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基于TM的辐射传输模型反演叶面积指数可行性研究 总被引：4，自引：1，他引：4
基于PROSAIL辐射传输模型，引入土壤反射指数SRI来简化模型，提出直接从反射率计算SRI的方法； 同时，针对不同的植被状况，采取不同波段组合对模型的参数进行敏感性分析，确定自由参数与反演波段组合，提出一种基于不同植被状况的叶面积指数反演策略； 最后，应用遗传算法对模拟的TM光谱反射数据进行实验。结果表明，对于LAI＜3的植被，反演精度较高； 但是对于LAI＞3的植被，反演精度较低，其原因主要是冠层反射对LAI不再敏感。因此，辐射传输模型反演LAI有一定适用范围，只有在此范围内LAI的反演精度才可靠。 相似文献
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云层对地气系统辐射能量平衡有重要的调节作用,然而传统1维大气辐射传输模型仅能考虑晴空和全云两种情况。为了更好地研究云层对地表短波辐射的影响,以大气辐射传输模型SBDART(Santa Barbara Disort Atmospheric Radiative Transfer)为基础,在短波辐射传输基本方程中引入半球天空有效云覆盖度和区域真实云覆盖度两个关键云参数,考虑太阳方向和半球天空云层覆盖情况,对模型进行几何关系的修正。结合短波辐射的影响因素和SBDART模型的内置参数,选择13个参数,使用全局定量敏感性分析软件Sim Lab对修正后的模型进行参数敏感性分析及应用讨论。研究结果表明:该模型能够较好地描述云层对地表短波辐射的影响;对下行短波辐射和地表短波净辐射而言,太阳天顶角和地表反照率的影响最为显著;两个云覆盖参数在很大程度上也影响了地表短波辐射分量;在模型实际应用过程中,敏感性较强的6个参数均可以通过卫星遥感数据得到,模型具有较好的应用前景。由此可见,改进的短波辐射传输模型能够更好地考虑不同云层条件下、不同太阳–云–观测几何下的短波辐射传输问题,有利于提高短波辐射参量的遥感反演精度。 相似文献
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利用合成孔径雷达(SAR)遥感数据可以有效地估测平均树高、生物量、蓄积量等森林生物学参数。但是遥感数据精度易受SAR系统不确定性因素的影响,造成森林参数反演精度降低甚至异常。遥感系统的全链路模拟可以将遥感过程的各类影响因素解耦,获取大量具有指定参数特征的遥感数据,有利于对不确定性因素单独或联合分析。建立了SAR三维森林场景全链路模拟模型,基于E-SAR样地参数及数据验证了模型的有效性,并以森林高度反演这一典型的林业应用为对象,定量分析了运动补偿残余相位误差这一典型的SAR系统不确定性因素对反演精度的影响程度,得到了残余相位误差与高度反演RMSE测量结果之间的关系曲线。 相似文献
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激光雷达在森林参数反演中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
激光雷达是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术,在森林参数的定量测量和反演上取得了成功的应用。在林业上,高采样密度激光雷达能够获取单株木3维结构特征,采用不同的数据处理方法,可以得到不同精度的单株木参数。利用激光雷达测量森林参数不仅节省了人力,还提高了工作效率,现在已经成为快速获取树木几何参数的一种有效方法。文中主要介绍了LiDAR工作原理、类型及特点、影响LiDAR数据质量的因素、国内外LiDAR的发展状况及应用领域,重点介绍了国内外利用LiDAR数据反演森林参数(树高、郁闭度、冠幅、林分密度、断面积和蓄积量等)的方法和研究进展,同时对今后LiDAR在森林参数反演方面的研究作了展望。 相似文献
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针对采矿后遗留的采空区会诱发严重的地质灾害问题,该文提出一种采空区几何参数的反演算法,旨在及时探明采空区的分布特征与几何形状,进而有效控制灾害的发生.该文通过合成孔径雷达差分干涉(D-InSAR)技术获取采空区上方的地表连续沉降场,通过概率积分模型建立采空区几何特征与地表沉降场之间的相互关系,引入BFGS最优化算法对采空区的几何参数进行反演.仿真实验结果表明:在加入5 mm随机误差的情况下,BFGS算法能够有效反演出全部参数,且反演精度略高于遗传算法(SA)和模拟退火(GA)算法;同时,在不同的初值条件下,BFGS算法反演结果的数值稳定性与反演精度仍明显优于其他两种算法.工程应用中,反演结果显示SA与GA算法的相对误差平均值都超过了 10％,而BFGS算法的相对误差平均值只有4.73％,进一步验证了 BFGS算法的可靠性. 相似文献
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参数不确定性是SAR反演土壤水分的重要不确定性来源,为控制土壤水分反演精度,提出一种基于参数不确定性的有效控制土壤水分反演精度的方法,使用该方法可以控制参数的误差范围。首先使用全局敏感性分析方法,确定后向影响散射系数输出的主要参数;在不同量级高斯噪声随机扰动下,将大量各参数采值输入AIEM模型中,得到带噪声的后向散射系数集合;再使用LUT法反演土壤水分,计算反演结果满足误差量级控制范围。以此为基础,利用ENVISAT ASAR双极化数据(VV、VH)和实测土壤水分数据进行验证,利用LUT法反演得到带噪声的土壤水分,计算ASAR影像中采样点土壤水分反演值RMSE0.04cm3/cm3。结果表明各影响参数误差量级控制范围可有效控制土壤水分反演精度,在较大的入射角范围内都适用。 相似文献
