FY-3D-MWRI陆表温度的全国气象台站检验

针对FY-3D-MWRI卫星数据L2级陆表温度产品精度及可用性问题,对2019年1—12月全国区域内卫星遥感陆表温度(Ta)与2 000多个气象台站同步地面温度(Tg)和草面(雪面)温度(Ts)进行标准差对比与相关性分析检验。结果表明：利用FY-3D-MWRI数据反演的陆表温度与地面观测结果基本一致,瞬时值产品平均标准偏差小于6.4℃,数据相关性0.54以上,旬月产品更精确,能够比较准确反映我国各地陆表温度的时空分布特征。同时,对于非均匀下垫面,反演的陆表温度与地面温度和草面地温的相关性一般,但Ts-Ta与Tg-Ta存在显著线性正相关关系,且相关系数稳定。     

基于通用分裂窗算法和Landsat-8数据的地表温度反演研究

基于通用分裂窗算法和Landsat-8数据开展地表温度(Land Surface Temperature,LST)反演研究。首先,使用MODTRAN和SeeBor V5数据库开展辐射传输模拟,建立LST与Landsat-8热红外传感器(Thermal InfraRed Sensor,TIRS)第10(10.9μm)和11波段(12.0μm)观测亮温、地表比辐射率(Land Surface Emissivities,LSEs)、观测角度和总可降水量(Total Precipitable Water,TPW)之间的关系。其次,对模拟数据进行分组,用多元线性回归求解算法系数,并进行敏感性分析。然后,从经过交叉辐射定标的晴空Landsat-8数据反演得到LST,其中LSEs从Landsat-8陆地成像仪(Operational Land Imager,OLI)数据估算,TPW从欧洲中尺度天气预报中心再分析数据提取。最后,用Terra卫星中分辨率成像光谱仪的LST/比辐射率产品(MOD11_L2 V5)对反演结果进行验证。该算法能够较精确地从Landsat-8数据反演LST,主要误差源自LSEs和TPW的不确定性,对LSEs和TPW纠正前后的误差分别为-0.64±0.81K和0.10±0.68K。     

FY-4A气象卫星LST L2级产品地面检验

为了检验FY-4A气象卫星陆表温度(land surface temperature, LST)L2级产品数据的精度及可用性,对2019年FY-4A卫星逐分钟全圆盘及中国区反演的LST产品(Ta),与全国区域(除台湾省)3 300多个气象观测站观测时间差±120 sec之内的地面温度(Tg)和草面(雪面)温度(Ts)进行标准差对比与相关性分析。结果表明：FY-4A反演的LST产品与地面气象站观测结果一致,产品平均标准偏差为5.64℃和5.30℃,数据平均相关性0.911 1和0.904 8,能够准确反映我国各地LST的时空分布特征。对于像元(4 km×4 km)内下垫面,反演的LST与地面温度和草面地温的相关性高度一致,(Ta-Tg)与(Ta-Ts)存在显著线性正相关关系,且相关系数稳定。     

基于Landsat 8数据的3种地表温度反演算法在三河坝流域的对比分析

采用辐射传输方程法(RTE)、单窗算法(MW)和单通道算法(SC)3种算法及相关参数,结合三河坝流域数据对TIRS10/Landsat 8遥感数据反演的地表温度(LST)进行研究和分析,并对MW算法中的参数进行了修正。输出了流域LST灰度图和密度分割图,LST的直方图和交叉验证散点图用于LST反演算法结果的比较。3种算法计算LST的像元值线性拟合程度类似,空间分布一致,其中RTE与SC算法精度接近一致差值在0~0.05K区间范围内,MW算法的LST偏高于其他2种算法差值在0~1.27K区间范围内。对该流域不同土地覆盖类型的地表温度进行比较,反演结果可有效根据不同土地覆盖类型反演出地表热场细部结构,显示地表温度的细节信息。将这3种算法获取的LST值与MODIS LST产品值进行比较,结果表明两者之间显著相关,有较高的一致性。通过3种反演LST算法对TIRS10/Landsat 8遥感数据进行细致和精确的分析,为其他热红外波段卫星数据反演LST的算法提供一定的参考,通过对不同土地覆盖类型LST的评价与比较,也为后续提高LST反演精度提供依据。     

