基于BRDF模型的伪装目标与背景动态光谱一致性分析

伪装目标与背景的光谱一致性是评价光学伪装效果的重要指标。在时间随机、方向任意的光学侦察威胁下,太阳光入射角度的变化以及观测角度不同使得观察到的目标与背景的光谱特性发生相应变化,导致光谱动态差异,给伪装目标与背景融合度的精准评估带来了困难。为解决该问题,提出了基于双向反射分布函数(BRDF)的光谱一致性分析方法,基于广义逆矩阵回归拟合得到模型参数,据此构建核系数一致性指数,用以量化伪装目标和背景参数之间的差异,实现多角度的动态光谱一致性分析。使用该模型与传统的评估方法进行了比对实验验证,结果表明,传统一致性分析方法的评价结果会随着角度的变化而波动,而所提方法对动态光谱一致性给出了稳定的评价结果,说明了所提方法比传统方法更为可靠和合理,所做工作对光学伪装评价具有参考意义。

基于广义逆矩阵的BRDF模型参数拟合方法

为了提高二向性反射率分布函数(BRDF)模型参数拟合的效率,充分了解地物目标的光谱方向特性,提出了一种基于广义逆矩阵的BRDF模型参数拟合方法。首先分析了地物光谱反射的方向特性,然后使用成像光谱仪测量不同方向条件下目标的光谱反射率,将实验条件与先验测量数据代入BRDF模型中,建立广义逆矩阵等式并拟合出测量目标的模型参数;利用拟合的目标BRDF模型参数反推任意特定方向条件下的光谱反射率,并与实测数据作对比,采用光谱角制图法度量其相似度。结果表明,草地和迷彩雨衣的拟合光谱曲线与实测光谱曲线的相似度很高,分别达到了0.1307和0.0896,证实了该参数拟合方法的有效性,同时也验证了BRDF模型的泛化拟合能力。该方法原理简单、快速有效,可为其它类型的BRDF模型参数拟合与后续地物目标光谱特性研究提供参考。

新几何光学核驱动BRDF模型反演地表反照率的算法

MODIS的反照率和二向反射产品由基于核驱动模型的AMBRALS程序提供。目前AMBRALS算法系统中所用的描述几何光学散射的核为LiSparseR核。新提出的一个几何光学核—LiTransit核兼有LiSparse核向LiDense核过渡的优点 ,比LiSparseR核更符合几何光学模型的基本原理。验证结果表明 :与LiSparseR核比较 ,RossThick—LiTransit的核组合更能反映直入扇出反照率随太阳天顶角变化的趋势。因此在下一代的AM BRALS算法系统中 ,将用新的LiTransit核取代LiSparseR核。目前AMBRALS算法系统为了快速处理每天大量的数据 ,用多项式拟合核的半球积分。因此 ,为了替换LiSparseR核 ,同时又不影响整个算法的系统性 ,本文研究了LiTransit核的多项式拟合。结果表明 :拟合的多项式与核半球积分的相关性很好。

BRDF模型参数分阶段鲁棒性反演方法

遥感BRDF物理模型均建立于一定的假设或基于某些理想状况,其模拟的数据与观测数据之间多少会存在一些差异(误差)。利用BRDF模型反演地表参数时,如果不加选择地使用所有观测数据,势必会影响模型参数反演的准确度。遥感反演时一般都采用代价函数进行参数拟合。经典的最小二乘(LS)拟合代价函数对正态分布误差具有一定的抗干扰性,但是当观测数据含有异常值时却会导致反演结果的不稳定。最小中值平方(LMS)方法具有鲁棒性特点,反演时若将其作为代价函数,则可以有效地检测出观测数据中含有的异常值,从而可以使模型反演准确度提高。本文以遥感BRDF物理模型———SAIL模型为例,使用模拟数据与真实地面观测数据,构建LMS与LS两种代价函数,分阶段地进行地表参数的反演方法研究。结果显示,针对具有一定误差或模型不能完全表示的观测数据,本文采用的分阶段方法可以对模型参数鲁棒地反演。

