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中国风云3号B星(FY-3B)上的微波成像仪MWRI通过5个频率(10.65 GHz,18.7 GHz,23.8 GHz,36.5 GHz和89.0 GHz)的双极化通道对地球表面进行监测。研究表明,MWRI资料的低频波段数据中存在着无线电频率干扰(RFI)现象,这些污染信号对遥感数据和反演产品质量产生极大的影响。本文尝试使用多通道回归方法和双主成分分析(DPCA)方法识别MWRI的10.65 GHz水平通道亮温海洋区域中的RFI信号。结果表明,双主成分分析法可以有效地识别出海洋上的RFI信号。微波成像仪10.65 GHz水平通道亮温数据中的RFI信号主要分布在地中海等欧洲附近海域,也存在于美国、日本、澳大利亚等近岸地区。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(3)
以东亚陆地为研究区,利用2011年7月1—16日AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer-earth observing system)二级亮温数据,采用一维变分反演收敛度量识别法对研究区的无线电频率干扰(radio-frequency interference,RFI)进行识别,并进一步分析了该干扰对星载被动微波数据反演地表参数的影响。研究表明,在东亚地区,AMSR-E C波段和X波段都普遍存在RFI,大多出现在工业区、科研中心、人口密集的大城市、机场和高速公路等区域;一般情况下,C波段和X波段的干扰信号分布区域基本不重合;水平和垂直极化通道都有较强的RFI存在,其时间上具有持续性,且不同极化方式下干扰信号的强度因地而异;干扰信号的强度随卫星地球方位角的变化而变化,当星载微波辐射计扫描到某一地球方位角度范围内时这些视场才会受到干扰。研究还发现,用受RFI影响的微波数据反演得到的地表参数值误差较大。因此,在采用被动微波观测数据反演地表参数之前,有必要先有效地检测和剔除RFI。 相似文献
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由于卫星微波成像仪频率的非保护性,微波成像仪资料受到相近频率的无线电信号干扰影响,主要干扰源于洋面反射的静止电视卫星信号。为提高微波成像仪资料的准确性,尤其是洋面资料的可用性,对电视卫星信号干扰的检测和特征分析尤为重要。中国风云3号C星(FY-3C)上搭载了微波成像仪。本文使用标准化主成分分析法来识别FY-3C微波成像仪的电视卫星干扰信号,并分析电视卫星信号干扰的主要空间特征。研究表明,FY-3C微波成像仪中心频率为10.65 GHz和18.7 GHz的4个低频通道受到卫星信号干扰。10.65 GHz通道在欧洲海域英吉利海峡和地中海西部希腊沿岸地区受到电视卫星信号干扰,并且干扰信号位置和强度与FY-3C卫星和欧洲静止电视卫星相对空间位置有关;18.7 GHz通道主要受到美国电视卫星的干扰,在北美东、西沿岸海域都存在干扰信号。FY-3C微波成像仪在中国海域不受电信号干扰影响,主要因为中国静止电视卫星频率与微波成像仪各通道频率不一样。 相似文献
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《国土资源遥感》2018,(4)
星载微波资料受到地面无线电频率干扰(radio-frequency interference,RFI)的现象正越来越明确地被形成共识,RFI显著增大了受干扰区域地表、大气参数的反演误差。采用一维变分反演法,利用风云三号B星(FY-3B)上的MWRI(microwave radiation imager)一级数据分析了欧洲大陆RFI的分布,提出了针对MWRI亮温数据的RFI订正算法;并采用一维变分反演法反演了研究区域的地表温度,比较了RFI订正前、后的地表温度反演精度。结果表明,一维变分反演法对于RFI识别是有效的; RFI信号对微波资料反演地表温度的影响显著,使其所在区域的地表温度反演结果出现异常,误差较大,甚至导致反演失败。因此,所提出的回归方程可以有效地订正陆地上的微波观测数据,提高资料利用率。 相似文献
