基于背景知识的全球长时间序列反照率反演

全球范围时空连续的长时间序列地表反照率,对气候模拟与陆面过程研究具有重要意义。针对现有地表反照率产品普遍存在大量的数据缺失、有效反演比例低和时间序列短的问题,本文以多年MODIS和AVHRR数据,通过构建背景知识库进行高时间分辨率的AVHRR和MODIS数据的BRDF参数反演,实现MODIS与AVHRR数据在像元尺度上的定量融合,生成了全球时空连续长时间序列的地表反照率产品。首先,通过假设不同年份同一时期的地表状态不变,利用多年同一时期的MODIS和AVHRR观测数据构造多角度方向反射率,基于BRDF模型反演得到窄波段反照率;然后,通过宽波-窄波转换,得到MODIS的宽波段反照率;最后,结合AVHRR长时间序列优势及MODIS数据多光谱的特点,对二者进行定量融合,生成具有高度一致性长时间序列地表反照率产品。验证结果表明,本文地表反照率产品在地表异质性较小时与SURFRAD地面实测反照率之间具有非常好的一致性,在无积雪覆盖时与MODIS反照率产品之间吻合良好。本文的地表反照率产品无时空缺失,且时间覆盖率得到了极大的提高,能支持气候模式模拟与陆面过程模型进行近30 a来的地气系统模拟研究。     

基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值

地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km²时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km²,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km²时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km²,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km²时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。     

全球30m地表覆盖遥感数据产品-Globe Land30

在国家863重点项目支持下,我国成功研制出全球30 m地表覆盖数据产品Globe Land30。该成果包括2000基准年和2010基准年两期,有耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地和冰雪十大类型,第三方评价总体精度为83.50%。2014年9月22日,中国政府将其赠送给联合国使用,是中国向联合国提供的首个全球地理信息产品。该成果成为全球变化和可持续发展研究的重要科学数据,目前已有近120个国家的用户下载使用,推动了国际对地观测与地理信息的开放共享,彰显了中国负责任大国的形象。本文主要介绍了Globe Land30产品的技术创新、精度评价与成果应用。     

通用劈窗算法的NOAA-18(N)AVHRR/3数据地表温度遥感反演与验证

本文以NOAA-18(N)AVHRR/3数据,运用通用劈窗技术获得地表温度。首先,利用MODTRAN 4模拟不同地表和大气状况下热红外通道(Ch4,10.3~11.3μm和Ch5,11.5~12.5μm)的星上亮温,并建立模拟数据库。其次,按照地表温度、大气可降水汽含量、地表比辐射率和观测天顶角,对模拟数据库分组,确定出各分组的通用劈窗算法系数。然后,将构建的地表温度反演模型应用到NOAA-18(N)AVHRR/3数据,模型所需的地表比辐射率由NDVI阈值法确定,大气可降水汽含量是利用Li等(2003)提出的一种劈窗的协方差与方差比的方法来估算。反演结果表明:在观测天顶角小于30°或者大气可降水汽含量小于3.5 g/cm2时,地表温度反演的均方根误差小于1.0K;在观测天顶角小于45°并且大气可降水汽含量小于5.5g/cm2情况下,均方根误差小于1.5K。最后,利用美国通量站的实测数据对地表温度反演结果进行了验证,结果表明均方根误差小于1.8K。     

基于凸集投影算法的超分辨率图像重建技术

图像的空间分辨率是评价图像质量的一个关键性指标，也是图像应用中举足轻重的一个参数。然而在图像获取的过程中，诸多因素均会导致图像质量的下降或退化。解决这一问题的一种有效办法就是超分辨率图像重建技术，介绍了超分辨率图像重建技术，对其两种主要的方法进行了分析，给出了凸集投影算法的步骤并通过实验数据进行了图像重建的验证。     