BRDF模型及其反演研究的现状及展望

介绍了二向性反射的物理模型及半经验模型在理论研究中的新进展,并分析了各个模型的优缺点,为模型选择提供了依据;同时对模型反演的策略和方法及最新研究进展进行了概述。在此基础上,对实验研究、理论研究以及应用研究中存在的主要问题及目前的一些解决方案进行了分析,并讨论了遥感反演研究的未来发展方向。

基于MB模型的简化偏振BRDF模型建立与仿真

偏振BRDF模型的计算往往非常复杂,为了简便准确地获取伪装目标和背景的反射光偏振度差值,采用特殊值法和理想化方法对Maxwell-Beard BRDF模型中的微面元分布函数和遮蔽函数进行简化,使微面元分布函数较Torrance-Sparrow模型更准确,较Maxwell-Beard模型更简单。然后利用Fresnel反射中物体对光线平行分量和竖直分量反射率不同的性质,采用物理理论分析的方法计算得到表示反射过程的Muller矩阵,并建立了其矢量BRDF模型。针对面内反射,利用Matlab对模型进行模拟,仿真结果证明:模型可以描述粗糙表面反射偏振特性。研究结果对研究粗糙表面反射偏振特性的影响因素及伪装目标偏振探测有一定的理论和实践意义。

利用BRDF模型改进PRI反演水稻光能利用率

为探究双向反射分布(BidirectionalReflectanceDistributionFunction,BRDF)模型改进的光化学植被指数(Photochemical Reflectance Index,PRI)反演水稻冠层光能利用率(Light Use Efficiency,LUE)能力,该研究利用多角度水稻冠层辐射数据和同期通量观测数据,引入BRDF模型对多角度PRI进行观测角度标准化处理。获取晴天09:00—15:00每半小时数据156组,其中130组数据用来建模,另外26组数据对所建模型进行验证。结果表明:BRDF模型在晴空指数(ClearnessIndex,CI)较低时拟合效果较差,随着CI的升高模型模拟效果变好;BRDF模型的拟合参数受光照条件和植被状况的影响,不同CI范围下的各向同性权值ki与LUE相关性均良好(决定系数大于0.3),在0.6≤CI<0.7时相关性最佳,决定系数为0.63;无论是否采用BRDF模型的角度校正,由PRI反演LUE的模型均可采用线性形式或指数形式;但采用BRDF模型的角度校正后,反演模型精度得到显著提升,决定系数从0.46(P<0.01,校正前)提高到0.8(P<0.01,校正后);验证结果显示,采用BRDF模型的角度校正前后,相对反演偏差指数由1.34提升到2.6,同时验证的拟合决定系数也由0.44提高到0.87。该研究相比较传统多角度遥感观测的PRI指数,BRDF模型的角度修正提高了PRI对水稻LUE的反演能力,证明了多角度冠层光谱观测可利用BRDF模型提高其植被指数对植物生理活动探测能力的可行性。

基于BRDF模型的FY_3D MERSI-Ⅱ场地定标与验证

FY_3D卫星中分辨率成像仪(MERSI-Ⅱ型)自发射以来,主要应用在气象观测、环境监测、防灾减灾等方面。FY_3D卫星过境时的观测角度会影响定标精度,基于此,提出一种基于双向反射分布函数(BRDF)模型的场地定标方法。2022年7月在敦煌校正场开展星地同步测量实验,并利用2020年7组不同时刻的无人机多角度观测数据基于6种核函数组合方式建立42种BRDF模型。针对不同观测角度下的FY_3D影像,对构建的BRDF模型进行适用性分析。并计算基于BRDF模型传感器各波段的表观反射率与卫星实测的表观反射率相对偏差。结果显示:敦煌场地BRDF模型校正地表反射率时会受卫星观测角度影响,不同模型校正地表反射率之间的差异,受时间及太阳角度的影响不超过1%,受不同核函数组合方式的影响不超过3%。FY_3D MERSI-Ⅱ型2021年B1~B12波段模型计算的与卫星观测的表观反射率平均相对偏差均小于5.22%,2022年B1、B2波段模型计算的与卫星观测的表观反射率平均相对偏差超过8%,其余波段均小于5.74%。

