ETWatch中的参数标定方法

使用遥感手段估算区域范围的蒸散量一直是热红外定量遥感的研究热点。ETWatch是用于流域蒸散遥感监测、针对遥感应用而设计的集成框架。方法集成了具有不同应用优势的遥感蒸散模型,并以Penman-Monteith方法为基础建立时间扩展方法,利用气象数据与晴好日的通量遥感估算结果,获得逐日连续的蒸散分布图。所生成的从流域级到地块级的数据产品能动态反映区域蒸散发的时空变化规律。为深入了解遥感蒸散量估算中的不确定因素,本文将其通量计算过程分为地表参数获取(以地表温度为主)、日净辐射、蒸发比等环节与地面数据进行对比和逐项的标定。并分别采用地表阻抗扩展法和蒸发比不变法进行了时间插补的对比研究。利用站点地面观测资料对蒸散遥感监测产品的验证表明,在全年内模型蒸发比结果与实测的时段平均蒸发比的相关系数可达到0.7左右,在更长的时间尺度上(月、季、年)平均百分比误差可以减小到10％以下。     

ETWatch的模型与方法

流域水量平衡分析是水资源现状评价与水资源合理调度研究工作中的一个核心。本文基于遥感技术估算的蒸散,结合监测统计数据,提出了流域耗水平衡方法,以海河流域为例进行了2002-2007年流域及子流域的耗水平衡分析,流域多年平均蓄变量为-62.3亿方,其中农业生产是流域水资源消耗的主要大户,占耗水总量的54.3%,年际变动范围较小（-5%~8%）。通过流域蓄变量变化和流域蒸散结构的分析,揭示海河流域存在的水资源问题,为流域水资源管理和节水型社会建设提出建议。     

EOS／MODIS最优融合方法研究

为了提高MODIS图像的空间分辨率,本文对常用的HIS变换法、主成份分析法、简单乘积法、Brovey图像融合算法和假彩色合成法的优缺点进行了分析,并结合EOS/MODIS遥感图像特点,对融合后图像进行了简单评价,最终认为使用主成份分析法的融合效果最好。     

基于蒸渗仪的蒸散量时间尺度扩展方法对比

蒸散量（ET,Evapotranspiration）时间尺度扩展方法模拟效果受多种因素影响。本文利用蒸渗仪实测的冬小麦生育期ET数据,对比分析基于蒸发比、作物系数和冠层阻力的不同ET时间尺度扩展方法的估算效果。结果表明,对小时到日尺度的ET时间扩展而言,利用上午时段（10：00-11：00）的ET实测数据,基于冠层阻力的日ET尺度扩展值估算效果要优于基于蒸发比和作物系数的效果,而利用下午时段（14：00-15：00）的ET实测数据,基于作物系数的日ET尺度扩展值估算效果要优于基于蒸发比和冠层阻力的效果,对于从典型日到生育期尺度的ET时间扩展,基于作物系数的生育期ET尺度扩展值估算效果要好于基于蒸发比和冠层阻力的效果。应根据当地的气候气象条件、作物种植状况、时间尺度扩展类型、土壤水分、ET观测设施种类等因素,择优适宜的ET时间尺度扩展方法。     

TM与SAR图像融合多方法研究及其效果定量评价

本文针对TM多光谱与SAR高分辨率的特征,研究了彩色技术、数学运算和图像变换三类共11种融合算法,并基于ERDAS-SpatialModeler、ENVI-IDL和MATHLAB等技术分别实现这些算法。从信息量、清晰度和逼真度共四项指标出发,定量评价了各个方法融合方法的侧重点。利用极差变换法处理指标,建立综合评价模型,得出单方法RGB(0.75)法相对最优、Brovey(0.10)法最劣以及三类方法彩色技术(2.59)最优;图像变换(2.25)次之;算术运算(0.82)最不可取的结论。     

华北平原灌溉需水量时空分布及驱动因素

采用华北平原14个气象站点2002年-2007年的降水资料、76个站点的0-80 cm厚度的土壤参数以及ETWatch系统计算的蒸散发量数据,运用水分平衡原理计算了灌溉需水量的空间分布;利用相关及多元逐步回归分析方法,定量分析了研究区灌溉需水量的主要驱动因素.结果表明:从山前平原到滨海平原,多年平均灌溉需水量分别为28...     

