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遥感反演离散植被有效叶面积指数的空间尺度效应 总被引：5，自引：0，他引：5
叶面积指数(LAI)是表征植被几何结构和生长状态的关键生物物理参数,也是气候、能量和碳循环等模型的重要输入参数.遥感反演LAI的尺度效应问题一直备受关注.考虑到尼尔逊参数对离散植被的BRDF模型的影响,我们定义有效叶面积指数LAIeff,LAIeff与传统概念下的叶面积指数具有相同的表征植被冠层内叶子浓密程度的主要功能,因此,本文以讨论有效叶面积指数为主.离散植被的空间尺度效应产生机理与连续植被有所不同,本文在方向性二阶微分方法(DSD)反演有效叶面积指数的基础上,讨论了离散植被空间尺度效应产生的原因,并提出了有效叶面积指数的尺度转换公式.理论分析结果表明高分辨率像元有效叶面积指数反演值的平均值总是大于等于同一目标低分辨率像元的有效叶面积指数反演值.另外,本文基于实际航空高光谱遥感影像,反演了中国河北省张家口市怀来县某植被覆盖区的有效叶面积指数,其反演结果验证了该结论的正确性和尺度转换公式的可靠性. 相似文献
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首先论述了定量遥感产品真值和均匀度的相对性, 在现实条件下, 提出了特征精度和特征均匀度的定义, 并且根据我们的试验给出了反照率、叶面积指数和表面温度的特征精度和特征均匀度. 其次, 指出定量遥感产品、海岸线测量和曲面面积测量的无标度现象的差异和相似性, 提出了定量遥感产品的信息分形维算法. 以叶面积指数为例, 当信息分形维为2.16时, 用相同反演模型在相同6 km面积的同类植被上, 30 m像元尺度遥感数据反演的叶面积指数为6 km像元尺度反演值的2.86倍. 最后提出了一种可操作的验证方法—“一检两恰”和当地毯式扫描难以实现时可以运用的一种多点观测法. 相似文献
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叶面积指数(LAI)是监测农作物生长的重要参数. 遥感提取LAI的方法之一是通过植被冠层辐射传输模型反演, 但多数模型反演方法都没有考虑作物LAI在不同生长阶段的变化关系. 本文在模型反演的基础上引入用作物生长模型描述的LAI随生长变化的关系, 将作物生长过程中LAI地面先验信息作为约束信息, 提取最优目标参数LAI. 要点是在耦合作物生长模型和辐射传输模型中通过变分算法在作物生长不同时刻序列同化多时相遥感观测和LAI先验知识; 在同化过程中用伴随方法求解代价函数. 采用北京昌平和顺义地区MODIS数据的同化结果显示时序遥感观测能够极大改善被提取LAI的不确定性, 对比MODIS LAI产品发现提取LAI廓线符合实际的作物生长规律, 因而比MODIS LAI产品更加可靠. 相似文献
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如何有效利用TM热红外遥感图像是遥感应用和研究人员共同关心的问题．由于空间分辨率不高,其应用与研究程度远不及其它波段获取的图像．小波变换具有信号多尺度分解能力,可以把遥感图像(二维信号)按照近似与细节进行多尺度分解．对TM(或ETM^ )图像进行K-L变换,将可见光及近红外波段信息集中到一个主分量图像上,而后对热红外图像和该主分量图像同时进行多尺度小波分解,使用前者的近似系数与后者的细节系数重建图像,由此得到的合成图像既保留了原热红外图像的基本灰度分布信息,同时分辨率也得到了提高． 相似文献
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基于多角度热红外遥感的混合像元组分温度演化反演方法 总被引：19，自引：3，他引：16
研究了多年来热红外多通道遥感反演陆面温度的成果后指出, 由于通道间信息高度相关, 以及不能直接反演混合像元组分温度, 所以它的反演精度及应用价值都受到极大的限制. 在建立非同温混合像元热辐射方向性模型基础上, 指出热红外多角度遥感提供了直接反演组分温度的可能性, 但这是一个多参数的同步反演问题. 通过数值模拟和实验验证表明, 演化算法是一个行之有效的多参数同步反演方法. 热红外多角度遥感与演化反演算法结合有望实现组分温度反演精度达到1 K以内的目的. 相似文献
