环境卫星HJ-1A超光谱成像仪在轨辐射定标及真实性检验

利用2008年10月敦煌辐射校正场同步实验数据,实现了超光谱成像仪在轨辐射定标,并以内蒙贡戈尔草原和澳大利亚Lake Frome实验场两次野外实验数据为依据,对超光谱成像仪的定标系数进行真实性检验.最后,提出了"定标误差置信区间"的概念,定量化计算出定标系数误差的置信区间.结果表明,2008年敦煌定标结果具有较高的可信度,所有通道的定标误差置信区间为2%~12%,较好地满足超光谱成像仪定量化应用的需求.     

CBERS-02卫星IRMSS传感器热红外通道综合辐射定标

以CBERS-02/IRMSS热红外通道发射前实验室定标为基础,开展了星上黑体定标和与MODIS传感器相应通道的交叉辐射定标,并选择青海湖水面辐射校正场作为在轨绝对辐射定标场地,于2004年8月17日卫星过境青海湖时进行了在轨场地绝对辐射定标实验.星上黑体定标必须清楚的了解IRMSS相机的内部结构和光路,获取和处理星上下传的常温和高温黑体定标数据.星上黑体逐探元定标结果,对后续图像处理中的相对辐射校正和逐探元的绝对辐射定标都具有重要应用价值.与MODES相应通道的交叉定标选取了2004年8月-12月间的6次双星同步观测青海湖和太湖的昼夜数据,通过两传感器的光谱匹配、星地光谱苞配处理和MODTRAN辐射传输计算等几部分工作.综合场地和交叉定标获取的数据,进行多点线性回归,获取定标系数,这种方法可以有效控制由于交叉和场地定标两种独立方法所产生的误差,从而获得稳事实上的定标结果.此次定标的最终结果是通过多种独立定标方法的相互补充和印证,利用多点线性回归法获取了该传感器的定标数据斜率8.53,单位DN/W·m-2·sr-1·um-1;截距44.92,单位DN.     

环境一号B星红外多光谱相机综合辐射定标

环境一号B星红外多光谱相机(简称HJ-1B星IRS)在轨运行过程中受各种因素的影响,其探测性能不断发生衰减,绝对辐射定标可有效地改善遥感器辐射特性的测量精度,从而提高遥感数据辐射质量.文中针对HJ-1B星IRS星上定标系统特点,利用2010年8月地面同步试验数据对IRS热红外通道进行综合辐射定标,修正了原始定标系数,并进行定标系数的真实性检验.结果表明借助地面试验数据进行的综合辐射定标弥补了星上定标系统的不足,获得的定标系数准确可靠,可满足遥感数据定量化应用的需要.     

CBERS-01/02卫星CCD图像相对辐射校正研究

中巴资原卫星(简称CBERS卫星)01/02卫星搭载的CCD相机作为主要的有效载荷,采用推扫式成像方式,具有较高的空间分辨率和光谱分辨率.由于在实验室示能采集CBERS-01卫星CCD相机整星对接数据, CCD内定标系统又对地成像状态存在一定的差别,CBERS-01卫星发射升空之后,CCD图像相对辐射校正中遇到一系列的问题.采用本景图像统计方法和直方图匹配法两种方法进行地面处理,实验证明直方图匹配法可以选择不同时相的CCD图像进行直方图统计生成对照查找表,既可较大程度减轻相机响应的不稳定带来的影响,又从根本上克服CCD相机非线性特性,因而明显优于本景图像统计方法.鉴于CBERS-01卫星存在的问题,在CBERS-02卫星发射之前,针对CCD相机作了大量的定标实验,并使用半积分球在整星状态下进行对接实验,采集了相对稳定的实验数据,形成一套基础的实验室相对辐射定标系数.CBERS-02卫星在轨飞行时,利用实验室定标系数校正CCD图像,发现图像的相对辐射校正效果仍然不够理想,集中表现在CCD图像3片线隈存在的响应差异,初步研究认为是CCD相机底电平不稳造成的,提出采用纺计方法以中间线隈为基准,通过寻找相邻近似的地物,探测线阵响应之间的差别,进而对基它两线阵的偏移值进行补偿,在不损害图像纹理的情况下,云除3片阵的响应差异,实验证明该方法具有较好的适性.     

