晋江水体真光层深度遥感反演

通过2008年3月在晋江下游泉州河段对水体固有光学特性和光学活性物质浓度的测定,计算得到晋江水体在光合有效辐射（PAR）波段内的漫射衰减系数Kd（PAR）和水面下反射率R（0^-）等表观光学特性．应用统计方法分析了PAR真光层深度的影响因素．结果表明,PAR真光层深度主要受悬浮物浓度的影响．基于生物光学特性,悬浮物浓度可从Landsat TM影像上获取,进而依据PAR真光层深度与悬浮物浓度之间的关系推算真光层深度．反演结果表明,晋江的真光层深度均值为2．43m,其变化范围为0．43—8．41m．该技术有别于以往研究采用SeaWiFS数据对真光层深度的反演,是一种适合于河流水体的真光层深度遥感反演方法．     

基于环境一号卫星的内陆水体水质多光谱遥感监测

基于环境一号卫星多光谱数据,针对我国内陆水体开展遥感监测研究。该研究建立分地区分季节经验模型反演叶绿素a浓度,基于生物光学模型的近红外单波段方法反演悬浮物浓度,以悬浮物浓度间接反演透明度,最终基于叶绿素a和悬浮物获得基于遥感监测的内陆水体营养状态指数。以2009年6月巢湖同步观测试验验证本文的水质参数反演算法,表明叶绿素a浓度反演精度不如悬浮物浓度,两者反演精度符合水环境监测业务需求。     

基于实测光谱的潮滩土壤含水量遥感反演模型研究

以王港潮滩为研究区,采集土壤样品,测量土样的光谱,分析不同含水量土壤的光谱特征;利用统计相关法,建立TM遥感影像各波段对应波长处的光谱反射率与土壤含水量之间的关系模型.研究结果表明,在干燥条件下,土壤颗粒越细小,土壤表面越光滑平整,土壤光谱反射率越高,随着土壤含水量的增加,土壤反射率呈下降趋势;波长越长,土壤光谱反射率与含水量的相关性越高,其中2 220 nm处的土壤光谱反射率与含水量具有最高的相关性;通过不同的波段组合,建立新的土壤含水量反演因子,其中由490 nm与2 220 nm处光谱反射率的差值建立的因子与土壤含水量具有较高的相关性;由单波段与波段差值因子建立的土壤含水量反演模型的预测误差分别为4.590和5.147,反演精度较高.因此所建模型可以用于获取潮滩土壤含水量的空间分布,能够为研究潮滩土壤含水量与潮滩地形地貌之间的关系提供数据支持.     

水分胁迫条件下棉花生理变化及其高光谱响应分析

利用ASD地物光谱仪,测定水分胁迫条件下棉花不同生育时期内叶片的光谱反射率,应用微分技术处理棉花的反射光谱,并结合棉花叶面积指数(LAI)、叶绿素(a b)含量(Chlt)、叶片全氮(TN)含量等生物参数进行分析,研究棉花水分胁迫情况下的高光谱特征,结果表明,一阶微分光谱720nm波段的数值与LAI的正相关(R=0．7656);750nm处一阶微分值与叶绿素含量呈显著正相关关系(R=0．7774);微分光谱690nm～740nm数值积分面积与TN含量呈正相关(R=0．7669),采用比值反射率对反射光谱1300nm～1500nm波段范围内最小值与棉花叶片的含水量作相关分析,达到极显著水平(R^2=0．8298),验证了一阶微分光谱数据与棉花的生理参数有很好的相关性,可见光和近红外波段光谱反射率能够反映出棉花生长发育的动态特征;证明了棉花的花铃期是高光谱遥感对棉花长势和生理参数定量诊断的最佳时期。本研究通过建立一系列线性光谱模型对棉花生理参数进行估测,为基于高光谱数据的棉花生长模型和棉花长势的遥感监测提供了理论依据。     