基于AMSR-E的全球陆表被动微波发射率数据集

地表微波发射率表征了地物向外发射微波辐射的能力,星载被动微波发射率估算可在宏观、大尺度上对陆表微波辐射进行整体表达,是被动微波地表参数定量反演中重要基础数据,也是在大尺度上获取陆表微波辐射特征的一种途径。本数据集利用搭载在Aqua卫星上的高级微波扫描辐射计(AMSR-E)和中分辨率成像光谱仪(MODIS)的同步观测特点,采用MODIS的地表温度和大气水汽产品数据作为输入,基于考虑大气影响的发射率估算模型,生产了全球晴空条件下AMSR-E传感器运行期间(2002年6月~2011年10月)的陆表多通道双极化微波瞬时发射率。通过产品低频无线电信号影响、数据间比对、分布统计、不同地表覆盖条件的发射率特征、频率依赖和相关性研究等开展验证性分析,结果表明:瞬时发射率的动态大、细节表达丰富,月内日变化标准差在0.02以内,其时空变化、频率依赖和相关性等符合微波理论分析和自然物理过程理解。此套数据集还包括AMSR-E全生命周期的全球陆表逐日、侯、旬、半月及月产品,可用于开展星载被动微波遥感模拟、陆面模型以及陆表温度、积雪、大气降水/水汽/可降水量等反演研究。     

基于劈窗算法的Landsat 8影像地表温度反演

陆地表面温度（LST）是表征地表能量交换和地面特征的重要指标,目前遥感技术逐渐成为区域和全球尺度上LST反演的一种便捷工具,而采样不同算法及不同影像的热红外遥感LST反演研究层出不穷,其中基于Landsat数据的反演成果尤为突出。文章利用劈窗算法对Landsat 8遥感影像进行地表温度反演,对比探讨了根据经验值与借助MODIS热红外数据两种不同方式的LST反演结果,并进行北京市热红外波段辐射亮度温度比较,针对地表温度分级进行统计,分析了当地地表温度分布趋势。结果表明：劈窗算法下Landsat 8数据的反演温度更接近实际温度,精度较高且优于MODIS产品;北京市地表温度空间分布格局受地物结构与反射率所制约,高温区主要集中分布于中东部,中低温区分布与林地及水体分布结构较为吻合。     

广州市地表温度反演与土地利用覆盖变化关系研究

利用环境星1A/1B遥感影像,运用Jiménez-Munoz & Sobrino's普适性单通道算法定量反演广州市的地表温度(Land Surface Temperature,LST) ,结合MNF主成分分析和支持向量机获取的不透水面分布格局,利用面向对象分类方法获得了土地利用覆盖情况,重点研究广州市不透水面、土地覆盖和植被指数与城市热环境的定量关系。研究结果显示:基于大气水汽含量实测数据的JM&S普适性单通道算法反演结果更精确;广州市2009~2011年的不透水面面积和土地覆盖与平均地表温度相关性分析表明:广州市连续3 a呈现城市扩张的现象,城市热效应显著加剧;城市平均地表温度与不透水面面积呈现正相关,与城市的植被指数和裸土指数呈现负相关。     

基于静止气象卫星数据的地表温度遥感估算

基于分裂窗算法和地表温度日周期变化模型,探讨了利用多时相热红外遥感数据反演地表温度的方法。首先,利用分裂窗算法及地表温度日周期变化形式,推导了多时相遥感数据反演地表温度的方法。其次,利用辐射传输模型(MODTRAN),以2006年夏季在禹城观测的3 d地表温度、气温及大气水汽数据做为输入参数、变化观测角及比辐射率,模拟了一日多个时刻与风云二号(F-2D)波谱响应函数一致的亮温数据,基于此,模拟数据库对所提算法进行了检验。最后,利用2010年9月30日FY-2D多时相热红外数据对新疆区域地表温度进行了反演,并与相应时刻的MODIS地表温度产品进行了比较。结果表明：利用模拟遥感数据反演地表温度,模拟值与估算值的相关系数达0.9,均方根误差在1.5 K以内;利用在轨FY-2D热红外数据反演得到的地表温度与MODIS温度产品趋势基本一致,两者的相关性达到了0.5,均方根误差为4.4 K。需要说明的是,此方法仅满足于晴朗无云的条件。     

