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各类光学植被指数已成功地应用于各种植被监测与作物产量估算中,但这些指数易受大气状况的影响。由星载微波辐射计得到的植被光学厚度数据（VOD）与植被密度、含水量密切相关,数据可全天候获得,在农业遥感监测中呈现着巨大的潜力。作为来自不同传感器的遥感数据,微波遥感数据与光学遥感数据可以提供不同波长范围内的植被信息。为了更准确地进行作物产量估算,本研究提出将微波遥感数据与光学遥感数据共同应用于冬小麦单产估算中。研究选择L波段微波辐射计SMAP卫星的VOD数据与MODIS的标准归一化植被指数NDVI、增强型植被指数EVI、叶面积指数LAI、光合有效辐射分量FPAR数据作为研究变量,分别使用BP神经网络、GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络建立冬小麦产量估算模型。结果表明： 3种神经网络回归模型的P值均小于0.001,通过了显著性检验。GA-BP神经网络回归模型的估算值与真实值在3种神经网络回归模型中表现了最高的相关性（R=0.755）与最低的均方根误差（RMSE=529.145 kg/hm2）,平均绝对误差(MAE=425.168 kg/hm2)和平均相对误差（MRE=6.530%）。为了分析多源遥感数据的结合在作物产量估算中的优势,研究同时构建了仅使用NDVI和LAI,使用NDVI、EVI、LAI、FPAR等光学数据进行冬小麦产量估算的3种GA-BP神经网络回归模型作为对比。结果表明,使用微波遥感数据与光学遥感数建立的GA-BP神经网络回归模型较上述3种作为对比的GA-BP神经网络回归模型的相关系数R值分别提高了0.163,0.229与0.056,均方根误差RMSE分别降低了122.334、158.462和46.923 kg/hm2,使用多源遥感数据的组合可以很好地提高作物产量估算的准确性。 相似文献
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气候变化研究需要长时间序列、稳定的、均一化的地表温度（LST）气候数据集支持。气候变化实时监测对数据集的要求则更高,还需要LST气候数据集实时的更新和快速便捷的获取,而国际上公开的实时更新的LST气候数据集则较少。本研究以国外长时间序列MODIS LST历史数据集为参照,对我国易于获取的FY-4A LST实时数据进行质量评估,在此基础上研发随机森林偏差订正算法,将FY-4A LST数据实时订正到MODIS LST质量水平上,从而研发融合静止气象卫星FY-4A和极轨卫星AQUA/MODIS的LST气候数据集。对偏差订正后的2022年1、4、7和10月共4个月产品检验评估的结果表明：从4个月份偏差的平均值来看,订正后的LST平均偏差由-1.98℃降低到-0.42℃,平均绝对偏差由4.02℃降到2.84℃,均方根误差由5.13℃降到3.91℃,相关系数由0.86提升到0.90。随机森林回归偏差订正算法能够有效减小FY-4A LST与MODIS LST的偏差,订正后的FY-4A LST数据在全国范围不同区域和不同时段与MODIS LST均具有较好的一致性。对中国区域高温过程监测评估发现：订正后... 相似文献
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新疆沙漠地区地表宽波段比辐射率遥感估算 总被引：1，自引：0，他引：1
地表比辐射率是估算地表温度以及地表长波辐射的一个重要参数,为了解决遥感影像反演地表比辐射率在裸地的精度不足问题,本文在新疆沙漠地区利用2类数据：① 傅里叶变换热红外光谱仪（FTIR）数据,在2013年、2014年秋天沿2条穿越塔克拉玛干沙漠的沙漠公路测量得到25个点的地表比辐射率数据;② 与FTIR数据同时期的MODIS温度/比辐射率数据MOD11A1、MOD11B1和反射率数据MOD09GA以及反照率数据MCD3A3,利用这2类数据为数据源,估算新疆沙漠地表比辐射率。首先,重新估算了基于MODIS宽波段比辐射率（BroadBand Emissivity, BBE）方程的系数和基于GLASS（Global L And Surface Satellite）BBE方程的系数,由此获得了GLASS BBE和MODIS BBE的修正方程。其次,将修正前后的GLASS BBE与FTIR和MODIS BBE作对比,发现其精度显著提高：① 与FTIR数据对比,修正前后的GLASS BBE方程的决定系数R2值从0.42增加到0.95,均方根误差（RMSE）和偏差（Bias）分别减少了1和3个数量级;② 与MODIS BBE方程数据对比,修正前后的GLASS BBE的R2值从0.69增加到0.91,RMSE和Bias分别减少了1和2个数量级。因此,修正后的基于GLASS和MODIS的BBE方程,极大地提高了遥感影像对裸地尤其是沙漠地区地表比辐射率的反演精度。使用修正后的GLASS BBE方程反演出新疆3个沙漠地区的BBE分布特征。结果表明,塔克拉玛干沙漠由于土地类型较为单一,其BBE值主要为0.88~0.92,而古尔班通古特沙漠以及库姆塔格沙漠受到地形、植被等的影响,BBE值稍微偏高,分别为0.89~0.95和0.89~0.94,沙漠周边稀疏植被区及其边缘地区的值范围为0.95~1.00。本文基于GLASS和MODIS的适用于新疆沙漠的BBE方程,为陆面过程的研究与模拟提供了支持。 相似文献
