基于分形理论的NDVI连续空间尺度转换模型研究

尺度效应是遥感领域的一个非常重要的科学问题。定量遥感尺度转换研究可用于解决如定量遥感反演产品真实性检验等诸多颇具挑战性的问题。传统升尺度转换研究方法无法得到连续空间尺度上反演量的变化特性;且面临不同传感器间几何、光谱等特性参数校正问题的干扰,尺度转换研究精度受到影响。为此,基于分形理论利用单一传感器影像解决这些问题。基于Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+)数据,以NDVI(利用其地表辐亮度计算模型)为研究对象,建立了一个可参考的反演量连续空间尺度转换模型研究流程。结果表明:(1)NDVI升尺度转换中存在尺度效应,且此效应可由尺度转换分形模型定量描述;(2)此分形模型适用于NDVI产品的真实性检验中。这表明分形作为一种有效的方法,可用于定量遥感尺度转换研究中。     

小波分析及其在高光谱噪声去除中的应用

为了消除高光谱遥感图像中光谱曲线的锯齿型噪声,提高利用光谱曲线进行信息提取研究时的精度,文章使用USGS(united states geological survey)光谱库中的植被光谱进行模拟,添加了信噪比为30的噪声后采用小波阈值法进行噪声去除,并利用信噪比、均方误差和光谱角三项指标以及综合评估系数η来对去噪效果进行评估,寻找出最佳的参数组合。实验表明,使用db12,db10,sym9,sym6等小波对含噪光谱进行3～7层分解,采用软阈值函数处理小波变换系数并使用Heursure阈值方案进行阈值估计,然后根据第一层小波分解的噪声水平估计进行阈值调整可以得到满意的去噪效果。不过该方法对噪声水平有一定的依赖性,针对不同噪声水平时需探索更合适的参数组合。     

一种突出目标的多光谱遥感信息提取方法

为了突出目标在多光谱遥感图像中的信息,克服由阈值法所带来的人为误差,提出了一种突出遥感目标信息的方法。利用光谱能级匹配法提取目标在图像中的相似度,并将其作为目标信息波段加入到原始数据中去,进行波段归一化处理,以减少不同波段数据的量纲或数量级的影响,进行MNF变换并合成RGB假彩色图像。以新疆哈图地区的重点成矿岩性——凝灰质粉砂岩为例,进行重点目标突出的结果表明,信息增强后的图像颜色更加丰富,与原始假彩色合成图像相比,可以识别出更多的岩石类型,比原始图像的MNF变换划分出更多地物类型。     

基于GOCI影像分类的太湖水体叶绿素a浓度日变化分析

叶绿素a浓度(Chlorophyll-a: Chl-a)是内陆水体重要的水质参数之一,遥感数据为其提供了大范围、多时相的监测信息,然而由于内陆湖泊水色要素复杂的光学性质及较大的时空差异,传统的遥感影像及单一的Chl-a反演模型在应用中存在着局限性。因此本研究以太湖为研究区,时间分辨率1小时的静止海洋水色卫星Geostationary Ocean Color Imager(GOCI)为数据源,在基于层次聚类法实现归一化实测光谱反射率分类的基础上,利用光谱角测距匹配实现2012年5月6日(08:16—15:16) 8景GOCI太湖影像的水体分类;并针对不同水体类型分别建立基于GOCI影像的Chl-a反演模型,实现不同类型水体的Chl-a浓度反演。结果表明,太湖水体光谱可分为四类,类型1光谱体现出漂浮藻类的特征,可将其作为蓝藻水华的判定依据;类型2—4体现的特征分别为水体含有较高Chl-a浓度、较高悬浮物浓度及相对较低Chl-a较低悬浮物浓度;并且类型2—4与分类前相比,其分类模型估算的Chl-a浓度误差均得到了不同程度的提高,平均相对误差分别降低了7%,12.3%和15.9%;此外,GOCI影像反演结果不仅可以很好地反映Chl-a浓度的空间分布状况,也能反映出太湖Chl-a浓度的日变化差异及规律,表现出了其在富营养化污染动态监测及预警中的应用潜力。该方法在GOCI影像中的应用,在提高Chl-a浓度反演精度的同时也提高了模型在实际应用中的适用性,为日后太湖水体不同时刻Chl-a浓度的精确估算提供了基础。     

植被结构特征对MODIS光谱干旱指数的影响

基于MODIS光谱反射信息的干旱指数在农业生产实践中有广泛的应用。利用PROSAIL模型和山东2010年的观测数据,研究了植被叶面积指数和生理生长周期等结构特征对MODIS光谱干旱指数的影响。结果表明,MODIS近红外与短波红外三个波段的反射率随植被叶片含水量变化明显,由他们构建的五种MODIS光谱干旱指数能够监测植被叶片水分含量。然而,各干旱指数均受叶面积指数(LAI)的影响,在LAI较低时影响较为严重,随着LAI的增大,这一影响逐渐减弱;植被生理生长周期也会影响干旱指数的大小。因此,在使用MODIS光谱干旱指数进行区域干旱监测时,必须考虑植被结构特征,谨慎分析监测结果。研究结论将为干旱遥感监测提供理论基础。     

