基于MODIS的大气因素对蓝藻水华信息提取的影响

本文利用MODIS提供的两种影像产品和代表大气条件的气溶胶产品,运用单波段(NIR)和比值植被指数(NIR/G)两种方法分别提取太湖蓝藻信息.在阐述气溶胶的光学厚度对遥感影像影响的基础上,定量分析了气溶胶光学厚度对两种方法提取蓝藻水华面积的净变化值和选取阈值的影响程度.研究结果表明,运用单波段和比值植被指数两种方法提取太湖蓝藻水华面积差异与气溶胶光学厚度的相关性,固定阈值情况下的相关性高于自选阈值中的对应值.两种指数中大气校正前的阈值与气溶胶光学厚度的相关性都要高于大气校正后两者的相关性.这说明大气会对阈值的设定产生一定的影响,进而影响蓝藻信息提取精度.因此,定量分析气溶胶光学厚度对监测蓝藻是至关重要的.     

基于ENVISat ASAR影像的湿地植被冠层下淹水范围提取以扎龙保护区为例

以扎龙自然保护区湿地为例,结合ENVISat ASAR多极化(HH/HV)雷达影像与传统的光学影像Landsat TM (band1~5,7),分析雷达影像后向散射系数与Landsat TM影像不同波段反射率在淹水植被、非淹水植被、明水面和裸土不同地表覆被类型的差异。选择训练样本,采用分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)模型,分别对两种影像进行分类,可视化表达湿地植被淹水范围空间分布情况。基于实测的植被冠层下淹水范围与非淹水范围样本点对两种数据源的分类结果进行精度验证。结果表明:HH/HV极化影像中,植被覆盖下水体的后向散射系数与其他地表覆被类型有明显区别,分类结果总精度为79.49%,Kappa系数为0.70,湿地植被淹水范围提取精度较高。而TM影像分类结果中,由于部分地区植被覆盖水体,淹水植被分类误差较高。将雷达影像引入沼泽湿地研究,提高了植被淹水范围提取效果,为有效分析湿地生态水文过程提供基础,对湿地水资源合理利用及生物多样性保护具有重要意义。     

基于MODIS的洞庭湖芦苇湿地范围研究

以洞庭湖芦苇湿地为例,利用2003年美国Terra／MODIS卫星数据,对洞庭湖芦苇湿地范围进行监测。具体测算方法包括以下几个步骤：1）根据洞庭湿地种类及洞庭湖水涨落变化规律,利用芦苇生长最茂盛期NDVI值对芦苇湿地和其他湿地种类进行大致区分。2）根据植物生长特性,利用植物生长期多时序NDVI值进一步确定洞庭芦苇湿地范围。最后,将上述测算方法的结果和实测资料进行比较,结果表明两者具有很好的一致性。     

基于MODIS数据的湖面温度反演算法精度对比研究——以太湖为例

以MODIS(Terra)影像数据为数据源,对比了不同分裂窗算法反演2012年太湖湖泊表面温度结果,并通过太湖水环境自动监测站网实测数据与不同算法结果进行了精度对比分析.结果表明,MODIS地表温度产品(Version 5)和覃志豪算法产品所反演的太湖表面温度精度都很高,其与实测数据的均方根误差分别为1.189℃和0.987℃.在综合数据获取、处理和适用性的基础上,研究认为,在水文、气象和生态等科学研究中可以直接利用MODIS地表温度产品(Version 5)来获取太湖地区的湖泊表面水温.     

基于双极化ASAR数据的水稻信息提取

通过分析长乐市试验区2005年ENVISAT ASAR数据图像,研究水稻信息提取的方法。提出在分析两个时相、双极化ASAR水稻后向散射变化规律的基础上,构建基于两个时相、双极化的新波段图像的新方法,该方法不仅增强了水稻信息,还减少了水稻和其他背景地物的混淆度,只要采用简单的图像监督分类方法就可以很好地提取出水稻信息,其精度达到94.92%。研究表明,该方法能够有效的识别并提取出水稻信息。     

ENVISAT-1 ASAR成像系统的设计和实现

针对ENVISAT-1卫星,研究了ASAR数据成像关键算法,给出一种提高系统多普勒估计稳定性的渐进策略。文章详细论述了系统的设计和实现方法,并给出了成像系统的实际处理结果。     

