HJ-1A/B星地表反照率生成算法与检验

提出了适合环境与灾害监测预报小卫星-A、B星(简称HJ-1A/B星)CCD相机的大气订正算法,并基于不同地表特性和大气条件下的辐射传输模拟数据,建立HJ-1A/B星的窄波段向宽波段反照率转换的模型.利用多级灰阶靶标实测数据、敦煌检验场实测数据验证了大气订正算法以及转换模型的可靠性和精度,并将HJ-1A/B星影像数据计算的反照率产品与同时相的MODIS反照率产品进行对比分析.结果表明:文章提出的HJ-1A/B星CCD相机大气订正算法可有效校正大气影响;窄波段向宽波段反照率转换模型反演的反照率精度可靠;基于研究成果生成的HJ-1A/B星地表反照率与MODIS反照率产品一致性较好,满足后续遥感数据定量化模型研究的精度需要.     

Landsat TM/OLI和HJ-1B CCD传感器数据的交互对比

针对Landsat TM/OLI和HJ-1B CCD的不同传感器交互定标问题,提出了关于不同传感器NDVI、地表反射率两个参数之间的交互对比及转换方程.Landsat系列影像具有较为丰富的历史存档数据,而HJ-1B数据可作为Landsat系列数据的衔接和补充.文章基于同日过境的Landsat TM/OLI和HJ-1B ...     

基于多时相环境星NDVI时间序列的农作物分类研究

时相和归一化植被指数(NDVI)时间序列特征在农作物分类提取方面具有重要的应用价值。以黑龙江红星农场为研究区,利用多时相环境星HJ-1A/B CCD数据及其多期平滑重构后的NDVI时间序列曲线特征,在对象尺度上采用决策树算法开展了农作物分类研究,通过与单独利用多时相遥感数据分类结果的对比分析,研究了增加NDVI时序曲线特征对分类精度的影响。结果表明:面向对象分类方法得到的地块较为规则,平滑了地块内部同种作物间的噪声,避免了"椒盐现象",适合于我国东北地区农作物分类识别;利用NDVI时序曲线特征参与分类,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,比仅使用3个多时相HJ-1A/B CCD数据分类精度提高了5.45%,Kappa系数提高了0.09。通过该研究探讨了NDVI时序曲线特征在作物分类中的应用,拓展了遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。     

HJ-1B卫星遥感数据在重庆市城市热环境监测的应用分析

本文以MODIS反演大气透射率,以HJ-1B/CCD分类结果反演地表比辐射率,并基于单窗算法,利用HJ-1B/IRS4数据反演地表温度.在此基础上,提取研究区的热场变异指数来分析重庆热岛空间分布特征,并就NDVI与NDBI对热岛效应的影响进行了分析.其结果如下:1)重庆城市热岛大致位于中梁山、铜锣山之间,呈东北、西南走向分布;2)热岛中心不在市中心,而是集中在大渡口工业园区、江北机场这些能耗大、人口密集区域,热岛强度范围在5?C-10?C之间;3)接近长江、嘉陵江水域的建筑用地密集区域,其热岛效应并不明显;4)NDVI与热岛强度呈负相关关系,NDBI与热岛强度呈现较为明显的正相关关系,二者对热岛都有重要影响,而NDBI的影响更大.因此,利用HJ-1B数据监测城市热环境,能较好地揭示重庆城市热岛空间分布特征,为城市环境监测与改善提供参考.     

HJ-1A/B卫星CCD影像大气订正

大气订正是遥感信息定量化研究中必不可少的一步,目前已有一些成熟的方法,但由于HJ-1A/B卫星CCD相机波段设置特点,常规的大气订正方法基本不适合于HJ-1A/BCCD影像.本文在大量分析HJ-1A/BCCD影像中不同地物的多种指数基础上,提出了改进暗目标法实现HJ-1A/BCCD影像的大气订正,该方法采用比值植被指数(RVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和归一化水体指数(NDWI)的综合分析法确定暗像元自动提取,使之适用于环境减灾卫星CCD影像数据.为了客观地验证该方法的精度,本文选取地表平坦均一的敦煌校正场作为实验区,通过多次测量卫星过境时的地表反射率进行分析验证.     

