精准收获是精准农业的重要环节,首先分析了收获时间对作物产量与品质的影响,论述了作物成熟期监测的重要性,然后从气象统计模型、作物生长模型及遥感监测3个方面回顾了作物成熟期预测的研究进展。在此基础上,通过对目前主要作物成熟状态指示因子遥感监测研究进展的分析,认为在当前新型传感器不断涌现的条件下,利用卫星遥感预测大范围作物成熟期、制订收割顺序并指导农业生产的条件已经成熟。并指出研究面向遥感的作物成熟期指示因子及其变化规律,发展高精度的作物冠层叶绿素及水分含量的遥感估算方法,研究面向农田尺度动态监测的高时空分辨率数据集构建技术和多种模型的耦合将成为该领域未来的研究重点。
针对MODIS数据,分析比较了QIN和Wan-Dozier两种劈窗算法地表温度(LST)反演精度和误差分布。首先利用辐射传输模型MODTRAN4.0,结合TIGR大气廓线数据,评价两种算法绝对精度,然后基于误差传递理论分析评价二者的总精度,最后对两种算法的LST反演结果进行比较。研究表明针对所有廓线数据,两种算法绝对精度相差不大,但Wan-Dozier算法绝对精度受地表温度和水汽含量变化的影响程度要大于QIN算法;两种算法总精度相差不大,且主要误差源均为算法绝对精度和地表比辐射率精度,QIN算法反演结果对地表比辐射率的敏感性要略高于Wan-Dozier算法;两种算法得到研究区LST分布情况基本一致,均可表现空间LST分布差异,其中水体和裸土的LST反演结果差异较大,城镇和植被平均温度差异在0.5 K以内。
为更加精细地获取日内地表冻融循环信息,联合使用AMSR-E升轨(13:30)和降轨(1:30)一天两次过境的逐日亮温数据,采用双指标算法,分别判定升轨和降轨过境时刻的地表冻融状态,综合两次过境信息将地表细分为日内完全冻结、日内完全融化、日内冻融循环和日内逆向冻融循环4种类型。经过验证,日内完全冻结地表分类精度达90%,日内完全融化地表和日内冻融循环地表分类精度约为70%。在日内地表冻融循环分类基础上,将年冻融循环周期划分为稳定冻结期、稳定融化期、春季冻融过渡期和秋季冻融过渡期。根据2004年分类结果得出,1月份,日内完全冻结地表和日内完全融化地表大体以秦岭淮河为界,随着温度逐渐升高,日内完全冻结地表南界、日内完全融化地表北界和日内冻融循环地表的南北界从东南向西北移动,温度降低,各边界线从西北向东南移动;稳定冻结期主要出现在1月和2月,稳定融化期出现在7月和8月,春季冻融过渡期是3~5月,秋季冻融过渡期是9~11月。
基于静止卫星数据开发的陆气相互作用模型(ALEXI模型)为地表能量平衡过程分析提供了大尺度空间拓展,为认识大尺度的陆气相互作用提供了新途径,已被应用于干旱监测、流域水文分析以及气候变化研究。使用高精度卫星分辨率获得的通量结果对ALEXI进行初步的验证与评估,选择下垫面类型复杂的小流域为研究区,以比较成熟的基于Landsat流域分析的SEBAL模型结果为验证源,对比分析同时期ALEXI模型的地表通量结果,研究发现ALEXI模型与SEBAL模型能够反映较一致的地表能量交换信息格局,统计分析能够得到较一致的结果。此外,由于模型自身的限制因素以及地表观测误差的影响,还需进一步开展定量对比验证方面的工作。
基于最小二乘法原理,利用Jason-1高度计交叉点数据分析两种逆大气压校正结果对SSB的影响。结果表明,传统IB模型校正SSH后得到的SSB模型和MOG2D模型校正SSH后得到的SSB模型在SWH,U的大部分区域内符合较好,MOG2D校正结果对于SSB的影响主要集中在SWH大于6 m和U大于10 m/s的强海况海域,最大差异值可达2.6 cm。通过计算上述强海况海域交叉点不符值的RMS,MOG2D校正结果得到的RMS相比传统IB校正结果减小1.4 mm。并且采用MOG2D校正结果的SSB可解释方差值增大3.14 cm2,说明MOG2D校正结果对于建立SSB参数模型更有效,特别在强海况海域其影响不可忽略。
