共查询到16条相似文献，搜索用时 125 毫秒
1.
地面站点观测数据代表性评价方法研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
在遥感产品真实性检验中,地面站点网络的连续观测数据是进行算法及产品验证的重要数据来源。通常站点观测的空间范围有限,测量数据直接与产品像元值比较会存在尺度误差。因此,分析与评价站点观测在多大尺度上具有代表性,对有效利用观测数据进行算法与产品精度评价具有重要意义。目前全球地面观测站点类型繁多,虽有一定的代表性评价方法,但各类方法的优缺点及适用参数、适用条件各异。因此,为使站点观测代表性评价方法广泛的应用于地面站点观测,进而开展更加有效的遥感产品真实性检验,有必要对当前站点代表性评价方法进行系统的综述及梳理。本文首先阐述遥感产品真实性检验对站点连续观测数据的需求以及站点观测代表性评价的必要性。其次,分析站点观测代表性的评价指标特征,包含点面特征比较以及空间异质性两种评价指标。基于不同评价指标,综述了各种研究方法在站点观测数据代表性评价中的应用,即对点面特征比较评价的物理模型法、站点与区域分布图统计评价法和多站点多时相联合评价法,以及对空间异质性进行评价的一阶统计法和半方差函数法,总结不同代表性评价方法的原理及优缺点。然后,介绍了目前站点数据及代表性评价方法在蒸散、反照率和地表温度等遥感产品真实性检验中的应用,并且以黑河中游农田区观测LAI为例,分析了基于不同评价指标的不同评价方法的特点。最后,针对当前观测代表性评价方法面临的问题提出了下一步的研究方向。 相似文献
2.
利用Landsat TM数据和地面观测数据验证GLASS反照率产品 总被引：1，自引：0，他引：1
Global LAnd Surface Satellite Products System(GLASS)反照率产品基于Angular Bin(AB)算法,仅使用单一观测角度的地表或大气层顶反射率数据就能较为准确地反演地表宽波段反照率,具有较高的时间分辨率,可以反映降雪、融雪、收割等状况下地表反照率的快速变化。遵循"一检两恰"的验证流程对这一反照率产品进行验证,首先使用FLUXNET站点验证数据对AB算法反演的Landsat Thematic Mapper(TM)高分辨地表反照率数据进行验证,再将TM高分辨反照率聚合到GLASS像元尺度对GLASS反照率产品进行验证。挑选FLUXNET的5个站点,筛选无云条件下的TM高分辨率影像,共获得103组有效验证数据。验证结果表明,GLASS反照率产品具有较高的精度,总体误差约为0.0163,可以满足大多数应用的精度需求。 相似文献
3.
遥感叶面积指数产品精度和不确定性需要通过地面测量的数据来验证。因为两者的空间尺度差异,验证前需要通过尺度转换方法将这两种数据的尺度统一。将泰勒级数展开模型进行改进后,可以用于解决叶面积指数遥感产品验证中地面测量数据与遥感产品尺度不匹配的问题,同时可以针对每个数据定量给出误差。将误差在阈值范围内的实测数据作为地面参考值对遥感产品进行验证。本文利用这种方法将黑河综合遥感联合实验数据集中的地面测量叶面积指数尺度上升到遥感像元尺度,并与MODIS,GLASS LAI遥感产品进行了比较。 相似文献
4.
