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联合HJ-1/CCD和Landsat8/OLI数据反演黑河中游叶面积指数 总被引：1，自引：0，他引：1
目前制约30 m分辨率地表参数遥感提取的主要因素是有限的观测个数,而联合多传感器观测是提高单位时间观测频次的一个有效途径。本文以黑河中游为研究区,利用HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器构建多传感器观测数据集。对多传感器观测数据集在观测周期内的有效观测个数、观测角度和双向反射分布函数BRDF分布特征、以及经过预处理后的多传感器数据一致性等问题进行分析。不同传感器观测数据质量差异是多传感器联合反演的主要问题,因此本文首先制定了多传感器数据质量控制方案,然后利用统一模型查找表反演单传感器叶面积指数LAI结果,对10天观测周期内经过质量筛选的单传感器反演结果采用平均方法合成LAI产品。结果表明,LAI有效反演像元占总反演像元比例由单传感器的6.4%—49.7%提高到多传感器的75.9%。利用地面测量数据进行验证分析,LAI反演结果与地面实测数据的均方根误差RMSE均值为0.71。利用30 m分辨率的HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器数据可以生产精度可信、时间分辨率连续的LAI产品。 相似文献
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山地遥感主要研究进展、发展机遇与挑战 总被引：1，自引：0，他引：1
山地遥感是研究在山地这一特定环境中的遥感基本原理、方法及其应用的科学技术。从山地遥感研究的基本内涵出发,总结面临的若干前沿科学问题,指出当前主要研究内容:(1)电磁波与山地地表相互作用机理及建模理论;(2)山地遥感数据时—空—谱归一化处理方法;(3)山地地表信息遥感建模、反演与同化方法;(4)山地遥感尺度效应与算法/产品验证;(5)山地遥感信息综合应用等。从山地遥感研究的基础理论方法以及山地遥感应用两个层面回顾了近年来山地遥感研究取得的进展,并就新时代背景下山地遥感研究面临的机遇与挑战进行了分析,最后对山地遥感研究前景进行了展望。 相似文献
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在叶面积指数LAI(Leaf Area Index)产品真实性检验中,地面站点的多时相连续观测LAI数据是重要的验证数据来源。当站点观测范围与产品像元尺度不一致时,站点观测LAI直接用于产品验证可能为验证结果带来误差。因此,在验证之前需要分析站点观测对像元尺度的空间代表性,选择空间代表性好的观测来验证产品,从而减小尺度效应带来的验证误差。以往的研究只是简单的定性说明研究区域,并直接用站点测量数据对产品进行验证,缺少一套系统的站点观测在产品像元尺度内空间代表性评价的方法体系。本文提出了站点LAI观测的空间代表性评价方法,建立了评价指标DVTP(Dominant Vegetation Type Percent)、RSSE(Relative Spatial Sampling Error)和CS(Coefficient of Sill),构建了空间代表性评价分级体系。以中国生态系统研究网络CERN(Chinese Ecosystem Research Network)农田站和森林站LAI观测为例,对站点观测在1 km产品像元尺度内空间代表性进行评价,并分析评价前后站点观测对MODIS LAI产品验证精度的影响。结果显示,本文提出的方法能够有效地对不同站点LAI观测在产品像元尺度内空间代表性进行质量分级,且年际间的站点观测空间代表性较为一致。评价方法能够去掉在特定产品像元尺度下空间代表性不好的观测数据,一定程度上提高验证数据集对产品验证精度的可靠性。 相似文献