对我国西北黑河地区的人工林,进行了基于ENVISAT/ASAR数据构造神经网络的反演杨树林叶面积指数研究。首先,分析了白杨树林、沙枣树林的叶面积指数(LAI)与ENVISAT/ASAR不同极化后向散射系数的相关关系,研究表明人工林的空间分布均一性是影响雷达后向散射和LAI关系的首要因素,其次,不同的入射角对后向散射也具有明显的差异。基于上述分析,通过神经网络算法,利用不同时相、不同入射角的ENVISAT/ASAR雷达影像对白杨树林LAI进行了反演研究,对验证样本、训练样本、所有样本实测值与预测值进行了比较验证,其决定系数R2分别为0.61\,0.91和0.82,表明基于ENVISAT/ASAR雷达数据利用神经网络算法反演人工林叶面积指数的可行性。
以扎龙湿地龙泡子为研究区,用实测高光谱数据和同步测量的水深数据,建立湿地湖泊的水深反演模型。通过分析水体反射率的一阶微分与水深之间的相关性来选取水深反演因子,建立了水深反演单波段模型和多波段模型,以波长832.05、839.87、809.08和774.76 nm建立的多波段线性模型效果较好,相对误差为5.90%,均方根误差为10.869 cm。湿地内影响因素较复杂,要深入研究水中杂质和水体底质的光谱特征才能进一步提高反演模型精度。
全极化SAR影像应用于海上船舶检测,如何在不降低检测率的同时,利用极化信息降低虚警率,是一个值得研究的问题。根据SAR极化矩阵3个特征值的非负性和稀疏性,提出了改进的非负矩阵分解S\|NMF(Sparseness-Nonnegative Matrix Factorization)方法:将最大和次优特征值用于NMF分解,因为两者占有目标97%以上的能量,能够保证最大的检测率,分解后所得结果为检测结果I;而强海杂波、“目标鬼影”等虚警在第三特征值上表现较弱,利用第三特征值与结果I相乘,可进一步强化目标弱化虚警。然后采用OS-CFAR算法对相乘后的图像进行检测,输出最终结果。最后用带有AIS数据的Radarsat-2全极化数据对该方法进行验证,并与SPAN方法、HV通道、PWF方法的检测结果进行对比,结果表明:该方法不但能够正确地检测出船舶目标,而且能够有效降低虚警。
针对星载SAR多普勒中心频率估计算法复杂及运算量大的特点,基于GPU技术手段开展实时数据处理技术研究。选用Tesla C1060构建GPU专用科学计算平台,针对雷达卫星数据进行了数据处理实验,完成了系统结构设计。完成了多普勒中心频率估计算法分析\,基于CUDA编程模型构建以及MLCC算法优化设计等关键技术。结果表明:在不考虑全局拟合数据处理的情况下,实现了多普勒中心频率估计的处理速度达到Radarsat\|1卫星下行速率的12倍以上。为进一步进行精确的多普勒中心估计及实时SAR成像处理系统的研制提供了依据。
归一化植被指数(NDVI)时间序列数据因含有大量噪声,给其应用带来诸多不便,甚至产生错误结果。自适应Savitzky\|Golay滤波器能够有效地抑制突降噪声,但在对高值噪声的抑制和突降非噪声数据的保护方面存在不足。将MODIS VI产品中的质量因子作为权重,提出基于质量权重的Savitzky\|Golay滤波方法,经验证该方法能够保持高质量NDVI数据的稳定性和相关性,并能够有效抑制噪声的影响。
