黑河上游山区草地蒸散发观测与估算

蒸散发是水循环的重要组成部分,但高海拔山区的观测难度导致对于该区实际蒸散发以及蒸散发对山区水循环影响的认识相对缺乏.利用两个小型称量式蒸渗仪(micro-lysimeter)对黑河山区2009年7月至2010年6月的草地日蒸散发进行实地观测,结合实测结果,对FAO-56 Penman-Monteith(F-P-M)、Priestley-Taylor (P-T)和Hargreaves-Samani(H-S)3种蒸散发估算方法在山区的适用性进行分析,并讨论试验点的蒸发皿系数.结果表明:观测期间,试验点总蒸散发439.9 mm,占同期降水量的96.5％,且蒸散发呈现明显的季节分配:5-10月的蒸散发为389.3 mm,占全年蒸散发的88.5％.3种估算方法都能较好计算山区夏季蒸散发,且适用性顺序依次为P-T＞ F-P-M＞ H-S,但3种方法都不能有效估算山区冬季的蒸散发.试验点夏季日蒸发皿系数在0.7～0.8,而冬季无稳定的日蒸发皿系数,     

塔河森林生态系统蒸散发的定量估算

蒸散发是农业、气象、水文科学研究的重要参数,是全球水文循环过程的重要组成部分.本文应用改进的DHSVM分布式水文模型,利用光学遥感TM数据反演得到叶面积指数等地表数据,由数字高程模型求得坡度、坡向等地形指数因子,定量估算塔河地区2007年逐日蒸散发.应用BP神经网络建立逐日蒸散发量与逐日径流出口流量的关系,并建立研究区水量平衡方程,共同检验研究结果的准确性.结果表明:该模型可以较好地应用于本研究区.塔河流域年总蒸散量234.01 mm,蒸散发与季节有明显的相关性,夏季蒸散发值最高,日均蒸散发值1.56 mm,秋季、春季日均蒸散发值分别为0.30、0.29 mm,冬季蒸散发值最低.地表覆盖类型对蒸散发值影响明显,阔叶林的蒸散发能力强于针阔混交林,其次为针叶林.     

淮河流域蒸散发时空变化与归因分析

蒸散发（Evapotranspiration,ET）是联结土壤-植被-大气过程的纽带,对理解地表水热平衡至关重要。因此,量化分析ET时空变化特征、揭示其主要控制因子对区域用水管理和农业生产十分重要。利用遥感数据和气象数据,基于BEPS模型估算了1981-2019年的淮河流域ET,分析了该区域ET时空分布特征,并通过敏感度系数和贡献率方法对该区域的ET多年变化特征进行了归因分析,最后借助数值实验方法深入探究影响特湿润年（2003年）ET较低的主要原因。结果表明：（1）1981-2019年淮河流域多年平均ET为549.83 mm,其中夏季ET占全年ET的比值达到47.63%;1981年以来区域ET整体呈极显著上升趋势（4.41 mm/a,P<0.01）;季节上,除冬季外,其他三个季节的ET增幅均呈显著性增加（P<0.05）,四季增幅速率大小依次为：夏季>春季>秋季>冬季;空间上,中东部和南部ET较高,重心模型显示ET高值区域呈显著的由北向南的移动趋势;（2）归因分析结果表明,淮河流域ET对气温变化最敏感,其次为相对湿度、太阳总辐射、叶面积指数（LAI）和降水,但ET对LAI的正敏感性逐渐增强导致LAI的显著升高对流域ET年际变化贡献最大（44.5%）,其次是气温的升高（25.93%）;同时,LAI是春、夏、秋三季ET变化的主导因素,气温是冬季ET变化的主导因素;（3）数值实验显示高相对湿度是引起特湿润年（2003年）ET明显偏低的最主要因素,这与导致长时间序列ET变化的原因不同。因此,建议今后加强极端气候条件下ET变化的归因分析,为更有效地应对全球气候变化提供决策服务。研究结果能够为认识淮河流域环境变化对水循环影响及合理分配区域水资源提供科学参考。     