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地基全球卫星导航系统（GNSS）水汽反演过程中需要大气加权平均温度Tm的参与，而饱和水汽压Es作为Tm计算过程中的一个重要变量影响着Tm，因此Es将会间接地影响大气可降水量（PWV）的反演精度.针对目前地基GNSS水汽反演研究中普遍采用的三种不同的饱和水汽压模型（Magnus-Tetens模型、BUCK模型、Goff-Gratch模型），本文就不同的饱和水汽压模型参与反演是否会引起水汽反演结果的差异进行了研究.以香港为研究区域，利用GAMIT解算了2016年旱雨两季（2、7月）的天顶湿延迟（ZWD），同时利用king's park探空站的探空数据通过数值积分计算得到旱雨两季（2、7月）的Tm，然后严格参照反演步骤编程模拟计算旱雨两季（2、7月）每天的PWV.最后对比并分析了不同饱和水汽压模型参与计算对Tm和PWV的影响及原因，结果表明:三种饱和水汽压模型参与计算得到的PWV与真值（探空站计算得到的PWV）之间不存在具有统计意义的显著性差异，因此均可被用来提供计算Tm时所用到的饱和水汽压Es，但是通过对比分析发现部分研究人员将BUCK模型中的变量T当作露点温度而非大气温度进行计算会使Tm产生较大的误差，进而对该误差进行了不合理性分析.本文的分析将会对后续地基GNSS水汽反演研究中的处理提供一定的参考. 相似文献
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非线性不适定遥感反演中正则化参数的定量确定 总被引：1，自引：0，他引：1
以地表和大气参数一体化反演为例,以香农熵减表达反演过程中的信息利用,在一定的合理假设下,推出了非线性不适定反演问题中正则化参数(先验信息比)在迭代过程中的定量确定方法.本文方法在保持反演稳定性的前提下,最大限度地利用观测数据中的信息,提高了目标参数的反演精度. 相似文献
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为了提供更适用的地表参数反演方案,对Njoku等模拟AMSRE-E数据的多参数反演工作重新进行正向模拟和算法改进,算法用MATLAB开发实现.反演结果表明,改进后的反演方法不仅在精度上略高于原方法,而且还能反演裸露地表可实际测量的粗糙度参数,并在更大的植被含水量范围内达到较高的反演精度. 相似文献
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山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
叶面积指数LAI（Leaf Area Index）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数，在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段，当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到，但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响，导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响，其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法，综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展，总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题，并讨论了未来研究的发展趋势。 相似文献
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参数敏感性分析SA（Sensitivity Analysis）是遥感、生态和水文模型不确定性分析UA（Uncertainty Analysis）的重要方法之一。本文梳理了遥感散射/辐射模型,以及遥感驱动的生态、水文模型研究中常用的敏感性分析方法,并总结了各类方法的优缺点和适用条件。从识别关键参数、不确定性分析和参数优化3个方面,分析了这些领域中参数敏感性分析研究的进展和存在问题,并介绍了最常用的敏感性分析平台。参数敏感性分析作为模型参数优化的先验知识之一,促进了模型和参数的优化。在不确定性和敏感性矩阵USM（Uncertainty and Sensitivity Matrix）的框架下,结合全局敏感性分析方法开展多阶段遥感反演、参数敏感性的尺度效应、参数敏感性的时空异质性研究更加需要关注。此外,还需要提高敏感性分析的计算效率和模式,来适应未来更加复杂的模型和迅速增长的数据量。 相似文献
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冠层反射光谱对植被理化参数的全局敏感性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
植被理化参数与许多有关植物物质能量交换的生态过程密切相关,定量分析植被反射光谱对理化参数的敏感性是遥感反演理化参数含量的前提。本文采用EFAST(Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test)全局敏感性分析方法,利用PROSAIL辐射传输模型分析了冠层疏密程度对叶片生化组分含量、冠层结构以及土壤背景等多种参数敏感性的影响,并对植被理化参数反演所需先验知识的精度问题进行了初步探讨。研究表明:(1)对于较为稠密的冠层,可见光波段的冠层反射率主要受叶绿素含量的影响,近红外和中红外波段的冠层反射率主要受干物质量和含水量的影响;(2)对于稀疏的冠层,LAI是影响400—2500 nm波段范围内冠层反射率的最重要参数,土壤湿度次之,叶片生化参数对冠层反射率的敏感性较低;(3)在已知稀疏冠层LAI的情况下进一步确定土壤的干湿状态,可显著提高冠层反射率对叶绿素含量的敏感度,有助于稀疏冠层叶绿素含量的反演。 相似文献
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为削弱混合像元对植被参数反演的影响，提出了基于混合像元分解理论反演路域植被等量水厚度的方法。利用PRO4SAIL模型正演获得的高光谱窄波段数据，模拟Landsat 8遥感影像宽波段植被冠层光谱数据，并进行等量水厚度的敏感植被指数的筛选；对覆盖研究区域的Landsat 8遥感影像进行线性混合像元分解，获取更加精确的植被冠层光谱反射率；同时，利用支持向量机构建等量水厚度估测模型，实现对路域植被等量水厚度的遥感反演。研究结果表明，利用混合像元分解后得到的植被冠层光谱参与模型反演得到的路域植被等量水厚度更加符合实际情况，为遥感影像反演植被参数提供了有效数据。 相似文献
