Evaluating a thermal image sharpening model over a mixed agricultural landscape in India

Fine spatial resolution (e.g., <300 m) thermal data are needed regularly to characterise the temporal pattern of surface moisture status, water stress, and to forecast agriculture drought and famine. However, current optical sensors do not provide frequent thermal data at a fine spatial resolution. The TsHARP model provides a possibility to generate fine spatial resolution thermal data from coarse spatial resolution (≥1 km) data on the basis of an anticipated inverse linear relationship between the normalised difference vegetation index (NDVI) at fine spatial resolution and land surface temperature at coarse spatial resolution. The current study utilised the TsHARP model over a mixed agricultural landscape in the northern part of India. Five variants of the model were analysed, including the original model, for their efficiency. Those five variants were the global model (original); the resolution-adjusted global model; the piecewise regression model; the stratified model; and the local model. The models were first evaluated using Advanced Space-borne Thermal Emission Reflection Radiometer (ASTER) thermal data (90 m) aggregated to the following spatial resolutions: 180 m, 270 m, 450 m, 630 m, 810 m and 990 m. Although sharpening was undertaken for spatial resolutions from 990 m to 90 m, root mean square error (RMSE) of <2 K could, on average, be achieved only for 990–270 m in the ASTER data. The RMSE of the sharpened images at 270 m, using ASTER data, from the global, resolution-adjusted global, piecewise regression, stratification and local models were 1.91, 1.89, 1.96, 1.91, 1.70 K, respectively. The global model, resolution-adjusted global model and local model yielded higher accuracy, and were applied to sharpen MODIS thermal data (1 km) to the target spatial resolutions. Aggregated ASTER thermal data were considered as a reference at the respective target spatial resolutions to assess the prediction results from MODIS data. The RMSE of the predicted sharpened image from MODIS using the global, resolution-adjusted global and local models at 250 m were 3.08, 2.92 and 1.98 K, respectively. The local model consistently led to more accurate sharpened predictions by comparison to other variants.     

椭球面三角形外接大地圆圆心测地坐标的另一种解法

为了在测地坐标系中确定外接大地圆圆心,采用了解非线性方程组的牛顿迭代法,解法简便,易于理解.数据验证表明,由该数值法求解的结果与由解析公式获得的结果完全一致.由此亦表明,一些繁难的大地测量计算也可改用数值法来进行.     

中国近海及邻近海域高精度高分辨率海面高的确定

利用新的海潮模型(NAO99B)更为合理的共线方法和交叠平差技术,有效改善了ERM数据的径向轨道误差和时变海面高的影响,提高了浅海海域测高数据的测高精度。     

基于ASTER数据的城市热环境遥感监测研究

以ASTER数据为数据源,采用同一颗卫星上的MODIS数据得到大气透过率;利用可见光和近红外波段对下垫面类型进行分类和利用JPL(Jet Propulsion Lab)提供的光谱库计算地表比辐射率,进而采用劈窗算法进行地表温度(Land Surface Temperature,LST)的反演。在此基础上,利用反演的LST、分类结果和归一化差值植被指数(NDVI),对沧州地区的城市热环境进行了定量分析,研究结果可为进一步深入探讨城市热岛的发生发展规律以及城市热环境的模拟调控、优化布局提供一定的科学依据。     

基于空间曲面拟合的自适应阈值选取方法

提出了一种基于空间多项式曲面拟合的自适应阈值选取方法,该方法初步考虑了图像上空间目标、背景及像素的空间分布特征,拟合了图像及其空间分布结构。     

多频率多极化地表辐射参数化模型

发展了针对对地观测系统被动微波辐射计AMSR-E应用的裸露地表辐射模型。首先，利用1993年法国INRA地面试验数据对AIEM在宽波段高频率和大角度的辐射信号模拟能力进行评价。验证结果表明，AIEM模型模拟值与地面实测数据吻合很好，说明AIEM模型能很好模拟宽波段和大角度的辐射信号。在此基础上，用AIEM模型建立了一个针对AMSR-E传感器参数配置．包含各种地表粗糙度和介电特性的裸露地表辐射模拟数据库。利用AIEM模拟数据和地面实测数据对目前人们使用的半经验地表模型进行了比较和分析，发展了多频率多极化的地表辐射参数化模型——Qp模型。该模型中，地表粗糙度对辐射信号的影响通过粗糙度参数Qp来表示。参数Qp可简单表示为均方根高度与相关长度的比值（s／l）。从Qp模型与AIEM模型模拟的发射率比较结果来看，它们之间的绝对误差很小，不超过10^-3因而，本文发展的参数化模型可用作模拟地表辐射的前向模型，如用于估算AMSR-E传感器的亮温值，同时模型的发展有利于提高人们对辐射机制的理解和认识。     

基于SRTM-DEM的阿尔泰山构造地貌特征分析

基于美国SRTM-DEM数据，利用彩色晕染、密度分割与GIS空间统计分析等技术，并结合地质资料，通过地形高程、地表坡度 及地形剖面等分析手段，对阿尔泰山的构造地貌特征进行初步分析。研究表明，阿尔泰山脉平均海拔约1 790 m，平均坡度约21° ，其高海拔与高坡度的现代地貌特征，主要与强烈的断裂构造活动有关； 山脉严格受到以北西向为主的断裂构造活动的影响与控 制，其发育的构造地貌单元基本上呈北西走向特征； 山脉阶梯状地貌特征明显，共发育5级剥夷面，不同级剥夷面所处的海拔不一 样，同级剥夷面具有东北侧高于西南侧，山脉东、中段高于西段的特点。     

两种GPS水准综合模型的比较研究

给出了GPS水准拟合中的加权综合模型和混合拟合模型,通过某测区的GPS水准数据对该两种综合模型和几种单一模型进行了计算和比较分析,结果表明综合模型逼近高程异常的精度和可靠性均高于单一模型,并且混合拟合模型比加权综合模型理论上更为合理。     

一种复杂轮廓线的真三维TIN算法

针对多层轮廓线三维重构问题,研究了真三维复杂轮廓线的空间分布特征,通过引入参考基准面概念,提出了一种顾及局部平展特性的真三维TIN生成算法。该方法在递增生成表面过程中,利用了加权最小三角化方法,动态建立参考基准面,将三角面片自身形态和局部邻接轮廓点的相对空间关系有机地结合起来,避免了面片的遮掩重叠和自相交,使得重建表面和原始表面的拓扑差异最小。选取三维地震量测的多层反射波剖面数据进行了实验,并对不同算法得到的实验结果进行了分析比较,得出实验结论:本文算法快速可靠,重建出来的三维表面过渡光滑、自然,更接近实际的表面形态。该方法对于石油、地质勘探三维地质构造形态辅助解译具有现实的应用意义。     

3D Zernike矩在三维地形匹配中应用

本文介绍了三维地形匹配工作原理,提出3DZernike矩在三维地形匹配中应用算法。该方法利用三维地形曲面与其3DZernike矩具有一一对应关系,计算实时恢复得到的三维地形与基准图中参考三维地形的3DZernike矩,比较这两个3DZernike矩之间欧式距离,并以欧式距离最小为最佳匹配原则实现三维地形的精确匹配。该方法充分利用3DZernike矩的性质,将三维地形匹配转换成3DZernike矩匹配。该算法对匹配地形无特殊要求,抗噪声能力强,能实现三维地形的精确匹配。