基于HJ-1B卫星遥感数据的水稻识别技术研究

为快速、准确地在遥感图像上识别水稻作物的信息,满足县级尺度水稻遥感监测的需要,以野外实地调查资料、1∶5万地形图数据为辅助,通过光谱分析法,分析研究HJ-1B星CCD数据的水稻作物的光谱反射特性,建立水稻作物遥感信息识别模型。采用决策树分类方法提取水稻作物信息,并将该技术方法应用于广西宾阳县水稻作物信息提取研究。采用实测样地数据,利用混淆矩阵进行精度评价验证,总精度为94.9%,Kappa系数为0.8533。研究表明,该水稻作物的识别技术,可以为了解我国水稻种植情况,进行水稻长势监测和产量估测提供技术参考。     

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。     

针对HJ-1B的水表温度反演方法研究

利用HJ-1B热红外波段数据进行了水表温度反演。数据定标后,利用水体指数对HJ-1B热红外数据进行了水体识别,识别后直接对水体区域进行编程处理。在模型方面,考虑了HJ-1B热红外通道波谱响应函数的影响,利用MODTRAN4模型修正了Jimenez-Munoz和Sobrino提出的单通道算法,算法的参数"水汽含量"从MOD05水汽产品中取得。最后利用相同时间段内MODIS的海表面温度产品进行了验证,结果显示在抽取的1211个验证点中相对误差在5%以下的占78.695%,可以认为利用HJ-1B热红外数据进行水表面温度反演是可行的。     

HJ-1A/1B星CCD传感器数据在黄东海浒苔监测中的应用

基于浒苔光谱特性和归一化植被指数,利用HJ-1A/1B星CCD传感器数据对黄东海浒苔进行监测。监测结果表明HJ-1A/1B星CCD传感器,可以提供比MODIS更多的精细信息,如提供重点海域的浒苔分布范围、覆盖范围、变化状况等信息。     

HJ-1-CCD与MODIS数据的NDVI比较分析

利用辐射传输模型对HJ-1-CCD数据进行大气校正并反演出植被指数,和MODIS标准产品数据进行对比,并对典型区域的结果相关性和差异性进行了统计分析.结果显示:①当下垫面为相对均一的地表时,如耕地、有植被覆盖的山地、水体等,两传感器反演出的植被指数相关性(r)和相对差异分别为耕地(0.74,10％)、山地(0.69,12％)、水体(0.78,5％);②当下垫面为较为复杂的地表时,如建筑用地(含居民住宅区)等,两传感器的相关性(r)仅为0.58、相对差异达到18％;③在估算小范围区域且地表覆盖较为复杂的下垫面植被指数时,HJ-1-CCD因其相对较高的空间分辨率,能有效减弱混合像元的影响,进而提供更加丰富的植被指数信息.     

HJ-1B热红外通道星上定标精度检验与敏感性分析

利用内蒙古达里湖定标与真实性检验场地的星地同步观测数据,通过辐射传输模型计算大气廓线高度、大气气体含量、水表参数和观测角度等因子的不确定性对HJ-1B热红外通道（B08）星上定标精度的影响,分析星上定标对各观测因子误差的敏感性。结果表明,回归星上黑体常温点293K和高温点328K得到的HJ-1B B08星上定标,在285.5K点的定标精度在0.84K以内,从定标角度来说,满足陆表温度反演1.0K以内对定标精度的要求,而较难满足水表温度反演0.3K以内对定标精度的要求;星上定标更适用于洁净、干燥大气和高温、高比辐射率地物目标的定标。     

HJ-1A/B卫星CCD影像大气订正

大气订正是遥感信息定量化研究中必不可少的一步,目前已有一些成熟的方法,但由于HJ-1A/B卫星CCD相机波段设置特点,常规的大气订正方法基本不适合于HJ-1A/BCCD影像.本文在大量分析HJ-1A/BCCD影像中不同地物的多种指数基础上,提出了改进暗目标法实现HJ-1A/BCCD影像的大气订正,该方法采用比值植被指数(RVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和归一化水体指数(NDWI)的综合分析法确定暗像元自动提取,使之适用于环境减灾卫星CCD影像数据.为了客观地验证该方法的精度,本文选取地表平坦均一的敦煌校正场作为实验区,通过多次测量卫星过境时的地表反射率进行分析验证.     

