基于HJ-1A/1BCCD时间序列影像的水稻生育期监测

为了准确获得作物大面积生育期信息,指导农业生产管理和决策,基于2009、2010年湖南双季稻生育期间42景晴空HJ-1A/1B CCD影像,提出了一种基于小波分析的生育期估计方法:首先通过线性插值构建像元尺度上逐日的增强植被指数时间序列集,随后采用小波分析对其进行去噪重建,得到反映水稻生长过程的日时间序列曲线,最后通过曲线特征估计水稻的关键生育期。以抽穗期为例,利用湖南沅江市20个田块实地调查数据对估计结果进行了验证,并与基于非对称高斯函数及基于Savitzky-Golay滤波的方法进行了对比,结果表明基于小波分析的方法平均误差为3d左右,整体上不高于后2种方法误差,能较精确地估计双季稻抽穗期,提供了一种新的有效监测水稻生育期信息的方法。

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。

HJ-1A/1B卫星CCD影像的鄱阳湖6S大气校正研究

HJ-1A/1B卫星CCD数据具有较高的空间、时间分辨率,在内陆湖泊水色遥感定量监测中有较大的应用潜力,大气校正是其需要解决的首要问题.采用6S模型对2009年10月24日鄱阳湖HJ-1A/1B卫星CCD影像进行大气校正处理,并用实测数据进行了对比分析,结果表明6S模型校正后的CCD影像水体遥感反射率能表现鄱阳湖水体悬浮泥沙浓度入江水道高于主湖区的空间分布特征;第二波段(绿光波段)和第三波段(红光波段),大气校正结果精度较高,平均相对误差分别为9.6%、12.6%,最小相对误差分别达到3.0%、1.6%;第一波段(蓝光波段)、第四波段(近红外波段)大气校正结果误差较大,建议参数反演时尽量避免采用这两个波段.

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。

鄱阳湖HJ-1A/1B卫星CCD影像TSM浓度时空变化分析

应用2008年～2011年近4年鄱阳湖151景HJ-1A/1B卫星CCD传感器影像,以2008年10月、2009年10月和2011年7月开展3个航次的外业调查数据为基础,建立了总悬浮物(TSM,Total Suspended Matter)浓度遥感反演模型,研究鄱阳湖TSM浓度时空动态分布及其变化规律.鄱阳湖TSM浓度时空变化特征明显,日变率北湖为0～17mg/L,平均值为5.66mg/L,南湖0～12mg/L,平均值为3.01mg/L;TSM浓度季相变化上枯水期高于丰水期,且具有明显的季节性变化特征,月平均TSM浓度最大值/最小值之比变化最大的区域为北湖,2011年9月比2008年9月高出20.4倍;2009年～2011年年平均TSM浓度北湖分别为37.96、50.57、74.54mg/L;南湖区分别为23.40、31.50、33.28mg/L.

基于HJ-1A/1B CCD数据的海南岛水体提取研究

基于HJ-1A/1B CCD数据,选取海南岛内300个训练样本,分别计算了利用归一化差异水体指数、基于蓝光的归一化差异水体指数和混合水体指数3种指数模型识别水体时,对林地、耕地、道路和居民地的区分度。结果表明,在应用HJ-1CCD数据进行水体识别时,混合水体指数模型的区分度最高(综合区分度为34.16%),是海南岛水体识别的最优模型。并确定了混合水体指数模型的最佳识别阈值(168.54)。利用混合水体指数模型高效地提取了2014年2月24日及9月24日海南岛的水体信息,全岛水域面积分别为677.41 km2和698.62 km2。经验证,水体提取总体精度达92.00%,混合水体指数模型具有水陆区分度较大和水体提取精度较高的优点,可以用来提取海南岛的水体信息。该文为海南岛水资源的优化配置与管理、洪涝灾害动态监测提供参考。

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-1A/B-CCD影像的湖北省冬小麦和油菜分布信息的提取方法

利用不同时期HJ-1A/B-CCD影像提取湖北省冬小麦和油菜分布信息。计算冬小麦、油菜不同生长期的NDVI曲线,通过野外调查和测量,获取冬小麦、油菜和其它典型地物的光谱特征。确定CCD影像提取冬小麦和油菜信息的最佳时相及不同地物在CCD影像上的色彩特征。采取最大似然分类法,对CCD影像进行分类,提取冬小麦、油菜分布信息。结果表明,HJ-1A/B-CCD影像提取精度达95.48%,可以用于提取冬小麦、油菜分布信息;对于湖北省而言,3月中、下旬(冬小麦拔节、油菜开花)是HJ卫星提取冬小麦、油菜信息的最佳时相;在最佳时相内,冬小麦和油菜具有不同的光谱特征和CCD影像色彩特点,且样本分布服从近似正态分布,可以用最大似然方法提取其信息。

