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。

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。

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。

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C#和Matlab的HJ-1-CCD气溶胶光学厚度反演系统的开发

环境一号卫星CCD相机(HJ-1-CCD)30m的空间分辨率在大气环境监测中具有潜在优势,利用高分辨率的HJ-1-CCD数据进行大气环境监测时,首先需要反演得到较高精度的大气气溶胶光学厚度(AOD)。本文针对HJ-1-CCD数据反演AOD的全过程,采用C#和Matlab的混合编程,将两种开发语言优势互补,完成了基于HJ-1-CCD数据的大气气溶胶光学厚度反演系统的开发,使AOD反演的过程变得简单、可视化。同时,详细介绍了系统的设计思想,以及开发过程中的主要技术问题,为大气污染的卫星遥感动态监测提供良好的技术支持。

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。

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-1-CCD与MODIS数据的NDVI比较分析

利用辐射传输模型对HJ-1-CCD数据进行大气校正并反演出植被指数,和MODIS标准产品数据进行对比,并对典型区域的结果相关性和差异性进行了统计分析。结果显示:①当下垫面为相对均一的地表时,如耕地、有植被覆盖的山地、水体等,两传感器反演出的植被指数相关性(r)和相对差异分别为耕地(0.74,10%)、山地(0.69,12%)、水体(0.78,5%);②当下垫面为较为复杂的地表时,如建筑用地(含居民住宅区)等,两传感器的相关性(r)仅为0.58、相对差异达到18%;③在估算小范围区域且地表覆盖较为复杂的下垫面植被指数时,HJ-1-CCD因其相对较高的空间分辨率,能有效减弱混合像元的影响,进而提供更加丰富的植被指数信息。

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。

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。

融合HJ-1 CCD和MODIS数据生成高分辨率影像方法对比

高时空分辨率遥感影像的反演可有效解决南方云雨地区的数据缺失问题。以广西典型丘陵山地为试验区,利用时空自适应反射率融合模型(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,STRAFM)和增强型时空自适应反射率融合模型(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTRAFM)两种融合算法,选取小范围的国产环境减灾卫星(HJ-1 CCD)和中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据,比较分析两种融合算法所生成的高空间分辨率影像的优劣。与真实HJ-1 CCD的红、近红外(near-infrared,NIR)波段影像相比,STRAFM和ESTRAFM预测影像在空间分布上均具有较好的一致性,R值均为极显著相关,差分图像98. 94%以上像元反射率差值小于0. 1,平均绝对差值(average absolute difference,AAD)、平均差值(average difference,AD)、标准差(standard deviation,SD)均较小,融合效果好。与STRAFM相比较,ESTRAFM对真实HJ-1 CCD影像的细节捕捉能力更强,高低反射率区域没有明显缩小或放大现象,破碎地物边界更清晰,不存在斑块。ESTRAFM预测影像与真实HJ-1 CCD红、近红外波段影像的相关性均高于STRAFM,相关系数(pearson correlation coefficient,R)分别为0. 930、0. 885。ESTRAFM预测影像与真实HJ-1 CCD影像差异小于STRAFM,其差分影像的AD、AAD、SD分别为-0. 005、0. 013、0. 017。

基于HJ-1 CCD数据的九龙江口湿地资源监测

以福建九龙江口地区为研究区域,利用2008年和2012年的国产环境一号(HJ-1)CCD数据,综合利用监督分类、非监督分类和知识规则相结合的方法对湿地进行分类和专题提取。结果表明:与2008年相比,2012年九龙江口湿地总面积有所减少。天然湿地中河流的面积减少,主要转为滩涂、红树林和其他。养殖场的面积增加最多,主要由农田、河流和其他转化而来;而农田的面积减少最多,主要转为养殖场、林地和其他。快速城市化对九龙江口的湿地影响很大。

HJ-1卫星CCD图像信噪比评估

采用基于边缘块剔除的局部方差法对我国HJ-1环境卫星CCD图像的信噪比进行了评估,选取满足噪声评估环境的图像,分析了HJ-1/CCD影像各个波段的信噪比特征。结果表明,HJ-1/CCD影像第3波段信噪比最高,第4波段相对较低;与美国Landsat/TM图像相比,HJ-1/CCD图像信噪比整体上更高。

