基于一种简单物理模型的叶面积指数反演

叶面积指数(LAI)是植被冠层结构最基本的参量之一,也是植被定量遥感的重要参数,反演方法主要有经验模型、半经验模型与物理模型.提出了一种基于四分量的简单物理模型,能快速准确地模拟森林冠层反射率并建立查找表,以Landsat-7ETM+遥感图像中单个像元作为测算单位,对大野口典型森林区叶面积指数进行反演,利用研究区地面实测数据对模型反演结果进行验证和精度分析.结果表明:相比二分量物理模型,改进的四分量物理模型能较好地描述遥感图像植被覆盖混合像元真实的物理组成,提高冠层光谱曲线模拟精度,使LAI反演准确度有所提高,R2(R为相关系数)由0.240 3提高到0.772 7,均方根误差由0.983 0降低到0.114 8,说明四分量模型能真实地反映研究区叶面积指数分布状况.     

岷江上游典型流域林冠截持降雨遥感模型与反演

在对岷江上游典型流域研究区实地踏勘和定位观测的基础上,综合利用ETM和ASTER遥感数据、地面实测数据和常规观测数据等资料,结合森林水量平衡原理,建立了岷江上游典型流域林冠截持降雨遥感信息模型。以遥感图像中单个像元作为测算单位,对模型参数叶面最大持水度、覆盖度、叶面积指数(LAI)进行了计算,并对岷江上游毛儿盖地区林冠截留降雨量进行了反演。并利用研究区实测数据、生态环境本底遥感调查数据和水文气象数据对上述模型反演结果进行验证和精度分析。结果表明,模型反演结果精度较高,能较好反应研究区植被冠层截留量的实际状况。     

基于ETM+的滇东南石漠化区域植被指数与叶面积指数反演关系研究

为了建立遥感数据获取的植被指数与石漠化区域叶面积指数之间的关系,以此来反演遥感光谱信息与石漠化程度之间的定量关系,本研究选择云南省石漠化最严重的滇东南地区作为研究区域,以ETM+为研究对象,采用仪器野外实测数据内插生成叶面积指数图,经过大气地形校正后的遥感影像数据生成植被指数图,找出两者之间的规律.考虑到高原山地地区特殊的大气地形条件,为提高校正的精度,减低遥感信号和陆地表面参数反演的影响,本研究在原有的类型匹配法的基础上进行改进,综合考虑湿度、能见度后进行地表反射率反演、气溶胶光学厚度估计以及临近效应的纠正,再结合阴影函数运算法,同时进行大气地形的校正.研究表明,经过大气地形校正后不同土地利用类型的植被指数NDVI与叶面积指数LAI的相关系数很高,且与LAI呈非线性函数关系.采用一阶关系式,复相关系数达到0.712;二阶复相关系数达到0.765.     

土地利用现状更新调查中大气校正对反演植被盖度影响的研究

定量反演植被盖度是评价土地荒漠化程度的重要手段.以科尔沁沙地为研究对象,选择Landsat5-TM遥感影像数据,在定量反演荒漠化地区植被盖度时,对大气校正前后的归一化植被指数(NDVI)的变化进行对比研究,并对所建立的植被盖度的遥感信息模型进行精度比较.研究表明:对于科尔沁沙地,运用大气校正后图像计算出的NDVI,采用三次拟合曲线建立的植被盖度的遥感信息模型,其实际精度相应提高约11%.     

多云雾山丘地区遥感定量化理论及应用进展

在分析光学与微波遥感各自的应用现状及面临的挑战的基础上,从数据层、数据预处理和定量化理论与方法3个层面详细分析和总结了适用于多云雾山丘地区复杂环境的遥感定量化应用理论与方法,包括面向对象的反演策略、主被动遥感协同、时间序列建模、前向模型地形效应修正、弱敏感参数反演等。同时,结合研究团队近年在多云雾山丘地区遥感定量应用的研究实践,给出西南地区的土地连续变化监测、森林火灾风险评估、干旱监测、植被覆盖条件下的土壤水分主被动遥感反演等方面的应用实例。     

松花江流域植被覆盖动态监测遥感分析——哈尔滨市区段为例

利用遥感和地理信息系统技术对1989和1995年的Landsat TM遥感数据进行处理,定量反演归一化植被指数（NDVI）,在此基础上,获取研究区域植被覆盖度。在ArcGIS9.2软件空间分析模块的支持下,对研究区域植被覆盖进行叠加分析,揭示区域植被盖度的数量变化和空间变化特征,对土地资源管理和可持续发展决策及生态环境保护有科学指导意义。     

航天与航空

正我国碳卫星获得首幅全球叶绿素荧光反演图中国科学院遥感与数字地球研究所的研究人员利用2017年7月～12月的碳卫星(TanSat)数据,开展了全球植被叶绿素荧光卫星反演研究,成功获得了2017年下半年的全球叶绿素荧光反演图产品。我国首颗二氧化碳观测科学     