一种综合纹理和边缘信息的多尺度图像融合方法

提出了一种综合纹理和边缘信息的多尺度图像融合方法。该方法通过高斯滤波获得原始图像的金字塔分解,考虑高斯滤波器和Laws纹理提取滤波器以及边缘梯度滤波器之间的线性关系,采用奇异值分解法求出纹理和边缘图像的对应系数;利用各尺度图像的这些特征,对分解后图像的各层进行表示,并采用基于相似性测度和显著性测度的融合策略进行融合。为了衡量融合结果,采用了一个客观图像融合性能评价测度对融合结果进行评价。最后用若干组图像数据对该算法进行了仿真。试验表明,该方法比传统的梯度金字塔分解和基于纹理的金字塔分解方法具有更好的融合效果。     

遥感反演蒸散发的日尺度扩展方法研究进展

遥感技术能够提供卫星过境时刻地表参量的瞬时值,进而通过模型构建可反演得到瞬时蒸散发。相对于瞬时蒸散发,日尺度蒸散发在实际生产生活中具有更重要的应用价值。本文系统地总结分析了遥感反演瞬时蒸散发的代表性日尺度扩展方法,包括蒸发比不变法、解耦因子不变法、辐射能量比不变法、参考蒸发比不变法、地表阻抗不变法和数据同化法,并对各方法的基本原理、估算精度、适用性等进行了对比分析。在此基础上,进一步综述了日尺度扩展方法存在的不确定性和主要问题,包括扩展方法本身误差、云覆盖、气象数据获取、夜间蒸散发估算、遥感反演同扩展误差累积及真实性检验等,并指出今后应从加强有云天及夜间蒸散发扩展机理和方法等方面的研究来提升瞬时蒸散发日尺度扩展精度。     

小波变换实现不同尺度土地利用图像融合

图像融合的目的是把同一目标的多幅图像融合成一幅质量高的图像。本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法,首先对大比例尺土地利用图像使用正交小波进行分解,再使用小比例尺土地利用图像替换分解出的低频近似信息,然后重构,得到两幅土地利用图像的融合图像。最后使用该方法对两幅土地利用图像进行了融合,得到的融合后的土地利用图像汲取了两幅图像的优势,在一定程度上实现了土地利用空间类型的信息量随比例尺变化而自动增减。     

基于像素级遥感图像融合方法对比与评价

多时相、不同空间分辨率遥感图像数据融合能较大幅度提高融合图像的解像力,在遥感影像解译中一种好的融合方法可以提高影像的质量,从而提升影像的解译结果。本文以隆昌县为试验区,采用Brovey、PCA、HIS和Gram-Schmidt 4种融合方法对试验区ETM+影像的高空间分辨率Pan波段和多光谱432波段进行融合。通过平均值、标准差、平均梯度、信息熵、相关系数和扭曲程度对这些融合方法进行评价。评价结果表明4种融合方法都能不同程度的改善影像质量,其中Brovey融合法光谱失真度小,清晰度和空间分辨率较高,影像所含信息量丰富,更适合于隆昌ETM+影像的融合处理。     

利用ASTER数据融合的SRTM空值填补方法

由于雷达干涉采集误差导致SRTM数据出现高程空值,为了保证数据完整性,需要对其进行空值修补。本文总结了国内外对SRTM数据空值的填补方法,提出了一种在内插的基础上利用ASTER数据进行数据融合的空值填补方法。该方法首先对ASTER数据进行预处理,以消除两者之间的高程差异,然后利用处理后的90m间隔ASTER数据对SRTM数据进行融合,从而实现了SRTM数据的空值填补。实例验证了该方法是一种获取完整地形数据的有效途径。     

空间数据融合的基本框架

本文就空间数据融合的基本理论和问题进行了阐述。空间数据分为矢量数据和栅格数据,由于矢量数据的融合比较简单,本文就矢量数据的图形数据和属性数据的融合加以简单论述;主要研究了栅格数据,目前对于栅格空间数据而言主要是影像数据,本文对影像数据的融合的层次,步骤和方式等问题进行了系统研究;而且对空间数据融合存在的问题和解决的途径进行了论述。     

Statistical data fusion of multi-sensor AOD over the Continental United States

This article illustrates two techniques for merging daily aerosol optical depth (AOD) measurements from satellite and ground-based data sources to achieve optimal data quality and spatial coverage. The first technique is a traditional Universal Kriging (UK) approach employed to predict AOD from multi-sensor aerosol products that are aggregated on a reference grid with AERONET as ground truth. The second technique is spatial statistical data fusion (SSDF); a method designed for massive satellite data interpolation. Traditional kriging has computational complexity O(N³), making it impractical for large datasets. Our version of UK accommodates massive data inputs by performing kriging locally, while SSDF accommodates massive data inputs by modelling their covariance structure with a low-rank linear model. In this study, we use aerosol data products from two satellite instruments: the moderate resolution imaging spectrometer and the geostationary operational environmental satellite, covering the Continental United States.     