基于HJ-1B卫星的作物秸秆提取及其焚烧火点判定模式

作物秸秆焚烧产生的气体和颗粒物严重污染大气环境,威胁人类健康,给交通带安全带来隐患,利用遥感技术优势监管秸秆焚烧火点具有重要的现实意义.文中基于HJ-1B卫星CCD多光谱遥感数据和IRS热红外遥感数据,以中国江苏中东部为研究区,开展作物秸秆提取及其焚烧火点判定的一体化研究.根据秸秆的光谱特征研究建立了秸秆乘积指数(SMI),结合其纹理信息可从HJ-1BCCD遥感图像上快速有效的提取出秸秆分布,继之结合修正后的火点探测算法可对HJ-1BIRS遥感数据进行火点提取.在秸秆分布和火点探测结果矢量化的基础上,通过GIS技术进行火点叠置分析,可有效地判定作物秸秆火点分布,同时结合实地调研及与MODIS火点产品比对分析验证评价了本研究方法的可行性和有效性.     

HJ-1A/B星地表反照率生成算法与检验

提出了适合环境与灾害监测预报小卫星-A、B星(简称HJ-1A/B星)CCD相机的大气订正算法,并基于不同地表特性和大气条件下的辐射传输模拟数据,建立HJ-1A/B星的窄波段向宽波段反照率转换的模型.利用多级灰阶靶标实测数据、敦煌检验场实测数据验证了大气订正算法以及转换模型的可靠性和精度,并将HJ-1A/B星影像数据计算的反照率产品与同时相的MODIS反照率产品进行对比分析.结果表明:文章提出的HJ-1A/B星CCD相机大气订正算法可有效校正大气影响;窄波段向宽波段反照率转换模型反演的反照率精度可靠;基于研究成果生成的HJ-1A/B星地表反照率与MODIS反照率产品一致性较好,满足后续遥感数据定量化模型研究的精度需要.     

基于HJ-1A/B卫星CCD数据的土地宏观监测试验研究

对HJ-1A/B卫星CCD数据质量进行分析,并采用人工解译和计算机自动分类两种方法进行土地利用信息提取试验研究。结果表明,HJ-1A/B卫星CCD数据能够满足制作1∶100 000比例尺数字正射影像图的平面精度要求,可用于不大于1∶100 000比例尺的土地利用宏观遥感监测。
     

环境一号B星热红外波段单通道算法温度反演

文中在考虑环境一号B星(HJ-1B)热红外波段(infrared scanner,IRS4)光谱响应函数和有效波长的基础上,通过MODTRAN4模型模拟,对Jimenez-Munoz和Sobrino(JM&S)单通道算法中的大气函数进行改进,重新计算得到了适合HJ-1B星IRS4地表温度(land surface temperature,LST)反演的3个大气函数公式,并反演了福州地区的地表温度.采用基于星上辐亮度法对反演的地表温度进行精度评价,并将反演的地表温度与JM&S算法、段四波等修正的JM&S算法反演的地表温度进行对比分析.结果表明:使用文中改进后的大气参数对HJ-1B星IRS4进行地表温度反演,可取得较好结果.     

HJ-1A/1B CCD数据湖泊水体污染遥感监测

针对新型国产卫星数据源HJ-1A/1B多光谱数据特点,进行内陆湖泊水污染定性及半定量化的遥感监测。根据水体污染所产生的光谱特性变化进行水体污染的识别与分析。通过实验表明,HJ-1A/1B多光谱数据能够有效地进行湖泊水污染变化监测与应用分析。     

