核电站温排水分布卫星遥感监测及验证

以大亚湾核电站附近海域为研究区,基于HJ-1B卫星热红外遥感数据IRS4,对核电站温排水空间分布特征进行了识别与验证。首先利用时空插值后的NCEP大气廓线数据,结合近地面气象观测信息对IRS4数据进行大气订正;其次查找表数据建立IRS4宽通道辐亮度与辐射温度转换公式,完成研究区海表温度反演。利用温盐深测量仪,与卫星同步采集了84个离散点的水温,经空间插值获得地面调查海水“体温度”（bulk temperature, BT）的分布,并与海表温度（sea surface temperature, SST）反演结果进行了对比。结果表明,调查区平均BT比平均SST高0.47 ℃。在远离热排放口区域,SST高于BT,两者差异在1.0 ℃以内;在靠近热排放口区域,SST低于BT,并且越接近排放口两者之间差距越大。遥感与地面调查两种手段获得的温升分布基本一致,总温升区域面积相近。遥感手段获得的温升等级较少（小于4级）,地面调查获得温升等级较多（大于5级）;后者高温升等级（2级以上）区域面积较大,但对于1级温升区面积而言,两种手段差异较小。上午10时左右海表BT与SST差异较小,“肤-体”温差效应可以忽略,在IRS4业务化SST应用中,这一时段的卫星遥感可以作为核电站温排水分布监测的常规手段。     

受风灾影响后的农作物冠层反射信息测量与分析

受到台风“布拉万”的影响,吉林中部地区大范围处于灌浆期的玉米倒伏。为了确定倒伏后玉米冠层对反射信息的影响,从不同角度对其高光谱反射信息进行了测量与分析;与此同时,对偏振反射信息也进行了测量,将反射与偏振信息结合起来分析了受风灾影响后农作物冠层反射特征的变化。结果表明,风灾过后倒伏玉米的反射信息在可见光波段降低,而在近红外波段范围增大,与正常直立生长的玉米反射信息比较,具有非常明显的各项异性特征;同时,倒伏玉米的反射光中包含丰富的偏振信息,利用偏振信息可以为区分倒伏区域提供依据。这为利用遥感技术确定受灾范围与计算损失产量提供了依据。     

融合可见光-近红外与短波红外特征的新型植被指数估算冬小麦LAI

考虑到短波红外特征与叶面积指数(LAI)有很好的关联,将短波红外特征的典型水分指数与基于可见光-近红外特征的植被指数相融合,尝试构建新的植被指数估算作物LAI。通过PROSAIL辐射传输模型分析新植被指数对LAI饱和响应的特征;利用2009年和2008年北京地区冬小麦实测光谱数据进行LAI估算建模与验证。结果表明：所选择的10个典型可见光-近红外植被指数分别与5个水分植被指数相结合构建的新指数,都能够有效提高与LAI的相关性,特别是在融合了含有短波红外特征的sLAIDI*指数后,新指数显著提高了对LAI响应的饱和点,而对植被水分变化不敏感,LAI估算精度得到改善。研究表明：将短波红外特征引入到可见光-近红外植被指数中,构建的新植被指数对冬小麦LAI估算具有明显的优势。     

基于光谱曲线响应特性的油膜厚度估计模型分析

如今,海上溢油事故频发,如何对溢油的油量进行估计,是一个重要课题。如果可以得到溢油量,那么对后续的处理以及损失的评估都会有较大的帮助。高光谱遥感技术的快速发展使对油膜厚度的定量估计成为可能。采用AvaSpec光谱仪测量不同厚度的油膜,然后对得到的光谱曲线的多种曲线特征进行提取,分析其与油膜厚度之间的关系。结果表明,油膜厚度与基于高光谱位置变量的Rg和Ro、三角植被指数的RDVI和TVI以及Haboudane关系式相关性较大。分别采用曲线拟合、BP神经网络和基于SVD的迭代方法建立油膜曲线特征与油膜厚度之间的预测关系,并以此对不同的油膜光谱曲线进行油膜厚度估计,对得到的结果进行精度检测和运行时间分析,最终得出对每个估计模型的分析评价。     

基于高光谱数据和模型反演植被叶面积指数的进展

植被叶面积指数(Leaf Area Index , LAI)是陆面过程中影响陆-气交换的重要参数,也是表征植被冠层结构最基本的参量之一。准确而快速地获取LAI是植被-气候相互作用、植被生态和农作物估产研究不可缺少的工作。本文首先针对LAI和高光谱遥感进行概述,然后从不同平台高光谱传感器数据和不同反演方法两个角度总结了国内外近些年来高光谱遥感LAI的研究进展,最后分析了高光谱遥感反演LAI的未来发展方向。     

