太湖草型湖区底质对遥感反射比的贡献

水体的光谱特性主要表现为体散射而非表面反射,光学浅水中,光穿透水体而到达水底,离水辐射包含水体自身的贡献以及底质反射并透过水体到达水面的贡献.2004年10月试验获取了太湖67个样点的遥感反射比、后向散射以及吸收等表观光学量和固有光学量,同时测量了叶绿素、悬浮物和DOC含量,以及其他相关参数,如透明度、水深;以草泥均匀分布的水平朗伯性湖底、均质水体为假设条件,使用LEE模型,计算了太湖草型湖区底质对恰在水面下遥感反射比的贡献,同时计算了漫垂直衰减系数;分析了漫垂直衰减系数与透明度、悬浮颗粒以及与无机悬浮颗粒的关系,同时分析了漫垂直衰减系数与底质贡献的关系,从而为太湖水质参数遥感反演精度的提高打下了良好的基础并有了定量判断底质贡献的科学依据.     

一种基于空间虚拟场景的森林冠层雷达相干散射模型

建立了一种基于分形树和森林动态生长模型的森林冠层雷达相干散射模型.和非相干散射模型相比,相干散射模型不仅考虑了每个散射体的空间位置信息,还保留了后向散射信号中的相位信息.利用已建立的模型模拟了大兴安岭常青林场某一区域白桦纯林的雷达后向散射信号,验证结果说明模型是可靠的,是可以用来反演森林的几何结构和生物物理参数的.     

基于多次散射的植被-土壤二向反射模型

运算过于复杂是目前多数植被二向反射模型存在的一个突出问题。对冠层的各次散射、透射和地面土壤反射分别进行分析和考虑 ,建立各次反射光谱分量与叶面积指数的函数关系。在Verstraete (1 986 )的物理模型的基础上加上多次散射和土壤反射的分量 ,建立了基于多次散射的植被 土壤二向反射模型 ,并证明仅考虑前三次散射即可满足一般精度要求。该模型克服了原模型的不足 ,并可根据叶面积指数等参量直接计算二向反射率 ,避免了运算量巨大的叠代运算 ,故便于应用。实验证明 ,该模型具有较高的精度     

开封市郊冬小麦冠层反射光谱特征分析

通过对开封市郊冬小麦整个生育阶段反射光谱的测量,分析了不同生育阶段、播种垄向及土壤背景对冠层光谱反射的影响。结果表明：不同生育阶段的冬小麦反射光谱特性总体趋势符合植被的反射光谱特性,但是又有一些差异;不同垄向冬小麦的反射光谱也不一样,南北垄向的光谱反射率高于东西垄向光谱的反射率;不同土壤背景的冬小麦反射光谱也存在差异。     

半干旱草场的多角度多波段反射率遥感模型

从几何光学(GO)模型出发,针对半干旱的草场植被,引入了多光谱冠层反射模型MSRM、土壤反射光谱Price模型以及土壤方向性反射Walthall模型,提出一种适用于区域尺度的多角度多波段反射率模型,并采用MISR和MODIS卫星数据进行验证,验证结果表明模型有较好的适用性。这为多角度、多波段遥感数据用于半干旱草场植被的定量研究提供了新的方法。     

基于冠层反射光谱的水稻产量预测模型

基于地面实测的水稻冠层反射光谱,计算了常用的8个植被指数,并在产量形成生理特征的基础上,系统分析了水稻籽粒产量及其构成因素与各植被指数之间的关系。结果表明,通过单一生育时期或某个生育阶段的光谱植被指数来直接估测产量精度较低。发现叶面积氮指数(叶片氮百分含量与叶面积指数的乘积)的变化趋势很好地反映了产量的形成过程,且与光谱植被指数极显著正相关,基于此建立了水稻的光谱植被指数-累积叶面积氮指数-产量估测模型(VICLANIYieldModel)。并将其与LAD-产量模型、多生育期复合估产模型进行了比较,表明本模型预测精度最高。     

