尺度转换一直是地学研究的重要内容,尺度下推对于比较和整合不同的遥感数据集,校准和验证一系列遥感模型具有重要意义。针对地统计尺度下推方法,首先介绍基于地统计学尺度下推的基本理论,阐明面与点、面与面协方差函数的构造;然后叙述从面尺度数据推断点尺度空间相关性的基本思路;最后从有无辅助数据两方面系统地介绍了地统计尺度下推的进展与应用案例。无辅助数据的地统计主要拓展到服从泊松分布面尺度数据的尺度下推;有辅助数据的主要考虑如何合理地兼容其他不同尺度数据,使下推结果更为精确。最后指出,在实际应用中应结合试验区所获取的数据,有针对性地选择合适的尺度下推方法,同时提出现有地统计尺度下推方法忽略的一些基本问题,并对其发展方向进行展望。
提出了一种从MODIS影像上反演可吸入颗粒物浓度(PM10)的方法。该方法的基础为从MODIS影像上反演得到的3个可见光波段气溶胶光学厚度(AOD)计算的ngstrm\|α。ngstrm\|α与颗粒物粒径有关,根据ngstrm\|α能够得到颗粒物有效半径,进而估算颗粒物浓度。反演的气溶胶光学厚度由AERONET北京站与香河站验证。PM10反演结果由北京市环保局发布的AQI反插得到的PM10(AQI)进行验证。结果表明:从MODIS影像上反演的3个可见光波段AOD与AERONET基站AOD具有良好的相关性,相关系数为0.923,均方根误差为0.149。该方法反演的PM10与PM10(AQI)相关系数为0.794,均方根误差为48.34 (μg/m3)。
为从地质灾害多光谱遥感影像资源中挖掘有用的信息,形成标准化、定量化的地质灾害遥感判读知识,进行地震次生地质灾害遥感影像特征图谱研究。以“5·12”汶川地震重灾区地震次生地质灾害滑坡、碎屑流和崩塌为例,首先提取灾害体单元的遥感影像,选取其光谱、纹理和色彩方面的20种遥感影像特征参数并统计参数值;然后对特征参数进行归一化处理,并通过主成分分析得到利用第一、第二、第三主成分表达的各类地震次生地质灾害的影像特征图谱。经过测试样本验证,上述几类图谱可表征相应地震次生地质灾害类型的影像特征。揭示了不同类型地震次生地质灾害遥感影像特征之间的关系,并为遥感影像中灾害体的识别提供了定量化和可视化的知识。
黄淮海平原是我国重要的粮食基地,由于季风、气候等的影响,干旱频发,严重影响了粮食生产,实时监测黄淮海平原的干旱情况,对于合理制定农业政策、指导农业生产具有重要意义。基于MODIS反射率产品、温度产品和气象站点降雨数据等,采用改进归一化水指数(MNDWI)、植被健康指数(VHI)和标准化降水指数(SPI),对黄淮海平原2001~2012年干旱情况进行监测,分析其空间、季节、年际变化规律及其潜在原因,并根据结果确定3个指数的使用条件。结果发现:黄淮海平原燕山山麓和太行山山麓受西伯利亚冬季风的影响,同时由于春天植被覆盖少,水份蒸发较快,易发生春旱；农作物区在海拔25~100 m之间比其他地区要干旱；12年间2003年干旱最弱。所采用遥感指数由于对水分温度敏感适用于实时监测,而气象指数SPI适用于长时间序列的干旱变化监测,亦可用于干旱预测。
利用ASTER多光谱卫星数据,根据研究区内蚀变矿物的波谱特性,采用特征波段组合的主成分分析方法进行蚀变矿物组合信息提取,分别提取了绢云母、高岭石、蒙脱石、伊利石和明矾石等Al-OH类蚀变矿物组合信息,以及绿泥石、绿帘石和碳酸盐化(方解石和白云石)等青磐岩化类蚀变矿物组合信息。同时采用人机交互解译技术在研究区开展了遥感地质解译,结合区域成矿地质特征,综合分析了研究区控矿线性构造、环形构造、赋矿岩层和蚀变矿物组合等遥感示矿信息,并基于遥感示矿信息进行了综合找矿预测,圈定出遥感找矿有利区,经地面水系沉积物化探填图和高分辨卫星影像佐证,研究表明圈定的遥感找矿有利区为研究区开展地面矿产勘查工作提供重要的参考依据。
