联合试验”在水文和生态变量与参数反演、估算和模型应用方面取得的进展。在水文变量遥感方面,利用车载双偏振多普勒雷达在黑河上游和中游分别开展了高精度降水观测,获取了后向散射系数和极化信息与降水强度之间的定量关系。在综合利用多源观测信息,改进和发展蒸散发估算模型方面取得了实质性的进展。发展了利用K和Ka波段机载微波辐射计数据反演山区积雪深度的方法。针对SAR观测数据反演土壤水分中地表粗糙度的显著干扰,发展了消除粗糙度影响的反演方法。在生态过程遥感参量估算方面,提出了一种基于机载激光雷达和高分辨率光学影像的高精度地物信息分类方法。发展了从高光谱航空遥感提取植被自然光照下的荧光,并与NDVI结合的C3/C4植被分类方法。发展和改进了使用多角度、多光谱观测反演叶面积指数的方法,挖掘了激光雷达在植被垂直结构探测上的潜力,探索了叶面积指数遥感中的尺度转换规律。发展了利用高光谱数据中的荧光信息反演光能利用率的新方法;建立了考虑土壤反射率、冠层结构等因素的光合作用有效辐射比率反演模型;改进了利用遥感估计生态系统生产力的模型。发展了利用高光谱遥感数据提取叶绿素含量和叶绿素荧光强度的方法。     

黑河综合遥感联合试验的数据管理与共享

“黑河综合遥感联合试验”(Watershed Allied Telemetry Experimental Research,WATER)是在黑河流域开展的以水循环及与之密切联系的生态过程为主要研究对象的大型航空、卫星遥感与地面同步观测科学试验。为了对试验产出和处理后的数据进行统一的管理和共享,促进试验成果在更大范围内的应用,“黑河综合遥感联合试验”建立了数据管理系统,并在中国科学院寒区旱区环境与工程研究所和北京师范大学成立了两个数据服务点负责数据的管理和分发。“黑河综合遥感联合试验”的数据管理系统是一个以元数据为核心的数据管理和发布系统,在数据管理方面介绍了元数据、数据文档和数据实体的组织与管理,在系统功能方面介绍了数据导航和数据可视化。“黑河综合遥感联合试验”目前已发布的原始数据共3.2 TB,预处理的数据2.5 TB,以粗粒度的形式组织了265个数据集,265条元数据与数据报告一起对数据集进行说明。     

黑河综合遥感联合试验地面观测数据质量控制与评价

详细介绍了“黑河综合遥感联合试验”(Watershed Allied Telemetry Experimental Research,WATER)的地面观测数据(气象水文和涡动相关数据除外)的数据质量控制和处理过程。从观测规范的制定和执行、数据处理和规范化、数据文件命名规范化、数据质量评价等方面进行详细阐述。不仅为数据用户提供数据质量参考信息,也为以后类似试验的开展提供一些数据质量控制和处理的借鉴。通过数据评价可以看出WATER试验的地面观测数据总体上具有较高的数据质量,这些质量控制措施为最后获取高质量的试验数据提供了重要的保证。利用这一套多尺度、标准化的高质量综合数据集开展大量数据分析和应用研究是下一步工作的重点。     

面向黑河无线传感网络观测数据的质量控制方法研究

“黑河流域生态水文传感器网络”试验是无线传感器网络技术在近地表观测领域的一次成功应用,通过分析该试验所采集的观测数据的特点,首次给出WSN数据的质量元素的规范内容,并设计出每种质量元素的判定算法,用于解决WSN数据的质量控制问题。之后提供了两个评价实例,其结果表明将这些质量元素判定算法应用到黑河观测数据自动综汇系统中,能够高效、合理地完成“黑河流域生态水文传感器网络”野外观测数据的质量控制工作。     

流域水文信息系统研究与实践综述

流域水文信息系统是地理信息系统、互联网和数据库等技术与水文学研究的结合,集成观测和环境信息的水文信息系统已经成为“数字地球”技术在流域科学方面的重要应用。研究回顾了流域科学的研究方法、发展现状和技术背景,提出当前流域科学研究迫切需要建立水文信息系统,而水文信息系统的重点任务是流域数据建模与数据共享服务。针对目前Arc Hydro水文地理数据模型和开源“协同促进水文科学发展大学联盟”--水文信息系统(CUAHSI\|HIS)的研究进展,提出了一个适合于黑河流域的在线流域水文信息系统设计即“数字黑河”在线门户,集成流域地理数据、观测数据和数据共享服务于一体的流域水文信息系统将有效推动流域科学各方面的研究。     

