多光谱卫星图像的一种模糊聚类方法

基于二维光谱特征空间，用模糊C均值(FCM)聚类方法，对多光谱静止卫星(GMS-5)图像进行了云分类试验，得到了比较合理的分类结果。该方法利用不同光谱通道的卫星云图光谱特征构造出一个二维光谱特征空问，对云图在特征空间上的光谱特征点进行FCM聚类，然后与已知云类样本的特征进行比较，确定出各聚类域的类属，进而得到二维光谱空间的云分类图，实况接收的云图可通过查验特征像素点在分类图中的落区位置来实现云的分类。     

冬小麦地面光谱监测

从小麦反射光谱的特征，探讨了小麦不同物候期反射光谱特征和小麦日变化、季节变化特征。建立了大田冬小麦光谱植被指数与叶面积指数的关系模型和冬小麦农学参数与植被指数之间的关系模型，为开展冬小麦大田生长状况的遥感动态监测和产量预报打下基础。     

阜康试验区主要地物光谱特征及其分析

对阜康地区主要地物即土壤、植被、水体三大类共534个样本测量的光谱数据进行了分析，结果表明：植被、土壤、水体的反射光谱各有特点，容易区别，农田光谱特征具有复合光谱的特征，形成了一种新型的地物（植—土地物），此类地物的波谱曲线介于植物与土壤波谱曲线之间，随植被覆盖度而变化。     

海南岛几类天气现象在卫星云图上的特征分析

雾、小雨、中雨、大雨、雷暴及无降水是海南岛地区能够在卫星云图上有表现的六种常见天气现象，本文利用红外IRI和可见光VS二通道光谱建立了这五种天气现象的样本数据库，从中提取光谱特征、灰度特征、灰度统计量和灰度直方图统计量特征，对各单位特征空间计算各类天气现象发生概率，建立了天气现象类属矩阵，用以判别各单位特征空间这几类天气现象发生的集中区域。     

双光谱云图的云分类探讨

依据各类云在红外和可见光波段不同的光谱特性，考察了近百个数字云图样本，在红外－可见光二维光谱特征空间上基本确定了与种类相应的集群分布范围，由此判识出积雨云、薄卷云、厚卷云、中云、低云、沈积云和多层云系等７种主要云类及晴空区。并以１９９０年３月１５日１４时云图为例进一步讨论了诸云类在光谱特征空间上高频数分布区的形状和分布特点。     

北疆一些水域光谱特征浅析

通过野外实地测试，对北疆地区的一些水体及其周边的地物进行了光谱特征的探讨，得出了北疆水域的一些光谱上的变化。     

城区高光谱遥感数据假彩色波段组合研究

高光谱数据具有波段数目多、波段宽度窄、数据量庞大等特点，如何根据具体的应用目的，在众多的波段中选取最佳波段组合用于假彩色合成，对于有效进行高光谱数据处理、分析及信息提取至关重要。以面阵推帚式机载超光谱成像仪(PHI)获得的上海市黄浦江附近复杂地表高光谱图像数据为例，分析了图像所包含的信息量、各通道之间的相关性以及影像上各地物的光谱特征，选出了那些包含信息量大、相关性小、光谱差异大的波段子集，然后再结合协方差矩阵特征值法、最佳指数法和波段指数法波段组合方法选出了高光谱遥感图像的最佳波段组合。     

雾的气象卫星遥感光谱特征

从大气辐射传输理论入手，用频谱分析方法研究了气象卫星遥感图像上云雾的可见光和红外光光谱特征，阐述了雾在NOAA各通道的光谱响应特征及相关指标。根据云雾的不同顶部结构，分析了云雾反射可见光的非朗伯特性。根据瑞利(Rayleigh)准则，解释了低太阳高度角时可见光对云雾具有更强的识别作用，指出雾与云相比，具有更强的方向性反射特点，当卫星处于云雾层的镜面反射方向时，雾区具有更强的亮度，即反射率高于云区；反之．雾区则相对较暗，指出可见光在云雾识别方面具有重要作用。通过分析云雾层的不同红外光谱特点，给出了一些云雾识别与分类的指标，说明了通道组合方法对云雾识别的重要作用，为云雾分类提供了依据。通过时间动态的频谱分析，给出了判断大雾成熟期的光谱特征，对判定大雾的发展与消散具有重要意义。     

洪涝淹没范围的遥感监测研究

通过对NOAA/AVHRR遥感图像数据的地物光谱特征和水体信息的分析 ,结合水体光谱和空间特征 ,确定洪涝淹没范围的自动提取模型。     

塔克拉玛干沙漠直接辐射的分光测量

本文利用1988年11月-1989年7月塔克拉玛干沙漠腹地测得的太阳直接辐射光谱资料,初步分析了光谱透明度和光谱辐射能的分布特征。     

NOAA卫星资料云雪识别方法的研究

通过分析NOAA／AVHRR资料中云和雪的光谱特征，在已有的研究成果基础上做了大量的试验分析。针对青海省南部(以下简称青南)的云、雪特征，提出了新的云、雪判别因子，对于区分青南地区的云、雪有较好的效果。     

基于EOS/MODIS资料的沙尘遥感监测模型研究

在EOS MODIS资料可见光波段光谱特性的深入分析的基础上，提出了一种完全用MODIS可见光波段监测沙尘信息的技术方法。充分利用MODIS资料可见光范围波段划分细致的特点，构造了不同的光谱特征判别函数作为决策树的分支，最后用决策树法成功地对几次沙尘暴过程进行了沙尘信息遥感监测。结果表明，该方法具有良好的效果和实用性。     

