| 先验知识估算HJ-1 CCD数据地表反照率 |
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| 引用本文： | 张虎,焦子锑,李小文,黄兴英,董亚冬.先验知识估算HJ-1 CCD数据地表反照率[J].遥感学报,2013,17(2):286-305. |
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| 作者姓名： | 张虎 焦子锑 李小文 黄兴英 董亚冬 |
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| 作者单位： | 北京师范大学 地理学与遥感科学学院, 北京 100875;遥感科学国家重点实验室 北京师范大学, 北京 100875;数字城市北京市重点实验室, 北京 100875;北京师范大学 地理学与遥感科学学院, 北京 100875;遥感科学国家重点实验室 北京师范大学, 北京 100875;数字城市北京市重点实验室, 北京 100875;北京师范大学 地理学与遥感科学学院, 北京 100875;遥感科学国家重点实验室 北京师范大学, 北京 100875;数字城市北京市重点实验室, 北京 100875;北京师范大学 地理学与遥感科学学院, 北京 100875;遥感科学国家重点实验室 北京师范大学, 北京 100875;数字城市北京市重点实验室, 北京 100875;北京师范大学 地理学与遥感科学学院, 北京 100875;遥感科学国家重点实验室 北京师范大学, 北京 100875;数字城市北京市重点实验室, 北京 100875 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(编号:40871193);遥感科学国家重点实验室自由探索项目(编号:610ZY-06);国家科技支撑项目(编号:2008BAC34B03) |
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| 摘 要： | 以黑河实验区为例, 基于HJ-1 CCD数据和中分辨率成像光谱仪(MODIS) 二向性反射(BRDF)和反照率产品的备用算法(算法Ⅰ), 贝叶斯原理的反照率反演算法(算法Ⅱ)和地表朗伯假设的算法(算法Ⅲ)成功估算了地表短波反照率。对反演结果进行分析并与地表观测数据进行比较, 结果表明: (1) 高分辨率的HJ-1卫星地表反照率不仅能够提供下垫面主要的空间分布特征, 还能提供地表细部结构;(2) 两种基于先验知识的地表反照率和MODIS产品接近, 绝对误差为0.01, 相对误差为4%, 而算法Ⅲ的绝对误差为0.03, 相对误差为13%; 算法Ⅰ和Ⅱ对反照率的改善对地表类型的依赖不明显, 相对误差集中在2%-8%, 反演结果对时相变化依赖较为显著, 在植被最茂盛的季节反照率改善作用明显优于凋谢季;(3) 算法Ⅰ和算法Ⅱ的结果与地表观测结果更为吻合, 均方根误差在0.05以内, 相对误差小于23%, 而算法Ⅲ的均方根误差为0.069, 相对误差为36.3%;(4) 先验知识的作用可能依赖于太阳和观测几何的相对位置, 因此可能依赖于季节和纬度的变化, 以及传感器的成像方式。该研究对缺乏多角度观测的星载传感器的反照率反演有重要的参考价值。
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| 关 键 词： | HJ-1 CCD MODIS BRDF 反照率 贝叶斯推论 先验知识 |
| 收稿时间： | 8/1/2011 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2012/6/14 0:00:00 |
A priori knowledge application in the retrieval of surface albedo using HJ-1 CCD data |
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| ZHANG Hu,JIAO Ziti,LI Xiaowen,HUANG Xingying and DONG Yadong.A priori knowledge application in the retrieval of surface albedo using HJ-1 CCD data[J].Journal of Remote Sensing,2013,17(2):286-305. |
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| Authors: | ZHANG Hu JIAO Ziti LI Xiaowen HUANG Xingying and DONG Yadong |
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| Institution: | School of Geography, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;State Key Laboratory of Remote Sensing Science Jointly Sponsored by Beijing Normal University and the Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100875, China;Key Laboratory of Environmental Remote Sensing and Digital City, Beijing 100875, China;School of Geography, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;State Key Laboratory of Remote Sensing Science Jointly Sponsored by Beijing Normal University and the Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100875, China;Key Laboratory of Environmental Remote Sensing and Digital City, Beijing 100875, China;School of Geography, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;State Key Laboratory of Remote Sensing Science Jointly Sponsored by Beijing Normal University and the Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100875, China;Key Laboratory of Environmental Remote Sensing and Digital City, Beijing 100875, China;School of Geography, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;State Key Laboratory of Remote Sensing Science Jointly Sponsored by Beijing Normal University and the Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100875, China;Key Laboratory of Environmental Remote Sensing and Digital City, Beijing 100875, China;School of Geography, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;State Key Laboratory of Remote Sensing Science Jointly Sponsored by Beijing Normal University and the Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100875, China;Key Laboratory of Environmental Remote Sensing and Digital City, Beijing 100875, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | HJ-1 satellite MODIS BRDF albedo Bayes priori knowledge |
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