利用POLDER数据验证MODIS BRDF模型参数产品及Ross-Li模型

将MODIS BRDF模型参数产品(MCD43A1)模拟的近红外波段反射率与从POLDER-3/PARASOL BRDF全球数据集中筛选的9961个像元的BRDF观测数据进行对比,验证了MCD43A1所采用的RossThick-LiSparseR BRDF 模型(Ross-Li模型)拟合二向反射的能力。结果表明,Ross-Li模型总体上可以有效地模拟地物的二向反射,所有像元的近红外波段反射率模拟值与POLDER-3观测数据之间的R2达到0.943,RMSE为0.016,模拟反射率比POLDER-3数据总体偏低5.2%。但Ross-Li模型明显低估了热点反射率,热点模拟结果比POLDER-3数据平均偏低14%,模拟值的R2为0.824,RMSE为0.07。热点反射率模拟误差与地表覆盖类型有关,针叶林热点反射率模拟值偏低最严重,其次是阔叶林、草地与农田,灌木与裸地热点反射率模拟值偏低相对较小。通过修正Ross-Li模型中的体散射核,可以明显改善热点反射率的模拟效果(R2=0.839,RMSE=0.043)。Ross-Li模型对天底、暗点等特征方向反射率的模拟较为准确。Ross-Li模型的模拟精度随太阳天顶角和观测天顶角的增大而降低。对于农田与草地而言,Ross-Li模型的模拟精度随NDVI的增加而降低;但在森林与灌木覆盖条件下,当NDVI约为0.5时,Ross-Li模型的模拟效果最差。

BRDF物理模型反演中的不确定性与敏感性矩阵(英文)

ＢＲＤＦ物理模型通常非常复杂，很难反演，一般都要利用先验知识固定其中一些参数来反演其余的参数。通常大多数人认为应该固定不敏感的参数，但就如何定义一个参数在反演中的敏感度的问题至今未达成共识。李小文和Ｓｔｒａｈｌｅｒ以及王锦地也认为只有那些最敏感与最不确定的参数应该参加反演，而且应用全部观测数据的一部分去反演，但他们未能说清楚怎么定义“最敏感与最不确定”的参数以及如何寻找相应的那一部分观测数据。由于缺少对参数敏感性和不确定性定量的描述，使得ＢＲＤＦ物理模型的反演成为一种“技巧”或“艺术”。我们尝试去建立一种ＢＲＤＦ模型反演的通用的方法，它基于知识的积累和我们称之为多阶段目标决策（ＭＳＤＴ）的反演策略。这一反演策略基于给定观测方向／波段下的不确定性和敏感性矩阵（ＵＳＭ）。它有点类似于牛顿最小化方法中的偏微分矩阵，但有３个明显的区别：１）考虑了初始估计值的不确定性；２）对初始估计值的依赖性小；３）定义中所有的元素有相同的单位，可定量地比较。文中给出了对于ＡＳＡＳ样本利用ＬｉＳｔｒａｈｌｅｒ几何光学模型得出的一个ＵＳＭ，从中可以很明显地看到应该先反演哪些参数，以及应该用哪部分观测值。在更为复杂的采样模式下，可以用?

“核”驱动BRDF模型反演新途径

“核”驱动BRDF模型目前是多角度卫星传感器MODIS用于计算全球半球反射率的首选模型 ,该模型利用“最小二乘”方法选择最佳的“核” ,在小样本情况下 ,反演结果很不稳定 ,文中对此进行了改进 ,利用信息反演理论 ,考虑了模型及测量误差等影响因数 ,提出了“最小方差”反演准则 .经检验 ,在小样本情况下该方法较原“最小二乘”方法更为可靠并较少地依赖于多角度观测数据的方位 .

