介绍了若尔盖高原区域碳收支参量多尺度遥感综合观测试验的研究背景、科学目标、关键问题、观测方案、观测系统设置和后续观测计划.总体目标是,开展若尔盖高原区域湿地—草地生态系统碳收支参量多尺度遥感与地面同步观测试验,为人为干扰条件下湿地—草地生态系统碳收支变化过程研究积累基础数据;发展能够融合多源、多尺度遥感观测的碳收支相关参量反演模型,为实现卫星遥感对区域尺度碳收支研究提供方法和范例;建立区域尺度上的多尺度观测体系,通过多源遥感技术与生态过程模型的耦合,降低碳收支遥感监测及模拟的不确定性,更加综合地理解湿地—草地生态系统不同时空尺度上的碳收支过程;增强遥感技术在湿地生态研究的应用性,并最终为区域湿地保护提供重要依据.试验以人为干扰剧烈的若尔盖高原湿地—草地区域为试验区,以碳循环过程的关键参量为主要观测对象,利用卫星遥感、航空遥感、地基遥感、通量观测、生态观测等相关设备,开展航空、卫星和地面配合的大型综合观测试验,精细化观测若尔盖高原沼泽化草甸、湿草甸、草甸、草原等不同覆被类型的碳收支过程的各个分量.讨论了碳收支参量的多尺度观测与时空尺度扩展问题,展望了同步综合观测试验在陆地生态系统碳循环研究的应用前景.
在山地复杂条件下开展无人机遥感观测面临众多挑战,分析无人机遥感观测平台的可靠性是影像拼接、成果应用、平台和飞行方案改进的重要基础.介绍了一种基于低空无人机的山地多源数据遥感观测平台,重点阐述了无人机系统的组成、性能参数和传感器参数.以«低空数字航空摄影规范»为参照,总结低空无人机遥感观测平台的可靠性分析方法.以２０１４年７月２５日若尔盖高原无人机遥感观测试验获取的数据为例,定量分析该低空无人机遥感观测平台的可靠性.结果表明:该平台在山地复杂条件下具有较高的可靠性,航向平均重叠度为７３．５８％,旁向平均重叠度为５５．０７％,平均倾角为２．２３°,航线内平均旋角为１．３６°,航线间平均旋角为１０．４１°,平均航线偏移为５．４２m,最大航线弯曲度为０．１９％,最大航高差为５m,各项指标评价结果远优于«低空数字航空摄影规范»要求.相机成像面与平台飞行方向的夹角可能引起旁向旋角的增大;在逆风条件下,该小型无人机遥感观测平台的姿态更为稳定.
野外样点数据是土地覆被遥感制图中训练样本和精度检验样本的重要来源.在山区地表覆被野外样点采集过程中,受采样距离以及河流、地形等的阻挡,大量样点难以直接到达,影响了山地地表覆被野外样点的代表性.为了获取高质量的山区地表覆被野外样点,研发一款高精度、远距离、不接触、自动化采样的山地地表覆被信息野外采样系统显得十分必要.以移动式客户端为工作平台,基于Android操作系统和ArcGISAPIforAndroid设计了一套山地地表覆被野外采样系统.该系统提供了单点和双点交会采样两种模式,用户可以根据地表覆被距离选择不同模式自动化获取采样地物的地理坐标、地表覆被类型信息、图像信息和用户定制的其他属性信息.经野外实地验证,该系统可以获取肉眼可辨的不同距离的山地地表覆被样点,提高了地表覆被野外采样效率.获取的可见远距离地表覆被目标的坐标距离误差在３０m以内,满足３０m尺度土地覆被产品生产对样点定位精度的要求.
叶面积指数(LeafAreaIndex,LAI)是表征植被生物物理变化和冠层结构特征的关键参数,目前存在多个全球范围、长时间序列LAI产品,对其进行验证是LAI产品应用的重要前提,然而目前山区的验证工作尤其少见.在我国西南山区选取６个典型样区,考虑山区复杂地形特征,从产品时空完整性以及对山区植被时空特征表征能力等方面对GEOV１、GLASS和MODISLAI产品进行对比分析.研究结果表明:①相比于地形平坦地区,在山区随海拔和地形起伏度的增加,LAI产品时空完整性呈递减的趋势,其中,GEOV１LAI表现最差,MODISLAI次之,GLASSLAI表现最好;②GLASSLAI和GEOV１LAI的空间分布合理且具有较好的一致性,MODISLAI的空间分布和二者存在差异,３种LAI产品均难以准确反映山区植被垂直带谱的变化特征;③草地类型LAI产品间差值较小,林地和农作物GLASSLAI和GEOV１LAI产品一致性较好,MODISLAI产品和二者存在较大的差异;④GLASSLAI时间序列曲线平滑且连续,GEOV１LAI存在时间不连续现象,MODISLAI季相变化中的波动现象比较严重;各产品不仅难以准确反映冬季的常绿针叶林LAI,而且难以准确表征样区内农田作物轮作的物候信息.对比分析有助于发现LAI产品在山区存在的问题,并为今后LAI产品的算法改进提供帮助和参考.
