基于混合光谱理论的太湖水体叶绿素a浓度提取

TM图象多波段数据作为遥感监测水体叶绿素a浓度的数据源,已有多种遥感定量模型与之对应,但主要还是以经验模型为主。利用TM数据首先采用特征波段比值方法,建立太湖水体合适的叶绿素a浓度反演的遥感定量模型。由于经验模型的缺陷性,还提出了基于TM数据的水体混合光谱分析模型,同时分析了端元光谱提取方法对模型求解的影响。通过计算叶绿素a浓度模型估算结果与实地测量数据的相关系数和均方根误差(RMSE),可以发现混合光谱分析模型也是水体叶绿素a浓度遥感估算的另一条佳径。     

太湖富营养化遥感评价研究

讨论利用Landsat/TM数据进行太湖富营养化评价的可行性,提出一种与常规湖泊富营养化评价方法(综合营养状态指数法)接轨的遥感评价新方法,建立了太湖富营养化遥感评价模型(中国湖泊营养状态指数模型TSIc),利用Landsat/TM数据定量反演出的太湖Chl - a浓度作为TSIc模型的输入变量,计算出太湖营养状态TSIc值,最后按照湖泊富营养化评价分级标准将太湖营养状态分为贫营养(TSIc＜30)、中营养(30≤TSIc≤50)、轻度富营养(50＜TSIc≤60)、中度富营养(60＜TSIc≤70)和重度富营养(＞70)5级.     

基于TM数据的太湖叶绿素A浓度定量反演

利用TM(ETM)数据与准实时地面采样数据,建立太湖叶绿素浓度反演模型。结果表明,TM3/(TM1+TM4)与叶绿素A浓度的相关性最好,并以此建立了太湖叶绿素A浓度线性反演模型,但反演精度并不高,因此,建立了一个两层BP神经网络模型反演太湖的叶绿素A浓度,结果表明,神经网络模型的反演精度远高于线性反演模型,16个测试样本表明,神经网络模型反演的相对误差小于30%的有15个点,占总测试样本93.75%,而线性反演模型反演相对误差在30%以下的仅有3个点,这表明对于太湖这样一个光谱特征复杂的二类水体,可以利用神经网络模型反演水质参数。     

基于单一影像局部回归模型修复的Landsat 7 ETM SLC-OFF图像质量评价

以时段相近的Landsat 5 TM影像为参照,通过定性评价(目视)和定量评价(均方根误差、平均差异)方法,分别对单一影像自适应局部回归和单一影像固定窗口局部回归模型修复后的Landsat 7 ETM SLC-OFF数据的图像质量进行评价.结果表明,无论是以Landsat 5 TM影像还是Landsat 7 ETM SLC-OFF影像作为填充影像,得到的修复图像的B1、B2、B3波段均存有一定的条纹,使其应用受到一定限制;但B4、B5、B7波段则没有条纹,这3个波段基本可以应用.对比发现RGF模型方法修复后的影像效果优于FGF模型方法的效果;从填充图像类型看,以Landsat 7 ETM SLC-OFF为填充图像修复的影像比以Landsat 5 TM为填充图像修复的影像效果更好.     

用TM影像和DEM获取黑河流域地表反射率和反照率

传统的大气校正方法原理比较复杂,而且有些参数特别是实时的大气剖面资料难以获取。本文利用DEM对TM 影像进行地形校正后,用简便而又实用的方法对TM影像进行了大气校正,较精确地反演出黑河流域河西走廊中段对应于Landsat TM 1~5 和7波段的地表反射率。在此基础上,通过不同波段地表反射率的组合,获得了地表反照率。通过与实地观测数据对比分析,表明对于植被覆盖区用TM 2,4,7波段组合结果较好,而在非植被覆盖区用TM 1~5,7这6 个波段组合结果更佳。     

基于半分析模型的渤海湾近岸海域悬浮泥沙浓度遥感反演

悬浮泥沙浓度是海洋质量和环境评价的重要参数之一,遥感技术可以实现对海洋水色要素基础信息实时、连续、大范围监测,是当前大尺度海洋生态环境监测的重要手段。然而,现今并没有一个通用的模型可以实现对所有复杂水体悬浮泥沙浓度的反演。该文基于野外站点观测、结合研究区水体光谱特性,构建了基于多波段准分析算法(QAA)的渤海湾近岸海域悬浮泥沙浓度遥感反演半分析模型,并利用Landsat TM遥感数据,对研究区悬浮泥沙浓度进行了反演,制作了悬浮泥沙浓度空间分布图。研究结果显示,该文构建的半分析模型与前人研究的经验统计模型相比,具有更高的精度和普适性,相对误差达到18.28%;研究区的悬浮泥沙浓度整体较低,平均泥沙浓度为27mg/L,且呈现近海大于远海、南部海域大于北部海域的规律。     

