基于红外高光谱探测器的大气CO2反演通道选择

红外高光谱探测器(HIRAS)搭载于2017年11月15日发射的FY-3D卫星上,其探测范围覆盖15μm及4.3μm波段的CO_2强吸收带,可用于反演CO_2大气柱浓度,且可以与其他温室气体传感器数据比较印证,有助于组成全球CO_2的监测星座.选择对CO_2变化敏感而受其他参数干扰最小的波段,是卫星走向实用阶段前最重要的研究任务之一.本研究首先取HIRAS光谱分辨率较高的15μm波段作为研究对象,利用逐线积分辐射传输模式,模拟了5种标准大气模式下卫星接收的大气出射辐射,分析了CO_2与H_2O、O_3、地表温度和地表发射率等其他影响参数的敏感性;然后基于最优敏感性廓线选择的方法,以信噪比、CO_2的响应和雅克比廓线为依据,选出了不同地区、不同季节背景下5组通道,并讨论了不同大气层结下通道特征的差异;最后假设在不同的仪器噪声下进行选择试验,指出了仪器噪声越低,越有助于选出CO_2敏感高度在平流层的通道.通道选择的结果及特性亦可为未来同类仪器的设计提供参考.     

基于复值特征子空间的高光谱图像去噪

针对传统的高光谱图像去噪方法忽视高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的问题,提出了一种基于复值特征子空间的高光谱图像去噪方法.该方法首先基于光谱数据的相似性对复域信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)分析,选择最能代表信号子空间的最优低维特征子空间,然后基于非局部复域块匹配3D(Complex-Domain Block-Matching 3D,CDBM3D)滤波器对特征图像进行滤波.实验结果表明,本文算法对噪声具有较强的鲁棒性,可以有效恢复低信噪比的高光谱数据.与其他方法相比,本文方法在所有波长的RRMSE值最小的情况下准确性最佳.     

基于穷举法的鄱阳湖叶绿素a浓度高光谱反演模型与应用研究——以GF-5卫星AHSI数据为例

光学特性复杂的浑浊水体叶绿素a浓度反演一直是水环境遥感研究的难点，高光谱以其波宽窄、谱段多、获取地物信息近似连续等优势，有望成为解决该难题的有效手段.该文以鄱阳湖为研究水域，利用2009年10月、2011年7月及2016年10月获取的实测高光谱及叶绿素a浓度数据，基于穷举法建立了针对高分五号(Gaofen-5， GF-5)卫星可见短波红外高光谱相机(Advanced HyperSpectral Imager， AHSI)的叶绿素a浓度三波段反演模型(决定系数R2＝0.82；均方根误差RMSE＝1.468 μg·L－1).通过与2018年10月7日Sentinel-2A卫星多光谱成像仪(MultiSpectral Instrument， MSI)的叶绿素a浓度反演结果对比分析，两者的空间分布具有较高的一致性，超过80%的研究水域相对偏差小于8%，在一定程度上证明了GF-5卫星高光谱数据在浑浊水体叶绿素a浓度反演中的潜力.     

基于IDL的HSI图像条带噪声去除方案研究

HJ-1-A卫星超光谱数据的绿、红和红外各波段(21-115波段)数据质量较高,具有良好的应用潜力.但蓝光波段(前20个波段)有明显的条带噪声,对超光谱数据信息提取的精度产生了严重影响,需去除噪声才能使用.针对HJ-1-A星HSI图像条带噪声的特殊性,提出了两种条带去除方案,并给出用IDL语言实现的方法.结果表明,该方法能够在保持原始HSI图像特征的前提下有效地去除条带噪声.     

基于大叶三七红外光谱系统聚类分析的产地鉴别

运用红外光谱技术结合主成分分析和系统聚类分析快速鉴别大叶三七的产地.利用红外光谱测定了13个不同产地的大叶三七的红外光谱原始数据,对比标准正态变换、一阶导数校正、多元散射校正等常规预处理方法与小波变换处理的降噪效果,得知小波变换处理能大大降低原始红外光谱中的噪音和一些不需要的信息.利用小波变换后的红外光谱的标准化数据实现主成分分析和系统聚类分析来鉴别大叶三七的产地,主成分分析和系统聚类分析结果一致,可将13个不同产地大叶三七分为云贵高原、秦岭以南、秦岭以北等3类,即云南昭通(3号)、山西绵山(6号)、云南文山(11号)聚为一大类;陕西太白山(1号)、青海互助(2号)、云南迪庆(4号)、云南大理(5号)、甘肃麦积山(8号)、湖北神农架(9号)、甘肃六盘山(13号)聚为一大类;安徽黄山(7号)、陕西汉中(10号)、四川马边县(12号)样品聚为一大类.实验结果表明：红外光谱技术结合主成分分析和系统聚类分析可以快速、科学地进行大叶三七的产地鉴别,此法可以为中药材产地鉴别提供参考.     

