基于环境减灾卫星CCD数据与决策树技术的植被分类研究

以内蒙古呼伦贝尔地区为例,基于遥感数据获取区域7种典型植被的NDVI时间序列曲线。在此基础之上,分析曲线趋势及其特征值,研究基于曲线差异的植被分类信息提取方法。同时,以国产环境减灾卫星CCD数据作为主要遥感数据源,提取研究区5月上旬与8月上旬两期NDVI数据及其比值,采用决策树分类方法研究得到区域30 m空间分辨率植被分类结果。经实地验证,一级类型总体分类精度为83.64%,二级类型为70.91%,其中乔木林的分类精度最高,然后是农田与草地,灌丛的分类精度相对最低。结果表明该方法能够快速、准确据提取植被分类信息,为国产环境减灾卫星CCD数据的广泛深入应用提供理论与数据支持。

基于环境减灾卫星CCD数据的海南岛洪涝灾害监测

洪涝灾害监测是农情监测的主要任务之一,遥感监测可以弥补地面观测耗人、耗财、信息滞后等诸多不足,已成为洪涝灾害研究领域的重要发展方向。该文基于HJ-1A/1B-CCD数据,以海南岛为研究区,选取研究区内400个训练样本,利用区分度(division degree,DD)对归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI)、基于蓝光的归一化差异水体指数(normalized difference water index based on blue light,NDWI-B)和混合水体指数(combined index of NDVI and NIR for water body identification,CIWI)3种水体指数进行比较分析。分析结果显示,在应用HJ-1CCD数据进行纯水体、湿地识别时,NDWI-B模型效果最好(综合区分度分别为31.30%、28.13%),是海南岛洪涝灾害监测的最优模型。经验证,NDWI-B模型的水体识别总体精度达91.50%。通过对采样点的水体指数值与地物类型的反复对比确定NDWI-B模型的水体识别阈值为-0.015。利用NDWI-B模型对海南岛2010年9月25日至10月25日的洪涝灾情进行监测。结果表明,10月12日的灾情最为严重,全岛洪水淹没面积达到监测期内最高值,为120.22km2,除东方、昌江、乐东外所有市县均出现新增水体,新增水体主要分布于村庄、耕地、道路、城镇居民地等。从区域上看,东部的文昌、琼海、海口、定安为洪涝重灾区,西部的东方、昌江、乐东为洪涝轻灾区。全岛洪涝影响最大的土地利用类型为水田,其次为旱地。10月12日,水田、旱地的淹没面积分别为61.46和29.59 km2,耕地(水田和旱地)淹没面积占总淹没面积的比例为75.73%。NDWI-B模型具有水陆区分度较大和水体面积提取精度较高的优点外,还能够识别小范围水体和湿地,是海南岛洪涝灾害监测较为理想的模型。该文为海南岛水资源管理、洪涝灾害动态监测及防灾减灾提供参考。

环境减灾-1A、1B卫星宽覆盖多光谱CCD相机技术

环境减灾-1A、1B卫星装载的宽覆盖多光谱CCD相机实现了地面像元分辨率优于30m、对地幅宽大于700km、4个谱段推扫成像。CCD相机自2008年9月8日首次开机成像后,不断获取地面可见光信息.图像清晰、层次分明,图像数据广泛应用于灾害监测与评估、灾后恢复重建等方面。文章就HJ-1A、1B卫星CCD相机的设计原理、技术难点、进步点及创新点等进行了总结。

环境减灾卫星多光谱CCD影像自动几何精纠正与正射校正系统

我国环境减灾光学卫星(HJ)多光谱CCD影像由于具有高时空分辨率、大幅宽等优势,能够提供同一区域不同生长阶段的植被信息,是提取具有生态学意义土地覆盖及开展植被生理生态参量反演的重要数据源之一。然而,目前该数据产品的几何定位不准确及山区地形畸变误差使其难以满足应用需求。高定位精度是遥感影像信息提取、参数反演与应用分析的前提,遥感影像的几何精纠正与正射校正是遥感数据预处理面临的首要问题。在分析国内外卫星影像自动化处理系统研究现状的基础上,结合HJ CCD影像幅宽大的特点,构建了HJ CCD影像的自动几何精纠正与正射校正处理系统。与目前商业软件相比,自动几何精纠正与正射校正处理系统采用了自动化的控制点搜索与过滤方法,能有效提高控制点选取的效率与精度。同时,结合DEM数据,系统自动拟合卫星飞行路径并纠正由偏离星下观测导致的山体位移。系统应用结果表明,自动几何精纠正和正射校正系统能够有效的提高处理效率,节省人力和时间成本。该系统已被成功应用于全国生态十年(2000—2010年)变化遥感调查与评估专项土地覆盖遥感监测的环境减灾卫星多光谱遥感影像预处理工作。

