MODIS和降尺度TM数据反演叶面积指数相互验证中几何处理方法的研究

提出了利用MODIS产品中的几何信息,把经过几何校正的TM数据反演叶面积指数(LAI)模拟成具有MODIS成像几何的降尺度LAI,然后与MODIS数据反演LAI进行对比验证的几何处理方法.以江西千烟洲研究区为例,采用经验公式反演TM和MODIS数据以获得两个尺度的LAI图像,分别用本文提出的新方法和传统方法进行尺度转换和对比验证.由反射率和LAI散点图得:新方法能显著提高TM降尺度图像与MODIS对应区域图像像元的对应精度.并且,新方法对大倾角观测MODIS图像与TM图像之间像元对应关系的改善更明显.因此,本文提出的几何处理方法可以建立不同尺度的遥感数据间更为准确的像元对应关系,更适用于不同尺度遥感数据反演产品的相互验证.     

附加IRI模型约束的全球电离层建模及定位精度分析

采用载波相位平滑伪距的全球电离层建模方法,确定了添加国际参考电离层（IRI）模型约束和不同数据选取策略的有效性和必要性。实验分析表明,采用P₁、P₂原始双频观测数据并添加IRI模型约束后,部分历元电离层建模的整体效果得到了显著提高,在观测数据不足的区域内定位误差在北、东、高方向上分别减小了0.260 m、0.146 m和0.103 m,验证了该方法的有效性;将C₁观测值作为低精度数据取代缺失P₁观测值后,电离层建模的整体效果进一步提升,但损失了模型精度,在观测数据不足的区域内定位误差在北、东、高方向上分别增加0.524 m、0.111 m和1.549 m,说明了利用P₁、P₂双频观测数据的必要性。     

基于波谱数据库先验信息的地表参数同化反演方法

我国典型地物波谱数据库的构建为地表参数反演提供了先验信息,而时间序列遥感观测数据则能够提供反演目标参数的动态变化信息．文中将描述植被冠层反射的遥感辐射传输模型与描述作物生长变化的过程模型结合,提出了综合利用时间序列遥感观测数据和波谱库所提供的参数先验信息对农作物生长过程中的关键结构参数叶面积指数（LAI）进行反演的方法．时间序列遥感观测数据能为目标参数LAI的反演提供更多信息,而作物生长模型的引入则能够对反演过程中LAI的变化趋势进行约束．实验结果表明,利用地物波谱库中提供的参数先验信息结合时间序列遥感观测数据,采用变分数据同化算法可以明显提高具有时间变化特征的地表目标参数反演精度．     

基于卫星遥感降水反演产品在黄河源区的水文应用研究

多卫星遥感降水产品具有高时空分辨率、覆盖范围广等特点,弥补了传统地面观测时空上的局限性,并为无或缺资料地区提供新的数据来源。为评价TRMM 3B42-V7降水产品在地形复杂的高原山区的精度及适用性,以黄河源区为例,利用地面观测降雨站点对卫星数据的精度及适用性进行评估,并结合大尺度陆面分布式水文模型VIC进行水文模拟验证。研究结果表明:3B42-V7与地面观测站点的流域平均月降水之间的相关系数达到0.99;空间尺度上,流域尺度相关性优于网格尺度;时间尺度上,月尺度相关性较日尺度好。该产品可在一定程度上代替黄河源区的地面观测,但使用时需要根据实际情况对模型的参数重新率定。     

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.     

低精度ADC下大规模机器类通信中的 低复杂度信号检测算法

免授权大规模机器类通信(massive machine-type communication, mMTC)系统上行链路面临低分辨率量化、相关衰落信道以及机器类设备(machine-type device，MTD)活跃概率未知等实际挑战。针对上述问题，引入广义期望一致性(generalized expectation consistent, GEC)算法，然而GEC算法涉及高维矩阵求逆，其复杂度高达O(N³)，其中N为MTD数量。结合Woodbury公式与诺曼级数近似，并利用发射数据帧的结构稀疏性，提出了一种基于多测量矢量的近似广义期望一致性(approximate generalized expectation consistent multiple measurement vector, AGEC-MMV)算法，在mMTC系统中(基站天线数量M)，该算法能够规避GEC中的高维矩阵求逆，使其复杂度由O(N³)降至O(N²M)。仿真结果表明，所提AGEC-MMV算法能以较低复杂度取得接近GEC算法的性能，且在鲁棒性方面优于现有先进算法。     

基于自动监测和Sentinel-2影像的钦州湾溶解氧反演模型研究

钦州湾是广西近岸海域水质较差的区域,为及时了解钦州湾海域水质状况,本文借助遥感水质监测技术范围广、快速、连续、可视化程度高的优势,以高分辨率遥感卫星Sentinel-2影像数据为数据源,结合广西近岸海域自动监测数据,通过一元与多元,线性与非线性的回归分析方法建立钦州湾溶解氧浓度反演模型。研究表明,在构建的370个波段组合中,最佳波段组合分别是1/B3、lnB3/（lnB1+lnB2）和B3/（B1+B2）,其Pearson相关系数（R）分别为0.905 2,-0.897 0和-0.889 2。钦州湾溶解氧浓度反演模型中,逐步回归模型拥有最低的平均相对误差MRE （6.47%）,最低的均方根误差RMSE （0.584 5）,同时模型验证精度R²为0.654 3,稳定性较佳。本文突破了广西近岸海域传统监测的局限性,同时为钦州湾溶解氧遥感监测提供参考。     

多尺度超完备字典的飞机目标检测算法

天空背景的复杂性与飞机目标的多样性,对基于传统目标检测算法的飞机目标检测带来了巨大的挑战。按图像的稀疏表示理论,提出了多尺度超完备字典的飞机目标检测算法。算法综合了不同尺度下超完备字典各自的优点:利用低分辨率图像块学习小尺度字典,构造小尺度分类器,在低分辨率测试图像中完成前景粗检测;利用高分辨率图像块学习大尺度字典,构造大尺度分类器,在高分辨率测试图像中完成前景精检测;最后通过飞机图像块学习飞机目标字典,构造飞机目标分类器,完成前景目标分类。实验结果表明,算法能有效完成天空背景下的飞机目标检测任务,并在耗时、检测命中率、误检率等方面均有良好表现。     

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.     

基于多尺度超完备字典的飞机目标检测算法

天空背景的复杂性与飞机目标的多样性,对基于传统目标检测算法的飞机目标检测带来了巨大的挑战。本文基于图像的稀疏表示理论,提出了基于多尺度超完备字典的飞机目标检测算法。算法综合了不同尺度下超完备字典各自的优点：利用低分辨率图像块学习小尺度字典,构造小尺度分类器,在低分辨率测试图像中完成前景粗检测;利用高分辨率图像块学习大尺度字典,构造大尺度分类器,在高分辨率测试图像中完成前景精检测;最后通过飞机图像块学习飞机目标字典,构造飞机目标分类器,完成前景目标分类。实验结果表明,算法能有效完成天空背景下的飞机目标检测任务,时间开销与小尺度字典目标检测相当,但在精度上逼近大尺度字典目标检测。