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叶绿素荧光是光合作用的有效探针,可用于海洋浮游植物的监测与定量评估。太阳诱导叶绿素荧光覆盖可见光—近红外650—800 nm,在~685 nm与~740 nm表现出两个形态不同的荧光峰特征。基于~685 nm荧光峰的叶绿素浓度反演算法较为成熟,但在高悬浮物和高叶绿素浓度的水体中,算法的有效性不足。基于叶绿素荧光在氧气吸收谱段(O2-A)的填充作用,水体遥感反射率光谱~761 nm峰值中包含有太阳诱导叶绿素荧光信号,能用于水体叶绿素浓度的估算,但该反射峰形态特征还取决于传感器的光谱分辨率。本研究基于不同光谱分辨率的大气吸收谱线特征,模拟了水体遥感反射率光谱(750—775 nm)上太阳诱导叶绿素荧光的信号响应特征;分析了利用遥感反射率(~761 nm)计算叶绿素荧光的原理,阐明了不同光谱分辨率条件下水体叶绿素荧光信号在反射光谱上的形态变化规律。采用水面以上测量法获取的离水光谱辐亮度,包含了水面的菲涅尔反射信号,由于真实的菲涅尔系数难以准确测量,这给基于~761 nm处遥感反射率峰值的荧光信号估算带来不确定性影响。研究表明,假定菲涅尔系数为0时,虽然~761 nm叶绿素荧光信号与其浓度具有较好的线性统计关系,但却带来较大的不确定性;这种不确定的影响,在低浓度叶绿素水体中表现明显,在高浓度叶绿素水体中,影响相对较小;准确估算菲涅尔系数,有助于减少这种不确定性影响。对基于遥感反射率~761 nm叶绿素荧光信号的深入探讨,将能推动未来水体叶绿素荧光的识别与利用。 相似文献
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ASTER遥感数据蚀变遥感异常提取研究 总被引:14,自引:0,他引:14
基于ETM+/TM数据提取矿化蚀变遥感异常已趋于成熟,而利用ASTER(先进星载热发射和反射辐射仪)遥感数据提取矿化蚀变遥感异常鲜有报道.本研究利用USGS波谱数据库中典型蚀变矿物反射率数据,重建其在ASTER数据中波谱曲线.研究表明,ASTER遥感数据可以提取Mg-OH、Al-OH、CO32-和Fe3+离子(基团)信息.热液矿床的蚀变围岩通常含有上述4种离子(基团),它们的波谱特征是蚀变遥感异常提取的理论依据.本研究利用改进"去干扰异常主分量门限技术流程",以河北省承德地区和太行山区为例,上述离子(基团)信息提取结果与野外实际分布相一致,表明利用ASTER遥感数据提取上述4种离子(基团)信息是可靠的. 相似文献
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海洋溢油与烃渗漏是资源与环境遥感关注的重要方向之一。光学遥感在该领域的理论与应用研究表明:(1)光学遥感探测的分类目标已经明确,即溢油污染形成的海面油膜、黑色浮油与油水混合物,海底烃渗漏形成的海面油膜与近海表大气碳氢化合物气体异常;(2)这些目标对入射光具有不同的光学作用过程(如反射、吸收、散射、干涉等),会产生不同的光学响应特征,是光学遥感识别、分类与定量估算的理论基础;(3)在实际应用中,目标介质面(不同类型、折射率与粗糙度的油面与海面)的菲涅尔反射差异,有利于目标探测的同时,也给目标识别分类与定量估算带来诸多不确定性影响。光学遥感技术在本领域的应用特点与优势逐渐清晰,但依然面临巨大的挑战,今后的研究趋势也主要集中于以下几个方面:光学传感器的可探测性,典型目标的光学响应特征,定量遥感模型与参数查找表,目标的光谱与空间尺度响应,实地测量等。随着研究的深入,光学遥感技术必能以新的视角为海洋溢油与烃渗漏目标的实时监测、识别分类与定量评估提供更好的解决方案。 相似文献
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气象服务是气象部门的创业之本,所以注意把提高预报准确率放在突出位置,在做好防灾减灾、努力发展地方经济、保护人民生命财产安全的同时,积极开发气象资源,适应和减缓气候变化的不利影响,为经济建设、社会进步、可持续发展服务。实现气象服务从避害为主向趋利避害并举的转变。做好以气象服务为中心的各项工作,以优质服务创最佳效果。 相似文献
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银的野外快速分析方法——巯基棉富集-Ag-TMK-DBS三元络合物光导比色法 总被引:1,自引:0,他引:1
发展了一种能在野外测定0.25~1000μg/g银量的Ag-TMK-DBS三元络合物光导比色测定法。样品经硝酸封闭溶解后,用巯基棉富集分离银,在pH 4.5的乙酸-乙酸钠缓冲介质中,银与硫代米蚩酮(TMK)-十二烷基苯磺酸钠(DBS)形成易溶于水的红色三元胶束络合物,用自行开发研制的光导(比色)分光光度计比色测定痕量银。方法检出限为0.10μg/g,加标回收率为96.0%~99.4%,11次测定的精密度(RSD)小于5.76%。方法较为快速、简便、准确和灵敏,经国家一级标准物质验证,分析结果与标准值吻合。用光导分光光度计测定,准确度和精密度均有很大改进,结果与室内原子吸收光谱分析结果一致。方法具有广阔的应用前景。 相似文献
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多光谱影像NDVI阴影影响去除模型 总被引:1,自引:0,他引:1
归一化植被指数(NDVI)在植被多光谱遥感反演中占据尤为重要的地位,而遥感影像中普遍存在的阴影对NDVI的精度产生很大的影响,因此去除阴影对植被NDVI的影响对更精确的定量化研究具有应用价值。本文基于光照区和阴影区的太阳辐射能量差异,模拟出同一植被在光照区和阴影区的辐亮度,分析阴影对NDVI的影响机理;利用植被固有反射率谱间关系,引入对阴影极敏感的且与植被信息相关性小的归一化暗像元指数NDPI(Normalized Dark Pixel Index),分析同一植被处于光照区与阴影区的NDVI关系,构建以光照区植被NDVI为基准的NDVI阴影影响去除模型NSEE (NDVI Shadow-Effect-Eliminating),并应用于Landsat 8 OLI影像进行验证。结果表明:NDVI阴影影响基本去除,阴影区NDVI接近正常值,且光照区NDVI保持稳定;有效解决了阴影导致NDVI统计直方图的偏态问题,使其更接近正态分布;与验证影像NDVI沿剖面线逐像元比对发现,植被NDVI阴影影响基本去除;均方根误差RMSE为0.067。本模型能够将本身NDVI值很低的像元与阴影导致NDVI降低的植被像元区分开,符合实际地物情况;模型基于影像自身信息,去除NDVI阴影影响的同时,有效保持了NDVI的相对空间关系;本文基于物理机理构建模型,模型表达简洁、易于应用,且仅依赖于影像自身信息,无需异源数据,计算方便且高效。 相似文献
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