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OLCI（Ocean Land Colour Instrument）作为MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）的后继升级版传感器,在气溶胶反演中存在潜在优势,但是目前利用OLCI数据进行气溶胶监测的研究较少。因此,本文针对OLCI多通道反射特征开发了OLCI云检测算法,并对传统查找表构建方法进行改进,根据观测几何特征提出动态查找表法,并通过光谱卷积方式等效转换MODIS和OLCI红蓝通道地表反射率并获取OLCI红蓝通道地表反射率固定关系,进而实现台湾岛550 nm处的AOD反演。与550 nm处AERONET level 2.0 AOD验证结果首先表明不同季节、不同站点的精度表现存在一定差异,其次相对于同期MOD04_3K AOD产品,本文反演结果与全球气溶胶自动观测网（AERONET）站点实测值之间表现出更显著 的相关性（R2=0.8199）,均方根误差（RMSE）从0.175下降到0.113,相对平均误差（RME）从33.6%下降到26.7%,且67.5%的OLCI AOD落在预测误差（EE）区间内,明显大于MOD04_3K AOD落在预测误差区间的百分比（55.7%）。此外,误差分析表明,当实际AOD值较低时,红蓝通道地表反射率之间关系的误判会导致较为明显的AOD反演相对误差。 相似文献
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土壤湿度是地表水热交换过程和水文循环中的一个关键组成部分,获取高时空分辨率的土壤湿度数据一直是当前研究的热点。SMAP（Soil Moisture Passive and Active）主被动微波土壤湿度产品的精度高,但存在着空间分辨率低和时间分辨率缺失的问题,这限制了其在区域尺度上的应用,为解决这一问题得到更高时空分辨率的土壤湿度产品,本文利用广义回归神经网络模型（GRNN）模拟了MODIS地表温度、反射率、植被指数光学/热红外遥感数据以及高程、坡度、坡向、经纬度数据与SMAP土壤湿度的关系,从而将京津冀地区SMAP L2土壤湿度产品的时间分辨率由不连续（4~20 d）提升至1 d,空间分辨率由3 km提升至1 km,并扩展其在京津冀地区的空间覆盖范围。研究发现:① GRNN模型总体验证结果表明土壤湿度估算值与SMAP原始值的相关性较高（r=0.7392）,均方根误差（RMSE）为0.0757 cm3/cm3;② 不同季节典型日期的GRNN模型估算结果精度相差较大,春季处的相关性相比其他季节最低,精度相对较高（r春=0.6152,RMSE春=0.0653cm3/cm3）,秋季和夏季土壤湿度估算精度较为接近（r夏=0.6957,r秋=0.7053,RMSE夏=0.0754cm3/cm3,RMSE秋=0.0694cm3/cm3）,冬季的估算精度最高（r冬=0.8214,RMSE冬=0.0367cm3/cm3）;③ 2016年京津冀夏秋季节的土壤湿度较其他季节要显著提高,空间分布上坝上高原区域较低,而沿海地区的土壤湿度明显较高。本研究对京津冀地区的生态水文、气候预测以及干旱监测等应用领域具有重要价值。 相似文献
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有利气象条件之后的静风期,极大降低了PM2.5跨区域传输的影响,能够揭示本地源的排放状况。本文尝试性引入了静风期污染物分布揭示本地源排放特征的概念,提出了一种基于遥感数据的PM2.5排放清单空间精细化方法：首先,利用 MODIS MCD19A2反演的ChinaHighPM2.5数据,构建高时空分辨率PM2.5数据融合方法;然后,构建唐山市有利气象条件之后的静风期污染物遴选方法（合理风向和风速：有利气象条件为东风,地面10 m高度风速大于3 m/s,其他风向,持续的较大风力5~10 m/s;静风期风速小于1.5~2.0 m/s）;其次,基于遴选的静风期PM2.5数据分配MEIC清单中的PM2.5总排放量,同时对比传统插值方法：基于GDP、人口密度、路网、土地利用类型数据,实现清单各污染源PM2.5的1 km×1 km空间分配;最后,利用WRF-CMAQ模拟数据和地面台站实测数据进行真实性检验。研究结果表明：① PM2.5数据填补融合方法能够有效提高PM2.5监测数据的时空分辨率,且与地面监测值显著相关（R2=0.94,RMSE=4.64 µg/m3,NMB=2%,NME=7%）;② 引入有利气象条件后的静风期概念,提出了静风期污染物的遴选方法,有效降低了PM2.5跨区域传输的影响,更好地反映了本地源排放的空间分布特征;③ WRF-CMAQ模拟方法的精度验证结果表明,该方法较传统面积插值法NME降低7%,NMB降低10%,RMSE降低1.54 µg/m3,R2提高11%。该方法为排放清单的空间精细化提供了新的研究思路。 相似文献
