基于多尺度遥感数据的荒漠化草原旱情监测及时空特征

本研究以Landsat8/ETM+与MODIS遥感数据作为数据源,利用TVDI模型对乌审旗土壤含水率进行遥感监测。首先通过时空尺度推演方法将Landsat8/ETM+反演的30 m空间分辨率TVDI对MODIS反演的1 km空间分辨率TVDI进行空间尺度推演,然后与单独利用MODIS数据监测含水率结果以及野外含水率实测数据进行对比分析,最后采用TVDI时间推演方法获得TVDI月合成数据监测乌审旗旱情时空分布状况。结果表明:多尺度遥感模型对MODIS反演的TVDI进行空间尺度推演,使得TVDI空间分辨率提高,土壤含水率监测精度得到提高,并可获得高时间、高空间分辨率TVDI数据,最终实现高频率的区域土壤干旱状况动态监测。采用时空推演方法获得的TVDI月合成数据监测乌审旗旱情时空分布状况与研究区实际状况极为相符,此方法对于进一步服务该区域农牧业生产具有重要意义。     

地表温度的多源遥感数据时空融合模型构建

为解决传统的遥感数据融合模型在高异质性地表区域的融合精度不高的问题,本研究在考虑地表温度的前提下构建了一种新的多源遥感数据时空融合模型。首先,为消除反演得到的可见光与红外信息出现不对等的影响,将地表测温空间尺度为综合多地表参数的数据尺度模型。然后利用低尺度低空间分辨率的转换残差模拟地表温度。由于地表温度特征复杂,构建BP神经网络,并根据实际情况调整网络结构与初始参数值。然后融合光学遥感数据与SAR数据,根据高、低空间的分辨率影像计算、反演遥感地表参数,最后将尺度转换模型应用于预测时间相位的参数融合过程中。仿真实验结果表明:上述设计的模型的融合精度要比传统模型略高,证明该模型实现了设计初衷。     

基于Landsat 8 OLI辅助的亚米级遥感影像树种识别

为研究高空间分辨率遥感影像与多光谱遥感影像协同进行面向对象树种识别的有效性,本研究以QuickBird高空间分辨率(全色0.61 m)和Landsat 8 OLI(30 m)遥感影像为基础数据,在分类的过程中采用2种分割方案(有Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割和无Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割)进行多尺度分割,对2种分割方案进行比较。基于QuickBird遥感影像和Landsat 8 OLI遥感影像提取光谱、纹理、空间3方面68种分类特征,应用最邻近分类法和支持向量机分类方法进行面向对象树种分类,采用相同的分类系统、统一的分割尺度以及同一套验证样本,利用Kappa系数、总精度、生产者精度和用户精度4个评价指标进行精度评价。结果表明:单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像的分割结果优于QuickBird高空间分辨率遥感影像与Landsat 8 OLI遥感影像协同分割的结果,最优分割阈值与合并阈值分别为25和90。在最优分割结果的基础上,多光谱Landsat 8 OLI遥感影像与QuickBird高空间分辨率遥感影像协同进行面向对象分类,最邻近分类法和支持向量机分类方法的分类总精度分别为85.35%(Kappa=0.701 3)和88.12%(Kappa=0.853 6);单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像进行面向对象分类,2种方法的分类总精度分别为79.67%(Kappa=0.693 9)和83.33%(Kappa=0.792 5)。QuickBird遥感影像在Landsat 8 OLI遥感影像辅助下,分类结果的地物边界更加清晰,总体精度及主要树种识别精度均得到了提高。研究成果应用在实地森林调查与区划时可有效缩短调査时间、减少调查成本、降低劳动强度、提高成果质量。      

基于面向对象的QUICKBIRD数据和SAR数据融合的地物分类

为了实现精确植被类型信息提取,以福建省三明市将乐林场Quickbird影像和Radarsat-2全极化影像作为基础数据,探讨高空间分辨率光学遥感影像与SAR(合成孔径雷达)全极化影像融合进行地表覆盖及森林类型识别的可行性。采用面向对象多尺度分割方法对Quickbird全色与多光谱的融合影像进行处理,SAR影像采用Gram-Schmidt融合方法处理,运用处理的Quickbird与SAR的融合影像,分类提取植被的光谱、纹理和几何特征信息,建立类层次结构,并对分类结果进行比较分析。结果表明:基于对象与知识的方法对高空间分辨率影像分类取得了较好的分类效果,多源遥感数据分类的总体精度为0.903。     

