应用MODIS进行赤潮遥感监测的研究进展

赤潮灾害监测预报研究综述摘要:近海赤潮灾害的频繁暴发严重破坏海洋生态平衡和海洋环境。

概述了国内外赤潮监测和预报状况,着重介绍了利用卫星遥感进行赤潮预报的方法;总结了赤潮遥感预报目前仍存在的问题,指出基于机理和生态过程的赤潮预报模型将是重点研究方向。

关键词:赤潮灾害;监测预报;遥感;模型Abstract:The frequent occurrence of offshore red tide hazard severely damaged oceanic ecological balance and marine environmen.t The status quo of red tide monitoring and forecasting at home and abroad is described.Themethods of red tide forecasting by remote sensing are particularly introduced. The problems affecting red tideforecasting are summarized. It is pointed out that the red tide forecastingmodelbased onmechanism and ecologicalprocess is promising.Key words:red tide hazard; monitoring and forecasting; remote sensing; model赤潮是在一定的环境条件下,局部海域因浮游生物突发性地大量增殖和高密度聚集(几百万~几千万个赤潮生物/mL海水)而使海水变色发臭的异常现象。

赤潮首先是生物学的问题,但同时也是环境学的问题,赤潮是海洋严重污染的结果,携带大量无机营养盐和有机物的工业废水和生活污水排入海洋所引起的海水富营养化是其形成的物质基础。

EOS/MODIS遥感数据在森林火灾监测中的应用发布时间：2022-06-16T09:10:43.328Z 来源：《中国教师》2022年2月4期作者：倪波顺1 ，2 金云1[导读] 森林是宝贵的自然资源，而火灾对森林资源又极具破坏性，倪波顺1 ，2 金云11重庆市铜梁区规划和自然资源局，重庆铜梁 452060 2三峡生态环境遥感研究所，重庆 401331摘要：森林是宝贵的自然资源，而火灾对森林资源又极具破坏性，如何及时有效的监控森林火灾显得极为重要。

MODIS数据因其较高的时间分辨率、适中的空间分辨率在监测森林火灾中得到广泛的应用，GIG和RS的结合极大的提高了对于森林火灾的监控、伪火点的识别、灾后面积的评估等，随着遥感技术的进步，森林火灾监控方法将会得到更加广泛、有效而便捷的应用。

关键字：遥感，MODIS数据，森林火灾监测1、引言森林是宝贵的自然资源，有制造氧气、净化空气、过滤尘埃、保持水土、防风固沙、调节气候，还有维持生态环境的重要功能[1]。

我国的森林资源缺乏，全国人均森林面积和人均森林蓄积分别相当于世界人均水平的1/5和1/8，且森林质量不高，平均每公顷蓄积量只有78. 06立方米，相当于世界平均水平的68%；郁闭度0.2-0.3的林分面积占林分总面积20.1%。

森林资源不仅是林地生态系统的重要组成部分，也是中华民族的绿色生态屏障[2]。

森林火灾是一种世界性的严重自然灾害，既破坏森林资源，对野生生物和人的生命则产造成损害，又对区域生态环境和全球气候系统造成严重影响，可能直接影响辐射平衡和全球气候系统[3]；火灾会破坏区域生态环境的生产功能，导致动物栖息地和生物多样性的减少，改变植被演替方式和生物营养循环[4]。

其中我国是重、特大森林火灾高发区，特别是在东北森林与华南森林，及时、准确地检测到火灾的发生己成为国内外研究的热点之一遥感（Remote Sensing，RS）、地理信息系统（Geography Information System，GIS）技术为人类研究防灾减灾工作提供了有效乎段。

基于MODIS数据的多因子协同作用下森林火灾预测监测研究共3篇基于MODIS数据的多因子协同作用下森林火灾预测监测研究1随着全球气候变化和人类活动的增加，森林火灾的发生频率和规模也在不断增加。

为了及时预防和控制森林火灾，需要采取一系列科学的方法进行预测监测。

而基于MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）数据的多因子协同作用下对森林火灾的预测监测是目前较为有效的方法之一。

