关键陆表参数遥感产品真实性检验方法研究进展

遥感产品真实性检验是定量遥感基础研究的重要环节,是客观评价遥感产品精度、稳定性和一致性的重要手段,对于提高遥感定量化水平、推动和扩展遥感产品的深化应用具有重要的意义。本文基于当前陆表参数遥感产品真实性检验研究的相关成果,归纳总结了陆表参数遥感产品真实性检验方法,并就其中的5种真实性检验方法,即基于地面单点测量检验、基于地面多点采样检验、基于高分辨率数据的检验、交叉检验和间接检验,阐述了各方法的特点、局限性、适用条件。文章在最后探讨了陆表关键参数遥感产品真实性检验评价指标和验证中影响精度评价的关键因素。本文对于遥感产品真实性检验工作的开展和真实性检验系统研发具有重要的指导意义。     

基于BRDF原型反演地表反照率

先验知识在遥感反演中起到重要的作用,本文首先根据各向异性平整指数AFX和地表多角度观测数据集建立了BRDF二向性反射分布函数原型库,然后介绍了以BRDF原型作为先验知识的提取多角度数据地表反照率的原型反演算法,为验证算法的精度,将原型反演及全反演算法拟合验证数据子集得到的反照率与MODIS全反演算法拟合完整数据集得到的结果作比较。结果对比表明,观测天顶角在40°以内时,非垂直主平面的观测数据能够代表部分地表的各向异性反射特征,此时原型反演算法的最大平均绝对误差为0.036,相对精度比全反演算法高约5%—10%;当数据位于垂直主平面时,观测信息量严重不足,此时原型反演算法结果相对较稳定,而全反演算法的最大绝对误差高达0.18。 综上所述,原型反演算法能够在整个采样空间范围内对BRDF进行约束,对观测数据位置分布的依赖较小,抗噪声能力强,在反演观测信息不足的多角度数据时,结果精度优于全反演算法。     

评估MODIS的BRDF角度指数产品

应用地表观测的二向性反射数据集和多种MODIS数据产品,通过统计分析,对MODIS的二向性反射角度指数产品进行综合评估,结果表明:(1)MODIS角度指数包含了地表三维结构信息,有望用来反演地表的物理结构参数;(2)MODIS角度指数是内在的三维关系,各向异性因子(Anisotropic Factor:ANIF)和各向异性指数(Anisotropic Index:ANIX)高相关,建议去掉ANIF以精炼MODIS角度指数产品;(3)各向异性平整指数(Anisotropic FlatIndex:AFX)较好地指示了地表基本散射类型的变化,且具有较小的类内方差,对改善特定地表分类精度可能会更有用.     

地理空间信息与SARS疫情走势

简要综述“SARS疫情态势分析”课题组如何组织网络空间信息系统、模拟地理环境、统计数学等学科的专家,用“二尺度时空模型”和自主研制的SARS网络地理信息系统对全国及城市SARS中、长期疫情发展的时空态势分析与预测,并及时公布全国SARS疫情分布状况的研究工作。     

高分辨率机载遥感数据的交叉辐射影响及其校正

地表的复杂性在可见光/近红外波段体现在由非均匀造成的交叉辐射影响和非朗伯双向反射特性两个方面,为此利用MODTRAN4和大气点扩散函数的解析近似分析了低空机载测量中影响交叉辐射的各种因素。结果显示,对于机载测量,大气交叉辐射影响随测量条件不同而改变,需要实时计算。为此,将改进的大气点扩散函数的解析近似算法结合MODTRAN4辐射传输模型,设计了校正大气交叉辐射影响的算法。对AMTIS图像的处理结果显示,该算法提高了地表反射比的计算精度。     

SARS预测的SI模型和分段SI模型

介绍及建立了对SARS(Severe acute respiratory syndrome)临床诊断累计病例预测的非线性增长模型：SI(Susceptible and infective)模型和分段SI模型，并对北京SARS累计病例进行了预测。分段SI模型转变点的95％的置信区间在4月21日、22日和23日内，表明我国政府采取了有力措施后，4月24日以后，SARS病例的增长率发生显著变化。     

中国内地人口流动空间规律研究及其在SARS控制宏观决策中的应用

利用地理信息系统技术对中国内地人口流动空间规律进行了初步研究，主要包括：(1)内地城市人口迁移规律，(2)流入北京、广东两地民工流动状况的空间分析，(3)在北京SARS发生期间民工回流的态势等；SARS沿交通线分布特点。在此基础上，将人口流动的空间规律应用于SARS控制宏观决策的不同阶段，为决策者提供参考依据。     

全球变化与地表参数的定量遥感

从全球变化研究对遥感获取地表时空多变要素信息的需求 ,论述定量遥感中对地表多尺度空间信息作地学描述的新思路和新方法。在分析了变差图描述方法的特点及其不足的基础上 ,提出了直方变差图的概念 ,通过定义驻点和边界点 ,尝试采用直方变差图分解的方法分析地物空间分布规律 ,并通过一个实验对此方法进行了说明。进而基于对地表空间分布信息的提取 ,将可见光、近红外波段遥感信息用于热红外遥感的地温反演 ,利用地表空间结构和大气温度空间分布模式的差异 ,将热红外遥感图像分为地表贡献和大气贡献两部分 ,通过空间相关性分析 ,寻求从热红外遥感图像中直接分离出大气的空间分布模式的方法 ,以解决地温反演中面临的困难。已有的研究结果说明了在全球变化和定量遥感研究中 ,对地表多尺度空间变化信息作简洁的地学描述的必要性及其重要的应用意义。     

行播作物热辐射方向性孔隙率模型

行播作物是介于离散植被和连续植被的一种典型植被类型,Kimes等人从纯几何光学角度研究了行结构的热辐射方向性,但视行结构为“箱型”实体,不考虑作物组分间的孔隙因素与大气下行辐射效应.在太阳光照方向和观测方向上同时考虑了作物间的孔隙率因素,根据离散植被孔隙率模型和连续植被的交相关概率思想,分别从行结构中的无遮挡、单向投影和双向重叠投影3个方面出发,建立行结构孔隙率模型.模型应用体系总有效发射率概念,解决了不同天顶角时非同温目标的环境辐射效应计算问题.经与实际观测结果对比,孔隙率模型比Kimes模型能更准确地描述行结构热辐射方向性.由于考虑了光照方向和观测方向的交相关关系,孔隙率模型可以解释热辐射中的热点现象.     

行播作物热辐射双向间隙率模型及验证

以Kimes的行结构模型和单向平均间隙率模型为基础, 考虑了太阳和观测的双向间隙率, 并提出了重叠指数的概念, 描述两个方向间隙率的相关, 建立了行播作物的热辐射双向间隙率模型. 通过利用在北京顺义获取的多角度热辐射数据进行的模型验证表明, 相比不考虑间隙率的Kimes模型和只考虑观测方向间隙率的模型, 双向间隙率模型更符合实际冬小麦的测量结果.