多源遥感数据与水文过程模型的土壤水分同化方法研究

提出一种基于集合卡尔曼滤波的一维数据同化系统,对不同深度土壤层的水分含量进行同化,该系统的模型算子为分布式水文模型,观测算子是积分方程模型和条件温度指数模型.于2008年6月1日至7月2日在黑河流域进行了同化实验,结果表明,集合卡尔曼滤波能较好地处理强非线性问题,与单独DHSVM模型模拟土壤水分含量相比,同化的表层和根层土壤水分含量精度有明显提高,其中盈科站表层的均方根误差和平均误差分别减小了0.021 7和0.032 9,根层的均方根误差和平均误差分别减小了0.019 3和0.025;临泽站的精度也有明显提高,表明多源遥感数据的同化在地表土壤水分含量的估计中具有较大的潜力.     

空间遥感器动态特性研究

为了提高空间遥感器的结构设计性能,采用有限元法对空间遥感器进行模态分析、频率响应分析等动力学特性研究,并对空间遥感器的结构进行了改进.分析计算表明空间遥感器的自然频率在改进后明显提高,改进后一阶模态达到100Hz以上,保证了空间遥感器在外界动态载荷低频振动作用下的动力学响应.     

基于MODIS短波红外光谱特征的土壤含水量反演

土壤含水量是地表干旱信息最重要的表征参量,也是定量遥感反演面临的一个挑战性课题.作者在分析MODIS短波红外第6波段和第7波段对水分变化敏感的基础上,构建了MODIS短波红外光谱特征空间,根据土壤水分在光谱特征空间中的变化规律,提出了简单实用的MODIS短波红外土壤湿度指数(Shortwave Infrared Soi...     

天基空间目标可见光遥感器的先期研究

分析了天基空间目标可见光探测技术的优势和可实施性,详细讨论了天基空间目标可见光探测的任务需求和工作模式,以及遥感器的总体技术方案和工作原理,并对遥感器实例指标进行了分析,最后给出了开展进一步工作的建议.     

基于联合卷积分析与合成稀疏表示的遥感图像分量替换融合方法

针对遥感图像融合中传统分量替换方法光谱失真严重问题,提出了一种基于联合卷积分析与合成稀疏表示的改进分量替换融合方法.与传统分量替换方法不同,该方法旨在改进融合过程中空间细节信息提取和注入策略,以生成具有更高光谱与空间质量的遥感图像.首先利用联合卷积分析与合成稀疏表示算法分别对强度分量和直方图匹配后的全色图像进行分解,获...     

一种适合空间应用的高速图像无损压缩核设计

针对星载遥感图像的无损压缩具体需求,对CCSDS建议的无损数据压缩标准进行了两方面的改进,大大提高了硬件的处理速度.实验结果表明:该方案在无损压缩编码效率和处理速度上均具有较高的性能,能满足星载遥感图像实时处理的要求.     

Himawari-8气溶胶变分同化对PM2.5污染模拟的改进

利用地球静止轨道卫星Himawari-8 气溶胶光学厚度 (AOD) 产品能够估算空间覆盖范围广、时间分辨率高的 近地表 PM2.5 浓度。基于三维变分同化系统将AOD估算得到的 PM2.5 资料同化进入WRF-Chem大气化学模式中, 通过 控制实验与同化实验的对比与分析, 探讨了AOD估算得到的PM2.5资料同化对 PM2.5 污染模拟的改进作用。实验结果 表明： (1) AOD估算得到的 PM2.5 资料同化能够改进 PM2.5 污染模拟效果;(2) PM2.5 污染模拟改进效果存在时空差异。 此外, 与其他研究中使用AOD观测算子直接同化AOD的方法相比, 该方法的操作更加简单。     

基于遗传BP神经网络算法的主被动遥感协同反演土壤水分

提出了一种基于遗传神经网络算法的主被动遥感协同反演地表土壤水分的方法.首先,建立一个BP神经网络,并采用遗传算法对BP网络的节点权值进行了优化.然后分别将TM数据(TM3,TM4,TM6)、不同极化和极化比的(VV,VH,VH/VV)ASAR数据作为神经网络的输入,土壤水分含量作为网络的输出,用部分实测数据对网络进行训练并反演得到研究区土壤水分布图.最后,利用地面实测数据分别对遗传神经网络优化算法的有效性和主被动遥感协同反演的效果进行了验证,结果表明,新优化算法是有效可行的,且TM和ASAR协同反演的结果比两者单独反演的结果明显要好,体现了主被动遥感协同反演土壤水分的优势与潜力.     

