基于GF-3和Landsat 8遥感数据的土壤水分反演研究

基于我国首颗全极化雷达卫星高分三号（GF-3）和Landsat8数据,研究浓密植被覆盖地表土壤水分反演方法。为了提高浓密植被覆盖地表土壤水分反演精度,首先利用PROSAIL模型、实测植被参数及Landsat8光学数据分析了8种植被指数与植被冠层含水量的相关性,从中优选出归一化差异水指数（NDWI₅）用于反演植被冠层含水量,并通过分析植被含水量和植被冠层含水量的关系,构建植被含水量模型;然后结合植被含水量反演模型和简化MIMICS模型校正了植被对雷达后向散射系数的影响,最后基于AIEM建立裸土后向散射系数模拟数据集,发展一种主动微波和光学数据协同反演浓密植被覆盖地表土壤水分模型,并以山东省禹城市为研究区,实现了玉米覆盖下HH、VV和HH+VV 3种模式土壤水分反演。实验结果表明： ① NDWI₅为最佳植被指数,对于去除植被影响有较好效果;② 基于此方法,利用GF-3和Landsat8卫星数据反演得到的土壤水分具有较高的精度;③ 相比HH和VV两种极化模式,HH+VV双通道模式对土壤水分反演结果更好,决定系数（R2）为0.4037,均方根误差（RMSE）为0.0667 m ³m ^-3。     

多极化SAR数据反演额济纳冲积扇地表参数

本文采用遗传算法和后向散射模型相结合的方法,探讨了多极化SAR(Synthetic Aperture Radar)数据反演冲积扇地表参数(地表粗糙度和土壤湿度)的可行性.通过理论模拟和实地地表测量对比,表明该方法在反演冲积扇地表参数方面是切实可行的.该方法可以根据获取数据情况不同,灵活调整反演的代价函数式,并且用于反演的SAR图像必须大于(或等于)两景,数据越多,反演结果越精确.在此基础上,利用ENVISAT ASAR数据和ALOS PALSAR数据,对内蒙古额济纳冲积扇的地表参数进行了反演计算.结果表明,额济纳冲积扇地面相对比较平坦,粗糙度参数变化较小,大部分地区均方根高度小于1.0cm.黑河沿岸地区粗糙度参数较大,而远离黑河的戈壁滩地表粗糙度较小.该地区的土壤湿度反演结果表明,该地区属于极端干旱区域,大部分地区土壤体积含水量低于10%.     

基于升降轨Sentinel-1数据分析2017-11-12伊拉克MW7.3地震震源参数

利用Sentinel-1卫星提供的多个轨道SAR数据对2017-11-12伊拉克M_W 7.3地震进行研究，通过处理不同轨道数据并比较，获取震区可靠的同震形变场。利用降轨同震形变场，采用数据分辨率约束的四叉树方法降采样后作为约束条件，基于弹性半空间模型（Okada）反演断层几何参数及滑动分布。结果表明，本次地震位于扎格罗斯褶皱冲断带，产生的破裂带长度为44.5 km、宽度为16.1 km；发震机制为走滑逆冲断层，断层滑动角为140.68°，倾角为8°，最大滑动量为3.83 m，地震造成视线向最大抬升和最大下沉为50 cm和40 cm；此次地震震源深度为15.5 km，累计释放地震矩0.97×1020 Nm。     

基于EMD方法的SAR海浪参数反演

【目的】采用经验模态分解(EMD)方法,基于SAR图像反演海浪参数。【方法】以东北太平洋两幅RADARSAT-2 SAR图像为例,利用谱方法和C波段地球物理模式函数(CMOD5)反演风场,在此基础上,对SAR图像进行EMD分解,得到5个波段的固有模态,由固有模态波长,结合波浪理论和风浪谱,得出研究海域波浪的主波周期和有效波高。【结果与结论】与浮标实测数据对比,反演主波周期偏差为1.9%和13.2%,有效波高偏差为12.2%和12.8%。SAR图像分解与海浪理论结合,为探测反演远海波浪信息提供了新方法。     

综合无奇点根数和坐标旋转的广播星历拟合及其性能评估

将无奇点根数和坐标旋转方法综合运用到地球静止轨道（geostationary earth orbit,GEO）卫星的18参数星历拟合,解决GEO卫星的小偏心率奇点和小倾角奇点问题。基于5颗北斗在轨GEO卫星1 a的轨道数据,分析全年星历拟合精度和稳定性,对卫星进出地影的拟合精度进行定量分析,针对Δn参数超限问题,比较绕X轴旋转5°和55°的Δn参数变化范围。结果表明,2~4 h的拟合弧长5颗GEO卫星的星历拟合精度最大为3 cm,迭代次数最多为5次;拟合弧长越长,拟合精度越低,迭代次数更少;当拟合弧段包含进出地影轨道时,拟合精度降低;旋转55°比旋转5°Δn参数的变化范围减少一个数量级,Δn参数全年无超限现象。     

