中红外双通道夜间数据地表温度反演方法

地表温度反演是红外定量遥感的核心内容之一.与热红外(8~14μm)数据相比,中红外(3~5μm)波谱区大气透过率更高、对发射率的敏感性更低,在温度反演方面具有独特的优势.引入热红外地表温度反演思路,发展了仅利用夜间中红外双通道数据的地表温度反演算法,分析了宽通道组合(3~4μm和4~5μm)和窄通道组合(3.929~3.989μm和4.020~4.080μm)模式下的温度反演精度以及模型对噪声和发射率的敏感性.结果表明,宽、窄两种通道组合模型的温度反演精度分别为~0.5 K和~0.3 K;噪声等效温差和地表发射率误差对窄通道组合模型的影响更大.     

基于DEMETER卫星观测数据的电离层离子温度时间序列预测模型

提出了一种利用DEMETER卫星观测量构建电离层离子温度背景场及预测模型的时间序列分析方法。首先,通过分析卫星轨道重访周期与建模格网大小的关系,确定了时间序列采样轨道数据的空间区域大小为1.75°×1.75°、时间间隔约为14天。然后,基于电离层离子温度明显的季节变化特征,采用自回归移动平均模型(ARIMA)构建时间序列预测模型来描述电离层离子温度及其周期性变化。最后,采用2006年～2009年的DE-METER卫星观测数据验证了该时间序列预测模型,结果表明ARIMA季节模型能较好地模拟电离层离子温度在时间上的变化趋势,建立较为可靠的电离层背景场。     

一种顾及观测视场的行播作物热辐射方向性模型

热辐射方向性是热红外遥感反演和产品真实性检验中的关键问题之一。本文针对行播作物,构建了一个综合考虑光照植被/阴影植被、光照土壤/阴影土壤、植被-土壤多次散射和观测视场多影响因素的行播作物热辐射方向性模型,并详细分析模型精度以及模型对LAI、冠层结构等参数的敏感性。结果表明,本文模型不仅能够很好体现出行播结构热辐射特性和热点效应,而且适用于连续作物热辐射特性模拟;与现有FRA97模型和FovMod模型对比一致性良好,均方根误差分别为0.18 K和0.36 K。     

基于大气吸收线特征的高光谱热红外数据地表温度/比辐射率反演算法

地表温度和比辐射率的准确提取和反演是热红外遥感的核心问题之一.由于地表温度/比辐射率反演问题的病态性,以及地表—大气强耦合特征等诸多问题,导致目前反演精度仍有待进一步提高.通过深入挖掘大气吸收峰/谷通道处下行辐射偏移量特性,提出了一种基于大气吸收线特征的高光谱热红外温度/比辐射率反演方法,并通过最优通道选择提高了算法的效率和精度.算法一定程度上可抑制大气校正不准确引入的误差,能够有效提高低比辐射率地物的反演精度.模拟数据结果表明:针对高比辐射率地物,算法与ISSTES方法的反演精度基本一致;针对低比辐射率地物,算法最大可提高温度0.48 K和比辐射率2.1%的精度.地面实测数据结果表明:约77%的样本温度反演误差优于1K,比辐射率误差均值优于0.01.     

扫描数字化地形图纠正拼接系统的高效系统设计

地形图扫描数字化的前期工作需要解决两个重点问题, 即纠正和拼接。传统方法是利用图像处理软件逐个选取并输入控制点, 然后进行纠正。该方法是一种具有普遍适用性的图像纠正方法,但需要一个个地输入控制点坐标, 操作起来繁琐费时。在实验室环境下, 没有大型扫描仪, 纠正完成的地形图尚需要进行拼接。在分析扫描地形图变形特点的基础上, 提出了变形进行纠正的经验公式, 并用VC+ + 开发了一个针对地形图的纠正和拼接的专用软件。其最大的优点是图块纠正时不需要逐点输入控制点坐标, 拼接时方便快捷。最后分别用了绝对检验方法和相对检验方法对公里网格点和网格点内部坐标进行检验, 表明其误差不超过0. 3%。     

一种遥感图像太阳—观测几何归一化方法

宽空间覆盖、高观测频率传感器往往具有较大的观测视场,大观测视场带来的问题是不同位置和不同时间的太阳—观测几何不同。因此,在半经验的核驱动BRDF模型基础上,提出一种新的模型用于遥感数据太阳—观测几何归一化,利用植被指数组成的二次多项式作为基于核驱动的半经验BRDF模型中体散射部分和几何光学散射部分的核系数,并使用目标在不同时间的多角度观测数据反推用于太阳—观测几何转换的模型系数。分别利用红色和近红外波段的模拟数据和真实观测数据对模型进行验证,结果表明新提出模型的模拟值与真实观测值具有较好的一致性,能够应用于遥感图像的太阳—观测几何转换。     

我国遥感技术标准化工作及规划

由于遥感技术的标准研究及制订工作远远落后于遥感技术的发展,影响着遥感技术发展和产业化的进程。全国遥感技术标准化技术委员会为适应这一需求,率先在国内组织开展遥感技术标准化研究与标准体系的建立工作。这对于推动我国遥感技术的发展和产业化进程,以及形成具有自主知识产权的国际标准,提高我国在国际标准化舞台上的地位、作用和影响力意义重大。本文分析了国内外有关遥感技术标准方面的研究现状,介绍了我国遥感技术标准化技术委员会及其工作情况,初步提出了我国遥感技术标准化工作计划和发展策略。     

基于分形维数的全色影像云雪自动识别方法

由于云、雪光谱特征在可见光谱段范围内的相似性,全色影像的云检测和云雪识别一直是对地观测遥感数据预处理及应用中的难点之一。细致分析了云、雪的纹理特征,通过训练大量的实验样本获得了表征云、雪纹理特征的分形维数值的统计规律,在此基础上综合考虑云\,雪的纹理特征与覆盖分布规律,提出了一种基于分形维数的全色影像云与积雪自动识别方法。利用"北京一号"小卫星实际图像的测试结果表明,该方法是一种有效的全色影像云\,雪自动识别方法。     

面向无参考图像的清晰度评价方法研究

图像的清晰度是衡量数字图像质量优劣的重要指标。基于面向无参考图像质量评价,重点介绍了目前较为常用的、具有代表性的几种清晰度评价算法,并从算法的单峰性、无偏性、灵敏性,与图像尺度、内容的无关性,以及与主观感知的一致性3个方面的性能进行了对比和分析,以求准确客观地评价各清晰度算法,达到在实际应用中合理、有效地评价图像清晰度的目的。     

基于训练字典的压缩感知光谱稀疏化方法

压缩感知理论利用目标的稀疏特性,能从极少的测量值中重构出目标图像,已成为突破奈奎斯特采样定理,实现超分辨成像的一个极具潜力的研究方向,其应用于对地观测遥感成像的一个核心问题在于面对复杂的地物场景,如何探求有效的稀疏化表达方法。对于具有超高数据量的高光谱成像而言,充分利用波段间丰富的冗余光谱信息,研究有效的光谱稀疏化表达方法更加具有实用价值。首先介绍了压缩感知光谱成像以及光谱稀疏化表达的基本原理,然后利用来自ASTER光谱库的多种类型地物光谱数据构建了一种基于K-SVD方法的训练字典,将其与DCT基、小波基分别作为稀疏基,对于几种典型地物目标进行仿真重构,结果表明:所构建的稀疏字典在采样数较少的情况下明显优于DCT基和小波基,在20%的低采样率时即可近乎完美地重构光谱曲线。