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...     

山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展

叶面积指数LAI（Leaf Area Index）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数,在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段,当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到,但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响,导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响,其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法,综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展,总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题,并讨论了未来研究的发展趋势。     

冬小麦叶面积指数的高光谱估算模型研究

本文以山东禹城为研究区,利用地面实测光谱数据,探讨不同植被指数和红边参数建立高光谱模型反演冬小麦叶面积指数的精度。通过逐波段分析计算了4种植被指数(NDVI、RVI、SAVI、EVI),结合同步观测LAI数据,确定反演叶面积指数的最优波段;计算了5种常用的高光谱植被指数MCARI、MCARI2、OSAVI、MTVI2、MSAVI2,同时利用4种常用方法计算红边位置和红谷,与实测LAI进行回归分析,比较植被指数和红边参数模型对冬小麦LAI的估测精度。结果表明各因子与LAI均具有较高的相关性,整个研究区归一化植被指数具有最高的反演精度,确定了估算冬小麦LAI的最优模型,并使用独立的LAI观测数据对模型进行了验证。     

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GF-2卫星数据的孕穗期小麦叶面积指数反演——以河北省廊坊市为例

叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价植被长势和预测产量的重要农业生理生态参数。高分2号(GF-2)卫星数据具有高空间分辨率特点,能反映更多细节信息,针对该数据特点的LAI反演方法具有较高的研究价值。以河北省廊坊市万庄镇为研究区,对孕穗期小麦采用了回归模型和神经网络算法反演LAI;采用4种植被指数与实测LAI值构建回归模型,同时重点探讨了PROSAIL模型结合神经网络方法进行LAI反演。研究结果表明,在回归模型中,归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的二项式模型估算LAI可以获得最高精度,采用实测数据验证的决定系数(R2)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.719 3和0.393 6;与回归模型相比,神经网络反演LAI方法更显著提高了精度,R2和RMSE分别达到0.900 8和0.273 2。基于GF-2卫星数据,在研究区小麦孕穗期,神经网络反演LAI具有较强可行性和适用性,可为高空间分辨率卫星影像的LAI反演提供参考。     

光学与微波植被指数协同反演农作物叶面积指数的可行性分析

光学遥感是目前反演植被叶面积指数LAI（Leaf Area Index）的主要手段,但是当叶面积指数较大时存在光学遥感信息饱和、反演精度显著降低的问题。叶面积指数和平均叶倾角对光学、微波波段范围内反射和散射特性都有重要影响,主要表现在植被结构参数的变化可以引起冠层孔隙率和消光截面大小的改变。本文以典型农作物玉米为例,通过构建统一的PROSAIL和MIMICS模型输入参数,生成一套玉米全生长期光学二向反射率和全极化微波后向散射系数模拟库和冠层参数库。通过对模拟数据与LAI敏感性和相关性分析得出：（1）光学植被指数MNDVI_{(800 nm,2000 nm)},在LAI为0—3时敏感,基于MNDVI与LAI的回归模型可以估算LAI变化 0.4的情况,RMSE是0.33,R²是0.958。（2）微波植被指数SAR_{SRVI(1.4 GHz HH,9.6 GHz HV)},在LAI为3—6时敏感,基于SAR_SRVI与LAI的回归模型可以估算LAI变化1的情况,RMSE为0.22,R²是0.9839。研究表明,采用分段敏感的植被指数,协同光学和微波遥感反演玉米全生长期叶面积指数是可行的。     

基于TM的辐射传输模型反演叶面积指数可行性研究

基于PROSAIL辐射传输模型，引入土壤反射指数SRI来简化模型，提出直接从反射率计算SRI的方法；  同时，针对不同的植被状况，采取不同波段组合对模型的参数进行敏感性分析，确定自由参数与反演波段组合，提出一种基于不同植被状况的叶面积指数反演策略； 最后，应用遗传算法对模拟的TM光谱反射数据进行实验。结果表明，对于LAI＜3的植被，反演精度较高； 但是对于LAI＞3的植被，反演精度较低，其原因主要是冠层反射对LAI不再敏感。因此，辐射传输模型反演LAI有一定适用范围，只有在此范围内LAI的反演精度才可靠。     