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《中国科学:地球科学》2015,(1)
中低分辨率卫星反照率产品反映了局地与全球尺度地表吸收太阳短波辐射的能力,在气候变化与能量平衡研究中具有重要应用.卫星产品的精度通常基于地面观测值进行验证,而中低分辨率卫星反照率产品的验证需面对卫星与地面观测尺度的差异这一难题.引入高分辨率反照率作为尺度转换桥梁是一种常用验证策略,但高分辨率反照率数据本身的误差,以及它与地面观测、中低分辨率产品的互匹配都可能给验证结果带来不确定性.本文验证策略对这些不确定性进行了控制:以不确定性最小原则设计地面采样策略,用地面观测值对30 m分辨率反照率(用国产HJ-1a/b卫星数据反演得到)进行了校正,用校正后的30 m反照率升尺度后,选择不确定性更小的像元评价中低分辨率反照率的精度.以中国黑河流域中游为研究区开展了对GLASS和MODIS两种1 km分辨率反照率产品的验证试验.验证结果表明,尺度转换后的HJ反照率可以精确的检验低分辨率反照率产品的精度,但是必须考虑验证过程中的不确定性,并在验证时排除不确定性过大的像元. 相似文献
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利用小波变换, 对多角度卫星遥感图像进行多尺度分解, 在每一尺度上进行多阶段目标决策, 粗尺度的反演结果作为细尺度反演的先验信息, 反演逐步细化, 直到最初的观测尺度. 为实现多阶段目标决策反演策略应用于区域范围的卫星遥感反演实践提出了一种解决的方法. 利用MISR数据, 反演内蒙半干旱草场的植被结构参数, 初步验证表明该方法有效. 相似文献
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太湖水体遥感反演参数的空间异质性 总被引：1，自引：0，他引：1
空间异质性的存在,会导致水质参数遥感反演中的尺度效应,影响反演精度,因此通过分析水质参数空间异质性,对于选择适当分辨率的遥感影像,提高反演精度具有重要意义.通过2008年10月在太湖布置的3个样方,利用GIS地统计学原理和分形维数的方法,对水质遥感反演中的三要素浓度,包括叶绿素a(Chl.a)、总悬浮物(TSM)和溶解有机碳(DOC)的空间异质性及其可能产生的尺度效应进行了研究.结果表明:太湖水体的三要素浓度在不同样方单元中变异系数相差较大,存在着明显的尺度效应;三个样方内Chl.a变异函数曲线斜率在变程范围内变化都较为剧烈,分形维数较高,说明太湖水体Chl.a受到某种起主导作用的生态过程的影响和控制;Chl.a和TSM的空间结构比例都在90%左右,有较强的空间相关性,表明其空间异质性的产生主要是由于结构性因素引起的,随机性因素作用微弱;DOC空间结构比例较小,说明随机性因素对其空间异质性的产生起了主导作用.三个样方中Chl.a的变程分别为147.3m、129.3m和115.0m,TSM的变程分别为1131.7m、130.6m、149.1m,因此在遥感反演中可选择TM影像,选择5×5窗口,以150m×150m作为基本单元;而DOC的变程分别为34.3m、38.5m、26.4m,表明其自相关距离较小,建议直接选择分辨率为30m的TM影像,使实际测量值与遥感影像最小单元相对应,消除反演过程中的尺度效应带来的误差.该研究也表明,MODIS的像元尺寸(250、500、1000m)明显偏大,在太湖水体三要素反演过程中,由于空间异质性引起的尺度效应,会造成一定的误差. 相似文献
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基于HJ-CCD和MODIS的吉林省中西部湖泊透明度反演对比 总被引：2，自引：0，他引：2
