为了解遵义市大气质量空间分布状况，采用MODIS L1B 1 km遥感影像数据，基于6S大气辐射传输模型构建查找表，利用暗像元法反演了遵义市AOD（气溶胶光学厚度）分布，并将反演结果与NASA公布的MOD04_3K气溶胶产品及地面观测空气质量数据进行对比。结果表明：反演的遵义市AOD结果与NASA公布的MOD04_3K气溶胶产品相关性为0.73，与地面观测的AQI、PM2.5、PM10相关性分别为0.70、0.70、0.61，反演结果与验证数据具有较好的一致性，AOD反演结果具有较高准确性；遵义市AOD分布呈现西南部较高，东北部较低的格局，遵义市全域AOD均值为0.23，红花岗区AOD均值最高（0.51），赤水市AOD值最低（0.12）。

关于envi 基于环境小卫星的湖泊水质遥感监测，是操作的过程和讲解。

遥感温度植被指数的干湿边拟合并计算干湿边方程，用于计算得到温度植被指数(TVDI),实现干旱监测

安全技术-网络信息-小麦条锈病遥感监测及网络信息平台构建.pdf

滨海核电厂温排水卫星遥感监测 技术规范

2、时间跨度：1980-2015、2020 3、区域范围：全国 4、指标说明：

结合GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)传感器的波段特征,基于缨帽变换方法设计了一种简单有效的绿潮指数(TCT-GTI)算法。结合目视判断的绿潮识别结果,将TCT-GTI算法与两种已有的遥感算法(AFAI和IGAG算法)监测结果进行对比发现,TCT-GTI算法的绿潮遥感监测结果精度较高,具有较高的可信度。将TCT-GTI算法应用到2017年多景GOCI影像,对中国黄海海域绿潮信息进行提取,同时分析绿潮覆盖面积的日变化特征,研究2017年绿潮暴发事件的漂移轨迹。研究结果表明,绿潮覆盖面积在中午12:00达到最大,这可能是光合作用等因素的影响。2017年,绿潮暴发事件经历了西北至东北的漂移路径,由江苏盐城外海海域向西北方向漂移至南黄海东部,然后继续向东北方向移动,抵达山东半岛南岸,逐渐消亡。

基于MODIS数据的秸秆焚烧遥感监测

文中基于植被指数(NDVI)和植被覆盖度像元分解模型,建立了兰州市南北两山植被覆盖度遥感定量模型,在此基础上研究了兰州市南北两山1991年和2006年两个时期的植被覆盖度动态变化,结果表明:1991—2006年兰州市南北两山绿化工程区植被覆盖度总体呈上升趋势,低植被覆盖度面积减小,中高和高植被覆盖度面积增加,其中七里河工程区植被覆盖度变化最为明显,绿化效果较好,安宁工程区绿化效果相对较差,结果可为兰州市南北两山绿化工程提供科学依据。

摘要 本数据集主要包括7个文件夹，每个文件夹的内含文件格式和命名方式如下： 1. 封面图文件夹：内含命名为封面图*.jpg格式的数据； 2. 三亚市Landsat 8 OLI遥感影像图（真彩色合成）文件夹：内含三亚市Landsat 8 OLI遥感影像图（真彩色合成）*.jpg格式的数据； 3. 数据处理流程图文件夹：内含命名为数据处理流程图*.vsdx格式的数据； 4. 2008–2017年三亚市年度热异常提取结果图文件夹：内含2008–2017年*.png格式的逐年三亚市年度热异常提取结果图； 5. 2008–2017年三亚市年度热异常提取结果元数据文件夹：内含2008–2017年*.shp格式的逐年三亚市年度热异常提取结果元数据； 6. 代码文件夹：内含本数据集处理流程用到的*.py格式代码； 7. 三亚市矢量边界文件夹：内含*.shp格式的三亚市边界数据。 引用：孟庆岩; 谷艳春; 郝丽春; 胡蝶; 张颖; 张琳琳. 三亚市热异常遥感监测数据集(V1). 2018. 2018-12-05.