机载L波段主被动一体化微波探测仪辐射计定标

遥感试验是进行遥感原理的验证、遥感模型与反演方法的发展、遥感产品的真实性检验,推动卫星计划的论证实施及其观测在地球系统科学中应用的重要途径.在闪电河流域水循环与能量平衡遥感综合试验中,利用机载L波段主被动一体化微波探测仪开展了以土壤水分为首要目标的大型航空遥感试验.其中,被动探测部分即微波辐射计采用微带天线,辅以机械扫...     

机场倾斜摄影测量模型构建方法及精度分析

基于Smart 3D软件对张家口机场影像数据开展三维实景模型的重建工作,经验证模型精度达到厘米级,符合构建智慧机场的精度预期。为探究飞行高度、航线的航向和旁向重叠率对模型精度的影响,利用控制变量法,在设定不同飞行高度、不同航向和旁向重叠率的条件下进行了2组试验,研究结果表明:模型精度与飞行高度成反比,飞行高度越低模型精度越高;航线的航向和旁向重叠率对模型精度的影响未呈现递变规律,实际作业中,应根据地物类型选择适宜的航向、旁向重叠率。     

利用AMSR2和MODIS数据的土壤冻融相变水量降尺度方法

本文基于站点实测土壤温度和土壤湿度数据分析,发现温度指数TI(Temperature Index)和土壤冻融相变水量呈现幂函数关系,温度指数能够反映相变水量的变化。使用MODIS地表温度产品计算温度指数,在AMSR2卫星观测尺度上与相变水量建立了关系,从而对土壤冻融相变水量进行了降尺度研究。采用CTP-SMTMN数据采集仪观测网络上的站点观测到土壤水分对土壤冻融相变水量降尺度结果进行了验证。结果表明,土壤冻融相变水量降尺度结果与实测值较为接近,在土壤相变水量大于0.01(m³/m³)时,RMSE为0.0085(m³/m³),MAE为0.0059(m³/m³)。这种通过温度指数对土壤相变水量进行降尺度的方法具有简便,可行,可靠的优势,适合在冻融交替期计算较湿润土壤在冻融过程中产生的相变水量。同时,这种降尺度方法能够生成小尺度上的相变水量产品,实现了热红外遥感和被动微波遥感的优势整合,对研究地气水热平衡,气候变化,土壤冻结强度以及冻融侵蚀强度等具有重要意义。     

基于被动微波的寒旱区地表温度反演

以各频段水平极化和垂直极化发射率问的相关关系为条件,利用被动微波数据反演地表温度.算法既解决了地表温度反演过程中发射率难以确定的问题,又克服了热红外遥感受大气影响较大的缺点,其物理意义清晰,计算简便.算法以MODIS温度产品为评价标准,对36.5GHz和89 GHz反演结果进行分析.结果表明:89 GHz亮温数据反演精度高于36.5 GHz;与耕地和草场反演精度相比,裸土和山地反演精度较高.其原因在于高频数据穿透能力较低,能更好地表达地表温度.同时,低频数据相对高频更容易受到地表土壤水分变化的影响,发射率相对不够稳定,对反演结果有一定影响.     

小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合试验

遥感综合试验对于遥感科学技术的发展起到重要作用,无论是基础研究还是遥感应用都需要试验提供支撑.从2018年开始,遥感科学国家重点实验室针对遥感自身发展和遥感面向地表圈层深化应用面临的科学问题,在滦河上游流域组织了小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合观测试验,本文旨在介绍该试验的目标、区域、观测参数、观测方法以及对未来研究的...     

复杂地表条件下冻融土的微波辐射特性模拟及判别分析

针对AMSR-E数据的新特点,在HUT积雪辐射模型的基础上,增加冻土介电模型计算冻融土的介电常数,并使用ATEM模型描述地表的散射特性,建立寒区地表微波辐射模型,对寒区6种典型环境的微波辐射进行了模拟.结果表明:使用36.5 V的亮温以及6.925 H、10.65 H、18.7 H与36.5 V的亮温比分别衡量地表温度和发射率的变化,最能体现地表土壤的冻融变化特征.通过Fishcr判别分析,建立了复杂地表条件下的冻融土判别算法,并使用微波辐射计观测数据进行修正.AMSRE星载数据的验证结果表明,该判别算法能够有效区分较长时间序列和人范围的地表冻融状态,是种可靠的判别模式.     

