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被动微波遥感植被指数在中国的应用研究被引量：2: 2014年; 微波遥感具有全天候、全天时和穿透性强等特点,利用微波遥感数据提取的植被指数适用于植被的实时监测,文中试图找到一种适用于中国地区的被动微波遥感植被指数。首先利用2003-2011年中国地区每日的被动微波遥感数据(AMSR-E)计算了5种植被指数;然后选取落叶林、草地、农田三种典型植被区,分析5种植被指数随着季节变化的特征;最后在全国对5种植被指数与相应时间序列的归一化植被指数(NDVI)进行了相关性分析,并利用显著性检验对相关性分析结果进行了评价。结果表明:利用升轨微波遥感数据(36.5GHz)计算的微波极化差异指数(MPDI36.5)可以有效地监测中国地区的植被状况。; 李爽宋小宁冷佩; 关键词：被动微波遥感 NDVI

基于AMSR-E数据的中国地区微波湿度指数研究被引量：1: 2015年; 土壤中的水分是地球生态系统的重要组成部分,在全球水循环中发挥着重要的作用。基于被动微波数据提取的湿度指数因其具有全天候、高时间分辨率和数据处理简单等优点,大大推进了大范围地区土壤湿度的重复观测。基于AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer-earth observing system)数据提取了8种微波湿度指数,利用密云和汉中气象台站的数据,分别对各个微波湿度指数进行时间序列分析,通过比较得到与降水量相关性较好的垂直极化多时相微波湿度指数PIV,6.9和比值指数DIV,10.7;在此基础上,分析该2种微波湿度指数在密云和汉中10像元×12像元矩形区域随降水量的变化;同时,与10.7 GHz的微波极化差异指数(microwave polarization difference index,MPDI)进行比较,评价3种指数对土壤湿度的监测优劣;在全国范围内,分别对3种微波湿度指数与降水量进行相关分析,得到全国土壤湿度监测的最优指数。结果表明:PIV,6.9作为一种新的微波湿度指数效果最优,可以用于全国范围的土壤湿度监测研究。; 李爽宋小宁王亚维王睿馨; 关键词：土壤湿度降水量

GIS与遥感支持下基于层次分析法的土壤水资源分布研究——以石家庄市为例: 2013年; 开发了一个在GIS与遥感支持下基于层次分析法获得区域土壤水资源分布的新方法。本方法首先根据待研究区的特征选取土壤水影响因子,用层次分析法确定因子权重,建立土壤水资源评价模型,以2000年石家庄市为例,选取6个土壤水影响因子,分别是降水、蒸发、海拔、坡度、土壤孔隙度、土地利用方式,最后基于GIS的空间分析功能实现了石家庄市土壤水资源分级。该方法可为快速获取区域土壤水资源分布提供新的途径。; 周芳成宋小宁冷佩马建威李爽; 关键词：土壤水资源层次分析法 GIS 遥感

基于Hyperion高光谱数据的植被冠层含水量反演被引量：12: 2013年; 植被冠层含水量广泛应用于农业、生态和水文等研究中。本文基于PROSAIL模型,建立了利用Hyperion高光谱数据定量反演植被冠层含水量的模型。首先,PROSAIL模型模拟植被冠层反射特征表明,970nm水吸收带右侧曲线(980～1 070nm)一阶导数D980～1 070与冠层含水量关系密切,决定系数达0.96。基于此,利用Hyperion数据的983,993,1 003,1 013,1 023,1 033,1 043,1 053,1 063nm共9个波段计算D980～1 070,并利用所建模型反演植被冠层含水量。最后,利用黑河流域盈科绿洲的实测数据对反演结果进行了验证,其平均相对误差为12.5%,均方根误差在0.1kg·m-2内,结果表明该模型可靠。该研究可以为大范围获取植被含水量信息提供有效方法。; 宋小宁马建威李小涛冷佩周芳成李爽; 关键词：HYPERION 一阶导数

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李爽