根据分形理论与五指标评价体系构建NDVI连续空间尺度转换模型

针对目前基于统计或物理模型方法的升尺度转换研究中存在的不足,以归一化差分植被指数NDVI为研究对象,基于分形理论提出一种连续空间升尺度转换模型CSSM(Continuous Spatial Scaling Model)构建方法。所构建的模型尺度适用范围更广,且具有一定的物理意义。针对已有研究尚未解决的模型构建的最合理尺度层级确定问题,结合原有的统计学四指标评价体系(r、p、rlo、rup),融入了真实性检验应用效能评价指标(Max_of_abs(Error)),建立了一个基于五指标评价体系的模型构建最合理尺度层级确定方法。以北海市沙田半岛Landsat ETM+影像为实验影像,设定r≥0.8,p0.05,rlo≥r≤rup及Max_of_abs(Error)≤0.05为评价体系的边界条件,从追求模型尺度适用范围更大的角度考虑,确定出该影像模型构建的最合理尺度层级Level=267,则该模型最高可对30 m×267即8 km分辨率遥感影像进行NDVI验证。通过动态调整此评价体系的边界条件,实现了最合理尺度层级取值的敏感性分析。这些工作使得基于分形理论的NDVI's CSSM构建研究更为系统。     

基于ASTER数据反演我国南方山地陆表温度

 以贵州省黎平县山地植被覆盖区为例，基于ASTER遥感数据进行15 m分辨率的归一化植被指数制图和地表发射率制图，在利用 MODTRAN 4大气辐射传输模型进行大气订正的基础上，基于普朗克辐射方程的推导反演陆表温度，取得了较为理想的结果。     

岩矿光谱特性在资源卫星传感器波段选择中的应用分析

根据矿物、岩石和不同矿床岩矿光谱特征,从遥感地质矿产的研究需求出发,进行多光谱波段模拟选择。将试验区机载成像光谱HyMap数据经大气传输模型模拟到中巴地球资源卫星1号(CBERS-1)的轨道高度,对所选的波段进行综合模拟、应用对比分析,提出我国后续资源卫星多光谱传感器在地质矿产应用上遥感波段的位置、波段的带宽和波段数目。     

遥感土地覆被分类的空间尺度响应研究

不同空间分辨率遥感影像对区域土地覆被类型识别精度的影响是目前土地资源遥感研究中的热点议题。本文基于准同步的卫星传感器影像,以福建省长汀县河田盆地为研究区,结合野外调查的实验样本,依次采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）3种分类器,分析土地覆被分类结果在中高空间尺度序列（1~50 m）下的变化响应特征。结果表明：不同空间尺度下的地物分类结果存在显著差异（P<0.05）,其中总分类精度和Kappa系数均随影像分辨率的降低而先升高后降低,并于4 m分辨率处达到峰值,该结果与各类地物光谱反射率的空间尺度变化特征密切相关;而不同分类器对各空间尺度影像分类结果的影响程度差异较大（P<0.05）,其中SVM的分类精度最优,MLC次之,ANN的结果较差。此外,伴随影像空间分辨率的降低,不同土地覆被类型面积提取结果的变化规律不同,导致同类地物在不同空间尺度下的提取结果出现较大差异,表明在使用多源分辨率遥感数据进行土地监测等相关研究时,其伴随的结果误差不容忽视。     

高光谱遥感图像的端元递进提取算法

针对高光谱遥感图像中可能并不存在图像端元这一问题,试探的提出一种基于线性混合模型下对初步提取的最近似于端元的像元进行再分析的端元提取算法,即高光谱遥感图像的端元递进提取算法.首先针对3个端元线性混合的图像进行提取,在图像中找到最大近似于端元的像元,利用凸面单形体的几何性质,找出初步提取像元附近位于图像端元构成的凸面单形体边界上的像元,通过计算图像端元在边界像元中的含量,应用线性反解提取出图像端元.模拟图像中的初步结果表明在不存在图像端元的图像中,该算法可以有效的提取3个端元,应用于实际Hyperion图像取得了较好的实验效果.     