基于Geoeye-1影像光谱特性的红树林冠层种类识别

基于Geoeye-1高空间分辨率影像与冠层实测高光谱数据,以广西北部湾五种红树群落为研究对象,分析影像光谱用于冠层种类识别的能力。首先研究红树林冠层光谱响应特征,再针对影像采用高光谱分析方法提取端元,结合实测训练样本进行不同方法的识别对比。结果表明：350～1 100 nm谱段内以435,469,523,677,751和761 nm为中心波段的红树群落冠层光谱表现最佳;木榄端元应用识别精度高于实测训练样本应用结果;光谱角制图法能够克服多光谱波段对全色波段分辨率的影响,并有效获取冠层轮廓。利用Geoeye-1影像光谱信息可有效识别三种红树植被,种类最高识别精度达93.03%。研究证实高空间分辨率影像光谱信息的重要性,从机理和应用角度为面向对象红树林种类识别提供了依据和参考。     

基于HJ星CCD遥感数据的落叶阔叶林NDVI差值速率识别模型

以安徽省滁州地区的落叶阔叶林为研究对象,基于2012年4月1日与5月4日HJ-CCD遥感影像数据,利用落叶阔叶林萌芽展叶期与花果期的归一化植被指数(NDVI)差值速率构建了落叶阔叶林识别模型,并有效地提取出落叶阔叶林的空间分布图,再结合野外实地考察和观测的样地位置信息对提取结果进行了验证和评价。研究表明所提出的落叶阔叶林NDVI差值速率提取方法的有效性,证实了环境星CCD数据在植被分类识别方面的可应用性。     

海面甚薄油膜光谱响应研究与分析

海面甚薄油膜存在着特定的光谱响应,文章通过模拟海面甚薄油膜随其厚度的变化过程,研究其高光谱响应特征与产生机理.甚薄油膜随着厚度从大到小的逐渐变化,表现为六种目视特征:彩虹亮油膜、品色亮油膜、黄绿亮油膜、浅绿亮油膜、银色亮油膜与几乎不可见油膜.分析六种状态下海面甚薄油膜的光谱反射率表明:350～540 nm甚薄油膜的反射差异明显,甚至可以影响到440 nm处叶绿素的吸收峰;350～900 nm范围内,甚薄油膜的反射光谱普遍高于海水的反射光谱,但540～900 nm范围内缺乏明显的吸收反射特征;在近红外920～2 500 nm范围内没有明显的光谱响应.结合海面甚薄油膜光谱响应特征分析,指出海面甚薄油膜存在平行多光束干涉现象,入射到薄膜内的光由于多次反射和折射导致了海面可见光/近红外光谱反射率的增加,为海面甚薄油膜遥感探测提供了理论依据.     

基于五种大气校正的多时相森林碳储量遥感反演研究

大气校正已广泛应用于区域生态植被的动态监测,但是不同校正方法和模型对遥感影像光谱和森林碳储量估算结果的影响不得而知,同时这种差异在多时相遥感监测与应用时经常被忽略。以多期Landsat影像为数据源,借助植被指数MNDVI和野外实地调查的马尾松林样方数据,进行马尾松林碳储量反演。然后采用几种常用的大气校正算法：6S,FLAASH(fast line-sight atmospheric),IACM(illumination and atmospheric)和QUAC(quick atmospheric correction),并结合地面同步实测的光谱数据,以评估其对马尾松冠层光谱曲线、植被指数以及林分碳储量估算的影响;同时从遥感动态监测角度出发,分析了相对大气校正(pseudo-invariant feature, PIF)对多时相影像植被指数与碳储量反演结果的校正效果。结果表明,经大气校正后的影像波段反射率与实测光谱结果较为接近,其中近红外和短波红外波段光谱反射率明显上升,同时可见光波段减弱,NDVI(normalized difference vegetation index)增加明显。不同大气校正模型对研究区马尾松林碳储量的遥感反演结果影响较大,其中IACM与6S模型分别具有较高的精度和较低的误差。此外,经过PIF校正后不同时相影像的NDVI相对偏差降低了85.16%,同时马尾松林碳储量反演模型精度得到明显提升,表明辐射归一化处理对于多时相遥感影像的应用十分必要。研究发现ICAM与PIF的大气校正模型组合可较好纠正大气效应,适用于多时相遥感数据的森林碳储量反演与监测研究。     

面向高光谱大气臭氧传感器的多观测几何条件下紫外辐射模拟及对TOMS V8算法臭氧初值估算模型改进与评价

新型高光谱大气臭氧传感器大多计划搭载地球静止轨道平台,其对大视场范围和时间范围内的臭氧总量提取提出了更高的需求。TOMS V8算法在低轨卫星大气臭氧传感器得到广泛的应用和发展,但其在大观测几何条件下的提取精度不足,因此如何提高TOMS算法在新型传感器上的提取精度是当前亟待解决的问题。利用MODTRAN大气辐射传输模型模拟了晴空场景TOMS算法标准廓线各观测几何条件下的地球紫外后向散射辐射,分析了各观测几何条件下后向散射辐射亮度与臭氧总量拟合模型,并根据模型拟合精度情况,得到了不同观测几何条件下后向散射辐射随臭氧总量的变化关系,提出了改进的臭氧总量初值估算模式。对改进模式与传统模式的臭氧总量初估结果表明,传统模式依赖于指数模型的拟合精度,而改进模式依赖于对数模型的拟合精度,指数模型和对数模型均表现出高的拟合精度,但对数模型的拟合精度比指数模型在整个臭氧浓度范围内平均高约0.9%。改进模式使臭氧总量初估的总体精度得到改善,RMSE降低约0.087%～0.537%,并且在较大观测几何和臭氧总量低值区（175～275 DU）间则更加显著。在臭氧总量低值区间以及较大观测天顶角和太阳天顶角条件下,改进模式具有更高的估算精度和更大的适用范围。该改进的臭氧总量初值估算模式可为日后TOMS算法的更新提供支持和参考依据。