MODIS是一种被广泛应用于地球观测的遥感传感器，具有高时间分辨率、适应广泛的波段、覆盖面积大等特点，可提供丰富的用于森林火灾预测监测的信息。

研究表明，多种因素的协同作用会对森林火灾的发生和发展产生深远影响，而利用MODIS数据进行多因子协同作用下的火灾预测能够更好地提高预测精度和实时性。

在火灾预测监测中，MODIS数据可用于提取多种火险指数，如地表温度、反射率、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）等，这些指数可以反映出植被的生长状态、空气湿度、火源强度等因素。

同时，MODIS数据还可用于提取地表特征，如地形、植被覆盖、水体以及土地利用类型等，这些信息对火灾预测也具有重要意义。

在多因子协同作用下，利用MODIS数据进行森林火灾预测的方法也较为丰富。

基于机器学习算法的火灾预测模型，如支持向量机（SVM）、决策树（DT）和随机森林（RF）等，能够在多种因素的作用下，对火灾概率进行准确预测。

此外，基于地统计学方法的空间分析也可用于分析森林火灾在不同环境条件下的分布规律，从而提高火灾预测的准确性。

然而，基于MODIS数据的多因子协同作用下森林火灾预测监测研究还存在一些挑战。

首先，由于MODIS数据本身存在噪声和缺失值，如何有效地处理这些数据成为研究的重要问题。

其次，由于森林火灾受多种影响因素的影响，建立精确的预测模型也需充分考虑各种因素之间的相互作用性。

安徽农学通报2023年15期资源·环境·植保基于MODIS数据的秸秆焚烧遥感监测研究——以安徽省为例朱孟磊杨培松（宿州市自然资源勘测规划设计院，安徽宿州234000）摘要每年9月中旬至10月下旬是安徽农作物收获的时段，秸秆焚烧现象较为普遍。

监测人员现场调查可获取秸秆焚烧地点和焚烧程度，但监测规模和力度有限，无法大范围获取焚烧现场状况，从而无法进行有效的治理。

卫星遥感技术能够迅速获取大范围的秸秆焚烧火点位置，可对近期秸秆焚烧火点增加情况进行了解，具体分布情况进行分析比对。

本文基于MODIS提供的热异常数据以及MCD12Q1土地覆盖数据，通过MRT、ENVI遥感图像处理软件首先对原始数据进行格式转换和投影转换的操作，使其具备投影信息，并将热异常数据和土地覆盖数据转换为同一投影同一基准面下，然后再提取火点和农用地信息，并将两者信息求交集得出最终结果。

从而动态监测秸秆焚烧火点的位置信息，便于实施合理高效的禁烧政策。

关键词MODIS；秸秆焚烧；遥感监测；安徽省中图分类号F321.1文献标识码A文章编号1007-7731（2023）15-0093-06秸秆是指水稻、玉米等农作物收获果实后留下来的难以被合理利用的部分[1]。

我国每年产生的秸秆量较大，秸秆资源位于全世界第一位，占比高达30%[2]。

鉴于此，本文基于MODIS数据对安徽省秸秆焚烧动态变化进行了遥感监测研究，以期为秸秆监测提供参考。

1秸秆焚烧监测研究现状我国遥感卫星经过几十年的发展，已被广泛应用于资源环境、水文、气象、地质、测绘等领域。

现阶段，国内外秸秆焚烧监测研究基本以MODIS数据为数据源，具有众多光谱波段的特性决定了MODIS在理论上为提取火点提供了可能。

国内还常用环境小卫星红外相机拍摄的影像作为火点识别的数据来源[3]。

王子峰等[4]利用EOS/Terra卫星的MODIS数据并结合IGBP地表分类数据，再依据火点像元的各种辐射统计特性，将火点分为秸秆焚烧、林火、草原火3种类型，提高了火点的判别率；段卫虎等[5]、胡梅等[6]利用MODIS数据分别对森林火点、秸秆焚烧火点进行判别监测，证实了MODIS数据用于火点监测的可能性，并表明利用阈值监测的火点精度与地区背景值具有一定的关系。

