基于SVM模型的妫水河叶绿素a浓度的遥感反演

以北京市妫水河为研究区,基于2011年9月25日和2012年9月30日的两期叶绿素a浓度实测数据和准同步的环境一号卫星(HJ-1A)多光谱数据,分别构建一元线性和多元支持向量机模型(SVMM),通过决定系数R²和平均相对误差对模型的精度进行检验,用模型进行水体叶绿素a浓度的反演,并分析其时空分布特征。研究表明:在样本数较少的情况下,SVM具有很强的非线性映射能力,能够取得较好的预测结果,更适用于反演叶绿素a浓度。时间分布上,研究区叶绿素a浓度呈增加趋势,均值上升了6.86 μg/L;空间分布上,深水区叶绿素a浓度值低于浅水区,上游高于下游。国产HJ-1A CCD2多光谱数据以其4 d的时间分辨率,在水质动态变化监测方面具有优势。     

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.     

基于Sentinel-3A的北部湾海域叶绿素a浓度遥感反演研究

以北部湾为研究对象,基于Sentinel-3A卫星搭载的OCLI水色传感器,探索了叶绿素浓度的遥感反演方法。通过利用实测光谱数据对北部湾海域进行了分区,结合实测的叶绿素a浓度和Sentinel-3A遥感数据尝试不同的反演因子,包括波段比值、波段差值和波段差比,构建了叶绿素a浓度的遥感反演模型。研究结果表明：(1)北部湾海域的遥感反射率曲线呈现明显的分区的特征,结合光谱特征将北部湾海域分为近岸水体、过渡水体和离岸水体;(2)不同水体类型适用不同的反演因子构建模型,其中R_rs(764.375)/R_rs(681.25)用于近岸水体,[1/R_rs(620)-1/R_rs(708.75)]/R_rs(753.75)用于过渡水体,R_rs(708.75)-R_rs(764.375)用于离岸水体,均取得了较好的拟合效果,相应的R2值分别为0.67、0.80和0.8;(3)分区的方法有效的提高了遥感反演北部湾叶绿素浓度模型的适用性和精度。研究基于Sentin...     

基于GF6-WFV数据的中国东部典型湖库叶绿素a浓度反演

高分六号中分辨率宽幅相机(GF6-WFV)设计了两个红边波段,具有水体叶绿素a浓度监测的潜力。实验选取官厅水库、陆浑水库和白洋淀等6个中国东部典型湖库为研究区,获取141个采样点实测光谱和叶绿素a浓度数据。基于实测数据对4种常用的叶绿素a浓度反演半经验模型进行参数优化和模型精度验证,选取最优反演模型。结果表明,GF6-WFV数据新增红边Ⅰ波段(B5:710 nm)和红波段(B3:660 nm)构建的两波段比值模型反演精度较高,相关系数平方(R²)为0.89,平均相对误差(MRE)为34.71%,均方根误差(RMSE)为13.29 mg/m³。研究表明：利用GF6-WFV影像数据能有效反演水体叶绿素a浓度,研究基于多湖库、多时相数据建立的GF6-WFV影像水体叶绿素a浓度反演模型,在中国东部典型湖库具有较好的适用性。     

基于光谱特征的闽江干流叶绿素a遥感反演北大核心CSCD

城乡化发展与基础设施建设滞后之间矛盾的深入导致面源污染和工业废水排放对于闽江水质造成了一定影响,因而对闽江叶绿素a进行实时监测及污染物迁移动态监测,是闽江水质治理的关键步骤。文章基于四年实测光谱及水质数据,通过闽江干流实测水体光谱特征分析以及遥感影像敏感波段分析,确定了闽江干流丰、枯水期叶绿素a光谱特征存在差异,并利用多元回归及机器学习分别构建了丰、枯水期闽江干流叶绿素a浓度反演模型,通过精度验证确定了丰、枯水期叶绿素a的最佳遥感反演模型。     

松花湖水体叶绿素a含量与反射光谱特征关系初探

根据2008年7月在松花湖实测的水体反射光谱及实验室分析得到的叶绿素浓度数据,对松花湖水体反射光谱特征与叶绿素浓度之间的关系进行探讨与分析。研究结果表明:水体叶绿素浓度与各波长点处反射率相关性均较好,并选择700 nm处反射率建立单波段模型。而700 nm和677 nm波长处反射率比值、685 nm处光谱一阶微分、700 nm波长处波峰几何特征具有较好的相关性,给出了松花湖水体叶绿素浓度估算模型,为松花湖水体叶绿素浓度反演监测提供了一定的理论基础与参考。     