面向中国山地宏观尺度分析与认知的需要,用数字地貌与遥感结合的方法,设计并编制了竖版中国数字山地图.该专题图对中国山地空间范围界定与分级做了较为系统的制图表达和统计,得到我国山地面积约６．２２３９×１０６km２,占陆地国土总面积(小于１００km２,岛屿除外)的６４．８９％.该图在广义的山地定义下,展现中国山地—高原—丘陵—平原的复杂空间组合与统计特征,梳理我国大型山脉走向、级别与外形,总体上实现了从定量分析到定性归纳山地基本属性的预期,为山地宏
观尺度的相关研究提供参考.
极化定标是极化SAR数据用于图像解译和定量参数反演的关键步骤.综述了国内外极化SAR定标技术及应用研究的主要成果,着重介绍极化SAR定标技术发展以来取得的多种关键算法进展,系统梳理包括点目标定标算法、分布目标定标算法、法拉第旋转校正算法等技术原理介绍、参数定义估计及技术脉略发展分析,并讨论各技术方法在机载及星载SAR系统定标领域取得的应用发展现状,同时逐步分解该技术领域目前面临的技术难点及算法发展.最后探讨分析极化SAR定标技术发展中的未来需求难点和继续需要解决的问题,为研究人员进一步推动极化SAR定标技术发展提供参考.
科学准确地估算农作物生物量是生物质能源开发利用战略的必要前提.随着遥感技术的不断发展,可获取遥感数据的时间、空间、光谱分辨率都在不断提高,为长时间跨度和大空间尺度的农作物生物量估算提供了有力支撑.对目前农作物生物量估算方法进行了分析总结,重点阐述了基于遥感信息的农作物生物量估算方法,并根据基于模型的不同将其分为４类(基于植被指数、净初级生产力、作物生长模型、作物表面模型的农作物生物量估算方法),对每一类方法的原理进行了详细论述,并就其在国内外典型的应用情况进行了分析,在此基础上总结了各种估算方法的优势及存在问题,展望了该领域未来主要的发展方向.
基于图像算法的超分辨率重建技术可以提高光学遥感图像的空间分辨率,能够更加有效地利用现有数据并降低成本.以滇西北香格里拉市小中甸坝为实验区,以２００９年的TM 影像为数据源,开展遥感图像超分辨率重建实验研究.首先分析其中造成图像退化的各项因素并经过双线性插值、维纳逆滤波、卷积等处理;然后通过小波分解得到描述各个方向上不同尺度的高低频信息的小波系数,并多次试验推导出满足预期条件的加权因子.再将多时段的低分辨率图像小波系数以小波重构的方式重建.通过实验可以看出,重建图像能提供更多的细节信息,图像质量有了明显提高.
针对基于像素的合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)图像变化检测会造成虚警较高、结果破碎的问题,提出一种基于超像素分割和多方法融合的SAR图像变化检测方法.首先引入基于简单线性迭代聚类(SimpleLinearIterativeClustering,SLIC)的超像素分割方法,通过对主辅图像进行联合分割,得到符合实际地物边界的超像素分割结果;同时,利用３种基于像素的变化检测方法获取初始变化检测结果;接着,利用超像素分割结果和初始变化检测结果进行两个层次的众数投票,去除检测结果中由于噪声引起的虚警和连通域中的孔洞.选取两个时相的苏州Radarsat２单极化SAR图像开展变化检测实验,实验结果表明该算法在保持较高检测率和有效边界的基础上,能够显著降低虚警.