土壤水分不仅是陆面过程中重要的变量,同时也是全球水循环中的关键参数。为了获得高分辨率的土壤水分数据,本文将基于自适应窗口的土壤水分降尺度方法应用在闪电河流域,以1 km MODIS产品(地表温度和归一化植被指数)作为辅助数据,对9 km的SMAP被动微波土壤水分(SMAP土壤水分)数据进行降尺度,得到研究区1 km的降尺度土壤水分数据。利用地面站点实测土壤水分和机载被动微波土壤水分(机载土壤水分)对降尺度土壤水分和SMAP土壤水分进行了验证,并对辅助数据和降尺度方法本身展开分析以探讨降尺度过程中的不确定性来源。结果表明:(1)本文使用的基于自适应窗口的土壤水分降尺度方法能够有效地提高SMAP土壤水分的空间分辨率,在进一步丰富土壤水分分布细节变化信息的同时,还能够保留SMAP土壤水分的空间变化特征并与其保持值域一致。(2) 3种基于像元尺度的土壤水分数据(机载土壤水分、SMAP土壤水分和降尺度土壤水分)与站点实测土壤水分之间的相关性并不高,这主要与点、面数据之间的空间匹配不一致、空间代表性不同以及有效验证的数据量有限有关。而与站点数据验证相比,降尺度土壤水分和SMAP土壤水分均和机载土壤水分数据相关性较好。(3) SMAP土壤水分与辅助数据之间的相关性比机载土壤水分与辅助数据之间的较高,而这两种土壤水分数据之间存在的这种偏差主要受到空间尺度、观测配置、参数反演算法和选用的辅助数据等因素的影响。(4)针对验证结果的不确定性,通过增加辅助数据或改变土壤水分估算模型结构进而修改降尺度模型的方式在本研究中并不能显著提高降尺度结果的精度,如何进一步提高降尺度精度仍是未来需要研究的重点。 相似文献
5.
异质性地表反照率遥感产品真实性检验研究现状及挑战 总被引：1，自引：1，他引：0
地表反照率直接决定了地表能够吸收到的太阳辐射能量,是研究气候变化、能量平衡的一个关键参数。遥感为大尺度、连续获取地表反照率提供了一种有效的观测手段。但遥感数据本身的精度限制和反演模型的不确定性,使基于卫星数据反演的反照率产品存在误差,而这种误差的存在又会影响产品的进一步应用。正确的认识这种误差有助于提高产品的应用精度,深化其应用的深度和广度。真实性检验就是正确认识卫星反照率产品准确性、稳定性的重要手段,它是卫星产品从生产到应用的桥梁。虽然目前已经开展了大量的真实性检验工作,但即使是针对同一种卫星产品,真实性检验的结果往往并不一致。其根本原因在于验证中所采用的参考值能不能够准确地代表卫星像元尺度的地面真值。地面观测和卫星产品像元之间巨大的尺度差异以及广泛分布的地表异质性,使地面观测并不能直接作为像元尺度真值与卫星产品进行简单的对比。因此真实性检验过程并不是直接的,而是需要经过一系列严格、独立的过程得到像元尺度真值后与产品在一定的空间和时间范围内进行对比。针对目前真实性检验结果准确性和可信度不高等问题,本文尝试从地面实测数据、尺度转换、验证方式、评价方法及验证中存在的问题等几个方面来论述反照率产品的真实性检验现状及挑战。 相似文献
6.
基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数 总被引：1，自引：0，他引：1
目前,估算高分辨率叶面积指数LAI（Leaf Area Index）的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型,再用统计模型估算LAI。然而,与农田地面测量实验相比,森林地面测量实验获取的观测数据更加有限,这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低,难以满足应用需求。为此,本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先,获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据,建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后,以一个新的森林站点Concepción作为研究区,将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型,优化模型用于估算森林高分辨率LAI,使用验证数据评价LAI的估算精度。同时,选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度,经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680,0.4449,0.2863,0.5755。研究结果表明：在仅有少量观测数据时,采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此,本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。 相似文献
7.