利用MODIS监测沙尘暴的影响范围

采用EOS-Terra/MODIS数据对内蒙古的沙尘暴进行监测研究。通过分析沙尘暴的波谱特征和 MODIS 传感器通道的特点,采取基于双通道阈值的叠加分析法对沙尘暴进行提取监测。 结果表明基于双通道阈值的叠加分析法有利于对沙尘暴信息的准确提取,为利用 MODIS 数据进行沙尘暴监测提供了有效手段。     

应用MODIS监测太湖水体叶绿素a浓度的研究

以太湖作为实验区,将MODIS影像不同空间分辨率的波段反射率与叶绿素a浓度实测值进行相关分析,在此基础上通过回归拟合建立遥感监测模型,并应用模型计算出太湖水体叶绿素a浓度的分布情况,对太湖水质进行了评价。研究结果表明,MODIS影像在太湖的水质监测中是可用的,其中250m分辨率波段1、2的比值组合r2/r1与叶绿素a浓度实测值高度相关(R=0.903),适于用来反演叶绿素a浓度。     

基于MODIS影像的植被覆盖度提取研究

利用线性光谱混合模型对河南省三门峡地区MODIS1B影像进行植被覆盖度（fv）信息提取,将结果与反映植被覆盖度的NDVI比较,并提出在实测资料缺乏的情况下利用同期高分辨率ETM＋图像对选取样本区域进行定量验证的方法。结果表明,对于MODIS数据,线性光谱混合（LSMM）分解方法能有效提取大区域范围的植被覆盖度信息,比NDVI-fv经验统计方法更具有理论意义,为快速、准确、高效的植被监测提供了新思路。     

基于MODIS数据的2000-2013年洞庭湖水华时空变化研究

本文利用2000-2013年每年5-9月MODIS影像数据,根据FAI（浮游指数藻类指数）提取洞庭湖水华的面积和空间分布信息,探求洞庭湖水华产生的时空分布规律及特征,从而为洞庭湖水华的预防和治理提供支持。结果表明：洞庭湖在2008年以前无水华爆发,水体整体基本处于中营养状态;2008-2010年,水华爆发程度达三级;到2011年,水华爆发面积减少,爆发程度稍有减低。水华爆发区域主要集中在东洞庭湖。     

湖泊水体遥感提取方法比较研究

本文以位于我国不同地区的10个湖泊为研究区域,对波段差值模型、FAI模型以及NDWI和近红外波段模型等3种水体提取模型进行了比较,分析其在MODIS数据湖泊水体识别方面的效果。模型中的阈值分别采用大津法和迭代法计算。结果表明,波段差值模型在西部地区湖泊的应用效果较好,而NDWI和近红外波段模型在东部地区湖泊的应用效果较好,两者总体上比FAI模型更为准确地提取了湖泊水体信息。此外,大多数情况下大津法和迭代法得到的阈值是相近的。     

基于MODIS遥感数据的水体提取方法及模型研究

利用遥感数据提取水体,是水资源和洪涝灾害监测的重要手段及其理论基础。本文根据MODIS遥感数据的特点以及水体的波谱特性,分析了水体在MODIS不同通道遥感影像上的反映特征,确定了MODIS遥感数据中对水体敏感的若干通道,以此作为理论基础,提出了利用MODIS遥感数据进行水体提取的方法以及相应的实现模型。     

InSAR数据的配准技术研究

分别论述了干涉雷达复图像配准过程中常用的单视复影像配准、INSAR复数影像配准及传统的基于三次样条拟合的主从影像后向散射最大相关系数的精配准方法,对基于窗口匹配的三次样条拟合雷达影像的精配准方法进行了改进,并把该方法应用于ENVISAT-ASAR珠三角地区C/波段干涉数据处理,为南方复杂大气条件下影像配准,提供了一种可行的方法。     

基于光谱特征的MODIS影像东海水体类别信息提取

近年来东海海洋环境由于赤潮频发日趋恶化,为了进行基于水体类别信息提取的水体宏观分异规律探究,本文在对不同水体光谱曲线分析的基础上,提出了两种基于光谱特征波段运算的MODIS影像水体类别提取模型,通过优化并确定各类水体阈值,最终得到了2004年6月11日和2007年10月2日东海赤潮期悬浮泥沙水体、富营养化水体、赤潮水体、赤潮边界水体和远洋洁净水体五大类的分布和变化特征,并分别对两个时期的影像进行了叶绿素a(Chl-a)和海表温度(SST)反演辅助分析,研究结果不仅能从宏观上有效识别悬浮泥沙和赤潮等水体的分布范围,同时也能反映出不同水体因子从海岸带向远洋深海的变化规律,为海洋环境进一步探讨提供了研究基础。     

