融合MODIS与ASTER数据生成高空间分辨率时间序列LAI方法研究

为了得到高时间分辨率和高空间分辨率的LAI产品,提出一种方法,可以融合MODIS LAI产品的高时间分辨率和ASTER数据的高空间分辨率优势,该方法利用MODIS全年的LAI产品和少数景ASTER高分辨率数据,最终得到ASTER尺度上全年时间序列的LAI.其中主要利用高分辨率图像的分类图像,和MODIS配准得到MODIS各像元内的各地类百分比,利用混合像元分解方法得到高分辨率尺度上各个地类的LAI时间变化曲线.再利用高空间分辨率影像反演得到的LAI值来调整这条曲线,从而得到高空间分辨率时间序列的LAI.     

AMSR-E微波数据反演裸地地表温度算法研究

利用AMSR-E被动微波数据,以撒哈拉沙漠地区为研究对象,基于搭载在同一颗卫星上的AMSR-E传感器和MODIS传感器同步观测成像的特点,将MODIS数据反演得到的裸地地表温度产品进行尺度上推.作为AMSR-E像元尺度的地表真实温度.在分析AMSR-E不同通道微波探测值所包含的不同信息特点的基础上,选出反演裸地地表温度较为有效的探测通道,利用多元线性回归的方法,建立经尺度上推后对应AMSR-E尺度的MODIS地表温度与AMSR-E各通道亮温之间的对应关系同,从而实现利用AMSR-E被动微波数据反演裸地地表温度的算法.经验证,反演计算的裸地地表温度误差在±3 K之间.该方法不仅对时间和空间的变化有一定的适应性.而且具有一定的物理意义,演结果可以较好地反映裸地地表温度的变化情况.     

基于方向反射率的大尺度叶面积指数反演算法及其验证

提出了一种新的叶面积指数反演方法，该算法尝试采用不同于传统遥感反演方法的思路和架构，借鉴了地面观测叶面积指数的原理和方法，首先从叶面积指数的定义出发推导出叶面积指数与方向间隙率的关系，然后通过遥感BRDF产品和大尺度方向间隙率算法获得方向间隙率信息，最终通过角度积分得到大尺度LAI(叶面积指数).敏感性分析表明，该算法可以较好反映叶面积指数的相对分布信息，并采用长白山和黑河地区的地面观测数据对反演结果进行验证，为了解决高分辨率观测数据到低分辨率遥感数据的尺度转换问题，采用了与地面观测尺度相适应的高分辨率遥感数据进行过渡.首先建立实测LAI与高分辨率反射率数据之间的经验关系，进而得到高分辨率的叶面积指数分布，再利用高分辨率叶面积指数产品通过面积加权，获得对应低分辨率像元的LAI值.验证结果表明，算法具有较高的精度.     

基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型适用性分析

针对基于植被指数(Ⅵ)的森林叶面积指数(LAI)统计模型反演方法通用性较差的问题,研究基于光谱响应函数的不同传感器相似波段的光谱归一化方法,构建基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型,并分析光谱归一化前后LAI估算模型对不同传感器的适用性.以福州市ALOS AVNIR -2、Landsat5 TM和MODIS作为多传...     

遥感地表参数反演中的一种不确定性知识处理方法

在基于贝叶斯网络的遥感参数反演模型中引入虚拟节点,提出不确定性知识表示与知识更新方法,推导了遥感反演中的参数后验信息更新公式.用北京顺义遥感实验的多尺度数据对冬小麦的叶面积指数和叶绿素面质量进行反演计算,验证了多知识源反演过程中不确定性知识对参数后验分布概率的调整模式.     

基于Landsat 8数据反演地表发射率的几种不同算法对比分析

为了分析研究不同地表发射率反演算法的精度和适用性,文中选取西安市的遥感影像Landsat 8为基础数据,运用ENVI,ArcGIS等软件,首先对Landsat 8数据进行预处理,提取西安市的NDVI影像;然后,建立决策树模型得到西安市地表分类影像,并基于像元二分模型反演得到植被覆盖度,基于NDVI得到4种不同算法的地表发射率;最后,以精度0. 01的MODIS LSE产品为标准数据,从像元尺度上对比分析了4种算法的精度,并依据回归决策树方法的分类结果,对比分析了不同算法在各类地表覆盖类型上的发射率反演差异。结果表明:在像元尺度上,植被指数混合模型法与NDVI~(TEM)改进算法精度较高且较为接近;从不同下垫面的反演差异来看,在植被区域4种算法之间的差异较小,而对于水体区域,4种算法之间的差异较大;从反演方法的适用性而言,植被指数混合模型法与NDVI~(TEM)改进算法较为适合本研究区。     