基于LST-EVI特征空间的土壤水分含量反演

干旱是人类历史上的重大自然灾害之一,而土壤水分是干旱监测最重要的指标。利用遥感手段反演地表土壤水分,可以充分反映土壤水分的时空变化特征,适合进行大范围动态监测。研究基于Landsat TM数据,运用普适性单通道算法得到地表温度(LST,Land Surface Temperature),然后选用增强型植被指数(EVI,Enhanced Vegetation Index),构建了LST\|EVI特征空间,计算出温度植被干旱指数(TVDI,Temperature\|Vegetation Dryness Index)。在对实测土壤含水量数据和对应TVDI值进行回归分析的基础上,反演出2010年6月14日黄骅市自然地表20 cm深度处的体积含水量。结果表明:TVDI方法在该研究区是完全可行的,拟合精度较高;研究区自然地表土壤体积含水量分布差异明显,中等含水量地区面积最大,西南和部分北部地区含水量较低,而含水量高的区域主要分布在苇洼和沿海地区。     

不同辐射校正水平下水稻植被指数监测对比分析

归一化植被指数(NDVI)是反映植被长势特征的重要参数之一。获取准确的植被指数对揭示植被长势变化等定量遥感分析至关重要。基于不同辐射校正水平(辐射定标与大气校正),分别利用Landsat ETM+影像的灰度值(DN)、表观(TOA)反射率与地表(Surface)反射率计算相应NDVI,并根据鄱阳湖区野外定点观测数据,从农田、景观尺度揭示不同辐射校正水平下水稻生育期内NDVI动态变化特征。结果表明,根据DN、TOA反射率与Surface反射率提取的NDVI基本上可以反映出年内水稻不同熟制种植信息变化特征,即移栽期NDVI处于谷值,孕穗抽穗期NDVI达到峰值。但相应NDVI逐渐增加,且波动范围逐渐增大。就不同熟制水稻生育期而言,根据DN值计算并构建的NDVI曲线差异较小,而根据TOA反射率与Surface反射率反演的NDVI曲线差异明显。在植被定量遥感研究中,通过大气校正反演地表反射率计算植被指数相对客观准确。     

基于两层策略的噪声图像对的点匹配算法

针对机器人视觉研究中噪声的存在,很多的区域匹配算法都受其影响.为了解决去噪问题,提出了一种两层策略的噪声图像对的点匹配算法.先粗糙匹配采用较大的模板窗利用差值平方和比较边缘相似性,从而得到匹配点的大致范围.然后精细匹配,在粗略匹配所得的小范围内采用灰度相似性确定匹配点位置.结合数学组合的定义和噪声的对称概率密度函数,改进次序统计滤波器并且把它用于估计灰度值.以添加高斯噪声的真实图像为测试对象.实验结果显示了此匹配在不同的信噪比下受噪声影响很小和具有很高的匹配率.     

基于ETM+热红外遥感的武汉市城市地温反演研究

利用ERDAS及ArcGIS软件,通过影像预处理、影像解译,最终提取城区土地分类信息;由单窗算法,以大气辐射传输方程简化的单波段地表温度反演算法为基础,对武汉市2002年ETM+热红外遥感影像及相关气象资料进行地面亮温反演和不同土地利用类型的热效应定量评价研究.研究中采用了基于归一化差值植被指数和基于地表分类相结合的方法确定地表发射率;地温反演引入了热效应贡献度和区域热单元权重指数,对不同地表类型的热贡献度以及植被覆盖与地表温度的关系进行分析.     