基于遥感和Penman-Monteith模型的内陆河流域不同生态系统蒸散发估算

遥感数据具有很好的时空连续性,它是区域蒸散发通量估算的有效方法。引入了一个简单的具有生物物理基础的Penman-Monteith(P-M)模型,分别利用黑河流域高寒草地阿柔站和干旱区农田盈科站2008—2009年的气象数据和MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)叶面积指数(LAI),实现了2008—2009年日蒸散发的估算,并同时实现了对植被蒸腾和土壤蒸发的分别估算。结果表明,利用P-M公式模拟的蒸散发与实测的蒸散发具有较好的一致性,日蒸散发模拟的决定系数(R2)超过0.8。估算的高寒草甸和干旱区农田玉米全年平均的蒸腾分别为0.78 mm/d和1.20 mm/d,分别占总蒸散发的60%和61%,土壤蒸发分别为0.53和0.77 mm/d,占总蒸发的40%和39%。可见两种生态系统的作物蒸腾均强于土壤蒸发,同时农田玉米蒸腾强于高寒草甸蒸腾。研究结果证明了基于遥感的P-M公式可以很好地实现对高寒草地和干旱区农田生态系统蒸散发的估算。通过考虑土壤水分变化对气孔导度的影响,可以提高模型对农田蒸散发的模拟精度。     

基于SEBAL模型的西北农牧交错带生长季蒸散发估算及变化特征分析

蒸散发是土壤-植被-大气系统中水循环和能量交换的主要组成部分,准确估算区域蒸散发对农业用水调度与水资源的管理至关重要。利用MODIS数据产品结合地面气象站的观测资料,基于能量平衡原理建立的SEBAL(Surface Energy Balance Algorithms for Land)模型对西北农牧交错带2015年生长季(4—10月)的地表蒸散发量进行反演研究,并用Penman-Monteith(P-M)公式结合作物系数对模型的估算结果进行对比,结果表明:SEBAL模型估算结果与P-M公式之间的平均绝对误差为0.79mm/d,均方根误差为0.94mm/d,R²=0.76,整体反演值偏高,但基本能满足本地区的研究需求。生长季区域日均蒸散发的变化范围为0.12—10.66mm/d,日蒸散量均值为4.31mm/d,呈东北、西南部较高,西部偏低的空间分布特征。将蒸散发估算值与地表特征参数统计分析发现蒸散发与NDVI和地表净辐射之间呈正相关,与地表温度和地表反照率之间呈负相关;不同土地利用/覆被类型的日蒸散发量由大到小依次为:耕地、林地、未利用地与草地。     

土地利用/覆被变化扎龙湿地蒸散发量及生态需水量的遥感估算

地表蒸散发量是影响湿地水热平衡的主要因素,也是水分损失的主要途径,对湿地生态需水量的合理确定和水资源的有效管理具有重要意义。借助遥感和GIS技术,利用2002、2010、2016年34景Landsat影像,基于时序NDVI数据对湿地下垫面物候特征的定量表征,准确获取了扎龙湿地保护区3个时期土地利用/覆被的动态变化信息。选用物理基础较好且应用广泛的SEBAL模型,估算了湿地的瞬时蒸散发量,并结合站点气象数据,实现了湿地蒸散发量在时间尺度上的扩展,分别得到日、月、年尺度的湿地蒸散发量,深入探究了扎龙湿地蒸散发的时空分布特征;最后从湿地湖泡需水量、植物需水量及生物栖息地需水量3个方面,定量估算出扎龙湿地3个时期的现状生态需水量。研究发现：扎龙湿地的土地覆被类型主要以芦苇沼泽、草地和耕地为主,其中芦苇沼泽分布占绝对优势,且2002-2016年持续增加了205.82 km²;草地、耕地呈持续减少态势,分别减少了119.35 km²和95.96km²,表明2002-2016年扎龙湿地生态系统呈恢复态势;湿地保护区蒸散发量年内均大致呈单峰型分布,符合夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季的规律,在年际上呈现明显的递增趋势,年蒸散发量由2002年的518.87mm增加到2016年的625.98mm,增加了20.64%。为满足湿地内的生态消耗,总体上2002-2016年湿地的生态需水量也相应的增加,保护区适宜生态需水量的变动范围为5.40亿-7.08亿m³,可以维持湿地湖泊、植被、动植物栖息地的健康态势。维持核心区健康状态的最小生态需水量变化范围为2.71亿-3.32亿m³。随着遥感数据时空分辨率的提高,基于蒸散发量反演的湿地生态需水量估算将更加实用和准确,为湿地保护区制定科学合理的补水方案提供有效的技术支撑。     