利用MOOIS监测沙尘暴的影响范围

采用EOS-Terra/MODIS数据对内蒙古的沙尘暴进行监测研究.通过分析沙尘暴的波谱特征和MODIS传感器通道的特点,采取基于双通道阈值的叠加分析法对沙尘暴进行提取监测.结果表明基于双通道阈值的叠加分析法有利于对沙尘暴信息的准确提取,为利用MODIS数据进行沙尘暴监测提供了有效手段.     

基于光谱特征分析的MODIS影像去云算法的研究

去云处理是遥感图像处理的重要步骤,提出了一种新的基于光谱特征分析的MODIS影像去云算法--首先分析云和云影地域的光谱特征,总结出云影响增强模型,计算一定周期内多时相遥感影像中云影响最小的影像的索引矩阵;为了进行图像之间的匹配,选择这些影像数据中云影响最小的一幅影像作为基准图像,对于无云的部分地域,对其余影像进行一元线性回归分析;利用提取的索引矩阵和图像之间的回归模型,通过像元替换方法,可以获得去除或者弱化云影响的图像。为了验证结果的准确性,通过该算法得到的250m空间分辨率的云检测图像与NASA提供的云检测图像进行对比分析,研究结果表明：提出的去云算法能消除或者大大减弱云对MODIS影像的影响。     

基于MODIS和TM数据的陆面温度反演

陆地表面温度(LST)反演一直是热红外遥感研究中的一大难题。目前,分辨率较高的Landsat5/TM数据是陆地表面温度(LST)反演的常用遥感信息源。然而,由于TM只有一个热通道,大多数情况下由TM6数据得到的都是星上亮度温度,与实际地表温度有较大差距。普适性单通道算法的提出为从TM6数据高精度地反演地表真实温度提供了可能。为寻找一条从TM6数据高精度反演陆地表面温度的有效途径,利用该算法对北京地区的地表温度进行了反演试验,对该算法必需的总大气水蒸汽含量通过MOD IS数据计算获得。同时利用卫星过境时的同步实测数据对反演精度进行了检验,并与用标准大气数据得到的结果进行了比较。其结果表明,该方法具有较高的反演精度,其rmsd值为1.67℃,显示了多源数据结合的优势。     

ENVISAT ASAR影像地理定位方法

随着ENVISAT ASAR传感器成功通过调试阶段，国内将有越来越多的用户能够获取到ASAR数据。如何进行ASAR数据的地理定位是实际应用中需要解决的第一个关键问题。基于距离一多普勒(RD)模型发展了对ASAR主要影像产品进行地理定位的方法，重点解决了不同影像产品类型距离向方程的构建方法：对于斜距产品，距离向方程由第一斜距和影像距离向像元大小所确定的直线方程描述；精确地距模式影像元数据中仅提供一套SRGR参数，可直接用于建立距离向方程；而中分辨率地距模式影像在元数据中提供了若干套SRGR参数，需根据方位向成像时间与SRGR参数的方位向更新时间的关系，通过插值方法建立距离向方程。利用该方法对APP_1P、APM_1P、APS_1P、IMP_1P和IMM_1P共5景ASAR数据进行了地理定位试验。SAR处理器在生成ASAR数据产品时，已经对影像4个角点的地理位置进行了定位，并将定位结果记录在ASAR数据的元数据中。本文以这些定位结果为基准对所发展的定位方法的相对精度进行了评价，实验结果表明：对于APP_1P、APS_1P和IMP_1P数据产品，经度和纬度相对误差都小于1m；对于中分辨率APM_1P和IMM_1P数据产品，最大经度误差为59．73m，最大纬度误差为83．38m，分别是影像像元大小的0．8倍和1．1倍；总之，本文定位结果和生产这些产品的SAR处理器的定位结果有很高的符合程度，对进一步发展ASAR数据正射校正算法及其他相关雷达数据处理技术有一定的参考意义。