基于MODIS和AMSR-E遥感数据的土壤水分降尺度研究

微波传感器获得的土壤水分产品空间分辨率一般都很粗,而流域尺度上的研究需要中高分辨率的土壤水分数据。用MODIS逐日地表温度产品MOD11A1和逐日地表反射率产品MOD09GA构建温度-植被指数特征空间,并计算得到TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)指数,它与土壤水分呈负相关关系,能够反映土壤水分的空间分布模式,但并不是真实的土壤水分值。在AMSR-E像元尺度上求得TVDI与土壤水分的负相关系数,进而对VUA AMSR-E土壤水分产品进行降尺度计算得到0.01°分辨率的真实土壤水分值。经NAFE06(The National Airborne Field Experiment 2006)试验地面采样数据验证,降尺度后的土壤水分均方根误差平均值为6.1%。     

SMAP土壤水分产品在淮河流域的适用性评估

选取淮河流域为研究区域,利用2016年6月至2019年5月流域内的313个土壤水分观测站0～10 cm土壤体积含水量数据,使用多种指标分析SMAP卫星(Soil Moisture Active Passive)9 km分辨率土壤水分产品(L2_SM_P_E)精度的空间和时间(年、月、日尺度)特征,并讨论植被、土壤、地形...     

利用归一化微波差异指数和表面散射模型反演裸露地表土壤水分

在给定土壤质地和粗糙度状况条件下,用AIEM模型模拟AMSR-E的6.925GHz、10.65GHz和18.7GHz频率下不同含水量时土壤表面发射率和土壤温度的关系,分析表明V极化的发射率受土壤温度的影响很小,其变化主要由土壤水分的变化引起。通过计算不同频率组合V极化通道的归一化微波差异指数,并模拟与土壤水分的关系,然后利用这一关系对塔克拉玛干沙漠中部某地的土壤水分进行反演。结果发现用18.7GHz和10.65GHz V极化通道组合的反演值与AMSR-E Level 3土壤水分产品的吻合程度最好。在此基础上分别用3种常见的半经验表面散射模型:Q/H模型、Hp模型和Qp模型,通过计算上述通道组合的NMDI来反演研究区的土壤水分,结果表明利用3种半经验模型得到的反演值之间差异非常小,并且与用AIEM模型计算NMDI时的反演结果吻合较好。     

基于SMOS、SMAP数据的青藏高原季风及植被生长季土壤水分长消特征研究

青藏高原地理位置特殊、环境特征显著,是地球系统作用的关键参与和决策者。利用大尺度的星载微波遥感数据开展其土壤水分研究,不仅能为理解典型地区对全球水、气、能、热交互机制的量化影响提供理论支持,还能够为证实遥感数据的可靠性提供实践依据。以SMOS(2011—2020)和SMAP(2016—2020)卫星土壤水分数据为主,以ISMN实测数据、GPCP降水数据、MOD16A2蒸散发数据、C3S地表类型数据为辅,利用土壤水分(年均值,■与时间之间的相关系数(R_xt),研究青藏高原土壤水分在季风及植被生长季(7—9月)的时空分布及长消特征;进而利用偏相关系数(R_xy,z),初步分析了土壤水分与降水和蒸散发的耦合关系。结果显示,青藏高原土壤水分在时间上呈现先减(2011—2015年)后增(2015—2018年)随后波动变化(2018—2020年)的趋势,在空间上呈现自西北向东南逐渐升高的趋势;大部分地区的土壤水分与降水的耦合表现强于蒸散发;SMOS和SMAP对青藏高原土壤水分时空特征的捕捉具有较高的一致性。     

亚洲区域AMSR2与SMOS土壤水分产品对比研究

遥感反演土壤水分(SM)产品越来越多地应用于农业、气象、水文等研究,而微波土壤水分数据产品的区域适用性分析是其合理使用的必要前提。使用MERRA-2(Modern Era Retrospective-analysis for Research and Applications,Version 2)模拟土壤水分为参考数据,运用传统统计方法(原始数据相关性、距平相关性、偏差以及无偏均方根差)和TC(Triple-Collocation)不确定性误差模型分析的方法,对亚洲区域2012年7月～2016年7月两种被动微波土壤水分SMOS-L3-SM(Soil Moisture and Ocean Salinity,L3)和AMSR2-LPRM-SM(The Advanced Microwave Scanning Radiometer 2,Land Parameter Retrieval Model Product)进行对比评估。结果表明:①空间上SMOS-L3较AMSR2-LPRM数据与参考数据MERRA-2土壤水分的相关性较好,表现为SMOS-L3-SM具有较好的空间连续性,且在亚洲大多数地区有较小的无偏均方根差;②湿季条件下遥感土壤水分与参考值的相关性比干季条件下的相关性更好,且干季出现高纬地区(约55°)缺失值较多的情况;③两遥感土壤水分的TC误差呈现相似的分布,区域TC平均误差两者均为0.076 m~3/m~3。总之,SMOS-L3-SM和AMSR2-LPRM-SM在空间相关性及TC误差评价方面都具有合理性,为遥感土壤水分在农业、气象、水文等方面的应用提供参考。     