云南石林喀斯特地区地表蒸散发遥感反演研究

云南石林喀斯特地区属于典型的生态脆弱区,地表蒸散是喀斯特地区的重要地表环境参数。采用Landsat5 TM遥感影像数据和地面气象测站辅助数据,利用改进的Priestlry-Tayley方程算法反演实验区地表蒸散,与传统方法相比,该方法不需要过多的气象参数和繁琐的计算,并且具有较好的反演精度。采用MOD16蒸散发数据和实际测站蒸散发数据与TM反演蒸散发数据进行精度检验,研究区TM反演蒸散发数据与实际测站数据进行对比分析,绝对误差为-0.32 mm,测站点处MOD16蒸散发数据与实际测站数据进行对比分析,绝对误差为-1.05 mm。最后随机选取地表土壤和植被类型的测试点,实验结果表明TM反演蒸散发数据和MOD16蒸散发数据在土壤测试点的平均绝对误差为-0.78 mm,植被测试点的平均绝对误差为3.795 mm。     

单星多角度法同时反演气溶胶光学厚度和地表反射率

尝试以单星多角度卫星观测数据同时反演晴空陆地的气溶胶光学厚度和地表反射率,并选取2009年5月的MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)1B资料进行了反演试验.结果表明:单星多角度法反演得到的气溶胶光学厚度结果与MODIS气溶胶产品(MOD04)平均值的相关系数为0.7914;反演的地表反射率结果与MODIS地表反射率产品(MOD09)也具有较好的一致性.对直接利用单星多角度观测数据反演获得一段时间内平均的气溶胶光学厚度进行了有益的尝试.     

基于RS和GIS的淮南市植被覆盖时空特征研究

为研究淮南市森林植被的时空特征变化,在RS技术与GIS技术的支持下,以淮南市2006年、2011年、2016年3个时期的landsat7遥感影像数据为数据源提取归一化植被指数(NDVI),再应用像元二分模型反演植被覆盖度。利用空间分析、植被覆盖度空间分布特征、绿量时间变化、植被覆盖年际变化程度以及植被覆盖的分区统计,对淮南市森林植被的时空变化进行分析,并对森林植被时空变化的原因进行讨论。结果表明:淮南市整体植被环境良好,且研究时段内裸地减少,植被覆盖度上升。     

都昌县土地覆被变化时空特征与预测研究

以遥感影像为数据源,采用ENVI技术提取基础数据,结合ArcGIS对研究区近20年土地覆被变化特征进行分析;在此基础上,利用Markov模型在随机过程状态方面模拟的优势,分析研究区土地覆被变化趋势.研究结果表明:研究区近20年土地覆被类型以农用地、林地为主,前期(1990~1999年)农用地变化较大,后期(1999~2008年)加强了对未利用土地的高效利用,人口增加、政策调整、气候变化是影响研究区土地覆被变化的主要因素;对比预测进一步验证了Markov模型对初始状态的继承性,为提高土地变化预测的合理性,通过对初始概率矩阵进行加工计算,使模拟结果得到了改善.     

渤海海域叶绿素浓度的遥感反演研究

以渤海海域为研究区域,以MODISIB卫星影像为数据源,利用MODIS250m分辨率的波段反射率构建的NDPI（Normalized Difference PigmentIndex）遥感指数结合叶绿素质量浓度（动实测值进行回归拟合分析,建立基于MODIS1B数据的渤海海域叶绿素质量浓度遥感提取模型,并应用该模型反演出渤海海域叶绿素浓度的分布情况,对其分布进行了分析和评价．研究结果表明,利用MODIS1B数据监测渤海海域的水质情况是可行的．     

基于GIS的长白山地区山体滑坡易发程度分析

将地理信息系统（GIS）和遥感技术（Rs）相结合,利用地质图、土壤图、土地利用图、坡度图、坡向图对长白山地区进行了山体滑坡易发程度分析．首先基于遥感技术对长白山地区的卫星图像进行了分类,并绘制了土地利用图,然后用长白山地区的数字高程模型分别获取了坡度和坡向信息;其次利用AHP技术计算了5种山体滑坡影响因子的重要度,结果显示坡度重要度最高,坡向重要度最低;最后根据山体滑坡影响因子的重要度,使用GIS的栅格数据叠置功能绘制了山体滑坡易发区划图,图中显示最危险区域（危险度≥O．9）主要分布在集安市、临江市和和龙市周围的山区地带中靠近中朝边界的地区．     

基于遥感的土壤电阻率估算研究

以我国长江中下游的南京及其周边15个市（县）为例,采用野外测定、室内分析与遥感反演相结合的方法,开展了土壤电阻率估算研究.选用影响土壤电阻率的土壤水分、土壤温度、土壤可溶盐总量与土壤阳离子交换量等4个主要因子,遥感反演土壤水分和温度空间分布,以获取估算土壤电阻率所需要的主要参数;采用偏最小二乘二次多项式（PLSQM）模型对不同地表覆盖类型下的土壤电阻率进行估算,PLSQM估算模型的估算值与实测值的相关系数达到0.85,平均相对误差（MRE）为19.02%,均方根误差（RMSE）为7.79.结果表明,草地、农田、林地3种不同地表覆盖类型下土壤电阻率有明显差异,PLSQM模型实现了较高估算精度,具有较好的应用潜力.     