HJ-1 CCD与ETM+数据在土地利用中的应用比较

为研究HJ-1 CCD影像在土地利用中的应用能力,以HJ-1 A/B CCD数据和Landsat ETM+数据为数据源,在对其进行一系列数据预处理的基础上,分别从遥感影像土地利用要素识别能力、土地利用计算机分类的精度、土地利用信息提取二级分类精度和土地利用分类各地类面积对比等几个方面,对HJ-1 A/B CCD数据和Landsat ETM+数据在土地利用分类中的应用能力进行对比研究,得出了在土地利用分类应用中,HJ-1 A/B CCD数据基本可以替代Landsat ETM+数据,而且HJ-1 A/B CCD数据光谱敏感性更强,反应地物细节的能力更强,比Landsat ETM+数据更有优势的结论。

HJ—1CCD与Landsat—5TM在森林叶面积指数反演中的比较分析

利用LAI2000测量了帽儿山实验林场23个不同类型森林样区的叶面积指数(leaf area index,LA,I),根据LA,I观测数据和由环境一号卫星HJ—1CCD数据及Landsat—5 TM数据计算的比植被指数(SR),分别建立了研究区森林LA,I的估算模型。在此基础上,对比分析了CCD和TM数据在红光和近红外波段的特征,评价了利用这两种遥感数据提取的研究区LA,I的差别。结果表明,CCD数据在红光波段的质量比TM3稍偏低,CCD数据在近红外波段的信息量丰富;利用CCD与TM数据提取的LA,I具有很好的相关性(R2=0.736 4,n=180 339),但前者提取的LA,I比后者平均偏高0.23(4.5%);CCD数据在空间分辨率、辐射分辨率、波段设置上都与TM数据具有较好的一致性,同时,CCD还具有比TM高得多的时间分辨率(2 d),可以有效应用于较大范围森林LA,I的提取。

基于时间序列HJ-1 A/B卫星数据的冬小麦成熟期预测

准确、及时地掌握大区域尺度的冬小麦成熟期信息能够为农业机械调度、优化农作物收割顺序提供重要的参考依据。以华北平原中部冬小麦为研究对象,首先使用2013年研究区冬小麦生育期内HJ-1 A/B CCD时间序列影像,通过线性插值构建像元尺度上逐日的时间序列NDVI,随后采用上包络线S-G滤波方法重构时间序列NDVI,通过动态阈值法逐像元提取冬小麦抽穗期;然后以抽穗至成熟期的有效积温模型为判别依据,利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的日平均气温预报数据,实现未来10 d冬小麦成熟期的动态预测;最后采用农业气象站点的成熟期观测值对预测结果进行验证,重点对比分析了从不同成熟期预报起始时间点获得的冬小麦成熟期精度,以确定最优的预报起始时间点。结果表明:当预报时效小于等于10 d时,成熟期预测精度趋于稳定,因此,综合考虑确定提前10天对预测冬小麦成熟期在时效和精度上最优,平均误差为3 d。该方法为地块尺度的区域农作物成熟期预测提供了可参考的技术途径。

环境-1A、B卫星CCD相机系统级辐射定标数据分析

描述了环境-1A、B卫星(简称HJ-1A/B卫星)的宽覆盖多光谱CCD相机(简称CCD相机)在实验室进行的系统级辐射定标试验方案和数据处理分析结果,同时还比对了系统级定标状态与CCD相机单机定标状态的数据处理结果。分析表明:系统级定标数据正确、有效,得到的定标系数能够对相机数据进行较好的修正。系统级定标试验和单机定标试验的定标曲线、定标系数、动态范围等参数虽然存在差异,但是吻合度仍然很高,数据具有一定的可比性。

高速线阵CCD IL-P1-4096的原理和应用

IL-P1-4096是加拿大DALSA公司生产的双相高速线阵CCD。其单相工作频率可达25MHz甚至更高,因此应用十分广泛。文中介绍了IL-P1-4096的性能和工作原理,并给出了具体的应用电路。