水体透明度能够反映光在水体中的穿透程度,影响水生植被及以光为依赖条件的水生生物的分布,获取透明度的传统方法是采用透明度盘进行测量,但也可以通过遥感方法获得.环境减灾卫星是专门用于环境与灾害监测预报的小卫星星座,影像覆盖范围广,空间、时相分辨率较高,可以为水环境遥感提供较好的数据源.MODIS数据在近岸水体和内陆大型湖泊水环境监测中也有广泛应用,它的时相分辨率也很高,但空间分辨率低.利用HJ-1A卫星CCD数据和MODIS日反射率产品(MOD09GA),以2012年9月吉林省石头口门水库、二龙湖、查干湖、月亮泡等地的实测透明度为基础(实测点数74个,最小值为0.134 m,最大值为1.410 m,平均值为0.488 m),根据灰色关联度选取构建模型的波段组合,建立水体透明度反演模型.HJ1A-CCD数据与MOD09GA数据建立的模型R2分别为0.639和0.894,均方根误差(RMSE)分别为0.248和0.135,模型验证的平均相对误差(MRE)分别为17.1%和9.5%,RMSE分别为0.207和0.089.MODIS数据以其较高的辐射分辨率使模型精度较高,但是HJ数据在应用于透明度小于1 m的水体时精度也较高(MRE=13.5%,RMSE=0.066).HJ-CCD数据在空间分辨率上的优势使其能够获得透明度空间分布的细节信息.比较两者反演得到的湖泊平均透明度,结果较为一致. 相似文献
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定量遥感反演作物蒸腾和土壤水分利用率的区域分异 总被引：19，自引：3，他引：19
首先讨论了在农业生态站建立的行之有效的、以遥感数据为主体的作物蒸腾二层模型.重点阐明了以多时相辐射温度和热惯量信息为基础的作物地表混合像元（视场）温度的分解模型,在遥感反演过程中提出了一些在模型和算法方面的优化和改进:提出了一个区域比辐射率估算的算法、提出了运用地表温度的静态反馈算法和扩展生态台站的空气温度到区域的算法.并在LUCC分类技术的支持下,提出了以地面粗糙度和辐射温度为参数的地面2m高的气温和风速的空间扩展算法.最后应用 NOAA-AVHRR和地面同步观测及其定标,按像元逐点运算,反演了华北地区农田作物蒸腾和水分利用率的区域分布.揭示了春天华北地区水资源在农业上的利用效率,为采取有效的节水措施提供了科学依据. 相似文献
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叶面积指数(LAI)是分析冠层结构最常用的参数之一,它控制着植被的生物物理过程,如光合、呼吸、蒸腾、碳循环和降水截获等,因此快速、可靠和客观地评价LAI非常重要.本文发展了激光穿透指数(LPI)的简化计算方法,首次利用校正后的回波强度计算出LPI,以LPI为变量基于Beer-Lambert定律实现了甘肃大野口研究区森林LAI反演,并且与原始回波强度和回波数反演LAI的精度进行对比,结果发现通过距离和角度校正后的回波强度值能提高LAI反演精度.为了评价模型的可靠性和泛化性能,用留一法交叉验证程序(LOOCV)对最佳反演模型进行了验证,表明该模型没有过度拟合,具有很好的泛化能力.最后,用没有参加建模的16个实测LAI对预测值进行精度验证(R2=0.810,RMSE=0.198),发现校正后的回波强度反演山区森林LAI精度较高.本文还对激光雷达LAI反演结果与传统光学TM影像的反演结果进行了对比分析,结果表明机载激光雷达反演LAI精度(R2=0.825,RMSE=0.165)高于光学TM遥感数据(R2=0.605,RMSE=0.257),因此,可用激光雷达数据实现研究区的高精度LAI反演,为生态环境研究提供可靠的基础数据. 相似文献
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应用实测光谱估算千岛湖夏季叶绿素a浓度 总被引：4，自引：2，他引：2
依据2010年8月的实测数据构建了千岛湖水体夏季叶绿素a浓度的实测光谱数据估算模型,并进行了验证.利用ASD FieldSpec3野外光谱仪获取高光谱数据,计算水体离水辐亮度和遥感反射率.通过寻找反演水体叶绿素a浓度的高光谱敏感波段,采用单波段相关分析、波段比值、微分光谱、三波段模型、BP人工神经网络等多种算法进行比较分析,结果表明:叶绿素a浓度与单波段光谱反射率的相关性不大;596 nm和489 nm波长处反射率比值、545 nm处光谱一阶微分与叶绿素a浓度均呈较显著相关,估测模型决定系数R2分别为0.782、0.590,RMSE分别为0.89、1.98μg/L;三波段模型的反演结果优于传统的波段比值和一阶微分法,R2为0.838,RMSE为0.71μg/L;神经网络模型大大提高了叶绿素a浓度的反演精度,R2高达0.942,RMSE为0.63μg/L.本研究为今后在千岛湖水域的夏季相邻月份进行叶绿素a浓度大范围遥感反演研究奠定了基础. 相似文献
