支持向量机在云检测中的应用

针对地球观测系统/中分辨率成像光谱仪影像资料中的云检测工作,提出了基于支持向量机SVMs(support vector machines)的遥感影像分类方法.分析了云检测过程中的特征提取和选择,建立了基于支持向量机的遥感影像分类模型,并针对陆地、海洋2种不同的下垫面进行了云检测试验.云检测结果中,云与陆地、水体、积雪准确地区分开来.结果表明,特征选择对云检测起到了积极的作用,同时也证明了支持向量机方法在遥感影像分类中的优势.     

卫星云图云检测的一种综合优化方法

为了提高云检测过程的自动化程度和云检测精度,利用FY2C、MTSAT等卫星资料以及其他辅助资料,综合采用优化的ISCCP法、多通道阈值法、空间纹理法等,找到了卫星云图云检测的一种综合优化方法,经过近两年的实际研究和业务化应用,判云的准确率达到90%以上,并得出以下结论:(1)优化的ISCCP法在云检测中的贡献最大,消除了由于地表差异带来的阈值选取困难;(2)红外、可见光合成底图对于中高云检测较有效,而红外与近红外的差值合成底图,无论对白天还是夜间的低云检测都有较好的效果;(3)空间纹理方法对海上积云的检测效果较好;(4)对于洋面上的中高云应用基于气候SST数据的阈值方法可得到较好效果;(5)严格的多通道阈值方法,可以起到有效的补充作用。     

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。     

对双频高度计后向散射系数标准关系的修正

为了提高双频雷达高度计降雨情况下风速反演精度,确立合理的标准关系.采用Jason-1的7年半统计资料,通过多项式拟合的方法导出了新的标准关系.统计结果表明,该标准关系精度明显高于Quartly与Yang所建立的标准关系精度.该关系式为今后的双频雷达高度计的降雨反演提供了新的理论依据.在统计回归过程中,亦发现该标准关系可...