遥感反演时间序列叶面积指数的集合卡尔曼平滑算法

基于MODIS LAI产品数据集(MOD15A2)构建经验性的LAI动态模型,以LAI作为连接参数,将LAI动态模型与植被辐射传输模型MCRM2相耦合,提出了将耦合模型与时间序列MODIS反射率观测数据集(MOD09A1)同化进行LAI反演的方案。将集合卡尔曼平滑(EnKS)方法引入到LAI同化反演中,为更好地评价该算法的适用性,还与集合卡尔曼滤波(EnKF)的LAI反演结果、MODIS LAI产品进行了比较分析。研究结果表明,采用EnKS方法的反演结果较为理想,与EnKF方法和MODIS LAI相比,EnKS方法反演的LAI时间廓线更平滑,更具连续性,符合实际的植被生长规律。基于EnKS方法的LAI反演方案,为提取时间连续的LAI廓线提供了一种有效的途径。

基于Landsat8数据的梨树县玉米种植面积提取研究

吉林省四平市梨树县作为全国粮食生产先进县、国家现代农业示范区[1],稳种植面积是该区域农业发展的首要任务。该文基于多时相Landsat8数据,结合全球高精度土地覆盖数据集GlobeLand30数据,从影像采样像元统计到典型地物光谱曲线,逐步识别研究区内的玉米种植区,从而提取吉林省梨树县玉米种植面积数据,并对比吉林省统计年鉴数据进行误差分析,最终获取准确的玉米面积提取方法。研究结果表明,使用吉林省玉米生长期中抽雄期的多时相Landsat8数据进行种植面积的识别及提取准确度较高,其次为乳熟期;多时相Landsat8数据在玉米面积的提取方面,乃至农业遥感应用方面都有一定的优势。

基于多时相Landsat8数据的吉林梨树县玉米遥感估产研究

粮食产量关系到国计民生,世界各国都非常重视粮食估产在农业和粮食安全中的作用和意义,因此及时对吉林省重点玉米产区梨树县进行估产及动态预测粮食产量是非常必要的,也具有重要的现实意义。该文基于多时相Landsat8数据、全球高精度土地覆盖数据集GlobeLand30数据,结合吉林省统计年鉴数据对梨树县玉米种植区进行识别提取及精度检验,同时利用波段计算处理修正该区域植被指数,并以此建立较为准确的吉林梨树县玉米遥感估产模型。研究表明,累积NDVI值和累积RVI值均在玉米生长的抽雄期达到最值,且具有一定的负相关性;对于任何生长时期,使用累积NDVI值作为特征参数、对抽雄期及乳熟期进行估产的模型具有更高的精度数据。因此,多时相Landsat8数据在农作物遥感应用方面有较好的发展空间。

基于CERES观测数据的全球行星反照率时空变化特征分析

为了理解行星反照率时空变化规律及成因,基于CERES数据对全球行星反照率的大气(主要为云与气溶胶等)和地表贡献进行了分解,通过Theil-Sen+Mann-Kendall方法得到了2001~2018年全球行星反照率及其大气和地表贡献的时空变化趋势,并基于回归分析方法对典型区域的变化趋势进行了初步解释。研究结果表明:1)在中低纬度区域行星反照率的大气贡献占主导地位,而在高纬度区域地表贡献相对升高,呈现纬向差异大于经向变化的模式;2)全球行星反照率呈现−0.0002/a(p<0.05)的变化趋势,地表贡献和大气贡献呈现−0.00015/a(p<0.05)与–0.00004/a(p<0.05)的变化趋势;3)大气贡献在火地岛西南洋面等区域呈现显著的增长趋势,而在南极洲东部等区域呈现显著的降低趋势;地表贡献在北冰洋等区域呈现显著的降低趋势,而在南极洲东部等区域呈现显著的升高趋势,并且可以基于云覆盖、积雪覆盖和NDVI等参量的变化有效解释典型区域的行星反照率变化。

双集合卡尔曼滤波估算时间序列LAI

遥感估算叶面积指数(LAI)时空动态变化对全球气候变化研究具有重要的意义,为了提高遥感估算时间序列叶面积指数的精度,需要耦合遥感观测数据与LAI动态过程模型。本文提出一种基于双集合卡尔曼滤波(Dual EnKF)的时间序列LAI反演方法,同时更新LAI估计值和LAI动态过程模型中的敏感性参数,得到LAI和动态过程模型敏感参数的最优估计值来优化动态过程模型。一方面使得动态过程模型可以更好地描述LAI随时间的变化过程,降低模型预测误差,从而提高LAI动态过程模型的预测能力;另一方面通过耦合动态过程模型和辐射传输模型,集成遥感观测数据与动态过程模型的预测值,进而得到优化的LAI估计值。为检验算法,分别选取作物、草地和林地等典型植被验证站点进行Dual EnKF LAI时间序列估算,并分别与MODIS LAI产品及其SG滤波曲线、集合卡尔曼滤波方法反演LAI、未优化的动态过程模型模拟LAI结果进行比较,并配以一些站点地面实测点数据作为参考。结果表明,采用Dual EnKF方法得到的LAI不但保持了时间上的连续性,而且通过改善动态过程模型的预测能力,即使在缺乏高质量遥感观测数据时,也能够获得符合LAI发展趋势的估算值,没有出现跳跃、波动现象,时间序列曲线较稳定,更符合植被LAI变化规律,表明基于Dual EnKF的时间序列LAI遥感估算方法是提取LAI时间廓线的一种有效途径。