基于高分一号与Landsat-8影像的水体浊度反演比较

为分析高分一号WFV传感器16 m遥感影像在水质反演方面的能力,本文选取南四湖为研究区,以高分一号卫星影像与Landsat-8卫星OLI影像为数据源,结合地面同步实测水体浊度数据,建立反演水体浊度的原始光谱反射率模型、归一化反射率模型和波段比值模型,并对各模型进行精度评价,分别比较两个传感器在浊度反演能力方面的差异。结果表明:利用高分一号WFV 16m遥感影像进行水质反演具有较高的精度,且具备更高的空间分辨率和更短的重访周期,可以替代Landsat-8多光谱数据。     

基于GF-2卫星数据的孕穗期小麦叶面积指数反演——以河北省廊坊市为例

叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价植被长势和预测产量的重要农业生理生态参数。高分2号(GF-2)卫星数据具有高空间分辨率特点,能反映更多细节信息,针对该数据特点的LAI反演方法具有较高的研究价值。以河北省廊坊市万庄镇为研究区,对孕穗期小麦采用了回归模型和神经网络算法反演LAI;采用4种植被指数与实测LAI值构建回归模型,同时重点探讨了PROSAIL模型结合神经网络方法进行LAI反演。研究结果表明,在回归模型中,归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的二项式模型估算LAI可以获得最高精度,采用实测数据验证的决定系数(R2)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.719 3和0.393 6;与回归模型相比,神经网络反演LAI方法更显著提高了精度,R2和RMSE分别达到0.900 8和0.273 2。基于GF-2卫星数据,在研究区小麦孕穗期,神经网络反演LAI具有较强可行性和适用性,可为高空间分辨率卫星影像的LAI反演提供参考。     

极限学习机辅助下路域植被叶面积指数的反演

路域植被叶面积指数(LAI)的获取对于路域植被长势和健康状况的监测具有重要意义。本文以GF-1影像和地面同步实测数据为基础,利用极限学习机(ELM)对湖南省醴潭高速路域植被LAI进行了建模反演。试验结果表明,与传统经验回归模型、SVM模型相比,ELM反演精度更高,RMSE为0.501,预测精度为86.26%。该研究可为路域植被健康评估提供参考。     

集成Landsat OLI和机载LiDAR条带数据的亚热带森林生物量制图

以亚热带天然次生林为研究对象,借助一个条带的少量LiDAR点云数据和覆盖整个研究区的免费Landsat OLI多光谱数据,并结合地面实测数据,探索森林生物量低成本高精度制图方法。首先,提取了OLI和LiDAR特征变量,并与地上和地下生物量进行相关分析以筛选变量;然后,借助LiDAR数据覆盖区的样地和条带LiDAR数据构建"LiDAR生物量模型";再从LiDAR反演生物量的结果中进行采样,结合OLI特征变量构建"LiDAR-OLI模型";最后,与单独使用OLI多光谱数据建立的"OLI估算模型"结果进行比较,分析精度并验证新方法的效果。结果表明,"LiDAR-OLI模型"对地上和地下生物量的模型拟合效果较好且均优于"OLI模型",且其交叉验证的精度也较高并优于"OLI模型",从而证明了新方法的可靠性及有效性。本研究为主、被动遥感技术在中小尺度上协同反演森林参数提供了实验基础,也为基于全覆盖免费OLI多光谱数据及条带LiDAR数据的低成本森林生物量制图探索了技术路线。     

冬小麦叶面积指数的高光谱估算模型研究

本文以山东禹城为研究区,利用地面实测光谱数据,探讨不同植被指数和红边参数建立高光谱模型反演冬小麦叶面积指数的精度。通过逐波段分析计算了4种植被指数(NDVI、RVI、SAVI、EVI),结合同步观测LAI数据,确定反演叶面积指数的最优波段;计算了5种常用的高光谱植被指数MCARI、MCARI2、OSAVI、MTVI2、MSAVI2,同时利用4种常用方法计算红边位置和红谷,与实测LAI进行回归分析,比较植被指数和红边参数模型对冬小麦LAI的估测精度。结果表明各因子与LAI均具有较高的相关性,整个研究区归一化植被指数具有最高的反演精度,确定了估算冬小麦LAI的最优模型,并使用独立的LAI观测数据对模型进行了验证。     

