Retrieval of wheat leaf area index from AWiFS multispectral data using canopy radiative transfer simulation

Accurate representation of leaf area index (LAI) from high resolution satellite observations is obligatory for various modelling exercises and predicting the precise farm productivity. Present study compared the two retrieval approach based on canopy radiative transfer (CRT) method and empirical method using four vegetation indices (VI) (e.g. NDVI, NDWI, RVI and GNDVI) to estimate the wheat LAI. Reflectance observations available at very high (56 m) spatial resolution from Advanced Wide-Field Sensor (AWiFS) sensor onboard Indian Remote Sensing (IRS) P6, Resourcesat-1 satellite was used in this study. This study was performed over two different wheat growing regions, situated in different agro-climatic settings/environments: Trans-Gangetic Plain Region (TGPR) and Central Plateau and Hill Region (CPHR). Forward simulation of canopy reflectances in four AWiFS bands viz. green (0.52–0.59 μm), red (0.62–0.68 μm), NIR (0.77–0.86 μm) and SWIR (1.55–1.70 μm) were carried out to generate the look up table (LUT) using CRT model PROSAIL from all combinations of canopy intrinsic variables. An inversion technique based on minimization of cost function was used to retrieve LAI from LUT and observed AWiFS surface reflectances. Two consecutive wheat growing seasons (November 2005–March 2006 and November 2006–March 2007) datasets were used in this study. The empirical models were developed from first season data and second growing season data used for validation. Among all the models, LAI-NDVI empirical model showed the least RMSE (root mean square error) of 0.54 and 0.51 in both agro-climatic regions respectively. The comparison of PROSAIL retrieved LAI with in situ measurements of 2006–2007 over the two agro-climatic regions produced substantially less RMSE of 0.34 and 0.41 having more R² of 0.91 and 0.95 for TGPR and CPHR respectively in comparison to empirical models. Moreover, CRT retrieved LAI had less value of errors in all the LAI classes contrary to empirical estimates. The PROSAIL based retrieval has potential for operational implementation to determine the regional crop LAI and can be extendible to other regions after rigorous validation exercise.     

高分五号热红外传感器多通道SST反演

2018-05高分五号（GF-5）卫星发射升空,其上搭载的全谱段成像仪在热红外8—13 μm谱段范围内具有4个温度反演通道（B09,B10,B11,B12）,空间分辨率设计优于40 m,在国内民用传感器领域实现了由单通道向多通道、中空间分辨率向高空间分辨率的跨越式突破,使得GF-5卫星热红外数据在地表热环境遥感领域具有极其重要应用价值。本研究基于GF-5的4个热红外通道的通道响应函数,利用全球742条TIGR（Thermodynamic Initial Guess Retrieval）探空廓线数据,进行不同观测角度、水汽含量和海表发射率条件下的MODTRAN4.0（Moderate resolution atmospheric Transmittance and Radiance code4.0)辐射传输过程模拟,基于模拟结果分别对两通道、三通道和四通道劈窗算法海表温度SST（ Sea Surface Temperature）反演系数进行修订,并分析观测角度、水汽含量和海表发射率对不同通道组合的精度影响,并通过GF-5卫星实际反演的SST结果进行验证。GF-5全谱段成像仪SST反演两通道劈窗算法组合共有6种,即B09-B10、B09-B11、B09-B12、B10-B11、B10-B12、B11-B12;三通道劈窗算法组合共有4种,即B09-B10-B11、B09-B10-B12、B09-B11-B12、B10-B11-B12;四通道劈窗算法组合1种,即B09-B10-B11-B12。通过对不同通道组合形式研究发现,水汽含量对SST反演精度有较大的影响,且温度反演的精度随着水汽含量的增加而降低;其次是观测角度,SST反演精度随着观测天顶角的增大而降低;最后是发射率的影响,两通道、三通道和四通道劈窗算法SST反演精度随着发射率的变化总体在0.1 K以内变化。最后以大亚湾核电站周围海域为验证区,用GF-5热红外遥感影像进行SST的反演并做误差分析,结果表明B09-B10通道SST反演实际误差为0.57 K,反演精度较高,实际误差与理论模拟误差相差0.24 K,差异的来源主要包括辐射定标和传感器噪声等要素影响,其他通道形式反演精度有待于传感器响应稳定后进一步验证。     