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基于神经网络模型的干旱区绿洲土壤盐渍化评价分析 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤盐渍化严重制约了农业可持续发展和生态安全,土壤盐渍化的精确评价分析,对土壤盐渍化的改善和治理具有重要的意义。本文以新疆焉耆盆地为研究对象,Landsat8 OLI遥感影像和实测采样数据相结合,提取地下水埋深（GD）、盐分指数（SI）、地表蒸散量（SET）和改进型温度植被干旱指数（MTVDI）建立了土壤盐渍化评价模型。结果表明：①结合野外实测土壤盐分数据,对BP神经网络模型进行训练。最终以最优的4-4-1结构的3层BP神经网模型对研究区土壤盐渍化进行了预测（R2=0.864,RMSE=0.569）。相比传统多元线性回归模型（R2=0.741,RMSE=0.767）,神经网络模型对土壤盐渍化的预测精度更高;②土壤盐渍化分布与GD、SI、SET和MTVDI等存在较强的关联性,不同等级的土壤盐渍化是不同影响因素不同程度上组合而引起的结果,盐渍化土地主要分布在地下水位较低以及土地开垦之后没有利用的荒地区域;③整个研究区大部分区域受到不同程度的盐渍化影响,耕地退化为盐渍地导致该区域土壤盐渍化以及土壤次生盐渍化进一步加剧。 相似文献
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同化叶面积指数和蒸散发双变量的冬小麦产量估测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
同化遥感信息到作物生长过程模拟模型,是估测区域作物产量的重要方法之一。同化变量的选取对同化结果精度至关重要。本文在标定WOFOST作物模型参数的基础上,优化了WOFOST模型的默认灌溉参数。利用ET和LAI作为同化变量,分别构建了时间序列趋势信息的代价函数和四维变分代价函数;采用SCE-UA算法最小化代价函数, 重新初始化WOFOST模型初始参数——作物初始干物质重、作物35 ℃生命期和灌溉量。最后利用MODIS LAI产品（MCD15A3）、MODIS ET产品（MOD16A2）,同化到作物模型估测产量,并对比分析了水分胁迫模式下同化单变量（ET或LAI）和同化双变量（ET和LAI）的估产精度。结果表明：同化双变量ET和LAI的策略,优于同化单变量LAI或ET,双变量策略的冬小麦产量估测精度为R2=0.432,RMSE=721 kg/hm2;单独同化高精度LAI对提高估产精度具有重要作用,其冬小麦产量估测精度为R2=0.408,RMSE=925 kg/hm2;单独同化ET的趋势信息改善了WOFOST模型模拟水分平衡的参数,但是,产量估测精度（R2=0.013,RMSE=1134 kg/hm2）与模型模拟估测产量精度（R2=0.006,RMSE=1210 kg/hm2）相比改善效果有限。本研究为其他区域的遥感数据与作物模型的双变量数据同化的作物产量估测研究提供了参考价值。 相似文献
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时空融合技术是目前解决单一遥感数据源难以同步获取高时空分辨率数据的有效途径。然而,如何设置参数使模型融合效果最佳,如何设置在植被监测中广泛应用的植被指数的融合步骤,进而获得最佳的植被指数时序数据,目前仍不明晰。本文以长江中下游平原地区的典型县域—南昌县为例,基于Landsat和MODIS多时相数据对当前主流时空融合模型—ESTARFM （Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）进行参数敏感性分析,并系统地对比分析了2组融合实验RI（先融合波段反射率后计算植被指数）和IR（先计算植被指数后直接融合）的融合效果。结果表明： ① ESTARFM算法中参数的敏感性在波段反射率、植被指数融合中表现出相似的特征,随着滑动窗口与相似像元数量的增大,融合误差整体呈现出先减小后趋于稳定或增大的趋势;在ESTARFM算法应用中,存在着最佳参数设置范围;② 相较于RI组,IR组模拟结果精度更高（R2RI-NDVI=0.866,R2IR-NDVI=0.953,R2RI-EVI =0.814,R2IR-EVI =0.930）,且能够较好地削弱“斑块”现象,更好地表征出细小地物和纹理特征。研究结果为遥感数据时空融合模型在地块破碎、种植制度多变的复杂环境中的应用提供借鉴和参考。 相似文献
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气象变量常作为重要的影响因子出现在环境污染、疾病健康和农业等领域,而高分辨率的气象资料可作为众多研究的基础数据,对推进相关研究的发展意义重大。本文以中国大陆为研究区域,利用2015年824个气象站点的气温、相对湿度和风速3套数据,结合不同的解释变量组合,分别构建了各自的GAM和残差自编码器神经网络（简称残差网络）模型,以10倍交叉验证判断模型是否过拟合。研究结果表明：① GAM和残差网络方法都不存在过拟合问题,同GAM相比,残差网络显著提高了模型预测的精度（3个气象因素的交叉验证CV R2平均提高了0.21,CV RMSE平均降低了37%）,其中相对湿度模型的提升幅度最大（CV R2:0.85 vs. 0.52,CV RMSE:7.53% vs. 13.59%）;② 残差模型的结果较普通克里格插值结果和再分析资料更接近站点观测数据,表明残差网络可作为高分辨率气象数据研制的可靠方法。此外,研究还发现在相对湿度模型中加入臭氧浓度和气温、在风速模型中加入GLDAS风速再分析资料,可提升模型的性能。 相似文献