基于三维随机辐射传输模型的高分一号中国叶面积指数产品算法

叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是研究植被生态系统结构和功能的核心参数之一，遥感是获取大范围动态LAI的一个主要技术手段。目前国际上没有高分辨率的LAI标准化产品。本文基于三维随机辐射传输（3D-SRT）模型查找表算法研究了适用于国产高分辨率卫星高分一号宽幅相机（GF-1 WFV）的叶面积指数反演算法。模型中单次散射反照率和不确定性等参数与波段设置和波段稳定性相关。算法在全国范围内选取不同植被类型的均质样点，统计地表反射率的差异特征，调整全国6种植被类型各波段的单次散射反照率、不确定性等算法参数，进而构造适用于GF-1 WFV传感器的查找表以进行LAI的反演。研究中使用新疆维吾尔自治区石河子地区、内蒙古自治区四道桥包含农作物、森林等共359组实测地面数据开展LAI验证。验证结果表明，和调整参数前的反演结果相比，优化后的算法均方根误差RMSE可由算法优化前的1.209下降至0.804，决定系数R2由0.659提高至0.883，反演成功率RI可由25.3%提高至73.8%，算法精度和稳定性较高，更适用于GF-1叶面积指数的反演。将其应用于GF-1卫星影像上，生产了201...     

无人机与卫星影像的叶面积指数遥感反演研究

针对卫星遥感影像获取的叶面积指数精度较低的问题,该文结合无人机低空航拍影像和卫星影像,基于最小二乘法建立了一种叶面积指数遥感反演方法,并与卫星影像像元二分模型进行了比较。结果表明:从单一植被类型到整体植被叶面积指数的反演,新方法均优于卫星影像的像元二分法,两者整体相对误差分别为27%和35%。4种植被类型中,草本植物对模型的反演精度影响较大,两者相对误差分别为32%和56%。使用该方法准确计算了长汀县相关区域叶面积指数分布,与他人结果一致。该方法提高了卫星遥感影像获取叶面积指数的精度,为大面积高精度估算区域植被提供了一种方法。     

黑河中游农作物MODIS叶面积指数产品时间序列精度验证与变化特征分析

叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是表征植被生长状态的一个重要的冠层结构参数。MODIS LAI产品是全球常用的遥感LAI产品之一。然而,由于地表异质性、数据质量、模型精度等多方面的差异,MODIS LAI产品质量各有不同。基于无线传感器网络的LAINet仪器可以自动获取时间频率更密集的LAI实测数据,为验证卫星遥感LAI产品质量提供了有力支持。本文基于2018年和2019年黑河中游时间序列地面实测LAI数据与高空间分辨率卫星遥感植被指数数据,建立经验回归模型。将该模型反演高空间分辨率卫星遥感LAI作为参考LAI真值,对MODIS LAI产品进行了精度验证与稳定性评价,分析了MODIS LAI与LAINet地面测量的差异原因。结果表明：与Landsat 8参考真值相比,MODIS LAI生长季的质量（RMSE2018=1.17,RMSE2019=1.14）优于衰落季（RMSE2018=1.39,RMSE2019=1.84）,MODIS LAI总体低估,尤其是生长季后期。时间序列上,MODIS LAI产品能够刻画植被生长和凋落的季节特征,但生长前期波动性要强于后期。与L...     