环境减灾卫星高光谱数据大气校正模型及验证

根据四流近似辐射传输理论, 建立了适合环境与减灾卫星高光谱传感器(HSI)的大气校正解析模型, 给出了模型中 6 个大气参数的数值计算方法。经与 MODTRAN 模型比较, 解析模型误差小于0. 5% , 表明具有较高的数值模拟精度。利用与 HSI 数据同步过境 MODIS 数据生成的大气温湿度廓线产品和气溶胶产品, 求解出了6 个大气校正参数, 并将其用于定标后 HSI 数据的大气校正, 获得了地物真实高光谱反射率。经与地面同步观测光谱数据比较, 波长大于700 nm波段范围内校正结果与地面观测值一致性较好; 其他波段受仪器 自身存在较大噪声影响, 校正后反射率高于地表观测值。     

高分卫星监测下的文山州植被生长环境与时空演变研究

云南省文山州早年石漠化严重,生态环境脆弱敏感,经过多年治理已呈现良好的发展态势,但缺乏采用多源遥感手段对其进行长时序广面域的动态监测的研究.为探索国产卫星在植被监测方面的应用潜力,研究结合高分一号（GF-1）、高分五号（GF-5）、高分六号（GF-6）数据优势,对2013—2020年文山州植被分布情况与生长环境进行反演.首先利用旱季的GF-5数据进行高光谱植被监测,将可见短波红外高级高光谱成像仪（Advanced Hyperspectral Imager,AHSI）、全谱段光谱成像仪（Visual and Infrared Multispectral Sensor,VIMS）数据叠加进行遥感生态指数分析（Remote Sensing Ecological Index,RSEI）;然后利用GF-1、GF-6进行植被覆盖度反演时序性监测.结果表明,位于砚山、广南、丘北三县交界处的实验区RSEI平均值为0.70,生态环境质量处于良状态（0.60～0.80）.砚山西部和丘北南部农作物胁迫指数高、易燃性高,文山市北部、丘北西南部以及砚山中部的林木健康等级低. 2013—2020年,文山州平均覆盖...     

应用高光谱植被指数反演冬小麦叶绿素的光谱指标敏感性研究

高光谱植被指数反演叶绿素含量的精度除与模型有关外,光谱指标中心波长、波段宽度、信噪比等的差异也会带来一定的影响。本研究基于实测光谱数据,结合波段模拟、噪音分析等方法,研究不同的光谱指标对植被指数反演叶绿素含量的影响,分析用于反演的光谱指标的敏感性,结果表明：(1)最佳中心波长的位置与适用于高低覆盖的植被指数类型有关,反演精度在一定范围内并不随着波段宽度的增加而提高;(2)不同植被指数抗噪声能力有一定的差异,其中DVI、NDVI和SAVI等抗噪能力比较强,MCARI和TCARI抗噪能力比较弱;(3)联合反演模型反演结果为R2=0.7415,RMSE=0.4026,优于MTCI的反演结果,通过模拟HJ1A-HSI,Hyperion等数据,研究出联合反演模型在不同高光谱传感器下有一定的适用性。     

Hyperion高光谱数据条带噪声消除方法研究

高光谱图像条带噪声的消除是高光谱图像处理的关键预处理技术.概述Hyperion成像光谱仪的工作原理,分析了Hyperion数据条带噪声产生的机理并总结条带噪声的特性.提出高光谱条带噪声消除的4种方法.研究表明,Hyperion数据条带噪声消除比较有效的方法是矩匹配法.对于高光谱图像条带噪声消除深层次的研究是要实现高光谱图像条带噪声的自动检测以及处理的智能化.     