基于CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)作为植被冠层的重要参数,对作物长势监测及产量估算具有重要意义。本研究以黑河流域张掖绿洲试验区为例,基于机载航空高光谱遥感影像(compact airborne spectrographic imager,CASI)数据,利用物理模型与统计模型对研究区的LAI进行估测反演。首先,利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与相应实测LAI数据建立最佳线性回归模型;然后,基于混合像元分解模型和多次散射植被冠层模型构建物理模型;最后,以线性回归模型为参比修正多次散射植被冠层模型,构建半经验LAI反演模型,并比较上述模型拟合效果。研究结果表明,半经验模型为绿洲区LAI反演最优模型,模型估算精度R2达到0.89,精度提高较显著。研究对提升作物LAI的估算精度有一定意义,并将进一步推动精细农业定量遥感理论的研究与应用。     

双集合卡尔曼滤波估算时间序列LAI

遥感估算叶面积指数(LAI)时空动态变化对全球气候变化研究具有重要的意义,为了提高遥感估算时间序列叶面积指数的精度,需要耦合遥感观测数据与LAI动态过程模型。本文提出一种基于双集合卡尔曼滤波(Dual EnKF)的时间序列LAI反演方法,同时更新LAI估计值和LAI动态过程模型中的敏感性参数,得到LAI和动态过程模型敏感参数的最优估计值来优化动态过程模型。一方面使得动态过程模型可以更好地描述LAI随时间的变化过程,降低模型预测误差,从而提高LAI动态过程模型的预测能力;另一方面通过耦合动态过程模型和辐射传输模型,集成遥感观测数据与动态过程模型的预测值,进而得到优化的LAI估计值。为检验算法,分别选取作物、草地和林地等典型植被验证站点进行Dual EnKF LAI时间序列估算,并分别与MODIS LAI产品及其SG滤波曲线、集合卡尔曼滤波方法反演LAI、未优化的动态过程模型模拟LAI结果进行比较,并配以一些站点地面实测点数据作为参考。结果表明,采用Dual EnKF方法得到的LAI不但保持了时间上的连续性,而且通过改善动态过程模型的预测能力,即使在缺乏高质量遥感观测数据时,也能够获得符合LAI发展趋势的估算值,没有出现跳跃、波动现象,时间序列曲线较稳定,更符合植被LAI变化规律,表明基于Dual EnKF的时间序列LAI遥感估算方法是提取LAI时间廓线的一种有效途径。     

GLIBERTY-DSAIL耦合模型反演南方混交林植被LAI

针对南方丘陵地区针叶-阔叶混交林植被叶面积指数（leaf area index,LAI）反演精度低且研究较少的问题,本文提出了一种GLIBERTY-DSAIL耦合模型组合多元线性回归反演LAI的方法。本研究以GLIBERTY-DSAIL模型模拟光谱和植被实测高光谱为数据源,通过相关性分析,选取与LAI相关性高的植被指数作为反演因子,构建多元线性回归模型定量反演植被LAI并进行精度评定。结果表明：与LAI显著相关的RVI、DVI、GNDVI、MSAVI这4种植被指数作为反演因子,结合本文提出的组合模型反演LAI,模型预测决定系数R²为0.708 6,均方根误差RMSE为0.302 1,精度整体较高。该组合方法可较好地用于反演针叶-阔叶混交林植被LAI,为南方地区混交林LAI的研究提供新思路。     

星载红外数据应用于大型事故溢油

使用NOAA卫星数据(AVHRR)同时对“阿提哥”号和“塔斯曼海”号溢油事件做出分析和研究。对出事海域的卫星数据进行了拉伸和彩色合成等图像增强处理,突出了影像上的油污特征;并根据其理化特性,设计算法实现了计算机对油污的自动判别;最后,估算了事故所溢油量,为事故后的调查、取证工作提供了良好依据。     

IPSec VPN和MPLS VPN技术分析及比较

两种新兴的VPN技术——IPSecVPN和MPLSVPN越来越受到人们的关注。数字测绘生产和数字测绘产品分发的安全性倚重于新兴的网络安全技术。本文分别讨论了基于IPSec和MPLS的VPN业务机制,并对两种VPN解决方案进行了比较。     

GEM模型、RF模型和M5T模型的无人机DEM测点插值算法比较

无人机技术作为现如今测量的先进技术,已被逐渐广泛应用,由于DEM数据在实测过程中只能形成点数据,因此对点数据的插值计算一直是测绘专业研究的热点。为找出适用于无人机DEM测点插值计算的最优模型,本文基于GEM模型、RF模型和M5T模型,以降雨、经纬度和海拔为输入参数,对不同模型下的DEM进行了插值计算,结果表明:GEM模型表现的精度最高,该模型RMSE仅为11.72 m,RRMSE为12.7%,R2为0.964,Ens为0.946,MAE为11.28 m,该模型可作为无人机DEM测点插值计算的标准模型使用。     

