基于非负矩阵分解的中红外地表特性光谱重建方法

在中红外遥感领域,高光谱地表反射率/发射率等地表特性具有极高的应用价值和应用需求,但利用卫星遥感手段难以获取吸收波段的高光谱地表反射/发射特性,且通过光谱重建获取全波段的地表特性方法仍存在很多问题。为解决中红外全波段地表特性光谱重建所面临的难题,基于约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University, JHU)地物波谱库和中分辨率成像光谱仪(MODIS)短波红外和中红外地表多光谱卫星产品,提出了一种利用非负矩阵分解(NMF)重建高光谱地表反射率的方法,对2.5～5.0μm中红外光谱范围内的地表反射/发射率进行光谱重建,重建后的光谱分辨率可达10 nm。首先基于JHU地物波谱库选取4种典型地物类型(土壤、植被、人造材料和岩石),建立地物光谱库样本信息,再利用MODIS传感器光谱响应函数,根据等效计算公式将2.0～5.0μm波段范围反射率结果重采样到10 nm光谱间隔、共301个波段,得到JHU地表反射率光谱数据集。对光谱数据集进行非负矩阵分解处理,提取4条端元向量光谱曲线,结合MODIS短波红外和中红外4个波段(2.13、 3.75、 3.96和4.05μm)的全球月均地...     

基于HJ-1-CCD数据的地表反射率反演与验证

环境一号卫星OCD相机(HJ-1-CCD)30m的空间分辨率在地物识别中具有潜在优势,然而由于缺少短波红外通道,利用暗像元法反演地表反射率较为困难.基于北京与珠三角地区的地物光谱试验,获得暗像元的植被指数与红、蓝波段反射率比值,构建基于辐射传输模型的大气校正算法.为了验证算法精度,将北京地区卫星反演值与实测的草坪、水体...     

起伏地形的高光谱遥感地气耦合辐射建模研究

邻近效应会影响高光谱遥感的定量化应用,而地气耦合辐射是邻近效应的重要组成部分。高光谱遥感数据多受地形背光和阴影的影响,不利于描述地物的光谱特性,并且地形的相互遮蔽使得辐射在大气、地表之间的耦合过程变得更加复杂。为了满足高光谱数据模拟快速性的要求,在深入分析辐射传输过程的基础上,利用邻近地物和目标地物的相对方位以及局地地形特征描述背景等效反射率,计算地气耦合辐射对传感器入瞳辐亮度的贡献,从而在起伏地形下实现了精确的地气耦合辐射建模。将此建模方法应用于高光谱遥感成像仿真,通过对实测图像的模拟,验证模型的有效性。结果表明,模拟图像与实测图像在视觉效果上具有较好的一致性;在地形起伏区域,仿真中采用改进后的地气耦合模型可提高模拟图像与实测图像的光谱相似度,同时在地形平坦区域保持了较高的仿真精度。     

ETM图像大气邻近效应校正

准确地利用所获遥感图像反演地物的反射率,是提高遥感图像后续产品的质量和遥感定最化应用的前提.然而,由于大气对电磁波的散射作用,星载传感器所接收到的被观测目标的电磁辐射信号包含了来自背景地物的贡献,产生了邻近效应,使得所获遥感图像模糊不清,对比度降低,反演的地物反射率精度下降,从而降低了遥感图像后续产品的质量和定量遥感的精度.以ETM图像为实验数据,根据大气辐射传输模型,采用点扩散率函数法进行了ETM图像大气邻近效应校正实验.实验结果表明,经过大气邻近效应校正后,ETM图像的对比度明显增大,图像清晰,可识别细节增加,反演的地物反射率更加准确.     