基于DCT-PLS算法的MODIS LST缺值填补方法研究

受云层、传感器误差等因素影响,中分辨率成像光谱仪（MODIS）获取的地表温度产品（LST）在时间和空间上存在大量缺失数据,严重影响了基于时间序列数据的分析与应用。本文引进一种基于离散余弦变换与惩罚最小二乘的多维数据快速平滑方法（DCT-PLS）,利用数据集自身的时间和空间信息填补缺值。本文在粤港澳大湾区开展实证研究,将DCT-PLS算法用于填补该地区2001年1月—2017年12月的月值MODIS LST数据缺值,并引入人工模拟缺值对算法进行误差分析与精度验证。算法误差分析结果表明,填补误差主要来源于三维算法对数据集中有偏LST时间信息的使用,并因此产生显著高估或低估的填补结果。基于此,本文提出了利用MODIS LST数据集自身时间序列信息自动计算获取有效辅助LST信息的优化策略,从而实现填补算法计算效率和精度的提升：平均计算时间从12.0 s提高至1.7 s,平均R从0.94提高至0.97,平均RMSE从1.94 K提高至0.74 K（相较于三维算法）。在大湾区的填补结果表明（日间结果：R=0.98、RMSE=0.79 K;夜间结果：R=0.99、RMSE=0.56 K）,优化后的DCT-PLS算法可以快速鲁棒地填补MODIS LST月值数据产品中的缺值,并且具有稳定性强、不依赖外部数据集的计算特性,能够适应长时间序列MODIS LST缺值填补。     

耦合蚁群算法和SCS-CN水文模型的城市不透水面空间格局优化

近年来,中国城市暴雨内涝频繁发生,已经发展成为一类严重的“城市病”。城市不透水面密度及其空间格局是形成暴雨内涝的一个重要影响因素。本文提出一种耦合蚁群算法和SCS-CN水文模型优化不透水面空间格局的方法,从而实现通过增加地面雨水渗透量达到减缓城市内涝发生的目的。首先应用Williams公式计算基于坡度修正的CN值,在此基础上计算地表径流量;然后设定径流系数最小化目标,耦合水文模型和蚁群算法对径流小区尺度的不透水面空间格局进行优化配置;最后应用景观格局指数对不透水面空间格局进行分析。研究结果表明：面对1年、5年、10年、20年、50年以及100年一遇重现期的1 h持续降雨事件,研究区优化后的不透水面空间格局可以分别减少径流系数21.19%、19.58%、19.38%、18.93%、18.41%和17.25%,在一定程度上缓解城市暴雨内涝的发生。在此基础上,提出面向暴雨内涝防治的城市更新优化措施建议：① 通过增加草地、花园、树木等植被绿化减少高不透水面类型的面积,并划分成更多中高不透水面类型的斑块;② 集聚低、中低等不透水面类型,从而加大连通性,形成更多的中高不透水面类型;③ 增加每个径流小区内斑块数量,增大斑块密度,减少其蔓延度和聚集度。     

一种基于改进TurboEdit的GPS周跳探测与修复方法

基于TurboEdit算法中的MW组合,利用卡尔曼滤波分离宽巷模糊度以提高模糊度精度。利用移动窗口的多项式拟合对原GF组合中的多项式拟合进行改进,并对周跳的浮点解进行计算。使用GPS数据检测方法的正确性,结果表明,该方法能探测并修复小周跳、大周跳以及多个周跳。     

利用双重索引快速构建道路网络连通拓扑

路网拓扑关系的生成是进行最优路径规划的基础。本文针对ISO GDF4.0模型对道路连通拓扑的定义,结合最优路径规划对道路网络连通拓扑的要求,提出一种使用R-tree空间索引和B-tree索引双重索引方式快速生成道路连通拓扑的算法。连通拓扑快速构建算法包括新道路生成和网络拓扑提取两部分,新道路生成过程中,首先,自上而下地打断道路形成直线段集并求交点,然后,自下而上地重构直线段集以生成新道路。在打断道路求交点过程中,对道路建立R-tree空间索引,显著提高了几何要素的查找速度。在网络拓扑提取过程中对序列化数据建立B-tree索引,使得其查找速度大大加快。通过对双重索引算法的时间复杂度分析与验证表明,本文提出的拓扑生成算法具有较高的执行效率。