玉米光谱变分模态分解及其铜铅污染的VMD-CR-ED测度模型

农作物重金属污染监测是当今高光谱遥感研究的重要内容之一.重金属污染会引发农作物光谱畸变,但不同污染程度的作物光谱在形态上仍具有极高相似度,所以监测其畸变的关键问题之一是如何提取相似光谱间污染的弱差信息.本研究将变分模态分解(VMD)理论引入到光谱信息弱变化监测中,并结合包络线去除(CR)与欧式距离(ED)方法构建了光谱弱差信息的VMD-CR-ED测度模型,通过与光谱角(SA)与光谱相关系数(SCC)等常规光谱测度算法进行应用比较,证明VMD-CR-ED模型在有效区分玉米叶片的不同胁迫程度方面更具有优越性.同时,分析了VMD-CR-ED模型与玉米叶片光谱8个特征子波段的相关性.最后,基于检验数据验证了VMD-CR-ED测度模型在农作物铜铅污染监测方面具有可行性和可靠性.     

采用高光谱指数的龟裂碱土盐碱化信息提取与分析

以宁夏平罗县为研究对象,将Unispec-SC 便携式光谱仪测得的盐渍化光谱数据和实验室测得的土壤含盐量数据作为基础数据源。运用高光谱数据处理方法,分析不同盐渍化地区植被的光谱特征曲线;对实测植被、土壤光谱曲线进行对数、均方根和一阶微分等变换,筛选与土壤含盐量相关性最好的变换形式和特征波段构造盐分指数SI 及多种植被指数,利用多元非线性回归分析建立土壤盐渍化遥感监测模型。结果表明:土壤、植被光谱一阶微分变换与土壤含盐量响应敏感;协同盐分指数SI 和植被指数MSAVI 构造的土壤盐渍化指数模型,模拟值和实测值相关系数达到0.758 9,模拟效果很好,实现快速提取该区域的土壤盐渍化信息。     

航天高光谱遥感应用研究进展(特邀)

近年来随着高光谱成像技术的快速发展,航天高光谱遥感数据在各领域应用研究中取得了良好的发展与突破。文中回顾了国内外航天高光谱成像技术的发展历程,介绍了有代表性的航天高光谱成像仪的主要应用技术指标,较为系统地总结和分析了近五年来航天高光谱遥感数据在国土资源、农林遥感、海洋湖泊遥感、城市环境、灾害监测及其他方面等各领域的最新应用研究进展。对基于AI技术的高光谱信息提取与应用、基于高光谱遥感的多源数据融合与应用以及面向深空探测领域的高光谱数据分析与应用等发展趋势做了展望,未来航天高光谱成像仪技术的进一步突破和应用研究需求的牵引将会推动高光谱应用领域更大范围的创新与发展。     

利用Hyperion星载高光谱传感器监测太湖水质的研究

通过分析Hyperion星载高光谱传感器的数据特征和水质参数监测精度,确定并详细讨论了波段比值、差值和NDVI算法与叶绿素、悬浮物浓度的相关性差异和敏感波段分布,建立并验证了水质参数高光谱遥感反演模型,初步评价了太湖水体富营养化状况.利用模拟环境小卫星的波段设置和反射率光谱,对比分析了Hyperion和环境小卫星高光谱监测太湖水质参数的反演精度,展示了星载高光谱监测内陆水体水质的应用潜力,有力地促进了我国环境小卫星高光谱数据在水体生态遥感监测中的预研工作.     

目标多维特征数据库设计与实现

针对地物目标空间、光谱和偏振等多维信息管理不够全面、目标多维特征利用不足等问题,提出构建目标多维特征数据库的方法。基于SQL Server数据库和关系模型,利用C#语言和.NET平台下的WPF界面框架和Entity Framework数据访问技术,设计了四层体系结构以及四类功能模块,开发了包括空间、光谱和偏振等多维信息在内的数据库系统,并针对多维样本设计了包含属性信息的编号形式。该系统提高了目标多维信息的管理效率,并且为地物目标的探测、分类和识别等应用提供支持。     

高光谱遥感大气辐射校正技术的研究

为满足高光谱遥感图像定量化解译的需求,针对现有大气校正方法面临的大气参数不同步问题,对基于大气参数空间同步获取的大气辐射校正技术进行了研究。首先总结了利用卫星搭载专用大气辐射校正载荷,同步提供大气校正参数与地表反射特性的方法,从根本上解决辐射传输模型中的大气参数难以同步获取的问题。其次结合国外在轨运行的高光谱遥感卫星的调研结果,在大气校正载荷的设计—尤其是谱段选择和优化方面对载荷系统的方案特点和技术指标进行了归纳。并选取EO-1 Hyperion高光谱遥感图像进行了大气校正,从校正前后图像的视觉效果、光谱特性、典型地物的分类识别效果三方面分析了大气校正对高光谱遥感定量化应用性能的提升。最后对大气辐射校正技术的发展前景进行展望。     

