MERSI是我国第二代极轨气象卫星上的重要传感器,可获取高空间分辨率和高时间分辨率的对地观测影像。为使Jimènez-Mu〖AKn~D〗oz & Sobrino算法更适用于FY3A/MERSI传感器通道特性,更新了大气函数的估算系数,并引入观测角度因子,以获取更为精确像元间更为平滑的地表温度。用MODTRAN4模拟验证该算法精度,得引入角度因子后反演精度显著提升,所有角度下平均误差为-0.6±2.2 K。用实测的敦煌戈壁地表温度和MODIS地表温度产品评价MERSI反演结果,显示MERSI地表温度的空间分布准确,结果精度也较高。与实测温度对比,平均误差为1.74 K,均方根误差小于1.9 K。研究区域与MODIS地表温度间差异平均为2.6307 K。虽然会受云检测精度和观测亮温偏高的影响,由MERSI反演的高精度地表温度在相关科研和业务方面仍然具有极好的应用前景。
利用PROSPECT和SAIL模型模拟了不同叶绿素含量、不同LAI和不同观测天顶角下的植被冠层反射率,分析了NDVI随LAI、观测天顶角和叶绿素含量的变化规律。结果表明:叶绿素影响冠层反射率主要在可见光波段,冠层反射率随叶绿素含量的增加而下降；冠层反射率随观测天顶角的增加而增加,而LAI较高时,其受观测天顶角的影响较小。观测天顶角相同时,随叶绿素含量的增加NDVI呈上升趋势;叶绿素含量一定时,NDVI随LAI的增加而增加。LAI为1时,在不同叶绿素含量下,随观测天顶角的增加,NDVI呈先下降后上升的趋势,拐点在观测天顶角65°或70°处,而LAI为3、5和7时,NDVI呈现下降趋势。叶绿素含量较高时,NDVI受观测天顶角的影响较小。当LAI较大和叶绿素含量较低时,NDVI随观测天顶角的增加(>70°)下降较快。
基于辐射传输理论,以地基微波辐射计亮温数据质量控制研究为目的,以北京一台多通道微波辐射计为例,对其2010和2011年每天8:00和20:00(BT)的“晴空”观测亮温数据进行了分析,并利用独立来源的大气层结资料通过辐射传输方程进行亮温模拟计算,检验了亮温数据的“晴空”观测和数值模拟结果之间的一致性,发现了因“定标”和“搬迁”引起的数据不连续和不一致问题,考虑到“定标”使观测和数值模拟结果之间的一致性优于定标之前而“搬迁”改变的是地基微波辐射计的工作环境,通过对观测数据进行分段拟合订正,改善了观测数据的连续性和一致性。该研究对基于辐射传输理论的观测数据质量控制和提高观测资料的可利用性有参考价值。
使用辐射传输模式LBLRTM,模拟计算毫米—亚毫米波段微波临边探测仪的信号亮度温度,分析研究其对于多种大气成分的敏感性。首先从谱线的选择,分析了25种大气成分在毫米—亚毫米波段的线强分布谱,并对这些成分进行了亮温敏感性研究,定量得出各成分亮温的变化范围和敏感性。然后,对模拟得到的这些成分是否存在时的亮温变化进行分析,从而选出5个谱段内较高可探测性成分。最后,结合当前对大气各成分的关注度以及技术可行性的考虑,提出研制包含5个辐射计的微波临边扫描探测仪的方案。
森林火灾是一种重要的森林扰动,是导致森林碳储量减少的重要途径之一,及时、准确地获取林火迹地对于研究全球碳循环及气候变化具有重要意义。以江西省武宁县为研究区,选用1991年和1992年两期Landsat TM遥感影像,采用区分指数(M),分析了Landsat TM 7个波段、植被指数、火烧迹地指数及其改进指数对林火迹地的提取能力,并评价其分类精度。结果表明:TM4 、TM7和TM6波段区分度较高,能较好地反映林火迹地的特征;18个不同的遥感指数中,NBR、NSTV1、NSTV2和NSEV1区分度大于1.5,林火迹地提取精度达到85%以上,具有较高的林火迹地提取能力,EVI、BAI、MIRBI、SAVIT和NSEV2指数提取能力相对较弱;而以引入TM6波段的改进指数NSTV2提取能力最高,适当的方式引入热红外波段可改进遥感指数对林火迹地的提取能力。
利用高光谱大气红外探测仪AIRS模拟及观测数据,发展基于主成分分析技术的多层前馈神经网络反演算法,进行大气中水汽柱总量(IWV)的反演计算、模拟及实测验证。首先,基于全球晴空大气廓线训练样本SeeBorV4.0,利用快速辐射传输模式CRTM进行了辐射传输模拟计算,得到全球高光谱分辨率模拟辐亮度;其次,利用主成分分析技术对模式模拟和AIRS实测高光谱数据进行降维、去噪及去相关处理,并采用多层前向神经网络算法反演大气水汽柱总量;最后,利用数值试验、AIRS实测L1B数据及其水汽产品,对反演算法进行了验证。通过与AIRS官方大气产品的统计分析,本算法反演均方根误差为0.387 g/cm2,最大偏差为0.82 g/cm2,空间分辨率保留了AIRS像素原分辨率(比AIRS官方大气产品高3倍)。
