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高光谱遥感数据的改正暗目标大气校正方法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
高光谱遥感数据常用的大气校正方法均侧重于去除水汽及其他吸收气体的影响, 主要研究了从高光谱影像同时去除气溶胶与水汽影响的方法. 由于高光谱遥感数据波段众多, 常规暗目标方法一直难以适用于高光谱遥感数据的大气校正. 通过选取小麦作为新的暗目标对象, 着重讨论了使用多波段线性回归与插值的方法对常规暗目标方法进行改正使之充分利用高光谱的众多波段特性, 从而把改进的暗目标方法扩展应用于高光谱遥感数据的大气校正. 为了同时去除大气中水汽的影响, 大气校正全过程采用了循环迭代的算法. 以山东济宁地区EO-1卫星搭载的Hyperion高光谱数据为应用实例, 通过使用MODTRAN建立的查找表直接从影像估算出气溶胶与水汽含量, 实现了对该数据的大气校正. 大气校正的结果表明, 改正暗目标大气校正算法可以有效地对高光谱遥感数据进行大气校正. 相似文献
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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。 相似文献
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改进的基于订正ALPHA差值谱的TES算法 总被引:2,自引:0,他引:2
与可见光遥感不同, 热红外传感器测得的辐射亮度值是温度和发射率的函数, 因此, 对于热红外遥感, 温度和发射率的分离是一个关键问题. 热红外地表温度反演需要考虑的另一个问题是地表反射的大气下行辐射订正, 由于该项与地表发射率紧密联系在一起, 在地表发射率未知的情况下, 该项很难消去. 研究从普朗克方程的维恩近似出发, 引入Li和Becker等提出的大气下行辐射修正项, 以此为基础, 推导出与温度无关的改进ALPHA差值谱, 并进一步提出消除维恩近似影响的修正项. 在上述工作基础上, 借鉴ALPHA导出发射率法和ASTER TES算法的优点, 提出改进的基于订正ALPHA差值谱的TES算法(ICADS TES). 由于算法采用多光谱反演技术, 并且算法中包含波段差值、比值操作, 因而可以部分消除大气、仪器噪声等的影响, 具有良好的抗干扰能力. 采用不同大气条件、下垫面类型、地表温度组合的数值模拟实验表明, 算法具有很宽的适用范围和稳定性, 反演的温度精度一般在0~1.5 K之间, 平均发射率精度在0~0.015之间. 算法反演温度产品与ASTER数据下载中心 (Earth Observing System Data Gateway, EDG)提供的地表温度产品相比, 相关性非常好, 相关系数接近1.0, 产品直方图分布基本一致.
与现有发射率温度分离算法相比, ICADS TES算法的优点是适用的温度和下垫面范围宽, 不需要诸如地表分类、发射率方向性等先验信息支持, 计算结果不受参数设置影响, 更为客观. 由于该算法不需要下垫面类型先验信息支持, 可以避免其他算法中出现的因地表误分类、混合像元等问题引起的反演误差. 与作者此前提出的基于订正ALPHA差值谱的TES算法(CADS TES)相比, 算法考虑了大气下行辐射的影响, 在大气辐射特性已知的条件下, 可以获得更好的反演结果. 相似文献
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二向反射遥感中冬小麦植被组分和土壤特性的季相变化 总被引:9,自引:1,他引:9
在二向反射物理模型的反演研究中,李小文和Strahher等提出基于知识的反演,强调了地面知识积累对反演的重要性.根据在北京、山东禹城和河北栾城等地不同年份积累的不同品种冬小麦实测数据,按照二向反射理论模型及模型反演研究的要求,分析了冬小麦群体植被组分的几何结构、光学特性和土壤光学特性等参数的季相变化特征.具体内容包括(1)叶面积指数的季相变化;(2)叶、茎、穗面积在它们总面积中比例的季相变化;(3)叶倾角分布的季相变化;(4)叶茎穗光学特性的季相变化(5)土壤背景垂直向上反射率的季相变化,文中各项季相变化特征覆盖的冬小麦生育期长.这是一份比较系统和有较好代表性的结果. 相似文献
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随着热点卫星Triana的即将发射,地表热点季相和日相变化的研究变得日益重要。以几种植被冠层为例,采用计算机模拟的方法考查冠层热点的季相和日相变化。 相似文献
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叶面积指数(LAI)和叶倾角分布(LAD)是决定植被冠层结构的重要参数。在计算机模拟植被冠层,两个参数是植被三维真实结构生成的重要控制因子。本论文中,结合计算机图像学理论,基于实验的地面实测结构参数数据利用可改写的扩展L-system方法生成草以及白杨树的真实三维场景。RGM(A radiosity-graphics combined model)模型是基于辐射度方法的计算机模拟模型,利用此模型来计算生成的三维场景可见光及近红外波段的冠层辐射特性,如冠层波谱以及方向反射特性等。在本研究中,模拟了两种不同下垫面的白杨林地:(1)下垫面只有土壤的白杨树场景;(2)下垫面包括土壤和草的白杨树。在特定的场景组分光学特性下,模拟得到两种情况的主平面冠层BRF(bi-di-rectional reflectance factor),并对两者的差异进行了分析。可以看出,下垫面对冠层BRF的影响不可忽视。但是,由于白杨林地结构的复杂,大尺度的场景中必须由成千上万个面元组成,因此辐射度方法不能模拟大尺度的真实结构场景。为了拓展辐射度方法应用范围,根据白杨树树冠的特点,将其抽象为椭球体,从而减少场景组成面元个数,满足了辐射度方法的要求。并结合几何光学模型的思想,在对椭球体面元赋值加入了间隙率;并考虑了整个树冠的承照面以及阴影面的差异,模拟大尺度林地冠层BRF,且与GOMS模型结果符合的很好。通过以上研究,可以看出计算机模拟为遥感研究获取多角度数据信息提供了一种很好的手段。 相似文献
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基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演 总被引:18,自引:0,他引:18
近年来,遥感高光谱技术为获取农作物的某些生理化参数提供了丰富的数据来源。该文使用北京小汤山地区实验获取的小麦高光谱数据,应用偏最小二乘回归方法,建立了冬小麦冠层波谱与叶绿素含量的回归反演计算模型。研究结果显示:模型在350~1060nm波段具有较高的反演精度。本研究为应用高光谱数据反演冬小麦叶绿素含量提供了有效途径。 相似文献