CBERS-02星CCD波段平均太阳辐照度反演及应用

卫星图像波段平均太阳辐照度是计算表观反射率的重要参数。本文采用两种方法对CBERS-02星CCD波段平均太阳辐照度进行了计算,一种方法是利用大气辐射传输软件SBDART模拟大气顶部的太阳光谱曲线,结合CBERS-02星CCD波段响应曲线,计算1～4波段的平均太阳辐照度;另一种方法是用6S模型对波段平均太阳辐照度进行计算。为验证计算结果,用同样的方法,计算了LandsatTM5和ETM的波段平均太阳辐照度,与Landsat公布的数据进行对比,结果表明,用模拟的太阳光谱曲线的计算结果更准确。以2005年8月24日的一景图像为例,计算了图像的表观反射率,经6S模型大气校正后,反演了地表反射率,与地面实测的地表反射率进行了对比,除第四波段误差为4%外,其余1～3波段误差仅为0.01%。     

基于GNSS+R裸土延迟多普勒图理论研究

侧重散射机理研究,以GPS相关函数和相关功率模型为基础,主要通过对双站雷达散射截面计算模型进行修改,得到裸土的GPS散射信号模型。其中裸土的双站圆极化雷达散射截面采用双站随机粗糙面散射模型计算得到,利用极化合成的方法使模型具备全极化计算功能。通过修改后的模型,模拟分析不同极化下裸土参数（土壤水分和地表粗糙度）对延迟多普勒图DDM（delay Doppler map）的影响。该理论模型研究有助于机载/星载GNSS-R接收机数据解释、GNSS-R实验设计以及后向反演算法的开发。同时,延迟多普勒图模型的研究结果也为GNSS+R土壤水分遥感研究提供了一定的理论依据。     

利用FY-3C卫星GNSS掩星数据分析中国区域对流层顶参数变化

使用FY-3C气象卫星GNSS掩星数据反演得到2017-03-01～2018-02-28大气温度廓线,并估计对流层顶高度变化;然后利用探空气球数据和ERA5模型数据进行验证;最后以2°×2°的空间分辨率将中国区域划分为608个网格,针对每一个单元格,分别计算对流层顶参数,建立格网模型,分析中国区域对流层顶参数的时空分布特征。结果表明,对流层顶参数随纬度具有明显的分带特征,在经度上变化并不明显,表现为南北区域不对称、东西区域较为对称的现象;对流层顶参数具有明显的季节性变化特征。     

阴影消除植被指数(SEVI)去除地形本影和落影干扰的性能评估与应用

地形校正是崎岖山区遥感图像预处理的关键步骤。为了评估基于DEM数据的经验校正模型、山地辐射传输模型和波段组合优化计算模型在去除地形阴影效应方面的性能,并将其应用于福州市植被覆盖监测,本文采用C模型（和SCS+C模型）、6S+C模型和阴影消除植被指数（SEVI）进行评估、比较。采用1999年和2014年两期Landsat 5 TM卫星数据和相关的 30 m ASTER GDEM V2高程数据,分别计算了C校正（和SCS+C校正）和6S+C校正后的归一化植被指数（NDVI）和比值植被指数（RVI）以及基于表观反射率数据的SEVI。通过目视比较、光谱特征比较以及太阳入射角余弦值（cos i）与植被指数的线性回归分析,可以看出C模型和SCS+C模型对本影具有较好的校正效果,但对落影的校正效果欠佳。NDVI和RVI的本影与邻近无阴影阳坡的相对误差分别从71.64%、52.57%降至4.80%、6.43%（C模型）和0.50%、9.94%（SCS + C模型）,而落影与邻近无阴影阳坡的相对误差分别从62.01%、47.57%降至31.05%、24.40%（C模型）和33.42%、16.01%（SCS + C模型）。在NDVI的落影校正效果上,6S+C模型比C模型和SCS+C模型有一定的提升,本影与邻近无阴影阳坡之间的相对误差为8.63%,落影与邻近无阴影阳坡之间的相对误差为14.27%。而SEVI在消除本影和落影方面整体效果更好,本影和落影与邻近无阴影阳坡的相对误差分别为9.86%和10.53%。最后,基于SEVI对福州市1999-2014年的植被覆盖变化进行了监测。监测结果表明： ① 1999-2014年植被覆盖增加了893.61 km ²,植被增加区域主要分布在海拔250~1250 m范围内;② SEVI均值在坡度40°附近达到峰值。     

