基于Landsat8 OLI影像的山区植被地形落影校正方法研究

为消除地形落影影响,提出一种基于Landsat8 OLI影像的山区植被地形落影校正方法.落影校正利用能够有效消除地形阴影干扰且无需异源数据支持的SEVI作为阴影校正信息源,构建光照区SCS+C校正后红绿蓝波段地表反射率与SEVI间的随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)模型,进而利用落...     

基于SRTM3的山区遥感影像地形校正研究

山区遥感影像的地形效应尤为明显,是利用遥感影像进行精确定量分析及应用的主要障碍。为提高地表参数遥感定量化精度,研究在SRTM3数字高程模型的支持下,利用Lambertian模型、归一化模型、C校正方法对山区TM影像进行地形校正实验。通过比较分析影像的校正效果及对地形变量与影像校正前后的辐射亮度值进行相关性分析,对利用开源SRTM3地形数据对山区遥感影像进行地形校正的可行性进行研究。实验表明除小部分区域由于SRTM数字高程模型本身的误差使得影像存在误校正外,利用SRTM3数字高程模型进行地形校正效果明显。     

玛纳斯河流域山区雪粒径HJ-1卫星反演

雪粒径是影响雪面能量收支和表征积雪状态的重要参数,利用遥感手段定量反演雪粒径信息对雪水当量估算、流域水资源管理和局地气候变化研究等具有重要意义.针对新疆玛纳斯河流域山区积雪表层粒径地遥感反演,以渐近式辐射传输模型为基础建立雪粒径反演模型,利用HJ-1卫星多光谱数据得到玛纳斯河流域山区冬季积雪期和春季融雪期的雪粒径反演结果,并利用地面实测数据对反演结果进行验证,最后分析雪粒径随海拔的分布特征.结果表明:建立的雪粒径反演模型能够较好地描述雪粒径与卫星遥感信号间的定量关系;雪粒形状对反演结果影响较大,当选择适当的雪粒形状时,雪面粒径反演值与实测值较为吻合;海拔对雪面粒径的分布影响较大.     

玛纳斯河流域积雪遥感地面同步观测

积雪作为冰冻圈主要组成部分,是全球能量和水循环的重要环节.利用卫星遥感技术获取的高时空分辨率的积雪分布和状态信息对寒区水资源管理、经济发展和社会稳定具有重要意义.目前,利用高分辨率光学和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)卫星数据能够实现积雪覆盖范围的识别和雪层物化参数的反演,但识别和反演的精度在高寒山区条件下受地形影响严重.为改进现有识别和反演模型在山区条件下的适应性,以新疆天山北坡玛纳斯河流域为研究区,分别在2013年冬季积雪期和2014年春季融雪期进行了两次与SAR卫星同步的野外积雪观测,为山区积雪识别和积雪参数反演获取了地面实测光谱和积雪参数数据.对两次积雪观测的目的、方法和初步结果进行介绍.观测初步结果显示了积雪在研究区内空间分布不均一,季节性差异性明显,为后续通过高分辨率遥感手段获取山区积雪参数时间和空间变异性提供了基础.     

基于CASA模型和SEVI指数的福建省植被NPP遥感估算与分析

植被净初级生产力(NPP)是评估陆地生态系统碳汇和调节过程的重要指标,但遥感影像上崎岖地形造成的光学辐射传输畸变会降低植被NPP估算精度.为了消除地形对山区植被NPP模型估算的影响,以福建省为研究区,利用阴影消除植被指数(SEVI)改进CASA模型中的植被光合有效辐射吸收比率因子(FPAR)计算模型,进行福建省2005...     

