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叶面积指数(LAI)是监测农作物生长的重要参数. 遥感提取LAI的方法之一是通过植被冠层辐射传输模型反演, 但多数模型反演方法都没有考虑作物LAI在不同生长阶段的变化关系. 本文在模型反演的基础上引入用作物生长模型描述的LAI随生长变化的关系, 将作物生长过程中LAI地面先验信息作为约束信息, 提取最优目标参数LAI. 要点是在耦合作物生长模型和辐射传输模型中通过变分算法在作物生长不同时刻序列同化多时相遥感观测和LAI先验知识; 在同化过程中用伴随方法求解代价函数. 采用北京昌平和顺义地区MODIS数据的同化结果显示时序遥感观测能够极大改善被提取LAI的不确定性, 对比MODIS LAI产品发现提取LAI廓线符合实际的作物生长规律, 因而比MODIS LAI产品更加可靠. 相似文献
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中国定量遥感始于20世纪80年代,在过去10多年得到了空前的发展。在2012年左右中国首次超越美国成为世界上在英文遥感刊物上发表文章最多的国家,特别是近几年文章数已经是美国的两倍左右。尽管在遥感数据的定量反演方法等研究方面,中国已经处于世界的前沿,是定量遥感的大国,但总体上尚不是定量遥感强国,在绝大多数的分支领域上还没有处于世界引领的地位。本文在回顾世界和中国定量遥感发展历史的基础上,从遥感数据获取与处理,前向辐射传输建模,变量反演,高级产品生产,地面观测,遥感云平台建设,遥感教育和遥感应用等8个方面,简要地讨论了中国定量遥感发展的一些问题和挑战,并提出了一些期望与初步建议。 相似文献
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陆表定量遥感反演方法的发展新动态 总被引：2，自引：0，他引：2
随着获取的遥感数据越来越多,定量遥感正处于一个飞速发展的时期。本文从反演方法和遥感数据产品生成两个主要方面对近期陆表定量遥感的发展进行评述。由于大气—陆表系统的环境变量数远远超过遥感观测数,定量遥感反演的本质是个病态反演问题。在评述机器学习方法(包括人工神经网络、支持向量回归、多元自适应回归样条函数等)的应用基础上,重点关注克服病态反演的7种正则化方法:多源数据、先验知识、最优化反演的求解约束、时空约束、多反演算法集成、数据同化和尺度转换。定量遥感发展的另外一个显著特征是由数据提供者(比如数据中心)将观测的遥感数据转换成不同的地球生物物理化学参数产品,即遥感高级产品,并服务于数据使用者。概括介绍了北京师范大学牵头研发的GLASS(Global LAnd Surface Satellite)产品的新进展与全球气候数据集的研发情况。 相似文献
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2019年中国陆表定量遥感发展综述 总被引：1，自引：4，他引：1
梁顺林 白瑞 陈晓娜 程洁 范闻捷 何涛 贾坤 江波 蒋玲梅 焦子锑 刘元波 倪文俭 邱凤 宋柳霖 孙林 唐伯惠 闻建光 吴桂平 谢东辉 姚云军 袁文平 张永光 张玉珍 张云腾 张晓通 赵天杰 赵祥 《遥感学报》2020,24(6):618-671
为了更好地了解中国定量遥感的发展态势和加强同行之间的信息交流，根据中国学者2019年发表的SCI检索论文和部分中文论文，对陆表定量遥感的核心进展进行了总结，涉及数据预处理（云及其阴影识别，大气与地形校正）、陆表辐射传输建模、不同变量的反演方法、产品生产评价与精度验证，以及相关应用等内容。陆表变量产品较多，本文概要介绍了反射率、下行太阳辐射、反照率、地表温度、长波辐射、总净辐射、荧光遥感、植被生化参数、叶面积指数、光合有效辐射比、植被覆盖度、森林高度、森林生物量、植被生产力、土壤水分、雪水当量、雪盖、蒸散发、地表与地下水量等最新进展，也一并介绍了2019年与定量遥感相关的科研项目、学术交流会与暑假培训班等内容。 相似文献
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基于自回归神经网络的时间序列叶面积指数估算 总被引：2，自引：0，他引：2
