基于HJ-1星和GF-1号影像融合特征提取冬小麦种植面积

为提高基于国产环境与灾害监测预报卫星(HJ-1/CCD)影像大范围提取冬小麦种植面积的精度,以江苏省宿迁市沭阳县为研究区域,对冬小麦拔节期30 m×30 m的HJ-1/CCD多光谱影像和2 m×2 m的高分1号卫星全色影像(GF-1/PMS)进行融合与面向对象分类研究。将GF-1/PMS全色影像进行8、16和24 m重采样,得到4种空间分辨率(含2 m)的全色影像,分别与HJ-1/CCD多光谱影像利用光谱锐化法(Gram-Schmidt,GS)进行融合。通过对融合影像进行质量评价,选择适合研究区冬小麦种植田块格局的适宜尺度影像。将HJ-1/CCD多光谱影像重采样,得到与适宜尺度融合影像相同尺度的影像,在两景影像中分别选取包含光谱、纹理信息的训练融合影像样本(samples of fused image,SFI)和重采样影像样本(samples of resampling image,SRI),采用面向对象分类方法对适宜尺度融合影像(fused image,FI)和重采样影像(resampling image,RI)进行冬小麦种植面积提取。结果表明,16 m×16 m融合影像的效果优于2 m×2 m、8 m×8 m和24 m×24 m融合影像,其均值、标准差、平均梯度和相关系数分别为161.15、83.01、4.55和0.97。面向对象分类后,SFI对重采样影像RI16m分类的总体精度为92.22%,Kappa系数为0.90。SFI对融合影像FI16m分类的总体精度为94.44%,Kappa系数为0.93。SRI对重采样影像RI16m分类的总体精度为84.44%,Kappa系数为0.80。SFI对融合影像FI16m分类效果最好,说明基于融合影像和融合影像提取样本(SFI)结合的面向对象分类方法能准确提取冬小麦种植面积。另外,重采样影像和融合影像提取样本(SFI)相结合的面向对象分类方法也可较好提取冬小麦种植面积。为利用国产中空间分辨率HJ-1/CCD卫星和高分1号卫星融合影像有效提取大区域冬小麦种植面积信息提供了参考。

基于HJ-1 CCD的夏玉米FPAR遥感监测模型

以山东禹城为研究区,利用我国自主研发运行的HJ-1卫星数据,计算了4种植被指数(NDVI,RVI,SAVI,EVI),结合同步观测数据,对植被指数与实测FPAR进行回归分析,比较4种植被指数模型对夏玉米FPAR的估测精度,结果表明各植被指数与FPAR均具有较高的相关性,整个研究区NDVI具有最高的反演精度,对估算夏玉米FPAR的最优模型进行验证,得出模型的平均误差仅为3.8%,模型达到了较高的精度。利用HJ-1CCD反演了山东禹城9月的FPAR。

基于HJ-1A/1B CCD数据的干旱监测

HJ-1A/1B是中国以防灾减灾和环境监测为直接应用目标的小卫星星座,为探讨HJ-1A/1B CCD数据在快速监测西南喀斯特地区旱情变化的应用潜力,以2010年遭受严重旱灾的贵州安顺地区为研究区,基于多时相的HJ-1A/1B CCD数据,利用垂直干旱指数、改进的垂直干旱指数和归一化植被指数对研究区的干旱情况和植被长势进行时间序列的监测与分析,并研究了监测模型在干旱监测中的适宜性、差异性及影响因素。结果表明,利用HJ-1A/1B CCD数据、垂直干旱指数和改进的垂直干旱指数,可以实现对旱情变化的快速监测;改进的垂直干旱指数对干旱变化的响应比垂直干旱指数敏感,且在植被覆盖较好地区的监测效果比垂直干旱指数更为有效;降水是影响监测效果的重要因素,降水对改进的垂直干旱指数的影响比垂直干旱指数大;结合干旱监测指数(MPDI,PDI)与植被指数NDVI的时间序列分析,可以更为准确地监测研究区实际旱情变化和植被长势情况。该研究对推广HJ-1A/1B数据在西南喀斯特地区的作物长势和旱情监测中的应用,以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。

