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光谱混合分析能够提取亚像元信息,被广泛地应用于遥感影像目标探测之中。本文针对MODIS积雪遥感影像,基于光谱混合分析框架,利用渐进辐射传输模型建立不同粒径大小的雪反射率光谱库,提出了一种考虑端元变化及二次辐射的雪盖面积反演算法。此算法首先利用渐进辐射传输模型建立不同粒径大小积雪的反射率光谱库,然后使用序贯最大角凸锥方法获取植被、土壤与岩石、阴影的光谱库。在建立各种地物反射率光谱库之后,利用均方根误差最小的方法获取最优端元组合。在此基础上,考虑端元独立辐射以及积雪与其它地物的二次辐射过程,利用稀疏光谱混合模型获取积雪面积与雪粒径大小。实验结果表明：此方法能够同时反演雪粒径与积雪面积,反演的雪粒径相比单波段的渐进辐射传输模型小,反演的积雪面积相比MOD10A1产品精度略微提高。 相似文献
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二类水体组份的遥感定量反演一直是水色遥感的难点和热点问题,原因在于其水体组分(纯水、叶绿素、悬浮物及CDOM)之间复杂的相互作用.本文引入光谱分解算法,通过Hydrolight软件模拟叶绿素、悬浮物和CDOM的标准反射率光谱,解决光谱分解算法中“纯端元”难以获取的问题.在此基础上建立了二类水体组分光谱分解反演模型.模型... 相似文献
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《广东海洋大学学报》2016,(6)
基于表观光学法研究冬季湛江港海域高光谱遥感叶绿素a浓度的反演模型构建,结果表明,该海域单波段遥感反射率与叶绿素a浓度相关性低,波段比值和遥感反射率的一阶微分法可提高叶绿素a浓度反演精度。665nm处的遥感反射率一阶微分值与叶绿素a浓度相关性良好,相关系数可达0.84。一阶微分相关系数大于0.8的波段大部分处于叶绿素a红光强烈吸收区域,对于富营养化的湛江港海域采用一阶微分方法构建叶绿素a浓度的遥感反演模型具有合理性。 相似文献
4.
总氮质量浓度是衡量水环境的主要指标之一。以粤西海域为研究对象,将实测的总氮质量浓度和水体高光谱遥感反射率数据进行回归分析处理,结果表明:无论是单波段,还是波段因子,总氮质量浓度与水体高光谱遥感反射率的相关性仅达到0.593;研究区域的总氮和悬浮物具有较好的相关性,相关系数最高可以达到0.76。通过悬浮物间接的遥感监测粤西海域的总氮是一个有效的途径。 相似文献
5.
黑臭水体水面阴影对水面光谱信息产生干扰,严重地影响了利用高空间分辨率遥感数据进行水质状况监测的精度,因此,在数据预处理中必须进行阴影剔除。本研究基于无人机高光谱遥感数据,通过分析各种波段组合下黑臭水体水面的阴影像元和水体像元的光谱特征空间,选择以492、666和792 nm处的反射率建立黑臭水体的河面阴影指数（RSSI）,并利用最大类间方差法（OTSU）自动确定划分本影、半影以及水体的阈值。利用南京金川河和龙江河的无人机高光谱遥感影像对算法进行测试,结果表明：RSSI阴影指数能突出显示阴影与水体的差异;OTSU自适应确定的阈值能较好地区分本影、半影和水体,阴影的总体识别精度达到85%以上。该算法能够有效地识别黑臭水体水面阴影,为后续开展水体的定性、定量遥感监测提供数据预处理的技术支持。 相似文献
6.
