基于高光谱数据提取水体叶绿素a浓度的混合光谱模型

从模型的精度和稳定性方面,与传统的经验模型比较显示,利用原始数据的一阶微分数据进行叶绿素a浓度混合光谱模型反演最佳。最后,以此模型对三种不同年份测量的地面高光谱数据进行了叶绿素a浓度的提取。实验结果表明混合光谱模型可以作为遥感监测水体叶绿素a含量的定量模型。     

天宫一号数据地表温度反演及其在城市热岛效应中的应用

针对天宫一号高光谱成像仪红外波段数据提出了一个单通道地表温度反演算法,算法的输入参数为大气水汽含量和地表发射率.利用模拟数据和黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验的地面实测数据对算法进行了精度评价,结果表明算法的均方根误差为2.72 K,能够满足大多数应用研究的需求.以北京市二环以内为研究区域,采用4个时相的天宫一号高光谱红外波段数据进行了城市热岛效应研究,结果表明天宫一号高光谱红外波段数据适合用来进行街区尺度的城市热岛效应研究,具有很大的应用潜力.     

叶绿素吸收的光合有效辐射比率的遥感估算模型研究

光合有效辐射比率（FPAR）是陆地生态系统碳循环研究的重要参数。根据FPAR的物理意义，本文提出了有效FPAR的概念：即叶绿素吸收的FPAR（FPARchl），利用模拟数据建立了有效FPAR信息模型。探讨了基于叶绿素含量估算有效FPAR的可行性，为进一步采用有效FPAR来估算NPP／GPP提供思路和途径。利用实测数据对有效FPAR模型进行验证表明：（1）叶片吸收的FPAR（FPARleaf）与有效FPAR（FPARchl）之间的差异较大。FPARchl通常不足FPARleaf的50％，两者之间虽存在一定的相关性，而这种相关性是非线性的；（2）叶绿素含量与FPARleaf的相关性较高，而与FPARchl的相关性更高，基于叶绿素含量可以以较高的精度估算FPARleaf和FPARchl经过验证，估算的平均相对误差分别为2．90％和6．6％；（3）应用模拟数据建立的FPARleaf及有效FPAR模型均在叶绿素含量大于20μg／cm。时估算的精度较高，而低于20μg／cm^2时估算的精度较低，本文中叶绿素含量大于20μg／cm^2的60个样本的FPARleaf及FPARchl的估算的平均相对误差，分别为1．79％和5．07％。     

地表蒸散定量遥感的研究进展

简要介绍了遥感监测地表蒸散和能量平衡研究的科学意义和应用价值，回顾了国内外的研究历史和现状，分析了目前该领域存在的一些问题和难点，并对今后的工作重点和研究方向提出了建议。     

黑河遥感试验中尺度上推研究的进展与前瞻

尺度问题是遥感科学研究的一个关键科学问题,但其理论和方法的发展严重受限于稀缺的多尺度观测数据。黑河生态水文遥感试验(Hi WATER)的核心目标之一是开展多尺度观测以支持尺度转换研究。本文综述了Hi WATER中定点观测的尺度上推研究进展,内容包括:(1)尝试严格定义了空间平均、空间尺度上推、观测足迹、代表性误差、观测真值等概念;(2)介绍了Hi WATER获取的多尺度(单点—像元—区域—流域)生态水文观测数据;(3)发展了基于地统计理论的多尺度采样方法,改进了基于时间稳定性的采样方法;(4)定量评估了辐射、碳通量、土壤水分、地表温度单点观测的代表性误差,实证了异质性地表遥感产品真实性检验的不确定性主要来源于观测的时空代表性;(5)发展了定点观测的尺度上推方法,将克里格方法推广至回归克里格、面到面、不等精度观测等情形,发展了贝叶斯框架下的非线性尺度上推方法,实证了引入遥感观测作为协同信息可显著提高尺度上推的精度。总之,Hi WATER初步形成了从采样设计、多尺度观测、代表性误差的度量、尺度上推新方法到真实性检验的研究框架。     

基于遗传自组织神经元网络的可见光与热红外遥感数据融合方法

提出了一种融合方法,充分发掘可见光数据高空间分辨率和热红外数据高时间分辨率的特点,在由可见光数据估算的地表参量与热红外数据间,通过遗传自组织神经元网络建立非线性融合方法,最终获得高空间、高时间分辨率的地表温度数据,并利用ASTER卫星产品数据对该方法进行了验证。结果表明,该方法简便易行,精度较高,为快速获取高分辨率地表温度分布提供了一条新途径。     

植被遥感辐射传输建模中的异质性研究进展

遥感辐射传输建模是在研究电磁波与地物相互作用机理的基础上,建立遥感观测信号与地物属性、地物结构和观测几何等参量之间定量关系的模型,是理解遥感观测信号和反演地表参量的理论基础。近年来空间异质性问题引起了定量遥感领域的高度关注,高分辨率卫星及激光雷达等数据的日益丰富给研究空间异质性提供了有力支撑。在异质性植被场景遥感辐射传输建模过程中,像元内部的组分比例、3维结构、空间格局以及端元边界处的阴影效应与散射过程等方面是需要重点考虑的因素。本文在总结非均质地表空间异质性描述的基础上,分别总结了植被二向性反射与热红外辐射方向性建模研究的发展历程,以及非均质地表植被遥感建模研究的最新进展,并指出了地表遥感建模中研究异质性问题的发展方向。     

Landsat 8地表温度反演及验证—以黑河流域为例

地表温度是区域和全球尺度地表物理过程的一个重要参数,目前已有的地表温度产品空间分辨率较低,缺乏高空间分辨率的地表温度产品。Landsat系列卫星提供了大量免费的高空间分辨率遥感数据,然而对应的高空间分辨率地表温度产品还未见到,为了获取长时间序列的高空间分辨率地表温度数据,针对Landsat 8 TIRS数据提出了一个物理单通道地表温度反演算法。该算法首先利用ASTER全球地表发射率产品(ASTER GED)结合Landsat 8地表反射率产品计算Landsat 8影像的地表发射率,然后利用快速辐射传输模型RTTOV结合MERRA大气廓线数据对热红外影像进行大气校正,最后利用物理单通道地表温度反演算法得到地表温度。利用黑河流域HiWATER试验2013年—2015年15个站点的实测地表温度数据对本文方法和普适性单通道算法进行了验证,同时对验证站点的空间异质性进行了分析。结果表明,本文方法和普适性单通道算法估算的地表温度整体精度均较高,能够获取高精度、高空间分辨率的地表温度数据,可以服务于城市热岛效应、地表蒸散发估算等相关研究。     

卫星红外遥感在地震预报中的应用及研究进展

介绍了卫星红外遥感在地震预报中的应用及研究现状,认为目前该技术的应用离实际的预报要求还存在一定的差距,提出了未来的研究重点,分析了卫星红外遥感技术在地震预报中的作用及应用前景。     

基于遥感数据与作物生长模型同化的冬小麦长势监测与估产方法研究

本文以LAI作为结合点，讨论了利用复合型混合演化（SCE—UA）算法实现CERES—Wheat模型与遥感数据同化的可行性。CERES—Wheat模型同化后主要生育期和产量的模拟值分别与真实条件下模型相应模拟值以及实测值进行比较。结果表明，同化后CERES—Wheat模型的模拟精度对LAI外部同化数据的误差并不十分敏感。并且在LAI同化数据较少时，也可获得较好的同化结果。这一特点体现了SCE—UA算法应用于同化过程的优越性，为同化策略在区域冬小麦长势监测及估产中的应用提供了基础。