高分辨率静止轨道遥感卫星可见光及近红外波段邻近效应建模及分析

结合高分辨率静止轨道遥感卫星的特点,通过对已有研究方法的适当改进,给出了基于大气辐射传输机理的高分辨率静止轨道遥感卫星可见光及近红外波段的点扩散函数(Point-spread Function,PSF)模型,并进行邻近效应分析预研究.文中对邻近像元到目标像元距离、邻近像元范围(区域)、观测天顶角、气溶胶光学厚度及其散射相函数的非对称因子等因素对邻近效应的影响进行了系统地实验,并对各因素的影响机制进行了一定分析.结果显示,邻近像元对目标像元入瞳处辐亮度的贡献最高可达2.3％左右.故在对该类型遥感卫星进行大气影响分析、成像模拟、大气校正时考虑邻近效应是必要的.     

森林叶面积指数遥感反演与空间尺度转换研究

以贵州省黎平县为研究区,着重研究森林叶面积指数(LAI)的ETM遥感信息反演和向1km空间尺度转换算法.通过LAI-2000的针叶林和阔叶林等植被类型的LAI实地观测,建立实测LAI与ETM影像归一化植被指数(NDVI)的相关关系并进行LAI遥感制图,并在陆地覆盖类型遥感分类信息提取的基础上,发展了针叶林、混交林和空旷地三种地表类型LAI的向上空间尺度转换算法,以对粗分辨MODIS遥感数据的LAI产品实现LAI算法的转换与校正,并通过示例应用显示了本研究空间尺度转换算法的有效性.     

北部湾红树林的HJ星多光谱遥感提取模式

大区域红树林多光谱遥感提取易受多种地物及自身覆盖度等因素影响,针对这一难题,文中以广西北部湾为研究区,基于HJ星CCD影像,并结合红树林空间分布特征和图谱特征,建立一种适合大区域海岸带的红树林识别提取模式.首先分析影像地物图谱特征,提出用于瞬时海水边线提取的海水比值指数,以及指示红树林的特征指数:红波段角度植被指数和像元波段反射率标准差指数.再从红树林空间生境判定和不同覆盖度反射率变化两方面入手,划分生长适宜区,通过特征指数辅助判定建立最终提取模式.应用结果表明该模式能完整准确地提取不同覆盖度红树林,最大程度消除其他干扰因素影响,总体制图精度达83.70%,用户精度为79.37%,同时也证实HJ卫星CCD多光谱遥感数据应用于海岸带红树林研究的有效性.     

CBERS-02B卫星CCD数据质量评价与植被分类应用潜力

针对CBERS-02BCCD影像,结合图像客观质量评价方法、目视解译、自动解译等方法,以广西三娘湾一带为研究区,对影像的植被识别能力进行了综合评价。与TM数据的对比分析表明,CCD1、2、3波段辐射精度稍偏低,第4波段表现出较好的性能,19．5m的空间分辨率比TM能更好地显示出地物的几何纹理特征。RGB假彩色合成图像的地物目视解译效果较好。通过非监督分类、监督分类和决策树分类等常规方法对地物分类及对典型植被识别效果表明,CBERS-02BCCD遥感影像能较好地区分出红树林、桉树林、松树林和灌丛／农田等典型植被类型。     

利用多时相HJ卫星CCD遥感影像提取嘉祥县秋收作物

作物种植面积对调整农业结构、制定区域粮食安全政策有着十分重要的意义。本文以山东省嘉祥县为研究区,利用3景不同时相的HJ卫星CCD遥感数据,结合野外调查样本,通过分析研究区主要秋收作物(玉米、棉花和水稻)在不同生育期的光谱特征和归一化植被指数(NDVI)的特点,对分类影像进行系列阈值分割、掩膜处理,最后利用决策树算法成功提取了山东省嘉祥县的玉米、棉花和水稻的种植面积,总体精度分别达到93.31%、89.41%、95.82%。     

利用地物光谱仪测算大气气溶胶光学厚度方法

气溶胶光学厚度是进行大气校正的重要参数，本文提出了一种通过地物光谱仪测量太阳辐射来测算气溶胶光学厚度的方法。并将测算结果与6S大气辐射传输模型的模拟结果进行比较，详细分析了误差来源。研究表明该方法是一种实用有效的方法，可用于遥感数据大气校正及大气气溶胶光学厚度的估算。     

遥感图像分类方法评析与展望

从遥感图像分类的基本概念和特征出发,在对各算法进行划分基础上,分析评价了主要遥感图像分类方法的原理、特点,优势与限制,并阐明了各主要方法作用及其意义,指出目前存在的问题,展望了遥感图像分类方法的发展与应用前景。     

基于HJ-1卫星CCD遥感数据的作物秸秆光谱识别模型与提取方法研究

作物秸秆信息的准确提取对于农业可持续发展与秸秆焚烧火点的探测有重要意义。本文在野外作物秸秆光谱采集与光谱特征分析的基础上,以江苏省扬州市区为典型研究区,依照HJ卫星CCD相机多光谱遥感波段进行光谱重采样,并结合HJ卫星CCD遥感数据,建立了作物秸秆光谱识别乘积指数(SMI),最后通过改进PSO最大类间方差算法对SMI影像进行"动态-全局"阈值分割,实现了作物秸秆信息的有效提取。     

光学遥感的山地像元反射率反演模型研究

基于辐射传输理论,结合Minnaert BRDF地形校正,以消除地形起伏对像元方向反射率的影响,进而发展了一种山地像元反射率精确反演模型.以密云水库地区为例,结合ETM遥感影像对该模型进行了实验验证,研究结果表明,通过该模型反演的山地像元反射率精确稳定,显著消除了地形的影响.     

夏玉米最佳时序谱段组合识别模式研究

针对夏玉米难以精确识别和分类时数据冗余的问题,提出夏玉米最佳时序谱段组合识别模式。基于时间序列的MODIS EVI数据,利用马氏距离(Jeffries-Matusita Distance,J-M)和构造的加权平均分离距离(Weighted Average Separability,DWAS)得到夏玉米区别于其他作物的增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)时序图像,并将其进行组合,从而构建了识别夏玉米的最佳时序谱段组合;并利用其提取了2001年~2010年黄淮海地区的夏玉米。同时利用典型试验样区TM影像分类结果和野外实地采集样地对提取结果进行了验证:典型样区MODIS与TM分类误差最大为11.4%,空间匹配度达到91.29%,基于TM数据提取的典型样区夏玉米种植面积(STM)与基于MODIS数据得到的夏玉米种植面积(SM)的精度均大于70%;地面506个样地检验的混淆矩阵总体精度达到81%。