基于BP神经网络与纹理分析优化的雾检测

在利用NOAA AVHRR/3资料并根据雾的均匀纹理特性进行白天雾检测研究中,为了克服对整幅图像进行纹理分析存在的处理复杂和运算量大等缺点,提出了采用纹理分析方法优化细分神经网络雾检测结果的思想.通过计算神经网络检测结果中的低云和雾区连通域的灰度标准差并设定灰度标准差阈值,对神经网络检测结果中的低云区和雾区作了进一步的纹理分析优化细分.结果表明,该方法有效地提高了雾检测的准确性和可靠性.     

卫星红外反演洋面温度的卷云大气订正方案

本文首先简要地评论了国际上卫星红外遥感反演洋面温度（ＳＳＴ）的发展。然后,应用半经验、半理论方法,提出一种新的卷云大气ＳＳＴ非线性反演方法。对应于３个不同的ＳＳＴ气候区域,用改进的甚高分辨辐射计（ＡＶＨＲＲ）卫星实测数据和理论模拟值,分别建立了卷云大气中３个ＳＳＴ反演方程,并对一些有关问题进行了讨论。     

应用NOAA/AVHRR资料进行草地遥感估产模型的研究

应用NOAA/AVHRR遥感资料，推导提出了以草地型为“面”取样，“面”对“面”样本匹配（即一定面积内草地的单位产量与该范围内的平均植被指数为一组样本）的建模方式，克服了“点”对“点”（“像元”对“像元所对应的地物点”）样本不能很好匹配的缺点，并建立了阿拉善草地的产量估产模型。     

Physical effect of cloud seeding revealed by NOAA satellite imagery

The pioneering work on cloud seeding began in 1946,when Vincent Schaefer noticed that a small piece of solidcarbon dioxide (dry ice) can generate a large number ofice crystals on its falling path in a laboratory-generated data, which make the numerica…     

利用NOAA/AVHRR数据估算福建省月平均地表反照率

在对行星反照率与地表反照率关系理论分析的基础上,利用地表太阳总辐射观测数据,建立了利用NOAA/AVHRR数据估算地表反照率的模型.对每一幅卫星影像,分别确定了模型中系数a、b的值,并据此计算了卫星成像瞬间的地表反照率.计算结果表明,利用建立的地表反照率计算模型估算的月平均地表反照率比较准确地反映了福建省的地表状况.     

中国藏北高寒生态遥感植被变化及成因分析

 利用NOAA/AVHRR-NDVI遥感数据研究了近20年藏北高寒生态系统植被变化趋势,发现藏北植被覆盖呈现出东部高,西部低的态势;依次是农作区和森林区>高寒草甸>高寒草原>高寒荒漠草原。空间分布显示NDVI显著增加或减少的区域分布在地势比较低的东部和中部地区的森林区和高寒草甸区,在海拔较高的西部地区的高寒荒漠草原NDVI变化趋势处于轻微变化或无变化。分析造成植被变化的气候原因（温度、降水,风）和人为原因,认为不同区域植被动态变化的主导因素不同;藏北东部地区,植被变化受人类活动因素影响比较显著;中部地区,同期气候条件有所改善,植被覆盖呈增加趋势,年平均最低温度和降水对植被生长具有正效应,而风力和辐射减少引起该区植被蒸散下降也有利于植被生长。藏北地区西部为无人区,不受人类活动太大的影响,因而藏北西北部的植被变化可能更多的表现出藏北高原植被的自然变动。     

吉林西部地表参数空间分布规律分析

以吉林西部为研究区域,选取2000年7月15日的NOAA/AVHRR资料,利用SEBS模型试算了研究区地表温度、地表反照率、地表发射率、归一化植被指数等主要地表特征参数.分析地表参数在吉林西部的空间分布规律,同时对地表参数之间的关系进行定性的分析,为吉林西部生态环境的研究提供必要的资料.     

NOAA气象卫星云检测方法研究

目前,NOAA卫星的热红外通道已经被广泛应用到反演陆表温度领域,且在此反演研究中,理论研究以及实践阶段均已取得可喜的成果;但对于把海面和陆面组合整体利用同一种模型来反演大陆海岸线的参数这一问题,目前还未找到有效的解决办法。本论文通过对海表除云的概括,分窗口技术的探讨和在海陆边界温度反演中对几个重要参数的确定的新探索,联系几种不同方法温度反演的结果进行分析和比较．得出反演结果的正确性和方法的可行性。     

气象卫星遥感探测海面大气温度垂直廓线

采用物理统计反演法，对1998年7月台湾、中国南海等热带海域进行了研究。通过大气温度垂直廓线反演试验的结果表明，该法反演结果稳定，精度也比较高，可望投入业务使用。     

面向模式识别的内蒙古地区NOAA/AVHRR数据的合成与优化处理

在NOAA／AVHRR数据地学评价的基础上，面向遥感影像模式识别，对内蒙古地区1992年4月～1993年3月和1995年2月～1996年1月的10d合成、1km空间分辨率NOAA／AVHRR NDVI2年的时间序列数据集进行月合成与主成分变换处理，为遥感影像模式识别提供了有效的数据源．