一种修正的星载散射计反演海面风场的场方式反演算法

由于卫星散射计探视雷达回波的各向异性的双调和性质,同时由于散向散射物理模型函数的非线性及信号中存在噪声,使得常规点方式风场反演哕向有多至４个解的多解存在。给出了一种改进的场方式钣演方法,利用该人卫星散射计测量的后向散射强度的数据中唯一反演出大尺度海洋风场。通过数值模拟和实际算例计算表明反演过程在风向、风速上都与真解是吻合的。从结果可以看到,所采用的改进的场方式反演方法对模拟数据或真实散射计探测海面     

偏振激光雷达探测大气—水体光学参数廓线

激光雷达在上层水体垂直廓线的遥感中展现出巨大优势。本文研制了一套高垂直分辨率的实时探测偏振激光雷达,提出了一种基于偏振激光雷达回波信号的反演算法,采用Fernald理论和多次散射原理反演非均匀大气—水体的衰减和退偏光学产品,以高效稳定地处理偏振激光雷达实验数据。展示了一个中国内陆水体激光雷达探测实例,观测到了两次气溶胶积聚现象和一次水体浑浊现象。对实验数据的分析表明,退偏比主要由前向多次散射和后向单次散射产生的退偏两部分组成。当多次散射强度较大时,退偏比的变化主要取决于多次前向散射退偏;反之,则主要依赖于单次后向散射退偏。     

CO2倍增下遥感-光合作物产量响应模型的研究与应用

由于卫星散射计探视雷达回波的各向异性的双调和性质,同时由于散射物理模型函数的非线性及信号中存在噪声,使得常规点方式风场反演中风向有多至4 个解的多解存在。给出了一种改进的场方式反演方法,利用该方法从卫星散射计测量的后向散射强度的数据中唯一反演出大尺度海洋风场。通过数值模拟和实际算例计算表明反演结果在风向、风速上都与真解是吻合的。从结果可以看到,所采用的改进的场方式反演方法对模拟数据或真实散射计探测海面风场的反演是成功的。     

一种由粗到精的机载激光测深信号检测方法

针对机载激光测深（airborne lidar bathymetry,ALB）中不同环境下波形的差异性较大,且信号检测精度受限于系统采样间隔等问题,提出一种由粗到精的机载激光测深信号检测方法。该方法首先利用接收波形的有效长度快速估计水深;粗检测依据水深近似值,分别采用理查德森-露西去卷积法（Richardson-Lucy deconvolution,RLD）和平均差方函数法（average square difference function,ASDF）对波形预处理,通过包含距离、导数和极值约束的逐级检测确定信号的初始位置;精检测以粗检测结果为初值,利用改进的二阶多项式指数函数模型,并在模型参数求解中引入信赖域优化算法以实现波形的精确拟合,进而获得信号的精确位置。实测数据和模拟数据的试验结果表明,粗检测能够根据波形的特点采取相应的处理方式为精检测提供可靠的初值;精检测可将检测结果精确至子采样间隔并在粗检测基础上进一步提高精度。与极大值检测、ASDF、RLD和四边形拟合法等传统方法相比,本文方法正确率平均提高10%左右,精度平均提高约30%。     

海洋激光雷达反演水体光学参数

研制了一套船载海洋激光雷达,用于探测海水光学参数垂直廓线。2017年8月,该系统在黄海海域进行了实验测量。在准单次散射模型中引入原位测量的光学参数,实现了理想激光雷达回波信号的模拟,并将该理想信号与系统响应函数卷积后精确复现了实验的激光雷达信号。采用Fernald后向迭代积分法(简称Fernald法),比较了不同水体悬浮物激光雷达比下反演的激光雷达衰减系数α与原位漫射衰减系数Kd的差别。基于停航时标定的水体悬浮物激光雷达比,采用Fernald法获得了走航时的激光雷达衰减系数。进一步地,提出一种基于米散射激光雷达数据和原位测量的后向散射数据的融合算法,模拟了高光谱分辨率激光雷达(HSRL)反演α的过程,并将其与Fernald法进行了比较。实验结果表明,自研的海洋激光雷达能够有效探测海水光学参数,基于合适的水体悬浮物激光雷达比的Fernald法可以有效应用于米散射激光雷达的反演,未来无需假设的HSRL在海水光学参数探测领域具有更大的优势。     