ETM图像地物反射率光谱反演

用搭载在卫星Landsat-7上的多光谱成像仪ETM记录的来自地气系统的辐亮度光谱图像,反演地物反射率光谱,在ETM 1波段,反射率反演的不确定度基本上保证在17%以内,2,3波段在10%以内,优于目前常用的简易算法。用反演的地物辐亮度光谱合成的sRGB真彩色图像,清晰度欠佳,未作经验调整时明显偏色,用于航天对地真彩色摄影这一反演精度还不够,但用于目视判读明显优于原图像。     

基于实测端元光谱的多光谱图像光谱模拟研究

地物光谱特性是遥感应用的基础。然而,在基于野外实测端元光谱的遥感应用中,由于测量尺度不同,导致同一地物光谱形态和反射率值存在很大差异,为遥感信息的定量反演带来困难。文章以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河绿洲为研究区,选取裸土、植被两类地物作为研究对象,首先通过AVNIR-2传感器的光谱响应函数,实现了将野外实测端元光谱拟合为多光谱离散光谱,通过实例数据表明,拟和的多光谱与AVNIR-2像元光谱具有很好的相关性,在此基础上,采用线性算法建立端元光谱与遥感图像像元光谱的转换模型,实现了从实测端元光谱尺度向遥感多光谱像元尺度的定量光谱转换,为遥感定量分析奠定了一定基础。     

基于局部端元提取的遥感影像波段模拟

针对“波谱库-影像”多光谱遥感影像波段模拟方法中波谱库以矿物质类别为主、忽略大气环境和成像时间对地物波谱影响的问题,以及“参考影像-影像”影像波段模拟方法中地物混合像元和不同空间分辨率像元间模拟的尺度效应问题,提出基于局部地物端元提取的遥感影像波段模拟方法。首先对与待模拟影像具有相似地物类别组成的参考影像进行光谱聚类分割,形成影像局部区域;然后提取各个局部区域的地物端元,并对地物端元进行优选形成地物端元样本集;接着利用端元样本集建立地物端元波谱间的关系模型;最后利用关系模型预测目标影像波段。首先通过模拟Landsat TM5影像的蓝光波段,验证方法的稳定性和可靠性;然后通过模拟IRS-P6影像的蓝光波段,验证方法的适用性和推广性;并在实验过程中同已有的“波谱库-影像”波段模拟方法和“参考影像-影像”波段模拟方法进行视觉效果对比和定量统计分析,进一步表明方法对各类地物均有较好的模拟效果,能够准确地表达地物的真实波谱。     

基于非同步替代光谱定标的地表下垫面影响分析

对760nm附近的氧气吸收带,选用植被、枯萎植被、人工地物、沙地和雪地五种典型地表类型,基于模拟数据进行非同步替代光谱定标方法的误差分析,比较不同地表类型得到的光谱定标准确度,为高光谱成像仪的非同步替代光谱定标提供定标图像选择策略.结果表明:运用两种光谱匹配方法——光谱角度匹配和欧氏距离法得到的定标误差基本一致;730~800nm的地表反射率曲线标准差在0.05nm以内时,定标误差集中在±0.5nm范围内;人工地物类型中个别地物如橄榄绿光泽涂料和植被大面积覆盖的图像数据不适合用于非同步替代光谱定标.     

像元尺度林地冠层二向反射特性的模拟研究

计算机模拟模型是以计算机图形学方法生成的植被真实结构场景为基础,利用辐射度方法模拟植被冠层的辐射特性。文章将这种方法拓展到遥感像元尺度林冠二向反射光谱特性的模拟。由于模拟像元尺度的林地真实场景需要大量面元组成,而辐射度方法无法承受如此多的面元计算。为了解决这一问题,文章提出了简化树冠结构的思想,将树冠抽象为椭球体,根据光在真实树冠内部能量传输的特点为简化的椭球体面元赋值,并将真实树冠间的间隙率考虑其中,结合几何光学模型的思想完成了像元尺度林地场景冠层二向反射光谱特性的模拟。并将模拟结果与GOMS模型、MISR多角度遥感数据进行了比较,取得了比较好的结果。研究结果对多角度遥感数据应用和植被冠层结构参数反演具有重要价值。     