祁连山区DISPATCH、多元回归降尺度方法及SMAP产品的应用对比

土壤水分对山区水文过程具有重要意义,遥感土壤水分产品能够长时间序列地提供山区流域的土壤水分空间分布数据,但分辨率较粗,无法直接应用,因此需要在山区进行降尺度研究.本文采用DISPATCH(disaggregation base on physical and theoretical scale change)方法和多元回归方法对SMAP(soil moisture active passive)36 km×36 km遥感土壤水分产品进行降尺度,进而选取SMAP (9 km×9 km)的高精度遥感土壤水分产品和实测土壤水分数据,利用R(相关系数)、E_(RMS)(均方根误差)和E_(bias)(偏差)指标评估降尺度结果.评估结果表明:由于2种降尺度方法的函数关系和反演过程存在差异,DISPATCH方法降尺度结果的数据趋势拟合效果较好,而多元回归方法降尺度结果的数据精度较好;在季节尺度对比中,不同季节山区温度和土壤水分的时空变化,导致多元回归方法降尺度效果春季最好,秋季次之,而夏季最差;DISPATCH方法降尺度效果秋季最好,夏季次之,而春季最差;亮温数据和SMAP表层土壤温度数据在山区的质量,导致2种方法降尺度结果的精度均比SMAP (9 km×9 km)产品好,但趋势拟合效果较差.     

基于MODIS遥感影像的大气水汽反演研究

目前基于MODIS的水汽反演算法已基本成熟,大部分方法是用6S、MODTRAN等辐射传输模型模拟的倒大气透过率与水汽含量的关系计算大气水汽.由于模型本身的精度及模型中大量参数的不确定性,使得反演结果精度受到限制,而直接基于遥感图像本身的反演算法解决了这一问题.本文提出了基于影像数据本身的水汽总含量反演算法,对通道比值法进行了改进,得到了的水汽反演结果与MODIS大气水汽产品有较好的一致性.     

森林叶面积指数遥感研究进展

介绍了叶面积指数(LAI)的不同定义,论述了LAI遥感定量估算的经验模型和物理模型.分析了森林LAI遥感定量反演和LAI多尺度问题的国内外研究进展.针对目前的研究进展和存在问题,就森林LAI遥感定量反演的研究趋势和方向进行了展望.     

基于深度学习和复杂空间关系特征的多尺度遥感图像检索

深度学习技术逐渐成为解决图像检索和图像分类问题的主流技术,然而现有算法不能有效地处理遥感图像中的复杂空间关系以及多尺度特征问题.为有效解决遥感图像检索问题,提出了一种综合考虑空间关系与尺度特征的新方法.首先,用深度学习方法检测过的遥感图像抽象为点集;其次,构造Delaunay三角网以描述全局空间关系特征;最后,在空间特征相同的部分中使用模糊性状模型匹配局部空间特征.该模型有效地规避了因尺度不同而产生的视觉差异.在UC Merced Land-Use和RS19等公开数据集上进行实验,结果表明,该算法在多尺度遥感图像检索精度方面的表现优于其他相关方法.     

基于MODIS数据的生物保护区域土地覆被分类

中分辨率(250 m和500 m)MODIS数据比1 km分辨率的AVHRR具有更高的空间和光谱分辨率,在区域尺度上土地利用/覆盖得到了广泛的应用.该文主要探讨了如何在生物保护中利用MODIS数据获得区域土地覆被分类信息.采用决策树和最大似然法相结合的分类方法,对MODIS数据进行了生物保护区域土地覆被分类制图,并利用Landsat TM土地覆被制图作为参考数据对MODIS数据土地覆被制图进行了精度评价.结果表明,利用MODIS数据在区域尺度上可以获取令人满意的土地覆被分类.     