环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪CCD的Smear效应快速校正方法

环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪采用大面阵帧转移CCD作为成像和存储介质,以满足其高性能成像需求。然而,帧转移型CCD的Smear效应会造成干涉图像累积误差,导致干涉信息不准确,进而引起目标反演光谱失真。为了消除Smear效应影响,传统方法常利用行间信息迭代运算进行校正,导致计算耗时随着探测器面阵变大而增加。文章根据Smear效应产生的机理,推导出一种基于矩阵运算的Smear效应快速校正模型,并通过图形处理器(GPU)并行运算进行加速,以达到高效消除Smear效应的目的。试验结果表明:文章提出的方法能够很好地校正Smear效应引起的误差,同时利用GPU加速后计算速度是传统校正方法的632.4倍。

环境减灾卫星:高空"天眼"助力抢险救灾

近期,随着台风过境,我国多地受到不同程度的影响.7月底,京津冀暴雨,河北省涿州市多个村庄、大面积农田被淹没.8月,东北暴雨洪涝灾害加剧,遭遇多重挑战.就在国家紧急启动抢险救灾工作的关键时刻,有一组卫星从500千米以外的太空实时传来了灾区最新遥感影像,助力政府及抢险救援团队及时掌握最新汛情,更加有效地开展应急抢险救援和受灾群众救助工作.这组卫星就是环境减灾系列卫星.

环境一号卫星CCD相机应用于陆地气溶胶的监测

环境一号卫星CCD相机应用在陆地气溶胶的监测中,因缺少短波红外通道,使地表反射的去除变得异常困难.应用改进的暗目标法,利用辐射传输方程(6S)构建查找表,对CCD相机数据进行图像重采样和辐射定标处理,进而对查找表进行插值,获得气溶胶光学厚度(AOD)分布.通过AERONET地基数据的验证及与MODIS气溶胶产品的对比表明,环境一号卫星CCD相机对陆地气溶胶的监测结果在AOD较大(>0.2)时,精度与MODIS相近;在AOD较小(<0.2)时,结果欠理想.

基于多时相环境减灾卫星数据的冬小麦冻害评估

评估冬小麦冻害影响范围和受灾程度对于灾后及时采取田间管理补救措施、恢复农业生产具有重要意义。基于国产多时相环境减灾卫星1号遥感数据(HJ-1),以河北省中南部冬小麦冻害为例,通过分析植被指数对冻害的敏感性,选择了增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)作为评估冬小麦冻害的最优植被指数。开发了一种基于多时相遥感数据的冬小麦冻害评估方法,以冻害指数作为冬小麦冻害程度的评估指标,利用地面实测样本数据对评估结果进行了验证。结果表明,受灾前后冬小麦EVI的变化与冻害程度呈显著线性相关,该方法能够有效评估冬小麦冻害影响范围和受灾程度。

基于环境减灾卫星时序归一化植被指数的冬小麦产量估测

依托国产环境减灾卫星构建作物归一化植被指数(NDVI)时序曲线,不但能提供与MODIS-NDVI、AVHRR-NDVI几乎相当的作物生长动态变化信息,还能提供更高分辨率的空间信息,将其应用于作物估产应更有优势。该研究以地处鲁西北平原的山东省禹城市为研究区,探讨基于环境减灾卫星影像构建冬小麦NDVI时序曲线,基于曲线特征参数,开展遥感估产的可行性。结果表明,可依赖环境减灾卫星遥感影像,重建冬小麦NDVI时序曲线,求算其生长季最大NDVI、返青期NDVI、生长季累积NDVI、营养生长期NDVI的变化速率、生殖生长期NDVI的变化速率等特征参数,建立可靠的估产模型。所建模型的建模决定系数为0.87,相对误差为5.02%;交叉检验决定系数为0.78,相对误差为6.87%。该研究可为基于遥感的作物估产提供参考。