基于高光谱和HJ-1 CCD的水旱地冬小麦叶绿素含量反演

叶绿素作为绿色植物光合作用的必要组成成分,其含量的高低可反映作物的长势状况。实时监测植物叶片叶绿素含量的动态变化是监测植物长势的重要环节。以山西省闻喜县冬小麦为研究对象,基于高光谱技术和实测数据,对研究区冬小麦拔节期的叶绿素含量进行定量估算,并在此基础上利用卫星遥感数据对冬小麦的叶绿素含量进行反演,以达到仅应用卫星遥感数据估测叶绿素含量的目的。结果表明,水旱地冬小麦叶绿素含量敏感波段在可见光区域不同,在近红外区域一致;水旱地分别以DVI和NDVI为变量所构建的预测模型效果最佳,R2值均达到0.9以上,均方根误差分别为0.470 0和0.458 7;对叶绿素含量反演值与实测值对比分析,水地反演值与实测值大致吻合,而旱地反演值则偏高;采用均方根误差(RMSE)法,检验反演值和实际值的符合度,水地RMSE为0.926,旱地RMSE为1.540。

基于HJ-1 CCD影像的玉米种植面积估算研究

本研究以HJ-1 CCD影像为主要数据源,风云三号(FY-3)和高分一号(GF-1)影像为辅助数据源,选取作物种植结构复杂的菏泽市为研究区域,采用多时相NDVI阈值剔除法与监督分类相结合的分类方法,以土地利用类型和训练样本区数据作为辅助,提取出菏泽市玉米种植面积和分布区域,并检验其精度。结果显示:在复杂的作物混合种植区可以利用HJ-1 CCD影像提取出玉米种植面积和分布信息,总体分类精度为90.2%,面积总量精度为91.7%。本研究为其他区域利用HJ-1卫星影像提取作物种植面积提供了参考。

HJ-1A/B星CCD相机在轨辐射性能检测分析

为检测分析HJ-1A/B星CCD相机在轨辐射探测性能及其辐射定标的有效性,提出了基于多种光学特性地面目标的在轨检测方法。首先,介绍了HJ-1A/B星CCD相机在轨辐射性能检测方法,并基于2013年HJ-1A/B卫星地面同步观测试验数据,获取了HJ-1A/B星过境时刻的卫星入瞳处等效辐亮度。然后以该等效辐亮度为基准,对HJ-1A/B星CCD相机历次在轨辐射定标结果进行检验,分析HJ-1A/B星CCD相机的在轨运行期间辐射探测性能变化趋势。结果表明:HJ-1A/B星在轨运行过程中,辐射性能在不断发生变化;在轨运行5年多时间里,HJ-1A/B星的CCD相机各波段的辐射性能平均衰变量最低为3.7%,最大为39.6%;为保证遥感数据的定量化精度,定期的在轨绝对辐射定标十分必要。

基于PROSAIL模型及HJ-1A-CCD2影像的MODIS/LAI产品精度验证

选取呼伦贝尔温带草甸草原为研究区,设计3km×3km试验样地,采集地面实测数据,用基于HJ-1ACCD2影像的PROSAIL模型反演的LAI值作为中间桥梁进行尺度上推,对MODIS/LAI产品进行验证与评估。结果表明,MODIS/LAI产品与地面实测LAI值相比,两者相对误差为28.1%,其精度受地表异质性、土壤背景影响较大,在草地植被相对均质的情况下,MODIS/LAI产品值高于地面实测值,高估约为0.04,相对误差为5.8%;在草地植被非均质条件下,MODIS/LAI产品值高于地面实测值,高估约为0.18,相对误差为32.7%。与基于尺度上推的1km HJ-1A-CCD2/LAI值相比,两者相对误差为13.5%。

HJ-1 CCD图像自动几何精纠正系统的设计与实现

由于环境与灾害监测预报小卫星HJ-1A/1B星CCD数据幅宽大,时间分辨率高,数据量大,实现一个自动几何精纠正系统有迫切的现实意义。描述一个HJ-1 CCD图像自动几何精纠正系统的框架设计和集成实现方案,包括系统功能组成、工作流程和模块集成方法以及系统的具体实现过程和实验结果的分析。系统采用全球或局部区域的经过地理编码的TM数据作为基准图像,将图像精纠正问题转化为图像自动配准的问题,同时通过任务流程管理实现图像的批量处理功能。