EOS/MODIS-NDVI法在新疆火情监测中的应用

根据新疆特殊的地理、气候特征，将EOS／MODIS的植被指数与火灾光谱特征综合应用到火灾监测工作中，显著的提高了火点判识的精度；同时，极大的减少了遥感监测火情的运算时间。     

HEIFE绿洲区太阳总辐射和地表反射率的分光谱特征

太阳辐射的分光测量在许多研究和应用领域中都具有十分重要的意义．本文利用HEIFE临泽子站进行的太阳总辐射和反射辐射的分光观测资料，研究了黑河绿洲区太阳总辐射和地表反射率的光谱特征．研究结果表明：在太阳总辐射的光谱能量分布中，紫外和可见光部分的比倒偏小，近红外部分则偏太．在其从冬到夏的季节变化中紫外和可见光部分是由小到大，近红外部分剐是由大到小。在其日变化中0．5μm以下波段是中午大早晚小；0．7μm以上波段是中午小，早晚大；0．5-0．7μm波段的日变化不明显。紫外波段的相对日变化幅度最大．地表反射率的光谱特性有明显的季节变化，变化特征与地表植被状况有关．各波段地表反射率的日变化型有一定的季节差异，其中波长小于0．7μm部分较为明显，并与地表植被状况有关．在裸露地表各波段反射率与太阳高度角的关系中，近红外波段随太阳高度角增加而增大，紫外和可见光波段则随太阳高度角增大而减小．全波段反射率随太阳高度角增大而增大主要是近红外波段的贡献．这是裸露地表光谱反射率的重要特征之一。     

基于MODIS数据的增强型土壤表层水分含量指数模型构造与应用

土壤水分含量对光谱变化的影响和植被冠层的光谱反射率是干旱最重要和最直接的指标.根据水的吸收率光谱变化特征和绿色植物有效光谱响应特征曲线,在前期提出的地表含水量指数(SWCI)的基础上,增加MO-DIS通道1的红光光谱,以增强植被对光谱吸收的变化反应,可应用于大范围且快速的浅层土壤墒情遥感监测.通过与土壤表层水分含量指数(SWCI)对比分析发现,在对浅层(0～30 cm)土壤水分进行监测时,ESWCI比SWCI更为敏感,这将有助于在实时干旱动态监测中更好地提高监测精度.     

天山北坡牧草的光谱特征

牧草产量与牧草的红光和近红外光反射率关系密切。本文对牧草光谱的日变化、季变化、不同草场类型的光谱特征以及牧草光谱绿度值与牧草叶面积、鲜重、和草地土壤湿度的关系进行了初步研究,给出了牧草光谱与牧草各生物参数的定量关系式。     

NOAA气象卫星资料在土地覆盖分类中的应用

运用植被的光谱响应特征，通过卫星遥感资料与行政统计数据，将大庆地区土地初步分为7类，并进行了国土资源评估，进一步探讨了环境保护与资源开发潜力。     

长江上游MODIS影像的水体自动提取方法

利用MODIS资料,分析了长江上游不同水体及其它主要地物在1～7通道的光谱特征,分析发现,水体混合像元在可见光的光谱特征与山体的阴影、云的阴影、城镇等的光谱特征具有很好的相似性,仅采用近红外波段和红光波段的方法不能有效提取出研究区的水体.提出综合采用归一化差分水指数、积雪指数以及可见光、近红外多通道信息的方法,逐步提取出研究区的水体及混合水体像元.     

海南岛几类天气现象在卫星云图上的特征分析

雾、小雨、中雨、大雨、雷暴及无降水是海南岛地区能够在卫星云图上有表现的六种常见天气现象,本文利用红外IR1和可见光VS二通道光谱建立了这五种天气现象的样本数据库,从中提取光谱特征、灰度特征、灰度统计量和灰度直方图统计量特征,对各单位特征空间计算各类天气现象发生概率,建立了天气现象类属矩阵.用以判别各单位特征空间这几类天气现象发生的集中区域.     

我国东南沿海FY-2C卫星图像上多光谱云分析技术

为了对我国东南沿海地区的云类型/下垫面进行客观定量检测,从云的光学特性出发,利用卫星图像上各种云型/下垫面呈现出的光谱特征,结合白天正午样本集,分析云的光谱特征差异,提出一种利用通道亮温和通道间亮温差及反照率等,识别发展较强的对流云、高中低混合多层云、中低层水云、薄高云和晴空的方法。通过样本采集、绘制散点图、检测试验,建立FY-2C云类型/下垫面识别流程,给出白天及夜间适合的检测判据。结果表明:强对流云团的光谱特征最显著,其判别相对简单,采用单通道或通道间亮温差即可获得较好的判别效果,但也存在对密实卷云错判的情形;与天气过程相联系的高中低混合多层云光谱特征也比较明显,较易识别,但高中低混合多层云和厚卷云以及发展较强的对流云光谱特征存在相似之处,在一些云层边界或交界处还是存在一些错判;暖水云和薄卷云的判识对可见光通道依赖性较强。经过多光谱云分析,可间接确定云相态,并可为其它云参数（云顶高、光学厚度及有效粒子半径等）的反演提供有利信息。