基于CBERS的黄河湿地生物量反演研究

本研究以黄河湿地郑州段为研究区,利用RS与GIS技术,基于2009年5月7日获得的CBERS 2B卫星CCD多光谱遥感影像和地面实测植被生物量信息,采用回归算法构建反演模型,经对比分析得到最优计算模型。结果表明,反演模型计算精度达到86.32%,利用CBERS 2B卫星CCD多光谱遥感影像可满足植被生物量的反演需要。     

基于低空无人机影像的城市三维建模精度评估

当前,无人机作为一种快速、有效的影像获取手段,不仅弥补了卫星遥感技术获取数据的不足,还能利用多角度、大范围获取地面纹理信息,为城市三维建模提供重要的技术支持。本文对基于低空无人机影像的城市三维模型构建展开了介绍,分析低空无人机影像城市三维建模的精度评估,并通过研究区域的三维模型、成图结果的精度进行了分析,实验表明:利用低空无人机摄像控制点布设,可达到三维模型精度要求,旨在为有关需要提供帮助。     

利用卫星影像图估算土石方量的技术探讨

传统的工程可行性研究阶段由于没有进行实测,土石方工程量计算偏差较大。而利用卫星影像数字地面模型进行土石方量估算,估算精度是否能够满足工可的要求,是一个值得探讨的问题。作者通过初步设计实测与卫星影像数字地面模型截取的数据比对分析的结果看出,卫星影像图估算精度满足该阶段的土石方量要求,初步设计的土石方量精度要求高于工可阶段的精度要求,此方法完全满足工可土石方量的精度要求。     

联合HJ-1/CCD和Landsat8/OLI数据反演黑河中游叶面积指数

目前制约30 m分辨率地表参数遥感提取的主要因素是有限的观测个数,而联合多传感器观测是提高单位时间观测频次的一个有效途径。本文以黑河中游为研究区,利用HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器构建多传感器观测数据集。对多传感器观测数据集在观测周期内的有效观测个数、观测角度和双向反射分布函数BRDF分布特征、以及经过预处理后的多传感器数据一致性等问题进行分析。不同传感器观测数据质量差异是多传感器联合反演的主要问题,因此本文首先制定了多传感器数据质量控制方案,然后利用统一模型查找表反演单传感器叶面积指数LAI结果,对10天观测周期内经过质量筛选的单传感器反演结果采用平均方法合成LAI产品。结果表明,LAI有效反演像元占总反演像元比例由单传感器的6.4%—49.7%提高到多传感器的75.9%。利用地面测量数据进行验证分析,LAI反演结果与地面实测数据的均方根误差RMSE均值为0.71。利用30 m分辨率的HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器数据可以生产精度可信、时间分辨率连续的LAI产品。     

面向复杂山地的机载LiDAR与无人机影像融合应用

本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。     

地面LiDAR数据模拟及单木LAI反演

地面激光雷达Li DAR可以快速获取高精度、高密度的点云数据,在植被结构参数获取方面的应用越来越广泛。为了定量分析地面激光雷达点云数据获取单木结构参数的能力和精度,本文提出利用光线跟踪结合植被真实结构模拟地面3维激光扫描仪的单木点云数据(以RIEGL VZ-1000为例),并结合间隙率模型反演单木叶面积指数LAI。在点云模拟过程中,充分考虑了脉冲特性,包括光斑大小、波束发射角以及回波探测强度。重点分析了光斑大小和最小探测强度对LAI反演的影响,并采用根河实测单木数据进行了验证。结果表明,光斑大小和最小探测强度的设定对于LAI反演结果存在很大影响,该结论对于提高地面激光雷达点云数据反演植被结构参数精度具有重要意义。     

机载LiDAR和高光谱融合实现温带天然林树种识别

将机载LiDAR(Light Detection and Ranging)与高光谱CASI(Compact Airborne Spectrographic Imager)数据融合,充分利用垂直结构信息和光谱信息进行温带森林树种分类,并与仅用高光谱数据的分类结果相比较,评估融合数据的树种分类能力。结合样地实测数据,首先用LiDAR获得的3维垂直结构信息对CASI影像上的林间空隙进行掩膜,提取林木冠层子集;然后对冠层子集分层掩膜,利用光谱曲线的一阶微分及曲线匹配技术,实现各树种训练样本的自动提取;利用SVM分类器对两种数据分类并比较精度。结果表明,融合数据的树种分类总体精度和Kappa系数(83.88%,0.80)优于仅使用CASI数据(76.71%、0.71),优势树种的制图精度为78.43%—89.22%,用户精度为75.15%—95.65%,整体也优于仅使用CASI的制图精度(68.51%—84.69%)和用户精度(63.34%—95.45%)。结果表明,机载LiDAR与CASI基于像元的融合对温带森林树种识别的精度较仅高光谱数据有较大提高。     