HY-2B星载GPS数据质量及简化动力学精密定轨分析

对HY-2B卫星星载GPS数据进行质量检查,分析伪随机脉冲先验值对简化动力学精密定轨的影响。结果发现,在所有时间间隔中,先验标准差为1×10^-8 m/s²时定轨精度最高,最优伪随机脉冲时间间隔为6 min。估计天线相位中心变化（PCV）,分析不同分辨率（10°×10°、5°×5°）PCV模型对定轨结果的影响,并使用载波相位残差、重叠轨道比较和SLR检核对定轨结果进行检验。结果表明,99%以上的历元能观测到4颗以上GPS卫星,数据完整率达到99.65%,L1、L2波段的多路径误差RMS均值分别为15.7 cm、9.5 cm,证明HY2国产接收机性能良好。轨道内符合精度均达到cm级;未加PCV模型时,SLR检核RMS值为27.8 mm,加入10°×10°、5°×5° PCV模型后,SLR检核RMS值分别提高0.9 mm和1.2 mm,说明轨道外符合精度也达到cm级。     

HJ卫星图像水稻种植面积的识别分析

 HJ-1A/1B卫星具有较高时空分辨率,是提取水稻等农作物种植面积的潜力数据源。本文以江汉平原腹地的监利县及周边相邻区域为研究区,根据水稻物候历,选取样区水稻生长关键期的多时相HJ-1A/1B卫星数据,利用水稻移栽期的水分信息和生长期的归一化植被指数(NDVI)变化信息,结合陆表水系数(LSWI)、短波红外波段的反射率(R_IRS-B2)、差归一化植被指数(DNDVI),构建了HJ卫星数据的水稻种植面积识别方法,提取了研究区2009-2011年水稻种植面积,得到面积精度和样本点精度均不小于90%,Kappa值不小于0.80的结果。     

Auto-registration and orthorecification algorithm for the time series HJ-1A/B CCD images

How to deal with geometric distortion is an open problem when using the massive amount of satellite images at a national or global scale,especially for multi-temporal image analysis.In this paper,an algorithm is proposed to automatically rectify the geometric distortion of time-series CCD multispectral data of small constellation for environmental and disaster mitigation(HJ-1A/B) which was launched by China in 2008.In this algorithm,the area-based matching method was used to automatically search tie points firstly,and then the polynomial function was introduced to correct the systematic errors caused by the satellite motion along the roll,pitch and yaw direction.The improved orthorectification method was finally used to correct pixel displacement caused by off-nadir viewing of topography,which are random errors in the images and cannot be corrected by the polynomial equation.Nine scenes of level 2 HJ CCD images from one path/row were taken as the warp images to test the algorithm.The test result showed that the overall accuracy of the proposed algorithm was within 2 pixels(the average residuals were 37.8 m,and standard deviations were 19.8 m).The accuracies of 45.96% validation points(VPs) were within 1 pixel and 90.33% VPs were within 2 pixels.The discussion showed that three main factors including the distortion patterns of HJ CCD images,percent of cloud cover and the varying altitude of the satellite orbit may affect the search of tie points and the accuracy of results.Although the influence of varying altitude of the satellite orbits is less than the other factors,it is noted that detailed satellite altitude information should be given in the future to get a more precise result.The proposed algorithm should be an efficient tool for the geo-correction of HJ CCD multi-spectral images.     

基于Landsat TM和ENVISAT ASAR数据的鄱阳湖湿地植被生物量的反演

作为湿地生态系统的重要组成部分,湿地生物量是衡量生态系统健康状况的关键指标。由于光学遥感对植被垂直分布探测的局限,使得植被指数反映生物量变化的灵敏度下降。利用C波段SAR反演生物量时,对于低中等生物量,含水量高的湿地地表的后向散射对总雷达后向散射的影响会在雷达图像上出现类似光学遥感中"异物同谱"的现象。本文用光学遥感中NDVI、RVI和DVI三种植被指数对生物量变化的敏感性,利用改进的MIM-ICS模型,对湿地植被各散射分量进行模拟分析,建立符合湿地植被类型的各散射分量模拟数据库,以LandsatTM和Envisat ASAR交替极化数据为基础,选择植被指数DVI=0.45为阈值,将湿地植被分割为低叶片密度植被区和高叶片密度植被区,分别应用统计回归模型和半经验微波散射模型,对两个区域植被生物量进行反演。最后,得到整个鄱阳湖湿地生物量为2.1×10⁹kg。研究表明,对于生物量动态范围较大的地区,采用光学和雷达遥感相结合可以有效地提高湿地植被生物量反演的精度,克服光学遥感探测植被垂直分布能力有限和雷达遥感受背景影响大的不足。     