利用塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站2010年6~8月风廓线雷达探测资料,在前期研究基础上,进一步分析了沙尘天气的雷达回波强度以及沙漠夏季晴空湍流发展演变特征。研究表明:①在具有一定湍流脉动和大气湿度的前提下,风廓线雷达可以在沙尘天气进行有效探测,浮尘、扬沙、沙尘暴天气现象在雷达回波强度时间—高度图上有清晰的印记和表现,浮尘、扬沙、沙尘暴发生时间段与回波强度大值区对应一致,从回波强度图上可以大致识别沙尘输送高度,沙尘天气的雷达等效回波强度约在-18~10 dBZe范围变化;②塔克拉玛干沙漠夏季典型晴空湍流旺盛区域发展高度可达到3 500~4 000 m,湍流平均以0.13~0.16 m/s的上升速度向高空发展,下午15:00以后,湍流强度最大区域不在近地边界层,而在大气边界层顶附近;C2n时间—高度变化在一定程度上反映了大气边界层的演变特征,沙漠夏季晴天边界层高度有可能达到3 500~4 000 m。
叶面积指数是一个重要的植被生理生态参数,为探讨不同植被指数反演叶面积指数的可行性,基于同空间分辨率不同光谱分辨率的HJ\|1B CCD1和Hyperion遥感影像数据,以内蒙古自治区赤峰市克斯克腾旗贡格尔草原为研究对象,选取几种常见宽波段植被指数和高光谱窄波段植被指数并结合4种常用回归模型,比较分析了不同植被指数反演叶面积指数的精度。结果表明:对于全部植被指数而言,PVI、MSAVI等综合考虑了土壤、环境等因素的植被指数较传统植被指数NDVI、RVI反演草地LAI精度更高。通过对比发现,在反演草地LAI方面,窄波段植被指数比宽波段植被指数表现出明显的优势。其中,窄波段垂直植被指数PVI验证模型的确定性系数R2为0.65,均方根误差RMSE为0.15,说明实测LAI和模拟LAI值之间具有较好的变化一致性。最后基于Hyperion影像和窄波段垂直植被指数PVI的估算模型生成研究区叶面积指数空间分布图。
为了加深理解东亚地区对流活动对于对流层顶部—平流层下部区域(UTLS)物质传输的影响,首个星载降雨雷达(Precipitation Radar,PR)观测资料用以研究该地区夏季对流活动特征及其对流穿越的概率分布特征。3年的PR数据分析结果显示,亚洲季风区夏季降水概率在孟加拉湾附近较高,其中对流性降水在印度地区最为显著,而我国对流性降水出现概率普遍偏低。深对流活动出现概率在印度最高,达到15%,其次是我国西南、华南地区和部分东南亚国家达到10%,其他大部分地区低于5%。此外,穿越14km高度的强对流活动在印度地区的出现概率最大(～2%),其次是我国西南和部分东南亚地区(～1%),其他大部分地区都没有出现穿越性对流；而强对流穿过NCEP资料提供的对流层顶高度的概率分布与前者类似,不过出现概率显著减低,最高也不足0.35%。这表明随着对流层顶参考高度增加,出现穿越性对流事件则急剧减少。此外,结合以往对流层顶层的研究,研究结果显示深对流穿过对流层顶层下边界的概率高达2％,而完全穿透整个对流层顶层的概率不足0.4％。
以广东省东莞市2005~2008年SPOT 5遥感影像为主要数据源,采用对象级分类后比较的变化检测技术,从土地覆盖类型的面积总量、相互转移等方面多层次分析了研究区域4 a土地覆盖的变化情况。在此基础上,利用马尔科夫链模型对该区域未来5 a的土地覆盖动态变化及演变趋势进行了分析和预测,为广东省土地覆盖变化研究提供典型案例分析,以达到全面把握研究区土地覆盖变化规律的目标。结果表明:研究区域的土地覆盖变化基本趋势表现为城镇建设用地总量持续增加以及耕地和园林地面积总量减少,其中城镇建设用地和农业耕地变化幅度较大,其他类型土地变化相对稳定。增加的城镇建设用地主要来源于耕地的人为减少,农业垦殖环境将趋于恶化。研究结果可为研究区合理有效地利用土地以促进土地可持续发展、推进城市化进程奠定决策上的技术基础。