不同遥感数据融合方法在南方水稻面积监测中的应用研究

在南方水稻遥感监测中,单一传感器影像数据已不能满足监测精度的要求,需要将高空间分辨率全色影像与中高空间分辨率多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,有利于改善影像识别与分类精度.该文利用江苏省金湖地区HJ-1A卫星30m分辨率多波段影像与ALOS卫星2.5m分辨率全色影像进行水稻监测,采用4种融合方法(Brovey变换、IHS变换、高通滤波和小波变换)对2种影像进行融合处理.随后对各种融合影像结果进行了目视定性和融合评价指标定量说明与评价,结果表明小波变换在空间与光谱信息上具有最佳的融合效果.进一步利用小波变换的融合影像进行水稻识别与面积提取,统计表明融合影像相比HJ-1A多光谱影像,水稻面积估测精度从79.26%提高到91.65%.因此,利用多源遥感数据融合的方法对南方水稻面积进行监测,可显著提高其监测精度.     

基于植被供水指数的藏北地区土壤湿度反演研究

【目的】利用光学遥感数据获取的植被供水指数来反演西藏那曲地区的土壤湿度,结合高分辨率的遥感数据(GF-1)和中低分辨率的遥感数据(Landsat、MODIS)分别建立土壤湿度反演模型,通过比较不同空间尺度反演模型的精度和适用性,拓宽国产高分遥感数据在农牧业信息定量获取等方面的应用范围,为"天地网一体化"的现代农业信息获取和农情信息遥感监测提供理论基础。【方法】以西藏那曲地区为研究区,以代表高、中、低分辨率卫星数据的高分一号(GF-1)、Landsat-8及MODIS影像数据和土壤湿度实测数据为数据源,利用植被供水指数(Vegetation Supply Water Index,VSWI)构建土壤湿度反演模型,比较3种遥感影像在反演土壤湿度方面的差异。【结果】(1)VSWI反演土壤湿度的最佳深度为10 cm左右;(2)基于GF-1、Landsat-8和MODIS构建的反演模型得到的土壤湿度预测值与实测值的均方根误差分别为5.145、5.227和6.298,可见GF-1和Landsat-8的反演效果相当,均优于MODIS的反演效果;GF-1土壤反演模型的拟合效果最佳;(3)研究区土壤湿度在空间上呈东南向西北递减的趋势,与实地采样点的土壤湿度分布趋势一致,说明利用高分辨率遥感数据监测土壤湿度是可行的。【结论】利用GF-1遥感数据和植被供水指数可以实现对藏北地区的土壤湿度反演,研究结果可以为干旱或者半干旱地区大范围的土壤墒情监测提供理论依据和实践参考。     

利用高分一号影像提取水体信息的方法研究

高分一号卫星影像以高空间分辨率、多光谱分辨率以及高时间分辨率为优势在水资源领域中具有广阔的应用空间。为了能够找到一种及时、快速、准确提取水体信息的方法,本文采用单波段阈值法、谱间关系法、NDVI法以及NDWI法结合光谱分析等方法对吉林省扶余市与长春市交界的松花江部分河段的水体信息进行提取,并对提取结果进行对比、分析。结果表明利用归一化差异水体指数(NDWI)法,再结合阈值法能够将水体信息完整地提取出来,此次试验研究为利用高分一号卫星影像提取水体信息提供了可靠地参考依据。     

基于高光谱遥感的农作物分类研究进展

【目的】农作物类型识别是农作物面积、长势监测与产量预测的重要前提。及时、准确地获取农作物类型、空间分布以及种植面积对制定农业政策、促进社会经济发展和保障国家粮食安全具有重要意义。近年来,高光谱遥感凭借光谱分辨率高、光谱信息丰富等优点,已广泛应用于农作物制图中。【方法】文章归纳了高光谱遥感应用于农作物分类的研究进展,总结了国内外农作物分类常用的高光谱数据源,并分析了各种数据源的适用范围。梳理了农作物高光谱遥感分类方法,讨论了各种分类方法的优缺点。【结果】现有农作物高光谱遥感分类研究存在一些不足:(1)机载高光谱影像光谱分辨率高,但影像监测面积小,不适合大区域农作物面积提取研究;(2)星载高光谱影像监测面积较大,但空间分辨率较低,某些农作物面积提取实际应用中精度较低;(3)由于缺乏对农作物高光谱特征的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差。【结论】农作物高光谱遥感分类未来研究方向是:(1)丰富高光谱遥感监测的农作物类型;(2)提高高光谱影像的空间分辨率,实现农作物种植结构复杂、地块破碎地区的农作物分类研究;(3)进一步研究利用高光谱遥感进行农作物分类的机理和多源数据融合的方法。     