基于高分五号卫星数据的红树林群落光谱特征分析

为解决高分五号(GF-5)高光谱数据空间分辨率较低的问题，本研究采用葛拉姆-施密特(Gram-Schmidt, GS)正交变换融合算法对GF-5高光谱数据与高分二号(GF-2)数据进行空谱融合，利用1 m分辨率的GF-5高光谱数据结合实地样本数据提取不同红树林群落与互花米草群落的平均反射率，通过包络线去除与一阶微分计算的方法分析不同红树林群落与互花米草群落的复合光谱特征，从光谱特征探讨红树林群落的可分性。结果表明，在原始光谱曲线680-900、980-1 320、1 530-1 750 nm区间4种群落的光谱差异最大；经过包络线去除与一阶微分计算后的4种群落的光谱反射率分别在1 170-1 400 nm与1 330-1 470 nm波长范围处表现出明显差异。综上可知，不同红树林群落与互花米草的光谱反射率在近红外波段范围内的差异性最大，近红外波段可作为识别不同红树林群落与互花米草的优势波段。     

高分一号与Landsat8影像融合方法比较研究

采用国产高分辨率卫星高分一号(GF-1号)与美国陆地卫星系列Langdsat8作为图像源数据,根据高分一号的高分辨率特性和Landsat8的多光谱特性,应用IHS融合、PCA融合、Brovey融合、GS融合、DWT融合和A trous小波融合6种融合方法进行图像融合试验。并对融合实验后的图像进行精度评价,通过标准差、平均梯度、信息熵、相关系数和扭曲程度5个定量评价指标进行分析。研究结果表明,针对高分一号与Landsat8影像融合,6种融合方法均能有效提高卫星图像分辨率。综合考虑空间信息保持、光谱信息保真与目视效果,A trous小波融合方法效果最好。     

基于HJ-1A高光谱数据的有效波段批量提取方法研究

遥感图像数据的质量好坏会直接影响到高光谱数据应用时的有效性.我国环境一号卫星2级高光谱数据中的条带噪声极大地影响了图像的质量.为解决快速批量剔除干扰严重波段的问题,提出了一种基于向量夹角的有效波段批量提取方法,并与传统方法进行了性能对比分析,包括方法的准确性、鲁棒性、对图像计算区域的要求、运算速度等.在原理和实验的基础上分析了这些方法的优劣势以及适用范围.实验结果表明向量夹角法有效性最佳.     

快速傅里叶变换在喇曼光谱信号噪声平滑中的应用

 通过快速傅里叶变换(FFT)处理水的普通喇曼散射光谱信号,实现对其干扰噪声的抑制,获得信噪比较高的喇曼光谱.结果表明,通过快速傅里叶变换,获得弱信号源的目标信号和噪声信号的频谱,针对实验获得的弱信号喇曼光谱进行低通滤波和门限滤波,可以分别将具有高频和较低振幅的噪声信号去除,从而实现噪声平滑并获得高信噪比的喇曼光谱.     

一种基于低秩表示的高光谱图像恢复方法

高光谱图像(HSI)在获取过程中不可避免地受到各种噪声的干扰,如高斯白噪声、冲击噪声、坏死的线条等.为了确保后续应用能够顺利进行,高光谱图像的恢复是一项重要的预处理过程.文中提出一种新的高光谱图像恢复方法,主要有以下两点贡献:其一,将低秩表示模型引入到高光谱图像恢复中;其二,利用高光谱图像的相似图像块进行联合低秩表示.模拟和实际高光谱图像数据的实验结果表明,所提出的方法能有效地去除各种噪声干扰,同时较好地恢复图像细节,因此可作为一种实现高光谱图像恢复的有效手段.     

北斗三号卫星新信号数据质量分析

目前,北斗三号卫星导航系统(BDS-3)新增了互操作信号B1C和B2a,为保障BDS-3的定位精度,有必要对新信号的观测数据进行全面分析。文章选取2020年4月1日至10日共10 d 19个iGMAS跟踪站的观测数据,从数据完整率、信噪比、多路径效应、电离层延迟变化率等4个方面进行评价,并与GPS L1/L5和Galileo E1/E5a对比,对9颗BDS-3中圆地球轨道(Medium Earth Orbit, MEO)卫星的观测数据进行评估。结果表明:B2a在数据完整率、信噪比、多路径效应方面略优于B1C,但差距不大,B1C在抑制电离层延迟变化率方面优于B2a; BDS-3的B1C/B2a与GPS、Galileo的兼容频率基本处于同一水平,在信噪比、电离层延迟变化率等方面甚至优于L1/L5、E1/E5a。     

“京师一号”极地小卫星宽幅影像辐射校正方法研究

“京师一号”小卫星是中国自主研制的首颗民用极地光学卫星，搭载有中高分辨率的多光谱宽幅相机，兼顾重访周期和空间分辨率，具有高覆盖、中高分辨率的优势，对极地变化监测研究具有重大意义；但其0级数据的条带噪声掩盖图像的地物特征，无法反映地物的真实辐射特性，严重影响了数据应用.为此，本文提出了一种基于统计学原理，针对宽幅影像去除条带的方法.实验结果表明，相较于原始数据，该方法较能稳健地去除数据中的条带噪声，还原地表真实辐射信息，提升了“京师一号”宽幅相机多光谱数据的应用价值.     

