基于多源降水融合驱动的WRF-Hydro模型在中小河流洪水预报中的适用性

从提高驱动数据(降水)的质量和时空分辨率出发,评估了基于混合地理加权回归截尾函数(MGWR-BI)多源降水融合算法的有效性,以及融合降水对WRF-Hydro模型计算结果的影响。将融合降水数据用于WRF-Hydro模型中进行子午河流域的洪水预报,并与站点实测降水数据进行比较,结果表明,融合降水的精度高于原始CMORPH卫星降尺度降水,融合降水数据驱动WRF-Hydro模型比CMORPH卫星降尺度降水数据能更好地预报与模拟洪水事件,WRF-Hydro模型具有中小河流洪水预报的潜在优势。     

高分辨率气象格点融合产品在河南省的适用性分析

以河南省国家气象站和区域站观测数据为标准，对2020年12月—2021年11月河南高分辨率气象要素逐时距地面2 m温度、24 h累积降水二源及多源格点融合产品，进行误差、均方根误差、相关系数的时间分布和空间分布等检验，同时也对二源和多源融合降水产品在极端暴雨中的适用性进行了评估.结果显示：(1)2 m温度格点融合产品比站点观测温度整体偏暖，平均误差-0.015～0.005℃，整体偏差较小，数据比较准确.(2)二源和多源融合降水产品逐日平均误差-2.5～0.5 mm，大部分时次0.5 mm左右，降水量级较小时误差较小，但特大暴雨量级（250 mm以上）降水时，两种格点融合降水产品对降水有一定的低估，偏差可达50 mm以上.相对而言，多源格点融合降水的准确性优于二源格点融合降水.     

基于地形因子的TRMM 3B43降水数据在黄河源区的融合校正研究

遥感降水产品具有受地形影响较小,且覆盖面积广泛的优势,对研究大尺度水量平衡具有重要价值.但遥感降水反演受传感器精度、反演算法等影响,数据精度具有区域性、系统性、季节性的偏差,研究遥感降水数据的区域特征及融合校正方法对遥感降水数据的应用具有重要意义.本文结合地形因子和气象站实测降水数据对黄河源区TRMM 3B43遥感降水数据进行融合校正,并对校正后的遥感降水数据的精度进行评价.研究表明,(1)纬度、高程、坡度、坡向等21个因子与TRMM 3B43月降水显著相关;(2)采用逐步回归、BP神经网络、GWR地理加权回归3种校正方法,校正了TRMM 3B43月降水数据,并采用6个指标对校正后的月降水数据进行评价;(3)3种方法校正后的降水数据比原始TRMM 3B43数据精度有所提高. 3种校正方法在暖季(4～10月)校正效果优于冷季(11月到次年3月). GWR地理加权回归校正效果最好,校正后的TRMM 3B43月降水在暖季各月R~2接近0. 8,且对偏差的调整效果更为显著,校正后的降水显著的降低了相对偏差,相对偏差接近0,各月的绝对误差也降低了1～5mm.     

基于地理加权回归模型和不同植被特征参数的TRMM 3B43降尺度研究——以云南省为例

为了将空间分辨率约为27 km×27 km的热带降水测量计划卫星(TRMM) 3B43数据降尺度为1 km×1 km,并对比不同植被参数下TRMM 3B43降尺度效果,以云南省为研究区, TRMM 3B43卫星降水数据、MOD13 A3归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数（EVI)数据、MOD17A2H GPP数据、气象站点月降水数据等为数据源,基于地理加权回归模型,开展不同植被特征参数的TRMM3B43降水数据降尺度研究,采用线性相关系数、偏离率和均方根误差验证云南省整体、不同气候区及单气象站点TRMM数据的降尺度精度.结果表明,不同植被特征参数中,以植被总初级生产力、NDVI数据为基础的降尺度结果为佳,利用EVI进行降尺度的结果较差;各时间尺度下,以月尺度的降水数据降尺度结果最佳,其中降雨量较多的月份相关性更高,其次为季节尺度,其中以秋季降尺度最佳,年尺度下的降尺度综合精度评价结果较差;不同气候带下,边缘热带区域内TRMM降尺度效果最佳,其次为南亚热带和中亚热带,高原气候区TRMM降尺度结果稍差;单气象站点中,江城、丽江等站点处的TRMM降尺度效果最佳,贡山站点降尺度效果最差...     

多源降水量数据融合分析及评价

利用2018年5月贵州省黔西南州自动气象观测站的降水量资料、兴义站雷达资料和CMORPH卫星降水反演产品资料,采用最优插值法对3种降水量数据开展融合试验.试验设计4种降水量数据融合方案,分别对融合的降水量数据进行区域精度检验.结果表明,经概率密度匹配法订正后的卫星-地面融合降水量与订正之前相比,相关系数由66.19%提升至79.68%,偏差由-0.544mm/h降至-0.247 mm/h,均方根误差由2.944 mm/h降至1.353 mm/h.当融合降水模型仅输入2种降水量数据源时,具有较高精度的一方对融合降水量的精度影响更大.卫星-雷达-地面数据融合降水量的相关系数为81.32%,偏差和均方根误差分别为-0.219、 1.037 mm/h,精度高于其他降水量数据融合方案,说明融入更多有效降水量数据源能明显提高面降水量的精度.     