基于多角度多光谱Stokes参数Q和U测量反演气溶胶偏振相函数

偏振相函数是气溶胶重要的光学参数之一,它对气溶胶复折射指数、粒子尺度和形状都十分敏感。多角度多光谱偏振遥感可以有效获取气溶胶偏振相函数信息。新一代CIMEL太阳-天空偏振辐射计CE318-DP作为高精度地基气溶胶偏振遥感仪器已被引入全球气溶胶自动观测网AERONET(AErosol RObotic NETwork),并作为扩展多波长偏振测量的太阳-天空辐射计观测网SONET(Sun/sky-radiometer Observation NETwork)的主要仪器,已在不同类型气溶胶观测站点积累了多年的偏振数据。但目前偏振反演仅能利用线偏振度或偏振辐亮度。与线偏振度和偏振辐亮度相比,Stokes参数Q和U不仅包含天空光线偏振强度信息还包含偏振方向信息。利用CE318-DP多光谱多角度测量的天空光Stokes参数Q和U反演气溶胶偏振相函数的方法。针对CE318-DP标准主平面偏振观测模式PPP(Polarized Principal Plane)下Stokes参数U对气溶胶特性变化不敏感、信息难以利用的不足,测试了新的平纬圈偏振扫描模式ALMP(ALMucantar Polarization)获取Stokes参数Q和U,并成功应用于偏振相函数的反演。系统分析了340～1 640 nm多光谱通道上典型生物质燃烧型气溶胶和水溶性气溶胶的-P₁₂/P₁₁反演结果并测试了反演方法在晴朗和灰霾不同大气条件下的适用性。无论在主平面还是平纬圈观测几何下,反演结果在可见光和近红外通道上均与真实值具有较好的一致性。进一步讨论了模型中基于气溶胶参数初始值和大气气溶胶参数真实值计算的“大气单次散射/大气散射”的比值近似相等的假设条件在短波通道不能很好地满足是造成紫外波段反演结果偏差较大的原因之一。后续有待进一步提高反演模型在短波通道的适用性,为利用不同光谱通道上-P₁₂/P₁₁的变化特征改进气溶胶微物理参数反演奠定了基础。     

无人机多光谱影像的小麦倒伏信息多特征融合检测研究

为探究多特征融合方法在作物倒伏领域快速精准识别中的适用性,利用无人机获取多田块冠层尺度的不同倒伏率麦田多光谱数据,对原始倒伏图像进行图像拼接、辐射校正、几何校正等预处理,并利用重归一化差值植被指数和阴影指数分别剔除土壤和阴影背景,提取小麦倒伏DSM模型和植被指数分别与多光谱图像进行多特征图像主成分变换融合,筛选差异性较大的纹理特征,采用支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和最大似然法(MLC)监督分类模型对多光谱和DSM融合图像、多光谱和归一化植被指数(NDVI)融合图像、多光谱图像和纹理特征图像进行监督分类,并采用总体精度(OA)、 Kappa系数和提取误差综合评价各监督模型的分类性能和倒伏提取精度。分类结果表明：各监督分类方法在不同倒伏区域提取结果建模效果趋势一致,SVM和ANN整体提取精度高于MLC,在高倒伏区域,多光谱与NDVI融合图像的SVM监督模型(OA:92.63%, Kappa系数：0.85,提取误差：1.11%)提取效果最好;在中倒伏区域,多光谱与DSM融合图像的SVM监督模型(OA:90.35%, Kappa系数：0.79,提取误差：9.34%)提取效果最好...     

富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统设计

对富营养化水体环境中COD浓度进行遥感监测,可以预防富营养化水体环境中COD浓度增加,提高水体水质,增加水循环次数,减少水体中有机物的污染。当前富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统设计方法,以Modis遥感影像数据为原理,依据富营养化水体环境中COD浓度的特征提取结果,对富营养化水体环境中COD浓度进行遥感监测,没有具体对遥感监测系统进行详细地设计,无法获取富营养化水体环境中COD浓度高精度的遥感监测信息,存在遥感监测结果偏差大的问题。提出了一种基于Zigbee的富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统设计方法。该方法先对Zigbee的富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统进行硬件设计,采用IMF对富营养化水体环境中COD浓度进行特征提取,以特征提取结果为基础,依据COD浓度指数时间序列实现富营养化水体环境中COD浓度遥感监测,最后利用Retinex法对COD浓度遥感监测的图像进行处理,完成对富营养化水体环境中COD浓度的遥感监测。仿真实验结果证明,所提系统设计方法可以精确地对富营养化水体环境中COD浓度进行安全快速的遥感监测。     

矿山多源遥感图像像点位移测试系统设计

针对矿山地形的起伏变化影响对其进行分析研究的准确性,提出矿上多源遥感图像像点位移测试系统的设计方法。结合GPS定位原理,选取遥感图像上某一时刻点作为测试点,对拍摄得到的矿山图像和电子测试系统各触点之间的距离进行计算,进而得到测试点具体坐标位置,将其与测试点真实现场坐标相对比,实现矿山多源遥感图像像点位移的测试。通过实验证明,所设计的测试系统可以高精度实现对遥感图像像点位移的测试,有效减小了矿山地形变化带来的遥感图像研究误差。     

基于遥感影像的大当量爆炸建筑物毁伤评估模型

为了研究大当量爆炸建筑物毁伤评估问题,基于遥感影像解译和大数据分析构建了大当量爆炸建筑物毁伤评估模型。首先,基于大当量爆炸的具体历史案例构建了毁伤数据集,具体指基于遥感影像提取建筑物毁伤信息,辅助大数据信息补充毁伤细节,利用地理信息系统空间分析数字化毁伤信息,构成毁伤数据集。然后,基于毁伤数据集中的训练样本修正经验模型参数,构建了适用于大当量爆炸的针对不同类型建筑物的毁伤评估模型,并基于毁伤数据集中的验证样本测试了模型性能。实验证明：所构建模型拟合优度高于96%,检验样本准确度高于84%,整体误差在可接受范围内。所构建模型在一定精度要求下可为大当量爆炸事故评估提供参考。