基于多尺度统计样本的天山山区MOD10A1分类精度评价 总被引：1，自引：0，他引：1
以2007年5月15号晴空状态下获取的天山地区MOD10A1积雪遥感影像和Landsat-5 TM数据为基础,通过SNOMAP算法提取基于Landsat-5 TM数据的天山山区积雪分类图(30 m×30 m)。将MOD10A1数据与Landsat-5 TM积雪分类图进行对比分析,并分别在50像元×50像元、10像元×10像元和3像元×3像元统计样本尺度上对其进行定量的质量评价。结果表明:随着统计空间尺度的减小,晴空状态下MOD10A1积雪产品的分类精度有降低趋势,上述不同统计尺度上的分类精度分别为0.94、0.87与0.80,说明受空间分辨率的限制,MOD10A1积雪产品的应用存在有效尺度及最优尺度的问题;同时,在上述不同统计尺度上各代表性样方的精度值间的方差呈增大趋势,分别为0.032、0.074与0.135,说明误差增大的同时,MOD10A1数据质量的稳定性在下降。 相似文献
8.
黑河遥感试验中尺度上推研究的进展与前瞻 总被引：1，自引：0，他引：1
尺度问题是遥感科学研究的一个关键科学问题,但其理论和方法的发展严重受限于稀缺的多尺度观测数据。黑河生态水文遥感试验(Hi WATER)的核心目标之一是开展多尺度观测以支持尺度转换研究。本文综述了Hi WATER中定点观测的尺度上推研究进展,内容包括:(1)尝试严格定义了空间平均、空间尺度上推、观测足迹、代表性误差、观测真值等概念;(2)介绍了Hi WATER获取的多尺度(单点—像元—区域—流域)生态水文观测数据;(3)发展了基于地统计理论的多尺度采样方法,改进了基于时间稳定性的采样方法;(4)定量评估了辐射、碳通量、土壤水分、地表温度单点观测的代表性误差,实证了异质性地表遥感产品真实性检验的不确定性主要来源于观测的时空代表性;(5)发展了定点观测的尺度上推方法,将克里格方法推广至回归克里格、面到面、不等精度观测等情形,发展了贝叶斯框架下的非线性尺度上推方法,实证了引入遥感观测作为协同信息可显著提高尺度上推的精度。总之,Hi WATER初步形成了从采样设计、多尺度观测、代表性误差的度量、尺度上推新方法到真实性检验的研究框架。 相似文献
9.
真实性检验是评价遥感反演产品质量和验证遥感应用产品是否准确、真实地反映实际情况的重要途径。叶面积指数(LAI)是表征陆地植被结构和长势的关键参数,全面准确评价和验证LAI产品是产品用于陆面过程模型的前提。本文以MODIS LAI与GLASS LAI产品为研究对象,在尺度效应和尺度转换的基础上,建立了针对非均匀像元的低分辨率LAI产品真实性检验方法。在考虑空间异质性和植被长势差异的情况下,借助中分辨率的遥感影像,分别利用1 km像元平均叶面积指数和反演表观叶面积指数实现了对LAI算法和产品的真实性检验。为了比较作物长势差异和地表非均匀度对产品的影响,本文选择有代表性的河南鹤壁和甘肃张掖两个地区进行两种LAI产品真实性检验研究。研究结果表明,GLASS LAI和MODIS LAI产品均存在明显的低估现象。这并不是产品算法的问题,而是由于地表异质性和非均匀度的影响。在异质性更显著的张掖盈科灌区,低估现象更明显。GLASS LAI产品是多种LAI产品的融合,它的平均LAI比MODIS更接近真实情况,但是LAI的动态范围比MODIS窄。 相似文献
10.
联合HJ-1/CCD和Landsat8/OLI数据反演黑河中游叶面积指数 总被引：1，自引：0，他引：1
目前制约30 m分辨率地表参数遥感提取的主要因素是有限的观测个数,而联合多传感器观测是提高单位时间观测频次的一个有效途径。本文以黑河中游为研究区,利用HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器构建多传感器观测数据集。对多传感器观测数据集在观测周期内的有效观测个数、观测角度和双向反射分布函数BRDF分布特征、以及经过预处理后的多传感器数据一致性等问题进行分析。不同传感器观测数据质量差异是多传感器联合反演的主要问题,因此本文首先制定了多传感器数据质量控制方案,然后利用统一模型查找表反演单传感器叶面积指数LAI结果,对10天观测周期内经过质量筛选的单传感器反演结果采用平均方法合成LAI产品。结果表明,LAI有效反演像元占总反演像元比例由单传感器的6.4%—49.7%提高到多传感器的75.9%。利用地面测量数据进行验证分析,LAI反演结果与地面实测数据的均方根误差RMSE均值为0.71。利用30 m分辨率的HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器数据可以生产精度可信、时间分辨率连续的LAI产品。 相似文献
11.