环境一号卫星与MODIS NDVI的定量关系分析

不同遥感器由于波段设置和光谱响应函数差异导致其在红光和近红外波段所接收的地物反射信号不同,产生了NDVI的不一致性问题,针对这一问题,该文研究了HJ-1NDVI和MODIS NDVI的定量关系。采用高光谱Hyperion数据进行光谱卷积和空间卷积,模拟HJ-1与MODIS两遥感器波段反射率数据。通过计算NDVI,进行回归分析求出两者之间的定量关系。分别基于单一覆盖类型和混合覆盖类型建立HJ-1与MODIS的转换方程,排除其定量关系可能受不同土地覆盖类型的影响。定量分析与精度验证表明:HJ-1NDVI与MODIS NDVI有很高的线性正相关性(R20.99);单一覆盖类型转换精度高于混合覆盖类型转换精度,均能满足定量应用要求,但单一覆盖类型转换在实际应用中较为复杂,可采用混合覆盖类型转换方程进行HJ-1 NDVI与MODIS NDVI的转换。     

半干旱区土壤热通量遥感估算模型的适应性对比分析

提出了一种基于地表温度的土壤热通量遥感估算模型,结合另外两种应用比较广泛的遥感估算模型,分别是Moran(1989)提出的基于归一化植被指数NDVI、净辐射通量的模型和Bastiaanssen(1998)的基于NDVI、地表反照率、地表温度、净辐射通量的模型,利用MODIS遥感数据对这3种土壤热通量的模型进行了试验分析。参照半干旱区退化草地和农田地面站点实测的土壤热通量数据,3种遥感模型的试验结果表明:提出的基于MO-DIS地表温度的模型得到的土壤热通量精度最高;Bastiaanssen(1998)模型也能得到精度相当的土壤热通量,特别是它得到的可利用能量精度最高;Moran(1989)模型反演的土壤热通量误差最大。     

环境一号卫星CCD相机水体信息采集特性分析

利用覆盖我国4大海区共88景图像数据,针对4波段CCD相机(HJ-1A/CCD1、HJ-1A/CCD2、HJ-1B/CCD1、HJ-1B/CCD2)在水体中的信息采集特性进行分析。结果表明:(1)HJ-1A和B星虽不是水色卫星,但其CCD相机在水体中依然有一定的信息,可作为水色遥感器服务于水环境;(2)HJ-1B/CCD1在南海海域水体信息采集过程存在明显的太阳耀斑现象,因而在水色信息提取时太阳耀斑是一个不可忽略的因子;(3)无论是在一类水体还是在二类水体,各遥感器的近红外波段皆存在水体信息采集为零的现象,其中HJ1B-CCD2尤为明显。利用近10景涵盖了HJ-1A/CCD1、HJ-1A/CCD2、HJ-1B/CCD1、HJ-1B/CCD2数据,以及同时过境的EOS/MODIS,采用基于遥感器入瞳处总辐亮度的交叉定标方法进行交叉辐射定标,获取适用于水体目标的交叉辐射定标参数。最后根据瑞利散射和气溶胶散射的计算值,以及获取的交叉定标系数,反推出HJ1B-CCD2可能接受到的灰度值。     

基于Landsat-5 TM的洪河湿地地表温度估算方法对比研究

利用洪河湿地2008年5月15日过境的Landsat/TM图像和实测地面数据以及MODIS 地表发射率数据,分别运用大气辐射传输模型、覃志豪的单窗算法和Jimenez\|Munoz & Sobrino 的单波段算法估算洪河湿地的地表温度,并且对比了大气校正前后的NDVI、LSE以及各种算法估算地表温度的差异。分析估算结果表明,覃志豪的单窗算法与实测地面数据估算结果非常一致。指出在没有实时探空数据的情况下,应用只有一个热红外通道的Landsat/TM数据源,采用覃志豪的单窗算法估算的精度是可以接受的。     

