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11.
12.
一种简单云分析方案, 用于由多普勒天气雷达反射率反演中尺度大气模式初值分析中的云微物理变量(云水混合比和雨水混合比)和空气湿度变量(比湿),使模式积分初始场反映出观测空间的云微物理特征以及哪些空间位置上的大气处于饱和状态。应用于2002年6月梅雨期安徽省马鞍山市一次降水过程的临近数值预报试验结果表明,模式预报的大气综合反射率与雷达观测的回波图像相近,由云微物理变量变化表示的模式云系演变与雷达观测的回波图像一致, 伴随模拟的中小尺度云系, 模式大气能很快调整出合理的中小尺度流场辐散、辐合结构;它们明显好于模式初始场不引入雷达反射率时的结果,即这种方法对改进临近数值天气预报准确率是有效的。 相似文献
13.
应用高光谱遥感数据估算土壤表层水分的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
土壤水分是土壤的重要组成部分,它在陆地表层和大气之间的物质和能量交换方面扮演着重要角色,寻求快速而准确的方法估算土壤水分具有重要意义。通常,从可见光一近红外对土壤表层水分的估计多是建立在土壤水分与反射率的关系之上的。而在土壤水分含量不高时,土壤水分的增加使土壤光谱反射率在整个波长范围内降低,尤其在760nm,970nm,1190nm,1450nm,1940nm和2950nm等水分吸收波段,而在土壤水分含量较高时,土壤水分的增加会使土壤光谱反射率在某些光谱波段升高。而土壤水分的估计往往是基于土壤水分与土壤水分吸收波段的吸收强度之间的线性关系上,虽然这些经验的方法对于估算某些土壤的表层水分含量是有效的,但这些关系应用于其它条件(如不同种类土壤、土壤湿度变化范围很大的情况)时却面临很多困难,这与土壤的光谱反射率是由土壤的组成成分(土壤水分、有机质、氧化铁和粘土矿物等)的含量和它们在土壤中的分布密切相关。微分技术处理“连续”的光谱是遥感中常用的数学方法,微分技术能部分消除低频光谱成分的影响。现在微分光谱已广泛地应用于研究植被的生物物理参数、矿物和有机质等。然而利用微分光谱对土壤水分反演的研究却鲜见报道。本文通过对实验室中多种不同类型的土壤进行光谱与土壤表层水分含量进行观测,探讨了通过土壤反射率与微分光谱对土壤表层水分的反演方法。4种类型的土壤光谱数据(反射率(R),反射率倒数的对数(log(1/R)),反射率的一阶微分光谱(dR/dλ),反射率倒数的对数的一阶微分光谱(d(log(1/R))/dλ))与土壤表层水分之间的关系在本文中得到分析,R与log(1/R)对于不同土壤类型与土壤表层水分都很敏感,说明通过R与log(1/R)反演土壤表层水分受土壤类型的影响很大,而dR/dλ,d(log(1/R))/dλ)对土壤类型却不敏感,对土壤表层水分较为敏感,说明dR/dλ和d(log(1/R))/dλ)对于反演不同类型土壤具有很大的潜力,微分光谱与土壤水分在某些波段具有显著的相关性。通过随机对9种土壤(各具有4个土壤水分)的数据建立反演土壤水分的模型,并其他9种土壤(各具有4个土壤水分)的数据进行验证模型,结果表明,dR/dλ和d(log(1/R))/dλ)能够显著提高R与log(1/R)对于不同土壤类型土壤表层水分的反演精度,由于吸收过程是非线性的,在四种类型的土壤光谱数据中,总体来说,d(log(1/R))/dλ)具有最好的能力预测不同类型土壤的表层水分含量。 相似文献
14.
运用几何匹配法处理了南京雷达和热带测雨卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)上搭载的测雨雷达(Precipitation Radar,PR)的反射率因子探测资料,统计分析了2008—2013年共245个时次的匹配数据。 以TRMM PR工作多年持续稳定特征为参照,揭示了南京雷达6 a的探测资料情况。结果表明,南京雷达和TRMM PR探测降水具有较强的一致性,6 a时间里南京雷达存在一定的运行不稳定情况,南京雷达0℃层以下数据存在“3段特征”:时段Ⅰ2008年1月—2010年3月,时段Ⅱ2010年3月—2013年5月,时段Ⅲ2013年5—10月。3个时段之间整体回波强度有差异,时段Ⅱ整体回波强度比时段Ⅰ、Ⅲ偏小2—3 dB;而3个时段内的回波整体保持相对的稳定,南京雷达与TRMM PR的回波强度差值随回波强度的变化呈线性关系;在中低回波值时TRMM PR比南京雷达大,在中高回波值时南京雷达比TRMM PR大。基于两种雷达回波强度值的拟合关系,对南京雷达的反射率因子进行分段线性订正,有效地改善了南京雷达的一致性:3个时段回波强度的整体差异减小到0.75 dB以内;在245个匹配时次和105894个匹配点上南京雷达和TRMM PR的反射率因子的相关系数增大,南京雷达-TRMM PR值的标准差减小。 相似文献
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16.
Landsat5图像的增益、偏置取值及其对行星反射率计算分析 总被引:12,自引:1,他引:11
在对比不同时相的数据或建立遥感反演模型时,往往需要将图像的灰度值转换为反射率。增益和偏置是计算反射率时使用的两个基本参数。如果这两个参数发生偏差,反射率的计算结果就有问题,大气校正和其他相关工作的结果也是不可靠的。根据USGS文档和1995年以来的Landsat5遥感图像,对图像头文件中的增益和偏置参数的取值进行了分析,并按照标准单位将增益和偏置进行了转换。为了分析不同增益和偏置取值对反射率计算结果的影响,对比计算了植被和水体的行星反射率值。对2004年7月26日的太湖地区的TM图像。取值分为4种方案: (1)使用遥感软件ENV14.0计算;(2)使用图像头文件中的参数;(3)使用USGS提供的同期参数;(4)使用USGS提供的2003年前的参数。结果表明,不同增益和偏置取值导致计算结果变化较大。如果以方案3的USGS参数计算的结果为标准,那么,其他方案的相对误差值可从0.2%到20%以上。从各个波段的误差分布看,以第3波段的相对误差最小。从工作成果的可比性角度出发,建议统一使用USGS的增益和偏置参数计算Landsat5图像的反射率。 相似文献
17.
山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数,在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段,当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到,但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响,导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响,其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法,综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展,总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题,并讨论了未来研究的发展趋势。 相似文献
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