利用遥感图像检测地震的地表地物变化

为了分析汶川县、茂县和理县地震重灾区的灾情状况,对震前2007年4月19日和震后2008年5月23日美国Landsat7ETM遥感图像进行辐射纠正、几何纠正、图像配准,然后使用Otsu最大类间方差阈值法二值化,分别通过二值图像逻辑异或处理、图像差值法自动检测地震造成的地表地物变化。结果表明,地震造成的地表地物变化主要沿岷江、杂谷脑河等河流两岸以及陡峭的沟谷地形地区,分布广且密集,其中杂谷脑河及流入其的溪谷地区的地表地物变化较大,地表地物变化的主要原因是地震引发了陡峭山体的大量崩塌、滑坡和坡面泥石流,灾情非常严重。遥感图像变化检测可有效检测出较大山体形态完整的块体滑坡的规模与形态。     

利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量

基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。研究表明：在宽波段模拟数据建立的模型中,由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数(DSI)、比值土壤指数(RSI)、归一化土壤指数(NDSI)及其第3波段共同构建的模型最优,其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280;与实测光谱数据相比,模拟数据的最佳预测模型,均优于除一阶微分、弓曲差以外的其他10种高光谱模型。因此,利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。     

高光谱与多光谱遥感影像反演地表不透水面的对比——以Hyperion和TM/ETM+为例

不透水面遥感信息的反演是近十年来遥感领域的一个热门课题,但是利用高光谱影像反演不透水面信息的研究较少,高光谱和多光谱影像反演不透水面的对比研究也少有报道。重点研究了高光谱EO-1 Hyperion和多光谱Landsat TM/ETM+数据在反演不透水面信息方面的特点,首先在福州、广州和杭州选取了三个实验区,利用线性光谱混合分析模型反演Hyperion和TM/ETM+影像的不透水面信息。对于多达242个波段的Hyperion影像,进一步利用判别分析从中选取了11个特征波段构成新的Hyperion’影像,以考察是否可用缩减波段的方法来取得较好的反演效果。结果表明,Hyperion高光谱影像反演不透水面的能力优于多光谱影像TM/ETM+,而利用特征波段构成的Hyperion’的反演精度最高,这主要得益于Hyperion具有更高的光谱分辨率和辐射分辨率,使其可以更有效地区别不同地物在光谱特征和辐射特征上的微细变化,从而可以更好地区分不同地物。而由特征波段构成的Hyperion’影像由于大幅减少了高光谱影像波段的冗余度,所以获得了更高的反演精度。     

基于单景遥感影像的去云处理研究

去云处理是遥感图像处理以及大气纠正的重要步骤。常规的去云处理算法会随云的覆盖类型的不同而不同,如同态滤波或时间平均法,这些算法在去除云对影像影响的同时,往往会伴随地物信息的丢失。提出了基于单景遥感影像的去云处理算法———基于遥感影像分类结果及云检测结果的去云处理算法,目的是去除影像中云的散射影响,恢复地物的光谱信息。算法是针对局部有云的单景Landsat7 ETM+影像进行的。根据Landsat7 ETM+波段4,5,7对影像进行聚类分析,确定不同地物的覆盖类型;利用波段1,2,3及波段6划分出影像中的无云区以及不同覆盖厚度的云层;按照相同地物覆盖类型对非云区与不同云区进行平均反射率匹配,以达到去云的效果。结果表明,经过去云处理的影像,在分类运算中能够明显地提高分类精度,能够很好地恢复地物的光谱信息。     

ASTER与Landsat ETM+植被指数的交互比较

在中尺度对地观测系统中,Landsat和ASTER数据无疑是使用得最多的遥感影像数据,但是长期以来二者植被指数之间的定量关系并不清楚.因此,利用三对同日过空的Landsat ETM+和ASTER影像来考察二者植被指数(NDVI、SAVI)之间的定最关系,重点查明二者之间的差异.通过将ETM+与ASTER影像的多光谱波段...     