基于HJ-1-CCD数据的地表反射率反演与验证

环境一号卫星CCD相机(HJ-1-CCD)30m的空间分辨率在地物识别中具有潜在优势,然而由于缺少短波红外通道,利用暗像元法反演地表反射率较为困难。基于北京与珠三角地区的地物光谱试验,获得暗像元的植被指数与红、蓝波段反射率比值,构建基于辐射传输模型的大气校正算法。为了验证算法精度,将北京地区卫星反演值与实测的草坪、水体、沥青、水泥等光谱数据,以及居民区、建筑物等模拟数据进行对比分析,表明红、蓝波段反演的相对误差分别控制在38.7%和37.2%以内。通过与MODIS地表反射率标准产品对比,当反射率较小时红、蓝波段的相关性R2分别达到0.809 4和0.723 9;环境星CCD数据能有效减弱混合像元影响,对水泥、建筑物等亮目标的反演精度高于MODIS产品。

HJ-1光学卫星遥感应用前景分析

HJ-1星座光学卫星作为我国环境与灾害监测预报小卫星星座的首发卫星,其运行与应用状况对于后续星座的发展具有重要的理论和实践指导意义。本研究从HJ-1光学卫星的分辨率(时间、空间和光谱)、光谱及幅宽等数据特征入手,综合考虑遥感应用数据要求,全面分析评价HJ-1光学卫星数据可用性。研究表明,两颗光学卫星可基本满足我国及周边国家环境监测与灾害管理方面的主要应用需求,并在其它领域也具有广阔的应用前景。

HJ-1光学卫星应用潜力

根据HJ-1光学卫星技术参数,从技术可用性、数据可用性两个角度,全面分析HJ-1A、HJ-1B卫星的数据获取情况及应用潜力。研究表明,HJ-1星座光学卫星具备直接获取中国和周边国家对地观测数据的能力,可满足全球范围内紧急情况下的应急观测需求;高时间分辨率、高光谱分辨率、中高空间分辨率的数据特点,可基本满足中国及周边国家环境监测与灾害管理方面的主要应用需求,在其他领域也具有广阔的应用前景。

基于进化建模方法的HJ-1 CCD黄海悬浮物和叶绿素a浓度遥感反演模型研究

本文利用实测数据集,发展了基于进化建模方法的HJ-1CCD黄海悬浮物(TSM)和叶绿素a浓度(Chl a)遥感反演模型,建模过程中有针对性地设计了适合水色反演的端点集和函数集,并利用转基因方法引入水色先验知识。经实测数据检验,TSM反演的平均相对误差约为31%(相关系数R2为0.96),Chl a反演误差约为33%(R2为0.88)。分析了模型对输入误差的敏感性,当输入端引入±5%的误差时,模型误差的波动在大多数情形下都可控制在±10%以内。与神经网络模型相比,本文发展的进化模型具有检验精度高、结构简单等优势。利用不同季节的黄、东海实测数据进行了模型精度的独立检验。本文的研究工作表明,进化建模方法适用于水色遥感反演建模问题,可由程序自动生成多个满足精度要求、结构形式多样的显式模型,为水色反演应用提供了多种选择,对于拥有数百个波段的高光谱数据水色反演具有更大的应用潜力。本文最后探讨了进化建模方法的改进方向。