基于Radarsat2与Landsat8协同反演植被覆盖地表土壤水分的一种新方法

主动微波遥感与被动光学遥感在反演地表土壤水分方面分别具有各自的优缺点,为了将这两者的优势结合弥补缺点,提出了一种基于Radarsat 2与Landsat 8数据协同反演植被覆盖地表土壤水分的半经验耦合模型.该模型基于水云模型,将光学遥感反演得到的植被冠层含水量作为水云模型的关键输入参数,并同时考虑植被冠层与土壤以及其之间的部分对雷达后向散射系数的影响,以此来去除雷达回波中的植被部分.最后选用内蒙古呼伦贝尔市额尔古纳市大兴安岭西侧研究区的Radarsat 2与Landsat 8遥感数据,利用新的耦合模型反演得到植被覆盖区土壤水分含量,并利用地面测量数据对模型进行验证.结果表明:利用Landsat 8数据反演植被含水量算法精度较高(R2=0.89),论文提出的耦合模型反演植被覆盖地表土壤水分精度比之前算法也有了较大的提高,其中HH极化效果最好,R2由0.27提高至0.65.这表明该耦合模型具有较好的反演精度,可以应用于植被覆盖区土壤水分含量的反演.     

地球观测系统Ⅶ

一、自然资源的遥感1.遥感到的水力水资源的错位定标(A.Brandelik 等,德国)2.分析地球定位系统获得的陆地反射信号,以进行 土壤水分测定和地形测绘(O.Torres等,美国得 克萨斯大学)3.作为城市和土地使用计划的一种辅助手段的遥感 技术(A.Marino等,意大利)     

基于广义变分和误差重估计高光谱AIRS通道亮温同化

高光谱大气红外探测器(Atmospheric Infrared Sounder,AIRS)主要覆盖CO_2和H_2O吸收带光谱区.区别于CO_2通道,H_2O通道亮温偏差非高斯性较强.为了充分有效地利用AIRS通道光谱信息,本文采用两种新算法开展应用研究,一是基于变分同化后验估计-观测误差重估计重新估算光谱通道误差,以更好地"符合"光谱亮温对变分同化目标泛函的权值分配;二是将M—估计法(L2—估计、Huber—估计、Fair—估计和Cauchy—估计)权重函数耦合到经典变分同化目标泛函中,得到广义变分同化目标泛函,使其具有非高斯性,其核心是在每次极小化迭代过程中重新估计观测项对目标泛函贡献率.在新算法研究基础上开展高光谱AIRS模拟亮温试验,结果表明观测误差重估计和Huber—估计广义变分同化AIRS资料效果优于经典变分同化.并基于信号自由度(Degrees of freedom for signal,DFS)开展观测资料对分析场影响诊断,得到该两种方法在同化过程中能够提高H_2O通道亮温使用的信息量.通过对文中算法(观测误差重估计和Huber—估计)得到的分析场与探空资料温度场对比分析,得到Huber-估计广义尺度设定为1. 345 K时效果最好,整体误差最小,2. 5K次之,且观测误差重估计也优于经典变分同化结果.200～750h Pa效果较为显著,基于Huber-估计广义同化在对流层顶表面和周围(80～200 h Pa)温度反演小于2 K.研究结果可为我国风云四号A星和风云三号D星高光谱资料变分同化提供新的方法思路和技术支撑.     

一种用于T-DMB系统IP业务传输的GSE-FEC方案

该文采用通用流封装GSE来完成地面数字多媒体广播(T-DMB)系统的IP业务的传输,提出了一种改进的GSE-FEC方案。其中设计了一种可提供帧重构信息以及错误位置信息的改进的GSE封装(IGSE),进一步提出了基于IGSE的带擦除译码方案IGE,用于GSE-FEC方案的译码部分, 较好地提高了GSE-FEC的性能。仿真结果表明,IGE与基于非带擦除(NE)以及基于现有GSE封装的带擦除(GE)RS译码方案相比,均表现出更强的纠错能力,另外,与GE方案相比,IGE可以更好的保护正确字节,有效的减少信息浪费。     

临近空间全球温度场三维变分同化

以TIMED\SABER红外温度探测数据为观测值,WACCM模式预报场为温度背景值,采用三维变分同化方法,获取了20~100 km临近空间范围的全球大气温度场,三维变分同化后,临近空间全球温度场的分布发生了明显的变化,经验证算法可行。利用统计学方法对同化结果进行评估,结果显示,三维变分同化后临近空间全球温度场误差整体减小,三维变分同化前的温度背景场误差最大可达17 K,三维变分同化后的温度分析场最大误差减小至7 K以内,同化效果明显。该算法可用于为临近空间大气环境预报模式提供更精确的初值场。     

New spatial quadrature modulation scheme forindoor visible light communication systems

In this paper, a new spatial quadrature modulation ( NSQM ) scheme is proposed to improve the error performance of indoor visible light communication ( VLC) systems. NSQM is different from generalized spatial quadrature modulation ( SQM) in two aspects. First, the transmitted optical signal is directly detected at the receiver, which does not need to estimate the indices of the transmitted antenna. Second, an optimization approach is used with NSQM to minimize the upper error bound of the transmitted signals. In addition, several NSQM schemes are described in detail. Numerical results show that the proposed NSQM scheme achieves superior error performance compared with the SQM scheme.     