基于雄安马蹄湾村高光谱影像的遥感分类

<正>近年来，以神经网络为主的深度学习在遥感应用方面发挥着巨大的作用。以雄安马蹄湾村航空高光谱遥感影像数据集为研究对象，运用主成分分析法将原始数据降维至少量特征，分别用随机森林算法、支持向量机和深度神经网络三种分类器进行参数寻优，利用最优参数和高光谱主成分数据训练模型，检验不同分类器对雄安高光谱遥感数据集的分类能力。实验数据结果表明，深度神经网络分类结果最优，Kappa系数可达0.9，总体精度可达90.77%。该研究可以为快速提取遥感目标点信息提供一种支撑。     

高光谱遥感考古探索研究

高光谱遥感与以往遥感技术相比,具有图谱合一的特征和从可见光到热红外的一系列波段,是一种综合性的遥感技术手段.文物遗存在地面的信息一般比较微弱,高光谱遥感具有识别微弱信息和定量探测的优势,但高光谱遥感目前在考古中却未得到有效的应用.本文以秦始皇陵区为研究区,较系统地阐述了高光谱遥感在考古中的创新应用研究,以及所取得的考古成果.表明高光谱遥感技术在考古中的应用有广阔的前景.     

基于MODIS短波红外光谱特征的土壤含水量反演

土壤含水量是地表干旱信息最重要的表征参量,也是定量遥感反演面临的一个挑战性课题.作者在分析MODIS短波红外第6波段和第7波段对水分变化敏感的基础上,构建了MODIS短波红外光谱特征空间,根据土壤水分在光谱特征空间中的变化规律,提出了简单实用的MODIS短波红外土壤湿度指数(Shortwave Infrared Soi...     

结合HJ1A/B卫星数据和生态因子的籽粒品质监测

该研究引入温度、降水、太阳辐射和土壤肥力等影响小麦籽粒蛋白质含量的重要生态因子,结合遥感数据进行小麦籽粒蛋白质含量监测。以北京郊区的小麦种植区为实验区,获取多时相的HJ1A/B 卫星数据,多个气象站点全生育期气象数据和土壤养分数据,以及收获时小麦籽粒蛋白质含量。分别构建了遥感光谱蛋白质含量模型、生态因子籽粒蛋白质含量模型、光谱生态因子蛋白质含量模型。结果表明:北京地区冬小麦以5 月11 日（开花期左右）NDVIgreen 值与籽粒蛋白质含量相关性最好,达到极显著水平,因此该时期为冬小麦籽粒蛋白质含量遥感监测的最佳时相,并将利用该时期的NDVIgreen 参与光谱蛋白质含量模型、光谱生态因子蛋白质含量模型的构建。对光谱蛋白质含量模型、生态因子籽粒蛋白质含量模型、光谱生态因子蛋白质含量模型进行F 检验,表明各模型均达到极显著水平,3 种模型的决定系数分别为:0.782,0.635,0.843,相对误差分别为:0.151,0.123,0.049。说明综合利用遥感数据和生态因子的监测结果比单独利用遥感数据或单独利用生态因子的精度高。引入生态因子的小麦籽粒蛋白质含量遥感监测有助于提高监测精度,并增加监测模型的农业机理。     

可见和红外偏振遥感技术研究进展及相关应用综述

由于大气及地物光谱辐射的偏振敏感性,使得可见和红外偏振遥感逐步发展成为地基、航空和卫星观测的新技术手段,在全球气候变迁研究、对地遥感和天文研究等领域得到应用。根据不同探测目标,从偏振分析机制和偏振信息获取模式等方面介绍了光学偏振遥感系统研究进展,并结合光与物质相互作用的偏振机理,以及国内外相关领域可见和红外波段偏振探测实验研究结果,讨论了光谱偏振遥感信息在反演大气、自然地物、人工目标以及天体等性质中的应用基础研究情况。最后,充分关注偏振光学、光电子技术和计算机技术发展状况,并考虑先进偏振检测、定标等技术在光学偏振遥感系统中的应用进程,展望了光学偏振遥感技术的发展趋势。     

通道式偏振遥感器偏振定标方法研究

通道式偏振遥感器可获取目标光谱辐亮度、偏振度和偏振方位角等多维度信息,是目前最常用的偏振遥感探测的主要仪器类型之一。介绍了通道式偏振遥感器偏振定标的原理,根据矩阵光学理论和辐射度学理论,构建新的Stokes矩阵,从光谱维建立完善的偏振定标模型,分析了需要定标反演的参数,并给出了相应的定标方法,可为类似的通道式偏振遥感器的偏振定标工作提供参考。     

航空红外光电遥感技术最新进展

航空红外光电遥感技术具有可全天时工作、机动灵活、空间分辨率高等不可替代的优势,是遥感科学、国土监测、国防应用等领域的重要手段.发展航空红外光电遥感技术对我国的经济发展和国防建设至关重要.近年来,航空红外光电遥感技术发展很快,在高光谱分辨率红外成像和高空间分辨率红外成像方面取得了重大突破.高空间分辨率、高光谱分辨率、高时...     