环境减灾卫星影像森林火灾监测技术方法研究

森林火灾是世界性的、频繁发生的重大自然灾害。随着国内外航天科技的迅猛发展,卫星遥感技术特别是红外卫星遥感已成为森林火灾监测的一种有效手段。我国的环境一号卫星A、B星(简称HJ-1A卫星、1B卫星)于2008年9月成功发射,其中的HJ-1B卫星搭载了红外多光谱相机,在森林火灾监测方面具有得天独厚的优势,可在早期的火灾发现、中期的灾害跟踪、后期的灾害损失评估中发挥重要作用。本文主要分析了环境减灾卫星在森林火灾监测方面的优势,对环境减灾卫星森林火灾监测技术和方法进行了研究。

环境减灾-1A、1B卫星技术

"环境与灾害监测预报小卫星星座"A、B卫星(环境减灾-1A、1B卫星,简称HJ-1A、1B卫星)是我国新一代民用光学对地遥感小卫星,具有48h对中国境内及周边地区实现无缝覆盖观测的能力。文章介绍了HJ-1A、1B卫星的主要技术方案、技术创新点和特点,以及在轨各种光学相机的使用效果和主要应用领域,可为我国后续环境减灾监测预报遥感小卫星系列发展提供有益的技术参考。

基于太湖气溶胶类型分区的环境一号卫星CCD大气校正

由两颗卫星组成的环境卫星星座系统所提供的CCD数据具有较高的时间分辨率,使其在内陆湖泊水环境遥感监测中具有较大的应用潜力,对其有效的大气校正方法的研究则是其定量化参数反演的前提.基于准同步的MODIS数据辅助,根据气溶胶的差异性,将太湖划分为北部湖区、其他湖区两块区域,利用辐射传输模型,研究太湖环境一号CCD数据大气校正的方法,并对2009年4月17、21、25日数据进行大气校正.研究结果表明,该大气校正方法直接使用较为成熟的MODIS各类产品,克服了传统大气校正中依赖于现场同步测量大气参数的缺陷,能够快速、有效地完成环境一号CCD数据的大气校正.基于气溶胶类型对太湖进行分区后,所求算的遥感反射率精度高于6S模型和暗像元等大气校正方法得到的结果.

环境减灾小卫星影像水体和湿地自动提取方法研究

本文在研究HJ星多光谱CCD相机数据地物光谱特征基础上,提出了一种基于蓝光波段的改进型归一化差异水体指数(NDWI-B),并分别利用HJ星数据和ETM+数据,比较分析了NDWI-B和归一化差异水体指数NDWI提取水体的效果。结果证明,应用NDWI-B除可准确提取大范围水体外,还能够提取小范围水体和湿地,为基于环境减灾小卫星数据的洪水淹没等水体分布信息快速自动提取提供了一种实用化方法。

环境减灾卫星高光谱数据大气校正模型及验证

根据四流近似辐射传输理论,建立了适合环境与减灾卫星高光谱传感器(HSI)的大气校正解析模型,给出了模型中6个大气参数的数值计算方法。经与MODTRAN模型比较,解析模型误差小于0.5%,表明具有较高的数值模拟精度。利用与HSI数据同步过境MODIS数据生成的大气温湿度廓线产品和气溶胶产品,求解出了6个大气校正参数,并将其用于定标后HSI数据的大气校正,获得了地物真实高光谱反射率。经与地面同步观测光谱数据比较,波长大于700nm波段范围内校正结果与地面观测值一致性较好;其他波段受仪器自身存在较大噪声影响,校正后反射率高于地表观测值。

基于辐射传输模型的环境一号卫星CCD相机的水体大气校正方法研究

水体大气校正问题是开展我国环境一号卫星水色遥感定量化应用的关键。针对环境卫星CCD相机的特点,以水气耦合的辐射传输模型构建大气校正参数查找表,研究以地面气象数据辅助的逐像元水体大气校正方法,实现水体离水反射率和遥感反射比的反演。以现场测量数据和MODIS数据为参考进行水体大气校正效果验证,研究发现CCD相机的反演结果在蓝、绿波段的精度较高而红、近红的反演结果系统偏大。研究结果还表明气溶胶模型是影响水体大气校正精度的重要因素。