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HJ-1卫星数据反演长江三角洲地区气溶胶光学厚度

探索利用我国HJ-1卫星CCD数据,运用深蓝算法开展长江三角洲地区气溶胶光学厚度反演的可行性,并将结果与其他气溶胶光学厚度产品进行比较。针对HJ-1A和HJ-1B数据,反演结果分别与MODIS气溶胶光学厚度产品以及AERONET地基观测数据进行对比验证。结果表明:深蓝算法得到A星、B星的反演结果与MODIS气溶胶产品呈显著相关,但在数值上普遍高于MODIS产品;反演结果与AERONET站点数据之间的误差介于0.008~0.364之间,研究时段内站点数据缺乏,未对误差进行严格的统计分析。基于深蓝算法的HJ-1卫星数据反演结果虽然在数值上与MODIS气溶胶光学厚度产品存在系统性偏差,但在空间上能够较好地反映长江三角洲地区大气气溶胶分布状况,且具有空间分辨率高的优势。     

运用分段法反演太湖水体的叶绿素a浓度

为了提高太湖水体叶绿素a浓度的反演精度,本文采用了浓度分段法,将采样点按其浓度分成两类后分别建立统计模型,并在相关性较低的低浓度模型中采用了光谱修正园子OSS／TSS进行混合光谱分解。最后的验证结果显示,利用浓度分段模型估测叶绿素a浓度的均方根误差（RMSE）为21．12μg／L,R^2=0．92;而利用传统经验模型的估测精度为RMSE=35．72μg／L,R^2=0．72。表明浓度分段法可以有效地提高内陆富营养化水体的叶绿素反演精度。     

新庙泡叶绿素a浓度高光谱定量模型研究

利用吉林省新庙泡的高光谱实测数据和水质采样分析数据,尝试通过单波段、波段比值、一阶微分和峰谷间距法建立叶绿素a反演模型。结果表明:单波段光谱反射率与叶绿素a浓度的相关性较差,不宜用于该区域的叶绿素a浓度估算;680 nm和700 nm波段反射率之比、700 nm处光谱一阶微分值和两波段峰谷间距反演模型都具有较高的决定系数,分别为0.783 4、0.792 7、0.796 9,验证模型的决定系数为0.651 3、0.431 7、0.756 4,均方根误差分别为8.69μg·L-1、14.50μg·L-1、10.04μg·L-1,显著水平P<0.01。这3种方法皆可以用于新庙泡叶绿素a浓度的定量遥感,其中又以峰谷间距法为最优。     

HJ数据的LBV变换及其在面向对象分类中的应用

为了探讨环境卫星影像在分类中的应用潜力,通过对其地物光谱进行分析,计算推导出了适用于环境卫星数据的LBV变换公式,并且将变换后得到的LBV图像应用到面向对象分类中。实验结果表明:推导的针对HJ\|1B影像的LBV变换公式具有普适性,并且经过LBV变换后的影像有效地弥补了环境卫星数据光谱分辨率不高的缺点,在分割参数相同的情况下,分割效果明显好于原始影像分割结果。利用变换后的LBV图像进行面向对象分类,可以很好地提取出水体、植被、城镇和建筑用地4大类,总体分类精度达到93%,Kappa系数为0.8894,表明经LBV变换后的HJ影像在面向对象分类中具有很大的应用潜力。     

基于高程分层方法的HJ-1B CCD2影像大气校正

大气校正是从环境一号B星(HJ\|1B)CCD2多光谱卫星数据中精确提取地面定量信息的关键一步。采用一种基于高程分层和改进的浓密植被算法,即将整个研究区按照高程间隔0.1 km划分为17个子区域,在不同高程带内利用红波段与短波红外波段(1.6 μm)的线性关系估计出红波段的反射率,然后利用估计的红波段反射率与其表观反射率差值的均值,结合6S辐射传输模型模拟计算得到0.55 μm处的气溶胶光学厚度,从而实现各个波段大气校正。比较分析校正前后成熟林地、水体和裸土的光谱反射率和标准反射率,结果表明:该方法对HJ-1B CCD2数据大气校正可取得较好的效果。     

卫星遥感海冰监测技术在河北省近海海域的应用

卫星遥感技术已成为海冰监测的重要技术手段之一。介绍了应用EOS系列卫星、HY-1B卫星和HJ-1A/B卫星等遥感数据提取河北省近海海域海冰分布、海冰类型、海冰厚度等海冰信息的方法。重点研究了应用HJ-1A/B卫星遥感数据进行海冰分类,及根据海冰类型与厚度的对应关系估算海冰厚度的方法,并以2013年1月17日的卫星遥感数据为例,提取海冰信息,制作相关海冰专题产品。结果表明:利用多种卫星遥感数据进行海冰监测,既可相互补充又能提高监测效率和准确率,制作更精细化的海冰监测产品,为河北海洋管理部门制定防灾减灾措施提供重要依据。     

