遗传算法及其在GOMS模型反演中的应用效果分析

几何光学交互遮蔽模型（GOMS）是一种重要的遥感前向模型,它较好解释了“热点”现象,具有较强的前向模拟能力。但由于其固有的非线性性,给反演带来困难。本文尝试采用近年来兴起的并行随机全局寻优算法－遗传算法对GOMS进行反演,并针对传统遗传算法的不足进行了改进。在使用相同先验知识的条件下,将该算法与目前最有效的约束非线性最优化确定性搜索算法－逐步二次规划法对GOMS模型的反演效果进行了比较,结果表明,逐步二次规划法搜索效率较高,但结果受初值的影响很大,初值选择不当,易收敛于局部最优解,而遗传算法具有全局最优的收敛效果,但局部搜索效率较差。在某些对精度要求不高,而对搜索效率要求较高的场合,可以采用遗传算法与确定性搜索算法相结合的混合遗传算法,以提高算法的搜索效率,获得较为满意的效果。     

若干平滑和插值方法对图像空间分辨力估算的影响

图像空间分辨力是图像质量评估中的一个重要指标,而对图像空间分辨力的估算通常采用调制传递函数（ＭＩＦ）解算。由于图像噪声的存在和采样数据的离散性,平滑和插值是必不可少的两个环节,因此,平滑和插值算法的好坏直接影响最后的评估结果。采用了两种最常用的平滑算法和两种插值算法,并按８种实验方案对两幅典型的图像进行了实验对比研究,获得了这两种算法对图像空间分辨力评估的影响机理,从而遴选出了较好的平滑和插值算法     

利用高光谱数据对作物群体叶绿素密度估算的研究

叶绿素是农作物生长中重要的因素。叶绿素含量既表明作物生长的状况,又表征了作生的生产能力。而叶绿素密度（单位面积农作物的叶绿绿素含量）是估计农作物群体生产力的重要指标。对早播稻、晚播稻和玉米的多时相的群体光谱测量数据和相应的叶片叶绿素密度的测量数进行了相关分析,结果表明早播、晚播稻和玉米的群体光谱的反射率数据以及其导数光谱数据绿素密度具有委好多的相关性,并且可以对这几种农作物建立统一的线性回归关系。     

基于植被指数和土地表面温度的干旱监测模型

干旱是一种周期性发生的自然现象,其发生过程中有关参数如地表覆盖度、温度和土壤表层含水量等可以通过遥感的途径进行定量反演,而这些参数客观地反映了地表的综合特征。综述了运用遥感反演产品---土地表面温度和归一化植被指数在干旱监测中的应用前景和进展,分析了距平植被指数、条件植被指数、条件温度指数和归一化温度指数等干旱监测方法的优缺点,在前人研究的基础上,提出了条件植被温度指数的干旱监测模型,探讨了其应用前景。     

BRDF模型参数分阶段鲁棒性反演方法

遥感BRDF物理模型均建立于一定的假设或基于某些理想状况，其模拟的数据与观测数据之间多少会存在一些差异（误差）。利用BRDF模型反演地表参数时，如果不加选择地使用所有观测数据，势必会影响模型参数反演的准确度。遥感反演时一般都采用代价函数进行参数拟合。经典的最小二乘（LS）拟合代价函数对正态分布误差具有一定的抗干扰性，但是当观测数据含有异常值时却会导致反演结果的不稳定。最小中值平方（LMS）方法具有鲁棒性特点，反演时若将其作为代价函数，则可以有效地检测出观测数据中含有的异常值，从而可以使模型反演准确度提高。本文以遥感BRDF物理模型——SAIL模型为例，使用模拟数据与真实地面观测数据，构建LMS与LS两种代价函数，分阶段地进行地表参数的反演方法研究。结果显示，针对具有一定误差或模型不能完全表示的观测数据，本文采用的分阶段方法可以对模型参数鲁棒地反演。     

先验知识估算HJ-1 CCD数据地表反照率

以黑河实验区为例, 基于HJ-1 CCD数据和中分辨率成像光谱仪(MODIS) 二向性反射(BRDF)和反照率产品的备用算法(算法Ⅰ), 贝叶斯原理的反照率反演算法(算法Ⅱ)和地表朗伯假设的算法(算法Ⅲ)成功估算了地表短波反照率。对反演结果进行分析并与地表观测数据进行比较, 结果表明: (1) 高分辨率的HJ-1卫星地表反照率不仅能够提供下垫面主要的空间分布特征, 还能提供地表细部结构;(2) 两种基于先验知识的地表反照率和MODIS产品接近, 绝对误差为0.01, 相对误差为4%, 而算法Ⅲ的绝对误差为0.03, 相对误差为13%; 算法Ⅰ和Ⅱ对反照率的改善对地表类型的依赖不明显, 相对误差集中在2%-8%, 反演结果对时相变化依赖较为显著, 在植被最茂盛的季节反照率改善作用明显优于凋谢季;(3) 算法Ⅰ和算法Ⅱ的结果与地表观测结果更为吻合, 均方根误差在0.05以内, 相对误差小于23%, 而算法Ⅲ的均方根误差为0.069, 相对误差为36.3%;(4) 先验知识的作用可能依赖于太阳和观测几何的相对位置, 因此可能依赖于季节和纬度的变化, 以及传感器的成像方式。该研究对缺乏多角度观测的星载传感器的反照率反演有重要的参考价值。     

面向土地利用动态遥感监测的成像光谱数据处理技术研究

成像光谱数据具有较高光谱分辨率,在类别细分方面具有一定的优势。该文针对成像光谱数据特点,研究与成像光谱数据特征相适应的土地利用动态遥感监测技术,包括边缘辐射纠正技术、影像融合技术和异常光谱检测技术,该方法在试验区应用中取得了良好效果。     

SPOT地面场定标与星上定标结果的比较分析

本文研究是在遥感辐射定标场选择的基础。利用６Ｓ大气辐射传输模型进行ＳＰＯＴ遥感数据的定标和地物的光谱反射率反演,即在遥感器飞越辐射定标场上空,在定标场选择若干像元区,测量遥感器对应的各波段地物的光谱反射率和大气光谱参量,并利用大气辐射传输模型给出遥感器人瞳处各光谱带的辐射亮度,最后确定它与遥感器对应输出的数字量化的数量关系,求解定标系数。然后,对相应的研究训练区的遥感数据进行大气辐射校正,进而反演训练区内的地物光谱反射率。最后,通过将反演值与实地测量的地物光谱反射率进行对比分析,来估算定标不确定度,并比较说明两种不同方式定标差异及优势和限制。     

先验知识在遥感反演中的作用

论述遥感反演中的基本理论问题 .总结遥感反演面临的主要困难 ,指出反演中引入先验知识的重要性 ,阐述将先验知识用于遥感反演的基本原理 ,并给出了对先验知识的数学描述 ,提出一种在有限遥感信息量条件下基于知识积累的遥感反演的新思路     

遥感尺度问题研究进展

尺度是与空间现象有关的术语，在地学研究中更是一个重要的概念，忽视遥感观测的尺度效应，使得对地观测难以获得精确的地表参数，这一问题已经引起国际遥感界的重视，遥感物理建模和遥感数据应用都有尺度问题，像元尺度上地表参数的定量描述是建立遥感尺度转换模型和信息转换模型的基础，试图从尺度的定义，遥感尺度问题所涉及的内容和遥感尺度效应研究常用的技术方法等三个方面论述遥感尺度问题的研究进展，像元尺度上地表参数的定量描述是遥感信息尺度转换的基础。