基于分层线性回归的MODIS反照率产品降尺度方法研究

近年来,遥感技术在中小区域的地表能量、热环境、气候研究等领域应用广泛,对高分辨率、高精度的反照率产品需求日益增多。鉴于此,提出了一种基于物理意义的降尺度方法,用于高效、准确地生成高分辨率的反照率结果。首先,假设地表朗伯反射,利用30 m的Landsat 8反射率估算得到Landsat 8初级反照率;然后,在500 m尺度上,发现分类后Landsat 8初级反照率与MCD43A3反照率相关性更好。因此,基于地表分类建立二者的线性回归函数,在MCD43A3基础上,融合30 m高分辨率Landsat 8初级反照率,得到降尺度反照率结果。与MCD43A3反照率相比,该结果提供了丰富的细节信息;利用SURFRAD观测数据的验证实验表明,降尺度反照率结果偏差为-0.01,标准差为0.012,对于不同地表类型具有良好的适用性,这说明该算法对于生产高分辨率反照率产品具有一定的应用价值。     

基于图像融合的反照率产品降尺度方法研究

提出了一种基于物理意义图像融合的反照率降尺度算法,用以增强现有全球陆表特征参量(GLASS)反照率产品的空间分辨率,快速生成高分辨率反照率。首先对GLASS反照率产品和HJ反射率数据进行预处理,包括图像重投影、图像裁剪、雪像元和无效值像元掩膜;然后基于朗伯假设,将HJ反射率数据通过窄波段到宽波段的转换得到初级的高分辨率反照率;在此基础上将低分辨率的GLASS反照率产品与高分辨率的HJ数据进行融合得到高分辨率的反照率产品,其中考虑了GLASS产品的空间响应;最后分析了融合得到的高分辨率反照率影像,并使用黑河中游地面实测数据对融合结果进行了验证。结果显示:利用基于物理意义图像融合的反照率降尺度算法得到的高分辨率反照率产品精度较高(RMSE为0.02左右),并且该方法快速高效,具有推广和发展成为业务化算法的潜力。     

An Albedo Downscaling Method based on Stratified Linear Regression

In recent years,remote sensing technology has been widely used in the field of surface energy,thermal environment,and climate research in small and medium-sized regions.The demand for high resolution,high precision albedo products has increased.In view of this,a physical-based downscaling method is proposed for efficiently and accurately generating high-resolution albedo results.First,under the Lambert hypothesis,the primary albedo of Landsat 8 could be obtained based on Landsat 8 reflectance at 30m resolution.On the 500 m scale,it is found that after classification,the primary albedo of Landsat 8 has a better correlation with the broad-band albedo of MODIS MCD43A3 product.Therefore,a linear regression function based on surface classification is established to integrate the high-resolution primary albedo of Landsat 8 with high-precision MCD43A3 albedo to obtain downscaled albedo.Compared to MODIS albedo,the downscaled albedo provided more rich details.Verification experience based on SURFRAD observation data shows that Bias of the albedo downscaling is 0.01,and standard deviation is 0.012,which has good adaptability for different surface categories.It shows that the algorithm has great application value for producing high-resolution albedo products.     

MODIS卫星数据地表反照率反演的简化模式

以内蒙西部地区的MODIS遥感图像数据和地表野外同步观测的光谱数据为例,在野外数据量较少且有定标数据的条件下反演地表反照率。使用6S大气1辐射传输模型进行大气校正,并通过MODTRAN4.0模型获取各波段地表入射光通量和窄波段的地表反照率;在窄波段反照率与宽波段反照率之间存在线性关系的前提下,以各波段的入射光通量占总入射通量的比例作为反演参数,实现窄波段到宽波段的反演。反演结果证明此方法简便可行。     

