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现场粒径分析仪与ADCP同步测量悬浮沉积物浓度的粒径修正方法 总被引:10,自引:2,他引:8
利用后散射强度(ABS)估计悬浮沉积物浓度原理,根据Rayleigh散射理论,给出了利用现场粒径分析仪与声学多普勒流速剖面仪(ADCP)同步测量悬浮沉积物浓度的粒径修正方法,并推导出了一种新的、用于对ABS进行粒径修正的等效粒径计算公式(9)。利用这一公式并结合LISST-100所测的粒径分布信息,可以对ADCP所测的ABS进行粒径修正,其修正方法见式(10)。结合利物浦湾和Anglesey周边海域的现场采样、测量及其分析结果,对上述粒径修正方法进行了验证。分析结果表明,采用上述公式进行粒径修正后,ADCP测量悬浮沉积物浓度的精度有较大程度的提高,线性拟合的相关系数从0.65-0.71提高到0.78-0.88。 相似文献
995.
This study is aimed at demonstrating the feasibility of the large scale LAI inversion algorithms using red and near infrared reflectance obtained from high resolution satellite imagery. Radiances in digital counts were obtained in 10 m resolution acquired on cloud free day of August 23, 2007, by the SPOT 5 high resolution geometric (HRG) instrument on mostly temperate hardwood forest located in the Great Lakes – St. Lawrence forest in Southern Quebec. Normalized difference vegetation index (NDVI), scaled difference vegetation index (SDVI) and modified soil-adjusted vegetation index (MSAVI) were applied to calculate gap fractions. LAI was inverted from the gap fraction using the common Beer–Lambert's law of light extinction under forest canopy. The robustness of the algorithm was evaluated using the ground-based LAI measurements and by applying the methods for the independently simulated reflectance data using PROSPECT + SAIL coupled radiative transfer models. Furthermore, the high resolution LAI was compared with MODIS LAI product. The effects of atmospheric corrections and scales were investigated for all of the LAI retrieval methods. NDVI was found to be not suitable index for large scale LAI inversion due to the sensitivity to scale and atmospheric effects. SDVI was virtually scale and atmospheric correction invariant. MSAVI was also scale invariant. Considering all sensitivity analysis, MSAVI performed best followed by SDVI for robust LAI inversion from high resolution imagery. 相似文献
996.
利用重叠哈达玛方差确定卫星钟噪声随机模型,采用顾及钟差随机噪声模型的卡尔曼滤波进行钟差预报分析,并与最小二乘预报算法相比较,得出以下结论:卡尔曼滤波进行1 d以内的短期预报时,精度达到亚纳秒级,优于最小二乘预报算法,在长期预报或拟合数据量较少时,最小二乘预报精度优于卡尔曼滤波。 相似文献
997.
998.
提出了一种山地区域基于DEM地性线的控制纠正新方法,该方法以数字地形模型DEM为无几何变形的控制基准纠正卫星影像。阐述了提取沟谷、山脊、山峰和凹地区域的地性线的原理和算法,给出了山地区域基于地性线进行卫星图像几何精纠正实施步骤,进一步讨论了地性线提取、控制点采集存在的问题,以及解决问题的途径。实验结果表明,对于山地区域,地性线的空间数量数倍于水系、道路等常规地图层;地性线来源于DEM,其空间稳定性和可靠性更高,可以用于山地区域的卫星影像的严格控制纠正。用该方法进行几何纠正处理,几何误差能控制在一个像元的水平上。 相似文献
999.
作物LAI的遥感尺度效应与误差分析 总被引:7,自引:2,他引:5
以黑河中游盈科绿洲为研究区, 利用Hyperion高光谱数据, 采用双层冠层反射率模型(ACRM)迭代运算反演LAI; 通过LAI的均值化(LAImean)以及Hyperion数据反射率线性累加反演LAI(LAIp), 定量分析LAI反演的尺度效应; 从模型的非线性和地表景观结构的空间异质性2个方面分析引起反演误差的原因, 并在LAI-NDVI回归方程的基础上利用泰勒展开的方法对低分辨率数据反演结果进行了误差纠正。结果表明, 地表景观结构的空间异质性是造成多尺度LAI反演误差的关键因素, 通过泰勒展开式能很好地实现大尺度数据LAI反演结果的误差纠正。 相似文献
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