Integrating ASTER and GLASS broadband emissivity products using a multi-resolution Kalman filter

In this study, the multi-resolution Kalman filter (MKF) algorithm, which can handle multi-resolution problems with high computational efficiency, was used to blend two emissivity products: the Global LAnd Surface Satellite (GLASS) (BBE) product and the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) narrowband emissivity (NBE) product. The ASTER NBE product was first converted into a BBE product. A new detrending method was used to transfer the BBEs into a process suitable for the MKF. The new detrending method was superior to the two existing methods. Finally, both the de-trended GLASS and ASTER BBE products were incorporated into the MKF framework to obtain the optimal estimation at each scale. Field measurements collected in North America were used to validate the integrated BBEs. Visually, the fusion map showed good continuity, with the exception of the border areas, and the quality of the fusion map was better than that of the original maps. The validation results indicate that the MKF improved the BBE product accuracy at the coarse scale. In addition, the MKF was capable of recovering missing pixels at a finer scale.     

一种拓展的半物理时空融合算法及其初步应用

Landsat 5卫星较低的时间分辨率(16天)使得其很难获得大区域的、时相一致的清晰影像数据集。本文发展了一种基于半物理模型的时空融合算法-即乘性调制融合算法,并借助多时序的MODIS反射率数据来生成多时相的Landsat TM/ETM+反射率合成影像,经镶嵌后得到区域尺度的高时空分辨率地表反射率数据集(Landsat TM/ETM+)。本文利用吉林省2006年—2011年的Landsat 5 TM地表反射率数据以及500 m的MOD09A1反射率产品来生成3个时相的Landsat 5 TM反射率合成数据,从而获得研究区在上述时相下地表反射率数据的镶嵌图。初步分析表明,所生成的Landsat 5 TM反射率数据的光谱分布特征与MOD09A1反射率数据较为一致,且图像在整体上光谱特征的连续性较好。     

基于超分辨率重建的多时相MODIS与Landsat反射率融合方法

提出一种基于超分辨率重建的MODIS与Landsat反射率图像融合方法,以STARFM算法与超分辨率重建为基础,使用观测的MODIS和Landsat地表反射率图像预测给定时刻的Landsat合成反射率图像。该方法利用基于稀疏表示的超分辨率重建方法对MODIS图像进行分辨率增强,实验结果表明这一操作能够增加原MODIS图像的空间细节,有助于提高STARFM算法的预测精度;另一方面,考虑输入两个基时刻图像相差较大时原STARFM算法预测的反射率会存在"时间平滑"的问题,限制每次只使用一个基时刻MODIS和Landsat图像对进行STARFM预测,使用逐图像块选择策略,从由两个基时刻图像分别进行预测得到的两组预测图像中选择最优的预测,同样得到了优于STARFM算法的预测结果。     

MF多源测深数据融合方法及大洋水深模型构建

针对全球深海测深数据来源复杂、精度差异大、难以融合构建高精度数字水深模型(digital bathymetric model,DBM)的问题,提出一种适用于深水区多源水深数据融合的MF法(merge-fusion),并将其应用到马里亚纳海沟"挑战者深渊"的DBM构建中。该方法通过"合并-融合"的技术路线,将多波束、单波束、电子海图数据与通用全球海洋地形数据(general bathymetric chart of the oceans,GEBCO)有机地融合在一起,在保留高分辨率地形细节特征的同时,合理填补了数据空白区。使用该方法构建"挑战者深渊"高精度DBM并与GEBCO数据进行对比,结果表明,该方法融合的DBM能更好地反映精细的地形特征信息,具有重要的实际应用价值。     

结合特征和应用的海底浅层声学空间数据融合方法

针对海底浅层声学探测中数据管理效率低、数据挖掘困难等问题,本文提出一种基于特征和应用的数据融合方法:首先基于主题进行数据集成,然后对集成数据根据相关特征和应用进行数据融合,最终实现面向应用的数据高效管理和有效融合。在研究数据集成与融合模型的过程中,提出了相关模型评价方法。本研究表明,此方法能够在海底浅层声学探测中有效提高数据管理和信息挖掘的效率。