基于MODIS遥感数据的混合像元分解技术研究和应用

使用郑州市MODIS（Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer）遥感数据,运用线性混合模型,对MODIS遥感数据进行混合像元分解技术研究。探讨了MODIS遥感数据的预处理、线性光谱分解模型、图像端元组分反射率的求取方法。把结果与分辨率较高的Landsat ETM＋图像分类结果进行对比,并根据得到的均方根误差（RMS;Root Mean Square）进行分析表明,利用这种像元分解方法得到的结果较为理想,MODIS数据可以有效地应用于遥感动态监测和土地覆盖分类研究。     

高光谱遥感图像混合像元分解的群智能算法

近年来,通过群智能算法求解组合优化或连续优化问题以实现高光谱图像混合像元分解方面取得了重要进展和显著成果.本文首先回顾了高光谱图像混合像元分解的研究背景和群智能算法的特点,然后梳理了光谱混合模型及对应的最优化模型,进而介绍了基于群智能算法的端元提取和丰度反演方法,最后通过2组实验比较了群智能算法和其他传统算法在端元提取和丰度反演方面的精度,对基于群智能算法的混合像元分解效果进行了评价.另外,本文也对群智能算法在高光谱图像信息提取中应用的优势和存在的问题进行了总结.     

气象卫星云图的多分辨小波分解及人工神经网络降水估计 …

采用多分辨小波分析对卫星图象进行处理,在保留其特征信息的同时,减小了数据量,改善了神经网络训练过程的收敛性能,提高了处理速度,采用这一方法根据ＧＯＥＳ－８的红外亮温图象和气象雷达资料对巴西圣保罗州中部的降水量估计进行了试验,取得了良好的效果。     

西藏林芝地区混合像元MODIS地表温度产品验证

西藏林芝地区地形复杂、土地覆盖类型多样,MODIS地表温度 (land surface temperature,LST) 产品验证面临处理混合像元的难题,为获得与像元尺度 (1 km) 相匹配的地表温度数据,该文提出采用多点同时观测结合面积加权的方法,将该方法应用于验证林芝地区2013年6月10日夜间晴空MODIS/LST产品。结果显示:单点观测对像元的代表性不足,容易低估产品精度 (10个样本均方根误差为2.2 K),面积加权法可获得综合性更好的地面LST信息,对MODIS/LST产品的精度给出更高的评价 (30个样本均方根误差为1.40 K)。对于地表类型混杂程度高且地势较为平坦的像元,面积加权法的优势更为明显,可将卫星LST产品与地面LST之间的差异由3 K降至1 K以内。     

气象卫星云图的多分辨小波分解及人工神经网络降水估计研究

采用多分辨小波分析对卫星图象进行预处理 ,在保留其特征信息的同时 ,减小了数据量 ,改善了神经网络训练过程的收敛性能 ,提高了处理速度。采用这一方法根据 GOES- 8的红外亮温图象和气象雷达资料对巴西圣保罗州中部的降水量估计进行了试验 ,取得了良好的效果。     

静止气象卫星资料精处理方法研究

通过对ＳＭＣＰＰＳ、ＣＭＡＰＰＳ静止气象卫星资料接收处理系统的使用和Ｓ－ＶＩＳＳＲ资料格式分析，对ＧＭＳ－５卫星探测数据的精确定标进行了讨论，提出了资料利用站根据筒化网格定位参数对卫星图象进行非线性定位的区域曲面拟合方法和可视地标导航的机交互，计算机自动配准等客观方法，实例计算了分析表明，区域曲面拟合方法比线性内插方法的定位精度，在不同地区，红外通道可提高１－２条扫描线或１－３个象素点，可见光通道     

气象卫星亚像元火点面积和亮温估算方法

该文给出了利用极轨气象卫星AVHRR多个红外通道资料在不同火点强度条件下估算亚像元火点面积和温度的方法，包括利用牛顿迭代法求解不同红外波段（如:中红外3.7 μm通道和热红外11 μm通道，或短波红外1.6 μm通道和热红外11 μm通道）混合像元表达式建立的二元非线性方程组, 得到亚像元火点面积和温度；通过建立亚像元火点面积和温度与11 μm混合像元亮温增量和11 μm与12 μm混合像元亮温增量差异的关系，以查表方式获得对于相同红外波段不同通道（如11 μm和12 μm通道）亚像元火点面积和温度估算值。     

卫星遥感晴空像元检测综述

晴空像元检测是气象卫星遥感资料处理和应用的基础和关键。文章综合评述了国内外有关晴空像元检测方法及其应用。多通道判识法充分利用卫星波段的遥感特性，是晴空像元检测方法中有效并值得推广的方法，随着新一代卫星的诞生，检测精度会更加提高。     