我国北方森林草原地区火险等级遥感评估及时空特征分析

我国是森林草原资源大国,但频发的森林草原火灾给我国生态环境建设和经济发展带来极大的损失。火险等级评估作为一项科学防火的重要方法手段,可以为森林草原防火提供科学有效的决策支持信息。相对气象台站获取的数据,遥感数据在大区域尺度地表信息反演上不受空间复杂性和插值的影响。因此,利用遥感进行森林草原火险等级评估,具有重大的理论意义和应用价值。本文以我国北方4省为主要研究区,根据其森林草原生态环境特点,结合资源环境领域遥感研究的已有成果,选取了5个基于遥感数据反演的火险评估指标,利用层次分析法构建了火险指数模型,确定火险分级原则,进行火险等级评估研究。依据火险等级评估的时间序列结果,分析了我国北方地区森林草原火险季节变化与区域分布特征。     

基于TVDI的大范围干旱区土壤水分遥感反演模型研究

温度植被干旱指数TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)是一种基于光学与热红外遥感通道数据进行植被覆盖区域表层土壤水分反演的方法。当研究区域较大、地表覆盖格局差异显著时,利用TVDI模型来反演陆表土壤水分,精度通常较低。对Sandholt的TVDI土壤水分反演模型进行了改进:利用云掩膜校正和多天平均温度合成来减少云的影响;同时对研究区域地形起伏、覆盖类型差异的影响进行了消除;对TVDI模型干边的模拟方法进行了改进。最后,使用铝盒采样等方法利用新疆地区观测得到的地面数据来拟合改进后的模型参数,并对2009年5月和8月的土壤水分进行了反演实验。与实测数据的比较分析表明,该模型能基本满足大区域土壤水分反演的要求,改进后的模型对新疆地区的土壤水分估算精度有较显著的提高。     

遥感监测土壤水分的理论、方法及研究进展

对国内外遥感监测土壤水分的发展情况进行了回顾,简单总结了国内外常用的遥感监测土壤水分的方法及其原理,对目前遥感监测土壤水分领域的研究重点和未来发展方向进行了评述。以改进的热惯量法和植被缺水指数法等为主要代表的土壤水分遥感监测方法日臻成熟,可以投入业务运行|随着成本的不断降低,微波遥感是监测土壤水分的最有希望的方法之一。     

基于微波遥感和陆面模型的流域土壤水分研究

土壤水分是陆地水文的重要因子。微波遥感是测量土壤水分的一种重要方法。本文总结了基于微波遥感和陆面模型的土壤水分监测方法,包括被动微波法、主动微波法、主被动微波结合法、陆面模型模拟法和数据同化法五种。被动微波对表面土壤水分敏感,但其空间分辨率低;主动微波具有较好的分辨率但运作费用也较高;主被动微波结合则能够充分利用各自的优势。陆面模型在研究中也有重要作用,通过模型模拟能够得到根区土壤水分。而将观测值同化到模型的数据同化法,则能极大的提高土壤水分估计的能力。通过比较,指出数据同化是最有前景的研究领域。     

基于Triple-Collocation方法的微波遥感土壤水分产品不确定性分析及数据融合

微波遥感可以获取大范围的地表土壤水分信息，以及由此得到全球尺度的土壤水分产品。但由于传感器观测配置和反演方法等诸多因素的影响，使得不同的土壤水分产品在精度和可靠性方面存在差异。基于Triple-Collocation（TC）方法，在青藏高原那曲地区的0.25°×0.25°和1.0°×1.0°两个空间尺度上对AMSR2、SMAP和SMOS 3种土壤水分遥感产品进行不确定性分析，开展基于随机误差的数据融合算法研究。研究结果表明:不同遥感产品间的随机误差在空间分布上存在显著的不一致性，使得应用传统的算术平均方法进行数据融合不具有普适性。基于此不确定性，对3种产品配赋相应的权重进行融合，相比于3种土壤水分原始数据集，融合产品不仅具有更丰富的数据量，也会对数据精度有所改善。当遥感产品间的随机误差接近时，等权重和优化权重的融合结果非常接近；当遥感产品间的随机误差差异较大时，基于不确定性的数据融合方法相比等权重方法可以明显的提高融合数据的精度。     

基于Triple-Collocation方法的微波遥感土壤水分产品不确定性分析及数据融合

微波遥感可以获取大范围的地表土壤水分信息,以及由此得到全球尺度的土壤水分产品。但由于传感器观测配置和反演方法等诸多因素的影响,使得不同的土壤水分产品在精度和可靠性方面存在差异。基于Triple-Collocation（TC）方法,在青藏高原那曲地区的0.25°×0.25°和1.0°×1.0°两个空间尺度上对AMSR2、SMAP和SMOS 3种土壤水分遥感产品进行不确定性分析,开展基于随机误差的数据融合算法研究。研究结果表明:不同遥感产品间的随机误差在空间分布上存在显著的不一致性,使得应用传统的算术平均方法进行数据融合不具有普适性。基于此不确定性,对3种产品配赋相应的权重进行融合,相比于3种土壤水分原始数据集,融合产品不仅具有更丰富的数据量,也会对数据精度有所改善。当遥感产品间的随机误差接近时,等权重和优化权重的融合结果非常接近;当遥感产品间的随机误差差异较大时,基于不确定性的数据融合方法相比等权重方法可以明显的提高融合数据的精度。     

