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北京地区Landsat 8 OLI高空间分辨率气溶胶光学厚度反演 总被引:3,自引:0,他引:3
卫星气溶胶光学厚度(AOD)反演中,传统暗目标方法在反射率较低的水体、浓密植被覆盖区域取得了较好效果,在反射率较高且结构复杂的高反射地表上空目前多采用深蓝算法,但存在空间分辨率较低,对细节分布描述性较差等问题。为解决这一问题,本文首先以5年(2008年—2012年)长时间序列MODIS地表反射率产品为基础,采用最小值合成法建立500 m分辨率逐月地表反射率产品数据集,然后利用地物波谱库中典型地物波谱数据,分析建立MODIS与Landsat 8 OLI传感器蓝光波段反射率转换模型,最后北京地区AERONET地基观测数据确定了气溶胶光学物理参数,并反演获取了北京地区上空500 m分辨率的AOD分布。为验证反演算法的精度,分别将反演结果同AERONET及MODIS/Terra气溶胶产品(MOD04)进行交叉对比,同时利用相关系数R,均方根误差RMSE,平均绝对误差MAE以及MODIS AOD产品预期误差EE共4个指标进行衡量。结果表明:算法反演获取的AOD与AERONET观测值具有较高的一致性,各指标分别为R=0.963,RMSE=0.156,MAE=0.097,EE=85.3%,稍优于MOD04产品(R=0.962,RMSE=0.158,MAE=0.101,EE=75.8%),并且有效的对比点数也高于MOD04。通过与地基观测相比,卫星遥感获取的高分辨率城市地区AOD精度可作为定量评估城市空气质量的有效依据。 相似文献
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目前,一些基于变分的Pan-sharpening方法是通过梯度下降法极小化能量泛函来实现融合,但梯度下降法在靠近极小值时收敛速度会减慢。若变分模型中包含有L1范数的不可微项时,梯度下降法存在鲁棒性不高、计算复杂的问题。该文根据L1范数能保持图像的几何纹理、分裂Bregman对含有L1范数的泛函收敛速度快的特点,在已有的变分模型基础上,将L1范数加入到模型中,构建能量泛函代价函数,并通过分裂Bregman迭代极小化能量泛函。在Worldview-2数据集上的融合结果表明,该方法可以生成同时具有高光谱和高空间分辨率的图像。 相似文献
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针对强震时GPS双差相对定位精度受参考站位移的影响,而精密单点定位数据处理过程又相对复杂等问题,该文采用单站时间基线模型解算实时同震地表位移。依据短时间内对流层延迟等误差强相关和模糊度固定不变的特性,利用消电离层星间单差观测值,并对卫星钟差进行改正,建立时间基线差分解算模型。实验结果表明,本文方法所得测站位移结果与SOPAC解的互差的均方根误差在N、E、U这3个方向上分别为5.4、4.1和12.2mm,基于单站的处理方法,该文所得结果比SOPAC解更准确地反映地震期间地表运动。 相似文献
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针对遥感影像面向对象分析技术存在的“分类过程中专家分析不同带来的分类结果不一致”问题,提出地理本体驱动的“地理实体描述-模型构建-影像对象分类”解译框架。首先,利用地理本体建立影像对象客观特征与地理专家知识的联系,实现对地理实体的描述与表达;其次,利用知识工程方法以及计算机可操作的形式化本体语言构建影像对象特征、分类器的本体模型,形成语义网络模型;最后,联合语义网络模型与专家规则实现影像对象的语义分类。地表覆盖分类实验结果表明,该方法不仅能够得到反映真实地理对象的遥感影像分类结果,而且能够掌握地理实体的语义信息,实现地表覆盖分类知识的共享与语义网络模型的复用,为遥感影像面向对象分析提供了一种全局性的解译分析框架及其方法。 相似文献
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系统评估了中国地区航天飞机雷达地形测绘任务(Shuttle Radar Topography Mision,SRTM)3″高程误差的分布及其与地形和地表覆盖因素的关系。通过单因子分析法,使用从50多万个样本点中提取的地表特征属性确定误差的变化规律。结果显示:SRTM高程误差与不同地形和地表覆盖类型关系密切;坡度增大误差由正变负,误差绝对值增大;正误差集中在偏北坡向,负误差集中在西南坡向;误差随植被覆盖增加而增大;冰川、沙漠、湿地区域误差整体为负,城镇建筑区的误差整体为正;坡度作为主导因素,同时影响其他因素对高程误差的作用。数据在某些区域存在明显高程异常,在平坦地区存在条带现象。整体上SRTM高程误差在中国地区呈现复杂的变化规律。 相似文献