对多源遥感数据协同生产的2010年—2015年中国区域1 km空间分辨率5天合成的MuSyQ（Multi-source data Synergized Quantitative remote sensing production system）叶面积指数LAI产品进行验证。参考现有的LAI产品（MODIS c5,GLASS LAI）和中国生态系统研究网络部分农田和森林站点可用的LAI地面测量数据,从时空连续性、时空一致性、精度和准确性等方面对中国区域的MuSyQ LAI产品进行定性和定量分析与评价。结果表明：（1） MuSyQ LAI产品在保证精度优于MODIS产品的情况下,时间分辨率和时空连续性均有提高。MuSyQ LAI与其他LAI产品（MODIS c5,GLASS LAI）在整体上有很好的一致性（RMSE=1.0,RMSE=0.81）,但对常绿阔叶林高值处的描述不稳定;（2） 与LAI地面测量数据相比,MuSyQ LAI产品与地面参考图对比结果较好（最高相关性（R2=0.54）和较低总体误差（RMSE=0.96））,其在阔叶作物生长季高值处有些许低估且在某些阔叶林站点有些高估。整体上,MuSyQ LAI产品呈现出较高的精度,可靠的空间分布和连续稳定的时间分布,且对森林LAI的描述具有更可靠的动态范围。 相似文献
12.
Pavel Propastin Stefan Erasmi 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2010
A time series of leaf area index (LAI) has been developed based on 16-day normalized difference vegetation index (NDVI) data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) at 250 m resolution (MOD250_LAI). The MOD250_LAI product uses a physical radiative transfer model which establishes a relationship between LAI, fraction of vegetation cover (FVC) and given patterns of surface reflectance, view-illumination conditions and optical properties of vegetation. In situ measurements of LAI and FVC made at 166 plots using hemispherical photography served for calibration of model parameters and validation of modelling results. Optical properties of vegetation cover, summarized by the light extinction coefficient, were computed at the local (pixel) level based on empirical models between ground-measured tree crown architecture at 85 sampling plots and spectral values in Landsat ETM+ bands. Influence of view-illumination conditions on optical properties of canopy was simulated by a view angle geometry model incorporating the solar zenith angle and the sensor viewing angle. The results revealed high compatibility of the produced MOD250_LAI data set with ground truth information and the 30 m resolution Landsat ETM+ LAI estimated using the similar algorithm. The produced MOD250_LAI was also compared with the global MODIS 1000-m LAI product (MOD15A2 LAI). Results show good consistency of the spatial distribution and temporal dynamics between the two LAI products. However, the results also showed that the annual LAI amplitude by the MOD15A2 product is significantly higher than by the MOD250_LAI. This higher amplitude is caused by a considerable underestimation of the tropical rainforest LAI by the MOD15A2 during the seasonal phases of low leaf production. 相似文献
13.