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2008年11月、2009年4月,分别对太湖水体以及2009年6月对巢湖水体进行野外实验.对太湖水体遥感反射率进行因子分析,并利用遥感反射率的不同因子,对叶绿素和总悬浮物浓度进行反演,并对反演因子的普适性进行验证.利用第一因子反演太湖春季叶绿素浓度,平均相对误差为22.1%,均方根误差为3.48g/L,利用该方法反演巢湖、太湖秋季水体的叶绿素浓度没有取得较好的效果;利用第二因子反演太湖春季总悬浮物浓度,平均相对误差为13.9%,均方根误差为11.33mg/L,利用该因子反演巢湖、太湖秋季水体的总悬浮物浓度同样取得较好效果.结果表明:利用遥感反射率的第一因子对叶绿素浓度进行反演,该方法不具有普适性;利用遥感反射率的第二因子对总悬浮物浓度进行反演能取得较好的结果,此方法具有一定的普适性. 相似文献
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水体Chl.a浓度是水质评价的一个重要指标,受悬浮物浓度季节性变化的影响,如何削弱悬浮物的光谱干扰,是实现内陆水体Chl.a浓度遥感高精度反演的难点之一.基于2011-2013年妫水河6次实测水体高光谱数据和水体Chl.a浓度数据,评价广泛应用的三波段模型和非线性拟合能力较好的支持向量机回归(SVR)模型的反演精度,使用基线校正和一阶微分方法来削弱实测高光谱中非Chl.a光谱信息.定义两种基线:750 nm的反射率值;500与750 nm的反射率值连线,基线校正为光谱反射率减去基线值.利用2013年7月的实测数据进行验证,结果表明,SVR模型比三波段模型更适合季节性浑浊水体的Chl.a浓度反演.通过基线校正筛选后的波段反射率组合作为输入变量能够提高SVR模型的反演精度,决定系数为0.68,均方根误差为3.38μg/L;线性基线校正提高三波段Chl.a估算模型的反演能力有限. 相似文献
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由于大气短波红外辐射传输散射的复杂性,目前二氧化碳物理反演算法通常假定为晴空平面平行大气.然而通常的云检测算法难以识别视场内亚像元低层水云存在的场景,直接影响了二氧化碳遥感产品的精度.本文基于三维矢量辐射传输计算方法模拟了三维亚像元水云在短波红外1.6μm波段的散射效应,并估算了忽略此散射效应可能引入的二氧化碳反演偏差.结果表明：1.6μm波段云区表现为强反射特征,阴影区表现为减弱特性.忽略三维云散射后,云区视场辐射模拟结果偏低,且相对偏差量随地表反射率的减小、太阳天顶角的升高和云层光学厚度的增大而增大;而阴影区辐射模拟结果将偏高,相对偏差量随太阳天顶角升高、云层光学厚度的增大而增大;在云区和阴影区吸收通道都表现了相对更大的偏差.估算结果显示在低反射率、高太阳天顶角和高云层光学厚度场景中,晴空平面平行假设可能引入高达10～15 ppmv反演误差,远高于观测需求.如何剔除三维云散射影响的观测,或者在反演算法中修正三维云散射效应对于提高二氧化碳反演精度将非常重要. 相似文献
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考虑到主动微波和被动光学遥感数据反映地表土壤水分的各自优势,提出一种ASAR数据和TM数据协同反演植被覆盖土壤水分的半经验耦合模型.该模型通过简化MIMICS模型,将研究对象分为植被冠层和土壤层两部分,模拟了冠层叶片含水量与单位体积内植被消光系数,后向/双向散射系数的经验关系,减少了模型的输入参数,使模型最关键的输入参数为光学易于反演的叶面积指数LAI.LAI采用PROSAIL模型进行反演,实现微波和光学模型的耦合,并引入植被均方根高度（Sveg）来修正冠层重叠造成的雷达阴影效应,然后对半经验模型的系数进行了参数敏感性分析,发现在LAI较小时（LAI≤3）,模型更为适用.最后,选用甘肃黑河试验区的TM,ASAR数据,利用耦合模型生成了研究区土壤水分布图,并利用地面实测数据对该耦合模型和MIMICS模型进行比较验证.结果表明：通过对雷达阴影效应的校正,该模型反演的地表土壤水分与实测值的平均相对误差Er从17.6%减小到10.4%,RMS从0.055降低到0.031g/cm3.同时,耦合模型的反演效果明显好于MIMICS模型单独反演的结果（Er=22.7%,RMS=0.068g/cm3）;表明在LAI较小的区域,该主被动遥感耦合模型能有效的反演土壤水分,取得较好的反演精度. 相似文献