卫星载荷研制发射后其光谱和空间观测模式固定,无法根据复杂地表的多样化需求进行实时灵活调整,且目前遥感器波段设置尚不完善还存在优化空间.引进基于蚁群优化算法的波段选择方法(AntColonyOptimization basedBandSelection,ACOBS),结合北美区域３３景AVIRIS航空高光谱图像,开展了不同区域、不同地表覆盖类型的高光谱波段优选研究,发现各地表类型优选波段组合存在一定差异,其中４波段组合中红光、近红外波段为２个共同入选波段,６波段组合中绿光、红光、短波红外波段为３个共有波段,８波段组合中紫光、绿光、红光、红边、近红外１、近红外２、短波红外１、短波红外２为８个共有入选波段,其他入选波段与地表覆盖类型有关.在此基础上,进一步开展了多光谱卫星波段设置评价研究,发现:４波段优化方案中,绿光、红光、近红外波段１ (７７０~８９５nm)、近红外波段２(９００~１３５０nm)为最优波段组合;６波段优化方案中,绿、红、红边、近红外１(７７０~８９５nm)、近红外２(９００~１３５０nm)、短波红外１(１５６０~１６６０nm)为最优波段组合;８波段优化方案中,蓝、绿、红、红边、近红外１(７７０~８９５nm)、近红外２(９００~１３５０nm)、短波红外１(１５６０~１６６０nm)和短波红外２(２１００~２３００nm)为最优波段组合.研究结果表明Land satTM OLI、SPOT等陆地资源遥感器波段设置还存在一定优化调整空间,特别是红边波段在目前传感器波段设置中没有得到足够重视.
成像微波散射计是增加了成像功能的新型散射计系统,其后向散射系数的测量精度仍然是系统的关键指标.根据成像微波散射计的系统特点,提出了基于FFT对信号与噪声进行同时测量的数字处理系统,推导了适用于衡量成像散射计后向散射系数测量精度的归一化标准差Kp .对于不同观测条件下的Kp 进行了公式描述及数值仿真.得出不同区域和不同目标观测情况下如何配置系统参数的结论,并落实到成像散射计系统的性能分析中,对如何折衷设计性能参数并在实验过程中获取最佳试验结果进行理论指导.
机载AISAEagleⅡ传感器为“黑河综合遥感联合试验(HiWATER)”额济纳旗试验区提供航空高光谱影像.介绍了高光谱原始数据的辐射定标、几何校正、大气校正等预处理过程.根据研究区地形差异以及数据使用目的的多样性,几何校正中可选择是否加高精度DEM 产品,大气校正的选择策略可分为平坦地形无DEM 的大气校正和起伏地形添加DEM 大气校正.本试验数据采用加载高精度DEM 的几何校正和平坦地形大气校正方法,经过预处理后的高光谱数据产品,其地理坐标与高分辨率的CCD影像对比,地理位置信息较为准确;与实测地物光谱对比,影像光谱能较好地体现地物光谱的特性,数据可用作定量遥感进一步的研究.
遥感影像中薄云的存在为影像的判读带来了极大的影响,通过研究薄云对Landsat影像造成的影响,提出一种加权梯度融合变分模型.通过在无云区域采用较小权重以保持影像自身信息,薄云区域则采用较大权重将参考影像的梯度信息融入待修复影像,改进了梯度模型在无云区域过度增强细节而造成的失真.采用暗通道法和梯度融合法与该方法进行比较,实验结果表明:该方法在有效去除薄云的同时对无云区域有较好的保真效果.
针对多云雾地区高时空分辨率数据缺乏现状,提出了一套区域尺度高时空分辨率植被覆盖度数据构建方法.首先,通过时空适应反射率融合模型(STARFM)有效地将TM 的较高空间分辨率与MODIS的高时间分辨率融合在一起,构建了研究区植被生长峰值阶段的NDVI数据;然后,以植被生长峰值阶段的NDVI为输入,基于地表覆被类型,综合应用等密度和非密度亚像元模型对研究区的植被覆盖度进行估算.结果表明:①即使数据源存在大量的云雾,且存在一定的时相差异,研究区植被覆盖度的估算结果过渡自然,不存在明显的不接边效应;②以植被生长峰值阶段的NDVI数据为输入进行植被覆盖度估算,有效拉开了同一地表覆被类型不同覆盖度像元的NDVI梯度,提高了亚像元估算模型对输入数据的抗扰动性;③基于地表覆被类型,应用亚像元混合模型,能够提高植被覆盖度的估算精度.经野外实测数据验证,总体约８５％的估算精度表明,针对高时空分辨率遥感数据缺乏的多云雾区域,本研究提出的方法能够实现区域尺度植被覆盖度数据的构建.
一维全极化综合孔径辐射计(FullPolarizationInterferometricRadiometer,FPIR)是一种轻量化的高空间分辨率的综合孔径微波辐射计系统.基于综合孔径辐射计成像原理及X波段FPIR原理样机,提出一种快视成像方法:①对原始数据进行抽取和平均,降低实时处理运算量;②简化误差处理过程,进而利用傅立叶变换法和G矩阵法反演亮温.通过对FPIR原理样机的地面实验,验证了该实时快视成像方法的有效性.
