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。     

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％。     

高分辨率星载遥感立体像对3D测量模型

由于具备立体测量功能的高分辨率卫星不断增多,使利用星载遥感影像立体像对获取DEM逐渐成为可能。与传统航空摄影测量相比,星载方式平台稳定,其姿态控制与测量精度较高,能充分保证3D测量的精度。对Quick-BirdI、KONOSS、POT5 3种卫星相似的立体成像方式进行研究,利用星历和姿态内插方法确定多中心投影的外方位元素初始值,利用前、后视共线方程及误差方程构建通用的立体测量数学模型,最后由若干控制点解算出立体测量所需定向参数。以SPOT5数据为例,进行外方位元素解算及模型误差分析,结果表明模型具有较好的3D测量精度。     

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。     

热红外与L波段土壤温度的数值模拟及差异分析

L波段微波对土壤具有较强的穿透性,所获得的土壤辐射亮温包含了穿透深度内各层土壤的温度信息,因此其所获得的土壤等效温度与红外地表温度具有不同的物理意义,且在数值上也有较大的差异.在应用长时间序列的土壤温度廓线实测数据对水热耦合模型(Simultaneous Heat And Water,SHAW)进行验证的基础上,利用怀...     

基于植被状态指数的全国干旱遥感监测试验研究(Ⅱ)--干旱遥感监测模型与结果分析部分

通过利用1981～1994年连续504旬的由NOAA AVHRR 8km分辨率的NDVI时间系列数据,以及对应时段的全国102,个固定农气观测站的旬土壤湿度资料(-20cm),建立了植被状态指数(VCI)与土壤湿度之间的统计模型,由土壤湿度旱情等级标准来换算出每旬用VCI进行干旱遥感监测的旱情等级标准,以确定出全国的逐句旱情分布。对模型进行的统计检验表明,模型都通过了置信度为a=0．05统计检验。监测试验结果表明,这种方法在作物生长期内应用于大范围旱情遥感监测,有效且简便易行。     

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.     

复杂山区光学遥感反射率计算模型

提出一种复杂山区光学遥感反射率计算模型,以有效消除地形影响,计算地表反射率．通过推导地形影响下的方向反射,结合辐射传输方程,考虑地表反射目标接收的太阳直射辐射为方向．方向二向反射,反射目标接收的大气漫散射和周围地形背景反射辐射为半球．方向二向反射的综合过程,发展了基于方向反射的地形影响消除和地表反射率计算模型．利用GOMS模型模拟数据及真实光学遥感数据对模型应用能力进行了评价,结果表明此模型具有有效的地形消除能力以及大气校正能力,模型的建立为后续山区定量遥感的应用提供技术支持．     

高分辨率机载遥感数据的交叉辐射影响及其校正

地表的复杂性在可见光/近红外波段体现在由非均匀造成的交叉辐射影响和非朗伯双向反射特性两个方面,为此利用MODTRAN4和大气点扩散函数的解析近似分析了低空机载测量中影响交叉辐射的各种因素。结果显示,对于机载测量,大气交叉辐射影响随测量条件不同而改变,需要实时计算。为此,将改进的大气点扩散函数的解析近似算法结合MODTRAN4辐射传输模型,设计了校正大气交叉辐射影响的算法。对AMTIS图像的处理结果显示,该算法提高了地表反射比的计算精度。     

高反射率地区气溶胶光学厚度遥感反演:现状及展望

气溶胶在地球大气辐射收支平衡和全球气候变化中扮演着重要的角色。利用卫星数据反 演水体、浓密植被等暗背景上空的气溶胶光学厚度已经达到了较高的精度, 而对于干旱、半干旱 以及城市等高反射率地区, 气溶胶光学厚度反演仍面临严峻挑战。高反射率地区气溶胶光学厚度 反演的困难主要是地表反射率的确定精度较低; 气溶胶的指示作用随着地表反射率的升高而降 低。为精确反演高反射率地区的气溶胶光学厚度, 国内外开展了大量的研究工作。本文介绍了对 比算法、高反差地表法等几种主要的反演方法, 介绍了这些方法的理论基础, 指出了它们的优势 与不足, 并分析了高反射率地区气溶胶光学厚度反演的发展前景。