基于野外实测数据的珊瑚礁不同底质光谱可分性及珊瑚色素影响分析

珊瑚礁遥感监测的任务之一是获取底栖物质的组成及分布,但由于珊瑚礁存在较强的空间异质性及复杂的光谱,使得目前利用遥感技术进行底栖物质信息提取还存在较大难度。珊瑚礁不同底栖物质的光谱特性是开展珊瑚礁遥感监测的基本先验知识,但目前关于不同珊瑚种类的光谱特性分析研究较为匮乏。本研究基于野外实测光谱数据和模拟卫星遥感数据,开展珊瑚礁不同底质类型的光谱特性研究,特别是针对不同造礁石珊瑚种间及种内的光谱差异进行比较分析,并探讨不同珊瑚体内色素组成对珊瑚光谱特性的影响研究,最后甄选了四种常用卫星数据,通过数值模拟探讨了不同底质类型的光谱可分性。结果显示,利用反射光谱曲线值的大小能较好的识别沙和白化珊瑚,而利用蓝绿红波段反射率的一阶微分值能有效识别出海藻、海草和健康珊瑚。对于不同种类的珊瑚而言,科、属、种、珊瑚形状、珊瑚颜色的不同均会对珊瑚的反射光谱造成影响。叶绿素含量（包含叶绿素a、叶绿素b、叶绿素c）与珊瑚反射光谱值相关性较好,是影响珊瑚光谱反射率的主要因素之一,虫黄藻密度在一定程度上也能影响珊瑚光谱反射率,但不如叶绿素影响明显,其密度的高低会影响珊瑚光谱在局部波段的峰值特征。在目前常用的多光谱卫星数据中,Landsat8数据具有可观测近岸的蓝波段,具备识别沙、白化珊瑚、海藻、健康珊瑚、海草的能力,而IKONOS和Quickbird可识别沙、白化珊瑚和海草。相对而言,SPOT5表现较差,仅能识别沙和白化珊瑚。在不同种类珊瑚的识别方面,多光谱遥感数据由于无法捕捉特征波段,需要采用具有高空间分辨率的高光谱遥感数据进行有效识别。在今后的工作中,将进一步扩大珊瑚礁底质样本数据集,并建立珊瑚礁光谱库,为今后我国珊瑚礁遥感监测体系建立提供数据支撑。     

琅琊山景区不同指标浓度下水质光谱差异分析

高光谱技术已广泛运用于水质检测领域。探讨不同指标浓度下水质光谱变化规律及其光谱特征,能够为水质指标遥感光谱精准识别与定量提取提供理论基础。选取琅琊山景区不同水体景观共47个典型站位进行水质指标与光谱同步测量,提取每个检测点的7个水质指标及350~950 nm波段,探讨不同浓度水质指标光谱特征变化规律,分析水质指标与光谱反射率、反射率一阶微分、任意两波段反射率比值及差值之间的关系。结果表明： 各水质指标光谱曲线变化趋势一致,但各有差异,区分度最大的波段在可见光范围;不同盐度、溶解性总固体、电导率含量的水质光谱曲线变化较为接近,含量最高的样本光谱反射率最高,且变化最显著;浊度含量较高的水质样本光谱反射率变化较显著,700~950 nm波段不同浊度含量的水质样本光谱反射率区分不明显;溶解氧浓度为4~4.9 mg·L-1的水质光谱反射率在350~900 nm波段内明显低于其余样本;在350~380 nm波段范围,光谱反射率不随叶绿素含量变化而变化,叶绿素含量接近0的样本在400~950 nm波段低于其余样本;不同蓝绿藻藻蓝蛋白含量的样本光谱曲线相比其余水质指标在350~730 nm波段变化较大,交叉点较多。此外,水质指标与原始光谱反射率相关性较低,光谱一阶微分、差值指数、比值指数与各水质指标相关性整体有所提升。该研究可为水质高光谱遥感检测提供一定的理论基础。     