针对恶劣飞行条件下,高分辨率航空单线阵影像基于POS数据几何纠正后仍存在内部畸变的问题,利用影像上丰富的点线纹理特征,开展了基于特征的高分辨率航空单线阵影像几何纠正方法研究,分析了影像段落小带来的外方位元素解算时复共线性问题,采用线角分开迭代法实现了外方位元素的求解,使得该模型能够适用于高分辨率航空单线阵影像的几何纠正.实验结果表明:此方法能够有效校正因外方位元素测量引起的航空单线阵影像几何畸变.
使用RadarsatＧ２全极化雷达数据,基于面向对象技术对图像进行分割,分析各类地物的散射特征,并对分割对象进行特征提取,依此设计各类地物的提取因子并对鄱阳湖湿地进行地物信息提取,最后利用实地采样数据和同期的高分一号影像数据对分类结果进行验证.研究表明:采用面向对象技术并结合地物散射特征设计的提取因子,可以有效克服雷达图像分类中常见的斑点现象,提高湿地分类精度.
短波长的干涉合成孔径雷达(InSAR)适用于数字表面模型(DSM)提取,但难以提取准确的林下地相位,在缺乏高精度数字高程模型(DEM)的森林区域,短波长InSAR数据估测树高的能力受到限制.针对这一问题,采用机载XＧ波段单极化(HH)双天线InSAR数据开展了森林树高估测方法研究.双天线InSAR可以忽略时间去相干的影响,并且XＧ波段波长较短,入射角较大(中心入射角４５．７７°),地表对干涉去相干的贡献可以忽略,因此可将干涉复相干作为体去相干,对体去相干模型中的结构函数进行勒让德展开,截取第０阶展开式得到了基于相干幅度的森林树高估测模型,利用均匀选取的LiDAR 冠层高度模型(CHM)检验样本对估测结果进行严格的精度评价,并与差分法的树高估测结果进行对比.精度评价结果显示:相干幅度法与差分法都得到了较高的估测精度,两者的R２、RMSE、总精度分别为０．８１、０．８６;１．２０m、０．９７m;８６．４％、８８．７％.研究结果表明:相干幅度与森林树高具有负相关关系,适用于估测树高,基于单极化相干幅度的估测模型也可以得到较高的估测精度,与差分法的估测结果相比,虽然估测精度略有降低,但此方法具有两方面的优势:一方面,估测结果不需要实测样地数据标定,对于没有实测样地数据的森林区域亦能进行高精度的树高估测;另一方面,相干幅度法不需要高精度的DEM,具有更强的实用性.
植被含水量(VWC)能够指示植被的水分状况,对植被生长、火灾、旱灾以及生态环境安全监测等具有重要意义,也是微波遥感估算土壤水分的重要参数之一.光谱指数法是估算植被含水量最常用的方法之一.结合地面观测及Landsat８OLI传感器遥感影像,对平凉地区的植被含水量进行了遥感估算模型研究,结果表明:①平凉地区叶片含水量(FMC)与植被光谱指数没有相关关系,而等效水深(EWT)则与各植被光谱指数具有显著的相关关系(均超过９５％显著性水平),其中RVI２与EWT的相关关系最显著且最稳定;②利用RVI２对研究区EWT进行遥感估算,其均方根误差(RMSE)为０．１８３,平均相对误差为８．９％,平均相对误差绝对值为２６．４％;③研究区内大部分农田的植被含水量为０．６~０．９kg/m２,少数农田的植被含水量达到１kg/m２ 以上,这与实际考查基本一致,基本能够反映研究区内农田EWT的空间变化特征.
洪水是我国最为频繁的自然灾害之一,如何快速准确地获取洪水淹没范围在救灾减灾工作中具有重要意义.目前,卫星遥感技术已广泛应用于洪水信息提取的研究中.不同的遥感数据源在洪水信息提取中各有利弊,综合研究雷达影像和可见光影像的优缺点,建立了基于多源遥感数据的洪水淹没信息快速提取模型.首先,利用灾中第一时间获取的COSMOＧSkyMed雷达影像,采用面向对象的方法提取出洪灾发生时的水域空间信息;其次,利用灾前SPOTＧ５高分辨率光学影像,采用多光谱影像波段运算和决策树分类的思想提取出常态下的水域空间信息;最后,对灾中雷达影像COSMOＧSkyMed提取的水体和灾前光学影像SPOTＧ５提取的水体进行空间差值运算,得到洪水淹没范围信息,并利用洪水当天拍摄的无人机遥感影像对结果进行精度评价.将该模型应用于２０１３年浙江余姚水灾,监测结果表明:在洪水发生后,能够快速获取淹没范围空间信息,并且提取精度达到９３．７％,为洪灾的防治以及抗洪抢险救灾工作提供强有力的技术支撑和基础数据信息.