船舶分类与识别对于海洋交通运输监测与管理具有重要意义,同时也是SAR海洋应用的重要组成部分。COSMO\|SkyMed高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像下,商用船舶的结构轮廓明显,散货船、集装箱船和油船的特征清晰可辨,为船舶识别分类提供有效支持。提出了一种基于结构特征分析的商用船舶分类算法,通过提取核密度估计值、船舶积分主轴位置及左中右3部分积分量比例等特征,可实现船舶类型的区分。通过在东海试验区的同步实验,证明COSMO\|SkyMed图像商用船舶分类算法的平均分类精度达到89.94%。
常规气象观测站点获取气温直减率的缺点是代表性不足、同步性差、易受瞬时微气候变化的影响。提出了一种地表瞬时温度场获取气温垂直直减率场的微格局窗口差分方法,即使用气温场和数字高程模型,将气温垂直直减率看作是气温场关于海拔的一阶导数,用窗口像元栅格差分计算法近似代替一阶导数运算。对云南全区域和典型地貌区域上的直减率场空间格局进行目视解译和定量分析。结果表明:云南全境气温垂直直减率微格局变异大,随山体、盆地、湖泊、谷地等地物的走向,因微地形因子与大气环流间的复杂关系而垂直直减率表现出一定规则的变化,其中与垂直高差较大的山体的响应关系最为明显。垂直直减率随山体的高低起伏具有显著的分布特征,特别是深切的山体往往有两个呈条带状的直减率密集变化区,一处位于沟谷底部区域向山体坡面过渡带上,另一处位于山体中上部向山体顶部的过渡带上。城市周边与较大的水体周边也存在直减率急剧变化的分布带。本方法突破了传统站点观测方法的局限性,对探讨微格局气温垂直变化规律具有重要的意义。
监测海岸线的变化是海岸带管理、海平面变化和海岸带演变研究中一项非常重要的任务,遥感技术凭借其高时效、大范围、低成本等特点正逐渐成为监测海岸线变化的重要手段。以秦皇岛市的海岸为例,结合海岸类型和潮位校正对高分辨率SPOT卫星影像进行海岸线提取,并利用同时期海岸线实地测量数据对海岸线提取进行精度验证,结果表明：使用该方法提取的海岸线精度较高。利用该方法得到研究区2006\,2009和2011年海岸线提取结果,通过叠加多时相海岸线监测其变化情况,并采用基线法定量分析北戴河砂质海岸线的变化,结果与实际情况相符。
数字高程模型(DEM)是识别滑坡的重要特征,而在实际应用中通常难以获取研究区的高分辨率DEM数据。为分析DEM分辨率对滑坡提取的影响并确定满足应用的分辨率要求,将原始10 m分辨率DEM重采样为空间分辨率不同的15、20、30、50、75与100 m,采用DEM及其衍生数据辅助高分遥感影像的面向对象滑坡信息提取方法进行实验。实验结果表明:当DEM分辨率小于30 m时,对面积大于5 000 m2的滑坡能得到较好的识别和分类；大于30 m时虽难以区分出滑坡类型,但通过调整部分规则参数仍能实现对滑坡的监测。该研究对于准确提取滑坡信息所需DEM产品的选择具有一定的指导意义和参考价值。
飞艇具有高分辨、大覆盖、可定点观测及可快速部署等特点。开展应急救灾飞艇快速部署与规划研究能够减少灾害现场监测盲目性,提升救灾科学决策能力,是任务规划领域研究的热点问题之一。提出了一种应急救灾飞艇快速部署与规划新方法,综合考虑飞艇部署与规划问题,建立了基于信息熵的飞艇最优化部署模型,并在此基础上,提出了一种最大执行任务的约束满足任务规划算法,引入相容性矩阵和遗传算法,开展算法求解,降低规划复杂度。最后通过仿真实验,验证了所提方法的有效性。
近年基于稀疏表示的分类框架(Sparse Representation based Classification,SRC)在计算机视觉和模式识别领域取得了巨大成功,高光谱图像解译也逐渐引入稀疏表示方法。针对基于SRC的高光谱图像分类算法随机抽取训练样本构成字典较难捕获相似类别的相对差异性信息问题,提出采用Fisher字典学习方法增强相似类训练样本的可区分性。此外,考虑到高光谱图像具有较强空间相关性的特点,设计一种简单有效的投票策略进行类别判决。大量实验表明:基于Fisher字典学习的联合投票分类方法能够较好地改善高光谱分类精度。
快速、准确地获取城市道路信息,对于城市GIS数据更新具有重要意义。以昆明市为研究区,采用QuickBird卫星影像为数据源,开展了城市道路信息提取的特征语义信息提取实验研究。结果表明:①引入人脑认知OAR模型,提出高分辨率遥感影像城市道路认知框架,建立了道路信息提取语义模型,用数学方法和逻辑规则语言表达道路语义模型,再进行特征语义信息提取的研究思路是可行的;②采用Canny算子进行边缘检测道路、道路特征点细化、基于结点的线段追踪,进而提取对象语义信息、空间关系语义信息、局部上下文语义信息,最后通过GIS对提取的道路网络优化,实现道路网络最终提取,经检验提取道路信息长度的准确率为89.19%,宽度的准确率为71.54%,道路提取完整率为50.32%。
