多光谱多角度遥感数据综合反演叶面积指数方法研究

叶面积指数是陆地生态系统的一个十分重要的结构参数。用遥感数据求取叶面积指数可以利用光谱的信息,比如通过植被指数来拟合一个经验关系,但很多植被指数明显受土壤背景的影响,对于有明显行结构的农作物,土壤的影响很难消除,植被指数的方法误差较大。多角度遥感包含了大量的地面目标的立体结构信息,具备求解植被特征参数的潜力,但通常多角度遥感反演对光谱信息的利用不足。与以往的反演方法相区别,该文利用行播作物二向反射模型,将多角度与多光谱数据结合进行行播作物LAI反演实验,并对反演算法进行了详细的敏感性分析实验,结果表明采用多角度、多光谱遥感数据相结合的方法可以有效反演行播作物的叶面积指数。     

叶片非朗伯特性影响冠层辐射分布的辐射度模型模拟与分析

在大量的植被冠层遥感模型中,辐射度模型作为一种计算机模拟模型具有很多优点,它对理解植被—辐射相互作用过程和研究植被冠层辐射机理具有重要的理论价值。传统的辐射度模型假设冠层内叶片为朗伯体。但随着对叶片特性的深入研究发现,叶片的反射特性不能单纯的看成是理想漫反射过程。为了消除传统辐射度模型的朗伯假设,完善辐射度模型,本文利用Phong光照模型模拟叶片表面非朗伯(镜面反射)部分的分布特性,在基于真实结构冠层场景的辐射度模型(RGM)的基础上,增加了叶片镜面反射分量的计算。文中以玉米冠层为例,比较并分析了叶片的镜面反射分量对冠层辐射分布的影响。最后,从辐射度模型原理出发,进一步推导得出了计算冠层镜面反射分量的辐射度公式,从理论上证明了在可见光—近红外区的冠层镜面反射分量与波长无关。本文使用的方法具有简单、易于实现的特点。经过扩展后的辐射度模型既保留了传统辐射度模型的优点,又增加了该模型的功能和模拟范围。     

遥感反演中约束最优化方法的拓展

遥感反演大多是典型的约束是最优化问题。本文对现有的约束最优化方法在遥感反演中的适用性进行了分析，从提高反演速度有降低优化方法病态特性两个方面考虑，提出了罚矩阵的概念，对约束优化方法中的乘子法进行了拓展，并进行了理论证明。经过大量的模拟反演实验表明，拓展后的乘子法的反演速度提高了大约30％，病态程度也得到了进一步的改善。     

融合Landsat ETM+和MODIS数据估算高时空分辨率地表短波反照率

提出一种通过融合高空间低时间分辨率、低空间高时间分辨率地表短波反照率,来估算高时空分辨率地表短波反照率的方法。首先,利用Landsat ETM+数据,通过窄波段到宽波段的转换得到一景或多景空间分辨率较高的ETM+蓝天空短波反照率;然后,在MODIS短波反照率产品基础上,以天空光比例因子为权重,得到空间分辨率较低的MODIS蓝天空短波反照率;最后,利用STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)模型融合ETM+短波反照率的空间变化信息和MODIS短波反照率的时间变化信息,得到高时空分辨率的地表短波反照率。针对STARFM模型在异质性区域估算精度降低的问题,通过以MODIS反照率影像各像元的端元(各地类)反照率取代MODIS像元反照率来提取时空变化等信息参与STARFM模型的融合过程,达到提高异质性区域估算精度的目的。结果显示,直接利用STARFM模型估算得到的高空间分辨率地表短波反照率处在合理的精度范围内(RMSE0.02),用改进后的STARFM模型估算得到的异质性区域短波反照率和真实ETM+短波反照率间的相关系数增大。     

宽波段热红外方向性辐射建模

温度和发射的常规定义均是针对均匀同温的物体,但陆地表面通常是既不同温又不均匀,热辐射的方向性不可忽略。在一个概念模型的基础上,把复杂的不同温度地表分解为若干均匀同温的组分,建立宽波段热红外方向性辐射模型,并针对一个不同温的叶子冠层进行了建筑及反演的实现研究。对反演结果的统计分析表明,此模型有较高的抗噪声能力,能冠层顶部及底部温度的先验预测值存在２Ｋ偏差,观测噪声等效温差（ＮＥ△Ｔ）为０．２９ＫＪＦ     

