综合利用光学、微波遥感数据反演土壤湿度研究

基于ASAR-APP和TM影像数据,研究了小麦覆盖地表的土壤湿度反演方法.首先,利用冠层后向散射模型MIMICS(michigan microwave canopy scattering),分析了第二入射角模式(IS2)2种极化组分散射对总散射的贡献,确定了土壤湿度反演的最佳极化模式;其次,分析了植被微波单次散射、植被层双程透过率与NDVI之间的关系,建立了单次散射及双程透过率模型,然后,结合IS2入射角模式ASAR数据,建立土壤湿度反演模型.最后,基于模拟数据和获取的ASAR、TM影像数据,利用半经验模型反演土壤湿度.研究结果表明:IS2_HH模式土壤散射在总散射中贡献更大,该数据更适合土壤湿度反演;植被微波单次散射、双程透过率与NDVI有很好的线性关系,可以利用线性模型建立它们之间的关系;半经验模型能够较好地反演土壤湿度,反演和实测的土壤湿度相关系数为0.75,均方根误差为5.07%.     

应用高光谱仪探测叶片反射光谱中的荧光

介绍了一种利用光谱仪进行荧光测量的方法。采用LI 1800_12S积分球,耦合ASD地物光谱仪,在光源前面分别加载长波通、短波通截止滤光片,按照不同算法提取叶片表观反射光谱中的荧光。结果表明利用长波通滤光片测得的表观反射率差值光谱可以代表荧光光谱,在红光区和远红光区表现为明显的双峰特征,不同截止波长滤光片提取的荧光强度不同。采用短波通滤光片可直接获得荧光光谱,不同植物种类荧光光谱差异明显。此法对于植物被动荧光遥感探测及叶绿素荧光仪的研制和开发具有一定参考价值。     

基于6S模型的遥感影像逐像元大气纠正算法

大气纠正的目的是从遥感影像中去除大气影响,并反演获取地物真实反射率。介绍了一种逐像元对遥感影像进行大气纠正的算法,该算法基于6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)大气辐射传输模型计算建立的查找表(look-up table),并利用地面暗目标(dark object)进行陆地气溶胶光学厚度的自动反演,由于气溶胶的分布具有空间连续性,在获取地面暗目标气溶胶光学厚度值后,通过空间插值的方法计算影像中非暗目标像元的气溶胶光学厚度值,经过查找表二次插值计算,逐像元进行大气纠正并获取像元地表反射率值。以Landsat5遥感影像为例,介绍了算法流程,展示了大气纠正的结果。结果显示,利用查找表逐像元大气纠正的算法,能够在一定程度上去除云雾对影像的影响,更加精确的对遥感影像进行大气纠正并获取地物的真实反射率。     

计算层板成像光谱仪的仿真研究

介绍一种无需时间或空间扫描的新型成像光谱仪－计算层析成像光谱仪（ＣＴＩＳ），并对其基本原理进行了详细叙述和方程式表达。系统的投影矩阵是由理论推导得出，采用广义矩阵的截断奇异值分解法作为计算机层析成像重建算法。为了便于计算机仿真建立了一种简单的数理模型。仿真实验表明该理论、数理模型和算法准确合理，且算法的重建效率高、系统误差小。     

帧转移型数字相机帧转移模糊的复原

帧转移型面阵CCD相机因其诸多优点而得到了广泛的使用 ,但它也存在帧转移模糊的问题。介绍了CCD相机的几种面阵类型及其各自的一些特点 ,重点介绍了帧转移型面阵器件的工作过程 ,分析了面阵CCD器件帧转移模糊形成的原因 ,并提出了解决帧转移模糊的方法。介绍了用该方法消除帧转移模糊的实例 ,验证了方法的有效性     

小波分析在层析图像重构中的应用研究

小波分析作为一种非平稳信号分析方法,具有良好的时（ 空）、频局部化特性和多分辨率特性。介绍了小波分析的基本原理和应用,引入小波分析进行图像重构,利用小波分解后得到的多分辨率的稀疏矩阵表示,设计了一迭代重构算法。通过计算机仿真试验,验证了小波分析在计算层析（ＣＴ） 成像光谱技术中能够应用于图像重构,并证实了小波分析的迭代重构算法是稳定、多分辨率和快速收敛的。     

正则化处理在层析成象光谱技术中的应用

本文首先介绍了层析成象光谱技术的基本原理和奇异值分解法在层析成象光谱技术中的一般应用。其次,为了改善层析成象系统的病态性,在硬件上,可通过设计光栅各衍射级数的衍射效率从而降低投影矩阵的谱条件数;在软件上,通过引入正则化处理,改善了层析成象系统的稳定性,降低了噪音对重建的光谱图象的影响。最后,我们通过计算机模拟试验进一步证实了理论的合理性和准确性。     

计算层析成像光谱仪的仿真研究

介绍一种无需时间或空间扫描的新型成像光谱仪计算层析成像光谱仪 (CTIS) ,并对其基本原理进行了详细叙述和方程式表达。系统的投影矩阵是由理论推导得出 ,采用广义矩阵的截断奇异值分解法作为计算机层析成像重建算法。为了便于计算机仿真 ,建立了一种简单的数理模型。仿真实验表明该理论、数理模型和算法准确合理 ,且算法的重建效率高、系统误差小     

归一化差异植被指数仪的研制与应用

介绍了一种测量归一化差异植被指数(NDVI)的方法及仪器,利用日光作光源,通过四个具有特殊光谱响应特性的光电探测器,在植被近红外反射率平台和红光叶绿素吸收谷两个特征波段,分别对入射光和植被的反射光进行探测,经模拟—数字转换后,求出NDVI值。通过与ASDFieldSpec型便携式光谱仪测得的NDVI数据进行对比、标定,表明NDVI仪测定数据十分可靠。利用NDVI仪的数据,成功反演了小麦植株的叶面积、叶绿素密度,展示了NDVI仪在作物长势、营养诊断方面的应用前景。     

融合SIF和反射光谱的小麦条锈病遥感监测

日光诱导叶绿素荧光(SIF)能够敏感反映作物病害胁迫信息,然而冠层几何结构等因素严重影响了SIF对植被光合功能变化及其受胁迫状况的捕捉能力.为此,将能够敏感反映作物群体生物量的归一化差值植被指数(NDVI)和MERIS陆地叶绿素指数(MTCI)与SIFP相融合(SIFP-NDVI,SIFP-MTCI,SIFP-NDVI...