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91.
大型沉水植物狐尾藻不同盖度的光谱特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
袁琳  张利权 《遥感学报》2007,11(4):609-616
地物特征与其光谱特征的关系是解译遥感影像的关键。本研究利用ASD便携式地物光谱仪对上海崇明国际湿地公园人工湖中的沉水植物狐尾藻的反射光谱进行了初步研究。结果表明,随狐尾藻盖度的增加,其光谱反射率、一阶和二阶导数红边斜率的峰值也相应增加,不同盖度狐尾藻的光谱反射率的差异主要表现在500—650nm和700—900nm波段范围。分别对狐尾藻盖度与这些波段的光谱反射率及根据一阶和二阶导数获得的光谱指数进行回归分析,得到了较好的线性关系。应用回归分析得到的线性方程,可以根据测定的光谱反射率定量反演水体中的狐尾藻盖度。研究结果可为监测大型沉水植物的高光谱遥感影像解译和分类提供技术支撑,为大尺度遥感监测沉水植物的分布和动态变化提供科学依据。  相似文献   
92.
高光谱影像数据预处理是构建高效的影像数据库以及实现地理目标成分信息反演与地理目标识别的基础。本文从反射率演算、光谱微分技术以及高光谱影像数据的降维处理等三个方面对高光谱影像数据预处理进行了研究。实现了基于高光谱影像的反射率反演算法,针对高光谱遥感数据影像分辨率比较低的现状,提出了直方图均衡化、色调平衡、对比度调整等影像处理算法,并给出了实验结果。  相似文献   
93.
电磁感应仪EM38用于土壤盐渍剖面分类与评价研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
结合电磁感应仪EM38测量与田间采样,文章分析了黄河三角洲典型区域土壤电导率的剖面分布特征,建立了磁感式表观电导率与土壤电导率间的(多元)回归解译模型,探讨了不同分类方法对土壤盐渍剖面分类结果的准确性,并对典型盐渍剖面类型进行了评价。结果表明:研究区土壤盐分具有较强的表聚性与变异强度;土壤电导率与磁感表观电导率EMh、EMv间呈极显著的相关关系,EMh对浅层土壤电导率的解译精度较高,而EMv对深层土壤电导率的解译精度较高;EMv/EMh法和理论函数法对土壤盐渍剖面的分类结果均具有较高的精度,且理论函数法分类结果的准确性明显优于EMv/EMh法;研究区土壤盐渍剖面可划分为表聚型、底聚型与均匀型,在数量上以表聚型及底聚型为主,其中表聚型与均匀型属于积盐型剖面,底聚型属于脱盐型剖面。该结果对研究黄河三角洲地区土壤盐渍化的发生、机理、预测与评估该地区土壤盐渍化的发生、发展具有重要意义。  相似文献   
94.
TRMM PR雷达与阜阳雷达降水资料的对比研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
王成刚  葛文忠  魏鸣 《遥感学报》2003,7(4):332-336
选取了1998年与1999年HUBEX观测资料,将TRMM卫星上的星载降雨雷达PR与阜阳的713数字化天气雷达资料在以下3个方面做了比较:(1)强度场的分布;(2)平均反射率廓线;(3)灵敏度。分析、比较结果可知阜阳雷达在探测灵敏度和水平方向的分辨率要高于PR,但由于波束宽度、衰减和资料转化过程计算误差的原因,其远距离处的观测值与真实值有一定偏差。PR波长短,对衰减敏感,尤其是在垂直方向上经过强衰减后,订正值仍偏小。但由于探测方式的不同PR在水平方向上不存在衰减的问题,且其资料分布均匀,因此提出一种用PR资料来订正地基雷达资料的方法用以提高地基雷达探测的精确度。  相似文献   
95.
数字摄像能见度观测系统中实用黑体技术的应用   总被引:2,自引:3,他引:2       下载免费PDF全文
在数字摄像能见度观测系统 (DPVS) 中, 目标物的自身亮度难以实时测量, 给观测结果带来的不确定性不可忽略, 采用实用黑体技术可以大大减小乃至消除其造成的误差。作者对非黑体目标引起的测量误差进行了分析, 结果表明相对误差随着目标物反射率的增加和能见度的升高而增大, 为了保证测量精度, 需要采用反射率足够低的目标物。对于长方体结构的实用黑体腔, 采用多次反射法计算了其近轴向的半球-方向反射率与其特性参数之间的关系。在没有观测到侧壁的前提下, 其轴向反射率最大, 随着偏离轴线角度的增加, 反射率逐渐减小。轴向反射率随腔体长度与开口边长比值的增加而迅速减小, 而腔体宽度增加引起的变化不明显。另外, 作者还推导了在考虑弥散成像时对实用黑体开口尺寸最小需求的计算公式, 也给出了符合一定条件的实用黑体轴向反射率的近似计算公式, 从而提供了DPVS中实用黑体参数选择的基本原则。最后, 给出了DPVS采用非黑体和实用黑体目标计算能见度的对比试验结果, 充分说明了在DPVS中采用实用黑体技术的必要性和可行性。  相似文献   
96.
利用光谱反射率估算叶片生化组分和籽粒品质指标研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
对可见光至短波红外波段(350—2500nm)冬小麦田间冠层光谱反射率与叶片含氮量间的关系进行了相关分析。结果表明,820—1100nm波段的光谱反射率与叶片含氮量极显著正相关;1150—1300hm波段的光谱反射率与叶片含氮量显著正相关,以上两波段为叶片全氮的敏感波段。对各生育时期叶片全氮与其他生化组分的关系进行了回归分析,并建立了相关的回归方程,显著性检验结果表明,方程具有较高的可靠性。小麦的叶片含氮量可以估算其它生化组分及干物质指标含量,开花期叶片含氮量可用来估测籽粒蛋白质和干面筋等品质指标含量。  相似文献   
97.
