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大气PM2.5遥感制图研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感技术具有时空大范围、低成本的独特优势,已经成为定量监测大气PM_(2.5)污染时空分布的重要手段。本文综述了大气PM_(2.5)遥感制图的进展:首先,对大气PM_(2.5)遥感反演方法进行了归纳,以及总结了现有大气PM_(2.5)遥感反演验证方法的适用条件与局限性;其次,对卫星反演大气PM_(2.5)合成产品偏差校正和大气PM_(2.5)无缝制图进行了梳理;最后总结了大气PM_(2.5)遥感制图的前沿研究方向。 相似文献
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针对高分五号可见短波红外高光谱相机AHSI (visible-shortwave infrared Advanced HyperSpectral Imager)可见光波段存在的薄云干扰,本文提出了一种联合统计信息与散射模型的校正方法。利用AHSI影像邻近波段间地表与云雾辐射的统计差异,实现对不同场景下相对薄云辐射RCR (Relative Cloud Radiance)的准确估计。基于此,根据不同波段的散射特性,分别利用分级暗目标统计和散射模型约束策略,获取可见光波段的绝对云辐射强度,最终实现影像校正。通过设置模拟与真实实验对方法的有效性和鲁棒性进行目视和定量检验。模拟实验中,可见光波段内的薄云干扰均可被有效地去除,校正结果与真实地表十分一致;此外,RMSE (RootMean-Square Error),MAE (Mean Absolute Error)和SA (Spectral Angle) 3个评价指标的值分别为1.9891,1.6822和0.4901,远小于对比方法。真实实验中,不同场景内的薄云可被有效抑制,在较为准确恢复降质地表信息的同时保持晴空区光谱特征;Q指数,SSIM (Structural Similarity Index)和UQI (Universal Quality Index)的计算结果优于对比方法。综上,本文提出方法可用于不同场景下高分五号AHSI影像可见光波段的薄云校正,可得到目视效果良好且光谱保真度高的校正结果。 相似文献
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传统基于遥感的气温反演方法往往使用全局模型,从而忽略了气温分布及其时空影响异质性,特别是在较大区域尺度的研究中存在不足。针对长江经济带区域,引入时空地理加权神经网络模型,建立一种高精度的气温估计方法。通过在广义回归网络模型中建立局部模型来顾及时空异质性的影响,融合遥感数据、同化数据、站点数据,获取面域分布的近地表气温信息。采用基于站点的十折交叉验证方法对模型性能进行评估,结果表明,时空地理加权神经网络有效提高了气温估计的精度（均方根误差为1.899℃,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）为1.310℃,相关系数为0.976）,与多元线性回归和传统的全局神经网络方法相比,MAE值分别降低了1.112℃和0.378℃。气温空间分布制图结果显示,该方法结果能很好地反映长江经济带气温空间上的差异和不同季节的特征信息,具有实际应用价值。 相似文献
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光学遥感影像经常受到云雾的干扰而导致数据质量下降。在暗原色先验理论和云雾影像模型的基础上，提出了一种顾及空间和光谱差异的单幅遥感影像自适应云雾去除方法，较好地解决了传统暗原色先验在高亮地物校正过度和部分波段云雾校正不足的问题，有效地实现了影像云雾去除。首先通过高亮地物的光谱特征构建高亮地物判别指数，辅以密度分割对其进行提取分类，在此基础上引入自适应校正函数对该区域透射率进行修正；其次在对多幅云雾遥感影像实验分析的基础上，提出了符合大气散射机制的波段透射率校正系数，实现了波段间处理强度的自适应调整。实验结果表明，该方法能有效去除不同波段的云雾干扰，并避免高亮地物的过度校正，可取得较好的复原结果。 相似文献
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针对现有滤波方法处理高密度椒盐噪声的不足,提出一种简单有效的迭代中值滤波算法。该方法首先依据像素的强度值判断噪声点的位置,然后在循环迭代的处理框架内,对噪声像元进行逐步恢复。若噪声影像中包含足够的健康信息,则利用局部灰度差异控制项,完成对滤波结果的进一步优化。基于标准测试影像的实验表明,该方法能更为精确地恢复出被椒盐噪声污染的影像细节信息,其处理结果在目视及定量评价上均优于4种对比的滤波方法;且该方法的处理优势在影像椒盐噪声比例高达95%的情况下也依旧显著。 相似文献
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