以南京市江宁区为研究区域,根据区域特征、作物物候期和水稻的生长特点,采用分层分类的方法提取稻田分布信息。通过比较多时相SAR数据、TM和多时相SAR融合与TM和单时相SAR融合数据识别水稻的精度和提取的水稻种植面积,分析了不同数据对区域多云雨,不同种植方式、面积小且分布破碎的水稻稻田的识别程度,并根据野外实地走访调查分析了主要影响因素。结果表明:多时相SAR数据、TM和多时相SAR数据的水稻识别精度都高于72%,高于TM和单时相SAR融合数据的结果;前两者提取的水稻种植面积和稻田分布接近,主要影响因素是地物分布、不同种植方式水稻物候期和水稻稻田面积小且分布破碎。
三江源地区是我国最重要的生态功能区之一。近年来,受全球气候变暖及日趋频繁的人类活动的影响,三江源地区高寒草甸生态系统退化现象明显。以三江源称多县清水河镇东北部地区为实验区,基于环境小卫星HJ\|1A HSI高光谱数据,结合不同退化程度高寒草甸地面光谱采集和样方调查,采用MLC和SAM方法对不同退化程度的高寒草甸开展了分类研究。结果表明:基于高光谱数据的不同退化程度高寒草甸采用SAM方法分类总体精度达到75%以上,证实了分类方法的可行性,基于高光谱数据分类能有效区分盖度相近、退化程度不同的草地类型,其中SAM分类结果更加精细准确,优于MLC方法,SAM方法对中度退化草甸区分能力最高,对其他退化程度草甸区分能力稍弱。
暗目标法是目前气溶胶光学厚度遥感反演中应用最为广泛的方法,浓密植被暗像元的识别是暗目标法的基础。针对可见光—近红外影像缺少中红外波段难以有效识别浓密植被暗像元的问题,引入红波段直方图阈值法识别山区可见光—近红外影像的浓密植被暗像元。该方法利用浓密森林像元在可见光波段反射率低的特点,通过搜索红波段直方图的最小峰值自动识别浓密植被暗像元。试验中选取Landsat TM影像前4个波段利用红波段直方图阈值法识别可见光—近红外影像的浓密植被暗像元,并与在中红外波段影像和可见光—近红外影像中广泛应用的两种暗像元识别方法进行对比分析,探讨红波段直方图阈值法的有效性,最后将该方法应用于环境减灾卫星(HJ\|1) CCD影像的暗像元识别和气溶胶反演。实验结果表明:红波段直方图阈值法明显优于常用的可见光—近红外影像暗像元识别方法,识别精度接近传统的中红外波段影像识别方法,相似度指数小于2和小于3的暗像元分别为83.12%和93.48%。该方法为山区可见光—近红外影像浓密植被暗像元自动识别提供了一种新的适用方法,识别结果能够满足暗目标法反演气溶胶光学厚度的要求。
现有简缩极化(Compact Polarimetry)SAR图像H/α经验特征空间存在两个问题:一是没有考虑简缩极化模式下的散射熵普遍高于全极化模式;二是在散射机制重叠区域,简缩极化H/α空间的分类能力较弱,尤其是多次散射。针对以上问题首先定量分析了DCP模式简缩极化SAR的散射角与全极化SAR数据散射角之间的关系,且在对7组不同传感器的SAR数据分析的基础上,提出了散射熵的替代参数ED,基于Monte Carlo模拟实验得到了H/α分解的各参数(熵H\,平均散射角α和替代参数ED)分解的稳态条件;然后通过统计各散射机制在ED/α分布的密度空间,提出了一种新的简缩极化SAR图像ED/α特征空间。实验结果表明:替代参数ED与全极化熵具有良好相关性,而且ED/α特征空间提高了散射机制分类的精度。
为了推动高分辨率遥感影像在交通行业的应用,提升城市群交通路网规划、调查与管理水平,将高分遥感应用于城市群路网监测。应用分区人机交互式SNAKES算法实现了高分辨率遥感影像道路信息提取,利用边缘检测结合支持向量机算法实现车辆信息提取。在此基础上,阐述了应用路网和车辆矢量信息开展城市群交通状态判别、新建住宅公交站点需求分析等交通行业应用技术方法,为今后深入应用奠定了基础。
