基于气象卫星云图的红外吸收带火山特征分析

飞行目标在2.7和4.3 μm谱段附近具有较强的红外辐射，因此这两个波段是探测飞行目标的最佳波段, 但是由于这两个波段并非大气窗口，不被大多数遥感器包含。对这两个谱段的典型地物特性开展研究具有重要的价值，但由于缺乏必要的数据获取能力，经常面临数据缺乏的问题。世界范围内频频有各种程度的火山爆发，火山爆发时温度较高的火山口，是否对于天基红外探测系统典型目标探测有影响，其影响程度如何一直缺乏相关的分析和研究。基于大气辐射传输理论，利用多元统计分析得到波段转换模型，使用气象卫星已有波段获得红外吸收谱段数据。将火点像元视为明火和背景的混合像元，采用目标与背景分离的方式描述高温目标像元的热辐射。对高温目标辐射量，在气溶胶模式固定的情况下，选取观测天顶角、大气可降水量、大气廓线为自变量影响因子。对于背景辐射亮度关系，选取观测天顶角、大气可降水量、大气廓线、背景温度为自变量影响因子, 利用多元统计，建立相关模型。利用对地面热状态非常敏感的风云三号可见光红外扫描辐射计第3通道数据的统计特征探测火山口，获取高温目标在特定波段的表观多维特征并定量分析。火山的多维特征分析，主要从时间和空间两个维度展开。时间维度是对同一火山在不同时间的数据进行分析，空间维度上，主要统计火山口的辐射亮度和亮度温度的空间分布特征。一般气象卫星分辨率较低，单纯利用像元个数表示火山面积, 明显夸大了火山的实际面积，所以基于亚像元特性对火山进行分析，将混合像元火点视为明火和背景的组合，运用线性光谱混合模型，通过混合像元的辐射率精确计算火山高温点的面积和温度，提高定量分析精度。分析结果表明： 通过仿真手段结合多元统计分析方法建立高温目标的波段转换模型是一种可行的预研手段。在2.7~2.95 μm谱段，火山口在弱背景环境下可能会对高温目标造成干扰，而在4.2~4.45 μm谱段，火山口能量远高于一般地表类型，是不可忽视的干扰。     

扫描探测系统多尺度舰船目标的空间特性分析

基于相机模型,建立多分辨率下的成像链路仿真,对不同尺度和采样体制下的舰船目标结构和方向特征进行分析。结果表明:对于长度在百米级的舰船,当空间分辨率高于12 m时,形状和方向特性能够保持稳定;当空间分辨率低于12 m时,随着分辨率下降,很难通过单帧图像信息来识别目标类型和判断目标的方向;与单采样相比,过采样虽然能够提高图像的空间分辨率,但目标边缘的扩散更明显,不利于目标形状特征的提取;对于具有对称结构的舰船目标,两种采样体制对运动目标方向的捕捉和判断能力相当。     

牧草品质的高光谱遥感监测模型研究

粗蛋白、粗纤维、粗脂肪是评价牧草品质和饲用价值的重要指标。针对目前已有的牧草品质检测方法存在费时费力、容易产生化学废物等问题,提出了一种利用牧草冠层高光谱数据来实现牧草品质实时、无损监测的方法。通过ASD FieldSpec 3地物光谱仪采集了青海湖环湖地区19种天然牧草的冠层光谱反射率,并采样分析了牧草品质参数——粗蛋白、粗脂肪和粗纤维的相对含量(%)。光谱经去噪处理后,分别选择原始光谱、一阶导数、波段比值以及小波系数与牧草品质参数进行相关性分析。结果表明：在所有高光谱参量中,牧草品质参数含量与424,1 668,918 nm波段处的光谱一阶反射率以及低尺度(scale=2,4)的Morlet,Coiflets和Gassian小波系数之间的相关性较强。在此基础上,运用单变量线性、指数和多项函数分别建立牧草品质的高光谱遥感估算模型,分析结果显示,以Coiflets小波系数(scale=4,wavelength=1 209 nm)为自变量的二次多项式模型、以1 668 nm波段光谱一阶导数为自变量的二次多项式模型、以918 nm波段光谱一阶导数为自变量的指数模型分别为估算牧草粗蛋白、粗脂肪、粗纤维含量的最佳回归模型,模型检验均达到了极显著水平(0.762≥R2≥0.646),说明在冠层尺度利用高光谱技术结合光谱一阶导数或小波分析的方法来估测牧草品质参数是可行的,它将为牧草品质遥感监测提供依据。     

改进的热红外图像降尺度模型及应用

采用4种不同的地表特征因子及其组合,使用三层分解模型对研究区地表温度进行降尺度实验。实验结果表明:1)使用多地表特征因子组合的三层分解模型获得的降尺度精度高于使用单因子获得的降尺度精度,均方根误差由0.813 K提高到0.763 K,降尺度结果的误差主要集中在建筑区域;2)采用热场强度指数和热场变异指数作为评价指标,研究城市热岛效应,两种评价指标均表明多因子模型的精度优于单因子模型的精度。