美国西部黄松叶面积指数与高光谱分辨率CASI数据的相关分析

本文介绍了美国俄罗冈州西部黄松的叶面积指数(LAI)与小型航空光谱制图成像仪(CASI)获取的高光谱分辨率数据进行的相关分析。在试验场地上使用LAI-2000植物冠层分析仪测得8个LAI值(0.87—2.72)。对CASI数据进行一阶和二阶微分处理,以减少土壤背景光谱对森林光谱的影响。使用逐步回归分析方法探索LAI与CASI数据的关系。由回归分析产生多元线性方程和相应的拟合度(GOF)及估计LAI的标准误(SE)。结果说明光谱微分技术能够提高LAI和CASI数据的相关性,因而可以改善LAI的估计精度。如,对于单通道LAI预测的最高GOF值是0.681,SE是0.345,而经一阶和二阶光谱微分处理后,GOF被分别提高到0.904和0.898,SE被分别降低到0.189和0.195.     

高光谱数据与水稻叶面积指数及叶绿素密度的相关分析

分析了北京大屯科技站水稻叶面积指数 (LAI)、叶绿素密度 (CH .D)与高光谱分辨率遥感数据在整个生育期内的变化过程。利用微分技术处理水稻群体反射光谱以减少土壤等低频背景光谱噪音的影响。通过单相关分析和逐步回归方法研究水稻LAI、CH .D分别与光谱反射率、反射率的一阶微分光谱的相关关系 ,并建立预测回归方程。结果表明 ,微分技术能够改善光谱数据与LAI、CH .D的相关性 ,CH .D与光谱数据的相关明显优于同LAI的。     

高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据融合研究

使用像素级融合常见算法及Curvelet变换与Contourlet变换方法对Hyperion数据与SPOT进行融合实验,并提取了融合后典型地物光谱曲线。使用光谱角方法评价高光谱遥感影像融合后的光谱信息保持情况。实验结果表明,Curvelet与Contourlet变换具有较好的光谱保持效果。     

高光谱数据与水稻指数及叶绿素密度的相关分析

分析了北京大屯科技站不稻叶面积指数（ＬＡ）、叶绿素密度（ＣＨ．Ｄ）与高光谱分辨率遥感数据在整个生育期内的变化过程。利用微分技术处理不稻群体反射光谱以减少土壤等低频背景光谱噪音的影响。通过单相关分析和逐步回归方法研究不稻ＬＡＩ、ＣＨ．Ｄ分别与光谱反射率、反射率的一阶微分光谱的相关关系,并建立预测回归方程。结果表明,微分技术能够改善数据与ＬＡＩ、ＣＨ．Ｄ的相关性,ＣＨ．Ｄ与光谱数据的相关明显优于同ＬＡ     

高光谱与高空间分辨率遥感数据的亚热带森林生物量反演

精确估算森林生物量对全球碳平衡以及气候变化的研究有重要意义。以亚热带天然次生林为研究对象,借助地面实测样地数据,通过对机载LiCHy(LiDAR,CCD and Hyperspectral)传感器同时获取的高光谱和高空间分辨率数据进行信息提取和数据融合,建模反演森林生物量。首先通过面向对象分割方法进行单木冠幅提取,然后融合从高光谱数据提取的光谱特征变量和从高空间分辨率数据提取的单木冠幅统计变量,构建多元回归模型估算地上、地下生物量,最后利用地面实测生物量经交叉验证评价模型精度。结果表明,综合模型的精度(R~2为0.54—0.62)高于高光谱模型(R~2为0.48—0.57);在高光谱模型中地上生物量模型精度(R~2为0.57)高于地下生物量模型(R~2为0.48);在综合模型中地上生物量模型精度(R~2为0.62)同样高于地下生物量模型(R~2为0.54)。交叉验证结果表明,与仅使用高光谱数据(单一数据源)相比,通过集成高光谱和高空间分辨率数据的生物量反演效果有所提升,可以更加有效地估算亚热带森林生物量。     

高光谱遥感植被指数的普适性分析

针对众多的窄波段高光谱遥感植被指数,利用多个包含高光谱和植被理化含量的实测数据集从相关系数、确定性系数以及预测均方误差等方面进行验证分析。结果显示植被指数TCAR I、MCAR I、mND705、mSR705具有优于其他植被指数的普适性。在建立回归反演模型时,建议选用非线性抛物线模型,其预测精度优于线性模型。     

高光谱遥感土壤有机质含量信息提取与分析

通过分析室外实测的土壤光谱与室内测定的土壤化学成分之间的关系,利用单相关分析和线性回归等统计学方法,结合光谱微分技术,建立了武汉地区土壤有机质含量预测模型。选取精度较高的反射率对数的一阶微分模型应用到Hyperion影像中,获得了研究区土壤有机质分类图。     

基于高光谱遥感数据提取森林结构参数的研究

以位于三峡库区的龙门河森林自然保护区为研究区,综合利用线性光谱混合模型和几何光学模型,基于高光谱遥感数据提取森林结构参数是本文研究的重点。在研究区地面调查数据的基础上,通过高光谱数据和混合光谱分解法,获得反演几何光学模型所需的四分量参数,根据背景光照分量与森林植被冠层各参数间的关系,反演得到森林冠层郁闭度及平均冠幅的定量分布图,并利用37个野外实测样本进行结果验证。     