新疆天山玛纳斯河流域高分辨率积雪遥感研究进展

新疆天山北麓玛纳斯河流域冬、春季积雪覆盖,高山冰川发育,是我国西北干旱区的典型流域,其冰雪融水对北疆工农业生产和生态环境具有重要意义.近五年来,在流域开展5次科学考察、积雪常规观测和星地同步观测,利用GF-1PMS(Panchromatic and Multi-Spectral)和WFV(Wide Field of View)、HJ-1CCD(Charge-Coupled Device)和IRS(Infrared Scanner)等国产高分光学遥感数据和C波段RADARSAT-2、ENVISAT ASAR等合成孔径雷达数据,探索山区复杂地形条件下的综合辐射校正方法,建立积雪识别模型获取积雪覆盖范围、积雪表面类型和积雪干湿状况,建立积雪参数反演模型获取雪粒径、雪深和雪水当量,分析流域积雪变化特征与雪盖衰退过程,进行流域融雪径流模型的参数率定、模拟与预报,为流域水资源合理利用与调配提供科学依据.     

基于VIRR逐日数据区域雪情监测方法研究

VIRR是FY-3卫星上搭载的遥感探测传感器之一.利用VIRR逐日数据进行区域雪情监测,首先对数据作辐射校正、几何校正等相应预处理,然后计算归一化积雪指数(NDSI),并结合通道2、9反射率设定综合阈值进行积雪信息提取,并可利用降雪周期内逐日积雪数据去云处理,实现地区连续降雪最大雪盖统计以便于分析雪情.根据区域地面站实测数据对监测结果进行精度分析验证.研究表明,利用VIRR资料能够有效提取积雪信息,反映地区积雪实情,可推进国产卫星在灾害预警系统中的应用.     

玛纳斯河流域山区积雪反射光谱特征分析

以新疆玛纳斯河流域为研究区,利用三次野外观测获取的山区积雪光谱数据(波段范围为350~2500nm),分析研究区内的典型地物光谱曲线特征,以及新雪、污化雪、陈雪和风吹雪的反射特性,探讨污染物类型和浓度、雪层含水量、雪粒径、雪与枯草混合物对积雪反射特性的影响,为山区积雪识别提供依据.结果表明:受污染物、雪层含水量、雪粒径、雪与枯草混合物等因素影响,污化雪、陈雪、雪与枯草混合物的光谱曲线兼有积雪与非雪地物的反射特性;在可见光波段,污化雪、陈雪的反射率有不同程度的下降,但是依然高于非雪地物的反射率;在近红外波段,新雪、污化雪、陈雪、风吹雪、雪与枯草混合物的光谱曲线在1020nm、1250nm处均出现积雪特有的吸收谷,在1080nm、1320nm、2246nm波段均出现积雪特有的反射峰.另外,污染物在降低积雪反射率的同时,使得污化雪在可见光波段的光谱曲线呈现上升趋势,即呈现污染物自身的光谱曲线特征,与其它类型的积雪形成明显对比,是区分污化雪与其它类型积雪的关键所在.     

山区遥感图像地形校正模型研究综述

从经验模型、物理模型、半经验模型3个方面详细叙述了山区遥感图像中消除地形因素影响的主要方法,同时分析了现有模型存在的主要问题,并展望了地形校正将来的主要发展方向.     

高原山区遥感植被制图研究综述

 植被制图是植被生态学研究的基础和重要内容之一.在环境复杂、异质性高的高原山区,由于诸多因素的影响给该区域的遥感植被制图带来很大的困难和挑战.作者重点介绍在复杂山区环境中利用遥感技术进行植被制图的基本过程.为了提高山区遥感植被图的精度,建议注意以下几点：①在提取训练样本阶段,应将同一地物或者植被类型根据其不同的光谱特征分成不同亚类型进行选取训练样本;②现有许多地形校正模型不能有效地提高遥感分类精度;③分类器选择时,建议选择人工智能神经网络分类法、决策树、基于专家知识分类法等先进的非参数分类器;其次如果选择使用中低分辨率影像数据,可以考虑使用亚像元或软分类法;当使用高分辨率影像时,选择基于对象分类法要优于基于像元分类法;④结合辅助数据,尤其是DEM数据能显著提高山区遥感植被或森林制图精度.将来高级地形校正模型和分类算法需要进一步开发和发展.GIS技术与遥感数据结合也是未来遥感植被制图技术发展的一个重要方向.未来研究还需要将群落和植被生态学的理论和方法与遥感技术相结合来提高山区植被制图精度,并促进遥感科学和空间植被生态学发展.     