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考虑到全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)地震信号的非线性和非平稳性,利用一种多尺度多方向主成分分析(multiscale multiway principal component analysis,MSMPCA)去噪的完备总体经验模态分解(complete... 相似文献
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被动微波遥感反演地表发射率研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
微波地表发射率是表征地表特征的重要参数,也是反演地表、大气参数的重要条件.相比较物理模型,其模拟计算需要若干输入参数,且相当一部分地表、植被特征参数很难从常规资料中获取,应用星载被动微波辐射计资料可以在更大空间和时间尺度范围内直接反演地表发射率.从目前常用的几种被动微波遥感反演方法(包括经验统计方法、辐射传输方程方法、指数分析方法、神经网络方法、一维变分方法等等)回顾了微波地表发射率反演的国内外研究进展及其研究中存在的问题,并对这些方法的优、缺点进行了评价.最后指出,今后应开发识别和订正直接影响卫星观测值的无线电频率干扰(RFI)算法,改善云、雨检测算法,并且加强微波波段大气辐射传输等过程的机理研究. 相似文献
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城市是陆表重要的覆盖类型之一,精确提取城市微波发射率、研究其辐射特征和影响因素有利于提高城市密集区被动微波遥感反演土壤水分的精度.利用2008 年AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observing System)6.925 GHz 和10.65 GHz 双极化的时间序列亮温数据和其他多种辅助数据,在分析并去除无线电干扰的前提下,提取中国区域相对纯净城市像元的发射率,并分析其辐射特征的季节变化和影响因素.结果表明,根据本文方法提取得到的中国区域纯净城市像元有两个,分别位于北京和上海.城市亮温受到无线电干扰影响,一年内不同城市、波段、过境时间的卫星观测亮温受到的干扰强度不同.去除无线电干扰后,各通道的城市发射率在一年中变化不大,且卫星降轨观测时刻的发射率比升轨时刻更加稳定.降雨是影响城市发射率的重要因子,当降雨量达到一定程度后,城市发射率与降雨量呈现明显的负线性相关. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(6)
在积雪深度研究中,地面资料插值产生的平滑效应以及遥感空间分辨率不足的问题,在很大程度上影响着积雪深度的估计精度。本文采用中高分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectro-radiometer,MODIS)和微波扫描辐射计(advanced microwave scanning radiometer-EOS,AMSR-E)融合后的无云积雪面积产品构建虚拟站点,弥补了气象站点少且不均匀的不足,修正雪深克里金插值产生的平滑效应。同时,提出了基于数据同化算法融合以地面观测资料为基础的克里金空间插值雪深、MODIS积雪面积产品和AMSRE微波反演雪深产品的雪深估计方法。以新疆北疆地区为研究区域进行了算法应用及验证,并选取不同海拔的站点观测资料对融合结果进行验证分析,通过均方根、偏差和相关性系数指标检证了该方法能够有效地提高雪深估计精度。 相似文献
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为提高对环境与灾害监测预报小卫星1A(HJ-1A)星遥感数据分类的精度,首先将HJ-1A星HSI高光谱数据和CCD多光谱数据进行GS(Gram-Schmidt)融合,然后利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和核主成分分析法(kernel PCA,KPCA)分别对融合后的高光谱图像进行降维处理.KPCA降维时采用高斯、线性和多项式3种核函数,根据特征提取效果评价结果,选择累积贡献率较大的多项式核函数.最后,分别对融合后的高光谱图像、PCA主成分图像和基于多项式核函数的KPCA主成分图像进行模糊C均值分类.实验结果表明,KPCA对融合后高光谱图像的特征提取得到了较好的效果,同时提高了分类精度和效率. 相似文献
11.
