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以胶州湾及周边海岸带为研究区,采用Landsat 7 ETM+数据,提出一种基于à trous小波变换的全色图像和多光谱图像融合改进算法。对全色图像和多光谱图像进行适当层数的小波分解,多光谱图像的低频部分采用全色图像和其低频分量的比来调制; 最高分解层外的其余分解层采用多光谱图像和全色图像在该层分解系数的加权和,加权系数由局部区域能量比来确定; 最高分解层则采用绝对值最大准则。实验表明,该方法得到的图像可提高空间分辨率,对多光谱图像的光谱信息扭曲也较小,为提高海岸带地物分类和信息提取精度奠定了基础。 相似文献
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基于星载微波辐射计的海洋大气参数反演算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
利用3个辐射传输模式对无冰无降水情况下的星载微波辐射计亮温测量进行仿真研究,通过模拟计算结果与同步卫星数据之间的比较分析,确定了用于反演算法研究的前向模式;利用该模式,提出了基于物理的星载微波辐射计海洋大气参数(包括海面风速、海表温度、大气垂直积分水汽量以及积分液态水量)多重线性回归算法。 相似文献
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ERS—1/ATSR海表温度在热带太平洋和西北太平洋的印证与分析 总被引:4,自引:0,他引:4
海表温度是气候变化研究的关键参量。ERS/ATSR的设计目标是提供高精精度的海表温度,以满足气候研究的要求。利用美国海洋大气局太平洋海洋环境实验室在热带太平洋的浮标数据和日本气象厅在西北太平洋的浮标数据对1991年至1992年间ESR-1/ATSR数据反演的海表温度进行了印证。在热带太平洋,三通道双观测角算法反演的ATSR海表温度与热带浮标海表温度的平均偏差为-0.22K,标准偏差为0.25K;在西北太平洋,平均偏差为-0.51K,标准偏差为0.61K。结果表明,即使在火山气溶胶的影响下,ATSR海表温度在热带太平洋仍具有较高的精度,可以满足其设计目标。利用大气辐射传输模式LOWTRAN-7,对印证结果进行了分析。 相似文献
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以胶州湾及周边海岸带为研究区,采用Landsat 7 ETM 数据,提出一种基于à trous小波变换的全色图像和多光谱图像融合改进算法.对全色图像和多光谱图像进行适当层数的小波分解,多光谱图像的低频部分采用全色图像和其低频分量的比来调制;最高分解层外的其余分解层采用多光谱图像和全色图像在该层分解系数的加权和,加权系数由局部区域能量比来确定;最高分解层则采用绝对值最大准则.实验表明,该方法得到的图像可提高空间分辨率,对多光谱图像的光谱信息扭曲也较小,为提高海岸带地物分类和信息提取精度奠定了基础. 相似文献
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西北太平洋海表温度变化主成分分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对西北太平洋1982—2010年NOAA系列卫星海表温度(Sea Surface Temperature,SST)产品进行月平均等处理,采用Reynolds SST月平均场对数据进行质量控制、数据融合等处理,建立高空间覆盖、长时间序列的SST场数据集。对月距平场进行经验正交函数(EOF)分解,分析时空模态特征,并将第一模态时间序列与相关气候时间序列进行比较。主成分分析结果显示西北太平洋SST存在显著的约13a周期的年代际模态和2~5a的类厄尔尼诺模态,年代际变化和西太平洋暖池的年代际振荡相似;类厄尔尼诺模态与Ni珘no-3.4区SST周期变化较为相关,并相对于厄尔尼诺具有约10个月的滞后。本研究显示,西北太平洋可能在多种不同时间尺度气候机制的控制之下。 相似文献
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极地海冰反照率直接影响极区的热收支,反照率的变化对地气系统热量收支平衡及气候变化等的研究具有重要意义。本文采用由美国国家海洋与大气管理局NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)发射的NOAA卫星携带的先进的甚高分辨率辐射仪AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) Level-1B (L1B) 数据,经宽带反射率转换、各向异性校正、大气订正、云检测等处理,得到4 km宽带晴空地表反照率产品。将AVHRR反照率与北冰洋地表热收支SHEBA (Surface Heat Budget of the Arctic Ocean)实验数据进行印证,印证结果显示在冰雪冻结期二者平均偏差为-0.07,标准偏差为0.05。本文处理了2008年—2010年的AVHRR数据,结合第4次北极科学考察现场观测数据研究了北极冰面月平均反照率的变化,从降雪和冰脊两个方面分析了反照率的变化,结果显示反照率在冰雪融化过程中变化约为0.3,变化较大且较为迅速,表面粗糙的多年冰海域和较为平滑的一年冰海域的反照率在雪融化时期变化约为0.2且变化相对缓慢。研究结果表明,由冰雪融化引起的反照率变化较为快速且幅度较大,是引起北极反照率变化的主导因素。 相似文献
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基于RS与GIS技术的泸定县植被空间分布分析 总被引:2,自引:0,他引:2
以四川省泸定县为分析研究区域,综合运用遥感图像处理技术与GIS空间分析技术,用ETM+遥感影像获取归一化植被指数(NDVI)信息并反演植被覆盖度,用地形图等高线生成数字高程模型(DEM)并提取地形因子。借助叠合分析法,讨论植被覆盖度与海拔高度、坡度、坡度变率、坡向、坡向变率5种地形因子的空间关系,得到泸定县关于地形因子的各等级植被空间分布特征。分析对地植物学中高山峡谷地区植被的地形格局分布规律研究与生态环境的评价与改良都具有重要的参考价值。 相似文献