基于GF-1与实测光谱数据鄱阳湖丰水期总悬浮物浓度反演

总悬浮物浓度是水质评价的重要参数之一。2015年8月,在鄱阳湖布设33个采样点,通过测量水面光谱和采集水样进行检测,获取水面遥感反射率、总悬浮物浓度和叶绿素a浓度等数据。结合实测水面遥感反射率数据与总悬浮物浓度的相关性分析,建立了单波段、一阶微分和波段比值3种反演模型,并分别进行了精度验证。研究发现,3种反演模型的拟合度(R2)均大于0. 9,其中单波段模型最优,其R2、均方根误差(root mean square error,RMSE)及平均相对误差(mean relative percentage error,MRPE)分别为0. 980 5,3. 78 mg/L和16. 99%。将该单波段模型应用于2015年8月3日的高分一号(GF-1)卫星影像数据,同样得到了较高的反演精度,R2,RMSE和MRPE分别为0. 847 7,12. 23 mg/L和35. 22%。结果表明,鄱阳湖丰水期总悬浮物浓度值总体偏低,平均值为23. 26 mg/L,高值主要集中在鄱阳湖北部通江河道及其以南的中部水域,其余水域分布较为均匀。利用2015年10月24日GF-1影像和准同步观测的21个采样点的总悬浮物浓度数据使用此模型做进一步验证,其反演精度接近于2015年8月影像验证结果,表明该模型能进一步推广应用到鄱阳湖不同时期总悬浮物浓度的反演。通过实测光谱的分析以及在遥感影像上的应用,可以为鄱阳湖总悬浮物浓度的反演以及环境监测提供参考。     

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.     

基于CHRIS数据的三峡坝区水体叶绿素浓度遥感监测

本文探讨利用新一代微卫星遥感数据CHRIS/PROBA定量反演三峡坝区叶绿素(Chl)浓度的方法。首先对CHRIS/PROBA高光谱影像进行去条带、几何校正、辐射校正、大气校正等预处理,得到水体像元的遥感反射率;然后结合三峡坝区水质,分析了悬浮物对叶绿素浓度反演的影响,采用半经验回归方法建立了叶绿素浓度反演算法;最后在对算法验证的基础上,将模型应用到经过一系列预处理的影像中,得到三峡坝区叶绿素浓度的遥感反演结果,并对反演结果进行了分析。分析表明,CHRIS/PROBA影像在三峡坝区水质的遥感监测中是可用的,且反演结果精度较高。     

基于实测光谱分析的GF-1鄱阳湖水体叶绿素反演实用性研究

通过比较GF-1影像波段比值模型、实测光谱波峰波谷法模型与一阶微分法模型获得的反演数据与实测水体叶绿素浓度数据之间相关性大小,证明GF-1号在鄱阳湖水体反演中的适用性。     

基于GF-1号卫星WFV数据的太湖水质遥感监测

为研究高分一号(GF-1)卫星数据监测太湖水质的可行性,基于新发射的GF-1卫星16 m分辨率的多光谱宽覆盖(wide field of view,WFV)相机和HJ-1A CCD数据,对太湖的叶绿素a、悬浮物、透明度和富营养化状况进行遥感监测,以评价GF-1 WFV相机的应用潜力。研究结果表明:GF-1 WFV与HJ-1A CCD数据对水质参数的反演结果具有一致性,可有效反映叶绿素a浓度、悬浮物浓度、透明度和富营养化指数的空间变化规律。其中,太湖西北部分布有少量水华蓝藻,在大面积蓝藻爆发区域附近,叶绿素a浓度明显高于其他区域的水体,平均浓度为62.46 mg·m-3;悬浮物浓度以竺山湾及西部沿岸湖区较大,沿西北向东南方向递减,平均浓度为26.07 mg·L-1;透明度整体从西北向东南递增,与悬浮物浓度的分布趋势相反,平均值为22.1 cm;富营养化指数整体从西北向东南递减,与叶绿素浓度的分布趋势相同,平均值为69.62。遥感监测指标的结果均符合常规监测规律。     

天津滨海新区地表水悬浮物浓度遥感反演研究

针对传统的实地地表水水质监测测量方法费时费力,且存在监测布设点有限,无法反映水质的时空变化情况等问题,该文以天津滨海新区的Landsat-8卫星影像作为数据源,将实地水样采集、实验室测量分析和遥感影像不同波段像元亮度值结合,对滨海新区海河水体的悬浮物浓度,分别建立基于统计回归和神经网络的两种经验算法反演模型。结果表明,神经网络模型的反演结果能较准确地反映实际水体的悬浮物浓度分布情况,为该地区地表水水质监测提供一种可行的解决方案。     

基于GF-1卫星数据的水库叶绿素a浓度联合反演研究

探明不同区域及不同营养状况下水库叶绿素a的共同敏感波段,基于G F-1号卫星16 m分辨率的多光谱WFV传感器影像构建叶绿素a浓度普适性反演模型.文中以湖南省3种不同营养状况的水库为研究对象,在实测高光谱及GF-1/WFV影像预处理基础上,对比实测高光谱数据与GF-1/WFV影像数据,采用相关性分析筛选叶绿素a敏感波段...     