利用重力恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment, GRACE)时变地球重力场模型计算得到非洲奥卡万戈三角洲地区2003-01—2014-12的陆地水储量变化信息,分别采用主成分分析(principal component analysis, PCA)和独立成分分析(independent component analysis, ICA)提取质量变化信号,并与全球陆地数据同化系统(global land data assimilation system, GLDAS)的水文模型进行对比。结果显示,在奥卡万戈河流域东北部,水储量表现出很强的周期性变化,两种数据空间特征分布的信号出现在相同位置的成分GRACE-IC1和GLDAS-IC1对应的时间序列的相关系数达到0.85。奥卡万戈三角洲地区水储量从2003-01—2011-10呈现上升趋势,两种数据空间特征分布的信号出现在相同位置的成分GRACE-IC2和GLDAS-IC3对应的时间序列的相关系数达到0.81,说明GRACE反演结果与GLDAS水文模型反演结果在研究区域内具有很强的一致性。引入全球降水气候中心降水数据和Water GAP全球水文模型数据对研究区域陆地水储量变化的原因进行分析。实验结果表明,相对于传统的多项式拟合方法,ICA可以在较大区域内直接对特定位置质量变化信号的时空特征进行提取;对比GRACE数据两种方法分解结果的第3成分可以看出,在空间尺度和时间尺度上,ICA方法对信号的分解能力要优于主成分分析方法。 相似文献
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为了研究利用高分一号宽幅影像(GF-1 WFV)监测森林覆盖变化的方法,选取四川省甘孜州雅江县为研究区,利用2014年和2016年2期GF-1WFV数据,采用迭代加权多元变化检测(iteration re-weight multivariate alteration detection,IR-MAD)法对数据进行辐射归一化;分别对2期影像进行核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法变换,采用最大类间方差法(OTSU)确定自动识别阈值,对2期GF-1WFV影像中的森林覆盖变化区域进行检测和精度验证;并与变化矢量分析(change vector analysis,CVA)法检测结果进行对比分析。研究结果表明:所用2种变化检测算法的总体检测精度都超过了80%,其中,KPCA法的总体精度为89.27%,未变化区用户精度达93.88%,变化区用户精度为80.28%;基于KPCA法的精度均较优于传统CVA检测算法,说明KPCA算法通过数据变换后,可减少变量间的相关性、增强影像信噪比,从而提高了对变化区域的识别精度。 相似文献
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利用基于光谱维的特征提取方法将原始高光谱图像数据降到一定维数,对降维后的数据采用多尺度自适应加权滤波器(adaptive weighted filters,AWF)进行滤波,将在所有尺度上得到的滤波结果分层融合为新的图像,设计了分层融合框架,有效提取出了高光谱图像中重要的空谱特征,从而提高了分类精度。又将主成分分析(principal component analysis,PCA)算法融入到该框架中,提出了分层融合-主成分分析(hierarchical fusion principal component analysis,HF-PCA)算法。该方法不仅降低了波段间的冗余性,而且削弱了样本的类内差异性,提高了高光谱图像的分类精度。在Indian Pines和Salinas数据库上的实验结果表明,即使在训练样本数量较少的情况下,由HFPCA算法得到的分类精度明显高于其他算法,2种数据总体分类精度的最大值分别为86. 73%和95. 01%,有效提高了高光谱图像的分类精度。 相似文献
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在地-空路径传播过程中,云衰减对无线电卫星通信系统的高频率信号有着不可忽略的影响。利用HATPRO型微波辐射计观测反演获得的云中液态水密度廓线等信息,提出了一种适用于中纬度地区的精确计算云衰减的方法,得出了地-空路径信号传播过程中,云衰减对信号的影响随着频率增大急剧扩大的结论;具体表现为,在高频波段,99.99%的链路可用时间内云衰减超过10 dB。将微波辐射计计算所得的云衰减与云中液态水总量建立“线性关系”,与ITU-R(国际电联无线电通信部门)模型结果对比。结果表明:由于ITU-R模型低估了武汉地区的云中液态水总量,导致该模型低估了武汉地区的云衰减影响。 相似文献