叶面积指数LAI是众多气象、环境、农业等模型的关键输入参数。尽管具有多个传感器的全球LAI产品已经相继发布,但是由于受反演方法的局限性以及反射率产品质量的影响,这些由单一传感器数据得到的LAI产品在时间上表现出一定的不连续性,这与自然生长植被的LAI变化规律不能一致。而神经网络在对复杂的、非线性数据的模式识别能力方面具有出色的表现。如在3层神经网络中,只要对隐层采用非线性递增映射函数,输出层采用线性映射函数,就可以用于对任意连续函数进行逼近。对于具有相同植被覆盖类型的同一地点多年的LAI数据,在无自然灾害和人为破坏的前提下,可以构成一个非线性的、连续的时间序列。通过融合MODIS和VEGETATION两种传感器产品,在利用相同植被类型的LAI时间序列来建立自回归神经网络,即NARX神经网络的同时,引入红、近红外和短波红外3个波段上时间序列的反射率以及相应的太阳天顶角、观测天顶角和相对方位角作为NARX神经网络的外部输入变量,并最终达到估算时间序列LAI的目的。验证结果表明,NARX神经网络非常适用于时间序列的LAI估算,并且其预测的LAI比原始的MODIS LAI在时间序列上表现的更连续和平滑。因此,该方法在... 相似文献
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集合卡曼滤波在遥感反演地表参数中的应用--以核驱动模型反演BRDF为例 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感反演中使用先验知识, 特别是在观测信息不足情况下, 对于保证反演计算的稳定性和降低反演结果的不确定性具有重要意义. 常用的最优算法, 不能较好提供先验知识的后验分布, 也就不能直接得到反演结果不确定性, 这对于遥感应用是不利的. 引入集合卡曼滤波(EnKF)的方法来实现地表参数的遥感反演, 它能在有效获得反演结果的同时给出先验知识的后验分布. 为了显示其反演优势, 将MODIS标准AMBRALS算法、SCE-UA高效全局最优算法和集合卡曼滤波算法进行了比较. 着重讨论了在观测不足时, 引入先验知识并以反演结果的不确定性为比较指标的情况下, 不同核组合的核驱动模型在不同地表类型上对反照率的反演能力. 相似文献
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GLASS (Global LAnd Surface Satellite)产品集是在中国国家高新技术研究和发展项目“十一五”和“十二五”863计划及“十三五”国家重点研发计划的支持下,经十余年努力研发而生成的多种陆表特征参数的高级卫星数据产品。与国际上同类产品相比较,它们具有一系列的独特特性,正得到国内外1000多家单位研究人员的使用,总下载量超过1.7 PB。本文概述了GLASS产品集算法的发展,产品特征,精度验证,以及这些产品的一些初步应用示例。同时还介绍了30 m分辨率的Hi-GLASS产品集,以及将来继续完善和发展GLASS产品的一些考虑。 相似文献
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基于集合卡尔曼滤波和通用陆面模型(CLM 1.0)发展了一个地表温度的同化系统。这个系统同化了MODIS温度产品, 并将MODIS的叶面积指数引入CLM模型中, 主要用于改进地表水热通量的估算精度。将CLM输出的地表温度与MODIS地表温度建立关系, 并作为同化系统的观测算子。将MODIS地表温度与实测地表温度进行了比较, 将其均方差(Root Mean Square Error, RMSE)作为观测误差。选取3个美国通量网站点(Blackhill、Bondville、Brookings)作为实验数据, 结果表明: 同化结果中地表温度、显热通量的估算精度均有提高。其中Blackhill站的估算精度改进最大, 均方差由81.5W·m-2减小到58.4W·m-2, Bondville站均方差由47.0W·m-2减小到31.8W·m-2, Brookings站均方差由46.5W·m-2减小到45.1W·m-2。潜热通量估算精度在Bondville站均方差由88.6W·m-2减小到57.7W·m-2, Blackhill站均方差由53.4W·m-2减小到47.2W·m-2。总之, 结合陆面过程模型同化MODIS温度产品估算地表水热通量是可行的。 相似文献
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利用4种地表类型共16个地面站点的MISR 9个角度反射率数据产品和MODIS反射率数据产品(MOD09A1), 对比两种传感器获取的地表方向反射观测数据和用BRDF模型参数产品计算的方向反射数据, 分析了这两种BRDF模型参数的外推能力。研究结果表明: (1) MISR和MODIS BRDF模型参数数据产品都具有一定的对观测数据以外方向反射的外推能力, 相比用MISR BRDF模型参数数据外推到相应MODIS观测角度方向反射的结果一致性较强。(2) 采用两种BRDF模型参数推算的方向反射率与观测数据的接近程度有随观测天顶角的增大而减弱的趋势, 在观测天顶角较小时一致性较好。(3) 所用数据处理结果显示, MODIS BRDF模型参数数据产品在近垂直主平面方向反射率推算结果相比近主平面方向的推算结果更接近观测数据。 相似文献