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全面评价数字高程模型（digital elevation model，DEM）升尺度转换方法的精度，有助于合理选择DEM升尺度转换方法，掌握DEM尺度转换规律及构建新的DEM升尺度转换模型。然而目前关于DEM精度评价的研究成果还难以达到实际应用的要求，从全新的视角寻找客观、高效的DEM升尺度转换结果的精度评价方法仍有待研究。基于地球表面接收太阳辐射的分布特性，提出基于能量因子的DEM精度评价方法，应用于不同DEM升尺度转换方法的精度评价中。基于现有的精度评定与质量评价方法，构建定性与定量分析相结合的综合评价方法，以验证基于能量因子的精度评价方法的合理性和有效性。实验结果表明，基于能量因子的精度评价方法原理简单、操作方便，能够反映升尺度转换后DEM地形空间遮蔽关系的变化情况。该方法为DEM升尺度转换结果的精度评价提供了新的思路和方向，对DEM在定量遥感建模与山区地表生态参量反演等方面的应用具有一定的借鉴意义。 相似文献
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地物波谱特性是利用遥感进行建模反演和地物目标探测识别的理论基础，波谱数据库对于提高遥感应用水平有重要作用。为规范和丰富中国波谱数据库并促进其在测绘等领域的应用，依托国家科技性基础专项,建立了“测绘地物波谱本底数据库”，在数据规范编制、波谱数据采集实验与整编入库、地物波谱数据库建设和应用示范初步探索方面取得重要进展。在波谱数据采集和处理的标准规范方面，建立完善了测绘地物波谱与配套非波谱数据收集与汇总标准、测绘地物波谱和配套非波谱参数测试技术规范、测绘地物波谱库地物分类编码规范。依照项目制定的数据规范标准，对现有波谱数据进行了整编和入库，共计整编数据1.4万余条；组织实施了全国范围的典型地物波谱采集实验以及相应配套参数测量实验，主要试验类型包括典型地物波谱测量试验、定点时间序列测量试验、多尺度测量试验、全波段测量试验、参数控制测量试验和无人机观测试验等，共计获取地物波谱1.7万余条。特别是在华北和东北进行了全波段观测试验（可见光—近红外波（0.35—2.5 μm）、红外波段（3—15 μm）、微波波段（Ka、K、X、C、L波段）），获取冰雪、土壤、植被冠层、人工目标的全波段数据。为方便波谱数据的应用和共享，项目建设了包含3万余条数据的测绘地物波谱本底数据库（GOSPEL）及数据共享平台。依据地物波谱数据的类型和应用需求，形成了全波段典型地物波谱数据集、多角度光谱反射率数据集、多尺度典型地物反射率数据集、长时间系列波谱数据集等共25个特色数据集。基于测绘地物波谱本底数据库进行了地物分类、遥感机理模拟、遥感定量反演、遥感产品验证等方面的应用示范。 相似文献
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地形校正是准确获取地形复杂区遥感反射率的重要步骤，对提高山区地表遥感参数定量化反演精度，扩大遥感产品应用广度具有重要意义。从20世纪80年代开始，国内外学者开始对准确获取山区地表遥感反射率进行研究，建立了多种地形校正模型来减少或消除遥感图像中地形效应影响，减少同种地表类型的反射率差异，并将地形校正模型分为经验模型和物理模型。根据构建物理模型时是否考虑地表非朗伯体特性，将物理模型分为朗伯体假设模型和非朗伯体假设模型，本文分别从朗伯体假设模型和非朗伯体假设校正模型展开叙述。从两类模型构建的理论基础，模型特点，局限性等几方面进行分析和讨论，描述了两类模型的发展历程，系统阐述了朗伯体假设模型和非朗伯体假设模型的适用性和不足，剖析了目前地形校正模型存在的问题与挑战。同时，本文也比较了应用于地形校正的效果评价方法，并展望了地形校正方法和地形校正评价方法的未来主要发展方向。 相似文献
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高分辨率地表反照率遥感产品以其空间分辨率高的优点,目前正成为区域能量平衡和气候变化研究的重要数据源。现行的高分辨率地表反照率遥感反演算法及数据产品均假设地表平坦且均一,缺乏对地表异质性和地形复杂性的考虑,将适用于平坦地表的反演算法应用于山区将存在一定的误差。改进的直接算法将直接反演算法与山地辐射传输模型结合,为反演山区高分辨率地表反照率提供了可能,可以反演山区地表反照率产品。但该算法受到下垫面积雪、云污染等影响,反演的影像时域不连续,且存在着较多的缺失值,无法构建时空连续的地表反照率产品来支撑山区地表能量平衡相关研究。