MODIS和Landsat时空融合影像在土壤盐渍化监测中的适用性研究——以渭干河—库车河三角洲绿洲为例

土壤盐渍化的遥感监测依赖于高时空分辨率影像,但受经费预算、卫星回访周期及天气的影响,高时空分辨率的遥感影像较难获取,这就限制了根据采样时间来获取对应时期遥感影像进行土壤盐渍化监测反演的应用。为此,提出融合MODIS和Landsat影像生成高时空分辨率影像来提取土壤盐渍化信息,为时空影像进行土壤盐渍化监测研究提供数据参考。以渭干河—库车河绿洲为研究区,利用增强型时空自适应融合率反射模型（Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM）和灵活的时空融合模型（Flexible spatiotemporal data fusion,FSDAF）,对MODIS和Landsat影像进行时空融合,并基于融合影像数据构建了关于土壤电导率（EC）的随机森林（RF）预测模型,对比分析时空融合影像应用于土壤盐渍化遥感监测的适用性。结果表明：ESTARFM融合影像的特征波段反射率与Landsat验证影像对应波段反射率一致性决定系数R²（Red）=0.8066、R²（SWIR2）=0.8444;FSDAF融合影像的特征波段与Landsat验证影像对应波段反射率一致性决定系数R²（Red）=0.6999、R²（SWIR2）=0.7493;基于ESTARFM融合影像构建的EC值预测模型精度最高,R²=0.9268,基于FSDAF融合影像构建的EC值预测模型精度良好,R²=0.8987,基于验证影像构建的EC值预测模型R²=0.9103; ESTARFM模型的融合精度高于FSDAF模型,并且基于融合影像构建的EC值预测模型效果良好。     

基于NDVI与偏最小二乘回归的荒漠化地区植被覆盖度高光谱遥感估测

以星载高光谱影像Hyperion为数据源,系统比较了NDVI与偏最小二乘回归（PLS）估测荒漠化地区植被覆盖度的能力,模型的建立（n=46）与独立检验所用样本（n=10）均为地面实测数据。研究结果表明,基于星载高光谱数据的NDVI与PLS模型可以有效地估测荒漠化地区植被覆盖度。相比于宽波段NDVI（RMSEP=10.5618）及基于803.3/671.02 nm计算的标准高光谱NDVI（RMSEP=8.3863）,选择特定高光谱波段（823.65/701.55 nm）构建的NDVI预测植被覆盖度的误差明显较低（RMSEP=6.5189）。基于高光谱所有波段原始反射率、一阶导数及包络线去除光谱的PLS回归模型表现,要明显优于仅利用两个波段信息的NDVI,其中基于原始反射率的PLS回归模型表现最佳,RMSEP为4.4998,约为因变量平均值的23%。     

基于高光谱数据的戈壁地表砾石粒径反演研究

戈壁地表砾石粒径组成特征反映戈壁形成过程信息,且在很大程度上决定戈壁改造利用的难易,是开展戈壁研究的基础和前提。结合高光谱数据的微分变换,遴选出砾石粒径的敏感波段与反演方程,进行戈壁地表砾石粒径反演研究。结果表明：微分变换后的砾石光谱反射率与粒径有较好相关性,相关性最好的波段为908nm、983nm和985nm。其中,对数倒数微分变换之后的反射率与粒径成正相关（R² =0.61）,而一阶微分、平方根微分、对数微分3种变换形式之后的反射率与粒径呈负相关,相关系数分别为-0.633、-0.646、-0.649。将一阶微分变换后的光谱数据与粒径进行回归分析,发现一元三次回归模型具有较好的拟合精度,其中对数微分在回归分析中表现最好（R² =0.851）,经过验证得出对数微分预测精度（75.27%）高于其他4种微分形式的精度,表明砾石光谱的对数微分变换之后的908nm波段可应用于戈壁地表砾石粒径的反演。     