Sentinel-2卫星落叶松林龄信息反演

林龄结构信息能够有效反映区域森林群落不同生长阶段的固碳能力,对于评估森林生态系统的健康状况具有重要意义。本研究以中国温带典型优势树种落叶松林为研究对象,分别选择其芽萌动期、展叶期和落叶期时段的Sentinel-2影像,采用多元线性回归（MLR）、随机森林（RF）、支持向量机回归（SVR）、前馈反向传播神经网络（BP）以及多元自适应回归样条（MARS）等5种方法依次构建落叶松林龄反演模型。通过相关性分析首先确定最佳遥感反演物候期,并在此基础上根据相关性差异筛选出5个最优特征变量用于模型反演,分别为冠层含水量（CWC）,归一化水体指数（NDWI）,叶面积指数（LAI）,光合有效辐射吸收率（FAPAR）和植被覆盖度（FVC）。研究结果表明,展叶期为落叶松林最佳遥感反演物候期。除植被衰减指数（PSRI）以及落叶期的NDVI、RVI外,落叶松林龄与各指标之间均呈负相关关系,其中与冠层含水量（CWC）的相关性最高,pearson相关系数达到-0.74（p<0.01）。此外,不同模型反演结果表明,随机森林模型（RF）为最佳落叶松林龄估测模型,其平均决定系数R²和平均均方根误差RMSE分别为0.89和2.91 a;多元线性回归模型（MLR）的林龄估测结果最差,其平均决定系数R²和平均均方根误差RMSE仅为0.57和5.69 a,非线性模型能更好的解释林龄与建模变量之间的关系。     

SAR海洋内波表层流反演方法探讨

基于海洋内波SAR成像机理与M4S海面微波散射成像模型,提出SAR海洋内波表层流反演新方法。首先从SAR图像上获得内波剖面的海面后向散射强度,利用AH理论的线性近似关系得到猜测表层流,通过海面微波散射成像模型仿真海洋内波的SAR海面后向散射强度,利用二分法不断地修改风速和流速梯度等参数,使仿真信号最大程度的逼近实际SAR图像上的海面后向散射强度,输出最终海表层流。以中国南海海区3景海洋内波SAR图像为例,对该方法进行了探讨。结果表明,仿真的海洋内波SAR海面后向散射强度剖面和实际SAR图像上的信号剖面吻合,两者的相关系数达90%以上,说明该反演方法是收敛与可行的。     

人工神经网络模型反演植被生物量参数

该文利用 1988年小麦生长期中生物量参数和微波 (10 2GHz)主被动遥感实测数据 ,作为输入输出I/O矢量对 ,训练人工神经网络为参数反演模型。然后用 1989年小麦生长期中微波主被动遥感实测数据和该神经网络模型 ,来反演其生物量参数在整个 1989年生长期中的变化。反演结果与遥感实测结果作了很好的比较     

植被生物量高光谱遥感监测研究进展

植被生物量的评估对于研究全球碳循环具有重大意义,而高光谱遥感技术为精确反演地表属性提供了重要的数据支持。针对如何更好地应用高光谱遥感技术进行植被生物量精确反演的问题,该文详细阐述了国内外应用高光谱技术估测植被生物量的研究进展。对反演植被生物量所涉及的数据源、反演模型的构建方法及其模型特点、反演模型应用对象等内容进行了综合评述,并通过分析认为,高光谱遥感技术较传统的多光谱遥感技术在生物量反演精度上有了显著的提高。同时,对建模方法、多源遥感数据融合以及模型通用性等方面的研究进行了展望,以达到在大尺度范围内对植被生物量进行准确反演的目的。     

