FY-3A/MERSI与Terra/MODIS地表反射率数据的初步比较

为探究联合MERSI和MODIS多角度观测数据遥感反演地表参数的可行性,本文首先利用MERSI观测几何角度信息(太阳天顶角、卫星天顶角、太阳-卫星相对方位角)对MODIS地表反射率进行各向异性校正,之后选取2010年6-7月期间共24个晴空对比区域,对6组具有良好光谱对应关系的地表通道中的MERSI反射率,以及经过各向...     

基于MOD09GA产品的草地生物量遥感估算模型

利用忖南州2006-2008年的草地地上生物量外业实测数据和EOS Terra卫星中分辨率成像光谱仪MODIS每日地表反射率产品MOD09GA,提取了年实测点上的7个通道的光谱反射率值,计算了17种植被指数,综合研究了植被指数与生物量之间的相关性及草地地上生物量遥感反演模型,采用植被指数最大合成算法,计算了2005-2007年各旬、月及年最大植被指数及草地地上生物量密度时空变化动态特征.研究表明适宜甘南州草地地上生物量估产的植被指数EVI,其估产模型是乘幂模型(y=13583x<1.6652>,R=0.798),模型平均测产精度达76.72%.甘南州草地地上生物量密度除了2005年在7月上旬达到最大值外,其他年份均在7月下旬达到最大值.从月度变化可以看出,除了2005年温性草甸草原、2006年低平地草甸、2007年暖性草丛的月生物量密度分别在6,9,6月达到最大值外,甘南州不同类型草地基本上在7月达到最大值.2006年和2007年甘南草地地上生物量密度的年变化比较相近,但2005年的草地地上生物量密度与其他两年相比差异较大,且多高于三年的平均值.     

陆地晴空水汽柱含量的MODIS反演方法研究

基于红外辐射传输方程,结合反演水汽的差分吸收技术和传统的通道比值法,利用中心波长均位于940 nm附近的MODIS水汽吸收通道(17通道和18通道)的比值对垂直大气柱水汽总含量进行反演.在地基水汽观测点区域,利用新方法对卫星反演结果与微波辐射计观测数据进行比较并加以修正,修正后的新方法的反演精度和微波辐射计相当,两者相关系数R=88.2%,标准偏差SD=0.29 cm.同时,选择台湾海峡作为研究区域,通过2008年7月24日的近红外MODIS资料,运用新的通道比值法进行水汽含量的反演加以验证,并和MOD07产品进行了比较,两者相关系数R=88.1%,标准偏差SD=0.36 cm.结果表明修正后的新通道比值法的结果比传统的通道比值法精度有一定提高.     

基于变分的MODIS 数据条带噪声去除方法

条带噪声是影响MODIS数据影像质量与反演精度的重要因素之一。针对MODIS数据中存在的三类条带噪声,提出了一种去除多类条带噪声的变分方法。该方法针对MODIS数据中条带噪声的类型设计相应的能量项：对于探测器间条带噪声和镜边条带噪声,采用直方图匹配变分项;对于随机噪声条带,采用单向消除项。各能量项通过权重系数组合构成总能量泛函,利用梯度下降流法最小化该泛函并离散数值化求解,从而实现条带噪声的消除。实验结果表明,提出的方法能够有效地去除MODIS数据的多类条带噪声。     

MODIS在青藏高原大范围积雪制图中的应用及存在的问题

积雪是地球表面重要的组成部分之一,精确监测积雪覆盖及其动态变化是地球科学的一个重要研究方向。本文以我国主要积雪区之一的青藏高原作为研究区域,研究了MODIS数据在青藏高原大范围积雪制图中的应用。使用基于NDSI阈值法的积雪像元识别方法,对2002-2003年度青藏高原的积雪状况进行了监测。对监测结果的分析表明,虽然这种算法目前还存在一些不足,但对青藏高原大区域的积雪监测仍是一种极为有效的方法。     

