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综述了地表二向反射特性和植被BRDF 模型、地表热辐射方向性机理与建模研究的国内外现状; 围绕遥感辐射传输建模研究的最新进展, 重点介绍了基于叶片正反面反射率不等现象的叶片波谱模型改进(EPROSPECT)及冠层辐射传输模型(SAILE)、行播作物二向性反射模型、冬小麦穗叶复合热红外辐射方向性模型、二向性反射特性计算机模拟模型(RGM)、热红外辐射方向性计算机模拟模型(TRGM); 选择典型地表参数介绍了定量遥感反演的最新研究进展, 包括植被指数方向性校正方法、叶面积指数遥感反演中的信息量度量及其不确定性分析、地表反照率遥感反演中的地形校正方法等, 在此基础上介绍了定量遥感反演软件系统(RSIS 1.0)。最后就地表参数多源遥感协同反演面临的关键科学问题和近期研究目标进行了展望。 相似文献
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非线性模型岛礁礁盘遥感水深反演 总被引:4,自引:0,他引:4
针对已有的遥感水深反演方法波段选取难,得不到较好的模型参数的问题,该文在国内外遥感水深反演研究的基础上,对经典的非线性模型进行研究,引入了逐步回归算法对模型进行了改进。以东岛为研究区,基于Worldview-2多光谱影像进行模型验证和精度评价。结果表明:应用改进后模型的反演水深精度大幅提高,水深范围不但适用在10m以浅的水区,在15~30m的区域精度也较高。由此可见改进的模型在保持原模型移植性较好的前提下,模型参数更易解算,反演精度较高,具有一定的适用性。 相似文献
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简要介绍了国内外近海岸悬浮泥沙定量化遥感反演的研究进展及悬浮泥沙遥感反演模型的建立方法,通过对国内外近年研究的部分悬浮泥沙遥感反演模型进行简单分类、对比分析得出其优缺点,并针对部分悬浮泥沙遥感反演模型的不足和目前遥感技术在悬浮泥沙定量反演中的应用提出了一些肤浅见解。 相似文献
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热红外地表温度遥感反演方法研究进展 总被引:6,自引:0,他引:6
地表温度是表征地表过程变化的一个非常重要的特征物理量,是地表—大气能量交换的直接驱动因子,广泛地用于地表能量平衡、气候变化和资源环境监测等研究领域。本文系统地评述了热红外地表温度遥感反演方法,包括单通道算法、多通道算法、多角度算法、多时相算法和高光谱反演算法。回顾了地表温度反演的基础理论和方法;并在此基础上,进一步综述了地表温度遥感反演的验证方法,以及地表温度的时间和角度归一化方法;最后对未来提高地表温度反演精度的研究方向提出了建议。 相似文献
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利用遥感反演和同化模拟方法估算大范围陆表土壤水分,建立了适用于干旱区的土壤水分反演模型。在.NET平台下运用C#、IDL与ArcEngine控件,对反演模型与同化模拟模型进行了软件实现,并集成为土壤水分遥感反演与同化模拟系统,为环保部门获取大范围土壤水分信息提供了支撑软件工具。 相似文献
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WOFOST模型与遥感数据同化的土壤速效养分反演 总被引:1,自引:1,他引:1
土壤速效养分是作物生长的必要条件,合理控制土壤速效养分含量对粮食增产、农民增收以及环境保护都有重要意义。随着现代农业技术的发展,可以通过变量施肥将土壤速效养分含量控制在最佳状态,这也对土壤养分的获取精度提出了更高的要求。当前的主要土壤速效养分遥感监测方法在监测精度、稳定性、成本控制和可推广性依然存在一定不足,甚至限制对变量施肥的指导作用。本文针对传统土壤速效养分估算方法的不足,提出了利用作物模型与时间序列遥感数据相结合实现耕层土壤速效养分反演的新思路,该思路以养分缺失引起的作物长势参数的变化为切入点,在数据同化算法设计和养分模块优化改造的基础上,利用作物长势参数遥感监测结果与模型模拟结果的差异设计了土壤速效养分反演算法,实现速效养分含量信息的有效获取。设计地面观测实验并利用地面观测数据对反演精度进行评价,结果表明该方法可以对土壤中的速效养分进行实时、高精度的稳定反演,3种主要的速效养分速效氮、有效磷和速效钾的R2分别达到了0.68、0.74和0.52,平均相对误差分别为7.45%、6.17%和9.97%。 相似文献
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渤海近岸水体漫衰减系数Kd(490)遥感反演模型 总被引:2,自引:0,他引:2
利用2005年渤海近岸水体生物光学数据集, 建立了基于水体遥感反射率光谱Rrs(λ)数据的490nm波段水体漫衰减系数Kd(490)经验反演模型, 经实测数据检验, 模型反演结果的平均相对误差为18.4%, 均方根误差(对数坐标下)为0.094m-1, 相关系数R2 (对数坐标下)为0.902。分析了模型的噪声敏感性, 在输入端引入±5%误差的情况下, 模型反演结果的平均相对误差波动在9%以内, 均方根误差的变化在0.035m-1以内, 模型是稳定可靠的。以ENVISAT MERIS数据为例, 进行了模型的示范应用, 给出了渤海Kd(490)的空间分布。 相似文献
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Land surface reflection depends on land surface albedo and interferes with the retrieval of cloud geometrical thickness from OCO-2 oxygen A-band observations due to its second-strongest reflection after the cloud. However, no product can provide the land surface albedo of the OCO-2 oxygen A-band required for the retrieval. Therefore, the accurate estimation of land surface albedo is necessary and beneficial to the retrieval quality. In this study, we proposed a method for estimating land surface albedo in the oxygen A-band from multichannel black/white albedos from MODIS/MCD43C3 products. Although the estimation (MODIS→OCO-2) is related to land cover type, the comparison based on Shannon entropy proved that the multichannel albedo data contains the type information and