EO-1 Hyperion高光谱数据的质量评价

本文以影像的客观评价方法对扬州地区一景Hyperion影像的L1R数据进行质量评价。主要采用辐射精度、信息量、清晰度、信噪比等指标对图像质量进行分析,经过评价认为,影像获取时受到成像环境和天气的影响,可用波段数量可能产生一定范围的浮动。本文的影像存在44个未定标波段,25个受水汽影响波段,而SWIR130以后的波段中存在大量噪声。影像信息主要集中于VNIR和SWIR波长较短范围的约94个波段内,该范围内影像质量较高,能发挥高光谱分辨率优势,并为正确还原光谱信息提供可能。影像数据中存在的条带现象和辐射畸变经过一定处理去除后,在农业调查、监测、管理,森林覆盖、灾害预警,地质调查,找油以及海洋水色研究等领域将有良好的应用前景。     

机载成像光谱仪图像大气程辐射影响归一及其简化校正

航空成像光谱仪得到的图像，其临边的辐射值与飞机正下方（天底点）的辐射值差别较大，此种现象称之为扫描图像的临边效应，它严重影响图像的质量，使图像的有效使用面积大为减少，还可以引起错误的判读，为了消除这种影响。本文提出一种物理意义明确，在实施过程中简单易行，而有效的方法，文中将祥述航空飞行方式、数据及图像处理方法，而不星载扫描图像的处理问题。     

青藏高原MODIS图像冰雪信息挖掘与动态监测分析

针对西藏地区的环境特点,对适应大区域尺度及全球尺度的MODIS数据进行冰雪信息挖掘与监测的方法进行改进,提出适于西藏地区MODIS数据雪信息提取的技术途径,实践表明,该法对冰雪情监测具有较好的实用性。     

分区控制和分层提取下的OMIS-I影像土地利用/覆盖分类方法研究

针对宜兴试验区128波段OMIS—Ⅰ机载成像光谱数据,在平原区、山区分区基础上建立多级分层决策树综合分类方法。通过该方法可实现对土地利用／覆盖一级类（林地、园地、水域、耕地）自动分类,精度达88．15％,Kappa指数为0．82,园地漏分率最高（20．23％）,耕地漏分率最低（2．24％）;耕地、林地、园地、水域的错分率分别为21．87％、21．98％、0．66％、0。土地利用／覆盖二级分类也可采用分层自动分类,其总体精度达86．16％,Kappa指数为0．81。采用土地利用矢量数据辅助和人工目视解译对部分二级类别进行细分,可获得更加可靠的分类结果。研究表明,分区控制下的多级分层决策树综合分类方法应用于OMIS—Ⅰ高光谱影像土地利用／覆盖分类,具有可操作性和较高的精度。     

结合树龄信息的遥感森林生态系统生物量制图

森林生态系统是陆地生态系统中的重要组成部分，其中的地上生物量（AGB，Aboveground Biomass）在全球气候变化和碳循环研究中起着重要的作用。本文利用ETM^＋遥感影像，首先建立了实测叶面积指数（LAI，Leaf Area Index）与实测生物量数据的回归关系，基于遥感叶面积指数图像得到初步地上生物量空间分布图；同时在短波植被指数（SWVI，Short Wave Vegetation Index）与实测树龄之间建立了回归关系，在此基础上得到了树龄空间分布图。然后通过将植被指数（VI，Vegetation Index），LAI，树龄等变量针对不同的树种类型进行逐步回归，得到了较好的回归模型，并结合土地利用／土地覆盖估算了贵州省黎平县的地上生物量，绘制了其空间分布图。统计结果显示：总体森林生态系统的AGB与LAI和RSR（Reduced Simple Ratio）之间有一定的相关关系（R^2=0．895）；杉木林的AGB与LAI和归一化植被指数（NDVI，Normalized Difference Vegetation Index）之间有较强的相关性（R^2=0．93）；针叶树种的LAI与年龄是AGB较好的估算因子（R^2=0．937）；阔叶林的AGB与年龄有一定的相关性（R^2=0．792）；混交林的AGB与LAI和SR（Simple Ratio）有较强的相关性（R^2=0．931）。结果表明，将树龄和土地覆盖／土地利用类型的信息加入到地上生物量估算模型的建立中，是一种改善利用多光谱遥感估算精度的较好的方法。结合土地覆盖／土地利用类型的高分辨率的树龄空间分布图，可为森林生态系统的可持续发展和管理提供科学的论据。