利用MODIS对CBERS-02卫星CCD相机进行辐射交叉定标

CCD相机数据的应用是CBERS-02为国民服务的重要部分,而提供长期稳定的绝对辐射定标系数是其应用的关键.试验场定标法是一种有效的方法,但该方法需要地面同步测量数据,提供的定标系数数量不可能很多,且该方法不能对历史数据进行定标.交叉定标是解决该问题的有效方法之一.但目前该方法对同步测量数据的依赖性较大.模拟分析各种因素对光谱匹配因子的影响.结果表明地物的光谱匹配因子受大气条件、传感器观测几何条件及地物类型的影响.但是在环境一样时,不同时期或测区获取的同类型地物的光谱匹配因子相对稳定,可代替同步测量数据来模拟光谱匹配因子.基于该方法,利用MODIS数据对CCD数据进行交叉定标,研究发现CCD各波段都存在偏移量,传统的单点定标法不适用于CCD的辐射定标.文中以多点交叉定标法计算获取各波段偏移量,并获得了时间序列图像的定标系数,发现CCD传感器响应随时间衰减.     

高光谱卫星海洋遥感资料辐射精度评价模型研究

对于海洋水色遥感卫星来说,辐射定标精度作为一项重要的核心指标,恰恰是目前我国自主海洋水色卫星存在的不足之处,需要对遥感器进行系统的在轨辐射测量精度评价.文中基于大气辐射传输理论开发了一套高光谱卫星海洋遥感资料辐射精度评价模型(HRSREM),可以比较精确地计算出卫星平台接收到的遥感反射率,来衡量可见光遥感数据的测量精度.通过Gordon查找表方法对HRSREM模型的大气Rayleigh散射和气溶胶散射分量的精度验证,表明模型对两种大气散射计算误差小于2%;利用海上现场ASD高光谱仪测量的天空光反射率对模型的前向散射计算结果验证,其光谱平均相对误差约5.4%;利用宽视场海洋水色扫描仪(SeaWiFS)数据对模型的大气顶遥感反射率计算精度进行验证,其相对误差小于3.5%,说明HRSREM模型对卫星遥感资料的光谱辐射测量评价具有很高的精度.利用HRSREM模型对高光谱遥感卫星Hyperion在澳大利亚附近海域测量数据进行精度估算,可见近红外波段的光谱平均相对误差约为7.3%;对中分辨率成像光谱仪(CMODIS)数据精度评价结果表明,CMODIS存在较大的测量误差,特别是近红外波段的定标系数明显偏大,需要重定标来提高定量化处理和应用水平.     

航天成像光谱仪CHRIS辐射与光谱性能评价

CHRIS是欧空局于2001年10月成功发射的PROBA卫星上搭载的探索性高光谱遥感器,它共有5种可选择的作业模式,在可见光到近红外(0.4～1.05μm)范围,最多可以获取62个波段.文中采用基于图像自身的大气校正方法(模型法ACORN和经验法),在图像上选取最具代表性的植被和土壤光谱,对CHRIS这一新型的航天成像光谱仪进行了光谱与辐射性能评价.计算显示,ACORN校正得到的玉米反射率在498～750nm波长区间能够较好地表征植被的反射率光谱特征(如红边特征),尤其是在对气溶胶敏感的蓝光部分比经验方法更有优势,但是在750nm之后就有很大偏差,表明CHRIS在750nm之后的波段存在光谱定标误差;土壤光谱反射率在800nm之后有递减的误差趋势,表明CHRIS在部分波长区间还不能满足模型法大气校正的要求;ACORN反演得到的水汽含量分布图上存在的竖条纹,则表明CHRIS的辐射定标性能的不足.CHRIS仪器作为欧空局第一个真正意义上的航天高光谱遥感器在光谱和辐射性能上仍有待改善.     