岩石表面的BRDF特征模型研究

观察总结岩石在2π空间的BRDF光谱特征,构建了岩石表面的多角度双向反射分布函数特征模型.通过实验测定多种岩石在2π空间上的反射光谱与光线入射角、探测角、方位角等因子之间的关系数据,结果表明光线入射角对岩石的反射光谱影响较大,随着光线入射角的不同显著地影响岩石表面反射的波形曲线.并且,在相同探测角下,空间水平方位角对光谱具有极化特征,表现为椭圆分布;测定一些关键方向的e、p值,可完整描述岩石在不同入射角下的2π空间上的反射波谱特征,进而确定BRDF模型.构建多角度的BRDF反射特征模型,可以对现有的地质遥感影像进行光谱辐射数值纠正.

基于场地高光谱BRDF模型的Suomi-NPP VIIRS长时序定标

为提升光学卫星遥感器的定标频次,提出一种基于场地高光谱BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)模型的高频次绝对辐射定标方法,实现了Suomi-NPP(Suomi-National Polar-Orbiting Partnership Spacecraft)VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)的长时序高频次绝对辐射定标。介绍了基于场地高光谱BRDF模型的绝对辐射定标原理,于2018年4月和8月利用场地高光谱BRDF手动测量系统分别对敦煌场的方向特性进行测量试验,并基于半经验核驱动反演敦煌场的地表高光谱BRDF模型参数。基于BRDF模型计算2018年全年VIIRS M1~M11波段的表观反射率,并与卫星观测表观反射率进行比对。结果表明:Suomi-NPP VIIRS遥感器2018年全年的有效定标频次为51次,其中M1~M7波段模型计算的表观反射率与卫星观测的相对偏差均小于3.23%。基于场地BRDF模型的高频次绝对辐射定标方法可有效地提高卫星载荷的定标频次,及时跟踪载荷的辐射特性变化。

基于线性核驱动模型的BRDF模型集成与案例分析

二向性反射是自然界中物体表面反射的基本现象。为研究地表的二向性反射特征,国内外学者发展了一系列BRDF模型,其中,半经验、线性、核驱动的BRDF模型已被广泛应用。目前,我们已发布基于线性核驱动模型的可视化界面MaKeMAT。为进一步便于这些模型的应用,本研究将用户常用的物理BRDF模型与线性核驱动BRDF模型进一步集成,在原模型功能的基础上,加强了模型与用户的交互,实现了多个模型的统一调用。同时,初步分析了部分物理BRDF模型与线性核驱动BRDF模型的耦合效果。结果表明:物理BRDF模型与线性核驱动BRDF模型总体耦合精度较高,在红和近红外波段,决定系数R2可达0.899~0.989。该集成有助于用户进行BRDF的研究与应用示范,在遥感模型集成的技术层面上,也可为实现多模型集成提供技术参考。

基于星载POLDER冰雪数据评价3个BRDF模型

冰雪在短波区域具有很强的各向异性反射特征,对全球能量平衡及水循环等有重要作用。目前,国内外学者发展了一系列应用于冰雪的二向性反射分布函数BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)模型,全面比较和评估这些模型对星载多角度遥感产品的业务化模型选择有重要参考价值和指导意义。本文基于全球POLDER冰雪多角度反射率数据,选取3个模型,包括核驱动、半经验的MODIS业务化RTLSR模型、渐进辐射传输物理模型ART以及新发展的RTLSRS模型进行了全面比较分析,研究结果表明:(1)在拟合所有POLDER数据时,RTLSRS模型都具有最高精度,对于单组纯雪数据,RTLSRS模型的最小二乘拟合的均方根误差(RMSE)比ART模型降低了45.45%,仅为RTLSR模型的18.46%。对于非纯雪数据,RTLSRS模型与RTLSR模型的拟合能力总体差别不大,但其RMSE比RTLSR模型降低了67.5%,ART模型的精度最差。(2)虽然RTLSRS可以高精度拟合所有数据,但该模型拟合纯雪(R2=0.969,RMSE=0.012)精度较优于非纯雪(R2=0.926,RMSE=0.013)。(3)对RTLSRS模型进行简化,仅保留其各向同性核和雪核ISM(Isotropic-Snow Model),验证结果表明:简化后的模型能够很好地表征雪的二向散射能力,使用POLDER全部纯雪数据进行拟合时,R2达到了0.949,RMSE为0.034。本文有助于用户在应用冰雪多角度数据时选择更合适的BRDF模型,同时对理解这些模型的误差提供了有价值的参考.