基于去相关拉伸光谱增强的HJ-1影像水体信息提取方法研究

当今人类面临着一系列全球性问题,自然灾害是其中之一,而做好防灾减灾工作的重要前提就是做好对灾害的监测。本文利用HJ-1星2009年台风"莫拉克"前后多时相影像,首先进行辐射定标和影像配准,然后进行去相关拉伸(decorrelation stretch,DS)光谱增强,再采用最大似然分类法(Maximum likelihoodclassification)进行分类,提取水体信息,监测台风暴雨引起的水体变化情况。结果表明,DS光谱增强之后,各波段的相关性大幅减小,各种地物在影像上的光谱差异增大,有利于最大似然法分类时各地物的识别,各个时相总体分类精度高于96.0%,Kappa系数也大于0.94,比未进行DS光谱增强的分类精度高;最终提取出各时相水体信息,通过比较不同时相的水库水面面积,可以为合理地调度泄洪,保证水库下游的安全提供决策依据。

基于HJ-1高光谱数据的植被覆盖度估测方法研究

植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个重要参数,在水文、生态等方面有重要意义,同时,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子,是评价土地荒漠化最有效的指标。以环境一号(HJ-1)小卫星上搭载的新型传感器HSI获取的高光谱数据为数据源,通过选择合适的植被指数建立了植被覆盖度反演模型——像元二分模型。然后运用该模型提取了新疆石河子地区的植被覆盖度信息。通过与地面样方数据进行交互比较,对HJ-1/HSI数据反演植被覆盖度的精度进行了评价。研究结果表明,HJ-1/HSI数据能够得到较高精度的植被覆盖度反演结果,在植被动态及全球变化研究领域具有潜在应用价值。

基于HJ-1 CCD数据的地表反照率反演

波段设置的有限性以及有限的观测角度限制了HJ-1 CCD数据在地表反照率反演方面的应用。该文利用高质量的POLDER-BRDF(双向反射分布函数)数据集分别在植被、裸土、冰雪地物覆盖下模拟了不同观测几何条件下CCD 4个波段的地表方向反射率的短波波段地表黑空反照率(直入扇出反照率)和白空反照率(扇入扇出反照率);基于太阳和传感器观测几何原理对模拟数据进行分格网最小二乘回归分析,构建了基于CCD 4个波段地表方向反射率和短波波段地表反照率估算模型;选取黑河高质量的HJ-1 CCD数据开展了短波波段地表黑、白空反照率的反演实验,并利用实测的地表反照率数据对模型的精度进行了评价。结果表明,在满足验证条件的23组数据中,有21组数据的绝对误差在0.03以内。

基于HJ-1卫星的大伙房水库叶绿素a浓度反演模型研究

选取HJ-1卫星1月、4月、7月、9月的多光谱数据,利用叶绿素a质量浓度与近红外波段相关性较高这一特性,分析了65种近红外波段组合与叶绿素a质量浓度的Pearson系数。利用9月份的CCD数据建立Pearson系数较高的T1、T8、T27、T32波段组合多维线性模型,并与实测质量浓度进行比较。对于Pearson系数最高的T1组合(0.911 2),以t1为自变量建立一维线性模型。结果表明,任一波段组合都只能在特定条件下反演叶绿素a质量浓度。一维模型具有较好的反演效果,表明利用高Pearson相关系数波段组合建立线性反演模型是可行的。

降解菌HJ-1降解石油动力学

通过富集培养的方法从被石油污染的土壤中筛选得到1株以石油为唯一碳源芽孢杆菌（Bacillus）HJ-1。将菌株HJ-1的发酵液投加到自制的好氧发酵处理装置中（通风量为0.2 m^3/h）,添加木屑和稻草作为膨松剂,鸡粪为氮源,在pH值为7-8、含水率为68.51%、菌源HJ-1添加量为4.4%的条件下,进行好氧发酵实验。结果表明：经过24 d的好氧发酵实验,含油污泥的含油率从18.77%降为8.87%,油降解率达到52.7%;发酵过程中石油的降解可以用一级反应动力学模型表示。

HJ-1卫星数据质量及其在土地利用中的应用研究

通过对影像目视质量、光谱特性、噪声特征和几何纠正精度的分析,研究了HJ-1小卫星的数据质量;选择特征变量,优化训练样本,建立了分类模板,构建最大似然、最小距离和马氏距离3种分类器,对研究区域进行土地利用计算机自动分类,并对分类精度进行评价,研究了小卫星影像的土地利用分类精度。结果表明,HJ-1卫星数据质量较好,土地利用分类精度较高,可以在土地利用研究领域成为遥感数据更新的主体。