空间谱估计中非同步采样误差补偿方法研究

高分辨空间谱估计算法要求对多路信号进行同步采样,非同步采样会导致空间谱估计的偏差。本文提出了一种对非同步采样进行补偿的方法——前后向对称采样法。该方法设置阵元采集顺序为非顺序采样,利用前、后向对称采样数据之和计算空间谱。当交替采样延时精确的时候,由于对称性,相加后信号的阵列误差矩阵是一个实数矩阵,对方向向量的相位没有影响,因此可以得到方位角的无偏估计。理论分析与仿真结果表明:当交替采样延时精确时,该方法可以消除非同步采样对空间谱的影响,与重新建模法补偿性能相近;当交替采样延时不精确时,该方法比重新建模法的补偿效果好,而且前后向对称采样法算法简单,且无需已知交替采样延迟时间。因此,前后向对称采样法是对空间谱估计中非同步采样误差的一种有效补偿方法。      

Quantifying Uncertainty in Modeling Snow Microwave Radiance for a Mountain Snowpack at the Point-Scale, Including Stratigraphic Effects

Merging microwave radiances and modeled estimates of snowpack states in a data assimilation scheme is a potential method for snowpack characterization. A radiance assimilation scheme for snow requires a land surface model (LSM) coupled to a radiative transfer model (RTM). In this paper, we explore the degree of model fidelity required in order for radiance assimilation to yield benefits for snowpack characterization. Specifically, we characterize the uncertainty of Microwave Emission Model for Layered Snowpacks (MEMLS) radiance predictions by quantifying model accuracy and sensitivity to the following: (1) the LSM snowpack layering scheme and (2) the properties of the snow layers, including melt-refreeze ice layers. MEMLS was consistent with the measured brightness temperatures at 18.7 and 36.5 GHz with a bias (mean absolute error) of 0.1 K (3.1 K) for the vertical polarization and 3.4 K (9.3 K) for the horizontal polarization. An error in the predictions at horizontal polarization is due to uncertainty in ice-layer properties. It was found that in order for predicted brightness temperatures from the coupled LSM and RTM to be adequate for radiance assimilation purposes, the following must be satisfied: (1) the LSM snowpack layering scheme must accurately represent the stratigraphic snowpack layers; (2) dynamics of melt-refreeze ice layers must be modeled explicitly, and the predicted density of melt-refreeze layers must be accurate within ; and (3) the MEMLS correlation length must be predicted within 0.016 mm, or effective optical grain diameter must be predicted within 0.045 mm. Recommendations for future field measurements are made.     

Variational data assimilation of microwave radiobrightnessobservations for land surface hydrology applications

Our ability to accurately describe large-scale variations in soil moisture is severely restricted by process uncertainty and the limited availability of appropriate soil moisture data. Remotely sensed microwave radiobrightness observations can cover large scales but have limited resolution and are only indirectly related to the hydrologic variables of interest. The authors describe a four-dimensional (4D) variational assimilation algorithm that makes best use of available information while accounting for both measurement and model uncertainty. The representer method used is more efficient than a Kalman filter because it avoids explicit propagation of state error covariances. In a synthetic example, which is based on a field experiment, the authors demonstrate estimation performance by examining data residuals. Such tests provide a convenient way to check the statistical assumptions of the approach and to assess its operational feasibility. Internally computed covariances show that the estimation error decreases with increasing soil moisture. An adjoint analysis reveals that trends in model errors in the soil moisture equation can be estimated from daily L-band brightness measurements, whereas model errors in the soil and canopy temperature equations cannot be adequately retrieved from daily data alone. Nonetheless, state estimates obtained from the assimilation algorithm improve significantly on prior model predictions derived without assimilation of radiobrightness data     

基于IGGⅢ方案的加权总体最小二乘点云球面拟合

为了减少测量粗差对球标靶拟合精度的影响,在加权总体最小二乘法基础上,针对地面3维激光扫描球标靶数据特点,采用了权函数IGGⅢ方案,自适应地修正拟合权阵,构建了新的点云球面拟合方法。利用新方法分别拟合了模拟球面数据、实际扫描球面数据。结果表明,该方法在同时考虑拟合模型系数矩阵误差与观测向量误差基础上,通过合理定义及优化拟合权阵,获得了更为精确的球面参量。其拟合评价指标均优于常规方法。     

Efficient error localization and temporal concealment based on motion estimation of enlarged block

We propose a modified motion estimation algorithm that is adequate for error localization and temporal error concealment in transmitting videos over unreliable channels. In order to achieve good error concealment performance, the proposed algorithm implicitly imposes spatial correlations on motion vectors by extending the block size and overlapping blocks in motion estimation. Thereby, the obtained motion vectors can be used to improve error concealment performance while keeping the encoding efficiency with negligible overhead. In addition, the proposed motion estimation can provide a new error detection measure so that we can maximally utilize uncorrupted data rather than simply discarding all data in a defected packet. Simulation results show that the proposed motion estimation scheme provides significant improvements in error concealment performance over the existing schemes and improves the bit utility over a wide range of error conditions.