基于HJ-1 CCD数据的海冰时空特征分析--以渤海辽东湾为例

基于环境减灾卫星(HJ-1)CCD数据,对比分析了CCD数据4个波段的不同地物波谱特征,构建了海冰遥感信息提取指数(SII),并将该指数作为一个特征参量与CCD数据的其他4个波段进行支持向量机分类,提取了2012/2013年海冰发展关键期的海冰时空变化信息,在此基础上,结合气象数据分析了2012/2013年冬季渤海辽东湾海冰灾害的时空分布特征。结果表明:海冰的冻结、融化、增长和减弱与冬季气候时空变化特征有密切关系;HJ-1CCD数据能有效提取海冰信息,是海冰监测的一种有效的数据源;基于SII指数的支持向量机遥感图像海冰分类方法对海冰的识别具有较高的精度,能够为海冰监测提供新的技术支撑。

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。

南宁市HJ-1CCD数据气溶胶光学厚度反演

利用环境一号卫星(HJ-1)CCD数据高时间分辨率、空间分辨率和宽覆盖的特点,进行城市地区气溶胶光学厚度定量反演研究。提出使用环境卫星数据自带的逐像元卫星观测角度文件及相应参数进行逐像元太阳天顶角、太阳方位角推算,生成四波段合成角度数据。结合改进后的暗目标算法,以及基于逐像元角度数据的6S查找表,对南宁市2014年1月14日、15日、16日HJ-1CCD数据进行气溶胶光学厚度反演。反演结果与ARONET地基观测数据进行验证,表明该算法有较高反演精度,相关系数为0.865,同时与MODIS气溶胶反演结果进行比较。结果表明,经过HJ-1CCD数据反演的气溶胶光学厚度可作为气溶胶时空分布的实时监测手段。

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Aqua／MODIS的HJ-1B卫星CCD相机数据交叉辐射定标

交叉辐射定标是用具有较高辐射定标精度的遥感器对一个待定标遥感器进行辐射定标，它能弥补场地定标成本较高、定标参数更新周期较长的不足。本文以辐射定标精度较高的Aqua／MODIS数据为参考，利用较为简单方便的光线匹配法（RM方法）对HJ-1B／CCD1数据进行交叉辐射定标，并与同时相同分辨率的TM影像进行比较。实验表明，RM方法得到的定标结果较为理想，误差在可接受范围之内，证明了交叉辐射定标方法的有效性和可行性。

基于Terra/MODIS数据的HJ-1B/CCD1交叉定标方法研究

交叉辐射定标是国际上新近发展起来的一种无场地定标方法,它的应用弥补了场地定标成本较高、定标参数更新周期较长的不足。对于我国2008年发射的环境与灾害监测预报小卫星CCD数据而言,探索交叉辐射定标方法的适用性,对及时发现传感器辐射性能的变化,促进CCD遥感数据的定量化应用具有重要意义。本研究以辐射定标精度较高的Terra/MODIS数据为参考,分别使用光线匹配法(RM)和辐射传输模型方法(RTM)对HJ-1B/CCD1数据进行交叉辐射定标,并与相同条件下进行的场地定标结果比较。实验结果表明,使用这两种方法获取的CCD1的第2、3、4波段的定标结果与场地定标结果差异较小,只有第1波段定标结果与场地定标结果差异相对较大,这证明了交叉辐射定标方法的有效性。另外,虽然RTM方法考虑了参考传感器和待定标传感器光谱响应和观测几何的差异,但是由于RTM方法会受到所使用的6S模型本身的误差以及输入的大气参数、地表参数测量误差的影响,该方法并不总是优于RM方法。

基于HJ-1A CCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演——以贵阳市百花湖为例

为及时、快速地获取百花湖叶绿素a浓度情况,形成具有可操作性的水质遥感监测技术,结合HJ-1A卫星数据与2012年4月实测的光谱数据,建立百花湖叶绿素a的遥感反演模型。结果表明:①第1波段和第2波段比值(B2/B1)与叶绿素a浓度的相关性最好,相关系数(R^2)为0.84。②利用波段比值构建的回归模型具有不错的反演效果,模型决定系数(R^2)为0.87,平均绝对误差(MAPE)为13%,均方根误差(RMSE)为4.32 mg/m^3;用12月份实测的数据对模型进行验证,效果也比较理想,说明该模型适用于百花湖冬、春季叶绿素a浓度的反演,在一定时间范围内具有一定的普适性。③百花湖湖边叶绿素a浓度高于湖心,分布趋势自北向南逐渐增加;④营养状态指数空间分布主要呈富营养化状态,富营养状态区域占全湖的85%,中营养状态区域仅占全湖的15%。叶绿素a反演及富营养化评价结果与实际分析情况相符,表明HJ-1A CCD数据可用于百花湖水质参数的遥感监测。