新疆南部土壤有机质含量的高光谱特征分析

土壤有机质含量是衡量土壤肥力的一个主要指标,也是影响土壤光谱特性的一个重要因素,本研究以南疆地区的草甸土、灌淤土、盐土、水稻土、4种主要土壤类型为研究对象,通过野外调查取样和室内理化分析与光谱测试,研究了土壤有机质含量与土壤光谱特征的关系,结果表明土壤去有机质后光谱反射率不管在全波段还是在紫外、可见光和近红外波段都有明显的提高;反射率经不同形式的数学变换后与有机质含量的相关性有所变化,其中倒数与对数变换后在360~520 nm波段经倒数变换后相关系数有所提高,而在520~1 072 nm波段相关系数反而有所降低,而一阶微分变换后相关系数变化起伏波动较大,缺乏规律性,最显著的效果是个别波段相关性得到增强;利用光谱反射率与反射率的一阶微分均能较好的预测土壤有机质含量,反射率在600.5 nm处预测有机质的精度为72.3%,反射率的一阶微分在539.2 nm处预测有机质的精度为87.0%。     

荒漠-绿洲交错带土壤N、P、K含量的高光谱反演模型

利用新疆奇台县荒漠-绿洲交错带的75个土壤样本,选取土壤可见光-近红外光谱的反射率（R）、光谱反射率倒数之对数（lg（1/R））、光谱反射率一阶导数（FDR）和光谱波段深度（Depth）4个指标,分析了其与土壤N、P、K元素含量的关系,分别建立了反演模型并对其精度进行了检验。结果表明：可见光-近红外反射光谱快速估算荒漠-绿洲交错带土壤N、P、K元素含量的潜力大,其预测精度由高到低的排列顺序为：N>P>K。不同光谱指标反演模型的精度各异,指标Depth和FDR的预测效果明显优于lg（1/R）和R,对N和P元素的拟合效果为：lg（1/R）相似文献   

CoLM模式对塔克拉玛干沙漠北缘陆面过程模拟评估及修正

采用2011年3月22日至7月26日肖塘陆气相互作用观测资料测试了不同陆面参数对公共陆面模式（CoLM）模拟效果的影响。地表参数包括地表反照率（α）、地表比辐射率（ε）、空气动力学和热力学粗糙度（z_0m、z_0h）、零置位移（d）、热传输附加阻尼（kB^-1）。结果表明：感热通量H和地表温度T_g对地表反照率、动力学粗糙度和地表比辐射率比较敏感,对零置位移不敏感。通过观测资料获得的这些参数及kB^-1参数化方案均被用来替换原CoLM模式中相应值及参数化方案。CoLM模式基本上能较好地模拟净辐射R_n、感热通量H、地表土壤热通量G₀和地表温度T_g日变化特征,只是在日峰值及其峰值出现时间的模拟上不理想;而CoLM模式对该地区土壤湿度M的模拟效果非常不好。误差统计值Bias、SEE、NSEE表明优化参数后的CoLM模式使得R_n的模拟误差被降低4.21%（SEE）,H的模拟误差被降低25.19%（Bias）,T_g的模拟误差被降低33.33%（Bias）、10.45%（SEE）和25%（NSEE）。     

基于反射率和亮度温度的锡林郭勒积雪深度估算

积雪是我国西北干旱半干旱区重要的水资源，也是影响全球气候变化的重要因子之一。 目前光学影像反射率和雷达亮温数据是积雪遥感领域的主要数据，本文首次结合两类遥感数据估 算积雪深度，并比较偏最小二乘法和机器学习算法（人工神经网络、支持向量机和随机森林算法） 在积雪深度估算方面的表现。以锡林郭勒盟 2012—2015 年积雪深度数据为例，基于反射率和亮度 温度相结合的积雪深度估算精度优于单个数据源，且随机森林算法表现最好，均方根误差为 2.93 cm，满足实际应用的需求。研究结果对我国西北地区水资源分布、生态环境评估等研究具有重要 意义。     

