Re-parameterization of a quasi-analytical algorithm for colored dissolved organic matter dominant inland waters

Quasi-Analytical Algorithms (QAAs) are based on radiative transfer equations and have been used to derive inherent optical properties (IOPs) from the above surface remote sensing reflectance (R_rs) in aquatic systems in which phytoplankton is the dominant optically active constituents (OACs). However, Colored Dissolved Organic Matter (CDOM) and Non Algal Particles (NAP) can also be dominant OACs in water bodies and till now a QAA has not been parametrized for these aquatic systems. In this study, we compared the performance of three widely used QAAs in two CDOM dominated aquatic systems which were unsuccessful in retrieving the spectral shape of IOPS and produced minimum errors of 350% for the total absorption coefficient (a), 39% for colored dissolved matter absorption coefficient (a_CDM) and 7566.33% for phytoplankton absorption coefficient (a_phy). We re-parameterized a QAA for CDOM dominated (hereafter QAA_CDOM) waters which was able to not only achieve the spectral shape of the OACs absorption coefficients but also brought the error magnitude to a reasonable level. The average errors found for the 400–750 nm range were 30.71 and 14.51 for a, 14.89 and 8.95 for a_CDM and 25.90 and 29.76 for a_phy in Funil and Itumbiara Reservoirs, Brazil respectively. Although QAA_CDOM showed significant promise for retrieving IOPs in CDOM dominated waters, results indicated further tuning is needed in the estimation of a(λ) and a_phy(λ). Successful retrieval of the absorption coefficients by QAA_CDOM would be very useful in monitoring the spatio-temporal variability of IOPS in CDOM dominated waters.     

遥感数据融合的进展与前瞻

数据融合是提升遥感影像应用能力的重要手段,一直是遥感信息处理与应用领域的研究热点。本文系统综述了遥感数据融合的进展与前瞻:首先对数据融合的层次与分类进行了总结和归纳,将遥感数据融合划分为同质遥感数据融合、异质遥感数据融合、遥感—站点数据融合、遥感—非观测数据融合4大类;在此基础上,重点针对时—空—谱光学遥感数据的融合,从多视超分辨率融合、多尺度融合、空—谱融合、时—空融合、时—空—谱一体化融合等方面进行了详细阐述;最后总结了遥感数据融合的前瞻研究方向,包括时—空—谱一体化融合的拓展、空天地观测数据的跨尺度融合、传感网环境下的在线融合、面向应用的融合方法等。     

太湖地区HJ-1卫星CCD数据反演气溶胶及大气校正

针对HJ-1卫星CCD数据,利用改进的暗像元法反演气溶胶光学厚度(AOD),再利用反演的AOD对其进行大气校正。将反演的气溶胶与地基太阳光度计数据进行对比验证,发现当反演的AOD值大于0.2时,反演值与地基观测值的相关系数为0.964,符合MODIS业务化反演AOD的精度要求。再将反演得到的气溶胶带入6S辐射传输模型中,对HJ-1卫星CCD数据进行大气校正实验。结果表明,该方法能有效提高HJ-1卫星CCD数据大气校正的精度,更好地复原地物的真实光谱信息。     

基于单景高分辨率光学卫星遥感影像的浅海水下地形提取

本文基于海浪波折射现象和浅水波理论,提出了一种基于单景高分辨率光学遥感影像的浅海地形提取方法。首先,基于浅水波理论推导出适用于浅海区域的水深与海浪波长、频率的定量关系,针对近岸光学遥感图像复杂的海浪特征,讨论了两种海浪波长提取方法,即FFT方法和剖面线法。然后提出了基于长距离波长波动分析的海浪频率计算方法,解决了单景遥感影像的波浪频率计算难题。最后,利用单景QuickBird高分辨率光学遥感影像,以海南岛三亚湾为研究区域进行了应用实验,结果表明,对12m以浅的浅海区域,在不需要任何辅助参数的情况下,反演获得了浅海地形(DEM),经与1:25000比例尺海图的水深对比验证,地形趋势吻合良好,反演水深的均方根误差为1.07m,相对水深误差为16.2%,表明该方法适合于浅海水下地形的提取,且具有无需实测水深数据和环境参数的支持的优点。     

天山北缘河流阶地形成及构造变形定量分析

新生代以来,北天山山前发育了3排冲断褶皱带。新生代晚期一系列河流普遍穿过这3排冲断褶皱带并发育了三级河流阶地。在最新构造活动的影响下,河流阶地普遍发生变形,遭受抬升。利用光释光及14C年代学方法确定了塔西河三级阶地的形成年龄,并实际测量了三级阶地的高程。结果表明吐谷鲁背斜的构造抬升速率在32．85-28．75 ka问为9．50-12．57 mm／a,12-13 ka间为9．67-14．5 mm／a,全新世则增至10．79-23．44mm／a,天山基底的平均隆升速率达到3．39-3．86mm／a。通过对天山最高一级夷平面、野外实测侏罗纪地层高程及天山发育的煤层的相对隆升速率的研究则表明天山自24 Ma以来平均的隆升速率约为0．085-0．146 mm／a。结合对北天山其他主要河流阶地的观察及研究可以看出自晚更新世一全新世以来,天山北缘的最新构造活动具有不断加快的特征。     

TROS-Ⅰ型流动人卫激光测距仪光学系统设计

介绍了车载流动型人卫激光测距仪光学系统(包括激光发射系统、接收系统及微光电视监视系统)的设计思想和方法,着重叙述了光学系统的结构设计、关键部件几何尺寸的确定及重要元器件的选取。设计基于流动型仪器应满足的防振、体积小、调校方便、抗环境干扰能力强等特点。多年的实测证明,这种光学系统不仅能满足流动型人卫激光测距仪总体设计要求,而且经济实用。     

黄海、东海海区水体散射特性研究

半分析模型是水色遥感反演算法的研究热点,而水体后向散射系数对建立半分析水色反演模型是非常重要的参数.通过对黄海、东海海区的水体固有光学量测量数据进行分析,得到水体总后向散射系数与水体总散射系数的关系为乘幂关系,颗粒物后向散射系数随光谱变化的指数在高低浑浊度水体有很大差异,并初步得到黄海、东海海区水体的后向散射系数与总悬浮物浓度的关系,从而为水色半分析模型建立和水光学辐射计算提供一组散射特性模型.     

Analysis on the effect of salinity in underwater wireless optical communication

Abstract

This article deals with the effect of salinity variation on underwater wireless optical communication (UWOC). Effect of different concentration of salt on underwater optical communication has been carried out experimentally in terms of received power at different link lengths. Based on the analysis of experimental data, a mathematical model has been proposed to describe the saline water channel. A simulation study is performed for different data rates and link lengths. It is seen that with increased salinity the attenuation is higher and the UWOC system performance degrades with higher data rate and increased link length.     

A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用

光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。     

山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展

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。