土壤修复过程中盐含量及其光谱特征分析研究

基于盐渍土修复过程中盐分含量和同步实测光谱数据,通过对原始光谱数据、平滑光谱数据及平滑后的不同变换光谱数据等八种光谱数据集,分别以相关系数的极值和不同相关系数范围两种方法分析其最佳敏感波段范围,深入分析了不同变换下土壤的光谱响应特征。在此基础上,运用偏最小二乘回归方法,以全波段(400～1 650 nm)和分析获得的最佳敏感波段建立了基于修复过程的土壤盐含量和光谱反射率的关系模型。结果表明：针对八种光谱数据集,采用两种方法提取的土壤最佳敏感波段,均集中在947.11～949.31,1 340.27,1 394.11,1 419,1 457.81～1 461.31,1 537.68～1 551.39和1 602.32 nm;且最佳波段的土壤盐含量反演模型,以模型评价参数的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE),以及赤池信息量准则(akaike’s information criterion, AIC)作为选择最佳模型的标准,均以SGSD(Log R)模型的建模和预测结果比其他光谱变换的模型更为显著。基于全波段的PLSR建模效果总体上稍优于最佳波段的模型,其中以SGSD的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2与标准差RMSEP分别为0.673和1.256;基于两种方法获得的最佳波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度比较,具有模型简单、变量更少及运算量小的特点。该研究可在土壤盐含量及其光谱特征的研究中,为实现土壤盐渍化定量、快速、便捷的监测和检测提供参考。     

基于MODIS数据的卷云反射率的反演实现

多光谱的MODIS（中分辨率成像光谱仪）数据为深入研究全球卷云提供了可能性。基于卷云辐射系统模型,利用MODIS的1．38μm波段（26通道）和0．66μm波段（1通道）探测数据的相关性,反演计算可见光波段卷云的反射率。反演计算中,使用1km分辨率的MODIS1B数据,对M（）DIS典型图幅进行不同等分的划分,分别给出反演结果并进行对比分析,结果表明等分份数越多,其反演结果的精度越高,最后给出了反演结果的实际应用。     

AIRS红外高光谱卫星数据反演卷云光学厚度和云顶高度

基于大气红外探测器L1B红外高光谱辐射观测资料,结合中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)云产品数据,利用通用大气辐射传输模式(combined atmospheric radiative transfer model,CART),根据模式模拟和AIRS实际观测亮温的亮温差,研究从AIRS红外波段1 070～1 135 cm-1高光谱数据反演卷云的光学厚度和云顶高度。将反演的卷云光学厚度与云顶高度作为输入参数模拟计算650～1 150 cm-1波段卷云大气顶的辐射亮温谱,并将模拟值与AIRS观测亮温谱进行了对比分析。将反演的卷云光学厚度和云顶高度和AIRS的760通道(900.56 cm-1,11.1 μm)的亮温以及MODIS卷云反射率进行了对比分析。最后将反演的卷云云顶高度和MODIS云顶高度进行了对比分析。研究结果表明：反演所使用的650～1 150 cm-1波段模式模拟和观测亮温谱吻合得很好,说明CART可以较好的模拟AIRS亮温谱。反演的卷云参数与AIRS在大气窗口区的760通道(900.56 cm-1,11.1 μm)的亮温的分布满足低亮温对应较大的卷云光学厚度和高云顶高度。反演的卷云参数和MODIS卷云的反射率分布满足高卷云光学厚度和云顶高度对应高卷云反射率。反演的卷云云顶高度和MODIS的卷云云顶高度之间线性相关系数相对较高,且都在8.5～11.5 km的概率较高,两者的概率分布趋势一致。说明CART可以用于反演卷云的性质,反演结果具有一定的可靠性。