青海省牧草产量的遥感估算及其时空分布规律

以青海省为例,基于植被指数(NDVI)和地面实测资料建立了不同草地类型的牧草产量遥感估算模型,并利用地面实测资料对模型精度进行了检验。结果表明,所有模型拟合结果良好(R2≥0.67),精度较高,能够对牧草产量进行动态监测;基于建立的牧草产量遥感估算模型,反演了青海省2004年5~8月基于像元尺度的月牧草产量分布图,并对牧草产量的空间分布特征、时间演变规律进行了详细分析。研究表明,青海省牧草产量空间分布主要与草地类型密切相关,同时也与其地貌、土壤和气候特征有关,而牧草产量的年内季节变化则主要与牧草生长及气候变化规律有关。     

西南近50年实际蒸散发反演及其时空演变

利用CRU 4.0及GLDAS Noah 2.1数据集,采用随机森林算法对1966年至2016年中国西南陆面月尺度实际蒸散发(ETa)进行逐像元反演,结合袋外误差均方值(MSEOOB)、解释方差百分数(PVE)和均方根误差(RMSE)评价模型以及与其他典型数据集对比的方法对模型和反演结果进行精度评价,在对中国西南ETa的空间格局及时空演变特征进行分析的基础上,利用因子置换重要性评价模型(PIM)对特征因子进行重要性评价。结果表明:(1) MSEOOB均值为4.14,标准偏差仅为3.73,PVE均值为99.36%,标准偏差仅为0.33,模型基于2000年至2016年月尺度拟合结果的RMSE均值仅为1.04 mm/月,标准偏差为0.52,反演结果与GLDAS 2.1、2.0及MOD16数据的R2分别为0.99、0.89、0.95,总体而言模型及拟合结果可信度和精度较高;(2)西南地区ETa整体上表现出随着纬度的降低而增加的特征,从西北高原地区向东南沿海区域逐步增加,不同季节上西南的ETa空间分布差异较为明显,从春季到夏季先呈现出由东南向西北逐步增加的态势,夏季到冬季则呈现出从西北向东南减弱的特征,在每年的7、8月份左右各区域的ETa达到最大值,在1、2月份左右为最低值,并呈现起伏的周期特征;(3)以横断山脉为分界,横断山脉以南的丰水区的ETa主要受云覆盖百分数、月均气温日较差与月均日最高温共同驱动,而横断山脉以北的少水区域主要受云覆盖百分数、月霜日频率与月均水汽压共同驱动,而无论是在丰水区还是少水区,云覆盖百分数都是所有因素中最主要的驱动因子。     

荒漠草原牧草净生产力的遥感估算及其可行性研究

应用2005年5~10月份EOS/MODIS资料,采用光能利用率估算方法,对中国西北荒漠绿洲区甘肃省安西县荒漠草原区的月净第一生产力、年净第一生产力进行估算,并结合地面观测,分析了不同牧草类型NPP的时间变化和空间分布特征。结果表明,安西县荒漠草原区2005年牧草生长期内NPP的变化基本是6、7月份最大,其它月份较小,5~6月份是牧草叶面积变化比较大的时期,也是NPP变化比较显著的时期;荒漠牧草对光的利用能力和对CO2同化能力有很大差异,白刺、红砂、黑果枸杞是荒漠草场净生产力相对比较大的牧草类型;荒漠牧草区年净第一生产力的空间分布有很大的差异,禁牧区牧草的年NPP相对非禁牧区的NPP较大,这一结论与地面观测结果相一致,NPP估算值平均误差为12.6%。     

荒漠草原牧草生物量的遥感估算及空间分布

应用2005年5-10月份EOS/MODIS资料,采用光能利用率算法,估算了中国西北荒漠绿洲区域NPP,并结合地上生物量观测资料,建立了基于NPP的地上生物量估算模型,同时分析了生物量和NPP时空分布特征。结果表明,2005年牧草生长期内NPP的变化基本是6、7月份最大,其它月份较小,5-6月份是牧草叶面积变化比较大的时期,也是NPP变化比较显著的时期;生物量模型估算得到的44个样本的生物量误差基本都小于20%,说明模型能够反映牧草的实际生长状况;不同荒漠牧草对光的利用能力和对CO2同化能力有很大差异,骆驼刺、红砂、黑果枸杞是荒漠牧草生物量较大的牧草类型;牧草类型、牧草盖度以及平均高度是造成不同牧草产量相差较大的重要原因。     