锡林浩特草原区域MODIS LAI产品真实性检验与误差分析 总被引：2，自引：0，他引：2
本文研究了LAI产品真实性检验的指标和方法,建立了LAI产品真实性检验的流程,将遥感产品真实性检验误差分解为模型误差、数据定量化差异和尺度效应3个方面。以内蒙古锡林浩特草原为研究区,结合实测数据和Landsat TM数据建立NDVI-LAI模型,得到LAI验证参考"真值",据此"真值"按照本文的流程对MODIS LAI产品进行验证,分析了研究区MODIS LAI产品真实性检验的误差来源。研究表明,该研究区的MODIS LAI(MOD15A2)产品相对高估约25%。各个误差因素中,LAI遥感模型差异对于结果影响最大,MODIS LAI模型高估了该区域草地LAI(高估约44.2%);数据定量差异的影响也比较大,MODIS地表反射率数据与Landsat TM地表反射率数据的差异造成了约16.2%的低估;尺度效应的影响较小,造成约3.1%的低估,其中NDVI-LAI模型的尺度效应带来2.4%的低估,NDVI数据的尺度效应造成约0.7%的低估。 相似文献
14.
黑河流域遥感物候产品验证与分析 总被引：2，自引：0，他引：2
植被物候遥感产品对全球变化响应、农业生产管理、生态学的应用等多领域研究具有重要意义。但现有植被物候遥感产品还有较多问题,主要包括一方面使用不同参数的时间序列数据以及不同提取算法导致的产品结果差异较大,另一方面在地面验证中地面观测数据与遥感反演数据的物理含义不一致导致的验证方法的系统性误差。本文以黑河流域为研究区,对比验证基于EVI(Enhanced Vegetation Index)时间序列数据提取的MLCD(MODIS global land cover dynamics product)植被遥感物候产品和基于LAI(Leaf Area Index)时间序列数据提取的UMPM(product by universal multi-life-cycle phenology monitoring method)植被遥感物候产品的有效性及精度等。同时,通过验证分析进一步评估基于EVI和LAI时间序列提取的物候特征的差异及特点,探讨由于地面观测植被物候与遥感提取植被物候的物理意义的不一致问题导致的直接验证结果偏差。结果表明:UMPM产品有效性整体高于MLCD产品,但在以草地和灌木为主的稀疏植被区,由于LAI取值精度的原因,UMPM产品存在较多缺失数据,且时空稳定性较低;基于玉米地面观测数据表明,EVI对植被开始生长的信号比LAI更加敏感,更适合提取生长起点,但植被指数易饱和,峰值起点普遍提前,基于LAI提取的峰值起点更加合理。由于地面观测的物候期在后期更加关注果实生长,遥感观测仅关注叶片的生长,遥感定义的峰值终点和生长终点与玉米的乳熟期和成熟期差异较大。 相似文献
15.
叶面积指数(Leaf Area Index)可用来反映作物的生长状况,常作为主要指标应用于农作物估产。本文研究遥感中常见的混合像元问题对LAI反演所带来的不确定性问题。研究的混合像元由两种情况构成,一种是由不同长势的作物所构成的混合像元,另一种情况是由不同端元形成的混合像元。结果表明,不同长势形成的混合像元对LAI的准确反演影响不大;不同组分形成的混合像元对LAI反演影响很大。从验证的角度讲,地面实测点的LAI数据不能代表一定分辨率区域的LAI的值,对于像元LAI的验证要注意正确获得像元的LAI。 相似文献
16.
遥感数据产品真实性检验不确定性分析研究进展 总被引：1，自引：1，他引：1
不确定性分析是遥感产品真实性检验最重要的部分,本文以叶面积指数LAI为例,从测量、模型以及蕴含在测量和模型中的尺度效应3个方面分析产品真实性检验过程的不确定性来源,并针对问题提出减小其不确定性的办法。对于相对均一的地表,地面测量的空间代表性比较好,可不考虑地表空间代表性引起的尺度效应和蕴含在模型中的尺度效应引起的不确定性。针对异质性地表,分为两种情况:若模型是线性的,蕴含在模型中的尺度效应可以忽略,只需要考虑测量的不确定性、模型本身的不确定性、以及地面测量的空间代表性引起的尺度效应;若模型是非线性的,则测量、模型和蕴含在测量和模型中的尺度效应引起的不确定性都需要考虑。 相似文献