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一个植被双向反射模式的反演控制试验 总被引:1,自引:0,他引:1
利用地面遥感观测数据,对一个浑浊介质假定下的植被双向反射模式,增加了对太阳漫射辐射因素处理,在可见光波段上,进行了系列模式反演试验。这些试验有助于完善植被双向反射模式中物理过程的描述,了解模式反演过程的控制和选择合适遥感观测数据进行模式反演。分析试验结果发现:(1) 对 L A I进行初值预估有利于获得较好的植被双向反射模式反演结果。(2) 加入植被对太阳漫射辐射的反射过程描述,可以使植被双向反射模式的反演结果更加合理。(3) 使用在太阳天顶角不太大( < 45°) 和太阳方位角偏离180°不多( < 45°) 观测条件下得到的遥感数据,可以使植被双向反射模式的反演结果较好。(4) 在31°—61°的太阳天顶角范围和136°—258°的太阳方位角范围内,多角度观测使太阳天顶角和方位角因素对 L A I反演结果的影响不显著。(5) 当太阳漫射辐射的份额不大时,对 L A I反演结果的影响不显著。如果只针对 L A I,那么对反演植被双向反射模式所应用的地面遥感数据可以不进行大气校正处理,这样的结果虽然是从对地面遥感数据的处理中获得的,仍然对卫星遥感的观测时段选择和卫星遥感数据的选取和分析有一定的价值。 相似文献
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本文首先分析了传统的垂直测量方法在定量遥感中的局限性及多角度倾斜光谱在估算地物三维空间结构等方面的优越性。通过总结近年来国际上在植被双向反射领域所取得的主要成果,对计算植被双向反射系数的四类物理模型进行了简要评述。然后,从模式的选取、地物方向谱的结构及最佳的多角度资料的获取、观测波段的选择和模式的数学反演等方面出发,详细地讨论了利用上述理论模型实现植被结构参数的定量估算、再生资源的定量遥感的主要过程,以及使多角度遥感的潜在优势得以真正实现的可能途径。 相似文献
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本文基于菲涅尔反射公式,结合现有的偏振反射模型对单叶与植被多角度偏振测量结果与理论结合进行分析;通过研究发现,偏振反射在前向散射方向可以通过菲涅尔反射公式进行解释,但是,在后向散射方向则需要考虑其他物理机理。此外,传感器获取的植被偏振信息既可以作为一种"噪声"来剔除,剔除后在可见光波段将相对误差从原来的30%降低到20%以内,又可以作为额外有效的信息源表征植被的结构特征:通过模型参数的大小判断冠层形态的平整程度。本文可以作为植被偏振探测的系统化方法,并且给出植被固有的偏振反射效应规律,即植被越平展光滑,产生的偏振信息越多;同时也将偏振光遥感在植被监测中的有效性凸显出来,即偏振信息的剥离有助于提升双向反射模型的计算精度。 相似文献
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植被参数是生态遥感定量反演的热点和难点,也是生态系统研究的基础性参数。本文在广泛阅读国内外公开发表的文献资料基础上,将现有的植被生态遥感参数概括为物理类、生化组分类、能量和功能类3大类,系统梳理了每类参数定量反演的主要模型方法,进行优缺点和适用性分析,对现阶段存在的不足和未来发展趋势进行了探讨。物理类植被生态遥感参数主要介绍了植被覆盖度、生物量、叶面积指数、树高等研究进展,生化组分类植被生态遥感参数主要介绍了植被含水量、叶绿素含量和光合能力等研究进展,能量类植被生态遥感参数介绍了光合有效辐射、植被吸收光合有效辐射等研究进展,功能类植被生态遥感参数主要介绍了植被生产力和碳交换量等研究进展。存在的主要问题包括混合像元分解、病态反演、物理模型应用过程中的误差传递、数据融合的尺度效应和空间变异性、模型耦合的最优方案确定问题。 相似文献
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用遗传算法反演连续植被的组分温度 总被引:6,自引:0,他引:6
由于热红外多波段数据间具有高度的相关性和混合像元的大量存在,使得多波段陆面温度反演精度难以提高,并且难以得到组分温度信息。在连续植被热辐射方向性规律上的基础上,以喜直型连续植被为例,进行了大量的Monte-Carlo模拟,建立了组分有效比辐射率与土壤表面比辐射率和植被叶面积指数之间的经验函数关系,并以此构造目标函数,采用遗传算法,从热红外多角度数据中,同时反演混合像元组分温度和土壤比辐射率以及叶面积指数。通过对模拟的观测数据进行遗传算法反演的大量试验,结果表明,遗传算法反演组分温度非常稳健,在宽松的先验知识条件下,遗传算法可以解决不确定性反演问题。遗传算法反演结果和野外实测数据作了比较,证实了反演原理的正确性,为基于热红外方向性辐射模型反演组分温度,提供了新方法。 相似文献
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岷江上游典型流域植被覆盖度的遥感模型及反演 总被引:2,自引:0,他引:2
本文在对岷江上游典型流域研究区实地踏勘和定位观测的基础上,综合利用Aster和ETM遥感数据、地面实测数据和常规观测数据等资料,研究了植被指数与植被覆盖度之间的相关性,确定了岷江上游典型流域植被覆盖度模型。以遥感图像中单个像元作为测算单位,对植被指数NDVI进行了计算,并对岷江上游毛儿盖地区植被覆盖度进行了反演。利用研究区实测数据、生态环境本底遥感调查数据和水文气象数据,对上述模型反演结果进行验证和精度分析。结果表明,模型反演结果精度较高,能较真实的反应研究区植被覆盖度实际状况。 相似文献