EXPERIMENTAL STUDY ON SOIL MOISTURE USING DUAL-FREQUENCY MICROWAVE RADIOMETER

1INTRODUCTIONSoil is the basis of human's living. Soil moisture plays asignificant role in studying the matter and energy ex-changes in global hydrology sphere. The evaporation ofsoil moisture has an influence on the water vapor cycle.Meanwhile soil moisture is also one of the firsthandmeasurable parameters in crop yield estimation and wa-ter resources management (JACKSON et al., 1993). Theinfluence of the interaction of land and atmosphere onsoil moisture can bring about anomalous cli…     

地表组合粗糙度不确定性引起的SAR反演土壤水分的不确定性分析

地表粗糙度的不确定性是引起SAR土壤水分反演结果不确定性的主要因素,现有研究大多着重于研究单个粗糙度参数（主要是相关长度）的不确定性,直接研究地表组合粗糙度不确定性的较少。本文使用偏度、峰度和四分位距3个指标来量化不确定性,通过在组合粗糙度中加入不同量级高斯噪声进行随机扰动的方法,研究组合粗糙度不确定性在反演过程中的传递,并对反演土壤水分的不确定性进行定量分析。进一步研究反演土壤水分的均方根误差对组合粗糙度不同比例误差范围的响应特征,得到满足反演精度要求的组合粗糙度误差控制范围。样区的实验分析结果表明：组合粗糙度高斯噪声标准差在0-0.045之间时,峰度取值从-0.1984到1.2501,偏度取值从0.0191到0.6791,四分位距取值从0.0018到0.0167,3个量化指标都随组合粗糙度高斯噪声量级的增大而增大,土壤水分反演值有集中在众数附近的趋势,土壤水分低估倾向比高估倾向更明显;本文提出的组合粗糙度误差控制范围可满足反演精度要求,误差控制范围与入射角负相关。     

合成孔径雷达星座发展综述

自1978年第一颗星载SAR——Seasat-A发射以来,世界主要航天大国相继发射了多颗SAR卫星。几十年来,星载SAR传感器的性能不断提高,向着高分辨率、多极化、多模式和星座化等趋势发展。德国和意大利分别完成了SAR-Lupe(5颗)和COSMO-Sky Med(4颗)SAR卫星星座的布署,用于军事侦察或军民两用,欧空局和加拿大也正在积极开发SAR星座任务,甚至一些商业公司也开始研发小卫星SAR星座。SAR星座能够显著提高对地观测能力,既可以通过编队飞行进行双/多站、多角度或干涉成像,还可以通过多星组网大大缩短重访周期,满足对重点区域的密集观测需求。在SAR传感器和卫星平台都越来越小型化、低成本的背景下,星座组网正成为SAR对地观测发展的主要方向之一。     

光学信息分解被动微波土壤湿度方法

土壤水分是一个重要生态参量,以被动微波反演土壤水分,不受天气影响,且其算法成熟.但是星载被动微波数据的空间分辨率较低,可适合大区域尺度研究.本文将1km分辨率光学数据MODIS和25km分辨率被动微波数据AMSR- E2级土壤湿度产品结合,利用NDVI-Ts特征空间,去除植被影响,结合前人提出的裸土蒸散模型,将研究区被...     

Deriving Changjiang coastal zone wind from C-band SAR and its application to salinity simulation

Wind plays an important role in hydrodynamic processes such as the expansion of Changjiang （Yangtze） River Diluted Water （CDW）, and shelf circulation in the Changjiang estuary. Thus, it is essential to include wind in the numerical simulation of these phenomena. Synthetic aperture radar （SAR） with high resolution and wide spatial coverage is valuable for measuring spatially inhomogeneous ocean surface wind fields. We have collected 87 ERS-2 SAR images with wind-induced streaks that cover the Cbangjiang coastal area, to verify and improve the validity of wind direction retrieval using the 2D fast Fourier transform method. We then used these wind directions as inputs to derive SAR wind speeds using the C-band model. To demonstrate the applicability of the algorithms, we validated the SAR-retrieved wind fields using QuikSCAT measurements and the atmospheric Weather Research Forecasting model. In general, we found good agreement between the datasets, indicating the reliability and applicability of SAR- retrieved algorithms under different atmospheric conditions. We investigated the main error sources of this process, and conducted sensitivity analyses to estimate the wind speed errors caused by the effect of speckle, uncertainties in wind direction, and inaccuracies in the normalized radar cross section. Finally, we used the SAR-retrieved wind fields to simulate the salinity distribution off the Changjiang estuary. The findings of this study will be valuable for wind resource assessment and the development of future numerical ocean models based on SAR images.