太湖梅梁湾下行漫衰减系数的Monte Carlo模拟及分析

漫衰减系数常用于计算水体浑浊度和划分水体等级,是水中生物进行光合作用等生态过程中的重要参数。本文假设水体固有光学特性(IOPs)不随垂直剖面变化,水体表面为镜面。通过Monte Carlo方法模拟追踪光子在水中的运动过程,统计大量光子在不同深度上的能量分布,计算出下行漫衰减系数Kd值。结果表明:在450 nm,550 nm和650 nm波长处模拟的Kd值基本上小于实测Kd值,对应后向散射概率为3%的散射相函数模拟的相对误差最小,适合用于构建太湖水体的Kd值反演模型。进一步分析入射天顶角、b/a值对Kd值变化的影响,结果发现:在b/a较大的情况下,散射相函数成为影响Kd值变化的主要因素。当b/a值大于9时,入射天顶角从10°变化到80°时,Kd值的变化率小于10%,可忽略入射天顶角的变化对Kd值的影响。利用单一散射相函数模拟不同波长处的Kd值,发现悬浮颗粒物浓度较高且以无机颗粒物为主体时,450—550 nm内模拟值大于实测值,550—650 nm内则相反,说明随着波长的增加,水体中颗粒物的散射呈现出前向散射减弱、后向散射增强的变化趋势。在反演不同波长处的Kd值时需考虑到散射相函数的光谱变化所造成的误差。     

全局收敛LM算法优化的机载激光测深信号提取方法

在机载激光测深系统中,水面与水底回波信号的提取精度是影响系统测深能力的关键因素,然而传统的信号提取方法易受噪声影响,精度低,对测量环境的适应性差。针对上述问题,提出一种全局收敛LM(Levenberg Marquardt)算法优化的机载激光测深信号提取方法。首先通过模糊筛选得到较为可靠的初值;然后利用基于全局收敛LM的波形分解算法对波形进行分析建模,从而获取每个初值点的高斯分解参数;最后通过多条件筛选确定精确的水面、水底回波信号位置。利用实测数据和模拟数据分别进行实验,结果表明提出方法对回波信号具有较高的检测正确率,且稳定性较强。     

海洋激光雷达多次散射回波信号建模与分析

海洋激光雷达是实现上层海水3维探测的重要工具,激光在海水中的传输伴随着复杂的多次散射效应,建立准确的海洋激光雷达多次散射回波信号模型有助于实现海水光学特性的高精度反演。本文介绍了仿真海洋激光雷达多次散射信号的解析模型、半解析MC(Monte Carlo)仿真方法和传统MC仿真方法,定量对比分析了不同工作条件下3种模型的仿真结果,讨论了工作高度、接收视场角、水质和水体分层等因素对仿真结果的影响。研究表明:3种模型具有高度一致的仿真结果,但在计算效率方面,解析模型优于半解析MC法,半解析MC法优于传统MC法。解析模型优异的计算效率和可靠的计算精度使其在海洋激光雷达辐射传递机理及应用的研究中具有显著优势。     

体散射函数测量技术定标方法研究进展

体散射函数描述了光被水体散射后的角度分布特性，是海水固有光学特性之一，在水色遥感、生物光学特性及海气交互过程研究等光学海洋学研究及应用领域具有十分重要的意义。基于其强方向性、大动态范围、后向散射微弱等特点，体散射函数测量技术定标方法及应用研究至今仍在不断探索进步中。伴随体散射函数测量技术的发展，相继出现了基于散射体及散射通量的定标方法、基于漫射体与传感器响应权重函数的定标方法以及基于标准物质与传感器响应权重函数的定标方法等3大类体散射函数定标方法。相较于基于散射体及散射通量的定标方法，基于漫射体与传感器响应权重函数的定标方法可有效解决散射体估算难度大等问题，但更适用于宽视场角的后向散射仪；基于标准物质与传感器响应权重函数的定标方法极大简化了定标过程，且不受散射角度范围的限制。可以预见，上述3大类体散射函数定标方法的变通和组合方案是未来很长一段时间的主要定标方法，而基于标准物质与传感器响应权重函数的定标方法将是未来体散射函数最有优势的定标方法。本文以水体体散射函数定标方法为主线，归纳总结了国内外水体体散射函数定标、测量以及应用研究进展，并对未来体散射函数定标方法的发展趋势进行展望。     