FY-4A AGRI陆地气溶胶光学厚度反演

风云四号A星（FY-4A）是中国第二代静止气象卫星的首颗星,多通道扫描成像辐射计AGRI (Advanced Geosynchronous Radiation Imager)是搭载在FY-4A上的主要光学载荷之一。AGRI具有高频率观测特点（每天观测205次）,在大气气溶胶的遥感高频监测方面具有良好应用潜力,但目前官方还未发布相应的气溶胶数据集。本文旨在针对AGRI数据的特点开发基于地表反射率比值库的反演算法以生产高精度的AGRI气溶胶数据集。本文首先基于再分析数据对去云后的AGRI L1级数据进行气体吸收订正;然后利用背景气溶胶光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)对一个月内的“次暗像元”进行大气校正以获取AGRI 0.65μm和0.83μm通道的地表反射率,进而获取这两个通道的地表反射率的比值,完成每个月的地表反射率比值库的构建;最后便可以基于已构建的地表反射率比值库实现地气解耦,完成气溶胶的遥感反演。该算法已被应用于2019年5—10月京津冀地区的气溶胶反演,AGRI AOD反演结果与美国国家航天局发布的MODIS (Moderate-resolution ...     

臭氧卫星遥感六十年进展

臭氧已成为中国继PM_2.5之后多地的首要污染物,臭氧污染防治是中国“十四五”及未来大气污染防治的重点。本文回顾了近60年来国内外臭氧卫星观测方面的主要进展,包括卫星探测载荷和臭氧相关的反演应用技术等,分为3个阶段总结了卫星载荷天底、临边和掩星3种探测方式的发展历程。臭氧卫星遥感反演算法和监测应用也随着载荷的发展在不断更新,本文重点介绍了臭氧柱总量和垂直廓线卫星遥感反演算法、近地面臭氧及其前体物观测、平流层臭氧入侵观测和区域传输、臭氧卫星观测数据的精度验证等方面的重要进展。对比国际臭氧卫星遥感监测,中国臭氧监测卫星发展滞后,虽然国家民用空间基础设施规划中陆续发射的高光谱观测卫星、大气环境监测卫星具有初步的臭氧监测能力,但在卫星载荷在功能、性能等方面还有不小差距,比如空间分辨率、信噪比等方面。在算法反演和监测应用方面,目前臭氧柱总量反演精度较高,还存在对流层中低层和近地面臭氧浓度反演精度不够,臭氧污染评估及成因分析不足,如近地面臭氧污染迁移转化过程、平流层臭氧侵入识别分析等问题,是下一步要重点关注的方向。     

空间数据集成、检索和访问组件模型

为了解决空间数据集成、检索和访问的问题,从数据提供者和数据使用者2个角度出发,提出了建立具有统一集成、检索和访问接口的空间数据访问组件。该组件针对数据提供者提供统一的集成接口,实现了以ArcSDE为例的空间数据引擎和以REST服务为例的Web Service引擎,建立了针对第三方空间数据引擎和Web Service空间数据源集成方法。该组件内部构建了空间数据处理模块和Web Service数据处理模块,与空间数据集成接口相互协作完成集成并处理空间数据源的任务。同时,针对数据使用者提供了空间数据检索和访问功能,在空间数据检索接口中实现了基于要素的检索方法,能对集成后的空间数据进行快速的查询检索,达到空间数据共享、访问的目的。     

山区地形效应对微波辐射特征与土壤水分反演的影响—以青藏高原地区为例

采用星载微波辐射计AMSR-E的低频C波段(6.925GHz),改进了山区微波辐射传输方程,以中国青藏高原地区为例,研究山区可能产生的多种地形效应对微波辐射特征以及土壤水分反演的影响。结果表明,地形效应使得垂直极化亮温最多衰减达到16K,水平极化的亮温最大增强了18K,土壤水分在地形的影响下将被高估超过最大允许误差4%。最后,利用地形效应模拟模型计算的山区地表有效发射率,为山区土壤水分的反演提出了可行的地形校正方法。