塔吊作为建筑工地的标志性地物,是对非法建设用地的敏感警报,是工程进度监督的有力依据。但是由于城市遥感图像中地物的复杂性以及噪声的影响,如何将塔吊精确地提取出来具有一定的难度,而且目前还没有成熟的方法。充分考虑到不同塔吊的方向不同,以及结构元素的种类和尺度对图像处理结果的影响,提出了一种基于多尺度自适应形态学的塔吊提取方法。将多尺度自适应形态学方法对无人机航空影像进行分割,分割权重值根据不同的结构元素对图像进行腐蚀运算得到不同的填充次数而定,将得到的结果影像进行二值化处理、边缘提取、直线提取以及基于塔吊特殊的几何特征的提取,最后将塔吊精确地提取出来。通过与原始数据进行对比验证,表明该方法适用于航空遥感影像分割及塔吊提取的设计方案可行,对衡量城市建设投资力度具有重要意义。
高光谱遥感影像具有高维非线性的特点,线性特征提取方法容易造成信息丢失和失真。在最小噪声分离变换(MNF)线性特征提取算法的基础上,引入核方法,提出核最小噪声分离变换(KMNF)高光谱遥感影像非线性特征提取方法。KMNF通过核函数,将样本映射到高维特征空间,在特征空间中运算线性MNF,实现原始空间中的非线性KMNF算法。进行基于KMNF的高光谱影像特征提取实验,分析样本个数对KMNF特征提取的效果,发现样本数量对KMNF特征提取的结果影响很小,较少的样本数即可达到较多样本时特征提取的效果。对比KMNF与MNF特征提取的效果,分析它们降维的效率与保留的信息量,发现KMNF总体降维效率与MNF相当,且体现出高光谱图像的非线性特征；在KMNF和MNF特征提取的基础上,利用SVM进行高光谱图像分类,KMNF+SVM的分类精度优于MNF+SVM。
“黑河流域生态水文传感器网络”试验是无线传感器网络技术在近地表观测领域的一次成功应用,通过分析该试验所采集的观测数据的特点,首次给出WSN数据的质量元素的规范内容,并设计出每种质量元素的判定算法,用于解决WSN数据的质量控制问题。之后提供了两个评价实例,其结果表明将这些质量元素判定算法应用到黑河观测数据自动综汇系统中,能够高效、合理地完成“黑河流域生态水文传感器网络”野外观测数据的质量控制工作。
提出了一种基于迭代高斯模型的干涉DEM滤波算法。该算法首先对含有噪声的干涉SAR高程数据进行噪声检测,对不符合高斯模型分布的数据,标记为噪声点,建立噪声标记矩阵;然后对标记为噪声的点,依据其邻域窗口内数据的统计特性,采用曲面拟合算法估计得出噪声点处的真实高程值。通过实际DEM的实验结果表明:该算法在有效消除噪声点的同时,可以较好地保持地面的高程值;与传统的低通滤波、中值滤波、Sigma滤波的实验结果相比,该算法的滤波结果较为理想。〖JP〗
传统遥感图像云检测方法在处理山地、雪地、暗云等场景时极易发生错判,准确度较低。通过对遥感图像中云与地物的不同特点进行分析,提出一种新的遥感图像边缘特征描述方法,结合图像的边缘特征和灰度特征使用AdaBoost分类器进行云图分类,并利用图像的空间相关性对分类结果进行修正。经10万余幅图像测试结果表明:该算法与传统算法相比准确度极大提高,正确率达到96%以上,且运算速度快,满足实时性要求。
为了深入了解国际上新一代温室气体观测卫星及其产品,详细介绍了GOSAT卫星发射背景、卫星平台、传感器设置、地面系统及数据产品特点。GOSAT卫星采用干涉分光技术,结合多种观测方式,可以获得高精度、高时空分辨率的温室气体浓度及廓线资料,其卫星设计及数据应用思路,为我国发展温室气体探测卫星提供了重要参考价值。
顺序数据同化方法在数据同化系统中得到了广泛的应用,其性能各有优缺。选择3种典型的顺序数据同化算法,即集合Kalman滤波,集合转换Kalman滤波和确定性Kalman滤波,使用经典的Lorenz-96模型进行敏感性实验,研究不同的关键参数变化,如集合数目变化、观测数变化、误差放大因子变化和定位半径变化时对同化效果的影响。实验表明：集合数目和观测数目的多少直接影响3种方法的同化效果;协方差放大因子和定位半径的选择会提高同化精度。综合比较,确定性集合Kalman滤波算法是一种具有较强鲁棒性的滤波算法,能够在集合数较小的情况下达到较好的同化效果。