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多源遥感数据的综合应用是提高地表温度反演精度的有效途径.MODIS数据和Landsat TM数据在我国同一地区获取的时间相差不大,可以获取近似同步的MODIS数据和TM数据.本文将基于MODIS数据反演的大气参数应用于TM影像的地表温度反演,分别对单窗口算法和普适性单通道算法进行了实验研究,应用气象站实测的地表温度数据对反演结果进行了检验,并对比分析了不同土地覆盖条件下两种算法的精度差异.结果表明:两种算法反演精度均较高,单窗口算法反演精度为0.76K,普适性单通道算法反演精度为1.23K;在不同的土地覆盖条件下,两种算法表现出明显的差异性,水体区反演结果差异最小,均值差异仅为0.02K,植被区差异最大,均值差异为0.62K. 相似文献
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基于我国首颗全极化雷达卫星高分三号（GF-3）和Landsat8数据,研究浓密植被覆盖地表土壤水分反演方法。为了提高浓密植被覆盖地表土壤水分反演精度,首先利用PROSAIL模型、实测植被参数及Landsat8光学数据分析了8种植被指数与植被冠层含水量的相关性,从中优选出归一化差异水指数（NDWI5）用于反演植被冠层含水量,并通过分析植被含水量和植被冠层含水量的关系,构建植被含水量模型;然后结合植被含水量反演模型和简化MIMICS模型校正了植被对雷达后向散射系数的影响,最后基于AIEM建立裸土后向散射系数模拟数据集,发展一种主动微波和光学数据协同反演浓密植被覆盖地表土壤水分模型,并以山东省禹城市为研究区,实现了玉米覆盖下HH、VV和HH+VV 3种模式土壤水分反演。实验结果表明： ① NDWI5为最佳植被指数,对于去除植被影响有较好效果;② 基于此方法,利用GF-3和Landsat8卫星数据反演得到的土壤水分具有较高的精度;③ 相比HH和VV两种极化模式,HH+VV双通道模式对土壤水分反演结果更好,决定系数（R2）为0.4037,均方根误差（RMSE）为0.0667 m 3m -3。 相似文献
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精细尺度的城镇人口空间分布是分析人类-资源-环境相互关系的重要指标。本文提出了一种融合地理空间大数据和高分辨率遥感数据估计精细尺度城镇人口分布的方法。通过对比各指标与人口相关性,选取R2>0.7的建筑面积、到道路距离、夜间灯光强度、商服中心、EAHSI指数、幼儿园、公园、小学、加油站、医院、公交车站、长途汽车站作为影响人口分布的变量因子。结合城市功能区数据确定人口分布区域,利用随机森林模型对宁波市2018年人口数据进行了500 m格网空间化,从而得出宁波市城镇人口空间分布图。最后,基于随机森林模型的变量因子重要性分析宁波市人口空间分布的影响因素。研究结果表明,本文所提出的城镇人口分布模型在街道尺度的估算精度为81.2%,平均相对误差MRE为0.29、RMSE为3279.89;网格级别的MRE为17.16,RMSE为1149.9,因此模型能精确地反演城镇内部街道人口分布信息。通过对变量因子重要性进行比较,发现建筑面积重要性约为0.22,对宁波市人口估算影响最大;到道路的距离、夜间灯光强度、商服中心、EAHSI（Elevation-Adjusted Human Settlement Index）、幼儿园、公园对宁波市人口估算具有重要作用。本文在格网级别进行的人口分布精度验证对于研究城市精细人口分布具有重大意义。 相似文献
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基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值 总被引：1，自引：0，他引：1
地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km2时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km2,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km2时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km2,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km2时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。 相似文献