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基于神经网络的水稻双向反射模型研究 总被引:8,自引:0,他引:8
水稻的双向反射特性与其冠层结构,各组分光谱性质以及入射光方向和观测方向之间存在着密切的,非线性的相关关系。运用人工神经网络技术,采用水稻田间实测数据,对这种关系进行拟合,所建立的水稻双向反射BP前向和反演模型,都达到了较高的拟合精度。研究表明:采用人工神经网络技术计算水稻双向反射率和成批反演冠层结构参数是可行的。对所建模型做进一步的改进,可模拟水稻双向反射的实际过程,进而监测作物长势。 相似文献
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人工神经网络模型反演植被生物量参数 总被引:9,自引:0,他引:9
该文利用 1988年小麦生长期中生物量参数和微波 (10 2GHz)主被动遥感实测数据 ,作为输入输出I/O矢量对 ,训练人工神经网络为参数反演模型。然后用 1989年小麦生长期中微波主被动遥感实测数据和该神经网络模型 ,来反演其生物量参数在整个 1989年生长期中的变化。反演结果与遥感实测结果作了很好的比较 相似文献
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采用了一种偏振方法来测量土壤湿度,并改进了一种粗糙表面的偏振反射模型。利用该模型对土壤湿度的偏振特性进行了分析与实验,发现该模型模拟数据与实验数据之间存在很强的相关性,进而可以建立该模型中的某些参数与土壤湿度的定量关系,为定量反演土壤湿度提供新的途径。 相似文献
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植被生物量高光谱遥感监测研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
植被生物量的评估对于研究全球碳循环具有重大意义,而高光谱遥感技术为精确反演地表属性提供了重要的数据支持。针对如何更好地应用高光谱遥感技术进行植被生物量精确反演的问题,该文详细阐述了国内外应用高光谱技术估测植被生物量的研究进展。对反演植被生物量所涉及的数据源、反演模型的构建方法及其模型特点、反演模型应用对象等内容进行了综合评述,并通过分析认为,高光谱遥感技术较传统的多光谱遥感技术在生物量反演精度上有了显著的提高。同时,对建模方法、多源遥感数据融合以及模型通用性等方面的研究进行了展望,以达到在大尺度范围内对植被生物量进行准确反演的目的。 相似文献
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植被覆盖地表土壤水分遥感反演 总被引:12,自引:2,他引:12
以地域特色突出的新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,联合使用雷达数据和光学遥感数据,对干旱区绿洲土壤和植被水分信息进行提取。在同期光学遥感影像数据提取植被归一化差分水分指数基础上,利用"水-云模型"从雷达数据总的后向散射中去除植被影响,建立土壤后向散射系数与土壤含水量的关系,相关系数为HH极化R2=0.5227,HV极化R2=0.3277。结果表明利用C波段HH极化雷达影像数据结合光学影像数据,进行干旱半干旱地区棉花、玉米等农作物种植区地表土壤水分反演时,在中等覆盖条件下去除植被影响有较好的效果。 相似文献
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植被光能利用率高光谱遥感反演研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
光能利用率是表征植被通过光合作用将所截获/吸收的能量转化为有机干物质效率的指标。光能利用率是植被光合作用的重要概念,也是区域尺度以遥感参数模型监测植被生产力的关键参数。不同植被类型的光能利用率具有明显的时空差异,水分、温度、养分供给等环境胁迫因素会影响植被的光能利用率。随着高分辨率光谱测量传感器的使用,位于可见光和近红外区域的窄波段可以捕捉到植被冠层反射率的细微变化,也促进了光能利用率遥感反演技术的发展。本文结合国际植被光能利用率遥感反演最新研究成果,从基于环境胁迫因子的光能利用率反演,基于植被光谱指数的光能利用率反演、基于叶绿素荧光的光能利用率反演,以及基于涡度相关测量数据和遥感数据相结合的光能利用率反演四个方面,详细介绍了植被光能利用率遥感反演的主要技术方法,并对植被光能利用率遥感研究存在的主要问题和发展趋势进行了讨论。 相似文献
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吸收系数是水体的固有光学参数,是进行水体光学遥感研究的基础。讨论了一种基于人工神经网络(artifi-cial neural networks,ANN)、利用遥感反射比数据反演水体吸收系数的方法。该方法用实测的水体遥感反射比(Rrs)数据集建立BP神经网络,用以反演水体在波长440 nm处的吸收系数(α(440))。实测遥感反射比数据集的80%数据用于训练样本,20%数据用于预测样本。研究结果表明:正确选择神经网络的传递函数、训练函数和隐含层节点个数是至关重要的;用最优的传递函数、训练函数和隐含层节点个数得到的预测结果与实际测量结果的相关系数高达0.978,证明了该方法的可行性。 相似文献