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基于PROSPECT＋SAIL模型的遥感叶面积指数反演 总被引：4，自引：1，他引：4
以PROSPECT+SAIL模型为基础，从物理机理角度反演植被叶面积指数(LAI)。首先，通过FLAASH模型进行大气校正，使得图像像元值表达植被冠层反射率； 然后，根据LOPEX 93数据库和JHU光谱数据库选择植物生化参数和光谱数据，以PROSPECT模型模拟出的植物叶片反射率和透射率作为SAIL模型的输入参数，得到植被冠层反射率，将结果与遥感影像的植被冠层反射率对应，回归出植被LAI； 最后，以地面实测数据对遥感反演数据进行验证，并分析了误差的可能来源。 相似文献
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二向反射分布函数包含地表反射的方向性特征信息。研究二向反射分布函数BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)形状对植被结构参数的敏感性,有助于理解植被的二向性反射规律,进而反演植被参数。本文耦合双冠层反射率模型和核驱动的罗斯厚核-李氏稀疏互易核模型,利用EFAST全局敏感性分析方法,以各向异性平整指数为BRDF形状变化的衡量指标,研究了不同天空光比例(SKYL)下,各向异性平整指数AFX对植被参数敏感度的变化,以及SKYL=0.1时AFX的敏感性。结果表明:(1)在红波段,上、下层叶面积指数、上层叶绿素含量,以及上层叶倾角分布是AFX的敏感参数,在近红外波段,上、下层叶面积指数LAI是AFX的敏感参数。(2)冠层尺度上的参数敏感度总体大于叶片尺度。(3)晴天时(SKYL=0.1),红波段主敏感度较大的参数分别是上层LAI、上层叶倾角分布和下层叶片结构参数,近红外波段主敏感度较大的参数主要是上、下层LAI。 相似文献
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应用粒子群算法的遥感信息与水稻生长模型同化技术 总被引：4，自引：0，他引：4
在研究遥感信息和水稻生长模型的同化过程中, 最小化遥感反演与生长模型(RiceGrow)输出的水稻生长
信息差值绝对值时引入了一种新的优化算法-粒子群算法(PSO), 并对比了其与模拟退火算法(SA)的优缺点; 探讨
了叶面积指数(LAI)和叶片氮积累量(LNA)分别作为同化参数时的同化效果。结果表明, PSO 无论是从同化效率还是
反演精度上都要好于SA, 粒子群优化算法是一种可靠的遥感与模型同化算法; LAI 和LNA 作为外部同化参数时各
有优势, LAI 作为同化参数可获得较准确的播期及播种量, 而LNA 作为同化参数可获得更为准确的施氮量信息。但
是LAI 作为外部同化参数时的反演结果总体要优于利用LNA 作为同化参数时的反演结果。利用试验资料对该技术
进行了测试和检验, 结果显示反演的模型初始参数的平均值与真实值的相对误差(RE)均小于2.5%, 均方根误差
(RMSE)为0.7—2.2, 产量模拟值与实测值之间的相对误差为5%左右, 模拟与实测相关指标值吻合度较高, 该同化
技术具有较好的适用性。从而为生长模型从单点扩展到区域尺度应用奠定了基础。 相似文献
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《地理信息系统科学与遥感》2013,50(2):229-248
This study evaluated the utility of narrowband (EO-1 Hyperion) and broadband (Landsat ETM+) remote sensing data for the estimation of leaf area index (LAI) in a tropical environment in Sulawesi, Indonesia. LAI was inferred from canopy gap fraction measurements taken in natural tropical forest and cocoa plantations. Single and multiple spectral bands and spectral indices were used as predictor variables in reduced major axis (RMA) and ordinary least squares (OLS) regression models. The predictive power of most regression models was notably higher when employing narrowband data instead of broadband data. Highly significant relationships between LAI and spectral reflectance were observed near the red-edge region and in most shortwave infrared (SWIR) bands. In contrast to most near-infrared (NIR) narrow bands, the correlation between SWIR reflectance and LAI was not confounded when including both vegetation types and did not suffer from saturation. The results demonstrate that leaf area index of a challenging tropical environment can be estimated with satisfactory accuracy from hyperspectral remote sensing data. 相似文献