针对现有的遥感图像融合算法所得融合图像存在边缘清晰度不高与光谱保持能力较差等问题,根据方向小波变换的高效性与方向选择性,提出了一种结合方向小波的多光谱与全色遥感图像融合算法。该算法采用人眼的视觉特性首先对待融合图像进行预处理,并根据小波变换的分解特性,对低频子带小波系数采用基于能量比的图像融合规则,而对高频子带则采用基于纹理一致性的融合规则。实验结果表明:该算法能够在保留多光谱图像信息的基础上,得到清晰度较高的融合图像,其中对中等分辨率图像的融合处理效果最佳。
准确掌握设施农业的空间分布信息,对于各级政府及农业相关部门进一步制定设施农业发展政策、研究设施农业对环境的影响等具有重要意义。我国是世界上第一大设施农业生产国,长期以来设施农业面积调查主要采用基层单位层层上报的统计方式,该方法只有数量信息没有空间位置信息,因此急需发展一种自动快速的设施农业空间信息提取方法。传统遥感信息基于光谱特征的像元级分类受“同物异谱”、“异物同谱”现象的影响严重,不利于设施农业的高精度快速提取。考虑面向对象分类方法对纹理、几何特征鲜明地物提取中表现出的优势,提出耦合利用面向对象和基于支持向量机的分类方法进行设施农业空间分布信息的自动提取,并在河北省定州县利用航片进行了该方法的测试和验证。验证结果显示设施农业的总体分类精度为95.60%,Kappa系数为0.90,利用该方法可以高精度地提取设施农业的空间分布。
相比于传统激光雷达,全波形激光雷达以非常小的采样间隔记录激光回波的全部信息并以数字化存储,经过处理可以得到能够反映地物固有特性的潜在特征。在全波形激光雷达回波数据处理中,对波形数据的校正是波形分解和地物目标特征提取的关键步骤。针对激光雷达系统获取数据过程中同类型建筑物目标对不同入射方向激光反射的差异,提出了一种全波形激光雷达数据的后向散射截面校正方法,建立了顾及入射角的波形数据校正模型。采用机载小光斑全波形激光雷达数据对提出的校正方法进行验证,结果表明:该校正方法能够对同类型建筑物目标的波形数据的后向散射截面进行归一化校正,消除不同入射角对该类目标后向散射截面的影响,极大提高后续建筑物目标精细分类和特征提取等应用的精度。
半监督降维(Semi\|Supervised Dimensionality Reduction,SSDR)框架下,基于成对约束提出一种半监督降维算法SCSSDR。利用成对样本进行构图,在保持局部结构的同时顾及数据的全局结构。通过最优化目标函数,使得同类样本更加紧凑\,异类样本更加离散。采用UCI数据集对算法进行定量分析,发现该方法优于PCA及传统流形学习算法,进一步的UCI数据集和高光谱数据集分类实验表明:该方法适合于进行分类目的特征提取。
为改善以Hough变换提取遥感影像中弯弧线状地物的准确性,提出了一种新算法M&H (Morphology and Hough),它将Hough变换、数学形态学、非线性拟合等方法串行递进使用,以实现复杂形态线状地物自动提取和直接生成道路矢量图的目标。经适量实例的Matlab仿真测试,证明了M&H的递进噪声去除法优于单次数学形态学降噪法,对含弯弧道路的提取性能也优于标准Hough变换。精度检验结果表明:M&H方法比常规Hough变换提取道路的欠提取率下降了约18.9%。
提出一种以邻域距离改进ISOMAP的算法(Neighborhood Distance ISOMAP,ND\|ISOMAP),该方法采用邻域距离逐步逼近流形距离来表达高维数据的流形结构。同时针对ISOMAP算法的计算复杂度高、运算时间长的特点,提出了一种基于矩阵分块和自动调图的ISOMAP算法(Block\|matrix and Auto\|color ISOMAP,BA\|ISOMAP)以提高运算速率。通过对高光谱遥感影像进行分类比较算法优劣性,基于邻域距离的ISOMAP算法较原始的ISOMAP算法降维效果有了较大的提升,最高分类精度达到97.36%,而原始的ISOMAP算法仅能达到75.01%的分类精度,而基于矩阵分块与自动调图ISOMAP与邻域距离相结合降维后精度达到89.61%,但是其计算速率得到了较大提升,为原始ISOMAP算法的近40倍。
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