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1.
被动微波遥感中大尺度像元内植被种类多种多样并且分布不均匀,较低频率下像元尺度内的植被影响可以根据单个散射体的散射与衰减特性获得。本文讨论了任意朝向的各类植被散射体的计算问题。其中叶片和针叶的散射采用了一般化Rayleigh-Gans计算;杆的散射采用了无限长近似理论。关于各类散射体的衰减,本文比较了散射系数和吸收系数之和,与前向散射定理的结果,并对前向定理的适用性进行了讨论。  相似文献   
2.
植被层对被动微波遥感土壤水分反演影响的研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
在很多对土壤水分被动微波遥感的研究中 ,为简单起见 ,覆盖的植被层使用了一种简单的模型来表征其散射和衰减特性。本文中使用了一种基于辐射传输理论的离散模型来研究植被的发射率、传输率。这种方法可以更加真实地刻划组成植被的散射个体如叶、茎、树枝、树干等对这两个参数的影响 ,因而能更准确地描述植被对下垫面的影响。为了减少土壤水分反演算法中未知量的数目 ,该文给出了这两个参数的模拟结果分别在AMSR E三种不同频率下的简单关系。  相似文献   
3.
张钟军  孙国清 《遥感学报》2005,9(5):531-536
提出了一种估计覆盖植被的地表亮度温度模型。模型中的植被看作是不同大小和朝向的离散散射体如叶、茎、杆构成。植被层内的体散射以及植被与地表之间的多次散射采用了双矩阵法(M atrix Doub ling)计算,地表辐射采用了积分方程模型(Integral Equation M ethod)。较高频率上的模拟结果显示植被的辐射是主要的,植被对地表辐射的衰减作用较明显。模拟的亮度温度跟SGP99机载C波段以及AMSR-E的X和Ku波段实测数据相比接近一致。  相似文献   
4.
寒区植被对冻土微波辐射影响的研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
理论和实验表明,微波辐射可以用来研究冻土的特性.但当冻土的上层被植被层覆盖时,植被吸收、发射并散射微波信号,冻土的微波辐射特征就会被改变.所以,研究植被层对冻土微波辐射特征的影响,对于准确获取下层冻土的微波辐射特性及冻土的变化监测极为重要.介绍了一种基于光线跟踪原理和耦合矩阵算法的微波辐射模型,用来计算植被层的发射率,可以计算得到视场内来自不同观测角度的整体发射率,以及V和H极化的相位差.根据车载双极化微波辐射计在C,X,K,Ka等4个波段的实测数据与模拟结果的比较,分别计算出来自植被层和冻土层的辐射,从而研究寒区植被对冻土的微波辐射影响.  相似文献   
5.
为了更好地进行土壤水分反演,发展了一种基于热带降雨观测计划(TRMM)的主被动微波结合反演裸露地表土壤水分的算法.为了提高反演精度,同时利用TRMM搭载的测雨雷达(PR)和微波成像仪(TMI)进行观测.另外,针对PR/TMI数据,还建立了包含大范围的土壤水分和粗糙度参数的AIEM模型数据库.通过分析AIEM模型对地表后...  相似文献   
6.
利用激光雷达和多角度频谱成像仪数据估测森林垂直参数   总被引:3,自引:0,他引:3  
植被的结构参数如植被高度、生物量、水平和垂直分布等,是影响陆地与大气能量交换乃至生物圈多样性的重要因素。多数遥感系统虽然可以提供植被水平结构的图像,但是不能提供植被成分垂直分布的信息。大尺度激光雷达仪器如LVIS产生的激光雷达信号,已成功地用于估计树高和森林生物量,然而大多数激光雷达仪器不具备图像能力,只能提供一个区域内的采样数据。其他的遥感数据如多角度高光谱、多频率多时相辐射计或雷达数据,可根据GLAS(Geoscience Laser Altimeter System)采样的测量用来推断出连续的森林结构区域覆盖参数。 MISR(Multi-angle Imaging Spectrometer)对陆表多角度的成像能力,可以通过BRDF的各向异性提供植被的结构信息。结合激光雷达的垂直采样和MISR的图像,区域内乃至全球性的森林空间参数的成像是可能的。ICESat卫星上的GLAS数据、Terra卫星上的MISR数据为区域或全球性森林结构参数提供了可能。本文的研究目的是评估GLAS数据,分析类似于MISR的数据对森林结构参数的估计能力。本文中使用了LVIS、AirMISR和GLAS数据。通过对GLAS树高的测量与GLAS像元内来自LVIS的平均树高对比,发现它们是高度相关的。同时还探讨了多角度频谱成像仪数据预测树高信息的能力,这将在今后区域内森林结构参数映射加以研究。  相似文献   
7.
