HY-1 CCD宽波段水色要素反演算法

利用2003年春季黄海、东海区现场实测数据,建立了HY1卫星4波段CCD成像仪水色要素反演算法.由于HY1CCD的宽波段特性阻碍了黄色物质的反演,因此反演的水色要素仅包括水体表层的总悬浮物、悬浮泥沙(SS)以及叶绿素a的浓度.现场遥感反射率光谱由ASD地物波谱仪测量,对于叶绿素a的浓度利用现场萃取荧光法测量,总悬浮物、悬浮泥沙由实验室滤膜称重法获得.反演算法的拟合相关系数均大于0.88,平均相对误差在40%以下.对反演算法进行了误差灵敏度分析,结果表明对于总悬浮物、悬浮泥沙和低浊度水体中的叶绿素a的浓度反演算法能够满足日常的业务运行要求,但是对于高浊度水体中叶绿素a的浓度反演算法对某个波段组合比较敏感,仍需要进一步探讨.

针对HY-1A CCD数据处理的瑞利查找表

在海洋水色遥感中,瑞利散射占大气顶(TOA)处测量信号的绝大部分,作为大气修正的第一步,必须精确计算瑞利散射的贡献,并从总信号中去除。本文针对HY-1A CCD传感器的波段设置,利用6S模型计算了不同情况下的瑞利反射率;基于计算结果,分析了瑞利反射率的特征,包括大气类型的影响、波长的影响,以及宽波段设置带来的波段平均效应的影响等;构造了针对HY-1A CCD的瑞利反射率查找表,并应用于实际卫星数据处理,初步评估了方法的有效性。

黄、东海区总悬浮泥沙对HY-1 CCD数据叶绿素浓度反演的影响

悬浮泥沙含量对叶绿素浓度遥感反演具有一定的抑制作用，我国近岸水体受其影响更为严重。利用国家卫星海洋应用中心组织的2003年春季大规模黄、东海区海上试验获得的较高精度实测数据，详细分析了该海区各站点总悬浮泥沙含量、叶绿素浓度与遥感反射率之间的关系，确立了悬浮泥沙含量对叶绿素浓度反演的影响方式，从而获得了不同悬浮泥沙含量条件下，HY-1卫星CCD等效波段的叶绿素浓度反演模式。分析结果表明，将总悬浮泥沙含量小于6mg／L定义为中低混浊度水体，把大于6mg／L定义为中高混浊度水体，然后通过选择不同的悬浮泥沙修正指数分别建模，相关性能够达到实用反演的要求。建模的精度分别为：中低混浊度水体，相关性R^2=0．919，平均相对误差=0．277；中高混浊度水体，相关性R^2=0．877，平均相对误差=0．564。中高混浊度水体叶绿素浓度的反演误差较大，主要体现在低叶绿素浓度区(Cchl<1mg／m^3)，表明利用CCD数据反演中高混浊度水体低值叶绿素浓度模式还有待于进一步完善。

HY-1卫星CCD遥感器海岸带动态监测应用示范系统开发

2002年5月15日,中国成功地发射了第一颗海洋探测卫星———HY 1卫星。该卫星有效载荷中的CCD相机可以获得海陆相互作用区域的高分辨率图像,是我国海岸带地区进行遥感动态监测的一种有效而经济的手段。针对该遥感器建设的海岸带动态监测应用示范系统是国家卫星海洋应用中心HY 1卫星地面应用系统建设的一部分,现已初步投入业务运行。论述了该系统的设计与开发,并通过个例实验验证了该系统的可操作性和实用性,探索了HY 1卫星CCD遥感信息在海岸带监测中的应用潜力,也为类似系统开发起到了示范作用。

针对HY-1号卫星CCD图像处理的天津沿海土地利用分析

HY-1卫星成功发射,为利用我国自己的海洋卫星数据,进行海岸调查、海洋环境进行监测提供了前所未有的条件。本文选取了HY-1卫星CCD成像仪数据,针对天津海岸利用情况进行处理和分析,得出初步的分析结论。