地形调节植被指数构建及在植被覆盖度遥感监测中的应用

提出一种无需异源数据支持就能有效消除山区地形影响的地形调节植被指数(TAVI).以Landsat TM影像为数据源,采用TAVI进行复杂地形山区植被覆盖度遥感监测;并选择典型样区进行植被指数与太阳入射角余弦值cosi回归分析、比较,定量验证地形调节植被指数抗地形影响的效果.结果表明,TAVI与cosi一元线性回归方程斜率仅为0.01,相关系数只有0.01,TAVI获得预期的抗地形影响的效果;利用TAVI反演的植被覆盖度空间分布呈面状展开,没有出现地形纹理状的分布形态,获得了满意的抗地形影响的效果.     

基于卫星可见光扫描辐射计逐日数据区域雪情监测方法研究

VIRR是FY-3卫星上搭载的遥感探测传感器之一。利用VIRR逐日数据进行区域雪情监测,首先对数据作辐射校正、几何校正等相应预处理,然后计算归一化积雪指数(NDSI),并结合通道2、9反射率设定综合阈值进行积雪信息提取,并可利用降雪周期内逐日积雪数据去云处理,实现地区连续降雪最大雪盖统计以便于分析雪情。根据区域地面站实测数据对监测结果进行精度分析验证。研究表明,利用VIRR资料能够有效提取积雪信息,反映地区积雪实情,可推进国产卫星在灾害预警系统中的应用。     

山区低太阳高度角TM图像大气校正比较研究

以香格里拉地区2006年的美国陆地卫星TM遥感影像和森林资源二类调查数据为基础,运用FLAASH和6S模型对低太阳高度角下的TM影像进行校正探讨,旨在找出较合适的大气校正方法.从植被反射率和归一化植被指数两方面对两种模型进行评价.结果表明:通过对比原图像和两种模型校正后的影像的表光反射率,两种模型都能够减弱大气对图像造成的影响.其中6S模型得到的归一化植被指数信息量最大,说明6S比FLAASH模型更适合山区低太阳高度角TM影像的大气校正,在以后的相似研究中可以优先考虑.     

玛纳斯河流域春季雪层参数特性分析

采用2014年春季野外观测的新疆玛纳斯河流域积雪物理特性数据(积雪深度、积雪密度、体积含水量、雪层温度),分析了流域融雪期的积雪参数特征,及其在垂直剖面上的廓线分布.结果表明:(1)研究区在融雪期的积雪随着深度的增加而温度逐渐降低,部分地区积雪保温作用明显,保温层位于雪表层下约10cm位置;(2)流域北部低山区雪密度随着积雪深度的增加逐步减小,高山区和亚高山区雪密度的垂直廓线呈现为中部大、积雪表层和底部小的分布特征;(3)北部低山区积雪体积含水量高于高山区和亚高山区,垂直廓线呈单峰曲线,峰值距雪表面约12cm;南部高山区和亚高山区积雪以潮雪为主,雪层含水量存在层位变化.     

基于合成孔径雷达图像的山区雪水当量反演

雪水当量是表征积雪水资源量的重要指标,准确获取雪水当量信息对于流域水资源管理与区域气候研究具有重要意义.以新疆玛纳斯河流域山区典型地区为研究区,在获取RADARSAT-2精细四极化产品、地面同步观测数据、数字高程数据和土地覆盖类型数据的基础上,探讨了针对山区地形与下垫面条件的EQeau模型参数优化方法,修订了模型系数,并反演获得了研究区2013年12月13日的雪水当量分布信息.结果表明:(1)在山区复杂地形与下垫面条件下,增加地形、土地覆盖类型和局部入射角作为EQeau模型的条件参数,可取得冬秋季后向散射系数比与积雪热阻间较好的拟合关系,从而修订模型系数;(2)利用系数修订后的EQeau模型和RADARSAT-2数据反演得到了研究区精度较高的雪水当量信息,进而表明利用C波段合成孔径雷达数据和EQeau模型反演山区雪水当量是有效可行的.研究成果可为山区雪水当量的定量反演提供新思路.     