WorldView-2纹理的森林地上生物量反演   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
使用高空间分辨率卫星WorldView-2的多光谱遥感影像,构建植被指数和纹理因子等遥感因子与森林地上生物量的关系方程,并计算模型估测精度和均方根误差,探索高分辨率数据的光谱与纹理信息在温带森林地上生物量估测应用中的潜力。以黑龙江省凉水自然保护区温带天然林及天然次生林为研究对象,通过灰度共生矩阵(GLCM)、灰度差分向量(GLDV)及和差直方图(SADH)对高分辨率遥感影像进行纹理信息提取,并利用外业调查的74个样地地上生物量与遥感因子建立参数估计模型。提取的遥感因子包括6种植被指数(比值植被指数RVI、差值植被指数DVI、规一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI、土壤调节植被指数SAVI和修正的土壤调节植被指数MSAVI)以及3类纹理因子(GLCM、GLDV和SADH)。为避免特征变量个数较多对估测模型造成过拟合,利用随机森林算法对提取的遥感因子进行特征选择,将最优的特征变量输入模型参与建模估测。采用支持向量回归(SVR)进行生物量建模及验证,结果显示选入模型的和差直方图均值(sadh_mean)、灰度共生矩阵方差(glcm_var)和差值植被指数(DVI)等遥感因子对森林地上生物量有较好的解释效果;植被指数+纹理因子组合的模型获得较精确的AGB估算结果(R2=0.85,RMSE=42.30 t/ha),单独使用植被指数的模型精度则较低(R~2=0.69,RMSE=61.13 t/ha)。  相似文献   
8.
为提高机载LiDAR点云数据的单木分割精度和效率,本文提出了一种基于Nystr?m的谱聚类算法。该算法基于谱聚类方法,同时引入了mean shift体素化和Nystr?m方法,在保持谱聚类算法优越表现的同时,大幅降低了谱聚类算法的空间和时间复杂度。首先,用mean shift方法将点云数据转换到体素空间以合理压缩数据量,使用带有体素权重的高斯相似度函数在体素空间中构造相似图。然后,使用Nystr?m方法计算相似度矩阵的近似特征向量和特征值。接下来,使用K-means方法在特征空间中进行聚类,并将结果映射回原始点集以获得单木的聚类点。最后,直接从单木聚类中获取单木参数。在黑龙江省孟家岗林场的实验结果表明:本算法有效改进了谱聚类算法,以牺牲5%的分割精度为代价将分割效率提升了约96倍;与K-means方法相比,本算法在分割精度和计算效率方面均表现更优;从分割结果中提取的树高参数具有较高的精度,R2和RMSE值分别为0.86和1.62 m。本文提出的基于Nystr?m的谱聚类算法是一种有效的机载LiDAR点云分割方法,可以用来进行单木点云分割和单木因子提取。  相似文献   
9.
在使用被动微波技术反演土壤水分的过程中,为去除植被的影响,通常采用适用于低频的τ-ω模型。为准确评估较高频率下植被的散射和衰减特性,以玉米为例,采用基于光线跟踪原理的双矩阵(Matrix-Doubling)微波辐射模型,研究不同高度的作物在C(6.925GHz)、X(10.65GHz)和Ku(18.7GHz)波段下的单散射反照率和传输率。模型模拟的亮度温度跟车载微波辐射仪的野外实测数据接近。为验证模拟的玉米自身微波辐射,在玉米地上铺设了一层铝箔屏蔽地表的辐射。通过给验证后的模型输入不同的参数,建立一个亮度温度数据库,以模拟自然状态下不同高度玉米的亮度温度。然后把模型模拟的结果,跟相同环境下τ-ω模型得到的结果按最小二乘法进行匹配,从而获得不同高度的玉米在C、X和Ku波段上等效的单散射反照率和传输率。  相似文献   
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