1 浙江大学 农业遥感与信息技术应用研究所，浙江 杭州310058
2 浙江大学环境与资源学院 污染环境修复与生态健康教育部重点实验室，浙江 杭州310058
3 浙江大学环境与资源学院 浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室，浙江 杭州310058
4 杭州师范大学 遥感与地球科学研究院，浙江 杭州311121
采用遥感技术监测大气气溶胶可实现整个研究区域的全覆盖，对区域生态环境的研究具有十分重要的意义.环境与灾害监测预报小卫星于2008年9月6日成功发射，是我国第一个专门用于环境与灾害监测预报的小卫星星座，较目前常用于反演大气气溶胶光学厚度(AOD)的遥感数据源具有一定时间分辨率和空间分辨率的优势.为了促进环境星在陆地气溶胶监测领域的应用，提出一种综合利用环境星同台获取的CCD和红外(1.6 μm)数据反演AOD的方法，该方法利用CCD近红外波段和AFRI植被指数提取非阴影区域浓密植被为暗目标像元、通过6S模型模拟来构建查找表、基于暗目标像元红和蓝波段地表反射率具有较好的线性关系这一原理反演AOD.反演结果误差分析表明该方法比较稳定和可靠，反演结果合理.
环境星 气溶胶光学厚度 AFRI指数 6S模型 HJ satellite aerosol optical depth AFRI 6S model
1 南京大学国际地球系统科学研究所, 江苏 南京 210023
2 南京大学江苏省地理信息技术重点实验室, 江苏 南京 210023
以安徽省滁州地区的落叶阔叶林为研究对象, 基于2012年4月1日与5月4日HJ-CCD遥感影像数据, 利用落叶阔叶林萌芽展叶期与花果期的归一化植被指数(NDVI)差值速率构建了落叶阔叶林识别模型, 并有效地提取出落叶阔叶林的空间分布图, 再结合野外实地考察和观测的样地位置信息对提取结果进行了验证和评价。 研究表明所提出的落叶阔叶林NDVI差值速率提取方法的有效性, 证实了环境星CCD数据在植被分类识别方面的可应用性。
HJ星 多光谱遥感 落叶阔叶林 HJ satellite Multispectral remote sensing Deciduous broad-leaved forest NDVI NDVI 光谱学与光谱分析
2013, 33(4): 1018