黑河综合遥感联合试验自动气象站数据质量控制与产品生成

“黑河综合遥感联合试验”自动气象站(AWS)数据的质量控制(QC)分两个阶段进行：计算机自动控制阶段(QC1)和人机交互判断阶段(QC2)。QC1利用气候学界限值检查、台站极值检查、基本气象公式检查、内部一致性检查、时间一致性检查、综合决策算法,对自动气象站资料进行了自动质量控制;QC2中质量控制人员在QC1质量控制的基础上,对判断为可疑和错误的数据进行人工判断、分析错误原因、订正逻辑性错误,并给出数据的最终质量评价。上述质量控制后的自动气象站资料分两级发布,以供科研使用。最终结果表明:QC1中的质量检查可以有效地识别出观测资料中存在的明显错误;经过QC2数据逻辑错误订正后,“黑河综合遥感联合试验”AWS(Automatic Weather Station)数据总体质量较高,达到了预期的试验目标。     

遥感数据在水文模拟中的应用研究进展

水文模型已成为水文研究中不可或缺的重要部分。水文模型在经过黑箱模型阶段和集总式模型阶段后,现已发展到分布式水文模型阶段。相比于传统的站点观测,遥感技术由于能够获取面源信息、资料相对易获取并有稳定的较长时序观测等优势在水文模型中获得越来越广泛的应用。同时,近年来遥感数据产品在观测能力、可靠性和准确性、多源融合技术、卫星组网技术等方面取得了长足进展。遥感数据在水文模型中的应用主要有获取驱动数据,获取参数和边界条件,获取状态变量等3种方式。近些年来由于数据同化技术的发展,通过同化遥感观测数据改善水文模型模拟结果已成为遥感数据在水文应用中的一大研究热点。当前,遥感观测仍存在不确定性较高、时空尺度问题、瞬时观测、难以获取深层土壤信息等问题需要克服,如何在水文模型中充分利用不同来源、不同尺度的观测数据将是未来水文学研究的一个重要方向。     

地表蒸散发遥感产品比较与分析

蒸散发遥感估算与其他定量遥感反演参数相比存在算法复杂,环节多,输入参数多,不确定性来源多等不利因素,因而造成蒸散发遥感产品成熟度较低,产品较少,不能满足高时空分辨率、高精度、实时获取等应用需求的问题.从蒸散发遥感产品角度出发,选择目前国内外较为常用和知名的蒸散发遥感产品,系统分析了各产品的实际蒸散发估算模型方法、阻抗的...     

应用Landsat数据和SEBAL模型反演区域蒸散发及其参数估算

随着遥感技术的进步,人们发展了多种通过遥感计算区域蒸散发的方法。SEBAL模型是通过遥感反演地面蒸散的典型方法,它以陆面能量平衡为基础,物理意义明确,只利用遥感影像和少量的气象数据（风速、气温）就能反演蒸散量。Landsat数据的波谱信息丰富、空间分辨率高,数据源稳定,是通过遥感技术反演蒸散发的理想数据源。如果能合理地估算SEBAL模型中的基本参数,将会获得较高精度的反演结果,能够满足在水文、生态、林业等研究或应用中的需要,对区域水资源的管理与利用具有重要意义。从SEBAL模型的基本原理出发,分析了利用SEBAL模型采用Landsat的TM/ETM+数据反演区域蒸散发的基本过程,针对TM/ETM+数据特点对模型所需要的基本参数进行估算求解,为SEBAL模型在蒸散量反演中的广泛应用提供了一定的指导。     