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Improvement of mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from HJ-1B satellite data 总被引：2，自引：0，他引：2
The thermal infrared channel (IRS4) of HJ-1B satellite obtains view zenith angles (VZA) up to ±33°. The view angle should be taken into account when retrieving land surface temperature (LST) from IRS4 data. This study aims at improving the mono-window algorithm for retrieving LST from IRS4 data. Based on atmospheric radiative transfer simulations,a model for correcting the VZA effects on atmospheric transmittance is proposed. In addition,a generalized model for calculating the effective mean atmospheric temperature is developed. Validation with the simulated dataset based on standard atmospheric profiles reveals that the improved mono-window algorithm for IRS4 obtains high accuracy for LST retrieval,with the mean absolute error (MAE) and root mean square error (RMSE) being 1.0 K and 1.1 K,respectively. Numerical experiment with the radiosonde profile acquired in Beijing in winter demonstrates that the improved mono-window algorithm exhibits excellent ability for LST retrieval,with MAE and RMSE being 0.6 K and 0.6 K,respectively. Further application in Qinghai Lake and comparison with the Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST product suggest that the improved mono-window algorithm is applicable and feasible in actual conditions. 相似文献
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数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是地球表层系统科学相关研究的基础数据,DEM数据精度的定量评价对科学选择DEM数据源、量化数据误差的影响等具有重要意义。在目前全球尺度可免费获取的DEM数据中,2018年发布的TanDEM-X 90 m DEM（TanDEM-X 90）数据凭借其较好的现势性得到了广泛关注。然而,目前大区域尺度上开展的针对TanDEM-X 90数据精度的评价工作较为有限,缺乏对其整体精度及误差空间分布特征的系统认知。本文以ICESat/GLAS卫星测高数据为评价数据,并选择SRTM-3 DEM和AW3D30 DEM作为对比数据,以平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、偏度和峰度等为统计指标,重点研究了TanDEM-X 90在中国主要陆地区域的误差统计特征和空间分布规律,探讨了高程、坡度、地貌类型、土地覆盖等对DEM精度的影响,并进行了适用性分析。结果表明：① 在中国区域,TanDEM-X 90数据的平均绝对误差和均方根误差分别为4.31 m和7.87 m,其高程精度与SRTM-3相近,但明显低于AW3D30;② 当坡度低于4°时,TanDEM-X 90的整体精度为3种数据中最高的;③ 对于平原、丘陵、台地这3类地貌类型,TanDEM-X 90相较SRTM-3而言具有一定精度优势;④ 本研究还以流域为单元绘制了全国尺度的TanDEM-X 90误差空间分布图,为该数据在全国尺度或典型区域的应用提供重要参考。研究也表明TanDEM-X 90在反映地表高程信息方面具有更好的时效性,能更好地反映中国区域近年来受人类活动影响的地表高程变化。 相似文献