基于MODIS的大别山区NPP及NDVI时空动态及相关性研究

利用2000—2019年MOD13Q1 NDVI和MOD17A3 NPP遥感数据,在GIS空间分析技术支持下,利用相关分析、回归分析等方法,分析了该时段内大别山区归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)与植被净初级生产力NPP(Net Primary Productivity)的时空变化特征,探讨了该区NPP与NDVI之间的相关性。研究结果表明：(1)近20年来大别山区NDVI变化于0.73～0.81,多年均值为0.78,空间分布上呈现出由中心向四周边缘递减的趋势,大别山区在研究时段内植被NDVI呈现出波动上升的趋势,78.88%的大别山区植被处于改善趋势。(2)NPP均值为497 g/(m²·a),变化于402～576 g/(m²·a),整体上呈现出“中间高、边缘低”的空间分布特征。自2000年以来,大部分区域的NPP都呈增加的趋势。(3)NPP与NDVI在时间变化上呈显著正相关,空间分布上绝大部分区域呈正相关,但不同植被类型上相关系数有所差别,其中针叶林的最高,其次为阔叶林、灌...     

FY-3C VIRR和Terra MODIS NDVI产品在湘赣地区的一致性

卫星遥感是监测大范围植被动态变化最有效的手段。随着中国遥感技术的发展,国产风云卫星也逐渐应用于植被变化研究,但有关国产风云卫星刻画植被动态变化表现方面仍不明晰。比较了国产风云卫星(FY-3C VIRR)和美国Terra卫星(MODIS)的归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)产品在湖南省和江西省的时空一致性。结果表明：(1)两种卫星NDVI产品的空间分布与年、季、月的变化特征在湘赣地区有较好的一致性,江西省NDVI整体高于湖南省;(2)FY-3C和MODIS年均NDVI都呈现出2018年高于2017年和2019年的情况,基于MODIS的湘赣地区三年的年均NDVI(0.58)高出FY-3C(0.36)约60%;(3)FY-3C NDVI在各季节都整体低于MODIS NDVI,其中冬季差异最大,基于MODIS NDVI均值(0.42)约是FY-3C(0.21)的2倍,其余季节MODIS高出FY-3C约50%;(4)FY-3C NDVI与MODIS NDVI月变化趋势基本一致,二者年最大NDVI差异变化不大且较为稳定,年最小...     

模拟退火优化BP神经网络进行云相态分类

为利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)多通道云图数据对云相态进行分类,提出了一种利用云图红外、可见光谱段数据,基于SABP神经网络的云相态分类算法.算法基于BP人工神经网络学习算法及模拟退火算法.在两算法结合的基础上,作出了有益于云相态分类的改进.基准网络模型为3层前馈BP网络,其中,隐层和输出层使用不同的激活函数.选取了5种光谱特征作为网络输入,输出两单元判定结果.为加速收敛速度,避免振荡,采用了一种自适应的变学习系数、惯性系数策略.个例分析表明,算法在中低纬度地区效果良好.     

考虑地物时空异质性的云下中分辨率成像光谱仪（MODIS）波段反射率恢复

云是光学遥感影像解译及地表参数定量反演的主要障碍,破坏了遥感产品的时空连续性;而随着遥感技术的推广和应用,大量的遥感参数产品已经被用于各个领域,比如卫生领域的疾病监控、地质灾害领域的滑坡监测以及城市雨洪预警等等;云导致的遥感数据质量下降与各领域对遥感数据质量要求的不断增加构成了不断激化的矛盾。针对这一矛盾,结合当前关于云消除研究的现状;提出了一个具有物理机制的云像元反演算法。该算法在计算过程中考虑了地表在不同入射、观测方向上的二向反射分布函数(BRDF),并引入时空权重因子实现对时空异质性的考虑;这些使该算法能够保证在各种情况下均具有良好的整体精度,从而保证该算法能够胜任定量遥感领域的研究需求。应用该算法,在黑河中游地区展开实验,反演结果与中分辨率成像光谱仪(MODIS)多个波段的数据对比均展现出较好精度。其中,整体均方根误差RMSE达到0.012,整体均方根误差百分比RMSE%为8.8%,整体相关系数平方R~2达到0.98,与对比算法相比较具有极大的提升;这表明该算法理论基础扎实,并具有较好的实用性。     

