吉林省水田种植面积的遥感监测

根据水稻在不同发育期的地面光谱特征,确定了利用MODIS数据识别水田种植面积的最佳波段及最佳时相,在地理信息系统的支持下提取了吉林省2012年水田种植面积,并将提取的水田种植面积与基于TM影像水田种植面积进行对比分析。结果表明:利用MODIS数据与TM数据提取的面积对比,结果表明利用多时相MODIS数据进行水田种植面积监测是可行的。利用MODIS数据识别水稻的最佳波段组合是6、2、1波段,最佳时相为移栽期和分蘖期之间及灌浆至乳熟期之间。利用已有的TM数据或者MODIS数据提取的水田种植分布图为底图,能够适时地、快速地进行每年的水田种植面积动态变化监测。     

EOS—MODIS卫星资料在北疆大雾监测中的应用分析

根据雾与云、积雪、裸地等地表物在可见光、长波红外和中红外波段的反射及辐射特性差异,利用MODIS卫星多通道多光谱探测数据,采用最佳波段组合法和量化判识指标法,对2006年3月8日到10日北疆大雾天气进行判识检验试验和动态监测分析。结果:发现较利于雾与背景(地物、云、雪)分离的最佳波段是可见光B0.65μm和近红外B0.85μm、短红外B1.64μm、中红外B3.7μm、热红外B11μm,综合判识就可以将云、雾、雪、裸地有效的区分;雾在夜间的有效温度在中红外波段比热红外波段低,可采用中红外和热红外波段的组合方法,根据两通道的亮温差进行雾的监测。     

广西遥感本底信息提取方法技术与成果应用

利用1988年、1998年、2002年和2008年四个时相的陆地资源卫星TM/ETM遥感影像数据,结合1:5万基础地理信息数据及野外调查数据等资料,采用光谱与纹理特征综合分析法,选择TM/ETM对各地类的最佳波段组合,建立森林、农用地、灌草、城镇、道路、水体的遥感影像判识标志,采用决策树和最大似然法分层提取,参照土壤侵蚀强度分级指标,利用土地利用类型、植被覆盖度、坡度等信息资料构建水土流失分类模型,采用增强比值植被指数法建立石漠化指数模型,获得了广西近20年的森林、灌草、农用地、水体、城镇、道路、水土流失和石漠化八类遥感本底信息数据。     

高光谱遥感在农作物长势监测中的应用

该研究是加拿大Saskatchewan Scott农作物轮作系统(ACS)研究的一部分。研究始于1994年,历时18a,评价9个可耕种农作物产量系统的可靠性。由3种处理水平(organic,reduced,high)和3种作物多样性水平(low,diversified annual grains,diversified annual perennials)结合而产生的9个农作物产量系统,被用于监测和评价加拿大牧场不同处理和不同作物种植轮作下可耕种农作物的产量。在2003年生长季共收集了3次叶面积指数和光谱反射率的数据:生长季前期(6月)、生长季旺盛期(7月)、生长季后期(8月)。叶面积指数是由LAI-2000植物冠层分析仪监测的,光谱测量是由覆盖了350-2500 nm波长范围共2215个波段的ADS便携式高光谱仪完成的。结果显示,光学测量可以用于监测农作物生长状况的差异。从生长季的早期到中期,光谱和叶面积指数在不同处理下有显著差异。7月中期是用遥感资料监测农作物长势的最佳季节;红光波段与近红外波段反射率的比值和基于这两个波段构造的归一化植被指数,是检测农作物长势的最佳植被指数。     

辽宁省地表水资源遥感调查方法简介

介绍了地表水资源遥感调查采用方法。用ER-mapper图像处理软件、ARC／INFO和ARCVIEW地理信息系统(GIS)软件，依据影像的形状、色调、纹理、位置、布局等建立各种地物解译标志，并对不同的解译对象选择不同的最佳波段组合和图像处理方法。解译、电子地图编辑、绘图全过程均在计算机上完成，大大提高了解译结果的精度和速度。     

基于MODIS数据的水稻种植面积提取研究进展

概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率和多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法。近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。     

基于MODIS数据的水稻种植面积提取研究进展

概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率、多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法;近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。     