Landsat影像地形校正方法的适用性分析

比较了Cosine校正模型、C校正模型、SCS+C校正模型和Minnaert校正模型在我国复杂地形区域进行遥感影像地形校正的效果.以江西、陕西、云南、大兴安岭东北为研究区域,共96景Landsat影像,基本涵盖了我国典型的山区地貌.每景影像每一波段(1,2,3,4,5,7)的最适宜地形校正方法通过光照系数(太阳入射角余弦值)与像元值的相关性系数平方得出.对于整个研究区域,最佳的地形校正方法的选择基于最适宜方法所占比例和Wilcoxon符号秩检验的显著性分析.实验结果表明C校正模型在我国适用性最为广泛,其次是SCS+C校正模型,这为大范围研究区域地形校正方法选择提供了较好的借鉴.     

基于模拟数据分析地形校正模型效果及检验

对目前已有的多种地形校正模型(余弦校正模型、C校正模型、Minnaert模型、统计校正模型、SCS校正模型以及SCS C校正模型)的优缺点进行了详细的评价.分析了各种地形校正模型的起源和物理意义.采用数值模拟(Li-Strahler几何光学模型(GOMS))技术生成不同地形条件下的冠层反射率,并采用上述多种模型进行地形影响的消除,从理论上研究分析各种地形校正模型的特点.结果表明统计模型和C校正模型是这些地形校正模型中较好的模型方法.利用结果最优的模型方法对中国江西兴国县的地形进行校正试验,结果表明引入的C校正模型可以较优地进行地形影响的消除.     

渤海浑浊水体GOCI影像神经网络大气校正研究

针对GOCI遥感数据的官方处理软件(GDPS(GOCI data processing system))中的标准大气校正算法在渤海近岸浑浊水体区域处理中存在的问题,以MODIS/Aqua数据NIR-SWIR波段联合大气校正处理所得的水色遥感反射率产品结果和GOCI的星上反射率数据为基础,基于神经网络模型进行浑浊水体GOCI影像的大气校正方法研究结果表明,神经网络方法能显著减少标准产品中大气校正失效区域,特别是在443、490、680、555、745nm波段改进效果非常明显;但412、660、865nm波段的紧邻近岸的浑浊水体部分区域存在遥感反射率空间分布不合理,这可能与MODIS对应波段产品本身的大气校正精度不高有关.由于缺乏对应的实测数据,后续验证工作还需要进一步开展.     

基于遥感影像的地表三维可视化技术研究

基于遥感影像和地形等高线数据,探讨利用Arc GIS平台实现大巴山地区地表三维可视化的技术流程.首先对遥感影像进行了几何校正和辐射校正等预处理,利用地形图矢量化并赋予高程数据,分析并对比了逐点插入法与三角网生长法,利用逐点插入法生成不规则三角网,建立了数字高程模型;其次采用一阶多项式变换进行遥感图和数字高程模型的地理配准;最后利用Arc GIS中Arc Scene三维模块将配准后的遥感影像作为表面纹理叠加到数字高程模型上,实现了大巴山地区的地表三维可视化.     

TAVI与地形校正后NDVI抗地形影响比较

为了比较TAVI与地形校正方法的抗地形效果,利用福建省福州市连江县地区Landsat 8 OLI卫星数据,配合使用相对应的DEM数据,采用目前广泛运用的C校正、SCS+C校正、SCS校正、Cosine校正等4种地形校正方法.从校正后影像的目视分析、均值和标准差参数的统计结果,太阳入射角余弦值与影像各波段的相关性等方面对校正结果进行了对比分析.选取最优的C校正模型,计算校正结果的NDVI,从多方面与TAVI进行抗地形效果的对比,得出TAVI的抗地形效果最好.