耦合京津冀气溶胶模式的HJ-1卫星CCD数据大气校正

针对目前HJ-1CCD大气校正没有考虑中国地区气溶胶模式的问题,提出一种耦合中国地区局部气溶胶模式的大气校正方法。以京津冀地区作为研究区域,该方法对地基北京城区和香河站点反演的气溶胶模式参数进行聚类,得到京津冀地区具有代表性的四类气溶胶模式,并根据四类气溶胶模式来建立查找表进行气溶胶光学厚度的反演。HJ-1CCD数据没有短波红外波段（2.12μm）,无法采用MODIS的气溶胶算法中获得地表反射率的方法来计算蓝红波段的反射率,本文在气溶胶光学厚度的反演中采用HJ-1卫星的蓝色（0.43~0.52μm）和红色（0.63~0.69μm）波段的反射率比值作为误差方程的依据,不需要输入地表目标的反射率。基于反演后的光学厚度对HJ-1CCD数据进行大气校正,并与ASD光谱辐射计测量数据以及MODIS地表产品数据（MOD09）进行对比。结果表明,该方法得到的大气校正结果与ASD测量结果接近,并与MOD09有较强的相关性,红色波段的平均相关系数达到了0.8以上,受气溶胶影响最大的蓝色波段平均的相关系数也达到了0.75左右。

HJ-1B／IRS水温反演模型及监测示范

利用2008～2009年期间约10景HJ-1B/IRS热红外波段遥感数据和过境时刻相应的气象观测数据,以EOS/MODIS温度产品为参照,在单窗算法的基础上,基于水体目标对该算法的参数进行修正,建立HJ-1B/IRS水体温度反演模型;将该模型反演的水体温度及采用单窗算法参数计算的温度与EOS/MODIS温度产品进行比较结果表明:采用单窗算法参数计算出的水体温度与EOS/MODIS温度产品的绝对平均误差为7.84℃;采用本研究得到的参数所反演的温度与EOS/MODIS温度产品的绝对平均误差为0.83℃。将水温反演模型应用于辽东湾区域,实现对该区域水温的动态监测。

HJ-1卫星延寿期的CCD影像质量评价与可用性分析

HJ-1卫星发射升空投入运行以来,已在灾害与环境的快速监测与预报领域发挥了重要作用。HJ-1卫星目前已经成功运行3a多,属于超期服役状态。为了评价延寿期影像质量,该文从影像的几何校正精度、灰度特征和纹理特征3个方面对延寿期HJ-1A-CCD影像进行分析,并与正常寿命运行期的HJ-1ACCD影像、同时期的Landsat7 ETM+影像进行比较,分析结果表明:延寿期HJ-1A-CCD影像质量虽然有一定程度的下降,但其与正常寿命期影像质量接近,仍能较好地描述丰富的地物类型及地物细节信息,可以像正常寿命期影像一样,有效地用于环境监测、灾害监测、国土资源管理、城市规划、农业应用等方面。

基于时间序列HJ-1 A/B卫星数据的冬小麦成熟期预测

准确、及时地掌握大区域尺度的冬小麦成熟期信息能够为农业机械调度、优化农作物收割顺序提供重要的参考依据。以华北平原中部冬小麦为研究对象,首先使用2013年研究区冬小麦生育期内HJ-1 A/B CCD时间序列影像,通过线性插值构建像元尺度上逐日的时间序列NDVI,随后采用上包络线S-G滤波方法重构时间序列NDVI,通过动态阈值法逐像元提取冬小麦抽穗期;然后以抽穗至成熟期的有效积温模型为判别依据,利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的日平均气温预报数据,实现未来10 d冬小麦成熟期的动态预测;最后采用农业气象站点的成熟期观测值对预测结果进行验证,重点对比分析了从不同成熟期预报起始时间点获得的冬小麦成熟期精度,以确定最优的预报起始时间点。结果表明:当预报时效小于等于10 d时,成熟期预测精度趋于稳定,因此,综合考虑确定提前10天对预测冬小麦成熟期在时效和精度上最优,平均误差为3 d。该方法为地块尺度的区域农作物成熟期预测提供了可参考的技术途径。