基于Hyperion数据的南四湖叶绿素浓度反演研究

通过对2005年5月7日南四湖Hyperion高光谱影像的几何纠正和6S模型辐射校正,以及水体光谱数据分析,对22个水体样点原始光谱数据分别采用归一化处理和包络线消除处理后,以波段比值数据构建叶绿素浓度反演模型,选取相关系数最大的反演模型,获得南四湖叶绿素浓度的空间分布图。研究表明,包络线消除法能很好地去除水体的光谱曲线背景影响,突出光谱曲线的吸收和反射特征,与归一化处理相比,反演模型的相关系数都有很大提高。R700/R560波段比值数据构建的模型相关性最高,相关系数为0.834,可用于叶绿素浓度反演研究。     

一种基于遥感数据快速提取居民地信息的新方法

基于Landsat TM/ETM+遥感影像的谱间关系,利用居民地与背景地物光谱值在波段3、波段4、波段5的差异,提出了一种新的建筑指数(New Built-up Index,NBI),并利用该指数提取居民地信息.选用常州市为研究区,以2007年Landsat TM影像为数据源,居民地提取精度达90%;进一步在多丘陵地区桐庐县进行验证,融入植被指数,居民地提取精度达91%.     

基于HJ-1号卫星数据的太湖悬浮物浓度空间分布和变异研究

以太湖为研究区,利用环境1号卫星第4波段建立的线性模型反演了太湖悬浮物浓度,得到2009年全年太湖悬浮物质量浓度空间分布特征。通过等间距的布点和地统计学的相关原理,揭示太湖悬浮物浓度的空间变异特征。结果表明:2009年太湖悬浮物浓度值比较高,大都集中在30~50mg/L和50~70mg/L,高值区从西北太湖或西南太湖区域逐渐向湖心扩散,最终在湖心形成大面积区域。通过地统计学分析发现,太湖悬浮物具有块金效应和强烈的空间相关性,其中6月份的变程最小,为9.2km,而2009年其他月份的变程都大于20km。     

基于Landsat-8遥感数据和PROSAIL辐射传输模型反演叶面积指数

为了探讨Landsat 8 OIL数据在LAI大范围反演方面的应用潜力,使用Landsat 8 OIL影像,通过PROSAIL辐射传输模型,采用3种波段组合(Band2-7,Band2-5,Band3-5)建立了3个模拟冠层反射率-叶面积指数(LAI)查找表,用2种代价函数(Geman and Mc Clure代价函数,均方根误差代价函数)实现了对玉米、土豆、森林LAI的定量反演,并用LAI-2200测量数据作为相对真值对反演精度进行评价。结果表明:(1)使用Landsat 8数据,通过PROSAIL模型反演叶面积指数的精度是可以接受的,RMSE范围为在[0.892 4,1.205 0],R2范围为[0.721 3,0.873 3]。(2)Band5(近红外),Band4(红)Band3(绿)的波段组合反演效果在3种组合中精度最高,平均RMSE=0.993 1,R2=0.787 3。(3)Geman and Mc Clure代价函数比常用的均方根误差代价函数得到了更高的反演精度,平均RMSE=0.940 5,R2=0.817 5。(4)相对最优的反演策略是Band5,Band4,Band3的波段组合结合GM代价函数,RMSE=0.892 4,R2=0.873 3。(5)存在玉米土豆的反演值普遍低于测量值,而森林的反演值普遍高于测量值的问题。     

黄河源区遥感数据的大气校正及其效果分析

利用6S模型结合暗目标法确定TM过境时的最优气象能见度,分别使用MODIS气溶胶产品(MOD04)、最优气象能见度作为TM的气溶胶光学厚度,对黄河源区的Landsat TM数据进行大气校正。以同步野外实测地面数据为标准,比较了两种气溶胶参数输入方法的校正结果,并从光谱曲线、植被指数、草地生物量的估算三方面探讨了大气校正的效果,两种气溶胶参数输入方法均可以对遥感图像进行有效的大气校正,消除因散射增加的辐射能量,同时补偿因吸收而损失的辐射能量。经过大气校正后的TM光谱更接近真实地表光谱,更有助于地物真实光谱信息的提取,同时对与该地区相似气候条件下影像的大气校正有借鉴意义。     