单频机载激光测深海陆回波自动分类方法EI北大核心CSCD

海陆回波分类是机载激光测深中的一项波形预处理步骤,关系着后续信号检测和点云生成的精度。针对现有海陆回波分类方法不适用于单频机载激光测深系统且自动化程度不高的问题,本文提出一种单频机载激光测深海陆回波自动分类方法:首先,通过首末回波信号检测及点位计算获得回波的点云高程特征;然后,采用高程直方图拟合的方式确定平均水面位置,依据点云高程特征判定大部分回波的海陆属性,对余下的未定回波,仅保留其中的最强信号并统一处理为单信号回波,同时提取波形的信号特征和能量分布特征,依据点云高程特征的相似性自动建立训练样本集;最后,利用支持向量机分类器实现未定回波的分类。采用国产系统Mapper5000采集的实测数据进行试验,结果表明基于首末回波点云的初分类可快速、准确地对远离海陆交界处的回波进行分类,基于波形特征的未定回波分类可在自动建立的训练样本集支持下实现海陆交界处未定回波的高精度分类。与传统方法相比,本文方法无须近红外通道波形和人工样本的辅助就可以达到较高的分类精度,其中总体分类精度可达99.82%,海陆交界处分类精度可达91.59%。     

全波形激光雷达回波分解方法

全波形激光雷达的回波中携带了被测目标的距离与特征信息,为了获取这些信息,本文提出了一种回波分解方法。本方法将原始的全波形回波分解为几个独立的高斯脉冲,并得到其函数表达式,从而提取出被测目标的距离等信息。分解过程中,首先,采用可变阈值的经验模态分解滤波法(EMD-soft)对原始波形进行滤波和噪声水平评估;其次,采用一套应对多种波形组成的初始参数估计方法,获取后续拟合所需的初始参数;最后,采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对回波进行拟合优化,从而获取全波形回波中包含的独立高斯脉冲及其函数表达式。仿真波形的分解实验表明,分解误差在0.1 ns量级,换算成距离误差为15 mm,通过实验室自制的全波形激光雷达实验系统获取的回波的分解实验表明,分解的距离误差小于0.1 m。对比另外两种高斯分解方法对于相同仿真与实验数据的分解结果可以看出,本方法在分解成功率与精度上都有较大的提高。回波分解后的独立高斯脉冲中,除距离外还含有被测目标的反射率、粗糙度、面型等丰富的信息,回波分解方法作为回波分析的基础,将在遥感、测绘等生产与科研领域中发挥非常重要的作用。     

Bathymetric mapping over coastal Andhra Pradesh using landsat Mss data

Satellite imagery can be used to map shallow water depth using techniques which utilize only a few selected depth sounding points as input. For the present work three different models were considered for water depth estimation, which relate different parameters with the water depth. The Landsat-4 MSS data of the sounding points were used for calculation of model parameters. Goodness of fit of the above models was tested using statistical tests, which showed that the exponential relation between water body radiance and water depth gives best fit for shallow water bathymetry. Contour map of water depths over the coastal region of Andhra Pradesh near Machlipattnam have been drawn with the help of the above models using remotely sensed data of the area.     

机载Lidar数据的农作物覆盖度及LAI反演

虽然Lidar点云数据已被广泛应用于获取森林各项结构参数,但这些方法并不适合于低矮的灌丛、林地和农作物。本文以玉米为研究对象,提出利用机载Lidar点云数据的强度信息和全波形数据中的距离与扫描天顶角信息,反演农作物覆盖度和LAI的方法。在黑河进行的飞行实验和地面验证表明,该方法具有较高精度,也表明Lidar在低矮自然植被监测和农业应用上有较大潜力。     

Lidar遥感基本原理及其发展

介绍了航空激光扫描(Airborne laser scanning)或者Lidar遥感信息获取系统的基本原理、系统的组成、数据获取的方法及其步骤;对近数十年来应用激光扫描遥感信息获取地形表面模型方面取得的主要成果、应用现状做了简要回顾和评述;结合GIS和影像融合方法对Lidar遥感技术未来发展趋势进行了展望。     

