2006年度地理学基金项目评审及成果分析

文章介绍了国家自然科学基金2006 年度地理学项目受理、评审与资助的总体情况;分析了在研的2003 年和2004 年批准的地理学基金项目执行情况,着重剖析了2003 年批准项目的成果产出数量与水平;阐述了2002 年批准的地理学基金项目取得的突出进展。     

用模型和车载微波辐射仪研究多频率多角度下玉米的散射和衰减特性

在使用被动微波技术反演土壤水分的过程中,为去除植被的影响,通常采用适用于低频的τ-ω模型。为准确评估较高频率下植被的散射和衰减特性,以玉米为例,采用基于光线跟踪原理的双矩阵(Matrix-Doubling)微波辐射模型,研究不同高度的作物在C(6.925GHz)、X(10.65GHz)和Ku(18.7GHz)波段下的单散射反照率和传输率。模型模拟的亮度温度跟车载微波辐射仪的野外实测数据接近。为验证模拟的玉米自身微波辐射,在玉米地上铺设了一层铝箔屏蔽地表的辐射。通过给验证后的模型输入不同的参数,建立一个亮度温度数据库,以模拟自然状态下不同高度玉米的亮度温度。然后把模型模拟的结果,跟相同环境下τ-ω模型得到的结果按最小二乘法进行匹配,从而获得不同高度的玉米在C、X和Ku波段上等效的单散射反照率和传输率。     

双频多极化SAR数据与多光谱数据融合的作物识别

本文以北京昌平为研究区域,针对农作物的分类特点,结合ASAR的VV极化、新型PALSAR的HH、HV极化以及TM的多光谱数据进行细化分类.首先,使用MIMICS模型对该地区主要农作物玉米和果林的后向散射特性进行了模拟分析,并跟SAR实际观测数据进行对比.在充分认识农作物后向散射的机制和数值大小关系的基础上,构建一种基于BP神经网络和正态模糊分布函数的模糊神经网络模型,结合双频多极化SAR数据和多光谱数据进行农作物类型的识别.研究结果表明:双频多极化SAR数据能够提供有利于作物类型识别的信息,并产生重要的可分离性,其结合多光谱数据进行作物类型识别是一种有效的途径,具有较大的优势.     

改进AMSR-E雪水当量算法研究

为了发展雪水当量物理反演算法,本文对不同散射阶模型——零阶、一阶、多次散射模型进行敏感性试验与分析,结果表明我们必须在前向理论模型和反演模型中考虑多次散射作用。本文采用的多次散射积雪辐射理论模型——双矩阵法（Matrix Doubling）求解辐射传输方程,用致密介质理论模型（DMRT）模拟积雪发射和消光特性,用AIEM模型模拟地表辐射及作为辐射传输方程的边界条件。由于该多次散射积雪辐射理论模型的复杂性,拟发展出简单且高精度的积雪辐射参数化模型,以发展雪水当量物理反演算法。因此,在包括多次散射的积雪理论模型基础上,本文通过建立针对AMSR-E传感器参数设置的积雪辐射模拟数据库,该数据库包含了各种可能的自然积雪和地表特性参数。从而在模拟数据库基础上,本文发展了针对AMSR-E的积雪参数化模型。     

云南高原山地林分郁闭度与钉螺密度关系的研究

在项目示范区开展了林分郁闭度、植被盖度与钉螺密度关系的研究,结果表明:随着林分郁闭度逐渐增大,有螺框数和钉螺密度呈下降趋势,当郁闭度达到0.8以上时,活螺密度为0;植被丰富、覆盖度高有利于钉螺的滋生,表明钉螺适宜于滋生在杂草丛生、植物数量多的环境。     

冻土未冻水含量与压力关系的实验研究

结合核磁共振仪,利用自行设计的机械加压装置,包括非金属材料制成的耐压试管,确定了冻土对应不同压力和温度的未冻水含量,并计算了相应压力下冻土的冻结温度．实验温度范围为０～－２０℃,压力范围为０～４０ＭＰａ．结果表明,冻结温度随压力增大而呈线性降低;对应不同温度的未冻水含量随压力的增大而增大．     

基于被动微波的寒旱区地表温度反演

以各频段水平极化和垂直极化发射率问的相关关系为条件,利用被动微波数据反演地表温度.算法既解决了地表温度反演过程中发射率难以确定的问题,又克服了热红外遥感受大气影响较大的缺点,其物理意义清晰,计算简便.算法以MODIS温度产品为评价标准,对36.5GHz和89 GHz反演结果进行分析.结果表明:89 GHz亮温数据反演精度高于36.5 GHz;与耕地和草场反演精度相比,裸土和山地反演精度较高.其原因在于高频数据穿透能力较低,能更好地表达地表温度.同时,低频数据相对高频更容易受到地表土壤水分变化的影响,发射率相对不够稳定,对反演结果有一定影响.     

气象条件与玉米产量分析及预报

分析研究了汉中地区玉米产量与气候条件的关系,提出玉米产量预报方法。