基于CASI高光谱影像资料,计算出NDVI和纹理数据并综合进行SVM(Support Vector Machine)分类,3种信息的组合形成4种分类方案,是为了探讨CASI数据在种植结构精细分类中的应用潜力,为定量研究和监测提供数据基础。数据在分类前利用同步ASD数据和CE\|318数据进行了辐射定标和大气校正。分类结果与地面实际调查数据对比验证结果表明:① 4种分类结果均与地面实际调查情况基本一致,并分别取得了96.78%、97.21%、88.00%、88.38% 的分类精度和0.9676、0.9691、0.8674、0.8716的Kappa系数;② CASI数据信息丰富,在植被的精细分类方面具有很大的应用潜力;③ 结合空间特征信息和NDVI数据可以有效地提高分类精度。
GIMMS NDVI、VGT NDVI和MODIS NDVI/EVI是目前在植被变化有关研究中经常使用的植被遥感数据,它们之间的差异也得到了广泛关注。然而,在分析这些数据之间的差异时,较少有研究注意到植被本身固有的季节循环可能夸大了各数据间的相关关系。应用2000~2006年GIMMS NDVI、VGT NDVI、MODIS NDVI/EVI等不同植被遥感数据,对比了基于这些数据集的中国东部植被年际变化的差异,探讨了植被季节循环对不同遥感数据之间相关性的影响。结果表明:由不同遥感数据提取的植被年际变化特征具有明显的一致性,然而,植被本身固有的季节循环特征掩盖了不同数据集的差异。季节循环去除前,各数据集之间具有显著的相关性；季节循环去除后,各数据集的相关性明显降低,但不同数据集在北部区域依然具有较好的一致性,其差异主要出现在南部区域,差异最明显的是GIMMS与MODIS数据,二者在淮河以南的区域几乎不存在显著相关。
利用欧洲环境卫星(ENVISAT)搭载的高级合成孔径雷达ASAR(Advanced Synthesis Aperture Radar)交叉极化模式(APP)2009年8月9日和10月6日的数据对青藏高原东北部玛曲地区土壤湿度进行了估算。对于裸土区域采用表层微波后向散射几何光学模型GOM(Geometry Optics Model),对于植被覆盖度大的区域利用“水—云”模型处理植被层对后向散射系数的影响,取得了较好的结果:遥感估算的土壤湿度值和地面实测值之间的均方根误差RMSE<0.05,决定系数R2>0.82,表明该方法适合反演玛曲地区的土壤水分。从遥感估算的总体结果可以看出:山谷和陡峭山坡的反演结果相对较差,而在相对平坦的地区反演结果较好,估算的土壤湿度值在0.20~0.50 m3/m3之间。
增强植被指数(EVI)是植被生长状态及植被覆盖度的指示因子,其时序数据也已成为基于物候特征开展大区域植被和土地覆盖分类的基本手段。利用Savitzky-Golay滤波对MODIS EVI 16 d合成时间序列数据进行重建,并利用2006~2010年重建得到的时序数据建立棉花理想时序EVI曲线,通过比较待分类像元与理想曲线欧氏距离的方法,提取新疆博乐市棉花种植分布。使用2011年实地调查的棉花地块为感兴趣区,利用混淆矩阵对2011年棉花种植分布的提取结果进行精度检验,总体精度为82.31%。结果表明:利用多年数据建立的理想时序EVI曲线提取棉花种植分布有效可行。
为了满足路域生态环境监测遥感数据选取的需求,针对公路建设及生态特点,从时相特征、空间特征、数据特征和价格因素4个方面考虑,以近年修建的8条高速公路为研究对象,对其遥感影像进行了筛选。通过公路修建的不同时期、当地植被生长季以及时相一致性,从时相特征对遥感影像进行选择;根据不同尺度所选择的遥感影像分辨率要求,从空间特征上对其进行选择。依据可见光数据、多光谱数据以及高光谱数据的特征\,云量以及光照因素对遥感影像的影响等,从数据特征方面对遥感影像进行选取;考虑价格因素能够更为有效地使用遥感资源。通过这4个方面的筛选,能够为公路路域生态环境监测选取较为适宜的遥感数据提供科学依据。