拟合点独立解算的GPS水准拟合探究

传统的GPS水准拟合主要是应用某一种拟合模型对拟合点群进行拟合,未能考虑到不同拟合点对同一拟合模型具有不同适应度。针对这一问题,本文提出了基于拟合点独立解算的GPS水准拟合方法,并结合实测数据对该方法进行了测试,结果证明该拟合方案相对于传统模型在精度上有成倍的提高。     

The Laser Vegetation Imaging Sensor: a medium-altitude,digitisation-only,airborne laser altimeter for mapping vegetation and topography

The Laser Vegetation Imaging Sensor (LVIS) is an airborne, scanning laser altimeter, designed and developed at NASA's Goddard Space Flight Center (GSFC). LVIS operates at altitudes up to 10 km above ground, and is capable of producing a data swath up to 1000 m wide nominally with 25-m wide footprints. The entire time history of the outgoing and return pulses is digitised, allowing unambiguous determination of range and return pulse structure. Combined with aircraft position and attitude knowledge, this instrument produces topographic maps with dm accuracy and vertical height and structure measurements of vegetation. The laser transmitter is a diode-pumped Nd:YAG oscillator producing 1064 nm, 10 ns, 5 mJ pulses at repetition rates up to 500 Hz. LVIS has recently demonstrated its ability to determine topography (including sub-canopy) and vegetation height and structure on flight missions to various forested regions in the US and Central America. The LVIS system is the airborne simulator for the Vegetation Canopy Lidar (VCL) mission (a NASA Earth remote sensing satellite due for launch in year 2000), providing simulated data sets and a platform for instrument proof-of-concept studies. The topography maps and return waveforms produced by LVIS provide Earth scientists with a unique data set allowing studies of topography, hydrology, and vegetation with unmatched accuracy and coverage.     

The autocorrelation of waveforms generated from ocean-scattered GPS signals

A "waveform" is generated by cross-correlating local copies of a global positioning system (GPS) signal with an ocean-reflected GPS signal, over a range of carrier frequencies and code delays. The shape of this waveform can be inverted to obtain estimates of the ocean surface roughness. To assess the accuracy of these retrievals, a stochastic model for the waveform time series measurements was developed in a previous publication. In this letter, this model is validated by comparing the predicted autocorrelation function of the waveform against the autocorrelation computed from experimental waveforms collected from an airborne receiver. A 1-ms coherent integration time was used at first. Then, blocks of these measurements were concatenated to produce equivalent integration times of up to 5 ms to compare the dependence of model predictions on integration time. Correlation time was estimated by fitting a model Gaussian function to the magnitude or the real part of the autocorrelation function. The magnitude and phase of the complex autocorrelation function from the model were also studied to show the location of the first , and better explain cases in which the Gaussian function did not fit well. The autocorrelation is found to be weakly dependent upon the surface roughness, over a range of moderate wind speeds.     

利用BP神经网络剔除多波束测深数据粗差

针对多波束单ping水深数据多呈现较为复杂的曲线形式的现象，提出了基于逆传播（back propagation，BP）神经网络的多波束测深数据粗差剔除方法，即依据BP神经网络具有从输入到输出的映射功能，构建适应多波束单ping水深数据复杂曲线的训练学习算法进行曲线拟合。考虑地形之间的延续性进行相邻ping水深数据间的相关性分析，纵向检查定位并剔除粗差。通过实测多波束测深数据验证该方法的有效性，并与不确定性与测深学联合估值滤波以及交互式滤波方法进行比对分析，结果表明该方法可以有效剔除多波束测深数据中的粗差。     

利用三维激光扫描技术检测建筑物平整度及垂直度

利用地面三维激光扫描仪对某建筑物进行全自动高精度立体扫描，获得目标建筑物表面的三维空间点云信息，经过研究分析提出了一种根据点云提取建筑物中心轴线的方法，采用随机采样一致性算法（RANSAC）拟合直线，并采用整体最小二乘算法拟合平面。通过分析拟合平面及拟合直线的几何特征来检测建筑物的平整度和垂直度，实测数据分析结果表明，三维激光扫描技术在建筑物立面平整度及垂直度检测中具有较高的可行性和适用性。