钙贝塔石发现于四川西昌的霓辉石-钠铁闪石脉中,与之共生的矿物是霓辉石,钠铁闪石,钠长石,铈磷灰石,硅钛铈矿,沥青铀矿,重晶石,方解石和彩钼铅矿等。钙贝塔石呈黑色,黑褐色,具八面体晶形,大小为2mm~8mm,条痕为黑色或黄褐色,油脂到沥青光泽,贝壳状断口。摩氏硬度为6.05~6.44(Hv=570.08kg/mm^2~689.06kg/mm^2);无解理,比重4.51(扭力天平法测定),反射率从406nm(13.53%)到659nm(11.87%)。经计算钙贝塔石的化学式为:(Ca,Na,U)2(Nb,Ti)2(0,OH),。钙贝塔石的强X射线:2.975(10.222),2.570(5.400),1.816(9.440),1.549(8.622),1.050(6.844),等轴晶系,α=1.029nm。  相似文献   
98.
介绍另一种在轨卫星传感器绝对辐射定标——辐照度基法定标,并利用敦煌辐射校正场对FY-1C卫星可见近红外通道进行定标。通常的反射率基法定标,表观反射率计算的一个重要误差来源是对气溶胶散射的近似计算。辐照度基法定标采用实际测量的漫射与总辐射比来代替辐射传输计算的气溶胶散射。利用该方法对FY-1C卫星的5次定标结果表明,大部分日期辐照度基法和反射率基法定标结果非常吻合,肯定了辐照度基法的正确性,但在气溶胶含量较大时,辐照度基法提高定标精度的优点显现出来,能够减少辐射传输模式对气溶胶散射计算带来的误差,提高最终的绝对辐射定标精度。  相似文献   
99.
试从现有的大量遥感影像中提取不同环境下地物的反射率,以目前常用的ETM+影像数据和荔枝波谱数据提取为例,先对影像进行系统校正得到星上反射率,然后采用6S大气校正模型对图像进行订正,反演地物的真实反射率,并采用与野外实测相结合的方法,分析了星上反射率、6S反演的反射率与实测值之间的误差,结果证明6S校正法是一种较高精度的地物波谱反演方法,可以方便、快捷、准确地从现有的大量遥感影像上直接获取荔枝的反射率.为下一步的自动高效从影像反演地物反射率的研究奠定了基础.  相似文献   
100.
应用高光谱遥感数据估算土壤表层水分的研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
土壤水分是土壤的重要组成部分,它在陆地表层和大气之间的物质和能量交换方面扮演着重要角色,寻求快速而准确的方法估算土壤水分具有重要意义。通常,从可见光一近红外对土壤表层水分的估计多是建立在土壤水分与反射率的关系之上的。而在土壤水分含量不高时,土壤水分的增加使土壤光谱反射率在整个波长范围内降低,尤其在760nm,970nm,1190nm,1450nm,1940nm和2950nm等水分吸收波段,而在土壤水分含量较高时,土壤水分的增加会使土壤光谱反射率在某些光谱波段升高。而土壤水分的估计往往是基于土壤水分与土壤水分吸收波段的吸收强度之间的线性关系上,虽然这些经验的方法对于估算某些土壤的表层水分含量是有效的,但这些关系应用于其它条件(如不同种类土壤、土壤湿度变化范围很大的情况)时却面临很多困难,这与土壤的光谱反射率是由土壤的组成成分(土壤水分、有机质、氧化铁和粘土矿物等)的含量和它们在土壤中的分布密切相关。微分技术处理“连续”的光谱是遥感中常用的数学方法,微分技术能部分消除低频光谱成分的影响。现在微分光谱已广泛地应用于研究植被的生物物理参数、矿物和有机质等。然而利用微分光谱对土壤水分反演的研究却鲜见报道。本文通过对实验室中多种不同类型的土壤进行光谱与土壤表层水分含量进行观测,探讨了通过土壤反射率与微分光谱对土壤表层水分的反演方法。4种类型的土壤光谱数据(反射率(R),反射率倒数的对数(log(1/R)),反射率的一阶微分光谱(dR/dλ),反射率倒数的对数的一阶微分光谱(d(log(1/R))/dλ))与土壤表层水分之间的关系在本文中得到分析,R与log(1/R)对于不同土壤类型与土壤表层水分都很敏感,说明通过R与log(1/R)反演土壤表层水分受土壤类型的影响很大,而dR/dλ,d(log(1/R))/dλ)对土壤类型却不敏感,对土壤表层水分较为敏感,说明dR/dλ和d(log(1/R))/dλ)对于反演不同类型土壤具有很大的潜力,微分光谱与土壤水分在某些波段具有显著的相关性。通过随机对9种土壤(各具有4个土壤水分)的数据建立反演土壤水分的模型,并其他9种土壤(各具有4个土壤水分)的数据进行验证模型,结果表明,dR/dλ和d(log(1/R))/dλ)能够显著提高R与log(1/R)对于不同土壤类型土壤表层水分的反演精度,由于吸收过程是非线性的,在四种类型的土壤光谱数据中,总体来说,d(log(1/R))/dλ)具有最好的能力预测不同类型土壤的表层水分含量。  相似文献   
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