多源遥感影像数据融合的理论与技术

目的 探讨多源遥感影像数据融合技术,包括融合概念、融合原理、融合算法、融合效果评价。方法 对于不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合分析,提出像素级、特征级、决策级遥感影像融合的方法及用信息论的理论建立融合影像评价系统。结果 信息融合可分为3个层次：像素级、特征级和决策级融合;像素级融合信息损失最小,决策级融合信息损失最大;像素级融合精度最高,决策级融合精度最低。结论 对同一地区的多源遥感影像数据进行融合,可以产生比单一信息源更准确、更完全、更可靠的估计和判断,可以提高影像的空间分辨率和清晰度,有效提高遥感影像数据的利用率等。     

面向智能船舶的自校正加权融合估计算法

针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素,导致一个或数个传感器产生间歇性随机故障,进而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计了一种自适应加权融合估值算法,并引入了衰减记忆因子降低旧测量数据对融合估计的影响权重.为增强融合估值器对于量测故障信号的容错性,添加了故障检测与校正模块对量测信号进行检测与校正.为了验证算法的容错性能和融合估计的精度,对带有间歇性随机故障的三传感器系统进行了仿真实验,并与改进前的自适应加权融合结果进行了对比.结果表明:对于带间歇性随机故障的多传感器系统而言,设计的自校正加权融合估计算法不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度.     

北京一号高分辨率影像数据融合效果评价

以不同空间数据分辨率融合算法对北京一号卫星数据进行了效果分析,该数据的影像融合及统计分析结果表明,北京一号卫星数据在多光谱与全色波段融合后不仅很好地保留了全色波段的纹理信息,同时影像的多光谱信息有较大增强,使得影像信息量较融合前大幅提高,其在资源环境遥感监测领域的应用前景也明显改观.     

高分辨率卫星遥感数据的融合比较研究

QuickBird卫星提供了高空间分辨率的遥感数据．将其分辨率为0．61～0．72m的全色波段与分辨率为2.44～2．88m的多光谱数据融合,可以充分利用二者的信息,在遥感应用领域开拓更加广阔的前景．以集美大学校区为试验区,应用遥感图像处理软件,从光谱质量和空间信息角度对不同的融合方法进行比较试验,筛选出适合于QuickBird数据的融合方法．     

多传感器数据的处理及融合

针对多传感器数据的多样性, 提出一种改进的数据融合算法. 首先, 利用小波技术消除已收集数据的高斯白噪声并对数据进行压缩; 其次, 对处理后的数据进行分层, 并对系数进行Kalman滤波, 同时利用Mallat快速重建算法重构数据; 最后, 利用最大、 最小贴近度计算传感器数据的信噪比, 并通过信噪比进行数据融合. 基于实际采集的多传感器数据对比实验结果表明, 该数据融合算法在稳定性上优于简单加权数据融合、 小波数据融合和Kalman滤波融合等算法.     

森林资源规划设计调查中SPOT5遥感数据处理方法探讨

目前,多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源规划设计调查中。卫星遥感数据处理是遥感调查的基础,直接影响到调查成果质量。介绍了SPOT5遥感数据的特点,并根据森林资源调查的需要,从遥感数据的正射校正、数据融合和数据增强处理等方面进行了探讨,并分析了校正精度和融合方法。     

临近空间卫星探测温度数据的精度评估

为综合分析评估中国区域内临近空间卫星遥感探测的温度数据精度,利用2006年4月至2009年12月的COSMIC掩星探测数据与TIMED/SABER卫星探测数据进行对比分析,计算2种卫星数据之间的平均温度偏差和温度标准差,并统计分析随季节和纬度分布的温度偏差特征。对比统计结果表明,中国区域内2种卫星遥感探测数据的温度随高度变化的特征总体一致;其平均温度偏差均在2K以上,在15km附近偏差较大,在37~57km内平均温度偏差以约0.22K/km的速度随高度递增;同时,平均温度偏差在夏季最小,冬季最大,在35~60km内季节的变化对温度偏差影响较大,且温度偏差随纬度的变化在不同高度范围内呈现不同的分布特征。此次评估综合分析了COSMIC与TIMED/SABER在中国区域内的温度数据精度,能够为临近空间卫星探测数据在国内的应用提供一定的参考依据。     

多源卫星热点产品的融合与交互检验

卫星遥感是快速获取地面火灾信息的有效手段,不同频次不同空间分辨率的各类卫星热异常产品记录了大量火情信息,然而在大范围空间尺度上很难对其进行地面火灾监测有效性的验证,影响着多源卫星火情监测融合产品的实际应用。本文研究以贵州地区为例,运用较高空间分辨率的中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)和可见光红外成像仪(visible infrared imaging radiometer suite, VIIRS)监测热点对两个先进的静止气象卫星葵花成像仪(advanced himawari imager, AHI)监测热点产品进行检验和评估,分别量化两个AHI热点算法的侦测性能。结果表明：在8 h时间窗内,两个AHI热点算法相对于MODIS和VIIRS热点的误分率在39.2%～71.7%,漏分率在52.7%～68.5%,而相对于地面调查火灾的误分率为25.5%和33.3%。随着格点内极轨卫星热点像元数的增加,两个AHI算法侦测到的概率迅速增大,当5 km×5 km格点上出现4个MODIS和10个VIIRS以上...     