is sufficient to achieve the same accuracy as land cover-type estimation. In addition, we implement the estimation model by BP neural network, and the accuracy is consistent with that of the analysis based on the Shannon entropy. We verified the multichannel-based estimation model by tests in different times and spaces. Its correlation coefficients were all over 0.93, and the root-mean-squared errors were 0.026. In addition, the multichannel-based model was always superior to the single-channel linear model on all land cover types, whether applied to the best-performing type of barren or sparsely vegetated land or the worse-performing type of snow and ice. The quality of MODIS albedo data is the most important for the accuracy of estimation. The root-mean-squared error with the best inputs was slightly better than 0.02 and increased to more than 0.05 as the quality of the inputs decreased. The method of estimating the land surface albedo in the OCO-2 oxygen A-band from MODIS multichannel black/white albedo data is feasible and can resist the disturbance caused by unknown land cover type. The estimation accuracy depends on the quality of the input MODIS albedo data. © 2023 Science Press. All rights reserved. 相似文献
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以光谱指数为趋势面因子的降尺度方法被广泛用于遥感地表温度尺度转换中,但面临构建的光谱指数难以凸显地表温度分布规律、浅层的统计模型难以精准刻画趋势面因子与地表温度之间的复杂关系的不足。为此,本文以Landsat 8 ARD 地表温度产品为降尺度对象,以Landsat 8 OLI原始数据为潜在趋势面因子,构建地表温度降尺度残差网络(LSTDRN)的深度学习模型;探索适用于Landsat 8地表温度产品空间降尺度的趋势面波段或组合,并在不同季节、不同地表类型下与经典传统方法TsHARP进行定量比较。结果表明:LSTDRN方法利用Landsat 8 OLI原始单波段作为趋势面因子就能有较好的降尺度效果,增加潜在趋势面因子的组合数量并不能提高降尺度效果。不同地表覆盖类型实验中,LSTDRN方法降尺度效果整体优于经典传统方法,且以近红外波段、红光波段和归一化植被指数为趋势面因子时,近红外波段降尺度效果定量评价表现最佳;不同地表覆盖类型的LSTDRN降尺度效果排序为:植被>建筑>水体,而经典传统方法则没有表现出明显的差异。不同季节实验中,LSTDRN方法在春夏冬3季的降尺度效果的定量评价表现明显好于经典传统方法,两类方法的秋季降尺度结果相当。因此,提出的LSTDRN对Landsat 8遥感地表温度产品具有较好的降尺度效果,整体优于经典传统方法且稳定性更强。 相似文献
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航空热红外遥感影像的航带宽度一般较为有限,通常需要进行连续飞行获得多个航带才能覆盖一个较大的研究区;由于地表温度随时间变化迅速,不同航带间地表温度存在差异。因此,进行不同航带影像拼接之前,需要对不同航带的地表温度进行时间归一化。本文基于温度日变化模型,构建了航空遥感地表温度时间归一化方法;结合Hi WATER试验区高密度的气象观测数据,分析了天气晴朗条件下,风速的大小和波动剧烈程度对地表温度日变化模型的影响,在此基础上发展了一种考虑风速影响的改进温度日变化模型。验证结果表明:两种模型均能够减小观测时间不同导致的地表温度瞬时波动差异;考虑风速影响的改进模型比未改进模型的精度提高0.3—0.6 K,且其提供的地表温度在时间尺度变化上更加符合实际情况。本研究建立的相关模型对于卫星遥感地表温度的时间归一化也具有借鉴意义。 相似文献
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云下对地表温度一直是热红外遥感研究的难点,云下地表温度的变化不仅受到到达地表的辐射强度的影响,还与地表覆盖类型的热力学性质有关,本文通过开展野外观测实验,并利用地表能量平衡模型模拟地表温度在不同辐射条件的变化情况,以期获得不同地表类型的地表温度与辐射变化的定量关系,结果表明,在云覆盖情况下,到达地表面的辐射值减小,地表温度也随之减小,当云覆盖前地表温度越高,云覆盖后地表温度的变化幅度就越大,不同地表类型的云下地表温度在单位时间(min)内发生的温度值的单位变化量所需辐射值的变化量与云覆盖前温度高低呈线性关系。在长时间云覆盖情况下,地表温度的下降速度随着云覆盖时间的增加而不断放缓,当云层覆盖一定时间(10—20 min)后,地表温度会达到一个相对稳定的状态。 相似文献
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与传统遥感观测相比,多角度对地观测通过对林木多个方向的观察,可得到丰富的森林三维空结构信息,为定量遥感提供新的途径。本文根据不同遥感数据选择合适的模型并建立相应的查找表。TM/ETM+数据采用混合像元分解模型,CHRIS数据考虑不同森林场景选择不同的遥感物理模型,在选择合适的模型基础上,根据模型的不同敏感参数和试验区选择的特点设计查找表参数,并由模型正演建立查找表,再根据插值的方法由遥感图像的反射率值反演LAI。两种数据反演得到的LAI与MODIS 15A2 LAI产品比较分析。结果表明多角度遥感反演准确率有一定的提高,具有一定的理论研究和实际应用价值。 相似文献