双集合卡尔曼滤波估算时间序列LAI

遥感估算叶面积指数(LAI)时空动态变化对全球气候变化研究具有重要的意义,为了提高遥感估算时间序列叶面积指数的精度,需要耦合遥感观测数据与LAI动态过程模型。本文提出一种基于双集合卡尔曼滤波(Dual EnKF)的时间序列LAI反演方法,同时更新LAI估计值和LAI动态过程模型中的敏感性参数,得到LAI和动态过程模型敏感参数的最优估计值来优化动态过程模型。一方面使得动态过程模型可以更好地描述LAI随时间的变化过程,降低模型预测误差,从而提高LAI动态过程模型的预测能力;另一方面通过耦合动态过程模型和辐射传输模型,集成遥感观测数据与动态过程模型的预测值,进而得到优化的LAI估计值。为检验算法,分别选取作物、草地和林地等典型植被验证站点进行Dual EnKF LAI时间序列估算,并分别与MODIS LAI产品及其SG滤波曲线、集合卡尔曼滤波方法反演LAI、未优化的动态过程模型模拟LAI结果进行比较,并配以一些站点地面实测点数据作为参考。结果表明,采用Dual EnKF方法得到的LAI不但保持了时间上的连续性,而且通过改善动态过程模型的预测能力,即使在缺乏高质量遥感观测数据时,也能够获得符合LAI发展趋势的估算值,没有出现跳跃、波动现象,时间序列曲线较稳定,更符合植被LAI变化规律,表明基于Dual EnKF的时间序列LAI遥感估算方法是提取LAI时间廓线的一种有效途径。     

MISR和MODIS二向性反射数据产品的对比分析

利用4种地表类型共16个地面站点的MISR 9个角度反射率数据产品和MODIS反射率数据产品(MOD09A1), 对比两种传感器获取的地表方向反射观测数据和用BRDF模型参数产品计算的方向反射数据, 分析了这两种BRDF模型参数的外推能力。研究结果表明: (1) MISR和MODIS BRDF模型参数数据产品都具有一定的对观测数据以外方向反射的外推能力, 相比用MISR BRDF模型参数数据外推到相应MODIS观测角度方向反射的结果一致性较强。(2) 采用两种BRDF模型参数推算的方向反射率与观测数据的接近程度有随观测天顶角的增大而减弱的趋势, 在观测天顶角较小时一致性较好。(3) 所用数据处理结果显示, MODIS BRDF模型参数数据产品在近垂直主平面方向反射率推算结果相比近主平面方向的推算结果更接近观测数据。     

典型地物波谱知识库建库与波谱服务的若干问题

地物波谱知识库的建立旨在满足应用需求。为达到数据的共享,波谱知识库应对遥感实验测量的波谱数据和相关信息如观测规范、实验环境有清楚的说明,即要有完备的元数据让用户知道波谱知识库中是什么样的数据。为弥补地面测量数据与用户需要数据的时间空间尺度差异,用于外延观测数据的遥感物理模型必不可少;这要求收集分析遥感物理模型,评价其适用条件并创建模型元数据,使用户了解在其工作条件下有何适用的模型,模型的依据是什么;同时波谱库使用遥感物理解析模型和计算机模拟模型完成植被参数的时间扩展和沿叶片-冠层-像元 3个层次的观测尺度空间扩展,从而产生像元尺度可见光到热红外波段的参考波谱。为实现因特网上的波谱知识共享,需要研究如何组织波谱数据和模型,让用户方便地远程检索实测的典型地物波谱数据,并可以实时获取由遥感物理模型外延的波谱数据。从上述 3个方面归纳了波谱库建设和服务需要解决的 6个问题。     

气溶胶光学厚度与水平气象视距相互转换的经验公式及其应用

气溶胶光学厚度作为描述气溶胶光学特性的重要参数之一，在辐射传输和大气订正中被广泛应用。与此同时，被广泛应用的大气辐射传输软件MODTRAN却采用水平气象视距作为其输入参数，两者之间在遥感应用中存在“脱节”。将两者联系起来对于气溶胶数据的合理利用是很有用的。本文的分析表明两者之间的关系随气溶胶垂直廓线的分布不同而异，为此，本文根据MOHTRAN的模拟结果归纳出一个经验公式，分析表明，不同季节经验公式的系数是不同的，不考虑这种差异时，从相同的气象视距下转换得到的气溶胶光学厚度的误差最大可达0．029。最后我们将经验公式用于大气订正中。     

基于自回归神经网络的时间序列叶面积指数估算

叶面积指数LAI是众多气象、环境、农业等模型的关键输入参数。尽管具有多个传感器的全球LAI产品已经相继发布,但是由于受反演方法的局限性以及反射率产品质量的影响,这些由单一传感器数据得到的LAI产品在时间上表现出一定的不连续性,这与自然生长植被的LAI变化规律不能一致。而神经网络在对复杂的、非线性数据的模式识别能力方面具有出色的表现。如在3层神经网络中,只要对隐层采用非线性递增映射函数,输出层采用线性映射函数,就可以用于对任意连续函数进行逼近。对于具有相同植被覆盖类型的同一地点多年的LAI数据,在无自然灾害和人为破坏的前提下,可以构成一个非线性的、连续的时间序列。通过融合MODIS和VEGETATION两种传感器产品,在利用相同植被类型的LAI时间序列来建立自回归神经网络,即NARX神经网络的同时,引入红、近红外和短波红外3个波段上时间序列的反射率以及相应的太阳天顶角、观测天顶角和相对方位角作为NARX神经网络的外部输入变量,并最终达到估算时间序列LAI的目的。验证结果表明,NARX神经网络非常适用于时间序列的LAI估算,并且其预测的LAI比原始的MODIS LAI在时间序列上表现的更连续和平滑。因此,该方法在...