VIIRS中波红外地表双向反射率反演算法研究

中波红外(mid-infrared,MIR)是目前地球观测中热点研究的光谱区域,相比于可见光具有很多优势。中波红外反射率在叶生物量估算、不同植被类型区分等方面得到了广泛的应用。但由于在白天时卫星传感器接收到的辐射能量存在反射与发射能量耦合的问题,使得中波红外数据的利用存在一些困难。本文通过类似劈窗技术的计算模型计算出无太阳辐射时地表亮温T0g,并结合中波红外辐射传输模型推导出了适用于VIIRS中波红外地表双向反射率的反演模型。结果表明：反射率理论反演值与实际值较吻合,在太阳天顶角为0°时RMSE仅为0.009;反演模型受气象因子和仪器噪声的影响很小,在实际应用中可以忽略。     

关于“数字中国”的思考

戈尔提出了一个战略新名词“数字地球”,“数字的”实际上是相对“模拟的”而言的。在计算机及其网络如此发达的今天,过去模拟的信号将转变为数字的信号。“数字地球”意味着地球上的所有资料都将按照地球面的真三维地理坐标,有时序地存入计算机,人们将有可能以“虚现实”的方式来重新认识地球。数字中国必需按照中国的国情来实现民世界的“数字地球”接轨。     

基于无人机红外光谱技术的影像数据匹配方法研究

无人机加载红外光谱载荷对区域内影像进行获取现已成为遥感领域一种重要的技术手段,可通过对携带位置信息的影像进行分类提取,得到植被盖度、温度指数等一系列因子指标。利用FREE BIRD(自由鸟)小型低空无人机系统挂载Tetracam红外相机(310万像素)对新疆玛纳斯县一河道进行影像获取。无人机飞行面积约为20.5 km2,为了得到更加精确的植被、温度等因子,需要对无人机红外影像进行配准,通过优化SIFT匹配参数和RANSAC粗差剔除后,获取了可靠的匹配结果,即经过算法匹配后的影像与原影像进行了误差比对,能够满足后期的应用需要, 这也是本文的创新点之一。将影像进行配准后进行二维影像拼接,将多张红外影像按照航向重叠度不低于60%,旁向重叠度不低于50%的概率进行拼接,得到拼接后的红外影像图。另外比较了SIFT和SUFT两种算法,利用优化的SIFT算法及改进的FLIR传感器获取1 600张热红外影像,利用地面同步测量数据对拼接后的红外影像进行算法匹配,并利用ENVI(完整的遥感图像处理平台)软件进行温度及植被盖度的影像反演,得到了研究区域的单一影像及红外影像的温度反演图及植被反演图。通过对两种算法的对比得到更加优化的算法模型,并对该模型进行回归分析和精度检验,得到该模型的相关系数R2为0.767,匹配精度为81.51%,模型精度较高。本模型的建立对日后无人机红外影像的配准及提取反演奠定了理论和实践基础。     

中红外波段地表发射率特性分析

陆表温度(LST)在地-气相互作用过程中扮演着重要的角色,是全球变化研究的关键参数。陆表发射率是陆表温度反演的关键输入参数之一。中红外谱区(3~5 μm)介于可见光-近红外谱区(0.38~2.5 μm)与热红外谱区(8~14 μm)之间,地物的发射率在该谱区表现出独特的光谱特性,可用于霜冻监测、矿物成分分析等研究。由于传感器在中红外谱区探测到的能量既有来自于地物自身发射的热辐射能量,又有反射的太阳辐射能量,这两部分的能量分离机理比较复杂,因此中红外谱区发射率特性分析的相关文献较少。本文针对单一均匀地表和具有混合像元的复杂地表计算了MODIS红外通道的有效发射率,发现通道有效发射率在单一均匀地表下与温度的耦合效应不强烈;但在复杂地表下,通道有效发射率与混合像元内的成分比例以及成分的地表温度具有耦合效应。在误差允许的范围内,混合像元的有效发射率可以忽略成分地表温度的影响。发射率误差对陆表温度反演精度的敏感性随着波长的变化而变化。在热红外波段,敏感性是其在中红外波段的2倍左右,说明利用中红外波段进行陆表温度反演具有一定的优势。     

中波红外大气透过率特性分析

大气透过率是影响太阳辐射以及地表热辐射的一个重要参量。利用MODTRAN辐射传输模型,对中波红外波段(3~5 μm)处的大气透过率以及其影响因子的贡献进行了详细的分析。在此基础上,结合MODIS在该谱区设置的6个通道,分别讨论了各吸收气体对通道透过率的影响。结论表明,水汽和混合气体是造成中波红外波段大气透过率衰减最重要的影响因子。MODIS通道透过率与通道光谱响应函数的宽度和气体分子的吸收带位置有关。     

基于海表耀斑中红外基准NPP/VIIRS反射通道在轨验证

将美国NPP卫星可见光红外成像辐射仪(Visible Infrared Imaging Radiometer,VIIRS)的中红外通道(中心波长3.697μm)作为检验基准,使用菲涅尔反射定理建立中红外和被验证通道的海表反射率关系,对四个太阳反射通道(中心波长位于0.672、0.862、1.238和1.602μm)进行了基于海水表面耀斑区反射率精度验证并深入分析该方法的不确定度.结果表明:VIIRS四个通道的验证不确定度分别为3.8%、3.9%、4.1%和4.1%,这一方法可实现VIIRS部分光学通道的在轨较高精度验证.     

基于Android平台的地震云轮廓提取与匹配研究

针对当前地震云研究中只能利用长期以来的经验进行目视解译,无法形成系统的研究理论和研究模型的现状,结合目前流行的Android便携式设备,提出在Android平台上对地震云图像进行轮廓提取与匹配的研究思路。采用抗噪性能较好的数学形态学算法,在此基础上得到一种改进算法以提取出感兴趣区域,进而通过构造10个新的不变矩对Hu矩匹配算法进行改进,进行轮廓匹配,识别出地震云图像。在Android平台上则利用NDK(Native Delelopment Kit)通过JNI(Java Native Interface)调用OpenCV库函数,用C++语言实现改进算法。实验结果表明:该方法能够有效地识别时间序列下的地震云,正确率高,并且在Android平台上操作简单方便,为地震云预测地震提供初步研究基础和研究依据。