一个植被双向反射模式的反演控制试验

利用地面遥感观测数据,对一个浑浊介质假定下的植被双向反射模式,增加了对太阳漫射辐射因素处理,在可见光波段上,进行了系列模式反演试验。这些试验有助于完善植被双向反射模式中物理过程的描述,了解模式反演过程的控制和选择合适遥感观测数据进行模式反演。分析试验结果发现：（１） 对 Ｌ Ａ Ｉ进行初值预估有利于获得较好的植被双向反射模式反演结果。（２） 加入植被对太阳漫射辐射的反射过程描述,可以使植被双向反射模式的反演结果更加合理。（３） 使用在太阳天顶角不太大（ ＜ ４５°） 和太阳方位角偏离１８０°不多（ ＜ ４５°） 观测条件下得到的遥感数据,可以使植被双向反射模式的反演结果较好。（４） 在３１°—６１°的太阳天顶角范围和１３６°—２５８°的太阳方位角范围内,多角度观测使太阳天顶角和方位角因素对 Ｌ Ａ Ｉ反演结果的影响不显著。（５） 当太阳漫射辐射的份额不大时,对 Ｌ Ａ Ｉ反演结果的影响不显著。如果只针对 Ｌ Ａ Ｉ,那么对反演植被双向反射模式所应用的地面遥感数据可以不进行大气校正处理,这样的结果虽然是从对地面遥感数据的处理中获得的,仍然对卫星遥感的观测时段选择和卫星遥感数据的选取和分析有一定的价值。     

基于神经网络方法的极化雷达地表参数反演

人工神经网络（Artificial Neural Network)是一个由独立处理单元以一定拓扑结构高度连接而成的并行分布式信息处理结构，适于解决各种非线性问题，积分方程（Integrated Equation Model)单散射模型可模拟各种地表参数条件下裸露地表后向散射系数，以IEM为基础生成训练数据，用L波段的C波段SIR-CHH，VV极化单散射后向散射系数数据为神经网络输入，通过后向反馈（BP）神经网络模型可同时反演得到裸露地表条件下地表介电常数，地表相关长度和均方根高度等地表参数。     

大地测量反演中参数可辨识性问题

大地测量反演是进行大地测量物理解释研究的重要手段。在反演中，参数选择及求解（参数辨识）的正确性必须确保。本文根据有代表性的准则函数推演出大地测量反演参数可辨识条件，给出其适用范围；在概括了典型的大地测量力学模型基础上，讨论了其反演参数可辨识性问题；利用有限元数值反演算例验证了参数可辨识性的结论。表明：大地测量反演参数可辨识条件及其可辨识性的结论，体现了确定大地测量反演参数（种类和个数）理论上的必要性。     

形变反演模型的非线性平差

阐述了反演问题参数估计的质量要求,将反演理论中的分辨率和精度与平差中的良好统计性质作了对比分析,为使反演参数得到良好估计,提出平差处理对策。针对反演问题经常是非线性模型,提出了非线性平差的几种方法,最后给出参数筛选的原则和相应的统计检验方法。     

航天飞机极化干涉雷达数据反演地表植被参数

利用基于极化干涉测量的基本原理和相干散射模型。提出了基于模拟加温-退火算法的极化干涉雷达数据地表植被参数的反演算法，首先，对极化干涉测量的基本原理和一个考虑了地表和植被散射的二层相干散射模型进行了阐述。接着，对模拟退火算法的基本理论和基于模拟加温-退火算法的地表植被参数反演模型进行了论述，最后，利用和田地区1994年10月9日和10日的航天飞机SIR-CL波段单视散射短阵复数据进行了地表植被参数反演的计算，将反演结果与实测数据比较，表明该反演算法能以较好的精度获取地表植被的高度。     

小麦冠层理化参量的高光谱遥感反演试验研究

以国产成像光谱仪所获高光谱遥感数据为基础，根据田间同步采样数据建立的基于反射光谱特征的小麦冠层生物物理和生物化学估计模型，实现了用航空高光谱遥感数据对田间小麦冠层理化参量的整体反演。结果表明：用高光谱遥感方法估计小麦冠层理化参量是可行的；以理化参数为“波段”的数字图像及其处理，为农学家以理化参量的空间分布及其差异解释作物产量空间分布差异和研究作物生态生理机理提供了新的手段。