南黄海辐射沙洲邻近海域表层悬浮颗粒物浓度遥感反演

利用2003年春、秋季南黄海辐射沙洲邻近海域水体表观光谱测量与同步水体取样数据,分析该海域不同季节表层水体遥感反射率光谱响应特性。结合常用水色传感器波段光谱响应模拟,建立春、秋季表层水体总悬浮颗粒物浓度(TSM)与悬浮泥沙浓度(SSC)的最适单波段、双波段(波段比值)和3波段统计反演模式。结果表明,不同季节水体上述3类算法的最优波段均不相同,欲寻求适合所有季节水体的统一反演算法,仅能选择次优波段。通过比较,3种不同反演模式中三波段模式更适于反演近岸水体悬浮颗粒物浓度。     

基于高光谱数据的天山北坡积雪孔隙率反演研究

以新疆天山北坡中段典型流域季节性积雪为研究对象,基于高光谱遥感监测技术,分析了融雪期积雪孔隙率与光谱反射率的相关性。采用偏最小二乘法(PLS)对相关性较高的波段进行压缩,并提取贡献率最高的前四个主成分,以此用来确定神经网络的隐含节点数、输入层、输出层的初始权值,建立PLS-BP模型进行积雪孔隙率反演研究。结果表明:当隐含节点数为3,模型的线性确定相关系数(R²)较高为0.9159,RMSE为0.04,相对误差为0.23。与传统偏最小二乘回归(PLSR)、主成分回归(PCA)建模方法相比,精度较高,所建定量模型可用于高光谱遥感反演积雪孔隙率。     

基于SAIL模型的多角度多光谱遥感叶面积指数反演

随着多角度传感器的陆续出现及植被遥感传输机理研究的深入,多角度遥感逐渐成为地表信息反演的热点问题.以SAIL冠层反射率模型为基础,通过联合多角度和多光谱数据,可以从物理机理角度进行植被叶面积指数(LAI)反演的应用研究.首先通过计算得到多角度多光谱遥感影像的角度信息,并经6S模型纠正后得到多光谱多角度植被冠层反射率数据.然后将PROSPECT模型模拟出的植被叶片反射率和透过率,以及多角度观测数据、LAI和其它实测数据输入SAIL模型,模拟得到了多角度多光谱冠层反射率,进而建立多角度多光谱冠层反射率与LAI的查找表.最后,将影像的多角度多光谱冠层反射率与查找表进行匹配,实现植被LAI的反演.最后对反演结果进行了验证和分析,结果表明反演精度较高,误差均在合理范围之内.     

Lateral variation and frequency dependence of coda-Q in the southern part of Iberia

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A method based on the coda attenuation law: Q = Q ₀( f/f ₀)^v leads to the determination of the lateral variation of coda- Q in the southern part of the Iberian Peninsula using seismograms belonging to the seismological network of the Cartuja Observatory, located in Granada. The lateral variation of Q ₀ ( Q value corresponding to a reference frequency f ₀ of 1 Hz) and its frequency dependence for the 1 to 5 Hz frequency range are, in general, in agreement with coda- Q values for frequencies less than about 1 Hz, previously determined in the region under study.
To determine the coda- Q values analytical functions have been used to fit the magnification curves of the vertical component short-period seismographs belonging to the Cartuja network. The problem is solved by using least-squares techniques and non-linear inversion. The determined coda- Q ₀ values and its frequency dependence correlate well with several known geophysical parameters in the southern part of the Iberian Peninsula.     

水沙条件对黄河下游河道输沙功能的影响

提出河道输沙功能指标F_s为进入某一河道的泥沙总量(干流与支流输入沙量之和)与输出这一河道的泥沙量之比。河道输沙功能与来水量和来沙量有密切关系,若来水减少,来沙增多,则河道输沙功能减弱。来沙中大于0.05 mm粗泥沙含量百分比与河道输沙功能指标成负相关。来沙系数、特别是粗泥沙的来沙系数,是决定黄河下游输沙功能的重要因子;来沙系数越大,则河道输沙功能指标越低。场次洪水的输沙功能指标随场次洪水最大含沙量的增大而降低,历年河道输沙功能指标随各年中高含沙水流频率的增高而降低。小浪底水库修建后,为我们通过调水调沙提高河道输沙功能提供可能。研究表明,场次洪水平均含沙量35 kg/m³,或场次洪水平均来沙系数为(0.015 kg·s)/m⁶,是在调水调沙中实现河道输沙功能优化的最优含沙量和最优来沙系数,平滩流量则是实现河道输沙功能最大化的最优流量级。     