针对这一问题,本文以高分四号(GF-4)卫星数据为例,首先基于改进的直接反演算法反演山区高分辨率地表反照率,结合MODIS BRDF/Albedo产品构建先验知识背景场,采用集合卡尔曼滤波方法对反演的山区地表反照率进行时空填补,构建了时空连续的地表反照率反演方法,并生产了2016年—2017年的山区地表反照率产品。研究结果表明,反演的时空连续高分辨率地表反照率产品与地面站点观测数据的一致性较好。不同坡度地面站点的验证结果显示,反演的时空连续地表反照率产品在湿地、农田等平坦地表下RMSE小于0.01,坡度较大的站点下RMSE为0.0163。本文描述的山区地表反照率时空填补技术也可以应用到其他定量遥感产品,为这些产品在山区地表下的填补技术提供有效参考。 相似文献
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定量遥感升尺度转换方法研究进展 总被引：3，自引：3，他引：0
尺度效应是地理科学中普遍存在的现象,制约着遥感等空间科学的发展。发展合理的尺度转换方法以促进遥感技术的全面应用迫在眉睫。本文分别从面—面升尺度转换、点—面升尺度转换两个角度对目前定量遥感领域存在的升尺度转换方法进行综述。其中,面—面升尺度转换方法按照转换原理可分为先反演后聚合、先聚合后反演两种;点—面升尺度转换方法依据定权策略可分为简单平均法、经验回归法、地统计方法、贝叶斯方法等。不同的升尺度转换方法具有各自的特点和优势,本文分别从模型构架、基本原理、特点、局限性和适用条件等方面对现有升尺度转换方法进行分析和讨论,并从离散型与连续型、统计型与物理型、普适型与针对型以及先验知识有和无4个方面总结了现有研究中存在的不足,剖析了升尺度转换研究中存在的问题与挑战,并预测了可能的发展方向。 相似文献
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当今数据量级的骤增以及高精度要求的剧升是科学计算的新特点。随着物联网、云计算的发展,对全球范围分析计算的米级、亚米级以上高精度的要求已经出现。因为倍缩的颗粒度意味着计算量和空间复杂性几何级数般地飙升,因此机械地缩小栅格尺寸以实现计算精度和效率保证的自然途径理论和实践上都遇到极大困难。本文首先论述了实际计算中双重网格计算的原理和关键。它是在通常地图代数粗栅格距离变换后,充分利用其中心间长距离准确计算的基础,运用两端点间度量计算中的微分公式,在两端点粗栅格内各有微小位移时简易并准确计算位移后距离,以完成所有相关端点粗栅格中各细栅格阵的距离变换运算,从而实现高分辨率度量下的目标计算。并在此基础上详细阐述了实际应用中双重网格计算的具体实施方案,并讨论了它的计算复杂性。结果表明,双重网格计算方法极大地降低了计算开销,在理论和实践上突破了栅格方法对于大区域度量计算的适用性问题。 相似文献
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叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是表征植被几何结构及生长状态的重要生物物理参数,也是陆表过程模型的重要输入参数,如何获取高精度LAI一直备受关注。近年来,随着遥感数据的不断丰富,LAI遥感估算算法得到了快速发展,全球尺度的LAI产品已被广泛应用于气候与生态环境变化研究。然而,当前主流的LAI遥感产品生成算法基本上基于平坦地表假设而忽略了地形的影响,因此在地形复杂的地区精度较差。这是因为在山地中崎岖的地表不仅会导致严重的辐射失真现象,还会因邻近的地形对地物目标造成遮挡,因此森林多样的冠层结构和山地复杂地形的相互影响给LAI遥感反演带来了较大的不确定性。山地作为一种特殊的地貌,约占全球陆地表面的1/4,在中国占了近2/3,在这些复杂区域中估算LAI考虑地形因素十分必要。在本文中,我们首先系统地总结了现有LAI反演算法和全球遥感产品的分辨率、精度等信息,并讨论了将这些算法和产品应用于崎岖地形LAI反演的主要挑战。然后,针对山地植被场景中存在的地形效应、尺度效应,总结出山地植被冠层LAI反演的策略主要包括地形校正方法和山地辐射传输模型,并讨论了不同策略的优缺点。接着,文章讨论了野外观测的LAI数据在崎岖地形上存在的地形效应和尺度效应,以及这些效应对反演结果验证的影响程度。最后,综合总结和展望表明,遥感观测、山地辐射传输建模、机器学习技术等方面的协调使用将来可以为崎岖地表的LAI精准估算和可靠验证提供了一条有希望的途径。 相似文献
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