高光谱遥感在农作物长势监测中的应用

该研究是加拿大Saskatchewan Scott农作物轮作系统(ACS)研究的一部分.研究始于1994年,历时18 a,评价9个可耕种农作物产量系统的可靠性.由3种处理水平(organic,reduced,high)和3种作物多样性水平(low,diversified annual grains,diversified annual perennials)结合而产生的9个农作物产量系统,被用于监测和评价加拿大牧场不同处理和不同作物种植轮作下可耕种农作物的产量.在2003年生长季共收集了3次叶面积指数和光谱反射率的数据:生长季前期(6月)、生长季旺盛期(7月)、生长季后期(8月).叶面积指数是由LAI-2000植物冠层分析仪监测的,光谱测量是由覆盖了350～2500 nm波长范围共2215个波段的ADS便携式高光谱仪完成的.结果显示,光学测量可以用于监测农作物生长状况的差异.从生长季的早期到中期,光谱和叶面积指数在不同处理下有显著差异.7月中期是用遥感资料监测农作物长势的最佳季节;红光波段与近红外波段反射率的比值和基于这两个波段构造的归一化植被指数,是检测农作物长势的最佳植被指数.     

遥感影像分类方法在水体面积估算中的比较研究

随着遥感技术的广泛应用,利用遥感影像提取水体信息为水文研究提供了基础数据.目前进行水体提取所使用的遥感数据分辨率较低,影响了水体提取的精度.Landsat TM遥感影像主要依据水体在7个波段上光谱的不同特征以及其他地物与水体的区别,通过分析水体及背景地物的光谱值,利用单个波段或多个波段组合来提取水体信息.以昭平台水库的TM数据为例,对其进行了几种提取水体信息方法的研究.通过总体精度及Kappa系数的对比,选择最优分类方法,并将该方法用于水体面积的估算.     

红外遥感寻找地下热水方法探究

陆地卫星热红外波段能反映地表温度差异,因此选择ETM+数据进行地下热水的探测.通过温度反演、灰度拉伸、波段组合等,寻找可以突出地下热水分布信息的图像处理方法.试验发现,采用ETM+6-ETM+7后进行灰度拉伸再与5、3波段组合效果较好.为进一步突出地下热水信息,采用了IHS变换和小波变换等增强方法进行图像融合处理,可获得比较理想的地下热水分布图.     

光学遥感信息技术与应用研究综述

光学遥感利用可见光、近红外和短波红外传感器对地物进行特定电磁谱段的成像观测,是遥感科技中发展最早,也是目前对地观测和空间信息领域中应用最为广泛的技术手段.随着近年来光学成像、电子学与空间技术的飞速发展,高空间、高光谱和高时间分辨率遥感技术不断取得新突破,为光学遥感图像处理与应用技术发展创造了前所未有的机遇和广阔前景.本文首先概述了光学遥感的基本原理和发展历程,然后重点介绍了光学遥感图像的数据特点及光学遥感图像处理技术与方法,阐述了光学遥感在生态环境、自然资源和国防安全等领域的应用情况,讨论了未来光学遥感信息技术与应用发展的几个主要方向和趋势.     

农作物长势遥感监测业务化应用与研究进展

农作物长势监测可为田间管理提供及时的决策支持信息和早期估产提供依据。为了更好地研究作物生长过程中不同遥感监测作物长势方法的适用性,从多光谱遥感数据、高光谱遥感数据和微波遥感数据的应用及遥感监测指标与模型模拟方面综述了国内外农作物长势遥感监测研究及业务化应用的最新进展,指出了未来拟重点加强的研究任务,包括高时空分辨率和高光谱分辨率遥感数据的业务化技术、多遥感反演参数协同监测作物长势技术研发、基于遥感信息与作物过程模型的集合预报技术研究、全球尺度作物长势监测业务运行系统研发。     

MODIS影像水体监测方法研究进展

水体与植被、城市、土壤等地物在不同波段的光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体信息的基本原理.在水体光谱特征分析的基础上,介绍了MODIS数据特征以及各种水体信息的提取方法,比较了这些方法的优点和不足,并详细描述了各种水体指数的应用效果.水体指数法是目前最受关注的水体识别方法.综合利用各种水体指数和波段特征来提取水体信息,可有效排除其他地物的干扰,显著提高了水体监测的精度,从而为大范围的水资源与水环境动态监测迅速提供可靠的数据.     

光谱地质遥感研究进展

地质遥感是最能体现与发挥光谱遥感技术特点与优势的应用领域之一.本文从矿物岩石光谱模拟、矿物岩石光谱特征分析、遥感光谱仪技术指标的优化设计、辐射定标与数据辐射校正、地表光谱反演、信息提取、信息产品验证、地质应用8个方面总结了最新的研究进展,并对目前光谱遥感地质应用存在的问题和发展趋势进行了深入的论述.     