基于CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)作为植被冠层的重要参数,对作物长势监测及产量估算具有重要意义。本研究以黑河流域张掖绿洲试验区为例,基于机载航空高光谱遥感影像(compact airborne spectrographic imager,CASI)数据,利用物理模型与统计模型对研究区的LAI进行估测反演。首先,利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与相应实测LAI数据建立最佳线性回归模型;然后,基于混合像元分解模型和多次散射植被冠层模型构建物理模型;最后,以线性回归模型为参比修正多次散射植被冠层模型,构建半经验LAI反演模型,并比较上述模型拟合效果。研究结果表明,半经验模型为绿洲区LAI反演最优模型,模型估算精度R2达到0.89,精度提高较显著。研究对提升作物LAI的估算精度有一定意义,并将进一步推动精细农业定量遥感理论的研究与应用。     

基于PROSPECT＋SAIL模型的遥感叶面积指数反演

以PROSPECT+SAIL模型为基础，从物理机理角度反演植被叶面积指数(LAI)。首先，通过FLAASH模型进行大气校正，使得图像像元值表达植被冠层反射率； 然后，根据LOPEX 93数据库和JHU光谱数据库选择植物生化参数和光谱数据，以PROSPECT模型模拟出的植物叶片反射率和透射率作为SAIL模型的输入参数，得到植被冠层反射率，将结果与遥感影像的植被冠层反射率对应，回归出植被LAI； 最后，以地面实测数据对遥感反演数据进行验证，并分析了误差的可能来源。     

GF-6影像下的南方路域针叶植被LAI反演研究

为了更好应用国产高分辨率遥感影像监测评价南方路域植被环境,研究南方路域针叶植被叶面积指数遥感反演.该文以长益高速研究区域的高分六号影像(GF-6)为基础,提出了可适用于针叶叶片的LIBERTY+ SAIL耦合模型并结合多元线性回归、局部加权回归反演路域植被针叶LAI的方法.研究中以耦合模型模拟的冠层光谱反射率、GF-6影像和野外实测生化参数为数据源,通过相关性分析,将与LAI相关性较高的SAVI、RVI和EVI 3种植被指数作为反演因子,结合组合模型反演LAI并评定模型的反演精度.结果 表明,耦合模型对南方路域针叶植被LAI的估算精度整体较高,对比分析两种叶面积指数的组合预测模型,耦合模型结合局部加权回归组合反演LAI具有优越性,可更好地反演路域植被针叶LAI.     

卫星遥感技术在环境保护中的应用

阐述了卫星遥感技术在环境保护中的应用现状,针对新乡市环境保护的具体需求,运用遥感图谱解译技术解决大面积地面固体污染源监测问题,利用大气气溶胶反演技术实现区域PM10空间态势分析.结合地面观测站实测数据,提出利用线性拟合与回归分析方法定量评价卫星遥感数据在环境保护应用的可行性,结果表明卫星遥感数据与地面站实测数据呈现高度相关性.与地面观测站以及人工现场监测相比,卫星遥感技术具有大范围、省时省力等优点,具有广阔的应用前景.但是由于大气气溶胶多变的时空特性、探测技术精度的限制及地域关键信息的缺失,气溶胶定量反演技术并不完善,需要开展进一步的研究.     

基于环境星CCD数据的冬小麦叶面积指数遥感监测模型研究

以山东禹城为研究区,利用我国自主研发的环境星数据,计算了4种植被指数,即归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)及增强型植被指数(EVI);结合同步观测数据,将植被指数与实测叶面积指数(LAI)进行回归分析,比较各种植被指数模型对冬小麦LAI的估测精度。结果表明,4种植被指数与LAI均具有较高的相关性,其中,比值植被指数(RVI)对LAI反演精度最高,即LAI=2.967 lnRVI-1.201是估算冬小麦LAI的最优模型。使用2009年5月冬小麦LAI观测数据对模型进行验证,平均相对误差为19%。