基于ART模型的MODIS积雪反照率反演研究

积雪反照率是研究局地或全球的能量收支平衡和气候变化中的重要参数,遥感反演为积雪反照率的获取提供了便利的手段。积雪反照率大小主要取决于积雪的自身物理属性(雪粒径、形状和污染物等因子)以及天气状况,遥感反演反照率大多基于双向反射模型(BRDF),积雪BRDF模型常使用积雪辐射传输模型获得。采用考虑了雪粒径、粒子形状以及污染物影响的渐进辐射传输理论(ART)模型,建立了MODIS积雪反照率反演算法,得到了MODIS 8d合成积雪反照率产品。将此算法应用于具有均一积雪地表的格陵兰岛地区,并使用GC-Net实测数据进行了验证,反演的总均方根误差(RMSE)为0.018,相关系数(r)为0.83,结果表明考虑了积雪特性的ART模型能够较好地反演积雪反照率,而且反演需要的参数较少。     

Study on Surface Albedo of Spectral Radiation of Different Land Use Types in China

The change of surface albedo directly affects the radiation balance and surface heat budget,but it is limited by the lack of temporal and spatial discontinuity of remote sensing inversion data,the analysis of surface albedo on large-scale areas still faces many uncertainties.Moreover,the current researchesalways focus on short-wave albedo and few studies on surface albedo involving the visible and near-infrared bands.Select surface albedo data of 2000~2015 remote sensing inversion and land use data for 2000 and 2015,the classical statistical method was used to analyze the characteristics of surface albedo of different land use types and their inter-annual variation trend.Provide a scientific basis for understanding the albedo characteristics of land use types,the physical processes of the relevant spectral splitting variables of energy modules in cognitive regional climates or land surface models.The results show that different land use types have different surface albedo characteristics,and the difference in surface albedo of the same land use type even exceeds the difference between different types of land use types,indicating the spatial heterogeneity of the surface albedo sexuality.Most land use types meet the surface albedo of short-wave total radiation and spectral radiation： near-infrared>short-wave>visible,indicating that the upper limit of short-wave surface albedo depends more on the surface albedo in the near-infrared.During the period,the albedo of each land use type showed different trends in the three bands,but the annual inter-annual rate of surface albedo of most land use types was relatively small and remained basically stable.     

基于TM影像天山北坡地表反照率反演方法的研究

地表反照率是气候模型和地表能量平衡方程中的重要参数。基于6S模型估算地表反照率,忽略了地形起伏的影响,不同波段组合的地表反照率也有待进一步研究。本文选取干旱区典型流域——天山北坡三工河流域为研究区域,以TM影像为数据源逐步进行地形校正、大气校正等,从而提取窄波段地表反照率。在此基础上,根据亮度、绿度、湿度3个特征变量的物理意义,以各波段能量权重为转换参数对窄波段地表反照率进行组合,实现研究区宽波段地表反照率的反演,得出基于不同波段的物理意义的地表反照率。     

藏北那曲地区地面与MODIS反演的地表反照率对比分析

利用藏北高原那曲地区反照率地面观测资料分析了其日内、月均和季节变化特点,在此基础上,与同期的MODIS/Terra反演结果进行了对比分析。结果表明:藏北那曲地区晴天地表反照率日内变化明显,主要表现为早晚高,变幅大,中午低,变幅小的"U"形变化特点。早晨太阳高度角低,反照率高,日内随着太阳高度角的增加反照率逐渐降低,下午14:00~15:00反照率达到日内最小值,之后随着太阳高度角的降低,反照率上升明显。夏季日内最高反照率出现在早晨8:00,其他季节则基本上在下午18:00。太阳高度角同样是影响地表反照率季节性变化的主要原因,两者呈极显著的反相关关系,相关系数为-0.91。冬季平均地表反照率最高,为0.28,其次是春秋两季,均为0.23,夏季最低,为0.19。MODIS/Terra在上午12:00左右过境时反演的地表反照率与地面观测值之间存在很好的一致性,两者平均值都为0.22,相对误差9.60%,绝对误差和均方根误差(RMSE)均为0.02,而在13:00左右过境时,卫星反演值较观测值存在系统性偏小特点,平均偏小14.29%,相对误差为16.45%,绝对误差0.04,均方根误差0.05。此外,MODIS反演的地表反照率比地面观测值日际波动大。若不考虑积雪,冬夏两季地表反照率的空间差异小,而春秋两季空间差异较大,这主要与研究区地面植被类型及其季节性空间分布特征有关。     