Improving wavelet reconstruction algorithm to achieve comprehensive application of thermal infrared remote sensing data from TM and MODIS

According to the data characteristics of Landsat thematic mapper(TM) and MODIS,a new fusion algorithm about thermal infrared data has been proposed in the article based on improving wavelet reconstruction.Under the domain of neighborhood wavelet reconstruction,data of TM and MODIS are divided into three layers using wavelet decomposition.The texture infonnation of TM data is retained by fusing high-frequency information.The neighborhood correction coefficient method(NCCM) is set up based on the search neighborhood of a certain size to fuse low-frequency information.Thermal infrared value of MODIS data is reduced to the space value of TM data by applying NCCM.The data with high spectrum,high spatial and high temporal resolution,are obtained through the algorithm in the paper.Verification results show that the texture information of TM data and high spectral information of MODIS data could be preserved well by the fusion algorithm.This article could provide technical support for high precision and fast extraction of the surface environment parameters.     

遥感数字图像处理在高山积雪覆盖地区增强成矿岩石的纹理信息

积雪是在高山雪域开展地质找矿工作的主要障碍。利用ＴＭ数据在该地区开展地质工作时,由于受可利用数据时相的限制,应用效果往往不很理想。本文从统计、研究雪和岩石光谱特征曲线入手,结合研究区积雪对不同ＴＭ波段图像中地形响应的漫反射统计分析特点,采取波段比值＋假彩色合成图像求反处理的方法,有效地突出了不同岩性的纹理信息,达到了区分岩类的目的。     

用CCD成像系统观测牛顿环

采用了一种替代传统牛顿环实验仪的新的观测系统和数据处理方法,该方法充分利用图像传感器技术和计算机的图像处理功能,能在保持原有测量精度条件下,使实验的观测效果更好,数据采集更方便。通过自编Visual C＋＋软件对数据进行处理,算出透镜焦距。在物理实验教学方面有一定的实用价值。     

正射遥感影像地图制作技术在岷江上游滑坡研究中的应用

正射遥感影像地图是对遥感数字图像进行几何校正和投影差改正 ,并与数字化的简化地形图复合的一种新图 ,或是直接用遥感图像采用特定方法生成的具有地形要素的一种新的图种。该文介绍了陆地卫星 TM正射遥感影像地图的制作 ;利用卫星正射遥感影像地图 ,分析、解译出岷江上游地区 87个滑坡和崩塌体。采纳数据融合技术 ,对该区正射遥感影像进行重建 ,突出地形细节 ,提高了滑坡和崩塌体的解译精度。 3S技术结合 ,对岷江上游地区进行了三维重现 ,建立了岷江在汶川 -茂汶段的遥感信息三维模拟图。     

一种基于激光雷达和卫星资料估算地面颗粒物浓度的方法

从2013年5月至11月中筛选激光雷达和MODIS大气光学厚度(AOD)资料,提出一种基于激光雷达反演大气气溶胶消光系数廓线,结合MODIS大气光学厚度资料,估算地面颗粒物质量浓度的方法;将该方法与AOD/大气边界层高度(ABLH)方法进行对比,最后将估算的颗粒物浓度与实测值进行比较。研究表明,该方法估算地面颗粒物浓度效果好于AOD/ABLH方法,与实测PM_(2.5)和PM_(10)浓度相关系数分别达到0.8和0.62。两种方法估算得到的地面颗粒物浓度与实测值比较,新方法估算的结果准确性更好。     

MODIS近红外资料反演大气水汽总含量

遥感反演大气水汽总含量对于研究水循环、全球气候变化、天气预报、遥感大气校正等具有重要意义。本文考虑了卫星扫描视场角的影响,实现并改进了用MODIS近红外资料反演大气水汽总含量的两通道比值反演模式,并用辐射传输模式定量讨论了误差。结果表明,反演值和探空均方根误差RMS=0.29 g/cm2,相关系数在92%。对月平均水汽分布的比较显示,反演水汽总含量与MODIS产品的分布是一致的,且更为合理。     

地表组分温度反演

在热辐射方向性规律的基础上,以喜直型连续植被为例,进行了大量的Monte Carlo模拟,建立了辐射亮度和组分温度、植被叶面积指数及土壤比辐射率之间的经验函数关系。采用遗传算法,从热红外2个波段2个角度数据中,同时反演混合像元组分温度、土壤比辐射率和叶面积指数等5个参数。通过对模拟的观测数据进行大量的遗传算法反演试验,结果表明,遗传算法反演组分温度非常稳健,在宽松的先验知识条件下,遗传算法可以解决不确定性反演问题。遗传算法反演结果和野外实测数据作了比较,证实了反演方法的正确性。为基于热红外方向性辐射模型反演地表组分温度,提供了新的实例。