近海水体悬浮物HJ-1号小卫星CCD定量反演研究

基于HJ-1号小卫星CCD数据,开展近海水体悬浮物含量监测研究。采用邻近清洁水体和同日MODIS气溶胶产品的方法对CCD辐亮度数据进行较精准的大气校正;利用得到的水体遥感反射率,结合地面准同步实测悬浮物含量数据建立悬浮物反演模型,获得研究区悬浮物的空间分布。模型的相关系数R2为0.849,平均误差为33.0%,反演结果较为理想。结果表明,HJ-1号小卫星作为中国首个灾害监测小卫星星座,能够实现定量反演近海水体的悬浮物含量,对中国近海水体水质的监测和治理具有重要意义。

基于HJ-1 CCD的县域农作物种植结构提取和时空分析

作物分类和时空变化监测信息可以为农业管理提供依据,多年作物种植结构图反映了作物种植方式的变化,对经济和社会分析起着重要作用。然而,用于绘制作物分布图的卫星影像不能同时具有高时间高空间分辨率,在提取作物种类复杂多样地区的种植结构图时,往往难以提供足够的作物生长周期内影像。该研究提出了一种既经济又高效的解决方案,即利用重复周期短的环境一号CCD(HuanJing-1 Charge-Coupled Device,HJ-1 CCD)图像和免费Landsat-8图像来提取中国监利县的作物种植区时空变化图。根据NDVI时间序列曲线定义了不同作物生育期物候指标例如归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)的最大值、日期和天数等,用于作物分类。为了获取物候指标的阈值,首先从15mLandsat-8影像中提取典型种植区,然后利用典型种植区作物生长阶段NDVI时间序列曲线,得到物候指标中的NDVI阈值和时间阈值,再根据这些阈值制定了分类规则,并获得了2009—2016年作物分布图。根据多年主要作物分布图,分析不同作物的土地利用变化。最后利用高空间分辨率卫星图像和监利县统计年鉴中的作物面积数据对作物分类结果进行精度评估。与高空间分辨率图像相比,平均分类精度为84%,与统计作物面积数据相比,分类精度达到81.60%。结果表明,该研究为在像监利县这样复杂地区进行常规的作物分布制图提供了一种可行的分类方法。通过对夏收作物的时空动态变化分析可以发现,油菜农业机械化水平低、劳动力成本高,导致愿意种植油菜的农民较少。对于秋收作物,政府设定了中稻最低收购价标准,大大降低了农民种植中稻的风险,对农民种植秋收作物具有指导作用。

基于HJ-1卫星CCD数据的长江中游武汉河段悬浮物浓度反演

环境一号(HJ-1)卫星是我国自发研制的专门用于环境和灾害监测的光学卫星.其数据获取周期短、空间分辨率高,能及时、连续、准确地监测悬浮物浓度时空变化,在内陆二类水体遥感监测方面具有良好的应用前景.该文以长江中游武汉河段为研究区,利用HJ-1卫星CCD数据第1、3波段建立了具有较高精度的悬浮物浓度反演模型,并对2008年11月14日武汉河段悬浮物浓度进行了反演,得到其空间分布图.结果表明,该模型的悬浮物浓度反演均方根误差(RMSE)为8.84mg/L,平均绝对百分比误差(MAPE)为13.6%.从空间分布来看,在武汉附近,长江干流悬浮物浓度高于支流汉江,江心洲滩附近水体悬浮物浓度偏高.