青藏高原地区被动微波遥感反演地表温度算法验证

近年来,青藏高原地区的水热平衡成为关注的焦点,而地表温度是陆表过程模型的重要输入参数之一。被动微波遥感在地表温度反演上已经取得了一些进展。本文重点用被动微波数据反演地表温度算法对青藏高原地区的数据做不同下垫面的地面验证和分析,包括Mao(2005)、Richard(2003)、Zhao(2011)3种算法。研究表明:Richard(2003)的单通道算法能够适应低矮植被地区,反演精度高;Zhao(2011)算法在裸土地区的反演精度更高;而Mao(2005)算法出现了低估的情况。研究发现3种算法的绝对误差随不同时间降雨的变化呈现相同的波动趋势,即反演精度受到降雨的影响,降雨量增大,温度反演误差变大;降雨之后,随着地表逐渐干燥,土壤水分逐渐减小,误差随之减小。     

基于HJ-1B卫星数据的南京市地表温度反演研究

地表温度(LST)是全球变化的过程参数,应用HJ-1B-RS热红外数据,采用辐射传输法(RTE)、覃志豪单窗算法(Qins’)和普适性单通道算法(JM&S)对南京市地表温度进行反演。结果表明:3种算法均能较好地反映南京地区的地表温度趋势。RTE反演精度最高,与MODIS地温产品的差值多集中在2.1 K左右;Qins’的反演结果略低,温差多集中在3.87 K左右;而JM&S的结果明显偏低,温差多集中在5.96 K左右。结合土地利用类型图对地表温度进行分析,RTE温度结果中,温度最高的建设用地与温度最低的水体的温度相差4.1 K;Qins’温度结果中建设用地与水体的温度相差4.38 K;JM&S温度结果中建设用地与水体的温度相差2.15 K。RTE和Qins’更能体现不同土地利用类型之间的温度差异及对城市热岛的贡献。     

基于统计特征的中国东南沿海区域云检测

云检测是卫星资料应用的基础,其结果直接影响相关定量反演的精度。通过对21.0°N~27.0°N,117.0°E~123.0°E范围的MODIS数据进行数字滤波,根据遥感原理统计得到目标区域云、水体、平原、山地等不同下垫面辐射特性,将其与多通道阈值法相结合,依据统计结果选定通道1、6、31、32数据为云检测特征量并设定相应阈值。检测实验表明其对厚云的检测效果较好,但对薄云、卷云检测能力有限。依据大气辐射传输特性,以通道26数据和分裂窗通道差值为特征量检测卷云、薄云以作为补充,得到理想的检测效果。将检测结果与MODIS云检测业务算法得到结果对比分析表明,本文方法在目标区域的云检测更为精确。     

基于夜光遥感数据整合的南疆四地州经济发展时空格局特征分析

2020年“后脱贫时代”,南疆四地州在全国、在新疆地区发展格局中依然属于欠发达地区,因此,对南疆四地州进行长期的经济测量和发展分析具有重要意义。但是传统的测度方式使用社会经济数据存在较大的限制。本研究利用夜间灯光遥感影像客观地反演该贫困地区的经济发展特征。选取南疆四地州为研究区,对NPP/VIIRS和DMSP/OLS数据分别进行噪声和过饱和的校正,在对两种夜间灯光数据整合的基础上,利用33个县（市）城镇用地的夜间灯光总量与第二、三产业之间的相关关系进行基于夜光数据的经济发展模型的反演,采用标准差椭圆、莫兰指数等空间分析方法综合探究2005～2020年南疆四地州经济发展时空格局特征。研究结果表明：(1)2005～2020年,经济重心向西北方向迁移。经济总量以东北—西南方向为主导,经济发展趋势越来越集中连片。(2)研究时段内一直存在较高的空间自相关性和聚集性,主要呈现H—H和L—L聚集区,经济水平越高（低）的区域越容易发生聚集现象。(3)南疆四地州区域经济发展冷点和热点的发生概率具有显著地方性特征。南疆四地州各区域之间的经济协同发展应成为政策重点。     