遥感技术在干旱监测中具有其他技术不可替代的优势。利用2005年8~9月的MODIS产品,获取逐日地表温度数据和逐日植被指数数据,建立了LST\|NDVI特征空间,根据此特征空间建模,计算得出温度植被干旱指数作为表征干旱的监测指标,并结合2005年土壤湿度数据对该指标进行定量验证。在此基础上利用ArcGIS软件分析了2005年8~9月吉林省干旱时空分布特征。结果表明：吉林省干旱总体分布趋势从东南到西北呈现出湿润到正常—轻旱—中旱—重旱的变化规律,体现出吉林省旱情的多样性和复杂性,8月19日、8月25日、9月8日正常和轻旱分布区域面积所占总区域面积比例分别为26.84%和59.53%、41.31%和41.73%、40.40%和32.83%,9月中旬轻旱和中旱分布最广,其比例分别为38.27%和36.26%；重旱和中旱分布区主要位于白城和松原市,轻旱区主要分布在长春、四平和辽源市,正常分布区集中在吉林、通化和白山市境内,湿润分布区主要分布在延边市。
铝土矿上覆厚度为0.5~9 m的铁矾土(铁帽)的特点使得研究区内铝土矿蚀变信息在一定程度上可以由铁帽信息来表示。在分析区内铝土矿的含矿体系、光谱特征和遥感影像特征的基础上,提出充分利用铝土矿与铁帽信息的相关性,通过提取铁帽信息来间接提取铝土矿蚀变信息。介绍了通过“多元数据分析+比值分析+主成分分析+分类”提取铝土矿蚀变信息的方法,结果表明:利用该方法提取的蚀变信息与已知矿体的吻合率为63%,蚀变信息提取准确度较主成分分析(44.6%)和比值分析(54.7%)有较大幅度提高。该方法能够抑制植被覆盖及第四系等干扰因素的影响,快速有效地提取几内亚金迪亚地区的铝土矿蚀变信息,初步查明区内铝土矿的分布规律,为进一步找矿勘查工作提供了有效的指示信息,这对于找矿勘查成本高的海外勘探区,具有重要的现实意义。
水文观测数据是进行流域水文科学及相关科学研究的基础。在回顾国内外水文信息系统及水文数据共享现状的基础上,通过系统收集和整理黑河流域水文观测数据,利用协同促进水文科学发展大学联盟水文信息系统(Consortium of Universities for the Advancement of Hydrologic Science,Inc.-Hydrologic Information System,CUAHSI\|HIS)提供的水文服务器(HydroServer)组件进行了黑河流域水文数据共享发布平台的设计与实现。系统主要采用了观测数据库模型、WebGIS地图缓存技术和Web Service技术,建立了一个具有水文观测数据检索与浏览\,在线服务与分析功能的水文信息共享发布系统。
三维可视化与空间分析相结合是虚拟现实研究发展的一个趋势。通过利用Google SketchUp三维建模技术和ArcGIS 9.3的Geodatabase数据模型、ArcScene的三维应用环境和空间分析功能,采用ArcGIS Engine 9.3和Visual Studio 2005(C#)的二次开发技术,设计与开发了西北农林科技大学南校区三维地理信息系统,并对相关技术和实现过程进行了探讨。系统实现了校园二维数据的图层管理、编辑管理、符号设计、空间查询、最优路径动态分析、长度面积量算和专题制图等功能;三维模型的导入和导出、图层管理、三维场景浏览(导航、飞行、缩放、漫游等)、三维地物空间查询、三维交互测量以及二维矢量图形和三维场景的互动等功能。该系统的设计与开发是校园3DGIS理论和技术的有益探索。
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