长白山地区园参地空间及地形分布特征研究

以长白山地区园参地为研究对象,利用2013年6月—9月野外考察的GPS园参地采样点数据与经预处理后的研究区Landsat 8OIL影像及基于数字高程模型(DEM)提取的研究区坡向、坡度图进行叠加,获取了不同波段组合下的园参地遥感信息的判读依据及其坡向、坡度分布图.分别基于人工目视解译及平均和变异分析法得出了园参地的空间和地形分布特征,结果显示:(1)在562波段下,园参地遥感信息呈淡蓝绿色且纹理较均一的不规则长条四边形地块;652波段下,园参地遥感信息呈白色且纹理较均一的不规则长条四边形地块.(2)研究区园参地分布面积从大到小排序为:抚松>靖宇>长白>安图>敦化>汪清>珲春>和龙.(3)园参种植的最适海拔高度范围为600⁸00m,最适坡度范围为0800m,最适坡度范围为0⁸°,最适坡向为西坡;研究区园参地分布的3个地形因子的平均值为:高程624m,坡度9.5°,坡向173(南坡).在此基础上探讨了园参地空间分布特征的自然驱动机制(地形与气候)和人文驱动机制(栽培历史和政府政策).     

图像分形维数计算及其边缘提取

为提高遥感影像中地物边缘信息的提取精度,以离散分形布朗随机场（DFBR：DiscreteFractalBrownRandomfield）模型为依据,尝试设计并利用Matlab编程实现一种基于遥感影像单个像元的分形维数计算算法。该算法将影像的灰度空间映射成分形维数空间,然后在该空间进行变换和边缘检测。地物空间分布及其影纹结构边缘特征的差异,使计算分形维数所选窗口大小成为关键。选取研究区局部地段高空间分辨率遥感影像作为实验数据,通过计算不同窗口下像元分形维数,得到最佳边缘信息提取的计算窗口。实验结果表明,该算法在同类计算中更符合遥感数据的特点,提高了遥感影像地物边缘信息提取精度。     

基于TM数据渤海湾叶绿素浓度反演算法研究

海洋叶绿素浓度已成为衡量浮游植物的生物量和富营养化程度的最基本的指标.利用2005年4月13日Landsat-5/TM数据和同步实测数据反演了渤海湾叶绿素浓度.对TM数据进行几何校正和大气校正预处理后,建立9种波段组合模型,分别对TM图像进行模型运算.结合实测数据,建立相应的回归方程,在其中选取R2（拟合度）和R（相关性）最大的（tm4-tm3）/（tm4＋tm3）波段组合进行反演,并将反演结果与实测数据作相对误差分析,实验结果表明,4和3波段组合建立的回归模型适合于渤海湾叶绿素浓度的反演.     

Retrieval of canopy biophysical variables from remote sensing data using contextual information

In order to improve the accuracy of biophysical parameters retrieved from remotely sensing data, a new algorithm was presented by using spatial contextual to estimate canopy variables from high-resolution remote sensing images. The developed algorithm was used for inversion of leaf area index （LAI） from Enhanced Thematic Mapper Plus （ETM＋） data by combining with optimization method to minimize cost functions. The results show that the distribution of LAI is spatially consistent with the false composition imagery from ETM＋ and the accuracy of LAI is significantly improved over the results retrieved by the conventional pixelwise retrieval methods, demonstrating that this method can be reliably used to integrate spatial contextual information for inverting LAI from high-resolution remote sensing images.     

土壤湿度的空间变异特征及尺度效应分析

基于遥感信息分析了土壤湿度的空间变异及尺度效应问题.利用多尺度遥感数据获得了归一化植被指数和地表温度,并基于此参数提取了干旱/半干旱地区的土壤湿度指数;基于分形理论,利用表面积计算方法,通过计算一系列不同尺度窗口像元的曲面面积,研究了三维曲面面积随尺度变化的规律,即定量描述了不同尺度遥感图像提取的土壤湿度指数值的变化特性,随着尺度的增加,驻点像元数减少,说明其空间异质性降低;并利用半变差函数研究了不同空间分辨率下土壤湿度的异质性特征.结果表明:空间分辨率越大,其整体空间异质性程度越小,与实际情况相符,说明利用分形几何学和地统计学方法分析土壤湿度指数的空间异质性特征是可行的.通过该研究可以有效地确定土壤湿度遥感监测的尺度,更好地了解区域尺度的土壤干旱程度及水资源情况.