推扫式光学卫星遥感影像产品三维几何模型研究及应用

推扫式光学卫星遥感影像系统校正与精纠正的几何模型通常用一个二维仿射变换模型表示,系统几何校正产品和精纠正产品中仍然包含了地形起伏信息。为了对这些信息加以应用,本文仿照RFM(有理函数模型)用于辐射校正产品几何处理的思路,提出利用RFM对系统几何校正产品、精纠正产品求解RPC参数并进行三维几何处理的技术和方法。分别利用一景北京地区10m和2.5m分辨率SPOT5 HRG各级影像产品进行了正射纠正试验,利用北京地区两景异轨5m分辨率SPOT5 HRG的各级影像产品进行了立体定向试验,结果表明,各级影像产品的三维几何模型可以用三阶分母不相同的RFM替代,与直接应用辐射校正产品影像模型进行正射纠正和立体定向的精度一致。     

基于遥感和GIS的甘肃省森林生态面积调查与价值评估

利用遥感(Remote Sensing)和地理信息系统(GIS)技术并结合森林的生态系统服务功能,以甘肃省的森林资源为研究对象,进行了地理信息系统空间分析和各类森林资源的生态价值评估.通过甘肃省归一化植被指数(NDVI)与甘肃省10个林区森林生态系统价值的比较分析,得出各林区单位面积生态价值中河西地区林区最低,陇南地区林区则较高.各林区的生态价值决定于林区地理位置,气候条件和人类影响程度等因素.     

MLBP模型的应用实践及实验误差对比分析

随着社会经济的发展，数据量在日益增加，为了能够在庞大的数据中挖掘出有价值的信息，通过历史数据的潜在规律推测未来已经成为数据挖掘领域内重要的部分.本文通过研究MLP、BP及MLBP模型并进行模型的误差对比分析，并将最优模型应用于股票预测.实验数据通过调用Python提供的Tushare财经数据接口进行股票日交易数据的爬取，应用三种模型对股票交易数据进行分析处理，不断进行调参，并将预测结果使用MSE进行误差比较，最后得出一个最优的预测值.     

一种需求驱动的软件可信性评估及演化模型

软件可信性评估模型的构建依赖于对特定应用领域中可信需求的准确提取和指标系统的合理建立.对于体系结构庞大、非功能性需求复杂的软件而言,可信需求往往随着软件运行状态的转移而不断发生变化.由于可信需求的动态演化将直接影响指标系统的稳定性,因此引起了可信软件研究领域专家的广泛关注.针对该问题,给出一种需求驱动的软件可信性评估及演化模型.首先,剖析和总结软件可信性评估过程中涉及的关键技术,如需求分析与指标提取、可信证据采集与转换、可信性评估推理等,讨论了可信性需求演化背景下的可信性评估自主求解问题.其次,为了分析可信属性间的内在联系及可信属性相对权重的变化规律,给出关联矩阵的概念,并在此基础上提出应用于软件可信性评估指标系统自主配置的自适应重构器.最后,给出软件可信性评估及演化模型的整体框架.实验结果证明了该模型的合理性和正确性.     

学习行为分析与质量评估的技术和模型研究

探讨学生网络学习行为分析与质量评估的技术与模型,提出一套完整的学习行为分析与质量评估方案,并以Blackboard网络教学平台的学习分析实例指出学习分析技术在网络学习分析中的应用。     

分级的软件可信评估模型研究及应用

针对软件的可信任问题,展开对软件可信程度的度量和评估的研究,提出了软件质量模型及分级的可信软件评估模型,将软件的信任程度分为存在级、不可信级、可用级、证实级、推荐级、应用级等6个可信级别。基于决策树给出了可信软件等级的评估过程,并将其应用于可信构件平台中。经过测试,系统运行稳定,对高可信软件的开发和重用具有引导作用。     

一种Web服务的QoS抽象模型和评估方法

目前Web服务研究中关注的QoS属性较多,且属性值的评估方法随应用领域和组织机构的不同差异较大,这不利于以一致的方式来评估Web服务的QoS。从抽象的角度在众多QoS属性中提炼出时间、概率、代价3种抽象QoS属性,并在此基础上给出了QoS多属性归一化处理方法和多属性综合评估方法,以支持在模型层面以一致的方式评估Web服务的QoS,以及QoS优化的Web服务选取。     

基于多元数据融合和层次分析的评估模型

为解决现有主机安全扫描项不全,定量评估不足的问题,将定性和定量分析用于主机评估,提出基于多元数据融合和层次分析的评估模型。采用专家打分方法构造两两比较判断矩阵,结合一致性校验,从11个方面36项全面扫描并评估系统。应用于FoundLight主机安全评估系统中的结果表明,该系统功能齐全、性能稳定、操作简便。