基于光谱信息的遥感图像空间域自适应滤波

遥感图像往往由于内外因素的干扰含有各种噪声 ,为提高图像质量人们对其进行滤波。常规的滤波方式完全基于图像空间域 ,在消除异常点使图像平滑的同时使边界变得不清楚从而使图像模糊 ;或者正相反 ,在边缘信息得到增强时也放大了图像噪声而使图像变得粗糙。该文的自适应滤波方法充分利用多光谱和高光谱遥感图像的光谱维信息 ,滤波时不仅要使均匀的地块得到平滑 ,而且要使地块间的边缘、局部的异常点、线仍然得到保存、在光滑的同时尽量保持原有的数值特征     

太湖叶绿素a同化系统敏感性分析

太湖叶绿素a同化系统对于不同参数的敏感性将直接影响到该系统能否精确的估算太湖叶绿素a的浓度分布.利用2009年4月21日环境一号卫星(HJ-1B CCD2)影像数据反演太湖叶绿素a浓度场信息.以此作为背景场信息,结合基于集合均方根滤波的太湖叶绿素a同化系统,分析和评价了样本数目、同化时长、背景场误差、观测误差和模型误差对于同化系统性能的影响.结果表明:从计算成本、系统运行时间和同化效果等方面分析,当集合样本数目达到30~40左右时同化系统取得了较好的结果;同化系统对于背景场误差的估计变化不是很敏感,即初始场的估计是否准确对于同化系统的性能影响不是很大;同化系统对于模型误差和观测误差的变化较为敏感,不同的测试点位由于水体动力学性质不一,其敏感性的表现形式有所差异;利用数据同化方法可以有效地估算太湖叶绿素a浓度.     

基于反射峰面积的水体叶绿素遥感反演模拟研究

叶绿素浓度是水体富营养化状态的重要指标,也是水色遥感反演的水质参数之一。水体中叶绿素浓度的遥感反演主要是建立实测光谱和实测水质参数二者之间的关系模型,利用遥感影像进行叶绿素浓度的信息提取。传统的叶绿素浓度遥感反演受区域性和季节性的影响,反演精度不高,而且反演模型不具普适性,需对叶绿素光谱特征进行分析,建立高精度的反演模型。本文采用Hydrolight数据模拟了不同叶绿素浓度(1~200 µg·L^-1)的水体在可见光近红外的反射波谱曲线,通过分析叶绿素的光谱特征选取了特征波段或波段组合,并建立了叶绿素浓度反演模型。研究表明,除反射峰波长模型外,反射峰面积模型、三波段模型、红光线高度模型等均能较好地反演叶绿素浓度。在不同叶绿素反演模型中,除红光线模型外,最优的是反射峰面积模型,其决定系数为0.9689,反演误差为25.25 µg·L^-1;其次是三波段模型,其决定系数为0.9637,反演误差为10.66 µg·L^-1。究其原因,三波段模型考虑了水体中非色素悬浮物、黄色物质及水体后向散射对叶绿素浓度反演造成的影响;反射峰面积模型除此之外还综合考虑了叶绿素散射效率的影响。     

环境一号卫星高光谱遥感数据的内陆水质监测适宜性——以巢湖为例

环境一号星座的A星(HJ-1A)上搭载了超光谱成像仪(HSI),它是具有高光谱分辨率的全新国产遥感数据源,为水质遥感特别是内陆水质遥感提供了新的高光谱数据.但HSI影像的处理方法尚不完善,在广泛应用于水质遥感前对其进行质量研究和评价非常必要.本文针对HSI数据在巢湖水质监测应用方面的适宜性,对信噪比和数据真实性、倾斜条...     

