美国GSSR(Goldstone Solar System Radar)成像雷达系统在国际深空探测中扮演重要的角色,已广泛应用于月球地形测绘、火星探测、小行星轨道测定和深空探测器测控等。梳理了GSSR系统研究背景和发展现状,分析了其系统组成及对近地天体主动探测的观测原理,并着重介绍了GSSR在深空探测领域的最新应用进展,最后探讨了GSSR成像雷达对我国深空探测任务和月基雷达对地观测研究的启示。
叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是植被生长状况的重要指标,反映了农田生态系统的生产力水平。以江苏省东台市水稻田为研究区,基于多时相高分一号WFV影像提取的水稻植被指数数据,结合样区同步测量的不同生长期水稻叶面积指数数据,利用随机森林算法构建研究区水稻LAI反演模型。研究结果表明:随机森林算法反演的研究区水稻LAI与实测验证值相关性较好,R2达到0.88,RMSE仅为1.03,能准确反映研究区水稻LAI生长季的变化趋势,不同时段LAI测量值与反演值相对误差均值为15%,且GF\|1 WFV影像对研究区水、路网的分辨能力较高,总体上适用于农田LAI的反演。
随着普通数字相机的广泛使用,利用普通数字相机拍摄获得的RGB图像提取植被生长的特征时间点是监测植被季节变化的一种有效方式。为此提出了多个为量化特征时间点的提供数据基础的颜色指标,但其有效性仍是这一植被监测方法的制约因素。以黄土高原广布的刺槐为对象,利用缩时相机获取的数字照片为基本数据。通过提取绝对绿度指数(Green Excess Index,ExG)、相对绿度指数(Green Chromatic Coordinate,Gcc)、绿红植被指数(Green Red Vegetation Index,GRVI)和色相指数(Hue based on HSL,Hue)等颜色指数,比较了上述4个颜色指数在平均值法和最大亮度法两种分析方法下提取植被生长过程时间节点的效果,与实际观测结果相比较,遴选最佳指数。结果表明:基于平均值法的ExG指数的提取的生长期开始(Start of the Seasonality,SOS)、生长期结束(End of the Seasonality,EOS)最接近实测值,ExG可以较好地拟合出刺槐生长过程中的关键时间节点。该方法实现了对植被生长状况主要时间节点的自动提取,弥补了遥感监测和人工物候观测的不足,为生态系统植被生长变化研究补充了新的数据来源。