基于几何光学模型的人工林叶面积指数遥感反演 总被引：1，自引：0，他引：1
MODIS等全球叶面积指数(LAI)产品空间分辨率偏低(250m~7km),不能满足高空间分辨率遥感应用的需求。为获取大区域高空间分辨率LAI,有必要对物理模型用于高空间分辨率遥感影像LAI反演的可行性进行探讨。本文基于4-scale模型LAI反演算法,以甘肃省张掖为研究区,利用TM 影像实现研究区人工林LAI反演。反演算法考虑了反射率入射-观测角度对LAI与植被指数关系的影响和植被冠层尺度的集聚程度。利用地面实测LAI数据对反演结果进行验证与分析,并与NDVI经验模型进行对比,同时分析LAI反演结果对波段反射率敏感性。结果表明: 4-scale模型LAI反演结果与实测LAI一致性良好(R2=0.67,RMSE=0.50),且优于NDVI经验模型(R2=0.59,RMSE=0.67);当LAI大于2时,4-scale模型LAI反演算法误差小于NDVI经验模型,能有效避免植被指数的饱和现象;红光波段反射率减小时,引起4-scale模型LAI反演结果的变化幅度比其增大时更高,且影响程度大于近红外波段反射率。研究表明,4-scale 模型LAI反演算法可用于TM数据反演人工林LAI,模型应用普适性较强。 相似文献
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GF-6 WFV影像具有宽覆盖、高时空分辨率、高光谱分辨率等特点,目前在农业和林业遥感领域都有一定应用,但是在水质遥感中的应用潜力还缺乏系统的评估。本文以潘家口和大黑汀水库为研究区,采用2019年9月24—25日获取的潘家口和大黑汀水库叶绿素a浓度、实测遥感反射率和准同步GF-6 WFV影像,构建了潘家口和大黑汀水库叶绿素a浓度经验反演模型,探索GF-6 WFV在内陆水体叶绿素a浓度遥感监测中的应用潜力。研究结果表明,基于GF-6 WFV模拟光谱构建的潘家口和大黑汀水库叶绿素a浓度经验模型决定系数均在0.90以上,GF-6 WFV影像在水体叶绿素a遥感监测中具有应用潜力,尤其是新增的黄波段和红边波段1,有助于提高GF-6 WFV影像叶绿素a浓度遥感监测能力;GF-6 WFV影像大气校正误差降低了叶绿素a浓度遥感监测精度,GF-6 WFV影像水体大气校正精度有待改进,以提升GF-6 WFV影像水质遥感监测能力。 相似文献
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多光谱遥感分类与影像空间分辨率有着密切的关系,在适宜空间分辨率影像上进行地物分类能够获得更高的精度。随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征被广泛用于遥感分类,但由于不同地类空间尺度不同,纹理对不同地物分类的影响程度也有所差异。本文基于高分一号2 m全色和8 m多光谱影像融合后的高空间分辨率多光谱数据构建反射率空间序列,选用3种分类方法对序列分类,并分别计算2 m融合数据及8 m多光谱影像的纹理特征,选择特征波段与相应多光谱波段组合用以分类研究,最后计算混淆矩阵评价分类精度。研究结果表明,通过回归分析得到多光谱分类的最佳空间分辨率为5 m,与其他研究中利用全色波段分类的结论一致,这说明最佳空间分辨率的选择不受光谱信息影响;对多光谱分类精度随空间分辨率变化的变化趋势分析发现,分类精度在20~30 m分辨率范围区间内快速降低,这为多光谱遥感分类数据空间分辨率的选择提供了重要参考;此外,对光谱与纹理特征结合后不同地类分类精度的变化分析显示,加入纹理特征后,冬小麦、人工建筑、有林地和水体的分类精度在2 m分辨率下分别提高了1.49%、1.51%、4.94%、1.54%,8 m分辨率下分别提高了2.95%、10.95%、5.91%、5.14%,说明引入纹理特征有利于提高分类精度,但其对不同地物类型、不同分辨率影像的影响程度不同。 相似文献
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内陆水体叶绿素a浓度是衡量水体富营养化程度的主要指标，是影响水体反射率光谱特征的重要因素之一。本文以白洋淀烧车淀、圈头乡各村庄等水域为研究区，采集了高光谱数据和水样，并在实验室测定叶绿素a等水质参数，应用于白洋淀区域的叶绿素a高光谱遥感反演。针对线性降维方法特征提取能力不足和神经网络构建叶绿素a遥感反演模型时学习效率低、泛化能力差的问题，提出了堆栈自编码器粒子群优化BP神经网络模型。该模型利用堆栈自编码器强大的非线性变换能力，通过最小化重构误差来学习高光谱数据特征，在实现数据降维的同时最大程度保留原始光谱数据中的水体辐射信息，提取出实测水体光谱的深度特征，将BP神经网络初始权重作为粒子的位置向量，通过粒子群算法搜寻网络初始权重的最优值，降低出现局部极值的概率，提高模型的稳定性和反演的精确度。堆栈自编码器粒子群优化BP神经网络模型(R2=0.82,RMSE=2.65μg/L,MAE=1.89μg/L)相较于对高光谱数据不降维的BP神经网络模型(R2=0.75,RMSE=3.16μg/L,MAE=2.39μg/L)、基于主成分分析法降维的BP神经... 相似文献
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《广东海洋大学学报》2015,(3)