由于光谱分辨率和空间分辨率的制约以及物理条件的限制,高光谱数据具有很高的光谱分辨率而其空间分辨率却很低。因此,一般高光谱数据的空间分辨率往往低于仅有几个波段的多光谱数据的空间分辨率。高光谱数据和多光谱数据的融合可以得到同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率的数据,进而应用于更高空间分辨率下地物的识别和分类。非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization)算法用于实现低空间分辨率高光谱数据和高空间分辨率多光谱数据的融合。首先利用顶点成分分析法VCA(Vertex Component Analysis)分解高光谱数据,得到初始的端元波谱矩阵和端元丰度矩阵；然后用非负矩阵分解算法交替地对高光谱数据和多光谱数据进行分解,得到高光谱分辨率的端元波谱矩阵和高空间分辨率的丰度矩阵；最后两个矩阵相乘得到高空间分辨率和高光谱分辨率的融合结果。在每一步非负矩阵分解过程中,数据之间的传感器观测模型用于分解矩阵的初始化。AVIRIS和HJ-1A数据实验结果分析表明:非负矩阵分解算法有效提高了高光谱数据的所有波长范围内波段数据的空间分辨率,而高精度的融合结果可用于地物的目标识别和分类。
针对动态规划影像密集匹配中因匹配的整体相关性导致的误匹配点连带扩散效应问题,提出了一种基于迭代式动态规划的影像密集匹配算法。该算法在影像密集匹配过程中引入了视差方向一致性、视差突变性作为迭代判定准则,通过对动态规划匹配结果中不满足迭代条件的候选匹配点子集进行分析,在候选匹配点子集中识别出误匹配点并去除之,反复迭代直至满足迭代准则,从而解决了误匹配点的连带扩散效应问题。该算法已成功应用于嫦娥三号遥操作项目,经在轨应用的检验表明,提出的基于迭代式动态规划的影像密集匹配算法能够极大地降低立体影像匹配中密集同名点的误匹配率。
遥感技术已经成为实现地表信息提取的主要手段。以高分辨率影像为主要数据源,采用面向对象的多尺度分割算法,根据对象的光谱、形状等特征,实现了面向高分遥感数据的土地利用分类算法。该算法结合了面向地物对象和综合对象特征的分类方法,充分发挥了高分辨率影像进行精细地物分类的优势,得到了高精度的分类结果。通过西双版纳纳板河流域国家级自然保护区实例验证表明:该算法总体精度达到88.58%,Kappa系数达到0.77,精度符合应用要求,能够实现土地利用高精度、快速的分类。
遥感影像地形和大气校正是提高定量化遥感数据处理精度的重要因素。目前的数据处理软件系统集成了一些地形和大气校正算法,但在应用中还存在不能获取重要的地形参数(如阴影因子、天空可视因子等),需提供精准DEM和校正方法基于朗伯体地表假设等问题。为应对遥感专业用户需求,设计并实现了遥感影像地形与大气校正软件系统,用以对影像进行地形辐射校正、获取DEM数据和相关地形参数、地形与大气校正等。介绍了系统的功能模块设计并展示了系统的原型版本,并应用系统中的地形和大气校正方法获取了HJ/CCD影像和Landsat/TM影像的反射率。校正结果表明:该系统中的BRDF模型能够有效消除地形影响。系统的实现可以为遥感科学研究和应用提供支撑。
传统测量方法难以获得完整准确的几何信息,且在测量过程中对文化遗产的频繁接触也存在造成文化遗产损害的隐患。利用地面激光扫描技术开展了客家土楼真实感、精细化三维建模的应用研究。首先,在现场点云数据采集的基础上提出了基于点云数据的客家土楼三维高精度重建的具体过程；其次,对点云数据处理和三维实体重建两个核心步骤,重点对点云数据的配准拼接、去噪简化和分站处理、构件轮廓线提取、三维几何建模和纹理贴图等步骤进行了详细论述。另外,对建模过程中纹理优化处理这一难点进行分析探讨,给出具体解决途径。应用结果表明:三维激光扫描技术适用于具有高复杂度几何特征的客家土楼精确化、真实感建模,为客家土楼建筑文化遗产未来的开发与保护过程的损害情况监测、恢复重建和虚拟展示等提供了高精度的数据基础。目前,技术方法已应用于世界遗产地—福建客家土楼的数字化旅游信息服务中,成效明显。
