基于图像模糊度的雾含水量测量方法

雾含水量是研究和定义雾结构的一个重要因子,是与天气密切相关的重要气象物理量。目前国内外对雾含水量的测量主要还是采用人工采样方式,相当费时费力。该文通过建立雾中景物成像的多次散射模型,提出了利用图像模糊度测雾含水量算法,介绍了基于该算法下的全自动雾含水量测试系统的构成。仿真结果表明运用此算法能获得令人满意的结果。

基于CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)作为植被冠层的重要参数,对作物长势监测及产量估算具有重要意义。本研究以黑河流域张掖绿洲试验区为例,基于机载航空高光谱遥感影像(compact airborne spectrographic imager,CASI)数据,利用物理模型与统计模型对研究区的LAI进行估测反演。首先,利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与相应实测LAI数据建立最佳线性回归模型;然后,基于混合像元分解模型和多次散射植被冠层模型构建物理模型;最后,以线性回归模型为参比修正多次散射植被冠层模型,构建半经验LAI反演模型,并比较上述模型拟合效果。研究结果表明,半经验模型为绿洲区LAI反演最优模型,模型估算精度R2达到0.89,精度提高较显著。研究对提升作物LAI的估算精度有一定意义,并将进一步推动精细农业定量遥感理论的研究与应用。