基于ETM+的表观荔枝波谱反射率反演研究

试从现有的大量遥感影像中提取不同环境下地物的反射率,以目前常用的ETM＋影像数据和荔枝波谱数据提取为例,先对影像进行系统校正得到星上反射率,然后采用6S大气校正模型对图像进行订正,反演地物的真实反射率,并采用与野外实测相结合的方法,分析了星上反射率、6S反演的反射率与实测值之间的误差,结果证明6S校正法是一种较高精度的地物波谱反演方法,可以方便、快捷、准确地从现有的大量遥感影像上直接获取荔枝的反射率.为下一步的自动高效从影像反演地物反射率的研究奠定了基础.     

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。     

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.     

基于TM影像的太湖悬浮物反演模型

1 Introduction Suspended sediment (SS) is the non-dissolved matter in water which reflects the physical and chemical property of water. Suspended sediment plays an important role in water quality management, which influences the total primary productivity…     

塔里木河荒漠植被光谱可分性模拟

以塔里木河典型植被为研究对象,分析胡杨、芦苇叶片及柽柳冠层的可分性,并计算背景的影响。首先用ASD光谱仪测新鲜叶片光谱,找出光谱特征点;然后模拟EO-1高光谱数据和TM多光谱数据;最后植被与土壤光谱按比例混合,分析背景的影响。以上三步分别计算植被指数（VI）。结果显示:叶片光谱特征位置430 nm、670 nm、750 nm附近,黄边斜率和红外平台平均高度,1 080~1 280 nm、1 430~1 650 nm能够区分塔里木河流域3个主要植被类型。模拟的EO-1波谱保持了控制波形的10个特征,TM 只有绿反射峰和红吸收谷、近红外1个反射峰3个特征,大部分特征都消失了。植被指数显示(R680-R500)/R750、(R680-R550)/R705、R1430+\:+R1650、D712/D688能够区分3类,且指数值差异较大,为绿峰、红谷和近红外波峰的组合;模拟的EO-1数据(R680-R500)/R750、(R680-R550)/R705、R1430+\:+R1650能分别区分植被,TM多波谱数据不能有效区分植被。     

Hydrocarbon Alteration Characteristics of Soils and Mechanism for Detection by Remote Sensing in East Sichuan Area,China

The type, strength, and spatial distributions of hydrocarbon alteration of the surface soil are studied in two sections in East Sichuan area through the simultaneous analysis of soil organic geochemistry, soil mineralogy, and soil chemistry. The spectral response and remote-sensing mechanism are studied through the soil spectral analysis in the range of VIS--NIR bands. The results of this study demonstrate that long-time hydrocarbon microseepage can induce mineral and chemical alteration of surface soil, including the increase of clay-mineral content and carbonate-mineral content, the increase of ferrous-iron content, and decrease of ferric-iron content. Soil mineral components related to hydrocarbon alteration have spatial coincidence with soil organic geochemical components. Increase of clay- and carbonate-mineral contents in the soil can cause decrease of reflectance in VIS–NIR bands and increase of Landsat band ratio TM5/TM7. Increase of ferrous-iron content and decrease of ferric-iron content in the soil may cause increase of reflectance in the range of 400 nm to 600 nm, and higher reflectance of Landsat band ratios of TM1/TM3 and TM2/TM3.     

Radiometric investigation of different snow covers in Svalbard

This paper examines the relationship between reflectance and physical characteristics of the snow cover in the Arctic. Field data were acquired for different snow and ice surfaces during a survey carried out at Ny-Ålesund, Svalbard, in spring 1998. In each measurement reflectance in the spectral range 350 - 2500 nm, snow data (including temperature, grain size and shape, density and water content), surface layer morphology, and vertical profile of the snow pack were recorded detailed analysis of reflectance based on the physical was performed. Field reflectance data were also re-sampled at the spectral intervals of Landsat TM to compare the ability of identifying different snow targets at discrete wavelength intervals. This analysis shows that reliable data on snow structure and thickness are necessary to understand albedo changes of the snow surfaces.