环境与减灾小卫星高光谱成像仪陆地气溶胶光学厚度反演

环境与减灾小卫星高光谱成像仪是搭载在中国将于2007年发射的环境与减灾小卫星A星(HJ-1A)上的传感器之一,在0.45—0.95μm波段范围内设置了约135个通道,空间分辨率为100m,回访周期约为96h。本文根据传感器的参数设置,使用HYPER ION数据仿真模拟了HJ-1A高光谱数据,探讨了它在陆地气溶胶光学厚度探测中的应用。文中使用浓密植被算法反演了模拟数据的气溶胶光学厚度。结果表明,HJ-1A高光谱成像仪能够很好地应用于陆地气溶胶光学厚度的反演。

环境减灾卫星数据在干旱监测中的应用

环境减灾卫星是首个以防灾减灾和环境监测为直接应用目标的小卫星星座。本文尝试利用环减星HJ-1B上的CCD相机的红光和近红外波段计算归一化植被指数,用IRS光谱仪热红外波段反演地表温度,采用植被供水指数建立干旱监测模型。通过对2010年初广西隆林、田林、西林3县的干旱情况的遥感监测研究,结果表明:遥感干旱监测结果与旱情实况分布基本一致。说明该方法比较可靠,再加上环减星重访周期短、空间分辨率高,据此可以为广西抗旱救灾工作提供快速准确的信息服务。

环境减灾-1A卫星空间调制型干涉光谱成像仪技术

介绍了空间调制型干涉光谱成像技术的基本原理,结合为环境与灾害监测测预报小卫星研制的超光谱成像仪总体方案,阐述了该类仪器的主要技术参数设计方法,以及光学、机械、电子、定标和数据复原处理等环节的关键技术,给出了仪器在轨运行获得的部分超光谱数据,以及仪器的应用潜力。

利用环境减灾卫星遥感监测冰雹灾害初探

【目的】寻求一个高效、准确的冰雹灾害遥感监测方法,为黑龙江省开展生态灾害的卫星遥感监测提供技术参考。【方法】针对2011-08-18黑龙江省木兰县一次冰雹灾害的个例,结合天气实况和雷达资料,利用从环境减灾卫星获得的遥感数据(2009-2011年),分析了冰雹灾害前后归一化植被指数(NDVI)的变化,对遭受冰雹灾害区域进行了遥感监测,并对监测结果进行了检验。【结果】植物遭受冰雹灾害后的一段时间内,NDVI出现异常下降的现象,与未遭受冰雹灾害的区域差别明显,说明利用NDVI来判别遭受冰雹灾害的区域是可行的。遥感监测结果显示,此次遭受冰雹灾害的区域为木兰县西南部(东经127°38′～127°55′,北纬45°55′～46°06′),受灾总面积为82.17km2。监测结果表明,遥感监测冰雹灾害的准确率平均可达86.67%。【结论】利用环境减灾卫星对冰雹灾害进行遥感监测和灾害等级评估是可行的。

基于环境减灾卫星数据的青海湖面积动态

遥感(RS)和地理信息系统(GIS)是我国大型湖泊、水库水体面积监测中不可或缺的重要手段。本研究在论述我国自主研发的环境减灾卫星CCD数据特征的基础上,利用多波段和单波段相结合的方法,构建了基于环境减灾卫星的水体识别模式,并根据该模式提取了青海湖自2008年9月以来至2011年每年4至11月期间的水体面积。结果表明,1)2008―2011年,青海湖面积呈持续增大趋势,且2008―2010年增幅较小,而2011年青海湖面积增幅显著;2)2009―2011年,青海湖面积呈现有规律的季节波动,但2011年各季节面积均高于前3年同期;3)2008―2010年青海湖自9月开始至封冻前,面积逐月减小,且2009―2010年青海湖面积均在9月达到最大值;2011年与前3年相比,青海湖面积除7月与2010年同期大致相当外,其余各月面积明显偏大,且湖面至10月才达到最大值;4)2008-2011年的10月,青海湖面积变化较明显的区域位于青海湖的东岸和西岸,湖岸线分别向东、向西推进了130～630和100～600m,东岸沙岛湖季节性与青海湖连通;5)青海湖面积持续增大的主要原因有3个方面,近年来青海湖流域气候呈现暖湿化趋势;青海湖周边河流的入湖径流量增加;青海湖周边人类生产活动趋缓。