基于水体目标的CBERS-02卫星CCD相机与MODIS的交叉辐射定标

为研究利用中巴地球资源卫星02星(CBERS-02)CCD相机进行水体定量化遥感, 利用高精度的MODIS数据对CCD相机进行了交叉辐射校正. 在均匀清洁水体海域上, 分别选择了两个遥感器同一天过境的具有相同观测区域的两天数据, 利用一种清洁水体大气辐射计算方法和MODIS获得的水体与气溶胶参数, 对CBERS-2 CCD相机的4个通道进行了基于大气层外总辐亮度的交叉辐射校正工作. 由于CCD探测器之间的响应差异较大, 因此在进行辐射校正之前, 还对CCD图像进行了消条带工作. 选择CCD阵列的同一组像元在上述两个区域进行消条带, 以避免残余条带、CCD阵列焦平面照度不匀等的影响. 结果表明, 两天的结果具有很好的一致性.本方法误差在5%左右.     

基于红外辐射特征的空间目标属性预测

利用空间目标红外辐射测量数据,提出了系统的计算分析方法,对空间目标的温度、发射率等属性进行预测,进而判断空间目标的类型和运行状态.通过建立空间目标红外辐射光谱计算模型,模拟了探测器接收到的红外辐射光谱信号,采用独立成分分析方法提取了空间目标不同材料的光谱发射率特征,判断了空间目标的部件个数和材料类型,采用最小二乘拟合方法反演了空间目标各部件的投影面积与表面温度.模拟结果表明:该方法对空间目标参数的反演误差较小,能够实现对空间目标属性的预测.研究成果对于空间目标类型和状态的判断,具有十分重要的意义.     

利用AIRS高光谱数据开展HJ-1B热红外通道的多点交叉定标及验证

我国热红外传感器在轨辐射定标主要通过基于大面积均匀目标的实测数据开展的单点法场地定标以及与高精度中分辨率载荷的多点法交叉定标来实现.单点法场地定标耗时、费力,且无法计算定标系数的截距,与中分辨率载荷的多点法交叉定标受到入瞳辐亮度匹配算法的制约,两者都影响着我国在轨定标系数精度的提高.利用AIRS高光谱数据的光谱特征,针对国产HJ-1B卫星热红外通道进行多点交叉定标方法研究,通过选择临近成像时间、选择均匀区域消除时空差异,同时通过MODTRAN辐射传输模型开展逐像元计算,对不同像元间的观测几何因素进行归一化处理.通过基于单一均匀区域、不同时相的时间序列多点法和基于同一时相、不同均匀区域的均匀目标多点法交叉定标获得HJ-1B热红外通道定标系数,并以基于HJ-1B热红外通道查找表法获取的星上定标系数为基准,对多点法交叉定标所得定标系数进行验证.经过分析,通过剔除时间序列多点法中的异常点和调整均匀目标多点法中的匹配因子,所得定标系数模拟得到的等效离水亮温值与基于星上定标系数反演得到的离水亮温值偏差分别达到1.81和0.92 K.由结果可知,基于AIRS的HJ-1B热红外通道的均匀目标多点法交叉定标结果更精确可信.     

HJ-1A/B卫星CCD影像大气订正

大气订正是遥感信息定量化研究中必不可少的一步,目前已有一些成熟的方法,但由于HJ-1A/B卫星CCD相机波段设置特点,常规的大气订正方法基本不适合于HJ-1A/BCCD影像.本文在大量分析HJ-1A/BCCD影像中不同地物的多种指数基础上,提出了改进暗目标法实现HJ-1A/BCCD影像的大气订正,该方法采用比值植被指数(RVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和归一化水体指数(NDWI)的综合分析法确定暗像元自动提取,使之适用于环境减灾卫星CCD影像数据.为了客观地验证该方法的精度,本文选取地表平坦均一的敦煌校正场作为实验区,通过多次测量卫星过境时的地表反射率进行分析验证.     

