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FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品主要包括全球范围内的火点位置、亚像元火点面积和火点强度等信息,可用于实时监测全球范围的森林草原火灾、秸秆焚烧等生物质燃烧状况。火点判识算法主要根据中红外通道对高温热源的敏感特性,即含有火点的中红外通道像元辐亮度和亮温较远红外通道的辐亮度和亮温偏高,同时较周边非火点的中红外像元偏高,建立合适的阈值可探测含有火点的像元。亚像元火点面积估算主要使用中红外单通道估算,根据亚像元火点面积估算结果对火点强度进行分级,不同的级别表示不同程度的火点辐射强度。基于全球火点自动判识结果,每日生成0.01°分辨率的卫星遥感日全球火点产品,每月生产0.25°×0.25°格点的全球月火点密度图。在利用FY-3D/MERSI-II火点产品开展的全球火点监测应用中,对多起全球重大野火事件进行了监测,为防灾减灾、全球气候变化研究、生态环境保护等方面提供卫星遥感信息支持。 相似文献
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基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,估算高分辨率叶面积指数LAI(Leaf Area Index)的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型,再用统计模型估算LAI。然而,与农田地面测量实验相比,森林地面测量实验获取的观测数据更加有限,这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低,难以满足应用需求。为此,本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先,获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据,建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后,以一个新的森林站点Concepción作为研究区,将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型,优化模型用于估算森林高分辨率LAI,使用验证数据评价LAI的估算精度。同时,选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度,经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680,0.4449,0.2863,0.5755。研究结果表明:在仅有少量观测数据时,采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此,本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。 相似文献
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【据每日GPS网站2020年3月31日报道】欧洲计划于2020年12月15日在法属圭那亚库鲁发射场发射2颗伽利略卫星。运载火箭采用俄罗斯的“联盟号”,并非“阿里安-6”。“阿里安”运载火箭将用于执行2021年中的伽利略卫星发射任务。伽利略计划于1999开始实施,2013年发射首颗卫星。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2020,(1)
为了验证基于TBC软件进行BDS长、短基线解算的精度以及可靠性,使用TBC软件采用不同解算模式对实测数据进行处理。经分析可知,基于TBC软件进行BDS短基线解算成果与GPS基本一致,水平分量较差优于2.5 mm、垂直分量较差优于5 mm,都具有较高的水平精度和垂直精度;BDS基线精度略优于GPS,实际应用中可用广播星历代替精密星历进行基线解算。基于TBC软件加载精密星历进行BDS长基线解算成果与GPS相比,水平分量较差为5 cm、垂直分量较差为12 cm以内。实际应用中可使用快速星历或超快速星历代替精密星历进行BDS长基线解算。 相似文献
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高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。 相似文献
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星载微波散射计是获取全球海面风场信息的主要手段, HY-2B卫星散射计的成功发射为全球海面风场数据获取的持续性提供了重要保障。本文利用欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)再分析风场数据、热带大气海洋观测计划(Tropical Atmosphere Ocean Array, TAO)和美国国家数据浮标中心(National Data Buoy Center, NDBC)浮标获取的海面风矢量实测数据, 对HY-2B散射计海面风场数据产品的质量进行统计分析。分析表明, HY-2B风场与ECMWF再分析风场对比, 在4~24m·s-1风速区间内, 风速和风向均方根误差(root mean square error, RMSE)分别为1.58m·s-1和15.34°; 与位于开阔海域的TAO浮标数据对比, 风速、风向RMSE分别为1.03m·s-1和14.98°, 可见HY-2B风场能较好地满足业务化应用的精度要求(风速优于2m·s-1, 风向优于20°)。与主要位于近海海域的NDBC浮标对比, HY-2B风场的风速、风向RMSE分别为1.60m·s-1和19.14°, 说明HY-2B散射计同时具备了对近海海域风场的良好观测能力。本文还发现HY-2B风场质量会随风速、地面交轨位置等变化, 为用户更好地使用HY-2B风场产品提供参考。 相似文献
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针对浅海测深的数据特点和应用需求,以我国南海甘泉岛为例,研究了利用ICESat-2(Ice,Cloud,and Land Elevation Satellite-2)激光卫星数据和光学遥感影像开展主被动融合水深测量的方法。首先通过信号点提取、水面/水底识别、水下点折射改正等步骤处理ICESat-2数据,获得水深值,随后以激光点作为控制,计算光学水深反演模型参数,最后由点及面地获取大范围高精度水深。实验表明,甘泉岛区域主被动融合测深中误差优于1.30m,基于激光卫星数据的主被动融合测深方法能够为浅水水深测量提供新手段。 相似文献
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灾后滑坡的快速识别提取是目前遥感技术在地质灾害领域的重要应用之一。本文采用Landsat系列遥感数据,对西南地区"6·24"四川茂县滑坡,"8·28"贵州纳雍等六处滑体及周边地物的光谱特征进行研究,在综合地物光谱特征和空间位置信息后提出一种滑坡快速提取方法,并使用C#语言完成了软件开发。在提取试验中实现了对滑体的完整提取,与以往研究资料中的滑坡面积对比,本模型的平均提取率达109%。研究表明利用中等分辨率多光谱遥感数据丰富的光谱信息,可以实现对灾后滑体的快速提取,为应急救援工作的开展与区域滑坡灾害调查提供支持。 相似文献