用几何光学模型对方向变化和直方图建模(英文)

森林和林地的图象二向性反射函数是一个统计函数，较之小尺度的树冠，它更多地用于大尺度的均匀覆盖的地块。用航空象片和高空间分辨率扫描仪数据作的图象热点影响研究在小尺度下显示出很大方差，而且，太阳和观测角度的交互变化进一步增加了这种反射各向异性变化的方差并有规律地继续呈现在分辨率低的图象中，这被称作ＢＲＶＦ或二向性反射方差函数。近年来，作为一种解释结构的手段，高分辨率图象的方向性方差和直方图结构越来越受到重视，这方面的数据也越来越多。这项工作是利用图象方差来解释结构问题（Ｓｔｒａｈｌｅｒ和李小文倡导）的一种延伸，并在过去１５年中由众多人员作了大量工作。在树冠尺度下，森林的直方图和二向反射方差函数可以计算出来，这里利用了近似迭代函数来处理这些数据并和数值积分模拟进行了对比，结果显示可对二向性反射方差函数的测量和引入直方图的各向异性进行准确建模。     

应用核驱动BRDF模型与AVHRR数据监测撒哈拉土壤表面动态变化(英文)

将要用来处理来自即将开始运行的ＥＯＳＭＯＤＩＳ和ＭＩＳＲ仪器的ＢＲＤＦ／反照率乘积的反照率反演程序包中的ＢＲＤＦ模型在该文中被用来对来自ＡＶＨＲＲ数据的ＳＡＨＥＬ地区的方向反射数据进行建模。模型被证明能够很好地描述观测到的数据。同时也讨论了核的选择和导出模型的参数所含的信息内容等问题。     

机载WIDAS数据的Landsat卫星反照率初步验证

随着精细化监测的需求,中高空间分辨率的地表反照率产品逐渐成为气候模型的主要输入。目前,中高空间分辨率反照率产品的验证主要基于地表站点的通量塔观测数据,区域机载飞行数据的验证依然相对较少。因此,本文基于区域机载数据验证Landsat反照率产品。针对内蒙古自治区根河森林试验区所获取的机载红外广角双模式成像仪(WIDAS)多角度反射率数据,应用BRDF原型反演算法估算其反照率,分析了应用机载数据验证中高空间分辨率反照率产品的潜力。2016年内蒙古根河森林试验区机载WIDAS飞行多角度观测的可用多角度范围为25°,以前的研究表明BRDF原型反照率反演算法表现出对小观测角度的反照率反演结果的鲁棒性。因此,机载WIDAS反照率在一定程度可用于星载反照率的验证。首先,基于核驱动模型和各向异性平整指数(AFX)提取了试验区4种MODIS二向性反射分布函数(BRDF)原型;然后,将其作为先验知识应用到根河森林WIDAS机载数据的反照率反演中;最后,用WIDAS反照率和单个地面通量塔观测的反照率对Landsat卫星数据的反照率进行初步验证。验证结果表明Landsat反照率与WIDAS反照率结果较为一致,但略有低估,总体均方根误差(RMSE)约为0.02,偏差为0.0057。在多角度观测范围较小时,BRDF原型的反照率反演算法可为星载地表反照率的验证提供了一种有效的验证手段。     

多角度NOAA卫星数据地面BRDF反射率的大气校正

本文利用连续数天的NOAA卫星数据，采用Rahman地表二向反射模型和基于地面BRDF反射率的大气校正方法反复迭代提取出多个角度大气校正后的图像，并对结果进行了分析。实验结果表明了在多角度遥感定量研究中BRDF大气校正的重要性，大气校正结果与地面实测结果相近，且迭代收敛迅速。     

CBERS-02卫星数据大气校正的快速算法

研究中巴资源卫星CBERS-02卫星数据大气校正的快速算法。首先假设地表为朗伯体，利用MODTRAN4．0软件模拟大气状况，讨论了不同地表反射率对大气校正参数的影响；然后计算出大气校正参数，生成查找表，根据CBERS卫星图像的不同情况确定不同的大气校正参数，从而对整幅图像进行大气校正。最后，利用核驱动模型对地表进行BRDF校正。     

