树冠尺寸对冠层间隙率和聚集度指数的影响

冠层间隙率和叶片聚集度指数对植被拦截光和冠层辐射传输过程有重要影响。叶片往往以树冠的形式聚集在森林中,而树冠在诸多森林冠层几何光学模型中有重要作用。之前的研究主要集中于树冠的形状(例如圆柱、圆锥、椭球、圆锥+圆柱等)特征对冠层间隙率和叶片聚集度的影响。然而,树冠的结构特征除了包括形状特征外,还包括尺寸特征。事实上,树冠的尺寸特征是植被在长期进化过程中与自然环境相互作用的结果,且比树冠形状特征具有更明显的地理空间特征。本文首先修改了前人常用的用于描述树冠分布的泊松分布模型,其次,利用超几何模型更为真实地、定量地描述树冠之间的排斥效应和树冠的分布情况;最后,以椭球树冠为例,设定了从"瘦高"型到"矮胖"型等7种尺寸的树冠,分别通过固定树冠半径和树冠体积两种途径探讨了树冠尺寸特征对冠层间隙率和叶片聚集度的影响。结果表明:(1)无论固定树冠半径,还是固定树冠体积,树冠尺寸特征对冠层间隙率和叶片聚集度指数的影响,均比树冠形状特征对间隙率和叶片聚集度指数的影响明显;(2)树冠的尺寸对冠层间隙率和叶片聚集度的影响非常显著,且具有明显的规律性。树冠在观测方向的投影面积越大,冠层间隙率越小,叶片聚集指数度越大,冠层内叶片越趋于泊松分布。     

气象卫星用于近海污染监测及赤潮预报方法探索

近年来，由于工农业和沿海养殖业的发展，我国近海污染逐年加重，赤潮发生频次增加，因此，监测近海污染和赤潮发生预报方法研究势在必行。本文用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ数据，分析近海水域污染状况，并探索赤潮发生的预报方法。     

定量遥感地表参数尺度转换研究趋势探讨

尺度效应是定量遥感重要而基础的问题之一,学者们利用尺度转换模型定量描述尺度效应。重点以归一化差分植被指数(NDVI)为例,对其尺度转换研究现状进行分析,进而对定量遥感地表参数尺度转换研究趋势进行探讨。认为:(1)融合地物类别信息的升尺度转换模型建立将成为遥感地表参数升尺度转换研究的一种新趋势;(2)利用分形理论与方法尝试揭示尺度转换动力学过程也是遥感地表参数降尺度转换研究的一个新的发展趋势;(3)时空尺度转换耦合研究将继续成为未来遥感地表参数尺度转换研究的新主题,对利用多重分形方法建立时空尺度转换耦合模型的可能性进行分析,展示了该方法的潜在研究价值;(4)定量遥感尺度转换与遥感影像地类自动识别结合研究将成为新趋势,2个研究领域可相辅相成,在今后的研究中取得新的成果。     

敦煌地区大气水汽和气溶胶对获取地表温度的影响

大气中的水汽和气溶胶含量是影响热红外波段数据的主要因素。针对敦煌地区,本文首先利用ＬＯＷＴＲＡＮ－７辐射传输模型对１９９２年９月２５日敦煌市西戈壁的一幅Ｌａｎｄｓａｔ－５ＴＭ６波段的热红外图像数据进行了大气订正,获取了地表辐射温度。进而利用ＬＯＷＴＲＡＮ－７通过模拟计算研究了该地区大气水汽和气溶胶含量的变化对ＴＭ６波段地面温度获取结果的影响,给出了对于热红外图像进行大气订正的主要判据。另外,文中还对热红外波段地面比辐射率的影响也进行了简单分析     

新疆哈密三种典型蚀变矿物的HyMap高光谱遥感信息提取

利用机载的可见光、近红外及短波红外成像光谱(ＨyMap)数据,对新疆哈密地区岩矿信息识别方法进行研究。基于方解石、 绿泥石和绢云母3种常见蚀变矿物的光谱特征,在遥感数据定标和反射率图像转换的基础上,应用光谱角度模型（SAM）分类法进行自 动匹配识别和信息提取。通过掩膜技术进行方解石、绿泥石和绢云母矿物填图,并结合实验室光谱数据库光谱进行了验证。     