CBERS-02IRMSS热红外数据及UTAE算法在城市热岛研究中的应用

文中使用城市热异常信息提取算法(urban thermal anomaly extraction,UTAE)提取城市热岛信息.该算法使用不同大小的滑动窗口来探测整幅图像,根据稳健估计的方法设定地表温度高于全部像元以及窗口内像元温度统计均值加标准差的像元为热异常像元,并将滑动窗口的范围设置在3×3至9×9个像元之间,根据像元被记为热岛像元的次数是否为0来区别热岛区与非热岛区,在热岛区域内根据次数的多少来决定热岛强度,具有动态阈值的特点和无偏特性.研究结果表明,在城市热岛范围的提取上,2004年2月13日长沙市热岛面积在27.21—33.98km2之间;在城市热岛强度和尺度效应分析上,宏观尺度的研究应选用较大的窗口来体现城—郊热岛关系以及热岛发展的总体趋势,而小窗口在微观分析城区内热岛的具体分布、与下垫面的关系以及驱动因子方面较有优势.最后,对UTAE算法在中巴地球资源卫星后继星数据上的应用做出了展望.     

环境一号B星红外多光谱相机综合辐射定标

环境一号B星红外多光谱相机(简称HJ-1B星IRS)在轨运行过程中受各种因素的影响,其探测性能不断发生衰减,绝对辐射定标可有效地改善遥感器辐射特性的测量精度,从而提高遥感数据辐射质量.文中针对HJ-1B星IRS星上定标系统特点,利用2010年8月地面同步试验数据对IRS热红外通道进行综合辐射定标,修正了原始定标系数,并进行定标系数的真实性检验.结果表明借助地面试验数据进行的综合辐射定标弥补了星上定标系统的不足,获得的定标系数准确可靠,可满足遥感数据定量化应用的需要.     

Assimilation of remotely sensed data for improved latent and sensible heat flux prediction: A comparative synthetic study

Predicted latent and sensible heat fluxes from Land Surface Models (LSMs) are important lower boundary conditions for numerical weather prediction. While assimilation of remotely sensed surface soil moisture is a proven approach for improving root zone soil moisture, and presumably latent (LE) and sensible (H) heat flux predictions from LSMs, limitations in model physics and over-parameterisation mean that physically realistic soil moisture in LSMs will not necessarily achieve optimal heat flux predictions. Moreover, the potential for improved LE and H predictions from the assimilation of LE and H observations has received little attention by the scientific community, and is tested here with synthetic twin experiments. A one-dimensional single column LSM was used in 3-month long experiments, with observations of LE, H, surface soil moisture and skin temperature (from which LE and H are typically derived) sampled from truth model run outputs generated with realistic data inputs. Typical measurement errors were prescribed and observation data sets separately assimilated into a degraded model run using an Ensemble Kalman Filter (EnKF) algorithm, over temporal scales representative of available remotely sensed data. Root Mean Squared Error (RMSE) between assimilation and truth model outputs across the experiment period were examined to evaluate LE, H, and root zone soil moisture and temperature retrieval. Compared to surface soil moisture assimilation as will be available from SMOS (every 3 days), assimilation of LE and/or H using a best case MODIS scenario (twice daily) achieved overall better predictions for LE and comparable H predictions, while achieving poorer soil moisture predictions. Twice daily skin temperature assimilation achieved comparable heat flux predictions to LE and/or H assimilation. Fortnightly (Landsat) assimilations of LE, H and skin temperature performed worse than 3-day moisture assimilation. While the different spatial resolutions of these remote sensing data have been ignored, the potential for LE and H assimilation to improve model predicted LE and H is clearly demonstrated.     

HJ-1卫星在港口海冰监测中的应用

以黄骅港煤炭航道海冰监测为例,采用国产环境一号卫星CCD数据,研究环境一号卫星监测海冰原理,实验环境一号卫星在煤炭航道中海冰的监测方法和流程,通过对航道、港池和锚地海冰反射率的研究,确定海冰类型,估算海冰厚度;利用经几何精纠正后的影像,统计不同海冰类型在航道、港池和锚地中的位置、范围和密集度;根据环境一号卫星日或双日的过境周期,实施了2010/2011年冬季黄骅港海冰业务化监测,从而直接为港口调度航道破冰、装船、北煤南运提供遥感技术支持。