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作为森林冠层结构的重要组成部分,树冠形状对冠层间隙率与聚集度指数的计算有重要影响。之前的研究通常将树冠假设为圆锥形、圆柱形、圆锥+圆柱形等形状计算了冠层间隙率与聚集度指数。然而,树冠生长受外部环境以及内部顶端优势等因素的影响,相较于上述理想化的树冠形状,半椭球形更符合树冠自然生长规律。事实上,半椭球形是一种十分常见的树冠形状。本文以树冠在空间呈泊松分布为前提,推导出半椭球形树冠的冠层间隙率与聚集度指数计算公式,并进一步扩展到双半椭球形树冠。同时,以半椭球形树冠为计算基准,对比分析了半椭球形树冠与其他树冠形状冠层间隙率与聚集度指数的相对差异。模拟计算中主要输入参数包括树冠密度、树冠高度、树冠半径以及叶面积指数等。最后通过虚拟场景对结果进行验证。结果表明：（1）半椭球形树冠与其他树冠形状的冠层间隙率有较大差异。随着观测天顶角增加,不同树冠形状与半椭球形树冠的冠层间隙率的相对差异也逐渐增大。当观测天顶角为70°时,圆锥形树冠与半椭球形树冠的冠层间隙率相对差异已接近100%。（2）树冠形状对聚集度指数同样有较明显影响。极端情况下,圆锥形树冠与半椭球形树冠的聚集度指数相对差异达到30%。（3）半椭球形树冠与其他树冠形状的半球空间聚集度指数期望值的差异不容忽视。 相似文献
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树冠形状对孔隙率及叶面积指数估算的影响分析 总被引：1，自引：1，他引：0
叶片在树冠尺度的聚集是森林场景中的重要聚集形式,模型中常假设树冠为规则的几何形体(椭球、圆锥、圆锥+圆柱等)。对树冠形状归属进行判断时界限并不明显,从而具有很强的主观性。本文首先扩展了Nilson的森林孔隙率模型,使其适用于椭球、圆锥、圆锥+圆柱等3种常见形状的树冠,并基于该模型分析了孔隙率、聚集指数对树冠形状的敏感性。同时,本文还分析了树冠形状对叶面积指数(LAI)地面间接测量精度的影响。基于不同形状树冠的模拟数据分析发现,树冠的体积、投影面积是树冠形状产生作用的主要因子,在冠层底部椭球形树冠和圆锥+圆柱形树冠的平均孔隙率、聚集指数都非常接近,而圆锥形树冠与两者存在较大差异。树冠形状的错误设置在极端情况下可导致估算的真实LAI误差超过25%。 相似文献
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地面站点观测数据代表性评价方法研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
在遥感产品真实性检验中,地面站点网络的连续观测数据是进行算法及产品验证的重要数据来源。通常站点观测的空间范围有限,测量数据直接与产品像元值比较会存在尺度误差。因此,分析与评价站点观测在多大尺度上具有代表性,对有效利用观测数据进行算法与产品精度评价具有重要意义。目前全球地面观测站点类型繁多,虽有一定的代表性评价方法,但各类方法的优缺点及适用参数、适用条件各异。因此,为使站点观测代表性评价方法广泛的应用于地面站点观测,进而开展更加有效的遥感产品真实性检验,有必要对当前站点代表性评价方法进行系统的综述及梳理。本文首先阐述遥感产品真实性检验对站点连续观测数据的需求以及站点观测代表性评价的必要性。其次,分析站点观测代表性的评价指标特征,包含点面特征比较以及空间异质性两种评价指标。基于不同评价指标,综述了各种研究方法在站点观测数据代表性评价中的应用,即对点面特征比较评价的物理模型法、站点与区域分布图统计评价法和多站点多时相联合评价法,以及对空间异质性进行评价的一阶统计法和半方差函数法,总结不同代表性评价方法的原理及优缺点。然后,介绍了目前站点数据及代表性评价方法在蒸散、反照率和地表温度等遥感产品真实性检验中的应用,并且以黑河中游农田区观测LAI为例,分析了基于不同评价指标的不同评价方法的特点。最后,针对当前观测代表性评价方法面临的问题提出了下一步的研究方向。 相似文献
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围绕国家自然科学基金重点项目"山地典型生态参量遥感反演建模及其时空表征能力研究",介绍了项目的立项背景、研究目标、研究现状和发展趋势、拟解决的关键科学问题、主要研究内容、研究总体方案及预期成果。项目选取不同地形梯度和植被背景为主要研究对象,开展山地叶面积指数(LAI)和净初级生产力(NPP)陆表典型生态参量遥感反演建模及其时空表征能力研究,发展遥感定量反演模型和方法,分析山地复杂地形对遥感信号及遥感反演产品的影响,力争能在山地陆表生态参量遥感反演建模理论与方法上取得突破。 相似文献
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