基于MODIS和HJ-1数据的宿鸭湖水库面积遥感监测研究

水体与植被、城市和土壤等地物在不同波段的光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体信息的基本原理。以宿鸭湖水库为例,在水体光谱特征分析的基础上,采用归一化植被指数（NDVI）方法提取2010年的MODIS和HJ-1遥感影像上的水体信息。首先将MODIS数据的第1和第2波段,以及HJ-1数据的第3和第4波段经过波段运算得到NDVI图像。将两种遥感图像中NDVI值为负的像元判识为水体,NDVI值为正的判识为水库周围的农田,经过计算像元数量得到水体面积信息。水体判识阈值在全年变化范围在-0．08和0．08之间。HJ-1数据具有较高的空间分辨率,水体判识的结果比MODIS数据更加精确。利用HJ—I数据水体监测结果对MODIS数据结果进行校正,使得到的监测结果同时具有较高的时间分辨率和空间分辨率。研究结果表明：利用HJ-1数据校正后的MODIS数据所测得的水域面积与实际观测得到的水库蓄水量之间的复相关系数为0．8603,显著提高了水体监测的精度,从而为大范围的水资源与水环境动态监测提供了迅速、可靠的依据。     

作物病虫害遥感监测与预测研究进展

作物病虫害作为严重的生物灾害已危及到世界农业生产和粮食安全,病虫害对我国粮食生产造成的损失日益加剧,植保部门目前使用的测报和防控方式无法满足大范围的精准、高效、绿色科学防控需求.因此,建立基于遥感手段的高效、无损的大面积病虫害监测预测方法,将提升我国大面积作物病虫害的监测和测报精度与防控水平,有利于减少农药施用,对保障国家粮食和食品安全,实现农业可持续发展具有重要战略意义.近年来出现的多种形式的作物病虫害遥感监测方法和技术手段为病虫害的有效防治和管理提供了重要支撑,通过对相关技术方法进行综述,本文从多尺度下的作物病虫害遥感监测与预测机理、监测方法、预测预报方法、典型模型与应用等方面阐述了作物病虫害遥感监测和预测预报研究进展,并探讨了作物病虫害遥感监测当前面临的挑战以及未来发展趋势,建议通过建立全国尺度的作物病虫害遥感监测预测系统,构建作物病虫害绿色智能防控体系,实现病虫害大面积、快速的监测、预测预报和精准、高效、绿色科学防控.     

A method for spaceborne synthetic remote sensing of atmospheric aerosol optical depth and vegetation reflectance

ＡＭｅｔｈｏｄｆｏｒＳｐａｃｅｂｏｒｎｅＳｙｎｔｈｅｔｉｃＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＡｅｒｏｓｏｌＯｐｔｉｃａｌＤｅｐｔｈａｎｄＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＲｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ①ＱｉｕＪｉｎｈｕａｎ（邱金桓）Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆ...     

新一代遥感数据中心建设的关键技术

为满足大型业务发展需要,建设新一代数据中心已成为一种共识。根据国际正常运行时间协会(UI)的划分,数据中心从基础级、冗余部件级发展到可并行维护级和容错级,其可用性和可靠性得到明显提高。针对大容量遥感资料对于数据传输和处理高时效、系统计算负载和存储容量高增长的要求,在研究新一代数据中心(NDC:NewDataCenter)六大关键技术的基础上,重点对自动化动态资源部署、优化资源的利用效率、统一的基础设施管理、完善的资源和数据保护、信息技术架构的可扩展性、节能技术和产品等方面进行了应用与实践,促进了新一代遥感数据中心的成功建设。文章结合新型气象卫星风云三号地面系统的建设实践,阐述了新一代遥感数据处理中心建设中若干关键技术的实现方法。     

光学遥感卫星大气校正研究综述

由于高分辨率遥感应用需求增加的牵引,国内外发射了越来越多的光学遥感卫星载荷.然而,随着传感器分辨率的增加,大气对地表信息干扰的问题也越来越突出,光学遥感图像的大气校正问题,因载荷特点和应用需求的改变面临着一些新的挑战,有必要对其进行总结和分析.本文在介绍大气校正现状和原理的基础上,按照光学遥感卫星大气校正输入信息来源不同,把大气校正方法归纳为基于图像和图形处理方法、基于辐射传输计算、基于图像自身信息反演大气参数、基于大气同步校正仪的大气校正4类进行介绍.最后,结合我国高分辨率光学卫星的发展方向,对当前的大气校正应用方案和未来发展进行了讨论和展望.