黄河三角洲湿地蒸散量与典型植被的生态需水量

蒸散量（ET）是黄河三角洲湿地水资源的主要消耗项,包括植被蒸腾、水面蒸发以及裸土蒸发等。植被生态需水是为了保证植被生态系统能够健康维持并确保其生态服务功能得到正常发挥而必须消耗的一部分水量。准确地估算湿地蒸散量、研究植被生态需水量对于保护湿地生态环境是十分必要的。应用MODIS的地表反射率、地表温度数据与常规气象数据以及土地利用/覆盖图,利用蒸散量的遥感估算模型SEBS模型估算了晴天条件下的黄河三角洲湿地日蒸散量,采用HANTS算法插补了非晴天条件下的日蒸散量,从而得到2001～2005年的该湿地年蒸散量的时间序列,并对蒸散量进行验证和分析。结合该地区典型植被生态需水量与植被蒸散耗水量,估算了2001～2005年的生态补水量。结果表明：与实测值相比,遥感估算月蒸散量的均方差RMSD为16.4mm,平均绝对百分比误差MAPD是11.9%,两者基本一致。黄河三角洲湿地的蒸散量在空间分布上以水体及周围地区、滨海滩涂、黄河故道以及黄河两岸沼泽湿地等的蒸散量较高,居民地蒸散量较低。蒸散量的年际变化不大,季节变化呈单峰型,以5、6、7月份蒸散量最大,月蒸散量在110～120mm之间。2001～2005年期间,每年至少有40%面积的芦苇沼泽和60%面积的芦苇草甸水分供应不足,植被的正常生长受到影响,尤其2002年较为严重,2004年以后情况有所改善。2002年芦苇的生态补水量最大,在9.9&#215;10^7～3.19&#215;108m^3之间,而2004年的生态补水量最小,在3.0&#215;10^7～2.39&#215;108m^3之间。     

Spatio-temporal characteristics of evapotranspiration and water use efficiency in grasslands of Xinjiang

Aims Xinjiang is located in the hinterland of the Eurasian arid areas, with grasslands widely distributed. Grasslands in Xinjiang provide significant economic and ecological benefits. However, research on evapotranspiration (ET) and water use efficiency (WUE) of the grasslands is still relatively weak. This study aimed to explore the spatio-temporal characteristics on ET and WUE in the grasslands of Xinjiang in the context of climate change.Methods The Biome-BGC model was used to determine the spatio-temporal characteristics of ET and WUE of the grasslands over the period 1979-2012 across different seasons, areas and grassland types in Xinjiang.Important findings The average annual ET in the grasslands of Xinjiang was estimated at 245.7 mm, with interannual variations generally consistent with that of precipitation. Overall, the value of ET was lower than that of precipitation. The higher values of ET mainly distributed in the Tianshan Mountains, Altai Mountains, Altun Mountains and the low mountain areas on the northern slope of Kunlun Mountains. The lower values of ET mainly distributed in the highland areas of Kunlun Mountains and the desert plains. Over the period 1979-2012, average annual ET was 183.2 mm in the grasslands of southern Xinjiang, 357.9 mm in the grasslands of the Tianshan Mountains, and 221.3 mm in grasslands of northern Xinjiang. In winter, ET in grasslands of northern Xinjiang was slightly higher than that of Tianshan Mountains. Average annual ET ranked among grassland types as: mid-mountain meadow > swamp meadow > typical grassland > desert grassland > alpine meadow > saline meadow. The highest ET value occurred in summer, and the lowest ET value occurred in winter, with ET in spring being slightly higher than that in autumn. The higher WUE values mainly distributed in the areas of Tianshan Mountains and Altai Mountains. The lower WUE values mainly distributed in the highland areas of Kunlun Mountains and part of the desert plains. The average annual WUE in the grasslands of Xinjiang was 0.56 g·kg^-1, with the seasonal values of 0.43 g·kg^-1 in spring, 0.60 g·kg^-1 in summer, and 0.48 g·kg^-1 in autumn, respectively. Over the period 1979-2012, the values of WUE displayed significant regional differences: the average values were 0.73 g·kg^-1 in northern Xinjiang, 0.26 g·kg^-1 in southern Xinjiang, and 0.69 g·kg^-1 in Tianshan Mountains. There were also significant differences in WUE among grassland types. The values of WUE ranked in the order of mid-mountain meadow > typical grassland > swamp meadow > saline meadow > alpine meadow > desert grassland.     