基于订正ALPHA差值谱的热红外温度与发射率分离算法

与可见光遥感不同,热红外传感器测得的辐射亮度值是温度和发射率的函数,因此,对于热红外遥感,温度和发射率的分离是一个关键问题？本研究从普朗克方程的维恩近似出发,定义并推导出与温度无关的ALPHA差值谱,并进一步提出消除维思近似影响的修正项．以此为基础,在不考虑大气下行辐射影响的条件下,借鉴ALPHA导出发射率法和ASTERTES算法的优点,提出一个新的发射率温度分离算法．与现有发射率温度分离算法相比,该算法的优点是原理清楚,流程简单,求解速度快,结果精度高,并且适用的温度和下垫面范围宽．     

湖泊叶绿素高光谱空谱联合遥感反演

高光谱遥感提供的精细光谱信息给水色遥感参数反演提供了广阔的前景,然而光谱分辨率高但空间分辨率较低的特点,使得目前的高光谱水色遥感反演模型和算法普遍缺乏对空间信息的有效利用,模型的精度和稳定性往往难以保证。以巢湖为研究区,利用HJ-1A卫星HSI高光谱遥感数据,结合地面实测样点数据,在深入分析叶绿素光谱特性基础上构建基于空间八邻域与遗传算法的水体叶绿素a高光谱遥感反演模型,并以matlab7.0为平台,联合光谱指数与遗传算法求解叶绿素a浓度反演模型参数,经空间邻域分析与遗传迭代,求出叶绿素浓度最优解。结果表明,遗传算法摒弃了传统的搜索方式,以光谱信息为基础,在邻近空间域上采用模拟进化方式对水色空间进行随机优化搜索,跳出了局部极值点,能够有效提高模型反演的精度。     

Monitoring of Radiometric Sensitivity Changes of Space Sensors Using Deep Convective Clouds: Operational Application to PARASOL

Deep convective clouds have been tested to be used as stable reference for calibration purposes: the monitoring of the radiometric changes of space sensors in the spectral range from blue to short-wave infrared. After an appropriate selection, the clouds have been characterized for their brightness, spectral aspects, bidirectional signature, stability, and homogeneity. For this, radiative transfer computations using a discrete ordinate code, as well as remote sensing measurements from the PARASOL satellite, were analyzed. The first main result is a confirmation that the monthly mean reflectance over deep convective clouds is quite stable as suggested in other papers. Moreover, the excellent spectral properties of deep convective clouds are really convenient for a temporal monitoring if it can be assumed that a reference band is stable or well characterized with time. If the reference band is perfectly known, the accuracy of the temporal monitoring is about 0.2%. Experimental results are provided with PARASOL data for which the temporal drift is known with an accuracy better than 0.5% for the three years in orbit (accuracy which includes the uncertainty of the reference band).      

基于LCTF的水下光谱成像系统研制

水下光谱成像技术在水下目标物识别、海洋生态监测等领域有着重要作用。基于实际工程使用环境设计了基于液晶可调谐滤光片(LCTF)的水下光谱成像系统。该系统通过采用LCTF作为滤光结构以获得水下目标物的光谱信息。水下光谱成像系统在宽光谱LED光源的照明下,进行水池实验获得了目标物在波长400~700 nm之间的31个通道光谱图像。对水下具有相似颜色的不同物体的光谱信息进行了讨论和分析,结果表明:该系统有助于水下目标物识别和分类。在海试中对珊瑚进行了原位观测,成功获取了珊瑚礁的水下光谱图像。该系统有望应用于海洋遥感、海洋生态环境监测等领域。     

Comparison of Model Prediction With Measurements of Galactic Background Noise at L-Band

The spectral window at L-band (1.413 GHz) is important for passive remote sensing of surface parameters such as soil moisture and sea surface salinity that are needed to understand the hydrological cycle and ocean circulation. Radiation from celestial sources (mostly galactic) is strong in this window, and an accurate accounting of this background radiation is often needed for calibration. This paper presents a comparison of the background radiation predicted by a model developed from modern radio astronomy measurements with measurements made with several modern L-band remote sensing radiometers. The comparison validates the model and illustrates the magnitude of the correction necessary in remote sensing applications.     

端元匹配的遥感影像地物自适应光谱表征

光谱信息是遥感识别地物的依据,而目前已发展的典型地类的光谱指数模型有限,波谱库中的标准地物类型及其普适性也是有限的.鉴于此,提出一种端元匹配的地物自适应光谱表征方法,通过选取贴合影像本身的端元,并综合光谱角和距离度量对影像和端元光谱进行综合匹配.通过ETM+(Enhanced Thematic Mapper)影像上对植被、水体与美国地质调查局(United States Geological Survey,USGS)波谱库及归一化植被/水体指数的对比实验,及阴影、裸地等的验证实验,证实了该方法的有效性和普适性.