以雷州湾为研究区域,利用光谱仪进行水体遥感反射率的测量和同步水样采集分析,通过研究悬浮物质量浓度与遥感反射率之间的相关性,采用波段比值法建立了悬浮物质量浓度的遥感反演模型,并利用2011年4月11日的HY-1B数据反演了研究区域的悬浮物质量浓度,得到其空间分布图。结果表明,所建立的悬浮物遥感反演模型,仪器现场遥感值与实验室实测值的平均相对误差为14.94%。利用HY-1B数据绘制了雷州湾海域悬浮物质量浓度的空间分布图,其反映的浓度值变化有待进一步验证。 相似文献
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面向新时期水利行业“补短板”和“强监管”的应用需求,遥感的前沿技术高光谱遥感凭借较高的光谱分辨率和图谱合一等优势,在水生态、水环境等水利行业的应用中发挥了重要作用,同时在水灾害、水资源等层面中也存在着一定的应用潜力。本文介绍了高光谱遥感的成像原理,回顾了成像光谱仪的发展,列举了目前国内外典型的高光谱载荷。重点介绍了高光谱遥感在水利行业的应用进展,包括水华及水生植物监测、水华和水草精确区分、叶绿素浓度反演、悬浮物浓度和泥沙含量定量估算等具体工作。指出高光谱遥感在实时大范围洪涝灾害应急监测、陆表水文参数定量反演等工作存在一定的发展潜力。最后对高光谱遥感在水利行业的应用存在的瓶颈问题进行总结分析并提出展望：多平台高光谱水利要素立体监测与集成技术研发;水利典型地物要素标准波谱数据库构建;水利高光谱遥感信息智能挖掘的理论方法研究。为拓宽高光谱遥感在水利应用中的研究提供参考。 相似文献
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刘振 《中国海洋湖沼学报》2013,31(6):1350-1355
The Spratly （Nansha） Islands in the South China Sea have considerable economic and important militarily strategic status. Ocean color remote sensing is an effective mean of surveying and research and especially it is useful for areas that are difficult to access, such as Thitu Island and its reef in the Spratly Islands. The Hyper-spectral Optimization Process Exemplar （HOPE） model, developed by Lee et al. （1999） is a rapid and robust bathymetry method that uses hyper-spectral remote sensing. In this study, using Hyperion hyper-spectral sensor data and HOPE, we derive bathymetry and bottom albedo measurements around Thitu Island and its reef. We compare the distribution of bottom depths from C-MAP with that derived from the Hyperion data. The retrieved bathymetry results correlate well with the distribution obtained from the bathymetry contour from 2.0 to 20 m. The average difference between Hyperion and C-MAP for two selected transects was 17.1% （n=59, R=0.848, RMSE=2.342） and 10.9% （n=59, R2=0.834, RMSE=0.463）. The retrieved bottom albedo is homogeneous in the lagoon and significantly non-homogeneous around the lagoon. These results indicate that HOPE could be very useful for bathymetry studies for the islands of the South China Sea. 相似文献
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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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为研究不同波段宽度遥感数据对监测水体叶绿素a含量的影响,以太湖水体实测高光谱遥感反射率数据为基础,分析计算不同波段宽度下遥感反射率的归一化值与叶绿素a浓度之间的相关系数。随着波段宽度在75.93nm范围内不断递增,最大相关系数逐渐减小,最大正相关波段向长波方向移动,最大负相关波段向短波方向移动。而波段宽度在31.6nm范围内变化时,最大正相关波段和最大负相关波段都会保持相对稳定。通过对不同波段处相关系数平均值和标准差的对比分析认为,718.77~34.58nm为叶绿素a遥感监测的最佳波段范围。这将对遥感传感器的波段设置,以及实际水体叶绿素a遥感监测时的波段选择,具有重要的参考价值。 相似文献
15.
