航空遥感地表温度时间归一化

航空热红外遥感影像的航带宽度一般较为有限,通常需要进行连续飞行获得多个航带才能覆盖一个较大的研究区;由于地表温度随时间变化迅速,不同航带间地表温度存在差异。因此,进行不同航带影像拼接之前,需要对不同航带的地表温度进行时间归一化。本文基于温度日变化模型,构建了航空遥感地表温度时间归一化方法;结合Hi WATER试验区高密度的气象观测数据,分析了天气晴朗条件下,风速的大小和波动剧烈程度对地表温度日变化模型的影响,在此基础上发展了一种考虑风速影响的改进温度日变化模型。验证结果表明:两种模型均能够减小观测时间不同导致的地表温度瞬时波动差异;考虑风速影响的改进模型比未改进模型的精度提高0.3—0.6 K,且其提供的地表温度在时间尺度变化上更加符合实际情况。本研究建立的相关模型对于卫星遥感地表温度的时间归一化也具有借鉴意义。     

高分遥感共性产品生成和真实性检验技术体系

随着高分辨率对地观测系统重大专项的成功实施,GF-1—GF-7七型卫星共19种主要载荷发射升空,形成了中国遥感卫星多谱段、多模式的观测能力,可为各种科研和行业遥感应用提供源源不断的高空间、高时间和高光谱分辨率的高质量遥感数据。如何打通高分卫星遥感数据到信息的转换链,降低高分卫星数据应用门槛、提升高分卫星应用服务成效已成为急需破解的迫切问题。遥感定量产品的误差来源包括传感器成像、几何与辐射定标、数据预处理、定量反演与产品检验等各个环节,提高定量遥感产品精度是一个复杂的系统工程,各行业应用部门和多领域用户难以独立完成全流程数据处理、产品生产和检验。本文在分析高分卫星遥感产品体系的基础上,针对多用户共同需求,梳理了7大类共45种共性定量遥感产品;从全链条误差溯源和质量检验需要出发,提出了高分遥感共性产品生成和检验的技术体系,分析了算法测评—算法优化—产品生产—真实性检验等环节面临的关键技术;进而提出了高分遥感共性产品真实性检验平台与产品定型分系统的初步设计方案,并介绍了系统研发的最新进展;最后对高分共性产品应用前景进行了展望,构建高分遥感共性产品生成与真实性检验技术体系,对于保障高分卫星遥感...     

集合卡曼滤波在遥感反演地表参数中的应用--以核驱动模型反演BRDF为例

遥感反演中使用先验知识, 特别是在观测信息不足情况下, 对于保证反演计算的稳定性和降低反演结果的不确定性具有重要意义. 常用的最优算法, 不能较好提供先验知识的后验分布, 也就不能直接得到反演结果不确定性, 这对于遥感应用是不利的. 引入集合卡曼滤波(EnKF)的方法来实现地表参数的遥感反演, 它能在有效获得反演结果的同时给出先验知识的后验分布. 为了显示其反演优势, 将MODIS标准AMBRALS算法、SCE-UA高效全局最优算法和集合卡曼滤波算法进行了比较. 着重讨论了在观测不足时, 引入先验知识并以反演结果的不确定性为比较指标的情况下, 不同核组合的核驱动模型在不同地表类型上对反照率的反演能力.