芦山7.0级和岷县6.6级地震前MODIS卫星红外变化分析

采用月距平方法对连续的MODIS/Terra卫星遥感红外资料进行了分析,大面积大幅度升温异常提取结果显示,在四川芦山7.0级地震和甘肃岷县-漳县6.6级地震前2个月左右,红外出现升温变化,升温面积在40万平方公里以上。两次强震前经常性升温区域的分布受2级地块控制明显,与地块的运动背景比较显示,两次强震前经常性升温区域与地块的运动背景存在关联。     

基于MODIS/NDVI时序数列的广西九万山植被覆盖动态变化

利用2000—2014年九万山地区MODIS数据,采用均值变化法分析了九万山国家级自然保护区连续15年NDVI的动态变化.结果显示:九万山自然保护区植被总体长势较好,年均NDVI均在0.54以上;从时间角度看,NDVI呈现缓慢增加趋势,期间出现1个峰值和1个最低值;从空间角度来看,九万山南部NDVI最高,北部其次,中部最低,植被覆盖以中、高植被覆盖区为主,随时间变化,NDVI在空间上表现出波动变化;NDVI年代际变化率表明,九万山NDVI值在2000—2014年既有增加,也有减少.其中6年年代际变化率为负值,其余年份为正值,2009年达到变化率极值.     

基于主成分融合的遥感影像分区分类方法探讨

以丹江口水库库区的典型地段为实验区,在对遥感影像进行主成分融合的基础上,采用分区分类法对影像进行分类. 结果证实与传统的分类方法相比,采用该分类方法后,遥感影像的分类精度有较大幅度的提高,整幅影像的分类精度提高了近12个百分点,特别是在分区效果较好的西北山地区和东南丘陵区,分类精度提高的更多,达到16个百分点左右.     

基于序列图像的虹膜特征提取与分类

根据单一虹膜图像进行虹膜识别时,存在被干扰影响而改变的特征,而从单一图像中无法判断这些特征的有效性.因此,根据这些特征难以对虹膜做出正确分类.针对这个问题,提出了基于序列图像的虹膜识别方法.从多个图像提取的二值相位特征,经过特征配准将虹膜特征投影,获得低维的子空间特征,用子空间上的特征作为该虹膜的特征,将其与数据库中的特征进行比对,从而进行虹膜识别.与基于单一图像的虹膜分类方法相比,该方法的虹膜分类性能明显得到改善.     

基于决策树的MODIS影像赤潮智能检测技术

针对赤潮检测方法的及时性和普适性较差的问题,选取美国国家航空航天局(NASA)对地观测系统(EOS)所获取的多景MODIS遥感图像,经过光谱分析和特征选择获得所需数据集,采用数据挖掘技术训练赤潮检测的决策树分类模型,抽取赤潮分类规则。通过对2004年5到6月份一次赤潮爆发周期内获取的8景MODIS遥感影像的赤潮检测,验证了利用挖掘出的分类规则对渤海黄河入海口及邻近海域所发生的赤潮进行检测可取得较满意的结果。     

光学遥感影像土地利用分类方法综述

土地是实现经济社会高质量发展的基础性资源,光学遥感影像以时间、空间、光谱等特有的优势为土地利用变化的发现、识别、分析提供了很好的支持,利用光学遥感技术提取土地利用变化信息已经成为重要的研究领域。论文以近年来土地利用分类相关文献为基础,分别从数据源、处理流程、处理精度、计算效率等角度对土地利用分类应用较为广泛的目视解译、监督分类、非监督分类、深度学习等四类方法进行了分析和总结。最后展望了光学遥感影像土地利用分类方法的发展方向     