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乌梁素海沉水植物群落光谱特征及冠层水深影响分析 总被引：1，自引：0，他引：1
沉水植物对于改善富营养化水体和重建水生生态系统起着至关重要的作用.应用遥感技术可以实时、大面积监测沉水植物的分布和生长情况,而冠层水深直接影响沉水植物在湖泊、河流中的准确遥感解译.本研究基于实测光谱数据,分析了乌梁素海沉水植物光谱特征,并研究了冠层水深对乌梁素海沉水植物反射光谱的影响,建立了乌梁素海沉水植物冠层水深反演模型.结果表明:1)挺水植物在短波红外1662 nm和2223 nm附近分别有一个反射峰,这是挺水植物区别于沉水植物和漂浮藻类的重要波段; 0深度沉水植物(WDC=0)与漂浮藻类的光谱反射率非常接近,但是在绿波段(550～690 nm)有明显差异,因此,可以利用绿波段和短波红外波段的光谱特征来区分挺水植物、沉水植物和漂浮藻类.2)沉水植物群落的光谱反射率随冠层水深的增加而降低,在700～900 nm波段范围内变化最为明显,且在700～735 nm波段附近,沉水植物群落光谱反射率与冠层水深呈显著负相关.3)在建立的单波段/波段比沉水植物冠层水深反演模型中,波段比反演模型要优于单波段反演模型,波段比反演模型的决定系数R2 0.70,均方根误差13.70 cm,平均相对误差28%,反演精度较好,适用于10～60 cm沉水植物冠层水深的反演.4)利用波段响应函数,将实测光谱反射率积分到Landsat-8 OLI波段上,建立OLI了冠层水深反演模型,其中,波段比幂函数模型反演效果最好,R2为0.49,均方根误差为18.17 cm,平均相对误差40.05%.可用于精确大气校正后乌梁素海沉水植物冠层水深的反演. 相似文献
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利用卫星数据遥感陆地气溶胶一直是国际上研究的难点与热点.利用新一代传感器MODIS(中分辨率成像光谱仪)数据,DDV(Dark Dense Vegetation)算法反演陆地气溶胶的分布以及性质已经取得了较好的效果.然而,该算法只适用于诸如水体、浓密植被等较低地表反射率区域,大大限制了该算法的实际应用范围,尤其是无法应用于城市等亮地表区域气溶胶的遥感反演.文中提出了基于利用TERRA和AQUA双星MODIS数据的协同反演模型算法(SYNTAM-Synergy of Terra and Aqua MODIS),用以反演陆地气溶胶的光学厚度等信息.该算法实现了地表反射率与气溶胶光学厚度的同时反演,可应用于各种地表反射率类型,包括城市等亮地表区域.通过与国际AERONET的地面观测数据对比做初步的反演验证,结果表明,该算法具有较高的精度,进一步的验证工作还在继续. 相似文献
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MODIS陆地气溶胶遥感反演 总被引：6，自引：0，他引：6
利用卫星数据遥感陆地气溶胶一直是国际上研究的难点与热点. 利用新一代传感器MODIS(中分辨率成像光谱仪)数据, DDV(Dark Dense Vegetation)算法反演陆地气溶胶的分布以及性质已经取得了较好的效果. 然而, 该算法只适用于诸如水体、浓密植被等较低地表反射率区域, 大大限制了该算法的实际应用范围, 尤其是无法应用于城市等亮地表区域气溶胶的遥感反演. 文中提出了基于利用TERRA和AQUA双星MODIS数据的协同反演模型算法(SYNTAM-Synergy of Terra and Aqua MODIS), 用以反演陆地气溶胶的光学厚度等信息. 该算法实现了地表反射率与气溶胶光学厚度的同时反演, 可应用于各种地表反射率类型, 包括城市等亮地表区域. 通过与国际AERONET的地面观测数据对比做初步的反演验证, 结果表明, 该算法具有较高的精度, 进一步的验证工作还在继续. 相似文献