CBERS与ASAR影像融合处理及在提取土壤侵蚀信息中的应用

以CBERS数据与ASAR数据为多源遥感数据源,进行CBERS影像与ASAR影像HPF像素级融合,得到了高空间分辨率的多光谱影像HPF融合影像,并结合DEM数据,提取植被覆盖度、土地类型、坡度土壤侵蚀信息,在土壤侵蚀信息准确性和丰富性方面,取得了较理想的效果,为实际应用中提取土壤侵蚀信息提供了参考。     

GF-1卫星数据在水稻长势监测中的应用

GF-1国产高分辨率卫星遥感数据具有高空间分辨率、高时间分辨率和高光谱分辨率的优点。该研究利用GF-1卫星宽视场遥感数据,在GPS实地取样的基础上,利用增强型植被指数(EVI),提取建湖县2014年多时相水稻长势信息。结果显示,GF-1卫星宽视场影像可以清晰反映水稻长势要素,能够在遥感估产中推广应用。     

植被重金属污染检测模型研究

利用高光谱遥感技术代替传统方法检测重金属污染,具有效率高、费用低、检测范围广等优点.但是高光谱影像的空间分辨率较低,为了提高精度需要提取影像的端元.鉴于纯净像元指数（Pixel Purity Index,PPI）法耗时长的缺点,提出一种基于高斯分布的波谱曲线概率法用于高光谱影像端元提取,并结合重金属胁迫下植被波谱响应变化建立了高光谱遥感影像的植被重金属污染检测模型.经过试验研究及分析,发现波谱曲线概率法端元提取的效果和精度与PPI相近,但是时间消耗明显减少.因此,建立的植被重金属污染检测模型可以用于高光谱遥感图像,具有一定的价值.     

植被高光谱遥感的应用研究综述

植被高光谱遥感以其显著的特点已经成为连接遥感数据处理、地面测量、光谱模型和应用的强有力的工具。本文概述了植被高光谱遥感数据的处理方法和高光谱分析的算法以及它在植被参数估算与分析、植被长势监测、估产及生物量估算等领域的应用现状 ,特别是与近年逐步兴起的多角度遥感结合在建立与完善双向反射模型 ,更精确地反演植被参数等方面的发展状况。并讨论了进一步充分利用植被高光谱遥感数据 ,加速遥感定量化进程的一些途径。     

QuickBird影像在城市土地利用现状调查中的应用研究

以QuickBird卫星影像作为主要数据源,采用主成分分析法对全色和多光谱图像进行融合,并与其它辅助信息进行综合分析,通过室内遥感目视解译,结合野外实地调查验证,对天津市塘沽区土地利用现状进行了遥感调查。研究表明:QuickBird提供的高分辨率卫星图像可以满足制作大比例尺城市土地利用现状图的要求,图像融合可以充分利用全色图像的高空间分辨率和多光谱图像的高光谱分辨率,提高了目视解译的精度。     

基于MISR数据大兴安岭地区叶面积指数反演及尺度转换验证研究

叶面积指数(LAI)是气候研究和生态研究中重要的植被冠层结构参数,遥感技术为快速获取大面积叶面积指数提供了有效途径。大兴安岭地区是我国重要的生态功能区,本文以大兴安岭为研究区域,根据森林林分特征,采用基于物理过程的4-Scale几何光学模型,利用多角度MISR遥感数据反演该区域叶面积指数数据。几何光学模型特点在于参数具有物理意义,考虑地面反射的热点效应,模型反演过程不依赖于样本数据适用于大区域反演研究,MISR数据提供同一区域多角度遥感数据,有效解决了单一观测角度植被指数和叶面积指数函数关系饱和点低的问题。由于地面验证数据空间尺度无法满足MISR数据的空间分辨率,本文采用TM数据对样地实测叶面积指数数据进行尺度转换,针对不用坡向叶面积指数空间异质性进行分析,讨论不同空间分辨率验证数据的合理性,研究表明大兴安岭区域使用600m空间分辨率验证数据对MISR数据反演结果检验最优,该分辨率下叶面积指数变化随空间尺度变化趋于稳定,并较好地避免了2种遥感数据几何配准带来的误差。结果表明:4-Scale几何光学模型适用于我国大兴安岭地区森林叶面积指数反演,实验中MISR数据反演叶面积指数的平均绝对误差为25.6%、均方根误差为0.622。本研究为大兴安岭地区叶面积指数大区域快速定量反演提供了研究基础。      