空间尺度上推转换对影像信息的影响分析

针对尺度上推转换在不同空间分辨率遥感影像的应用结果中所产生的光谱扭曲和失真现象未受到普遍重视这一现象。以福建省河田盆地马尾松林样区为研究对象,采用同时相的1～16m卫星多尺度观测影像,基于最邻近法、双线性内插法、三次卷积内插法以及像元聚合法4种方法,将原始影像转换生成一系列低分辨率影像,并分别与同尺度真实卫星影像的光谱反射率、植被指数、光谱空间结构和影像产品数值进行对比分析,以定量评估升尺度转换对影像光谱信息的影响。结果表明:伴随升尺度倍数的增加,升尺度转换影像的光谱均值、NDVI以及变化趋势与真实观测尺度影像相比呈显著差异;经不同倍数尺度上推后的影像空间信息量和清晰度逐渐下降,其幅度明显低于真实影像的变化结果。建议通过构建经验统计方程对不同传感器数据进行光谱转换,以充分利用多尺度遥感观测优势并保证结果的准确性。     

多光谱影像NDVI阴影影响去除模型

归一化植被指数(NDVI)在植被多光谱遥感反演中占据尤为重要的地位,而遥感影像中普遍存在的阴影对NDVI的精度产生很大的影响,因此去除阴影对植被NDVI的影响对更精确的定量化研究具有应用价值。本文基于光照区和阴影区的太阳辐射能量差异,模拟出同一植被在光照区和阴影区的辐亮度,分析阴影对NDVI的影响机理;利用植被固有反射率谱间关系,引入对阴影极敏感的且与植被信息相关性小的归一化暗像元指数NDPI(Normalized Dark Pixel Index),分析同一植被处于光照区与阴影区的NDVI关系,构建以光照区植被NDVI为基准的NDVI阴影影响去除模型NSEE (NDVI Shadow-Effect-Eliminating),并应用于Landsat 8 OLI影像进行验证。结果表明:NDVI阴影影响基本去除,阴影区NDVI接近正常值,且光照区NDVI保持稳定;有效解决了阴影导致NDVI统计直方图的偏态问题,使其更接近正态分布;与验证影像NDVI沿剖面线逐像元比对发现,植被NDVI阴影影响基本去除;均方根误差RMSE为0.067。本模型能够将本身NDVI值很低的像元与阴影导致NDVI降低的植被像元区分开,符合实际地物情况;模型基于影像自身信息,去除NDVI阴影影响的同时,有效保持了NDVI的相对空间关系;本文基于物理机理构建模型,模型表达简洁、易于应用,且仅依赖于影像自身信息,无需异源数据,计算方便且高效。     

海岸带浅海水深高光谱遥感反演方法研究

近红外波段(760~900 nm)反射率对水深最为敏感,通过波段比值方法可以提高与水深的相关性,而711nm处反射率一阶微分值与水深的相关系数高达-0.87。对于近岸混浊度高的样本,单波段和比值模型反演效果不好,平均相对误差均高于30%;而光谱微分模型的精度较好,平均相对误差为17%。研究结果证明:水体反射率的一阶微分可以有效地削弱水质变化给水深反演带来的误差。     

植被指数研究进展

在遥感应用领域,植被指数已广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。由于植被光谱表现为植被、土壤亮度、环境影响、阴影、土壤颜色和湿度复杂混合反应,而且受大气空间—时相变化的影响,因此植被指数没有一个普遍的值,其研究经常表明不同的结果。20多年来,已研究发展了40多个植被指数。该文对已有的大部分植被指数进行了归纳分类,评价其各自优势和局限性,并探讨了未来研究的方向,这将有助于遥感在农业、植被和生态环境监测方面进行有效地开发与应用。     

基于HJ卫星IRS遥感数据的农作物秸秆火点提取模式研究

根据农作物收割前后的HJ-1B 卫星红外相机(IRS)遥感数据特征,提出农作物秸秆焚烧火点提取模式:利用IRS波段3(3.78 μm)与波段4(11.36 μm)结合两种经典火点探测算法首先提取出所有类型的地面火点;再利用收割前后的IRS波段2(1.72 μm)与波段1(0.9 μm)建立农作物秸秆地判定依据,从而从所有类型的地面火点中识别出秸秆火点。结合10月6日、10月21日的HJ-1B IRS影像,对10月21日江苏省农作物收割时期的秸秆火点进行提取实验,并与对应的MODIS探测结果进行相关分析,相关系数R²为0.685,验证了研究方法的合理性。