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蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上,蒸散发约占陆地降水总量的60%;作为其能量表达形式,潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展,全球长期持续的观测数据得以获取和共享,近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品,从经验回归、机器学习和数据融合3个方面展开,对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结,并从驱动数据、反演方法、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究,有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息,同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合,使两类模型能互为补充、各自发挥所长,共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。 相似文献
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关键陆表参数遥感产品真实性检验方法研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感产品真实性检验是定量遥感基础研究的重要环节,是客观评价遥感产品精度、稳定性和一致性的重要手段,对于提高遥感定量化水平、推动和扩展遥感产品的深化应用具有重要的意义。本文基于当前陆表参数遥感产品真实性检验研究的相关成果,归纳总结了陆表参数遥感产品真实性检验方法,并就其中的5种真实性检验方法,即基于地面单点测量检验、基于地面多点采样检验、基于高分辨率数据的检验、交叉检验和间接检验,阐述了各方法的特点、局限性、适用条件。文章在最后探讨了陆表关键参数遥感产品真实性检验评价指标和验证中影响精度评价的关键因素。本文对于遥感产品真实性检验工作的开展和真实性检验系统研发具有重要的指导意义。 相似文献
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Yunjun Yao Shunlin Liang Qiming Qin Kaicun Wang Shaohua Zhao 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
The latent heat of evapotranspiration (ET) plays an important role in the assessment of drought severity as one sensitive indicator of land drought status. A simple and accurate method of estimating global ET for the monitoring of global land surface droughts from remote sensing data is essential. The objective of this research is to develop a hybrid ET model by introducing empirical coefficients based on a simple linear two-source land ET model, and to then use this model to calculate the Evaporative Drought Index (EDI) based on the actual estimated ET and the potential ET in order to characterize global surface drought conditions. This is done using the Global Energy and Water Cycle Experiment (GEWEX) Surface Radiation Budget (SRB) products, AVHRR-NDVI products from the Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS) group, and National Centers for Environmental Prediction Reanalysis-2 (NCEP-2) datasets. We randomly divided 22 flux towers into two groups and performed a series of cross-validations using ground measurements collected from the corresponding flux towers. The validation results from the second group of flux towers using the data from the first group for calibration show that the daily bias varies from −6.72 W/m2 to 12.95 W/m2 and the average monthly bias is −1.73 W/m2. Similarly, the validation results of the first group of flux towers using data from second group for calibration show that the daily bias varies from −12.91 W/m2 to 10.26 W/m2 and the average monthly bias is −3.59 W/m2. To evaluate the reliability of the hybrid ET model on a global scale, we compared the estimated ET from the GEWEX, AVHRR-GIMMS-NDVI, and NECP-2 datasets with the latent heat flux from the Global Soil Wetness Project-2 (GSWP-2) datasets. We found both of them to be in good agreement, which further supports the validity of our model's global ET estimation. Significantly, the patterns of monthly EDI anomalies have a good spatial and temporal correlation with the Palmer Drought Severity Index (PDSI) anomalies from January 1984 to December 2002, which indicates that the method can be used to accurately monitor long-term global land surface drought. 相似文献