面向内陆水环境监测的GF-1卫星WFV数据特征评价

各种卫星遥感数据在内陆水环境监测中得到日益广泛的应用并各具优势和不足。2013年4月发射的高分一号(GF\|1)卫星搭载的宽视场相机(WFV)为水环境监测提供了新的数据源。通过与Landsat8 OLI和HJ\|1 CCD对比,从辐射、光谱和空间3个方面客观评价GF\|1 WFV 的数据特征,并分析其在内陆水环境监测应用中的优缺点。结果表明:WFV在内陆水体区域的灰度级数和信噪比高于CCD但低于OLI 10 bit的量化等级足以满足水质参数反演的精度要求,在水体监测应用中WFV现有辐射定标系数需修正;WFV的波段数量和宽度与CCD基本一致,比OLI的少且宽,不能很好地捕捉内陆水体的光谱特征;WFV16 m的空间分辨率和800 km的幅宽,明显优于CCD和OLI。总之,WFV在大范围中小型内陆水体环境动态监测方面具有良好的应用前景。     

卫星影像大气校正中气溶胶模型的影响分析-以天津地区为例

基于大气校正中常用的大气辐射传输模拟软件6S模型,探讨了不同气溶胶模型对卫星影像大气校正的影响及其适用性问题。选取我国环境小卫星星座HJ\|1的CCD传感器数据,以天津地区大气污染和较清洁条件下的卫星影像为例,基于6S进行大气校正,定量估算了气溶胶模型选取对大气校正精度的影响。与此同时,通过地面太阳-天空辐射计实测,获得研究区域整层大气气溶胶参数进行大气校正,并与基于气溶胶模型的校正结果进行对比,得到以下结论:①6S气溶胶模型中,大陆型与海洋型的校正结果比较接近,而城市型气溶胶模型由于含有较高的煤烟成分比例,其校正结果与前两种相差较大;②天津地区在大气污染情况下,适合应用大陆型气溶胶模型进行大气校正,而在大气较清洁的情况下可选择海洋型气溶胶模型。
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HJ-1A/B卫星在干旱应急监测中的应用

利用我国环境与灾害监测小卫星(HJ-1A/B)的CCD和IRS数据,提出了针对这种新数据源的适用性应用方法,基于成熟应用的植被健康指数,对2010年3月湄公河流域发生的干旱进行应急监测,结果表明湄公河流域大部分区域农田发生干旱,中国无论从旱情发生面积和干旱严重程度上都是最为严重的。着重分析流域上游中国境内的4个水电站的水面和水位的变化信息,探讨对下游干旱的影响,得出上游大坝建设与流域下游干旱并无直接关系的结论。进一步说明了环境与灾害卫星在干旱监测应用中的可行性,将为我国乃至全球决策部门提供辅助支持信息。     

HJ-1卫星在港口海冰监测中的应用

以黄骅港煤炭航道海冰监测为例,采用国产环境一号卫星CCD数据,研究环境一号卫星监测海冰原理,实验环境一号卫星在煤炭航道中海冰的监测方法和流程,通过对航道、港池和锚地海冰反射率的研究,确定海冰类型,估算海冰厚度;利用经几何精纠正后的影像,统计不同海冰类型在航道、港池和锚地中的位置、范围和密集度;根据环境一号卫星日或双日的过境周期,实施了2010/2011年冬季黄骅港海冰业务化监测,从而直接为港口调度航道破冰、装船、北煤南运提供遥感技术支持。     

环境减灾卫星影像森林火灾监测技术方法研究

森林火灾是世界性的、频繁发生的重大自然灾害。随着国内外航天科技的迅猛发展,卫星遥感技术特别是红外卫星遥感已成为森林火灾监测的一种有效手段。我国的环境一号卫星A、B星(简称HJ-1A卫星、1B卫星)于2008年9月成功发射,其中的HJ-1B卫星搭载了红外多光谱相机,在森林火灾监测方面具有得天独厚的优势,可在早期的火灾发现、中期的灾害跟踪、后期的灾害损失评估中发挥重要作用。本文主要分析了环境减灾卫星在森林火灾监测方面的优势,对环境减灾卫星森林火灾监测技术和方法进行了研究。