在干旱与半干旱区域戈壁及沙漠等高亮地表与城镇连成一片,两者的光谱特征在中等分辨率遥感数据上非常相似；因此,利用基于像素的分类方法很难将城镇准确提取出来。根据两种地物的样本对NDVI、NDBI的分布特征统计分析得出:基于面向对象的分类方法在提取城镇信息方面有较大优势。以典型的干旱区域—黑河流域张掖市及周边地区作为研究区域,将面向对象的方法应用到具有中等分辨率的Landsat-TM数据上,提出了结合面向对象方法的多层次干旱与半干旱区域城镇提取方法。该方法首先使用分层分类的方法得到城镇和荒漠的混合影像,然后使用面向对象的分类方法精确提取城镇信息,其中分割对象过程中引入样本可分离度量化不同尺度的影像分割效果,实现最优尺度分割。结果表明:其目视效果\,总体精度(94.51%)和Kappa系数(0.89),均优于支持向量机(SVM)与基于时间序列的分类方法。
混合像元普遍存在于遥感图像数据中。与传统的硬分类(Hard Classification)方法相比,在处理混合像元时,软分类(Soft Classification)技术可以避免信息丢失；但是,通过软分类技术获得的结果,仍然无法确定各分类在像元中的具体位置。子像元制图(或超分辨率制图、亚像元制图)技术能将软分类技术得到的结果转化为更高分辨率的图像,它能兼得软分类和硬分类两者的优势。将遗传算法的一个变种—单亲遗传算法应用于子像元制图,结合子像元/像元空间吸引模型,单亲遗传算法能直接获得子像元制图结果。以合成的图像和实际的土地覆盖图像为实验对象,通过目视比较和定量精度评价,与硬分类的结果相比,该方法能取得更高的制图精度和更好的结果。
针对多项式逻辑回归分类器在参数寻优过程中精度提升不明显和运行速度缓慢的问题,提出一种利用DFP修正拟牛顿算法进行多项式逻辑回归参数求解的方法来提高多项式逻辑回归参数优化的效率,该算法以弦截法代替牛顿算法中的二阶Hessian矩阵,并采用DFP修正法不断修正。利用该算法对两幅高光谱影像进行分类实验,结果表明:与传统的多项式回归分类方法相比,该算法在分类精度和效率方面都有明显的改进。
雪面上人或动物的活动信息涉及冬季动物迁移追踪、人员活动轨迹检测、安全防卫等各领域应用,利用遥感技术监测人或动物的活动痕迹可以及时掌握动物的迁移情况、江上人员活动范围等信息,进而可为相应的管理决策提供依据。利用高分辨率遥感技术,通过图像滤波等增强处理,可以识别冰雪覆盖区域经人或动物活动后产生的微弱线状扰动痕迹,为后续分析提供帮助。提出了利用高斯差分滤波器(DoG)进行冬季冰雪覆盖区域扰动痕迹识别的监测方法。通过对吉林省龙井市结冰江面上活动痕迹的实验表明,当σ取1.5时,DoG带通滤波频率与人员过江痕迹频率一致,对痕迹增强效果最明显,此时的滤波器为最佳滤波器,痕迹总体提取精度达到83.67%,优于传统的Laplacian算子、Sobel算子和Prewitt算子滤波方法。说明通过DoG滤波器处理,能够有效地突出雪面上人或动物的活动痕迹,可为进一步识别
通过引入高分辨率影像的形态学建筑物指数和阴影指数,并结合面向对象的地物信息提取思想,准确地提取出城市建筑物及其阴影,进而实现了城市建筑物的高度估算。首先,利用形态学建筑物指数的多方向多尺度特征,将建筑物与邻近光谱相似的道路目标进行分离；其次,采用双阈值策略提取建筑物与相应的阴影,进一步提高了建筑物的提取精度；最后,根据成像时刻卫星和太阳的高度角、方位角,建立建筑物阴影长度与建筑物高度的估算模型。试验利用厦门市思明区软件园资源三号(ZY\|3)数据进行城市建筑物提取及其高度估算,证实该方法能够较准确地估算出建筑物的高度信息,并且比基于SVM的监督分类方法具有更高的建筑物提取精度,建筑物高度估算的中误差可达±1 m。