基于帧结构的语音对抗样本重点区域扰动分析

目前针对语音识别模型的对抗攻击主要是在整条语音上添加噪声,扰动范围大且引入了高频噪声.现有研究在一定程度上缩小了扰动范围,但由于语音对抗攻击需要在每帧添加扰动实现对转录结果的控制,限制了扰动范围的进一步降低.针对此问题,从帧结构的角度研究了语音识别系统中的特征提取流程,发现分帧和加窗处理决定了帧结构中重点区域的分布,即帧内各采样点上添加扰动的重要性受采样点所处位置的影响.首先,根据对输入特征的扰动分析结果进行区域划分;然后,为了量化这些采样点对求解对抗样本的重要性,提出了对抗样本空间度量方法和相应的评价指标,并设计了在帧内不同区间上添加扰动的交叉实验,进而确定了扰动添加的重点区域;最后,在多个模型上进行了广泛的实验,表明了在重点区域添加对抗扰动能够缩小扰动范围,为高质量语音对抗样本的生成提出新的角度.     

基于TSEB模型的黄河三角洲蒸散量估算

蒸散发作为湿地生态系统中地-气间水热交换的主要方式,很大程度上影响着湿地的水热平衡,合理准确地估算蒸散发量,对湿地生态系统的水分循环、能量平衡以及科学管理具有重要意义。黄河三角洲湿地作为世界上暖温带最广阔、最完整和最年轻的河口湿地生态系统,既是气候变化的敏感区,也是生态环境的脆弱区。针对其地理位置特殊、水资源供需矛盾尖锐等特点,利用SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)和TSEB(Two-Source Energy Balance)模型,对黄河三角洲湿地蒸散发量进行估算:首先利用SEBAL模型计算地表的特征参数和各地表通量,然后利用TSEB模型分离土壤和植被,分别计算黄河三角洲湿地瞬时的土壤蒸发、植被蒸腾和土壤植被总蒸散发量,利用积分关系法进行时间尺度转换,得到日蒸散量。利用气象站实测蒸发值和FAO Penman\|Monteith公式计算的作物系数,对遥感估算结果进行直接和间接精度评价。结果表明反演的蒸散发结果合理,精高较高。分析蒸散的空间分布及不同地表类型的蒸散特性,对比分析芦苇沼泽和芦苇草甸的不同蒸散特点,结果表明基于两模型耦合的方法可用于黄河三角洲湿地蒸散量估算。     

基于交叉注意力机制的波束形成后置滤波网络

针对经典后置滤波器存在的对非平稳噪声抑制效果较差且存在目标语音失真的问题,提出一种基于交叉注意力机制的后置滤波网络,使用基于门控循环单元的编解码器作为网络框架,并在编解码器组之间添加残差连接;使用基于伽马通域的波束输出信号与噪声参考信号功率谱的子带增益作为双特征输入;使用特征交叉的多头归一化点积注意力捕获序列输入的长距离依赖信息并进行特征融合。实验结果表明,该算法在不同信扰比和噪声条件下的语音质量和可懂度指标均优于基线系统,具有较强的鲁棒性;在对非平稳噪声具有较好抑制效果的同时,能最小化目标语音的失真;且相较端到端的深度学习方法,具有轻量化和低时延的特点,能满足实际工程应用的需求。     

核空间中智模糊聚类及图像分割应用

目的 为了更有效地提高中智模糊C-均值聚类对非凸不规则数据的聚类性能和噪声污染图像的分割效果,提出了核空间中智模糊均值聚类算法。方法 引入核函数概念。利用满足Mercer条件的非线性问题,用非线性变换把低维空间线性不可分的输入模式空间映射到一个先行可分的高维特征空间进行中智模糊聚类分割。结果 通过对大量图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试获得的核空间中智模糊聚类算法提高了现有算法的对含噪声聚类的鲁棒性和分类性能。峰值信噪比至少提高0.8 dB。结论 本文算法具有显著的分割效果和良好的鲁棒性,并适应于医学,遥感图像处理需要。