黄河三角洲水冰险情预警信息系统设计与分析应用探讨

本文探讨了黄河三角洲地区水冰灾情信息系统的建立方法及其应用问题。介绍了该系统的设计原则,数据结构,建立方法和程序,并对其应用进行了分析研究。该方法也适用于其它区域。     

基于OSG的火星形貌3维建模与绘制

开展了基于开源3维渲染引擎OSG(OpenSceneGraph)的火星形貌3维建模与绘制的研究.使用地形数据库创建工具VPB(VirtualPlanetBuilder)创建了整个火星的分页数据库,并利用基于OSG的仿真平台实现了火星形貌数据的3维可视化.实验结果证明,该方法能很好地处理海量地形数据,完成火星形貌的3维重...     

用分析模型方法反演水体叶绿素的浓度

水体叶绿素浓度是水质评价的一个重要指标。建立水体光学传输的分析模型，进而用分析模型反演水体叶绿素浓度，对于提高遥感反演水质参数的精度和实用性具有重要意义。作者于2004年6月初对太湖18个点位进行了同步水体波谱实测和水体取样分析。由这18个点位的实测数据，利用Gordon模型建立了R（0^-）的模拟模型，并进而用优化函数的方法反演水体叶绿素浓度。反演值与实测值的相关系数达到0．99，当叶绿素浓度高于30mg／m^3时，反演的相对误差小于20％。进而用该模型反演2005年7月太湖7个点位的叶绿素浓度，反演值与实测值的相关系数为0．94，其中，有6个点位的反演值相对误差小于60％。     

我国资源与环境信息系统发展管见

我国的资源与环境信息系统(ERIS)技术,起步较晚,发展迅速,已跻身国际先进行列。在基础研究、应用实验以及同遥感技术的结合方面,进行了成功的探索和开拓,并具有中国特色。通过“七五”科技攻关,在信息与信息系统的规范化、标准化方面,建立不同层次和应用目标的区域信息系统的技术、方法,研制和开发地理信息系统软件、应用分析模型,以及在理论总结方面,取得了丰硕的成果和技术进步,成为一个独立发展的新的前沿领域。90年代,它同航天遥感技术密切结合,共同发展,迎接国民经济和社会发展中重大资源环境急务和全球变化的挑战。在资源与环境动态监测与趋势预报,重大自然灾害监测与预警以及灾情评估与减灾对策,城市、经济开发区的规划、开发与管理,全球环境变化等方面,发挥科学技术的先导作用。同时,继续加强新技术跟踪和空间信息科学的理论研究,在国家规范、标准的制定,业务系统的建立与实用化,信息共享与网络化,模型、专家系统及软件的开发与商品化,同遥感信息工程的结合使其一体化等方面,仍需深入探索,继续攻坚,以期形成完整的理论和技术体系。     

改进的GM(1,1)模型及其应用分析

GIM(1)模型是一种改进的GM(1,1)模型。文章在介绍两种模型的基础上,分别进行实例计算和分析,得出了GIM(1)具有更大的优越性,具有预测结果精确,对时间的依赖性较小的特点。     

时变参数灰色模型背景值重构及实现

针对时变参数灰色模型PGM(1,1)的背景值重构收敛速度及稳定性问题,该文运用积分的方法综合序列在Δt内不同变化趋势,导出背景值模型的准确表达式。实现了反映序列对新老信息偏爱程度的最优权值介于(0,1)内,且非不能越过某一阈值;给出了背景值重构模型最优解准确求取的具体算法步骤。基于MATLAB语言的实验结果表明:改进模型预测精度高,易于实现;所研究的带权灰色模型GM(1,n)背景值模型的重构及计算方法验证了PGM(1,1)模型重构及计算实现方法的有效性和实用性。     

Unsupervised segmentation of high-resolution remote sensing images based on classical models of the visual receptive field

Here, we describe an unsupervised segmentation method incorporating log-Gabor (LG) filters and a Markov random field (MRF) model for high-resolution (HR) remote sensing (RS) images, based on classical models of the visual receptive field. LG filters were utilised to model the receptive fields of the simple cells in the primary visual cortex and extract detailed features from HR–RS images followed by construction of image pyramid through wavelet decomposition to simulate the hierarchical structure of the visual sensing system. Finally, based on the original HR–RS images, their detailed features and the image pyramid, the MRF image segmentation model was applied to obtain the final segmentation result. Real HR–RS images were used as experimental data to validate the proposed method, both qualitatively (visually) and numerically (with the overall accuracy and Kappa index).The experimental results indicate that the proposed method is effective, feasible and robust to noise.