一种高分二号影像双重水印算法

传统水印算法无法实现同时对版权保护与内容认证的双重功能,针对GF-2影像版权保护与内容认证问题,提出一种基于DWT变换与SIFT算子的双重数字水印算法.该算法先后嵌入两重水印,第一重水印用于对影像的版权保护,第二重水印则用于影像内容认证;为了提高水印的不可感知性和鲁棒性,将版权信息经Arnold变换后作为第一重水印,并按照人类视觉的特点嵌入到DWT变换后的低频分量上;利用SIFT算子提取影像特征信息,经SVD压缩后作为第二重水印,将该水印嵌入到含第一重水印影像数据的SVD变换后数据中,得到最终含两重水印影像.影像内容的认证运用欧氏距离方法.实验表明,本方案在保持影像质量的前提下,对常见的几何攻击有较强的鲁棒性,并能够实现影像内容的认证,解决了 GF-2影像版权保护和内容认证的问题.     

SIFT和SVD相结合的GF-2影像感知哈希算法

为解决GF-2影像在传输、存储及实际使用中面临的局部篡改问题,本文提出了一种用于GF-2影像完整性认证的感知哈希算法。首先采用固定分块的方式,将整幅影像分割成多个子块,运用SIFT算子提取子块的关键点特征信息;然后采用SVD方法提取SIFT关键点特征信息的特征值,选取其中较大的10%特征值构建子块的感知哈希序列;最后串联所有子块的感知哈希序列生成整幅影像的感知哈希值。在影像认证过程中,通过计算原始影像与待认证影像的感知哈希值的差异,从而实现对影像内容的认证。试验表明,该算法能够实现GF-2影像中地物篡改的检测与定位,同时对LSB水印嵌入、DAT格式转换及BMP格式转换等内容保持操作具有良好的稳健性,为GF-2影像的安全使用提供保障。     

基于HICO模拟数据的杭州湾水体悬浮物浓度遥感反演

以杭州湾及其邻近海域为研究区,利用现场实测光谱模拟了近海高光谱成像仪(hyperspectral imager for the coastal ocean,HICO)波段,并在光谱特征分析的基础上确定特征波段,通过比较单波段、波段比值和反射峰面积等算法,建立了该海域悬浮物的遥感反演模型,并采用均方根误差和相对误差进行精度评价。研究结果表明,利用724. 84 nm与461. 36 nm波段光谱反射率比值建立的模型精度较高;模型的决定系数为0. 925 2,反演得到的悬浮物浓度与实测悬浮物浓度之间的均方根误差为14. 09 mg/L,平均相对误差为5. 2%。本研究对利用HICO模拟数据反演近海岸水体悬浮物具有一定的参考意义。     

海岛礁遥感影像水陆分离方法研究

遥感影像水陆分离是遥感水深反演数据预处理的重要部分.水陆分离不仅减少了影像处理数据量,也为水深反演提供了单一的水体信息.本文采用NDWI和单波段两种水陆分离方法,进行海岛礁遥感影像的水陆分离,并使用掩膜文件对岛礁遥感影像进行掩膜处理,最后生成水体的影像数据文件.     

河南漯河郾城区冬小麦LAI反演结果真实性检验

为对比不同真实性检验方法对高分一号(GF-1)/WFV冬小麦叶面积指数(leaf area index,LAI)反演结果的验证效果,以河南省漯河市郾城区为研究区,分别采用单点测量值验证、多点采样尺度上推验证以及引入高空间分辨率影像验证3种方法对基于GF-1/WFV影像的冬小麦LAI反演结果进行了真实性检验。研究结果表明,3种验证方法得到的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0. 57,0. 80和0. 46,相关系数分别为0. 885,0. 508和0. 867。由于基于多点采样尺度上推方法对采样点数量及其位置要求较高,因此在本研究采样点较少的情况下精度较低,效果欠佳;另外2种方法精度相对较高,适用性较强,但其中引入高空间分辨率影像验证方法精度更高,更适用于GF-1/WFV影像LAI反演的真实性检验。     

基于SPOT影像的可吸入颗粒物遥感反演

通过用SPOT 5遥感影像近红外与红光波段计算的差值植被指数(DVI)与实测的可吸入颗粒物(PM10)浓度数据建立模型,对2007年北京市城区SPOT 5影像进行PM10浓度反演试验,反演结果与实测数据所反映的PM10空间分布趋势基本一致.2007年北京市城区北部PM10污染较为严重,南部污染相对较弱; 绿地和水体附近...     