基于角度不变的线阵推扫式CCD相机几何畸变在轨检校方法

对航天遥感相机进行在轨检校,是提高卫星产品质量,扩大产品应用效果的重要技术内容.文中研究了一种基于角度不变的线阵推扫式CCD相机几何畸变在轨检校方法.该方法利用相机外方元素对于相机视向量夹角角度影响比较小的原理,根据地面控制点和一级产品图像,求解相机视向量夹角,从中提取相机光学部件的畸变模型参数,从而实现相机内外方元素解耦.相机畸变模型采用一维3阶多项式,对焦距和主点等引起的低阶误差能够很好地吸收.该方法用在HJ-1A/B卫星的宽幅盖CCD相机几何畸变校正上,检校误差残留在2—6个像元,和参考数据精度相似,表明取得了很好的校正效果.     

作物-环境信息的快速获取技术与传感仪器

作物-环境信息的快速获取是精准农业实施最为基本和关键的因素.作物信息主要包括作物生长过程中营养信息、生长发育不同阶段的生理信息和生态信息、呼吸作用、光合作用、根系发育等信息、病虫害信息等.环境信息主要包括土壤信息等.作物-环境信息具有数据海量、多维,空间分布差异大,时变性强等特点.传统的作物-环境信息获取方法耗时费力,无法满足精准农业信息快速获取的需要.为此需要大力研究适用于作物-环境信息快速获取的技术和传感仪器.目前主要采用的信息快速获取方法包括机器视觉、光谱分析以及多光谱与高光谱成像技术等.文中对目前主要开展的作物-环境信息快速获取技术和传感仪器进行了综述,并提出了进一步开展作物-环境信息快速获取技术和传感仪器的研究方向.     

基于自适应尺度的遥感影像渐进配准

图像配准是遥感图像处理中的基本问题.本文针对多源多时相遥感影像的特点,提出了一种基于自适应尺度的渐进配准方法,在从粗到细的迭代配准过程中,可以通过上一次配准结果的几何定位误差来确定本次匹配的尺度,并按该尺度提取特征角点和特征邻域进行匹配,与常规金字塔渐进配准方法相比,减少了匹配次数,提高了配准效率.另外,特征提取和匹配过程中提出一种基于Harris-Laplace算法和相位相关算法的遥感影像配准算法,利用Harris-Laplace角点代替原始图像,能够综合区域和特征的优点,对亚像元偏移、旋转、尺度变化具有不变性,同时对对比度和灰度的变化不敏感,具有很强的抗噪性.在特征检测和匹配的过程中采用限定搜索区域、抽稀角点等多种优化策略来提高算法的性能.实验证明,算法具有很好的精度,对几何攻击具有很好的鲁棒性,该算法已经应用于CBERS-02B星3级数据的批量自动化生产,具有很好的应用效果.     

基于遥感信息和作物生长模型同化的水稻估产方法研究

本研究的目的是通过数据同化方法,将国产环境卫星HJ-1A/B数据提取的水稻叶面积指数LAI信息和作物生长模型相结合,以提高水稻估产的精度.具体方法为:首先通过分析水稻叶面积指数LAI和水稻归一化植被指数NDVI的时域变化关系建立模型反演水稻LAI,并应用研究区历史数据和作物生长模型WOFOST建立初始水稻生长模型估算水稻产量.在构建代价函数的基础上,采用SCE(shuffledcomplex evolution)数据同化方法对初始水稻生长模型参数进行优化,使水稻生长模型估算的水稻LAI和遥感数据反演的LAI差值最小.最后将采用同化方法的水稻生长模型估算的研究区水稻产量和不加同化方法的原始水稻生长模型估算的水稻产量进行比较,结果显示水稻估产精度有明显提高.研究结果表明采用遥感数据提取的农作物实时生长信息可以修正作物生长模型关键参数以提高区域范围的农作物估产精度,同时也显示国产环境卫星数据在农作物生长监测上具有广阔的应用潜力.     