高光谱遥感数据的DNA计算分类

提出了一种基于DNA计算的高光谱遥感数据光谱匹配分类新方法。该方法利用DNA编码提取各类地物光谱所携带的物理吸收与反射特征信息,将地物光谱特征转换为DNA编码空间特征,通过DNA计算基因操作寻找各类地物最典型的DNA信息链。在此基础上,利用DNA计算原理建立一系列模糊规则,对高光谱数据进行光谱匹配分类。通过与传统的光谱匹配算法(二值编码,光谱角,光谱差分特征编码)的分类结果进行比较,证明该算法分类精度优于传统高光谱数据的光谱匹配分类方法,具有实用价值。     

高/多光谱遥感图像超分辨率融合研究进展与展望

高光谱图像作为多模态遥感数据的重要组成部分,能够捕捉地物精细的光谱特征。由于成像机理的限制,空间细节的损失导致高光谱图像的空间表征能力有所退化,一定程度上限制了数据进一步应用的潜力。数据融合是解决空间/光谱分辨率矛盾的有效手段,近年来相关理论得到了深入发展。本文全面综述了高/多光谱遥感图像超分辨率融合领域的研究进展与展望。首先,将当前方法系统性地分为细节注入、模型优化及深度学习3大类方法,并对不同方法的原理、模型、代表性算法进行了回顾,重点介绍了模型优化中的矩阵分解、张量表示及深度学习中的监督与非监督方法。在此基础上,梳理了该领域技术在像素级分类、目标提取、在轨融合领域的成功应用案例,指出融合产品的潜能在后续遥感应用未被充分挖掘的现状;然后,从退化模型、数据-模型驱动、多任务一体化及应用耦合4个角度对该领域进行展望;最后,就该领域的研究现状与发展趋势进行总结,归纳各类方法优劣势的同时,点明了多类方法协同、外部数据辅助及实际应用驱动等方面的重要性。     

基于颜色和纹理的森林影像分割方法

提出一种基于影像颜色散度和纹理信息的森林影像分割方法。对输入影像进行颜色量化,然后利用量化得到的索引矩阵计算各像素的颜色散度;基于多分辨率策略进行纹理分析,通过区域生长形成初始分割区域;统计各区域Laws纹理能量,合并过分割区域。实验表明,森林影像的分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性,识别出的地面和树木可为匹配和三维建模提供可靠依据。     

机载LiDAR数据和航空影像基于角特征的配准

机载激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)系统近年来逐渐成为一种新兴的测量手段,是一种可以直接提供大量地面离散点的高精度三维信息的主动式遥感技术,具有依赖控制测量条件少、受天气影响小、自动化水平高等优点。然而LiDAR获取的数据主要是离散激光点云,具有高精度的空间结构信息而缺少纹理和光谱信息。将LiDAR数据和遥感影像数据进行融合将是当今测绘科学研究的方向之一。融合影像数据和点云数据的关键步骤就是将两者进行高精度的配准。     

Mapping impervious surfaces with the integrated use of Landsat Thematic Mapper and radar data: A case study in an urban–rural landscape in the Brazilian Amazon

This research explored the integrated use of Landsat Thematic Mapper (TM) and radar (i.e., ALOS PALSAR L-band and RADARSAT-2 C-band) data for mapping impervious surface distribution to examine the roles of radar data with different spatial resolutions and wavelengths. The wavelet-merging technique was used to merge TM and radar data to generate a new dataset. A constrained least-squares solution was used to unmix TM multispectral data and multisensor fusion images to four fraction images (high-albedo, low-albedo, vegetation, and soil). The impervious surface image was then extracted from the high-albedo and low-albedo fraction images. QuickBird imagery was used to develop an impervious surface image for use as reference data to evaluate the results from TM and fusion images. This research indicated that increasing spatial resolution by multisensor fusion improved spatial patterns of impervious surface distribution, but cannot significantly improve the statistical area accuracy. This research also indicated that the fusion image with 10-m spatial resolution was suitable for mapping impervious surface spatial distribution, but TM multispectral image with 30 m was too coarse in a complex urban–rural landscape. On the other hand, this research showed that no significant difference in improving impervious surface mapping performance by using either PALSAR L-band or RADARSAT C-band data with the same spatial resolution when they were used for multi-sensor fusion with the wavelet-based method.     

中国地表植被覆盖变化及其与气候因子关系

本文利用１９８５－１９９０年连续６９个月的ＮＯＡＡ时间序列数据,进行中国植被覆盖变化的空间,以及时间序列分析,并且结合同期的平均气温,降水数据,进行植被覆盖变化与气候因子相关性分析,该文证实了在中国植被覆盖随时间的推移规律,空间分布规律,以及植被覆盖变化与气温,降水的定量关系。     

地理国情普查数据与国土二调数据的对比分析

第一次地理国情普查在全国范围内如火如荼地进行着,其数据的科学性、准确性和实用性一直受到相关行业的关注。本文对某市的地理国情普查成果数据与国土二调成果数据进行了对比分析,验证了地理国情普查数据的科学性和有效性,为下一步地理国情普查中数据时点核准提供了参考意见。