高分辨率影像为矿产资源开发遥感监管提供了更为精确有效的数据.以霍林河露天煤矿区为研究区,应用高分一号卫星影像为主要数据源,在面向对象的影像分类基础上,探讨了露天煤矿区用地类型信息提取优先顺序对最终分类精度的影响.结果表明:露天煤矿区的用地类型信息提取中,采用优先提取采矿场和排土场等资源开发用地类型、而后提取其他非开发用地的优先级顺序的分类精度最高,其总体精度达到８２％,Kappa系数达到０．７８,可以为露天煤矿区的用地类型信息提取提供理论和方法支持.
利用２０１２年黑河中游HiWATER实验区戈壁和大满超级站的土壤水分和温度廓线数据,基于LＧMEB微波辐射传输模型,分析了L波段微波穿透深度随土壤水分的变化.在此基础上,分析了不同深度土壤水分和温度作为LＧMEB模型输入,对L波段微波发射率和亮度温度的影响.研究结果表明:L波段微波穿透深度随土壤水分、温度的变化,呈现明显的差异,在本研究区L波段微波穿透深度在４~２２cm 之间;在土壤水分较高的超级站,计算的L波段亮度温度与０~４cm土壤层的亮度温度更为接近,而在土壤水分较低的戈壁站,计算的L波段亮度温度与０~４０cm土壤层的亮度温度更为接近.因此,在利用L波段微波数据反演土壤水分时,应考虑穿透深度的影响,以提高反演精度.
荒漠绿洲是维持当地人类生存和社会发展的主要依托,但其地表植被稀疏,生态系统极其脆弱,而植被覆盖度是反映荒漠生态环境信息的重要指标之一.以黑河下游额济纳荒漠绿洲为例,基于Landsat８影像和野外实测植被覆盖度数据,对比和分析现有的适宜于干旱荒漠区的３类植被覆盖度提取方法(经验模型法、像元二分法和三波段梯度差法)在该区域的应用效果,并尝试利用基于转换型土壤调整植被指数(TSAVI)的像元二分模型法和修正的三波段梯度差法(MTGDVI)进行植被覆盖度估算,以期找到计算额济纳荒漠绿洲植被覆盖度的最佳模型. 研究结果表明:用TSAVI像元二分模型法的反演精度高而且能够较好地估算额济纳荒漠区域和绿洲区域的植被覆
盖度,适用于估算额济纳荒漠绿洲的植被覆盖度.
小基线集合成孔径雷达干涉测量技术(SBASＧInSAR)已成功应用于城市地表形变监测,并表现出极大的潜力和优势.X波段高分辨率雷达卫星在地表微小形变探测方面较C波段和L波段更为敏感.选取覆盖常州地区COSMOＧSkyMed高分辨率SAR 影像,采用SBASＧInSAR 方法获得了地表形变时间序列,对比水准观测数据,分析了干涉测量结果的精度,根据历史地下水位监测数据,分析了地下水水位变化对地表形变的影响.结果表明:干涉测量结果与水准观测数据具有很好的一致性,沉降区域主要发生在武进区,最大沉降量超过－４０mm,主城区出现了轻微的回弹现象,回弹达到＋５mm;地下水水位持续上升与地面沉降减缓、地面回弹趋势一致,地下水水位变化仍然是常州市地表形变的主要影响因素.
青藏高原的降水数据主要由遥感产品和多源观测数据融合产生,由于青藏高原的观测站点分布稀疏不均,遥感数据误差较大,因此常用的CMORPH(ClimatePredictionCenter Morphing Technique)等降水数据集精度有限.通过K 最近邻(KＧNearestNeighbor,简称KNN)模型,可以建立环境(海拔、坡度、坡向、植被)、气象因子(气温、湿度、风速)和日降水量的关系,从而订正青藏高原的CMORPH 日降水数据集,提高数据精度.对CMORPH 日降水数据的误差分析表明,采用KNN 模型订正后的CMORPH 降水数据优于原始数据和采用PDF(ProbabilityDensityFunctionMatchingMethod)法订正的CMORPH 数据,且空间分布较好地符合青藏高原的降水分布特征.
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