基于压缩感知理论的杂草种子分类识别

在农业领域,实现自动、准确、稳健的种子分类识别算法是具有重要经济意义的.由于杂草种子的类别很多,大小、形状、纹理等特征变化多样,即使一个类别的种子,不同的特征也会在数量上有所差异.另外,由于种子常常会因潮湿、病菌等因素,产生霉块或病斑即是连续遮挡或噪声的问题,而之前的算法不适合解决此问题.文中通过求解一个复合的欠定线性方程组优化问题来解决杂草种子的连续遮挡问题.文中利用压缩感知理论在机器学习领域的运用,用主成分分析、下抽样、随机取样等方法对种子图像降维,然后就把杂草种子分类问题归结为一个求解待测样本对于整体训练样本的稀疏表示问题.问题的求解通过e~1范式最小化完成.实验结果表明,利用稀疏表示算法进行分类,可以达到很好的识别效果,对于87类的杂草种子,最好的识别率是90.80%.     

基于HJ-1B卫星的作物秸秆提取及其焚烧火点判定模式

作物秸秆焚烧产生的气体和颗粒物严重污染大气环境,威胁人类健康,给交通带安全带来隐患,利用遥感技术优势监管秸秆焚烧火点具有重要的现实意义.文中基于HJ-1B卫星CCD多光谱遥感数据和IRS热红外遥感数据,以中国江苏中东部为研究区,开展作物秸秆提取及其焚烧火点判定的一体化研究.根据秸秆的光谱特征研究建立了秸秆乘积指数(SMI),结合其纹理信息可从HJ-1BCCD遥感图像上快速有效的提取出秸秆分布,继之结合修正后的火点探测算法可对HJ-1BIRS遥感数据进行火点提取.在秸秆分布和火点探测结果矢量化的基础上,通过GIS技术进行火点叠置分析,可有效地判定作物秸秆火点分布,同时结合实地调研及与MODIS火点产品比对分析验证评价了本研究方法的可行性和有效性.     

面向精细农业的高维数据本征维数估计方法研究进展

农业信息化是精细农业的重要研究领域,也是农业现代化的重要标志.针对精细农业研究和实施中存在的高维数据处理难题,在分析农业信息快速实时处理需求的基础上,阐述了海量高维数据处理的基本方法,重点对高维数据的本征维数估计理论研究、关键技术和模型参数对本征维数估计结果的影响等进行论述,并分析数据本征维数估计理论尚需解决的科学问题,提出我国在该研究领域的重点发展方向和前沿问题.     

温室春石斛兰花期与外观品质温度调控模型

低温春化处理是保证春石斛兰开花和外观品质的关键技术.针对我国温室春石斛兰生产中普遍存在的因春化阶段温度控制不当,导致不能及时开花和外观品质下降或成为盲花的问题,文中通过不同定植期和不同温度春化处理实验,定量分析了温度对春石斛兰春化进程和产品外观品质的影响,并进一步建立了温室春石斛兰花期与外观品质温度调控模型.用独立的实验资料对模型进行检验,结果表明,模型对不同温度条件下春石斛兰完成春化阶段所需天数、到达采收所需天数和外观品质的预测效果较好.模型对各个生育时期(从春化开始到花芽生长.花芽生长到现蕾,现蕾到始花,始花到采收期)预测值与实测值之间的决定系数R。为0.97,回归统计标准误RMSE分别为1 d(从春化开始到花芽生长)、1.58 d(花芽生长到现蕾)、4 d(现蕾到始花)、6.52 d(始花到采收期).采收时单株花蕾节数与单株花蕾数预测值与实测值之间的R~2分别为0.81和0.84,RMSE分别为0.62/plant和0.65/plant.对不同白天和夜间温度控制目标下,春石斛兰完成春化阶段所需的天数、到达采收所需天数和外观品质的模拟分析结果表明,当夜间温度为9～14℃,白天温度为18～28℃时,春石斛兰产品可以最快上市且外观品质最优.文中建立的模型可以为温室春石斛兰花期与外观品质的温度精准调控提供理论依据和决策支持.