第 32 卷 第 8 期Vol.32，No.828-392023 年 8 月草业学报ACTA PRATACULTURAE SINICA 李芳， 王广军， 杜海波， 等. 融合MODIS 和Landsat 数据的青海湖流域典型区NDVI 重构与年内最大值变化分析. 草业学报， 2023， 32（8）： 28−39.LI Fang ， WANG Guang -jun ， DU Hai -bo ， et al . Integrating MODIS and Landsat data to reconstruct the Landsat NDVI of a typical region in the Qinghai Lake Basin and changes in the intra -annual NDVI maximum. Acta Prataculturae Sinica ， 2023， 32（8）： 28−39.融合MODIS 和Landsat 数据的青海湖流域典型区NDVI 重构与年内最大值变化分析李芳1，王广军1*，杜海波2，李萌1，梁四海3，彭红明4，5（1.中国地质大学（北京）土地科学技术学院，北京 100083；2.内蒙古煤田地质局勘测队，内蒙古 呼和浩特 010010；3.中国地质大学（北京）水资源与环境学院，北京 100083；4.青海省环境地质勘查局，青海 西宁 810007；5.青海省环境地质重点实验室，青海 西宁 810007）摘要：归一化植被指数（NDVI ）能够较准确表达出植被覆盖和生长状况，对其进行时间序列分析已成为研究全球、国家或区域植被生长的重要方式。

针对当前NDVI 时序产品空间分辨率不高，难以应用于小尺度的精细研究，以及利用Landsat 不同时相NDVI 评估生态环境质量受植被季相和年际变化影响较大等问题，首先基于增强型时空自适应反射率融合模型（ESTARFM ）融合MOD09Q1和Landsat 数据，对植被年内生长季NDVI 数据进行预测插补，之后利用Logistic 模型重构2001-2020年植被生长季NDVI 曲线，通过引入MODIS 逐日NDVI 数据确定NDVI 年内最大值日期，逐像素求解出最优的Landsat NDVI 年内最大值，并将其应用于青海湖流域布哈河附近局部典型区域植被生长状况评估。

赤潮的生态学研究进展和展望杨刚(浙江海洋学院海洋科学与技术学院,浙江舟山316004)摘要本文针对赤潮的生物学研究、赤潮发生机制，赤潮的生态学效应，赤潮的生物学监测和赤潮的防治等方面对整体的赤潮研究进行了简单的回顾和应用介绍，最后对赤潮的研究重点和未来发展方向进行了评述。

关键字赤潮发生机制生态学效应监测防治分类号赤潮(red tide)又称有害藻华(harmful algae bloom )，是由于某种(或某些)微小的浮游藻类或原生动物或细菌，在一定的条件下爆发性繁殖(增殖)或高密度聚集引起水体变色的一种有害的生态异常现象。

赤潮形成后，对海洋生态系统的破坏难以估量: ①赤潮生物的爆发性增殖会造成海水pH值升高，粘稠度增大，改变水生生态系统的群落结构; ②藻类大量死亡时分解作用消耗水中的氧气，导致水域的动物因缺氧而死亡; ③藻类过度密集会堵塞鱼贝类生物的鳃部，使其窒息而死; ④有的赤潮藻类本身含有毒素，鱼贝等生物接触后会发生中毒反应。

有的赤潮毒素容易在鱼贝体内蓄积，人们误食含有毒素的水产品后会引起肢体麻痹，甚至中毒致死。

[1]据报道记载，赤潮在古代发生的次数非常稀少。

20世纪以来，由于工农业迅速发展，沿海地区人口激增，大量的工业废水和城市生活污水未经处理直接排放到海洋中，造成内湾、河口和沿岸水域的严重有机污染和富营养化，赤潮的发生频率不断升高。

并且，赤潮影响的水域面积越来越大，引发赤潮的藻种也越来越多(Hallegraeff,1993 )。

[2]当前，每一个拥有海岸线的国家都受到赤潮的威胁。

因此，赤潮已经成为世界沿海国家所面临的主要海洋环境问题，引起了国际上的广泛关注。

许多临海国家特别是日本和美国已投入大量的人力和物力进行研究。

从发展趋势看，赤潮的发生机理、危害、预测和防治仍将是今后赤潮研究的主流。

1. 赤潮的生物学研究据报道，世界各地己引发过赤潮的生物有200种(福代康夫，1990)。

[3]赤潮生物除少数的原生动物和细菌外，大都属于浮游植物，包括蓝藻、硅藻、甲藻、金藻和隐藻等门类，其中硅藻和甲藻占多数。