基于遥感的官厅水库水质监测研究

遥感监测具有监测面积广、速度快、成本低等优势,常用于大面积水质监测。以北京官厅水库为研究对象,通过野外和实验室测量数据建立水质参数遥感反演的生物光学模型,对夏季官厅水库的非色素颗粒物浓度、叶绿素a浓度和有色可溶性有机物(CDOM)浓度进行了反演。该模型研究的目的就是通过建立反演模型,利用卫星数据进行水质参数反演,从而得到大面积水体的水质分布图。采用CHRIS/Proba高光谱数据反演官厅水库的水体组分浓度,对库区水质反演要素的空间分布规律进行了分析。结果表明,所采用的遥感反演模型基本适用于官厅水库水质监测,反演出的叶绿素a、总悬浮物和CDOM的空间分布与实际测量值的空间分布基本吻合。     

Diurnal patterns of canopy photosynthesis,evapotranspiration and water use efficiency in chickpea (Cicer arietinum L.) under field conditions

Diurnal changes in net photosynthetic rate (PN), evapotranspiration rate (ET) and water use efficiency (WUE=PN/ET) of field grown chickpea (Cicer arietinum) L. cv. H-355 were studied from the vegetative phase through maturirty at Haryana Agricultural University Farm, Hissar, India. The maximum photosynthetic rate (PN max) increased from the initial vegetative phase to pod formation and declined at a rapid rate from pod filling to maturity. The response of PN to photosynthetic photon flux density (PPFD) (400–700 nm) was temperature-dependent during the day, i.e. on cool days the PN rates were lower for certain quanta of PPFD during the first half than during the second half of day, and vice versa on warm days. ET was affected both by crop cover and evaporative demand up to flowering, but thereafter it was independent of crop cover and followed the course of evaporative demand. ET was related to air temperature during the day while PN was related to PPFD. There was a lag of two to three hours between PN_max (around noon) and ET_max (around 2 p.m.). WUE increased from the vegetative stage through flowering but decreased thereafter to maturity.Abbreviations DAS days after planting - ET evapotranspiration - LAI leaf area index - PAR photosynthetically active radiation (in figures) is equivalent to PPFD (see below) - PN net photosynthetic rate - PPFD photosynthetic photon flux density - WUE water use efficiency (= PN/ET)     

意杨苗木耗水特征与水分利用效率

研究杨树耗水量的变化特征、水分利用效率及其影响因子对杨树生理生态研究、造林树种的选择和林业生态工程建设具有重要的指导价值。以意杨(Populus euramevicana cv.‘I-214’)为研究对象进行盆栽试验,设定了4个处理组,分别为T1处理组(种植意杨,密封处理),T2处理组(种植意杨,非密封处理),T3处理组(不种植意杨,非密封处理),C处理组(不种植意杨,密封处理),定量分析了意杨耗水规律、水分利用效率及土壤蒸发量与植株生理特性、气象环境因子之间的关系。结果表明:(1)4个处理组耗水量变化曲线均呈"单峰型",且在7月份达到最大值,2月份降到最低值。(2)栽植意杨的土壤水分蒸发量占总耗水量的15.9%,全年波动状态稳定,本底流失量占30.4%。(3)在地表覆盖物下的意杨蒸腾耗水量占总耗水量的53.7%,年变化曲线为单峰型;栽培意杨的土壤水分总流失量是不栽培意杨土壤总流失量2.77倍;在裸地上种植意杨的土壤水分总蒸发量仅比没有意杨的裸地土壤多流失7.9%水分。(4)在有地表覆盖物下和裸地上的意杨叶面平均蒸腾强度分别为30.8 g cm~(-2)a~(-1),9.5 g cm~(-2)a~(-1);平均每克生物量耗水量为39.61 g。综上所述,意杨具有很强的蒸腾耗水能力,种植意杨可能会造成造林地区土壤水分大量流失,使该地区深层土壤干燥化,不利于土壤储水调节作用的发挥。     