基于多项式表达模型的多角度覆盖率反演研究

冠层光谱的多项式表达模型是理解叶片／土壤系统内的光线散射过程，描述植被的冠层光谱与组分光谱间非线性关系的一种新的方法。冠层光谱的多项式表达模型用高阶多项式的形式表达了系统内的各组分对入射光的散射过程，多项式中每一项系数表达了各组分对入射光多次散射的可能性有多少，这与冠层的结构，包括作物的覆盖率、叶倾角、垄行结构等有关。因此，多项式系数具有反演冠层结构参数的潜力。本次研究首先使用SAILH模型得到玉米全生长期的BRDF波谱以及模型计算过程的中间变量冠层多角度覆盖率，建立多项式系数与多角度覆盖率之间的经验关系。最后，设计了一次野外BRDF观测试验，对经验关系进行验证。     

Application of ensemble kalman filter to geophysical parameters retrieval in remote sensing:A case study of kernel-driven BRDF model inversion

Remote sensing can provide multi-spatial resolution, multi-temporal resolution multi-spectral band and multi-angular data for the observation of land surface. At present, one of research focuses is how to make the best of these data to retrieve geophysical parameters in conjunction with their a priori knowledge and simul-taneously consider the influence of data uncertainties on inversion results[1-5]. The essence of remote sensing lies in inversion. It is difficult to precisely retrieve parame…     

改善MODIS BRDF产品热点效应的方法研究

核驱动的Ross Thick-LiSparse Reciprocal(RTLSR)双向反射函数(BRDF)模型已广泛地应用于MODIS等星载传感器的业务化产品处理中。但是,对于多年MODIS二向反射产品历史数据,如何基于RTMLSR模型发展一种简单有效快速的方法,进行热点效应的校正是一个迫切需要解决的问题。本文提出了一种简单有效的方法,不需要对观测数据重新反演,直接在现有MODIS二向反射产品的基础上进行热点校正,方便用户对历史MODIS二向反射产品的使用。该方法应用POLDER-3/BRDF数据库和部分经MODIS业务化算法筛选的反射率数据进行验证,并与RTLSR模型和RTMLSR模型的结果进行比较,结果表明:(1)该方法比现有的MODIS业务化RTLSR算法,对热点反射率有明显改善,拟合相对误差平均降低了10.12%;(2)该方法相对于RTMLSR模型在热点反射率拟合效果上差别不大,相对误差相差2.10%;(3)该方法对热点和冷点归一化的植被指数(NDHD)的估算效果有一定程度的改善,相对于RTLSR模型降低了约4.99%,与RTMLSR模型的相对误差相差1.32%,该方法对直接应用现有MODIS BRDF产品,基于热点方向反射率反演植被结构参数(如植被聚集指数)的精度提高有现实应用价值。     

Evaluation of directional normalization methods for Landsat TM/ETM+ over primary Amazonian lowland forests

Biodiversity mapping in extensive tropical forest areas poses a major challenge for the interpretation of Landsat images, because floristically clearly distinct forest types may show little difference in reflectance. In such cases, the effects of the bidirectional reflection distribution function (BRDF) can be sufficiently strong to cause erroneous image interpretation and classification. Since the opening of the Landsat archive in 2008, several BRDF normalization methods for Landsat have been developed. The simplest of these consist of an empirical view angle normalization, whereas more complex approaches apply the semi-empirical Ross–Li BRDF model and the MODIS MCD43-series of products to normalize directional Landsat reflectance to standard view and solar angles. Here we quantify the effect of surface anisotropy on Landsat TM/ETM+ images over old-growth Amazonian forests, and evaluate five angular normalization approaches. Even for the narrow swath of the Landsat sensors, we observed directional effects in all spectral bands. Those normalization methods that are based on removing the surface reflectance gradient as observed in each image were adequate to normalize TM/ETM+ imagery to nadir viewing, but were less suitable for multitemporal analysis when the solar vector varied strongly among images. Approaches based on the MODIS BRDF model parameters successfully reduced directional effects in the visible bands, but removed only half of the systematic errors in the infrared bands. The best results were obtained when the semi-empirical BRDF model was calibrated using pairs of Landsat observation. This method produces a single set of BRDF parameters, which can then be used to operationally normalize Landsat TM/ETM+ imagery over Amazonian forests to nadir viewing and a standard solar configuration.     

正则化滤波在反演地表光谱反照率中的应用

利用有限的卫星观测数据,通过反演地物二向性反射分布函数(BRDF)模型提取复杂地表的真实信息,是一个不适定的地球科学反演问题。为了克服离散不适定性带来的困难,在分析引起模型解不稳定的原因和数据误差传递机制的基础上,使用构建滤波函数的方法实现BRDF模型的正则化约束反演。实验结果表明,正则化滤波算法与MODIS AMBRALS算法精度相当,完全适用于具有充足观测和稀疏观测情况下的地物参数反演。