Robust Estimation of Albedo for Illumination-Invariant Matching and Shape Recovery

We present a nonstationary stochastic filtering framework for the task of albedo estimation from a single image. There are several approaches in the literature for albedo estimation, but few include the errors in estimates of surface normals and light source direction to improve the albedo estimate. The proposed approach effectively utilizes the error statistics of surface normals and illumination direction for robust estimation of albedo, for images illuminated by single and multiple light sources. The albedo estimate obtained is subsequently used to generate albedo-free normalized images for recovering the shape of an object. Traditional Shape-from-Shading (SFS) approaches often assume constant/piecewise constant albedo and known light source direction to recover the underlying shape. Using the estimated albedo, the general problem of estimating the shape of an object with varying albedo map and unknown illumination source is reduced to one that can be handled by traditional SFS approaches. Experimental results are provided to show the effectiveness of the approach and its application to illumination-invariant matching and shape recovery. The estimated albedo maps are compared with the ground truth. The maps are used as illumination-invariant signatures for the task of face recognition across illumination variations. The recognition results obtained compare well with the current state-of-the-art approaches. Impressive shape recovery results are obtained using images downloaded from the Web with little control over imaging conditions. The recovered shapes are also used to synthesize novel views under novel illumination conditions.     

基于中国通量网的MODIS短波反照率验证与分析

遥感地表反照率产品的验证与分析是将其应用于环境研究的基础。采用中国通量网的地表实测短波反照率数据对MODIS反照率产品进行对比和分析,针对选取的8个地面站点,提取了2004年的MODIS反照率产品并进行验证。这些站点的植被覆盖情况涵盖了草地、森林和农业用地。结果显示MODIS在多数情况下能提供准确的地表反照率产品。针对各个站点的误差、均方根误差、相关系数分析都显示了这个结果,总体反演误差在0.002左右。较大的误差出现在有冰雪影响的时候,排除受积雪影响的数据,总体均方根误差可达0.028。分析了引起误差的原因并提出了改进意见。     

Validation of Narrow-band Surface Albedo Retrieved from FY-3C MERSI Satellite Data

Surface albedo is one of the driving factors in surface radiant energy balance and surface-atmosphere interaction.It is widely used in surface energy balance, medium and long-term weather forecasting and global change research.This study aims to validate the surface albedo retrieved from FY-3C MERSI. This paper selected four regions in Africa and North America as study areas to validate the retrieved albedo from the reflectance data and angle data of FY-3C MERSI at 250 m resolution in 2014. The semi-empirical kernel-driven BRDF(bidirectional reflectance distribution function) model RossThick-LiSparseR and least squares fitting method were used to calculate the parameter of BRDF. Then four narrow-band black-sky albedos and four narrow-band white-sky albedos can be obtained by angle integration. Finally, the cross-validation of FY-3C surface narrow-band albedo products with MODIS albedo products (MCD43A3) was carried out. The results show that theRoot Mean Square Error(RMSE) between the FY-3C narrow-band albedo and the corresponding MODIS narrow-band albedo is in the range of 0.01 ~ 0.04, and the Mean Bias (MBIAS) is 0.09. FY-3C narrow-band albedo has good consistency with the corresponding MODIS narrow-band albedo in the visible and near-infrared bands. So, the methodologyof using the BRDF model to invert the surface albedo of FY-3C medium resolution imaging spectrometer data is feasible and reliable. The further improvement of the inversion accuracy of FY3C-MERSI surface albedo also depends on the improvement of basic data processing quality, including image geometric correction, calibration, and strict data quality control.