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以黑河实验区为例, 基于HJ-1 CCD数据和中分辨率成像光谱仪(MODIS) 二向性反射(BRDF)和反照率产品的备用算法(算法Ⅰ), 贝叶斯原理的反照率反演算法(算法Ⅱ)和地表朗伯假设的算法(算法Ⅲ)成功估算了地表短波反照率。对反演结果进行分析并与地表观测数据进行比较, 结果表明: (1) 高分辨率的HJ-1卫星地表反照率不仅能够提供下垫面主要的空间分布特征, 还能提供地表细部结构;(2) 两种基于先验知识的地表反照率和MODIS产品接近, 绝对误差为0.01, 相对误差为4%, 而算法Ⅲ的绝对误差为0.03, 相对误差为13%; 算法Ⅰ和Ⅱ对反照率的改善对地表类型的依赖不明显, 相对误差集中在2%-8%, 反演结果对时相变化依赖较为显著, 在植被最茂盛的季节反照率改善作用明显优于凋谢季;(3) 算法Ⅰ和算法Ⅱ的结果与地表观测结果更为吻合, 均方根误差在0.05以内, 相对误差小于23%, 而算法Ⅲ的均方根误差为0.069, 相对误差为36.3%;(4) 先验知识的作用可能依赖于太阳和观测几何的相对位置, 因此可能依赖于季节和纬度的变化, 以及传感器的成像方式。该研究对缺乏多角度观测的星载传感器的反照率反演有重要的参考价值。 相似文献
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地表二向性反射分布函数(BRDF)是表征地物反射随太阳和观测方向变化的物理量。在统计意义上,BRDF表示均值统计量,BRVF(Bidirectional Reflectance Variance Function)表示方差统计量,它们对研究地表各向异性反射特征有着重要意义。本文首先采用误差传播理论,推导出基于MODIS BRDF模型的BRVF表达形式。研究结果表明,BRVF的空间分布模式主要由几何光学核Kgeo和体散射核Kvol的一次项和二次项权重和决定。然后利用EOS地面验证核心站点(EOS Land Validation Core Sites)的MODIS BRDF产品,对BRVF空间分布模式随地表类型、光谱波段和观测角度范围进行验证。验证结果表明,基于MODIS BRDF产品的验证与理论推导有较好的一致性。BRVF空间分布模式和地表类型有关,通常在热点处有一个峰值。在大观测天顶角(60°)下,BRVF随着角度的增大而增大。BRVF在近红外波段整体上大于红波段,表明其波段依赖性。最后,将上述理论成果初步应用于69组地表测量数据的模拟中。模拟结果表明,当大角度缺少观测数据时,模型外延所引起的方向反射方差显著增大,对地表反照率的反演精度和不确定性有较大影响。其中,红波段的白天空反照率的相对误差最大可达38.26%。本研究对利用小角度观测数据进行地表反照率反演的不确定性分析有指导意义;对大角度观测数据缺失情况下,先验知识在地表反照率的反演应用可提供有意义的理论支撑。 相似文献
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基于BRDF原型反演地表反照率 总被引：3，自引：2，他引：1
先验知识在遥感反演中起到重要的作用,本文首先根据各向异性平整指数AFX和地表多角度观测数据集建立了BRDF二向性反射分布函数原型库,然后介绍了以BRDF原型作为先验知识的提取多角度数据地表反照率的原型反演算法,为验证算法的精度,将原型反演及全反演算法拟合验证数据子集得到的反照率与MODIS全反演算法拟合完整数据集得到的结果作比较。结果对比表明,观测天顶角在40°以内时,非垂直主平面的观测数据能够代表部分地表的各向异性反射特征,此时原型反演算法的最大平均绝对误差为0.036,相对精度比全反演算法高约5%—10%;当数据位于垂直主平面时,观测信息量严重不足,此时原型反演算法结果相对较稳定,而全反演算法的最大绝对误差高达0.18。 综上所述,原型反演算法能够在整个采样空间范围内对BRDF进行约束,对观测数据位置分布的依赖较小,抗噪声能力强,在反演观测信息不足的多角度数据时,结果精度优于全反演算法。 相似文献
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