2019年中国陆表定量遥感发展综述

为了更好地了解中国定量遥感的发展态势和加强同行之间的信息交流,根据中国学者2019年发表的SCI检索论文和部分中文论文,对陆表定量遥感的核心进展进行了总结,涉及数据预处理（云及其阴影识别,大气与地形校正）、陆表辐射传输建模、不同变量的反演方法、产品生产评价与精度验证,以及相关应用等内容。陆表变量产品较多,本文概要介绍了反射率、下行太阳辐射、反照率、地表温度、长波辐射、总净辐射、荧光遥感、植被生化参数、叶面积指数、光合有效辐射比、植被覆盖度、森林高度、森林生物量、植被生产力、土壤水分、雪水当量、雪盖、蒸散发、地表与地下水量等最新进展,也一并介绍了2019年与定量遥感相关的科研项目、学术交流会与暑假培训班等内容。     

编者按

当前地球系统科学的发展已与卫星遥感技术的进步紧密关联,面向地球系统科学的空间地球观测计划致力于对地球系统关键过程的全面、综合的精准观测.虽然中国地球系统科学卫星起步较晚但发展迅速,目前在国家民用空间基础设施、中国科学院空间科学战略性先导科技专项中已经先后立项或论证了陆地生态系统碳监测卫星、陆地水资源卫星、全球能量平衡观...     

青藏高原地区近地表冻融状态判别算法研究

青藏高原地区以其独特的气候水文特征被称为“亚洲水塔”, 这一地区广泛分布的冻土及其冻融过程对地表非绝热加热与水文过程具有重要影响。然而, 恶劣和复杂的地理环境为这一区域的地表冻融过程本地观测和遥感监测均带来极大挑战。本文利用AMSR-2传感器遥感数据开展青藏高原地区的近地表冻融判别算法研究, 包括判别式算法和季节性阈值算法, 并使用4个青藏高原典型地区的土壤温湿度密集观测网数据对算法进行区域适应性优化。研究特别针对季节性阈值算法进行了两点改进: 首先考虑到地表发射率的变化对于冻融相态的转变指示更为直接,故采用6.9 GHz水平(H)极化的准发射率替换季节性阈值算法中的原有冻结因子; 其次使用一种新的数据归一化方法：标准差归一化方法, 用以替代原有的离差归一化方法, 并通过阈值设定对判别精度的影响分析改进后的优势。结果证明, 冻融判别式算法在升轨时期的整体精度最具优势, 其优势在于能够减少夏季地表发射率复杂变化导致的误判, 基于标准差归一化方法的季节性阈值算法在降轨时期的整体精度具有优势。通过对不同典型区域的冻融土辐射特征和判别精度的分析, 发现地表发射率的变幅(初始液态含水量)大小是影响所有冻融判别算法精度的最关键因素。     

双频多极化SAR数据与多光谱数据融合的作物识别

本文以北京昌平为研究区域,针对农作物的分类特点,结合ASAR的VV极化、新型PALSAR的HH、HV极化以及TM的多光谱数据进行细化分类.首先,使用MIMICS模型对该地区主要农作物玉米和果林的后向散射特性进行了模拟分析,并跟SAR实际观测数据进行对比.在充分认识农作物后向散射的机制和数值大小关系的基础上,构建一种基于BP神经网络和正态模糊分布函数的模糊神经网络模型,结合双频多极化SAR数据和多光谱数据进行农作物类型的识别.研究结果表明:双频多极化SAR数据能够提供有利于作物类型识别的信息,并产生重要的可分离性,其结合多光谱数据进行作物类型识别是一种有效的途径,具有较大的优势.