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1.
基于数字高程模型,研究在太阳光直射下本影和落影的判断方法.依据提出的方法,模拟得到了太白山区域在指定太阳高角度与方位角条件下的本影、落影与重叠阴影分布图,最后对地形阴影判断中几个需要注意的问题进行了探讨.  相似文献   
2.
本影振荡是出现在太阳黑子内的一种常见现象,精确测定它们的振荡周期对于理解黑子的结构和演化有着重要意义。应用快速傅里叶变换方法对空间望远镜HINODE在2007年5月1日观测的活动区AR10953内的黑子本影数据进行了细致的分析,结果发现在该活动区本影内存在一种典型的3 min振荡,其振荡周期约为154 s。  相似文献   
3.
4.
黑臭水体水面阴影对水面光谱信息产生干扰,严重地影响了利用高空间分辨率遥感数据进行水质状况监测的精度,因此,在数据预处理中必须进行阴影剔除。本研究基于无人机高光谱遥感数据,通过分析各种波段组合下黑臭水体水面的阴影像元和水体像元的光谱特征空间,选择以492、666和792 nm处的反射率建立黑臭水体的河面阴影指数(RSSI),并利用最大类间方差法(OTSU)自动确定划分本影、半影以及水体的阈值。利用南京金川河和龙江河的无人机高光谱遥感影像对算法进行测试,结果表明:RSSI阴影指数能突出显示阴影与水体的差异;OTSU自适应确定的阈值能较好地区分本影、半影和水体,阴影的总体识别精度达到85%以上。该算法能够有效地识别黑臭水体水面阴影,为后续开展水体的定性、定量遥感监测提供数据预处理的技术支持。  相似文献   
5.
植物吸收性光合有效辐射分量(FPAR)的遥感反演是生态环境领域的核心研究内容之一,但在复杂地形山区,其估算精度严重受到地形效应的影响(包括本影与落影)。本文利用能够消除地形阴影影响的阴影消除植被指数(SEVI)对山区遥感影像进行FPAR反演,并分别与基于不同影像预处理程度计算的归一化植被指数(NDVI)、比值型植被指数(RVI)反演的FPAR做对比分析,以评估复杂山区反演FPAR存在的地形效应。结果表明:在不做地形校正的情况下,基于NDVI与RVI反演FPAR会使得本影及落影区域的值远小于非阴影区域的值,它们的相对误差均大于70%;基于C校正后的NDVI与RVI反演FPAR可以较好地校正本影区域,相对误差降至约6.974%,但落影处的校正效果不明显,相对误差约为48.133 %;而基于SEVI反演FPAR无需DEM数据的支持,可以达到经FLAASH+C组合校正后NDVI与RVI反演FPAR相似的结果,且能改善落影区域的地形校正效果,相对误差降至约2.730%。  相似文献   
6.
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。  相似文献   
7.
本文报道了国内首次对黑子本影细节的直接照相观测。通过对这些本影细节的形态的考察和对它们的平均视大小的粗略估计,认为其中一些是本影点。本文还讨论了它们与黑子发展演化过程的关系及其它有关问题。  相似文献   
8.
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