干旱区水环境叶绿素遥感估算模式

利用2006年10月14~18日在甘肃省庆阳市境内环江、柔远河和马莲河实测的水体波谱数据,模拟水色卫星传感器波段,根据目前广泛应用于各种水色卫星传感器的五种叶绿素浓度估算模式计算叶绿素含量;利用平均绝对误差(MAE)、均方差(RMSE)、一致性指数(IA)和线性相关系数(LCC)等模式性能检验指标,结合与光谱数据测定同步获取的叶绿素含量分析数据,对模式性能进行评价,试图从地面遥感的角度来深入分析这些模式的应用精度;模式的性能分析结果表明:(1)Clark(1997)具有最小MAE和RMSE,最大的IA和LCC,因而是比较适用研究区域叶绿素浓度的估算模式;(2)虽然Clark(1997)性能相对来说比较高,但是估算误差仍在37%以上。进一步利用本次实验中获取的26个样本数据,对Clark(1997)模式参数进行优化和改进,得到了修正后的模式,并利用预留的8个叶绿素实测样本进行验证,对优化后的模式进行的对比分析,结果表明精度提高了16%。     

基于GF-1影像的洞庭湖区水体水质遥感监测

湖泊水质监测是有效开展湖泊水环境综合管理与水污染防治实施的基础,也是湖泊藻华风险评估与生态安全建设的重要依据。本文基于GF-1号影像对2014-2016年洞庭湖水体的叶绿素a浓度、悬浮物浓度和透明度展开遥感监测,结果表明：叶绿素a主要集中在水流速度较慢的安乐湖、大小西湖和东洞庭湖西部地区,其他区域水体扰动力大,叶绿素含量a较低。透明度从北到南递增,与悬浮物浓度的分布趋势相反,符合常规监测规律。东洞庭湖水质较南洞庭湖和西洞庭湖差,水污染程度处于全湖最高水平。GF-1数据可精确反映叶绿素a浓度、悬浮物浓度和透明度指数的空间变化规律,也为后续高分遥感影像湖泊水质监测的应用研究提供了重要参考。     

A model for the retrieval of suspended sediment concentrations in Taihu Lake from TM images

A study was conducted in the Taihu Lake with the aim of deriving a model for the retrieval of suspended sediment (SS) concentrations from Landsat TM images and in situ sampled data. The correlation between suspended sediment concentrations of lake and the reflectance obtained from the TM images is significant. By TM images and in situ sampled data in summer and winter, we obtained a comparative uniform model for the retrieval of suspended sediment concentrations in the Taihu Lake, that is lnSS = a*(R3/R1) + b, where lnSS is the natural logarithm of the suspended sediment concentration, R1 and R3 are the reflectance coincident with the 1st band and the 3rd band in TM images, a and b are the regression coefficients. Furthermore, we analysed the errors particularly to make sure the model is valid. The model is accurate to within 0.33(RMSE), suggesting that this model may be applicable to predict suspended sediment in the Taihu Lake from TM image throughout the year.     

莱州湾海岸带土壤光谱分析与有机质反演研究

利用土壤光谱反射率预测海岸带典型土壤有机质含量。对莱州湾海岸带典型地区97个土壤样本的光谱反射率特性进行分析,把光谱曲线划分为4个区域,提取每个区域的代表性特征参数,与土壤有机质含量进行相关性分析,最终选用458～587.1nm区间的挠度(相关系数达0.87)作为自变量进行模型回归,并利用均方根误差(RMSE)和预测残差(RPD)进行模型检验与评价。结果表明,以458～587.1nm区间的挠度作为自变量建立的对数函数预测模型具有较高的精度和稳定性,经验证计算出其RMSE为0.39,RPD为2.5,该模型应用效果较好。