基于环境一号卫星的内陆水体水质多光谱遥感监测

基于环境一号卫星多光谱数据,针对我国内陆水体开展遥感监测研究。该研究建立分地区分季节经验模型反演叶绿素a浓度,基于生物光学模型的近红外单波段方法反演悬浮物浓度,以悬浮物浓度间接反演透明度,最终基于叶绿素a和悬浮物获得基于遥感监测的内陆水体营养状态指数。以2009年6月巢湖同步观测试验验证本文的水质参数反演算法,表明叶绿素a浓度反演精度不如悬浮物浓度,两者反演精度符合水环境监测业务需求。     

基于GF-WFV的厦门海域水体悬浮物浓度反演

为利用遥感技术快速、及时的掌握厦门近岸海域水体中悬浮颗粒物的总体分布情况,现场测量了厦门海域水体的下行入射辐射、天空光以及经过水气界面后反射回的辐射,计算了该海域水体表面的离水辐射获得了水体表面以上遥感反射率;同时采集了与光谱信息同步的水体样品,并分析了水体中的悬浮颗粒物质量浓度,获取了对应站位的水体反射波谱曲线和采集样品的浓度数据.通过研究不同站位水体的反射光谱数据,依据GF-WFV波段设置,对现场实测的光谱数据进行了拟合,并创建了基于GF-WFV拟合波段的悬浮颗粒物浓度经验反演算法.通过研究发现拟合(Rrs3+Rrs4)/Rrs2(其中Rrs1、Rrs2、Rrs3、Rrs4分别是GF-WFV第1、2、3、4波段的遥感反射率)同实测水体悬浮颗粒物质量浓度之间的决定系数为0.655,依据研究得出的反演算法反演该海域水体悬浮颗粒物质量浓度,其均方根误差为11.03 mg/dm3,相对误差为8.40 mg/dm3.利用同步的GF-WFV遥感数据对厦门近岸水体中总悬浮颗粒物质量浓度进行了研究,获取了研究区水体悬浮颗粒物的空间分布情况,结果表明GF-WFV遥感数据能很好的反映厦门近岸水体悬浮颗粒物浓度分布状况.     

基于混合像元分解的水体遥感图像去云法

大型内陆水体的遥感图像中往往存在着不均匀薄云或者是气溶胶的影响，由于种种原因，传统的大气辐射校正算法无法消除这种不均匀影响，这就给遥感图像的大气校正带来了很大困难。由于水体属于低反射率地物，这种薄云或者气溶胶的不均匀性带来的误差，极大地降低了水体遥感图像的信噪比，进而影响水体信息遥感提取精度。根据部分太湖地区的遥感图像和地面实测数据，作者以一种新的思路来尝试解决这个问题。该方法充分考虑了水气环境的特点，把水体像元光谱看作水、污染物和气溶胶（薄云）等光谱的混和。基于混合像元模型，该方法有效地消除了薄云和气溶胶的影响，可使我们通过遥感手段更加精确地提取水质信息。     

基于HJ-1号卫星数据的太湖悬浮物浓度空间分布和变异研究

以太湖为研究区,利用环境1号卫星第4波段建立的线性模型反演了太湖悬浮物浓度,得到2009年全年太湖悬浮物质量浓度空间分布特征。通过等间距的布点和地统计学的相关原理,揭示太湖悬浮物浓度的空间变异特征。结果表明:2009年太湖悬浮物浓度值比较高,大都集中在30~50mg/L和50~70mg/L,高值区从西北太湖或西南太湖区域逐渐向湖心扩散,最终在湖心形成大面积区域。通过地统计学分析发现,太湖悬浮物具有块金效应和强烈的空间相关性,其中6月份的变程最小,为9.2km,而2009年其他月份的变程都大于20km。     

巢湖水体漫衰减系数空间差异及其遥感反演

根据2009年6月巢湖32个样点的实测数据,分析巢湖水体漫衰减系数光谱特征、主导因子、空间分布规律以及400-700nm各波段Kd与Kd(490)之间的关系,并在此基础上,建立了Kd的遥感反演模型.结果表明:巢湖水体Kd具有一致的光谱特征,400-600nm之间Kd随波长的增加呈指数衰减趋势,在600-700nm之间的...     

三峡水库水体漫衰减系数光学特性及其遥感反演

根据2009年8月22-24 日实测的三峡水库水体的光谱数据以及水质参数,对三峡水库漫衰减系数的光学特性及影响因子进行分析研究,构建了490nm处漫衰减系数的Kd(490)反演模型,并利用环境一号卫星CCD数据对2009年7月21日的三峡水库Kd(490)进行反演.结果表明:由于水体中非色素颗粒物的含量较高,使得研究区...