基于误差估计的非线性红外光谱波长选择法

为了解决定量关系不符合 Beer定律的红外光谱波长选择问题 ,提出了基于校正模型定量误差估计的波长选择方法。该方法从光谱点噪声对校正模型的误差影响角度出发 ,对每个光谱点的定量性能进行评估 ;利用这个评估结果对利用波长子集建立的模型误差进行了理论估计。这种方法在对光谱点的误差估计过程中考虑了光谱数据的非线性特点 ,因而能够处理非线性光谱数据的波长选择问题。仿真实验表明 :该方法的波长选择是成功的 ,并且其效果优于基于线性运算的遗传算法     

分块噪声自适应高光谱图像去噪算法研究

高光谱图像在获取过程中容易产生噪音,从而影响了地物空间信息的识别。噪声去除是高光谱图像处理十分必要的步骤。结合低秩矩阵分解理论,在传统奇异值阈值方法的基础上提出基于分块的噪声自适应遥感去噪方法。实验结果证明,该方法运算速度快,并能够有效去除缺失值造成的死线噪声以及高斯噪声,在平均峰值信噪比(MPSNR)和平均结构相似性(MSSIM)上优于Godec算法。     

基于高光谱的大叶女贞叶片水分定量测定

较传统水分化学检测法相比,高光谱是一种新兴的简单、快速、无损、原位的绿色检测方法.大叶女贞是一种具有经济、医药、欣赏价值的树种,研究价值较高,然而有关高光谱对其的研究鲜有报道,将其作为研究对象,利用可见近红外高光谱采集40个叶片样本的高光谱数据,利用ENVI 4.7从中提取出反射光谱数据,在MATLAB7.0平台对光谱数据进行直接正交信号校正(DOSC)预处理后,采用共生矩阵法(SPXY)选取30个样本作为建模集,其余作为预测集,构建支持向量回归(SVR)模型,然后在此全波段建模基础上采用自适应权重采样法(CARS)、连续投影变换(SPA)等波段筛选法进行特征波段建模分析,结果表明DOSC-SPA-SVR模型效果最优,预测平方相关系数R2p=0.974 3,预测均方根误差(RMSEP)为4.4×10-5,较全波段模型相比,精度相当甚至有所提升,模型简单、稳定,能够用于对女贞叶片水分进行快速无损的定量分析,为其他作物营养诊断和精准灌溉提供一定的参考价值,减少水资源的浪费.     

天山一号冰川对周边气候变化的响应

在全球气候变暖的大背景下,冰川对气候变化极为敏感。文章以天山一号冰川为研究区,使用的冰川面积变化数据有1962年、1973年、1980年和1986年由中国科学院地理研究所冰川冻土研究室测量绘制的冰川面积数据;1991—2019年的影像数据是通过谷歌历年影像、GF1、ZY3、GF2和GF6获取的面积数据。通过目视解译提取1962—2019年一号冰川面积现状,分析近60年天山一号冰川时空变化特征,结合近60年周边6个水文观测站和气象站点的气温、降水量数据,通过对一号冰川面积变化与气候气象数据的相关关系,分析了天山一号冰川对气候变化的响应。得出以下结论:(1)天山一号冰川面积变化:1962—2019年天山一号冰川面积在不断减少,1993年分为东西两支不同规模的冰川;发现2019年冰川面积已经减少为1.55 km~2,80年代至90年代面积减少量最大,退缩率最快;由遥感影像图发现冰川东西支之间的距离越来越远;也通过柱状图对比发现东支面积退缩量比西支更加明显。(2)研究区气候变化:1957-2019年62年间,周边地区年均总温度和年均总降水量均呈现持续上升趋势;年均降水量的上升程度相比年平均气温趋势不明显;但两者都有很高的线性拟合度。根据计算,发现气象站的平均温度趋势率为0.27℃·10a-1,这意味着在过去60年中,它增加了1.9℃。这个温度趋势率明显高于全国平均值0.22℃·10a~(-1)。(3)冰川与气候变化关系:根据冰川面积变化图和年均气温变化图发现,随着冰川面积的退缩,周边地区年均温度和年均降水量总体呈现上升趋势;因此得知冰川退缩的最关键因素是周边地区气温的升高和降水量的增加;该地区冰川面积的变化和气候变化可能有10年左右的停滞期。