微波强度关联成像技术通过发射时空两维随机辐射场,并与接收的目标回波强度数据进行关联以实现超天线孔径限制的微波成像。作为一种新型静止雷达成像技术,其不同模型参数对于重构图像辐射性能影响尚不明确。基于微波强度关联成像模型,通过改变模型参数设置,可以获得观测矩阵和重构图像的辐射特性变化趋势,以此分析不同参数设置下图像的辐射性能。分析结果表明:改进天线阵元数目、带宽等模型参数,能有效提高图像辐射性能,尤其是大场景高分辨率的成像区域；增大天线平台高度和网格长度,图像辐射性能有所降低；对于地物均匀的场景,系统设计要求相对较低。分析结果将有助于改善系统设计参数。
将简化紫外辐射传输模型应用于OMI卫星传感器数据,研究西太平洋地区B波段(UVB)的紫外辐射,其中卫星数据取自OMI传感器中L2级数据,地面实测数据取自加拿大全球紫外辐射中心(WOUDC)。将模型反演的UVB辐射数据与位于西北太平洋的两个典型站位实测数据进行了比较,结果显示卫星反演的UVB数据与地面实测数据具有很好的一致性,表明该简化的紫外辐射传输模型在基于OMI卫星传感器数据反演西太平洋地区的UVB辐射时具有良好的适用性。利用卫星反演的UVB数据,研究了西太平洋地区UVB辐射的时间及空间变化规律,这些变化规律与已有的观测结果一致。
为了为星载、机载以及地基微波大气温湿廓线探测仪通道的设置、大气参数反演指标的论证、反演算法的开发以及反演产品的质量评定提供参考依据,基于快速辐射传输模式(RTTOV10)和大气参数廓线库,建立了基于神经网络的微波大气温湿廓线反演性能分析方法,分析了反演方法、通道选择、亮温观测误差和地表比辐射率等因素对大气温湿廓线反演性能的影响。模拟试验分析表明:①神经网络反演算法显著优于线性统计回归反演算法,特别是对亮温观测噪声的敏感性相对较弱；②183.31 GHz附近的水汽探测通道能够为大气温度廓线反演提供一定的信息；118.75 GHz附近的温度探测通道对整个大气的温度反演均有明显影响,在200 hPa附近误差的影响量达0.4 K；③50~60 GHz和118.75 GHz附近的温度探测通道对基于183.31 GHz附近通道的湿度廓线反演具有重要影响,而且存在一定的互补性；④微波亮温观测误差以及地表比辐射率假定对大气温湿廓线反演有着显著影响。
利用阿勒泰地区 2010~2012年冬季(11月~次年2月)3类积雪数据:风云三号微波成像仪(FY\|3/MWRI)反演的雪深数据、美国人机交互式多仪器冰雪制图系统(IMS)积雪面积数据、阿勒泰及周边地区实测雪深数据,进行积雪深度的反演研究。通过结合3类积雪数据的各自优势,建立修正模型,最终得到较准确的研究区雪深数据。同时通过编程实现了相应模型的操作平台,为今后研究区积雪业务化监测做好准备。结果表明:模型提高了FY\|3/MWRI数据反演阿勒泰地区积雪深度的准确性,改善了FY\|3/MWRI数据在阿勒泰地区雪深反演偏低的缺点,使微波与实测平均雪深误差由修正前的21.7~12.1 cm缩小为修正后的3.7~1.5 cm。
近年来高光谱遥感技术被广泛运用于土壤有机质含量反演的研究中。基于三江源区玉树县和玛多县采集的146个土壤样品的室内ASD FieldSpec 4实测光谱数据及4种变换形式,利用偏最小二乘回归(PLSR)和人工神经网络(ANN)建立土壤有机质含量高光谱预测模型。结果表明:ANN模型反演土壤有机质含量的整体精度高于PLSR模型,总均方根误差均在17.51以下;但是,不同土壤类型的最佳反演模型及指标却有所差异:高山草甸土和沼泽土的最佳反演模型和指标均为ANN模型和BD指标,模型总均方根误差分别为10.29和3.29;高山草原土的最佳反演模型是PLSR模型,最佳指标是REF指标,模型总均方根误差为5.59;山地草甸土的最佳反演模型为〖JP2〗PLSR模型,最佳指标为BD指标,模型总均方根误差为4.68。研究发现,利用ANN模型和PLSR模型都能较好地预测三江源区4种土壤类型的有机质含量,而波段深度则是该区域的最佳反演指标。〖JP〗
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