1951-2012年中国大陆0.025°×0.025°高分辨率月气温和降水量格点数据集的建立及其初步应用

鉴于中国缺少高空间分辨率且时间跨度较长的格点气候数据集,基于国家气象局气象信息中心发布的中国753个台站地面气候月值数据集,使用国际常用的ANUSPLIN软件进行空间插值,建立了1951-2012年中国月值气温和降水量的空间超高分辨率(0.025°×0.025°,约2.8 km×2.8 km)格点数据集(简称LZU0025).该数据集与较高分辨率(0.5°×0.5°)的University of Delaware(UDEL),Climate Prediction Center(CPC)全球格点数据集在刻画中国温度和降水时空变化上具有一致性.所建立的格点数据集还可以更好地刻画中国复杂地形下的气温和降水量的时空特征,具有超高空间分辨率和较长时间序列的优点.依据本文建立的高分辨率格点数据集,发现1951-1980年间中国大陆气温最低且以波动为主,20世纪80年代开始气温快速升高,近10年来气温最高但增温趋缓.全国年平均降水量变化无明显趋势,但受西风环流控制的我国西北干旱区降水有增加趋势,而受东亚季风环流控制的华北地区降水有明显减少趋势.     

气象观测站点稀疏地区的降水插值方法探讨--以锡林郭勒盟为例

提出了一种基于地统计学分析,在无站点分布且无周边站点影响的区域增加模拟站点的方法,对气象观测站点稀疏的地区进行降水插值.其既不完全依赖于其他自然因子与降水数据的相关性,又对原观测站点降水数据的空间变异性信息进行了补充,可作为观测站点稀疏区域插值算法改进的一个新方向.以锡林郭勒盟为例进行分析的结果表明,本方法得到的整体及局部的误差估计均小于传统插值方法,并且在空间信息上表现出更为丰富的空间变异信息.     

基于人工神经网络开发中国地区统计降尺度气候预估数据

针对中国地区的气候预估问题,开发一套高时空分辨率(空间分辨率:0.25°;时间分辨率:逐日)的统计降尺度气候变化数据集.降尺度气候预估结果表明:1)在传统降尺度方法的基础上引入人工神经网络算法,开发高时空分辨率的降尺度气候数据,技术上简便可行;2)将这种新方法应用到模式的历史模拟数据上,温度和降水的气候态偏差显著减小,...     

SPOT-5遥感影像自身融合方法的比较研究

近年来,遥感影像数据融合已成为学术界研究的新热点.作为在各个领域应用日益广泛的法国SPOT-5遥感卫星影像,其全色波段空间分辨率高,多光谱波段光谱信息丰富,为了既保留丰富的光谱信息又能提高空间分辨率,本文在对IHS变换、主成分变换、Brovey变换融合3种传统像素级融合方法分析、归纳与算法实现研究的基础上,对SPOT-5全色波段与多光谱波段进行了图像融合实验,并从光谱特征与空间纹理特征两个方面对融合效果进行定性与定量评价.分析结果表明,Brovey变换融合法光谱退化最小,同时也最大程度地保持了高几何分辨率全色波段的空间信息.     

多传感器数据融合的数学方法研究

为了有效融合多个传感器的测量数据,得到准确的融合结果,综合对比了基于关系矩阵应用综合支持度的数据融合方法、基于Bayes理论的数据融合方法和基于分批估计理论的分组融合方法.提出了分批数的大小和与其他测量数据偏差比较大的数据的分配方式决定了分组融合方法融合结果的准确性,详细分析了不同分批数对融合结果的具体影响,提出了有效的数据分配方法.实例计算结果表明,合适的分批数以及对偏差比较大数据的合理分配可以有效地提高融合结果的准确性,对提高测量系统的测量准确性有很好的促进意义.     

新型THEOS卫星数据融合质量评价

THEOS是一种新的高分辨率卫星数据,探讨THEOS数据的融合方法对于促进它的应用具有重要的实践意义,依据THEOS数据的特点,应用几种常见的融合方法,进行融合试验,从主观和客观两方面分别进行了定性和定量评价,实验发现IHS变换法在保持多光谱信息,提高清晰度方面优于其它几种融合方法.     

遥感影像数据融合方法的比较和分析——以开封地区SPOT影像数据为例

遥感数据融合技术一直是近几年国际遥感界研究的热点.目前有关融合效果的评价还没有一致的评价准则和标准.因此,如何评价融合结果的客观性和可信度,成为人们长期探索的问题.本文分别对5种基本融合方法进行定性和定量对比分析,从地物光谱的统计特性、相关特性等方面,来分析融合图像的空间分辨率及其与原多光谱影像的光谱一致性,比较得出在光谱特征上扭曲较小和空间分辨率较高的融合方法,为融合算法的应用和完善提供基础.