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针对常规人工记录锤击数的低效情况,在此将打桩现场采集的声音信号运用快速傅立叶变换到频率域,对频谱进行多个统计量的分析,并同时考虑了锤击声音可能受到附近噪音的干扰,从中选取平均绝对值偏差这个统计量作为识别锤击次数的特征,由此探测得到一组可以较为精确识别锤击数目的特征参数,实现了锤击数准确识别的自动化. 相似文献
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基于先进的微波扫描辐射计AMSR-E/2观测的辐射值,利用-维变分算法(1D-Var)反演各类水成物(云水、雨水和云冰)的垂直廓线,并对其反演结果进行检验。以2014年8月台风"夏浪"为例,分两步对变分反演的云微物理参数进行了检验。首先,将反演的各类水成物含量补充到辐射传输模式的输入场,观测算子模拟的AMSR-2各通道亮温与实况观测相比非常接近,可以很好地模拟出台风外形、强度及螺旋结构。其次,将反演的水成物廓线与载在Cloud Sat上的云雷达CPR同时段观测的雷达反射率因子进行对比,发现反演出的云水、雨水含量大值区与毫米波云雷达观测的雷达反射率因子高值区一一对应,进一步说明1D-Var反演的水成物参数精度很高。然而,由于星载AMSR-E/2观测通道少且空间分辨率低,对尺度较小、较薄的云不敏感,同时对云层较厚的密闭云区和多层云区反演能力也有限。 相似文献
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地表土壤水分含量的时空分布信息是十分重要的,常常作为水文模型、气候模型、生态模型的输入参数,同时,也是干旱预报、农作物估产等工作的重要指标。被动微波遥感是监测土壤含水量最有效的手段之一。相比红外与可见光,它具有波长长,穿透能力强的优势。相比主动微波雷达,被动微波辐射计具有监测面积大、周期短,受粗糙度影响小,对土壤水分更为敏感,算法更为成熟的优势。目前,已研究出许多反演土壤水分的方法.本课题的主要内容是借助AMSR-E土壤水分影像数据、MODIS归一化植被指数(NDVI)影像数据和MODIS分类影像数据,利用ENVI软件进行遥感图像数据处理,运用统计分析方法建立NDVI与土壤水分的经验模型,研究中国西部地区稀疏植被覆盖区土壤水分的反演。 相似文献
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基于PCA的变化向量分析法遥感影像变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2016,(1)
为实现对土地覆盖变化的遥感监测,研究了一种基于不同年份单时相遥感数据提取差异影像、自动确定变化阈值提取变化区域的新方法。以南通市Landsat8 OLI影像为例,对2期影像分别进行主成分分析(principal component analysis,PCA);取前3个主分量进行变化向量分析(change vector analysis,CVA),构造变化检测差异影像,并与传统PCA法和CVA法构造的差异影像进行对比;对3景差异影像分别用传统全局阈值法和局部最小错分概率法自动确定阈值,分别提取变化区域,得到6景变化区域图。利用目视解译样点进行精度评价的结果表明,改进后的基于PCA的CVA法提取的变化区域总体精度可达92.78%,Kappa系数可达0.842 6,证明使用该方法可有效地进行不同年份单时相遥感数据的变化检测。 相似文献
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为提高土地覆被分类精度,采用非参数权重特征提取(nonparametric weighted feature extraction,NWFE)结合纹理特征的支持向量机(support vector machines,SVM)的分类法,对新疆玛纳斯河流域绿洲区2006年的土地覆被进行分类,并将该方法与主成分分析(principal component analysis,PCA)结合纹理特征的SVM分类、原始波段结合纹理特征的SVM分类进行对比。结果表明,NWFE结合纹理特征的SVM分类结果优于其他2种分类结果,不仅反映了土地覆被分布的整体情况,而且使不同土地覆被类型得到较好的区分,总体分类精度达89.17%。 相似文献