细粒子气溶胶物理和光学参数定量卫星遥感反演一直是环境和气候领域研究人员关注的重要课题。气溶胶参数卫星业务遥感产品主要是反演气溶胶光学厚度,它体现大气中气溶胶总含量的信息,而获取气溶胶谱分布函数有助于进一步了解气溶胶物理特性,并提高气溶胶其他参数的遥感探测精度。目前,陆地气溶胶卫星反演面临两个关键问题:一是气溶胶模式;二是地表反射贡献的去除,偏振遥感在这两方面有其独有的优势。本文以多角度偏振方法,采用RT3辐射传输模型建立矢量查找表,利用法国PARASOL探测器一级数据反演了京津唐地区的细粒子气溶胶光学厚度和谱分布参数,并使用AERONET地基观测数据对反演结果进行验证,结果表明:偏振方法能较高精度地实现细粒子气溶胶光学厚度反演,而谱分布的反演还需进一步改进。 相似文献
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王家成 《地球信息科学学报》2014,16(5):790-796
目前,偏振遥感已被用于气溶胶卫星和地基遥感中,其仅对小粒子敏感。本研究以2007-2008年间的POLDER(Polarization and Directionality of the Earth’s Reflectances)和AERONET(Aerosol Robotic Network)合肥站的气溶胶数据为研究对象,探讨了偏振遥感对气溶胶粒子尺度的敏感性。利用AERONET合肥站的尺度分布数据和折射指数数据,计算了不同尺度范围内气溶胶粒子的光学厚度,并与对应的POLDER反演结果作拟合,通过寻找最佳拟合对应的尺度范围确定偏振遥感敏感的粒子尺度。结果表明,偏振遥感并非对所有尺度的小模式气溶胶粒子都敏感,在865 nm波段,其敏感的气溶胶粒子上限半径约为0.3 μm左右。这一结果对指导气溶胶偏振遥感,以及理解和应用偏振遥感气溶胶产品等具有重要意义。 相似文献
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Spatial distribution of penetration depth in Taihu Lake (China) during spring and autumn 总被引：1，自引：0，他引：1
In the context of remote sensing, sunlight penetration depth is the depth above which 90% of the diffusely reflected irradiance from a water body surface originates. Model algorithms to simulate water quality variables such as chlorophyll a, dissolved organic matter, suspended matter, and Secchi depth are sensitive to the variations of this variable. The penetration depth for Taihu Lake in China, a shallow and turbid lake, was calculated by using a multiple scattering model, and in situ optical measurements were carried out during May and October 2010. The results show that: 1) the penetration depth generally increased from west to east during spring and from southeast to northwest during autumn, reflecting the prevailing wind direction and; 2) there was strong dependence of the penetration depth on the concentration of suspended matter. 相似文献
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林下植被遥感反演研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
林下植被在森林生态系统碳、水和营养元素的累积和循环方面有着重要作用与科学意义。多角度、高光谱和激光雷达遥感系统凭借对森林分层结构的敏感性,成为量化林下植被的重要手段。本文综述了森林林下植被的遥感反演研究进展：首先讨论了林下植被的定义,其次对当前林下植被的遥感反演现状作了深入分析,总结了多角度、高光谱和激光雷达遥感观测的森林背景的反射率、林下植被的叶面积指数、高度和覆盖度的遥感反演原理和方法。基于不同卫星观测角度下森林冠层和森林背景对总反射的贡献差异,林下反射率可通过多个角度的观测数据进行反演。此外,借助激光雷达穿透冠层直接观测林下植被的优势,总结了激光点云数据和回波波形信息反演林下植被的覆盖度和高度的方法,以及今后使用遥感技术反演的难点和获取林下植被信息的主要发展方向。 相似文献
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PANGLei ZHANGMing-bo ZHANGJi-xian ZHENGZhao-qing LINZong-jian 《中国地理科学(英文版)》2004,14(3):258-262
Remote sensing technique, replacing conventional sonar bathymetry technique, has become an effective complementary method of mapping submarine terrain where special conditions make the sonar technique difficult to be carried out. At the same time, as one kind of data set, multispectral remote sensing data has the disadvantage of being influenced by the variable bottom types in shallow seawater, when it is applied in bathymetry. This paper puts forward a new method to extract water depth information fi‘om multispectral data, considering the bottom classification and the true water depth accuracy. That is the Principal Component Analysis (PCA) technique based on the bottom classification. By the least square regression with significance, the experiment near Qingdao City has obtained more satisfactory bathymetry accuracy than that of the traditional single-band method, with the mean absolute error about 2.57m. 相似文献