基于SPOT卫星影像的去模糊处理

用模糊区/清晰区平均反射率匹配法对SPOT 5卫星影像进行去模糊处理.首先,结合SPOT 5各波段的统计特征,从影像上识别出模糊区;然后,对影像进行非监督分类,对同一分类区内像元在模糊区和清晰区的辐射值进行比较,计算出气溶胶空间分布;最后,将气溶胶分布输入MODTRAN模型中,对影像进行大气校正.研究中将反演的气溶胶浓度分布重采样到全色波段的分辨率,用MODTRAN对全色波段进行大气校正,也取得了较好效果.研究得出模糊区/清晰区平均反射率匹配法是一种有效的去模糊处理方法,且可将处理后的影像转换得出反射率,便于不同时相遥感影像进行对比.     

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...     

草型湖泊总悬浮物浓度和浊度遥感监测

草型湖泊水质遥感监测中水生植物会造成“水体—水生植物”混合像元问题,针对因混合像元导致草型湖泊水生植物覆盖区域水质难以直接利用遥感监测的问题,本文以草型湖泊微山湖为研究对象,提出定性和定量相结合的总悬浮物浓度和浊度分区监测方法,实现微山湖水体总悬浮物浓度和浊度的时空变化监测。基于获取的2014年7月—2015年6月覆盖微山湖的多期高分一号（GF-1） WFV和HJ-1A/1B CCD影像,利用归一化水体指数将微山湖区分为水生植物覆盖区和水体区。针对水生植物覆盖区,利用时序MODIS NDVI数据获取微山湖主要水生植物的时谱曲线,识别不同水生植物的物候特征;基于不同物候期内的水生植物对总悬浮物浓度和浊度的指示作用,对微山湖水生植物覆盖区水体总悬浮物浓度和浊度进行定性监测。针对水体区,分别构建水体总悬浮物浓度和浊度的单波段/波段比值模型和偏最小二乘模型,定量反演微山湖水体区总悬浮物浓度和浊度。研究结果表明,微山湖中水生植物以光叶眼子菜、穗花狐尾藻和菹草等沉水植物为主,其中光叶眼子菜/穗花狐尾藻和菹草的空间分布和物候特征存在明显差异,不同水生植物在不同物候期内对水质具有不同的指示作用;微山湖水体总悬浮物浓度和浊度具有显著的空间变异性,基于定性和定量相结合的方法可以有效监测微山湖水体总悬浮物浓度和浊度的时空变化规律。本文提出的定性和定量相结合的监测方法为草型湖泊水质监测的业务化应用提供了新思路。     

HJ-1B卫星热红外遥感影像农田地表温度反演

本文以我国自主研发的HJ-1B卫星影像为数据源,利用其热红外影像、基于JM&S普适性单通道算法反演2009年5月20日河北省涿州市和高碑店市的农田地表温度。最后将HJ-1B IRS影像的地表温度反演结果与同时相Landsat TM5影像的反演结果进行比较分析,分析结果表明:本文所提出的基于HJ-1B卫星热红外影像反演农田地表温度精度可靠,该方法是可行性的。     

基于GF-2号卫星数据的崩岗提取研究

崩岗是我国南方红壤区较严重的土壤侵蚀类型,也是威胁区域生态安全的重要因素.为研究GF-2号卫星影像提取崩岗分布的技术方法,以江西省赣县区白鹭乡金钩形小流域2017年的影像为数据源,对影像进行了光谱增强和纹理增强处理,采用面向对象的分类方法构建了崩岗信息提取的分类规则.精度验证结果表明,GF-2号卫星数据可满足崩岗调查信息提取的需求,提取精度可达91.7％;国产高分辨卫星影像在遥感监测崩岗中有较大的应用潜力.     

高分辨率影像融合算法对滨海湿地土地利用分类精度的影响

针对融合算法对影像分类精度具有明显影响的问题,本文选择连云港海岸带埒子河口滨海湿地为研究区,以GF-1卫星影像为数据源,首先分别使用Gram-Schmidt算法、PCA算法及Brovey算法进行影像融合。然后在eCognition软件平台上,基于面向对象多尺度分割技术,利用随机森林算法对影像进行土地利用分类,并对分类结果进行精度评价。试验结果表明,不同融合算法影像融合效果明显不同,其中,Gram-Schmidt算法融合后的影像质量最好,且分类精度最高;Brovey融合算法对植被和水体有较好的光谱保真性,并且改变波段组合后分类精度有明显提高;PCA算法在3种融合算法中精度最低。     

不同大气校正模型对GF-6 WFV影像清晰度的影响评价研究

为探讨不同大气校正模型对高分六号(GF-6)WFV影像清晰度的提升,利用主客观相结合的方法对大气校正后的影像清晰度进行评价。结果表明:1)不同大气校正模型对影像清晰度提升的效果不同。从基于地理视觉要素的主观评价来看,大气校正后的GF-6 WFV影像纹理特征更为明显,清晰度得以提升。2)基于影像特征的定量评价结果表明,不同的大气校正模型对GF-6 WFV影像清晰度提升程度不同,快速大气校正对影像提升效果最为明显。3)从基于色彩保真度的定量评价结果可知,不同大气校正结果对不同地物反射率影响较为明显,FLAASH大气校正结果更适合于植被遥感应用研究,快速大气校正模型的适用范围更广。