海表面温度时空变异特征及对验证误差影响

海洋要素的变化存在明显的区域性和季节性的变化特性,本文选择海洋要素中最为突出的海表面温度(SST)要素作为主要分析参数,设计时空变异参数的计算指标,分析时空变异对验证误差影响的关系,通过研究及试验的数据精度验证,证明了时空变异是造成误差的直接原因之一。强烈的时空属性变异,在验证过程中会引入很大的验证误差,处于不同变异等级区划的数据,其验证结果相对误差可达13.08%,变异越剧烈的区域,精度验证效果越差,验证误差就越大,这些误差并非完全是遥感产品的误差,验证结果不具有代表性,不能真实的反映遥感产品的误差特征。对于SST等海洋遥感产品验证时,需要考虑时空变异对验证误差的影响和贡献,合理选择验证试验区域、代表性的评价数据集和科学的评价方法。     

多时相遥感影像提取湖泊边界信息的融合算法

为了有效改善遥感影像提取湖泊边界信息的可靠性和精度,减少人为误差,提出了一种利用多时相遥感影像提取边界信息的加权平均融合算法以及误差的域法修正处理方法.结果表明,该方法能有效融合各时相影像信息,提高湖泊边界信息提取的可靠性,并且对融合时相变化较大的湖泊边界都有一定的普适性.通过融合算法提取的呼伦湖面积为1928.35km2,修正后的面积为1929.85km2.通过利用地统计学理论对算法的验证及误差分析,得出相对误差空间变异拟合模型的块金方差与基台值之比都小于25%,具有很强的空间相关性,修正后的数据空间相关性要优于融合数据,空间变程也得到了有效地降低,显示修正后的数据对半方差函数理论模型的拟合程度更好.     

杭州湾HJ CCD影像悬浮泥沙遥感定量反演

利用环境小卫星CCD(HJ CCD)影像对杭州湾悬浮泥沙浓度(SSC)进行了反演研究。通过对杭州湾水体遥感反射率(Rrs)与SSC进行相关性分析发现,在690nm和830nm左右出现显著的反射峰,分别位于HJ CCD影像的第3和第4波段范围内;大于700nm波长处的Rrs与SSC相关性较好。基于实测Rrs和SSC之间的相关关系,利用第4和第3波段比值作为遥感因子建立SSC反演模型,模型决定系数达到0.90。借鉴近红外-短波红外(NIR-SWIR)结合的大气校正方法反演出的准同步MODIS气溶胶数据,实现了HJ CCD影像的大气校正,第3、第4波段的大气校正结果相对误差分别为5.54%和6.97%。结果显示,HJ CCD影像反演的SSC相对误差为7.12%;杭州湾悬浮泥沙浓度要显著高于长江口,且内部差异明显。研究表明,通过适当的大气校正方法和反演算法,HJ CCD影像可用于杭州湾悬浮泥沙浓度的估计。     

空间变异对海洋叶绿素a质量浓度遥感产品精度验证的影响

海洋叶绿素a质量浓度遥感产品是海洋初级生产力与海洋生态系统固碳能力研究的重要数据源,为了保证数据的可靠性,对遥感产品进行精度验证以及验证误差的成因分析尤为重要。遥感产品的验证过程中,由于空间变异的存在,使得遥感像元尺度内的实测数据具有不同的离散程度和统计分布特征,并由此产生了不同的误差统计结果。本文选择MODIS-Aqua、MODIS-Terra、MERIS、SeaWiFS等卫星传感器叶绿素a质量浓度遥感产品为研究对象,统计分析了数据产品的空间变异与验证精度的关系。结果表明:空间变异是造成验证误差的直接原因之一,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error:MAPE)与空间变异系数(Coefficient of Variation: CV)呈幂指数模型关系;当CV＜0.05时,MAPE随CV的增加明显;当CV＞0.15时,MAPE的变化趋于平缓。不同卫星传感器叶绿素a质量浓度产品验证结果表明,SeaWiFS精度最高,MERIS次之,MODIS-Terra精度最低。     

基于GIS的多污染因子复合地面浓度场模拟与评价

针对工业大气多因子复合作用的污染物连续地面浓度分布和评价问题,提出了一种基于GIS的地面浓度场模拟和综合评价的新方法,该方法将大气污染物扩散高斯模式和大气质量综合污染指数评价模型在GIS中有机集成,实现了污染物分布空间信息的显示和分析。通过将此方法应用于某一化工厂污染源不同气象条件下污染扩散分析计算,结果表明此种方法简单实用,特别是对多污染因子复合作用的综合评价模型具有任意空间分辨精度,可以满足不同分级需求。     

