为在环境风洞实验中模拟污染物的扩散流场及变化情况,基于光学粒子散射理论和数字图像处理技术,并利用粒子图像测速(particle image velocimetry,PIV)技术,研制了一套具有全流场量测、非接触及低成本等特征的瞬态流场定量光学测量系统。将系统用于环境风洞模拟中,可对城市小区、街道峡谷及交通高架污染物等的扩散状况进行定性观察,还可对污染物的流场进行定量量测。可为污染物流场的理论研究、数值计算及环境规划提供参考。

植被含水量是作物长势好坏的指示因子, 利用遥感技术及时准确监测植被含水量对农业生产、 作物估产和干旱状况评价具有重要意义。 基于新一代对地观测计划Landsat 8 OLI传感器(Operational Land Imager, 陆地成像仪), 评价其植被含水量反演的能力与局限性。 首先, 利用ProSail冠层模型模拟冠层光谱反射率数据集, 分析OLI传感器的植被含水量敏感波段以及土壤背景对各波段反射率的影响, 然后利用基于Landsat OLI影像计算的植被水分指数和2013年6月1日—8月14日期间采样的植被含水量数据, 比较12种植被水分指数与地面实际采样的植被含水量的相关性, 评价估算植被含水量的最佳植被水分指数。 结果表明: OLI传感器的红、 近红外和两个短波红外对植被含水量敏感, 其中近红外波段最为敏感;在低植被覆盖度时, 土壤背景反射率的太阳辐射将达到光谱传感器影响植被水分指数与植被含水量之间的关系, 利用ProSail模拟干湿土壤背景反射率结果也表明土壤背景对植被冠层反射率的影响很大;引入优化土壤调整植被指数(OSAVI)去除土壤背景对植被水分指数的影响;在12种植被水分指数中, MSI2与植被含水量的拟合关系最好(R2=0.948), 植被含水量的平均拟合误差为0.52 kg·m-2;在植被生长晚期即植被含水量大于2 kg·m-2时, 各植被水分指数出现饱和情况, 植被含水量的估算结果不佳。