基于改进ConvNeXt的COVID-19胸部图像分类

针对新型冠状病毒感染胸部 X-ray 图像分类任务数据集样本过少,现有的两阶段分类器和三阶段分类器模型对高纬度的图像特征提取效果差,模型训练慢等问题,提出一种基于 ConvNeXt 卷积神经网络改进的分类任务算法 ConvNeXt-AT。 ConvNeXt-AT 分类模型首先通过在 ConvNeXt Block 层添加混合域注意力机制 CBAM 来提高图像特征提取能力,不仅考虑了通道间的信息交互能力还考虑到了空间域上像素间的联系,得到 ConvNeXt-AT 模型;然后针对 X-ray 图片常见的泊松噪声使用全变差正则化方法对数据集进行降噪处理;最后在 COVID-19 公开的大型数据集共 21165 张图片进行对比实验。 实验结果表明,在训练数据集充分的情况下,改进的 ConvNeXt-AT 模型相较于常用分类模型 ResNet-50、MobileNet、EfficientNet 以及原 ConvNeXt-T 在准确率上分别提升了 2%、2. 7%、2. 1%、1. 9%。 最后通过 Grad-CAM 显示类激活图的图像可视化方法证明改进方法是可行的,模型具有很好的鲁棒性。     

基于CBERS数据的北京城区NDVI演变及其驱动机制分析

随着城市建设的日新月异,利用NDVI进行城市绿化动态变化的监测已经成为一个行之有效的方法.本文选择我国CBERS自主遥感数据,通过北京城区2001~2007年多时序夏季NDVI专题信息提取,分析了奥运建设前后植被覆被时空分布及变化特征,并初步分析了NDVI演化驱动机制,认为北京城区绿地变化存在3个典型阶段,即发展停滞期、发展高峰期和发展平缓期.研究结果对北京市宜住城市建设和规划管理具有一定参考价值.     

基于听觉图像的音乐流派自动分类

音乐流派的自动分类是音乐信息检索系统的重要组成部分.将听觉图像引入音乐流派的分类研究中,用听觉图像模型模拟人耳耳蜗结构,基于音乐流派分类研究常用的GTZAN数据库,将一维音频信号转换为二维听觉图像,对音乐听觉图像进行尺度不变特征转换（SIFT）及空间金字塔匹配（SPM）,从局部到整体地提取图像的纹理特征,最后采用LibSVM中线性核函数的支持向量机对音乐流派进行分类.实验结果表明,与同样基于人耳耳蜗结构提出的美尔频率倒谱系数（MFCC）流派分类方法相比,基于听觉图像的流派分类正确率提高15%.     

基于卷积神经网络的高光谱图像谱-空联合分类

随着深度学习的发展,卷积神经网络在各种视觉任务中都具有优越的性能;特别是在二维图像分类上,更是获得了很高的分类精度。针对于高光谱图像分类问题,设计了一种新的卷积运算;利用高光谱图像谱-空联合信息建立三维卷积神经网络对其进行分类;并针对高光谱图像样本不均匀性,在网络输出不同类别加入不同的权重加以训练。通过对两个公开高光谱图像数据集的测试,相对于传统方法,能够得到更高的分类精度,表明卷积神经网络对高光谱图像具有更强的特征表达能力。     

基于PHOW的舰船图像实时分类检测方法

针对传统舰船分类检测方法实时性差、容易受到物理噪声干扰等问题,采用基于塔式关键词直方图和支持向量机的检测方法对不同类别水面舰船图像进行实时分类检测。通过对不同类别的舰船图像进行分类实验,进一步综合确定适合的塔式关键词描述子参数及支持向量机核函数参数,实验结果表明,舰船分类检测准确率较已有检测方法有所提高。基于塔式关键词直方图和支持向量机的检测方法能够实现可靠、实时的舰船图像分类检测。