融合多尺度卷积和侧窗滤波的HY-1C CZI云检测方法

海洋一号C(HY-1C)卫星是中国首颗海洋水色业务卫星,其搭载的海岸带成像仪(Coastal Zone Imager, CZI)具有大幅宽、短重访周期的优势,可实现海洋和海岸带的大面积观测。作为光学传感器,CZI受云影响严重,准确识别云是CZI数据处理的关键,但是CZI缺少红外和短波红外等对云敏感的波段,云检测难度大。针对该问题,本文提出一种融合多尺度卷积和侧窗滤波的轻量化云检测方法,该方法通过多尺度卷积获取云的不同尺度特征,通过侧窗滤波突出边缘特征,减少椒盐噪声的影响,提升云边缘检测的精度。实验结果表明,本文所提出的方法可有效进行云检测,在云边缘提取方面表现较好,F1-score达92.77%,Kappa系数达0.89,与现有云检测方法相比优势明显,且模型训练速度快、参数量少,可为HY-1C CZI遥感影像处理提供有力支撑。

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。

CBERS-1卫星CCD相机的光学拼接、配准和定焦

文章介绍了CBERS -1卫星的CCD相机的光学拼接、配准和定焦技术 ,它们是获得高清晰度图像的关键技术。

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。

CBERS-1卫星CCD相机零级图像处理研究

CCD相机是CBERS - 1卫星上的主要有效载荷之一。利用其接收的可见光和近红外谱段的图像 ,可以在国民经济的各个生产部门 ,诸如国土资源调查、农业、林业、地矿、水利、环境、生态等方面得到广泛应用。但是由于探元和光学系统成像的物理机制和各种干扰等因素影响 ,地面接收到的数据必须经过处理才能应用。文章介绍的内容就是将这种图像数据经图像预处理 ,得到零级图像 ;经过相应的辐射校正 ,得到一级图像 ;经过几何校正 ,得到二级图像产品 。

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HY-1C CZI影像光谱指数重构数据MNF变换的红树林提取

本文基于广西山口国家红树林生态自然保护区的HY-1C卫星的海岸带成像仪(Coastal Zone Imager,CZI)影像,分析了红树林与一般陆地植被的光谱特征及其光谱指数的相关性,采用归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、归一化差异水分指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)、大气阻抗植被指数(Atmospheric Impedance Vegetation Index,ARVI)及利用CZI波段构建的光谱斜率比(CZI Visible Spectrum Slope Ratio,CVSSR)4个指数替代CZI原始波段形成重构数据,基于重构数据的最小噪声分离变换(Minimum Noise Fraction Rotation,MNF)结果分量,建立决策树并实现了红树林信息的自动提取。研究结果表明:结合本文所选光谱指数重构数据及MNF变换方法,能够有效增强CZI影像上红树林与一般陆地植被的光谱差异,基于MNF变换分量建立的决策树可有效提取红树林信息,经与专家解译结果比对,本文方法面积准确率达90%以上;经随机样本点验证,总体检测精度为88%。

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。

利用海洋卫星HY-1数据反演叶绿素a的浓度

利用去包络线法分析了叶绿素的光谱特征,构造了一种新的指数NDPI(Normalized Difference Pigment Index)反映海洋中的浮游植物.以辽东湾为研究区,通过我国第一颗海洋水色卫星HY-1数据获得NDPI值,再根据实测数据建立了叶绿素a浓度反演模型.和波段比值法及类似SeaWiFS的OC4v4算法比较,NDPI算法优势明显,算法稳定.根据该算法反演整个海区的叶绿素a分布,和前人的现场调查有很好的一致性.结果表明HY-1可用于海洋叶绿素反演,用NDPI算法能获得实时大面积海域叶绿素a浓度.

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。

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。

基于HJ-1CCD影像的冬小麦种植面积提取研究

针对目前省域冬小麦种植面积遥感监测业务化运行中所存在的监测精度与成本之间相互制约的问题,本研究选取冬小麦主产区——山东省为研究区域,利用HJ-1卫星提供的CCD遥感影像,采用决策树分类法,同时以山东省土地利用类型之林地数据和野外地面调查数据作为辅助,通过分区解译提取出山东省冬小麦种植面积和分布区域。研究表明:利用HJ-1 CCD影像进行山东省冬小麦种植面积提取是可行的,位置精度和面积总量精度分别达到93.0%和96.8%,对国产卫星的推广应用具有良好的示范作用。