若尔盖高原区域碳收支参量多尺度遥感综合观测试验:科学目标与试验设计

介绍了若尔盖高原区域碳收支参量多尺度遥感综合观测试验的研究背景、科学目标、关键问题、观测方案、观测系统设置和后续观测计划.总体目标是,开展若尔盖高原区域湿地-草地生态系统碳收支参量多尺度遥感与地面同步观测试验,为人为干扰条件下湿地-草地生态系统碳收支变化过程研究积累基础数据;发展能够融合多源、多尺度遥感观测的碳收支相关参量反演模型,为实现卫星遥感对区域尺度碳收支研究提供方法和范例;建立区域尺度上的多尺度观测体系,通过多源遥感技术与生态过程模型的耦合,降低碳收支遥感监测及模拟的不确定性,更加综合地理解湿地-草地生态系统不同时空尺度上的碳收支过程;增强遥感技术在湿地生态研究的应用性,并最终为区域湿地保护提供重要依据.试验以人为干扰剧烈的若尔盖高原湿地-草地区域为试验区,以碳循环过程的关键参量为主要观测对象,利用卫星遥感、航空遥感、地基遥感、通量观测、生态观测等相关设备,开展航空、卫星和地面配合的大型综合观测试验,精细化观测若尔盖高原沼泽化草甸、湿草甸、草甸、草原等不同覆被类型的碳收支过程的各个分量.讨论了碳收支参量的多尺度观测与时空尺度扩展问题,展望了同步综合观测试验在陆地生态系统碳循环研究的应用前景.     

航空遥感数据同化算法集成计算与可视化

遥感数据同化技术在动力模型框架内,使用数据同化算法对动力模型输出的定量(物理、化学量)数据与观测数据进行一致性处理与结果误差分析。将多源遥感数据同化到动力模型预测与参数估计中,可帮助改善地表、大气和海洋变化的分析和预测精度。以国家发改委"十二五"建设的国家航空遥感系统项目为依托,针对航空遥感系统10种传感器设计开发数据同化系统。因无法找到适用于该系统的3DVAR和EnKF算法程序,必须自主开发核心算法程序。介绍了研究开发的航空遥感数据同化算法集成计算与可视化系统及其核心算法的关键技术流程。实验结果证实,该系统可以有效地对航空遥感数据进行同化。     

TSEB模型在复杂下垫面下模拟结果比较研究

地表蒸散发对干旱半干旱地区水文过程模拟以及水文平衡有重要影响,复杂地表更是对地表蒸散发模拟提出了新的挑战.利用TSEB(Two-Source Energy Balance)模型,分别以Landsat、MODIS卫星数据为驱动数据,得到黑河下游绿洲地表蒸散发时空分布格局,并利用大孔径闪烁仪和涡动相关仪的观测数据对模拟结果...     

SEBAL模型及其在区域蒸散研究中的应用

蒸散是地表能量平衡与水量平衡的重要参数,遥感技术的发展促进了区域蒸散的研究。基于地表能量平衡方程,SEBAL模型利用遥感影像的可见光、近红外与热红外波段及少量气象数据可计算出区域的日蒸散量,是一个物理概念较为清楚的模型。采用Landsat7 ETM+数据利用SEBAL模型对河北省栾城县进行了遥感蒸散研究,计算获得相关地面特征参数与日蒸散量,模拟结果较为合理。     

国际遥感的现状和发展趋势

自1972年美国第一颗陆地卫星发射以来,遥感在世界范围内得到了迅速的发展和广泛的应用,引起了各界人士和许多国家的关注和重视。但是,从目前遥感,特别是航天遥感的技术水平和应用状况来看,尚不能满足有效地解决各应用领域中不断地提出来的各种实际问题的需要。     

遥感科学数据应用态势分析

遥感数据是影响遥感科学研究方法、实验思路、解决方案的重要因素之一。以探索面向遥感科学数据的学科情报分析框架为目标,以《Remote Sensing of Environment》期刊1999~2018年发表的学术论文为例,利用文献计量和知识图谱分析方法,展现遥感科学数据的利用情况。结果表明:满足特定专业领域需求的遥感科学数据日益丰富,光学遥感、微波遥感和激光雷达数据的应用结构已发生明显变化,从20世纪90年代的8∶1∶1发展为5∶3∶2,多角度观测、机载观测平台等新型观测方式展现出独特的优势。遥感科学数据和相关研究分析方法的发展和完善,不断推动对复杂地理生态过程以及人类活动对环境影响的系统化、综合性理解。