基于遥感数据的植被碳水利用效率时空变化和归因分析

植被碳水利用效率是表征生态系统碳水循环的重要指标。采用MODIS数据,利用Google Earth Engine平台计算植被碳利用效率(Carbon Use Efficiency, CUE)与水利用效率(Water Use Efficiency, WUE)。采用趋势分析、变异系数、R/S分析及偏相关分析等方法,对2000—2020年黄河流域植被CUE与WUE的时空动态进行分析,并探究水热条件对碳水利用效率的影响。结果表明：(1)2000—2020年黄河流域植被碳水利用效率年均值分别为0.61和0.68 gC m^-2 mm^-1;研究时限内,植被CUE呈波动下降趋势,而WUE呈波动上升趋势。(2)空间上,植被CUE呈西高东低分布,WUE相反。不同土地覆被类型的CUE表现为草地>农田>灌丛>森林;WUE表现为：农田>森林>草地>灌丛。(3)总体上,黄河流域植被CUE与温度呈负相关,与降水呈正相关;黄河流域北部植被WUE与温度和降水均呈正相关关系,黄河流域西南部植被WUE与降水负相关;(4)不同土地利用类型中,草地...     

黑河流域植被水分利用效率时空分异及其对降水和气温的响应

植被水分利用效率(WUE)是衡量植被生态系统碳水耦合关系的重要指标,研究其时空分异特征对区域水资源合理利用及配置有重要意义。基于改进的光能利用率模型CASA,模拟估算了黑河流域2000—2013年植被净初级生产力(NPP),结合ETWatch模型估算的黑河流域2000—2013年蒸散数据ET,进一步估算了黑河流域植被水分利用效率WUE。分析了黑河流域NPP、ET和WUE空间格局和时间变化特征,探讨了WUE变化对降水和气温的相关性。结果表明:1)黑河流域空间上植被NPP在2000—2013年多年平均值为81.05 gC m^-2 a^-1,ET平均值为133.38 mm,植被WUE平均值为0.448 gC mm^-1 m^-2。植被NPP、ET与WUE的空间格局基本上类似,均呈现出自上游至下游逐渐减少的分布格局。2)黑河流域2000—2013年间植被平均NPP与平均WUE均呈现显著上升趋势(P<0.05),而ET平均值变化不显著。WUE年际变化斜率与其平均值在空间分布上存在一定的对应关系,空间上植被WU...     

Remote sensing as a tool for assessing water quality in Loosdrecht lakes

The underwater light field in 7 lakes in the Loosdrecht lake area was measured in situ. Subsurface upwelling irradiance and irradiance reflectance, together with estimations of scattering and laboratory measurements of absorption by aquatic humus and particulate matter, enabled an analysis of the spectral signature of these waters. Aircraft imaging spectrometer measurements of upwelling radiance at 1 km altitude were used to simulate the PMI Chlorophyll #1, the CAESAR Inland Water Mode spectral bandsets and the Thematic Mapper bands 1 to 4. This made it possible to compare the effects of spectral band width and selection on the estimation of water quality parameters. Correlations increased to r > 0.94, at a significance level of 1% for the simulated C-IWM data with the 6 water quality parameters. Images of the PMI Chlorophyll #1 and of the TM were analysed and found to be in accordance with the statistical modelling results.A significant increase in correlation of remote sensing data with water quality parameters can be achieved through the selective use of 10 to 20 nm wide bands in the spectral range of 500 to 720 nm in these eutrophic waters. Sum of chlorophyll a and phaeopigments, seston dry weight, Secchi disc transparency, and coefficients for vertical attenuation of light, absorption and scattering can be estimated accurately. TM image data for water quality assessment is of limited use due to the relatively low spectral and radiometric resolution. However, the revisit capability and relatively low price per area are positive aspects of these satellite images.Abbreviations CAESAR = CCD Airborne Experimental Scanner for Applications in Remote sensing - C-IWM = CAESAR Inland Water Mode - CCD = charge coupled device - EOS-A = Earth Observation System Platform A - PAR = photosynthetically active radiation from 400–700 nm. - PMI = Programmable Multispectral Imager - RSLL = Remote Sensing Loosdrecht Lakes Project - SPOT = Systeme Pour l'Observation de la Terre - SPOT-HRV = Sensor on board of the SPOT satellite - TM = Thematic Mapper instrument aboard the Landsat 5 satellite