BRDF室内实验处理系统及应用(英文)

与野外ＢＲＤＦ实验相比，室内实验更容易控制，具有无风、无云、光源固定和可全方位重复观测等优点，获取的反射率数据和测量的植被结构数据的精度要较野外测量的高，可用于ＢＲＤＦ模型验证及反演试验。

基于共轭梯度算法的冷轧板表面反射模型建模与优化

双向反射分布函数(BRDF)用于描述物体表面的光反射分布规律,从该函数的定义出发,简化了函数的分析模型,通过实验获取了冷轧板表面光散射的空间分布曲线,并基于BRDF经验模型的思想提出一个具有四参数的表面BRDF修正数学模型;进一步针对实验数据,基于共轭梯度优化算法对模型中各参数进行拟合,得到一个可以模拟大角度范围入射情况的冷轧板表面的光散射模型,实验结果表明该模型准确度较高,为进一步设计表面成像系统以及构建冷轧板表面光散射虚拟模型提供理论依据。

基于BRDF的物体表面的外貌复现研究

物体全外貌的测量和复现是目前颜色视觉领域的重要研究方向之一。主要讨论了对于反射性物体表面的外貌复现研究及其相关发展,介绍了基于BRDF测量和建模的全外貌描述手段,总结综述了近年来该领域取得的研究成果,并在最后对该领域的发展方向进行了展望。

土壤二向反射特性及水分含量对其影响研究

土壤二向反射特性的研究是进行地表温度、地表反照率等方面反演必须解决的问题,同时也是全球地面覆盖遥感研究所要考虑的背景因素,对定量遥感及土壤遥感技术本身的发展有着重要意义。论文在对不同类型土壤进行室内二向反射率测定的基础上,分析了其在可见光及近红外波段随观测角度变化规律,得出以下结论:在不同的观测方位角,土壤二向反射率均随着观测天顶角的增加而增加,在垂直主平面方向是对称的;并且在后向散射方向达到最高,在前向散射方向达到最低。研究利用基于辐射传输理论的Hapke二向反射模型对不同类型土壤在不同水分含量条件下的二向反射率进行了模拟并取得了较好的结果。此外,基于实测的土壤二向反射率对Hapke模型的主要参数进行反演并研究土壤水分含量对其影响,结果表明随着土壤逐渐变干,其单次散射反照率在整个波段均呈增加的趋势,并且单次散射反照率不受测量时条件的影响。因此,论文可以为利用单次散射反照率来反演土壤水分含量提供研究基础。

不同类型土壤的二向反射光谱特性及模拟

在对不同类型土壤进行室内光谱二向反射率测定的基础上,分析了可见光波段及TM4近红外波段土壤二向反射率随观测角度变化规律,得出以下结论:在不同的观测方位角,土壤二向反射率都随着观测天顶角的增加而增加,土壤的二向反射率在垂直主平面方向是对称的;反射率在后向散射方向达到最高,在前向散射方向最低。并利用基于辐射传输理论的Hapke二向反射模型对不同类型土壤在可见光波段及Land-sat TM4近红外波段的二向反射率进行了模拟,得到了很好的结果;其在模拟可见光波段时的RMSE值分别为0.003,0.002,0.004,相关系数分别达到0.995,0.998及0.998;在模拟TM4近红外波段时的RMSE值分别为0.004,0.006,0.005,相关系数分别达到0.997,0.996及0.998,这表明通过逐波段的模拟可以获取整条二向反射光谱曲线。