多源气象卫星数据融合方法与应用的比较研究

随着气象卫星遥感数据趋于丰富化,如何对格式复杂、分辨率差异较大的多源气象卫星遥感数据进行合理融合,在提高分辨率的同时,剔除冗余和噪音的影响,获取更加精细可靠的融合数据,成为当前提升海量气象卫星遥感数据利用率的有效途径。本文基于多源气象卫星数据融合技术,综述了数据融合理论的主要过程与层次、常用像元级融合方法以及定量评价指标,综合探讨了不同数据融合方法的适用范围与优缺点,并且对于当前存在的问题和今后多源气象卫星数据融合的发展与应用前景予以讨论,以期为数据融合方法的进一步探索以及拓宽应用途径提供帮助。     

基于MODIS时序植被指数和线性光谱混合模型的水稻面积提取

水稻是中国的主要粮食作物,及时获取水稻种植面积和空间分布信息对指导水稻生产、调整区域供需平衡等具有重要的意义。以江苏省为例,利用2009—2011年连续三年的MODIS 8 d合成地表反射率数据(MODIS09A1),计算了归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)和陆表水指数(land surface water index,LSWI)。结合水稻在不同生长发育期EVI的时间序列变化特征,确定了水稻面积提取的关键生育期。根据水稻移栽期稻田土壤含水量高的特征,利用NDVI、EVI和LSWI三种指数构建判别条件,确定可能种植水稻的区域。利用线性光谱混合像元分解模型对包含水稻的混合像元进行分解,得到江苏省三年水稻种植空间分布。最后,选取研究区内的水稻典型样区,利用与MODIS同时期的较高分辨率的环境小卫星HJ-1 CCD(30 m)数据提取水稻种植面积和空间分布,以此作为参考数据进行精度验证,同时利用统计部门的江苏省水稻种植面积统计数据对江苏省水稻面积进行验证,两种方法验证后表明误差均在10%以内。研究表明,采用MODIS09A1数据结合线性光谱混合模型可以更高精度地提取大范围的水稻种植面积。     

基于FY-3号气象卫星的中国典型积雪覆盖区的时空动态研究

基于风云三号(FY-3)气象卫星的积雪产品数据(snow cover),提出了基于经验模态分解的趋势提取方法,探讨了2010—2019年中国积雪时空动态变化趋势。结果表明:1)中国积雪覆盖频率(Snow Cover Frequency,SCF)具有显著的季节性特征,呈现先增加后减少的特点,每年2月、3月SCF达到当年最大;东北的SCF呈显著下降的年际变化趋势,其他地区变化不大。2)中国整体的积雪覆盖率(Snow Cover Rate,SCR)下降了约1.2％,内蒙古和西藏的SCR下降了约1.5％,其他地区的SCR变化不显著;主要积雪覆盖区的SCR均在2016年发生由增加到减少的转变。     

海洋模式中虚假越中性层混合研究综述

在现代全球海洋数值模式的开发研究中,需要在空间尺度为海盆尺度上,时间尺度在几十年、几百年甚至涡流翻转数百次的时间内保持水团属性不变,而湍流混合又是维持层结和海洋环流循环所需要的.在海洋数值模型的开发中,需要将方程组在全球网格上进行离散处理,这势必会产生截断误差,从而产生虚假越中性层混合.因此将目前国内外学者和研究人员对虚假混合的来源、诊断方法、控制方法整理做出简要综述,以供读者参考学习.     

使用混合样本的集合四维变分同化试验研究

基于集合和奇异值分解的四维变分同化方法(SVD-En4DVar)的同化效果对采用的预报样本容量有很强的依赖性,其中一个重要原因是在SVD-En4DVar中分析变量被表示为按照扰动预报集合提取的奇异向量作线性展开的形式,这种展开存在截断误差,过少的样本数会造成过大的截断误差。为了在不增加计算量的情况下增加用于同化的样本,从而改善同化效果,本文提出了流依赖的预报样本与定常样本相混合的方法。定常样本有两种生成方法：第一种是按照给定的统计结构给出伪随机扰动场直接叠加到四维背景场上而完全不经过模式积分;第二种是在第一个同化循环时将伪随机扰动场叠加到初始背景场,然后在分析时间窗内积分模式得到扰动预报样本,最后将其中一部分保留不动作为后面同化循环的定常样本。利用浅水方程模式和80个变量的Lorenz-96模式及模拟资料进行数值试验,比较不同样本结构的同化效果。结果表明,在浅水方程模式的同化中,完全采用大容量的定常样本仍然可以得到较好的结果,但对Lorenz-96模式效果不好。采用混合样本后,这两类模式的同化都可以得到较好的结果,在相同的计算时间下,混合样本方法可以明显提高同化精度,其中第二种产生定常样本的方法要好于第一种。