基于多参数差分相关的海洋时序观测数据滤波算法

随着海洋研究的不断深入,对观测的数据质量要求越来越高,为了有效降低实测数据的不确定性,该文以海水CO₂分压测算的关键因子温度和盐度的相关实测数据为例,针对仪器平台能够进行多参数同步观测的特点,在假设观测指标的变化在较小的时间空间范围内为一平稳过程的基础上,通过ADF平稳性检验理论证实了大部分原始观测序列满足二阶差分平稳性假设,在此基础上提出了一种基于观测序列差分统计特征的测量数据不确定性的表达方式,以及对离异点数据进行识别和多参数差分相关联合滤波的算法。与常用滤波算法对比分析表明,提出的新算法能够有效融合参数间的相关信息,降低序列的不确定性,并且最大程度地保护原始测量数据。     

无线传感器网络连续监测湿地水质异常数据的检测与处理——以西溪湿地为例

为了保证无线传感网水质连续观测数据的有效性,针对数据序列中存在的异常数据问题,提出了基于差分分析的数据分段处理方法。该方法在连续观测数据一阶、二阶差分平稳性特征的基础上,利用差分序列分段统计参数进行质量控制。该方法主要针对全局差分统计质量控制的缺点,根据不同时间段的数据特征,进行有效的数据异常信息检测与质量控制。选取西溪湿地水质指标叶绿素a和蓝藻的监测数据进行分析验证,结果表明,文中提出的方法能对异常数据进行有效地检测和处理。     

1974～2007年若尔盖县湿地变化研究

选取1974～2007年期间的5期多源遥感影像数据作为数据源,在解决多源遥感影像(MSS、TM、ETM+和CBERS影像)和多时相(1月、6～9月)影像数据的遥感分类问题上,以模糊物元理论来解释多数据源和多时相数据之间的关系,设计关联函数概率转化的多源遥感数据分类物元模型,利用该模型得到了若尔盖县湿地区1974～2007年期间的地物类型分布,并进行了变化检测和概率修正算法处理,揭示了1974～2007年若尔盖县湿地变化特征.2007年,若尔盖县各类型湿地的面积占湿地总面积的比例分别为河流和湖泊1.37％、泥炭沼泽4.23％、沼泽化草甸9.91％和湿草甸6.04％.1974～2007年期间,若尔盖县的河流和湖泊、泥炭沼泽、沼泽化草甸和湿草甸的面积在减少,以旱生植物为主的中、低覆盖度草地、居民点、建筑用地和沙地面积在增加.泥炭沼泽主要向沼泽化草甸、湿草甸演替.人为因素则是在较短时间尺度上影响湿地变化的主要驱动力.不确定性问题仍是遥感分类与变化检测存在的主要问题.     

海-气CO2通量实测数据通量计算中误差传递模拟与敏感性分析

海-气CO₂通量估算模型中参数的可靠性是决定模型可靠性的重要因素, 也决定了模型估算结果的可靠性, 因此开展海-气CO₂通量计算模型中误差传递规律与敏感性分析, 对模型参数端元因子的误差控制, 提高模型预测精度和降低不确定性十分重要。但由于模型中参数众多, 且各种参数间彼此相互影响, 使得误差传递过程与敏感性分析十分复杂困难。本文在海-气界面CO₂通量观测建模过程详细分析的基础上, 以海-气界面CO₂分压差的经典通量计算模型为基础, 以实测数据通量计算过程为例, 针对模型中的参数变量, 在假设参数变量的误差正态分布的前提下, 利用Monte Carlo手段分析各参数变量的误差在模型中的传递规律, 并将单因子扰动试验法用于海-气界面CO₂通量建模的参数敏感性分析。模拟和分析结果表明:CO₂通量计算过程中误差经模型传递后的分布规律存在正态分布、指数分布等多种形式;气体交换系数对通量计算结果的敏感性最大, 通量估算中的风速和表层海水温度是必须进行精度控制的关键参数。     

杭州城区土地利用类型对PM2.5浓度影响分析

针对PM2.5质量浓度空间分布的季节性差异与土地利用分布的定量关系问题,该文以浙江省杭州市为实验区,收集PM2.5质量浓度实测数据和MODIS气溶胶光学厚度(AOT)遥感数据,并对AOT进行标高订正和水汽校正,建立了PM2.5质量浓度和AOT的回归模型,通过模型得出了杭州市各季节的PM2.5质量浓度空间分布图;在此基础上,进一步分析了杭州市PM2.5浓度与土地利用类型(扬尘地表与非扬尘地表)之间的空间分布相关性。结果表明,杭州市2015年PM2.5质量浓度分布的季节性变化特征是冬季春季秋季夏季;建设用地和交通用地等扬尘地表对PM2.5的浓度贡献较大,特别是在冬季和春季两个季节。该研究结果对于认识空气中PM2.5的来源与时空分布特征具有一定的理论和实践意义。