东湖水体叶绿素浓度的遥感反演研究

环境一号卫星CCD数据具有获取周期短、空间分辨率高的特点,在内陆湖泊水质遥感监测方面具有很好的应用前景。通过与卫星同步的地面试验,建立了适用于东湖水体叶绿素浓度遥感反演模型,使得遥感数据的反演结果与地面测量一致,结果表明,东湖水体叶绿素浓度具有明显的时空分布特点,东湖东部水质和北部水质较好,南部和西部水质较差,这为东湖水质的治理提供了有效的参考依据。     

基于MODIS影像估算鄱阳湖泥沙浓度及其时空变化

悬浮泥沙浓度是衡量水质的重要指标之一,估算其泥沙浓度及获得其在空间和时间上的分布信息对于保护与管理湖泊生态系统是有利的。该研究以鄱阳湖区域为例,利用MODIS。感影像,并结合反演模型对鄱阳湖区域的悬浮泥沙浓度进行反演。结果显示：2010年鄱阳湖悬浮泥沙浓度呈明显的时间和空间分布特征。     

基于高分辨率遥感影像的玉米田叶面积指数反演

根据玉米田样地生物物理参量的野外实测数据,对PROSAIL模型输入参数的取值范围进行率定。通过PROSAIL模型参数敏感性分析,确定不同的输入参数设置方案,模拟不同的叶面积指数、叶倾角、叶绿素含量对应的玉米冠层反射率,建立叶面积指数的缨帽三角分布模式,从而获得玉米田红光-近红外波段反射率-LAI查找表,选取宁夏中卫市WV-3高分辨率遥感影像对玉米种植区域LAI进行反演。通过与实测数据比较,分析了PROSAIL模型在高分辨率遥感影像农作物LAI反演方面的适用性,为高分辨率遥感影像反演农作物LAI提供了方法参考。结果表明,PROSAIL模型输入参数的范围率定与不同设置方案的确定是有必要的,并且运用该查找表从WV-3影像反演的LAI与实测数据较一致,查找表均方根误差为0.47,LAI反演均方根误差为0.24。研究表明,该方法在利用WV-3遥感影像进行玉米田LAI反演中具有较强的适用性,能够进行准确有效的大面积叶面积指数遥感反演。     

作物环境胁迫高光谱遥感监测研究进展

作物环境胁迫频发不仅严重影响区域粮食生产和生态安全,还威胁社会经济稳定和可持续发展,高光谱遥感可实时、准确监测作物环境胁迫,与传统监测方法相比具有较大优势。首先阐述了高光谱遥感监测作物环境胁迫的理论基础,重点从基于光谱响应特征的直接监测、基于农学参数和生理信息反演的间接监测两方面,概述了高光谱遥感在监测作物病虫害、水分胁迫方面的研究进展。在此基础上,提出了目前该技术在作物环境胁迫监测应用领域的不足,如光谱响应特征的专属性认识不足、反演模型的精度及普适性较低、数据使用受到限制等,并讨论了高光谱遥感在作物环境胁迫监测方面的发展方向,旨在为农作物环境胁迫监测及预警提供参考。     

洱海流域不透水面遥感信息提取技术研究(英文)

[目的]研究洱海流域不透水面遥感信息提取技术,以期开发水污染形成时空过程动态模拟平台。[方法]采用线性光谱分离技术,实现V-I-S模型求解,从2009年Landsat5的TM数据中对洱海流域进行不透水面遥感信息提取,利用植被、高反照度、低反照度和裸土4种最终光谱端元的线性组合,模拟TM波谱特征,并对其分布范围、空间特征等进行了分析。[结果]中等分辨率影像适合于流域尺度的不透水面提取,其结果可靠、精度较好。[结论]该研究结果为选择洱海非点源污染的调控策略、协调经济发展与环境保护的关系提供了决策依据。     

洱海流域不透水面遥感信息提取技术研究

[目的]研究洱海流域不透水面遥感信息提取技术,以期开发水污染形成时空过程动态模拟平台。[方法]采用线性光谱分离技术,实现V-I-S模型求解,从2009年Landsat5的TM数据中对洱海流域进行不透水面遥感信息提取,利用植被、高反照度、低反照度和裸土4种最终光谱端元的线性组合,模拟TM波谱特征,并对其分布范围、空间特征等进行了分析。[结果]中等分辨率影像适合于流域尺度的不透水面提取,其结果可靠、精度较好。[结论]该研究结果为选择洱海非点源污染的调控策略、协调经济发展与环境保护的关系提供了决策依据。