本文利用6S(Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum)、Acolite DSF(Dark spectrum fitting)、C2RCC(Case 2 Regional Coast Color)、SeaDas(SeaWiFS Data Analysis System)、Sen2Cor(Sentinel 2 Correction)、...本文利用6S(Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum)、Acolite DSF(Dark spectrum fitting)、C2RCC(Case 2 Regional Coast Color)、SeaDas(SeaWiFS Data Analysis System)、Sen2Cor(Sentinel 2 Correction)、Polymer(Polynomial based algorithm applied to MERIS)和iCOR(Image correction for atmospheric effects)7种大气校正算法,结合松花湖、月亮泡、小兴凯湖实测遥感反射率数据对“哨兵-2号”(Sentinel-2)数据进行大气校正研究,验证算法性能。整体校正结果显示,相较于实测遥感反射率,上述7种大气校正算法均在可见光波段(400~800 nm)呈现不同程度的低估。除C2RCC算法外,其余6种算法校正后的遥感反射率与实测光谱曲线变化趋势基本吻合,其中Sen2Cor算法与iCOR算法性能最佳,Polymer算法性能最差;在单波段校正精度对比中,Sen2Cor和iCOR算法几乎所有波段的均方根误差和平均绝对百分比误差都低于其余5种算法。Sen2Cor算法在560 nm、665 nm和705 nm处校正精度优于其余6种算法,iCOR算法在443 nm和740 nm处有良好的表现,在490 nm处6S算法校正精度最高,拥有最低的均方根误差(0.0059 sr^(−1))和平均绝对百分比误差(21.40%)。结果表明,这7种大气校正算法均可以在一定程度上去除大气影响,增加影像的可用性,Sen2Cor算法和iCOR算法更适用于本文所研究水体或相似水体。展开更多
为及时准确评估黑土区土壤全氮(soil total nitrogen,STN)含量的空间分布,以指导作物精准施肥和提高农作物产量,该研究基于绥化市实测STN数据和Sentinel-2卫星Level-2A遥感影像反射率,构建光谱指数结合环境变量的STN预测模型,包括随机森...为及时准确评估黑土区土壤全氮(soil total nitrogen,STN)含量的空间分布,以指导作物精准施肥和提高农作物产量,该研究基于绥化市实测STN数据和Sentinel-2卫星Level-2A遥感影像反射率,构建光谱指数结合环境变量的STN预测模型,包括随机森林(random forest,RF)、自适应增强(adaptive boosting,AdaBoost)、梯度提升(gradient boosting categorical features,CatBoost)等集成学习算法和多元逐步线性回归(simple linear regression,SLR)、支持向量机(support vector regression,SVR)、神经网络(back propagation neural network,BPNN)等监督学习算法,并考虑波段1~12遥感反射率、波段1~12遥感反射率联合光谱指数和环境变量作为算法输入变量的2种情景。结果表明:1)绥化市实测STN平均含量为1904.06 mg/kg,变异系数为17.93%;2)以波段1~12遥感反射率作为输入变量时,6种STN模型验证集拟合决定系数(coefficient of determination,R^(2))小于0.6,模型验证集决定系数精度由大到小顺序为:RF、CatBoost、AdaBoost、BPNN、SLR、SVR;3)结合波段1~12遥感反射率、光谱指数和环境变量优选方法,构建STN含量预测模型,模型验证集决定系数精度由大到小顺序为:RF、CatBoost、BPNN、AdaBoost、SLR、SVR,验证集模型决定系数精度提升幅度从大到小依次为RF、SVR、BPNN、AdaBoost、CatBoost、SLR,其中RF模型验证集决定系数预测精度提升最大,决定系数增加0.22,均方根误差(root mean square error,RMSE)降低了35.30 mg/kg;4)基于光谱指数和环境变量优选的机器学习算法具有强大的非线性拟合能力,RF能够更好地模拟STN与遥感光谱信息及地形因子之间复杂的多元非线性关系,并获得较高的实测和反演模型拟合结果;5)结合模型,绥化市STN的空间分布呈现东北高西南低、由北向南逐渐降低及中部略高的空间分布特点。研究结果为东北黑土区STN含量实时动态监测、土地肥力评价和农业可持续发展提供技术支持,为开展黑土地保护与利用及农田生态系统保护提供决策依据。展开更多
文摘本文利用6S(Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum)、Acolite DSF(Dark spectrum fitting)、C2RCC(Case 2 Regional Coast Color)、SeaDas(SeaWiFS Data Analysis System)、Sen2Cor(Sentinel 2 Correction)、Polymer(Polynomial based algorithm applied to MERIS)和iCOR(Image correction for atmospheric effects)7种大气校正算法,结合松花湖、月亮泡、小兴凯湖实测遥感反射率数据对“哨兵-2号”(Sentinel-2)数据进行大气校正研究,验证算法性能。整体校正结果显示,相较于实测遥感反射率,上述7种大气校正算法均在可见光波段(400~800 nm)呈现不同程度的低估。除C2RCC算法外,其余6种算法校正后的遥感反射率与实测光谱曲线变化趋势基本吻合,其中Sen2Cor算法与iCOR算法性能最佳,Polymer算法性能最差;在单波段校正精度对比中,Sen2Cor和iCOR算法几乎所有波段的均方根误差和平均绝对百分比误差都低于其余5种算法。Sen2Cor算法在560 nm、665 nm和705 nm处校正精度优于其余6种算法,iCOR算法在443 nm和740 nm处有良好的表现,在490 nm处6S算法校正精度最高,拥有最低的均方根误差(0.0059 sr^(−1))和平均绝对百分比误差(21.40%)。结果表明,这7种大气校正算法均可以在一定程度上去除大气影响,增加影像的可用性,Sen2Cor算法和iCOR算法更适用于本文所研究水体或相似水体。
