遥感技术与应用

2015年中国PM2.5浓度遥感估算与时空分布特征

魏石梅, 潘竟虎, 妥文亮

遥感技术与应用, 2020 35 (4): 854

以PM2.5污染物为主的大气污染对社会的可持续发展及人类健康带来了严峻的挑战，厘清我国PM2.5污染物的空间分布特征及演变规律，对于PM2.5污染物的区域联防联控具有重要的意义。基于MODIS卫星的气溶胶产品、气象基础数据以及PM2.5污染物实测站点监测数据，构建地理加权回归模型，对2015年中国PM2.5污染物浓度进行了模拟估算，对PM2.5污染物浓度的空间分异格局及季节演化特征进行分析。结果表明：①2015年全国PM2.5浓度整体表现出明显的空间地带性分异特征。北方PM2.5污染物浓度明显高于南方，中部明显高于东部与西部；②4个季度PM2.5浓度表现出明显的季节适应性演化特征。第四季度PM2.5污染最重，第三季度和第一季度次之，. . .
有云Landsat TM/OLI影像结合DEM提取青藏高原湖泊边界的自动算法研究

王鑫蕊, 晋锐, 林剑, 曾祥飞, 赵泽斌

遥感技术与应用, 2020 35 (4): 892

青藏高原的湖泊数量众多且分布广泛，约占全国湖泊总数量和总面积的41%和57%，对于全国甚至全球的湖泊研究十分重要。遥感监测湖泊分布历来已久，但光学遥感影像时常被云遮蔽，难以自动化提取得到完整的湖泊边界。提出了一种有云的Landsat TM/OLI影像结合航天飞机雷达地形测绘数据（Shuttle Radar Topography Mission, SRTM） 30 m分辨率的数字高程模型（DEM）的湖泊完整边界的自动插值生成算法。首先，在Google Earth Engine平台上，利用Landsat TM/OLI影像的地表反射率Tier1数据，根据其中的像元质量评价（Pixel Quality Assessment, pixel_q. . .
基于Sentinel-1及Landsat 8数据的黑河中游农田土壤水分估算

王树果, 马春锋, 赵泽斌, 魏龙

遥感技术与应用, 2020 35 (1): 22

土壤水分是陆地表层系统中的关键变量。利用主动微波遥感，特别是合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）的观测，在监测和估计表层土壤水分时空分布方面已开展了诸多研究。然而，SAR土壤水分反演仍存在诸多挑战，特别是地表粗糙度和植被的影响。因此，本文提出了一种结合主动微波和光学遥感的优化估计方案，旨在同步反演植被含水量、地表粗糙度和土壤水分。反演算法首先在水云模型的框架下对模型中的植被透过率因子（与植被含水量密切相关）采用3种不同的光学遥感指数——修正的土壤调节植被指数（Modified Soil Adjusted Vegetation Index, MSAVI）、归一化植被指数（Normalized Di. . .
基于查找表的塔基平台O₂-A波段大气校正方法研究

郭健, 刘良云, 刘新杰, 胡姣婵, 竞霞

遥感技术与应用, 2019 34 (3): 475

塔基光谱观测是连接通量站点与卫星遥感数据间的重要桥梁，而水平地表与塔基平台之间大气吸收、散射的作用对O2-A等大气吸收波段的影响难以忽略。首先，分析了大气辐射传输对塔基平台上下行辐射的影响，建立了基于上下行透过率的大气校正方法，即通过直射光透光率和总的透过率校正上下行辐射的影响。其次，利用中分辨率大气传输模型的模拟数据，定量分析550 nm气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth at 550 nm，AOD550)、辐射传输路径长度对大气透过率的影响，并建立了基于近红外与红光波段下行辐照度比值和太阳天顶角的AOD550查找表(Look-up Table，LUT)，以及基于AOD550和辐射传输路径长度的上下. . .
黄土高原土壤铁元素含量遥感反演方法

丁海宁

遥感技术与应用, 2019 34 (2): 283

利用光谱技术可快速而高效地获取土壤组分及其空间分布信息，为准确估算黄土高原土壤Fe元素含量与分布特征，通过对榆林东部地区的典型黄土进行野外采集、室内理化分析、光谱测定及其预处理，分析土壤铁含量与反射光谱的相关性，筛选敏感波段，利用偏最小二乘法建模，确定最佳估算模型。光谱反射率及其不同变换后筛选出的敏感波段，主要分布在500、870、1 700、2 200 nm附近；原始反射率(Ref)建模结果相对较稳定且预测效果最佳，预测集相关系数R2达0.73，均方根误差RMSEP最小；经导数变换（FDR和SDR）及连续统去除CR变换的模型次之，预测集R2分别达到0.61和0.64；采用波段内插法将土壤Fe含量最优估算模型Ref应用Sentine. . .
复杂地形区土地利用/土地覆被分类机器学习方法比较研究

谷晓天, 高小红, 马慧娟, 史飞飞, 刘雪梅, 曹晓敏

遥感技术与应用, 2019 34 (1): 67

针对高海拔复杂地形区地貌类型复杂、多样，沟壑纵横、地形破碎等特点，研究快速、有效的土地利用/土地覆被分类方法对土地利用信息获取及更新是非常重要的。以位于黄土高原向青藏高原过渡带的湟水流域为研究区域，基于Landsat 8 OLI影像数据、DEM数据，并结合各种专题特征，在对研究区进行地理分区的基础上，采用人工神经网络、决策树、支持向量机和随机森林4种机器学习方法进行土地利用信息提取并进行精度评价，探索适合于复杂地形区最优的分类方法。研究结果表明：随机森林和决策树的分类精度明显高于支持向量机和人工神经网络。其中随机森林方法的分类精度最高，总体分类精度达85.65%，Kappa系数达0.84。在上述分类基础上，选择随机森林分类方法. . .

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