基于单通道算法的HJ-1B与Landsat 5 TM地表温度反演一致性研究

针对传感器参数与Landsat 5 TM较为相近的环境减灾卫星HJ-1B的热红外数据是否能达到与TM6反演地表温度同样的效果的问题,作者获取了2009年4月15日覆盖北京地区相同范围的HJ-1B影像和Landsat 5 TM影像,采用Ji m啨nez-Mu oz和Sobrino的普适性单通道算法,通过遥感数据获取反演参数,对研究区的地表温度进行反演,并对两类数据反演结果的一致性进行了分析和评价。通过对反演结果的统计分析和分级填图表明,基于普适性单通道算法的HJ-1B与TM的热红外波段反演的地表温度在数值上和空间分布趋势上一致性较高。因此,具有较高时间分辨率和较大幅宽等优势的HJ-1B IRS数据在地表温度反演方面具有更大的潜力和应用范围。

使用LANDSAT-5TM数据反演金塔地表温度

使用Landsat-5 TM的热红外波段资料,用Weng等、Qin等及Jimenez Mu^noz等三种不同的方法对金塔地区地表温度进行反演,并将反演得到的结果与实测值进行比较。结果表明,三种方法均能较好地反演出金塔绿洲地表温度的分布状况,其中,Weng等及Qin等的反演方法反演的结果较好,绝对误差均<1.9°C;而Jimenez Mu^noz等的方法反演的结果较差。

Landsat-5 TM影像增益偏置值对地面反射率计算影响分析

增益和偏置是对TM影像计算反射率的两个基本参数,如果这两个参数存在偏差,辐射定标、辐射校正及大气校正的结果都会出现错误。由于Landsat-5卫星的老化,辐射精度有一定程度的下降,USGS多次公布了不同的辐射校正参数。根据USGS公布的结果以及影像头文件中的增益和偏置值,对1998年获取的Landsat-5 TM影像进行了实验;求解了地面反射率并对2种地物(茂密植被和清洁水体)的地面反射率与标准值进行了对比分析。实验结果表明,利用影像头文件中的增益和偏置值对影像进行处理能获得最好的结果;如果影像不包含头文件,则建议使用USGS公布的相同时期的参数。

LANDSAT-5 TM图像散粒噪声去除方法研究

针对LANDSAT-5 TM多光谱图像存在散粒噪声问题,提出一种基于异常探测和光谱归一化处理来检测及去除噪声的算法。视散粒噪声为强光谱异常,基于RX算子探测像元异常,根据异常分布统计特征确定含散粒噪声的像元;再以含散粒噪声的像元为中心,利用邻域内像元各分量上的光谱归一化分值,确定散粒噪声所在波段。利用邻域内具有最相似光谱的像元对应分量替换散粒噪声所在的像元分量。实验表明,该算法能够有效去除TM图像中的散粒噪声。

基于SPOT4和Landsat5 TM的不同影像融合方法质量对比研究

【目的】探究不同影像融合方法对SPOT4全色影像和Landsat5 TM多光谱影像融合效果的影响。【方法】采用13种不同的影像融合算法开展融合试验,并通过定性和定量分析的方式,对融合结果进行综合评价分析。【结果】结果表明,融合影像的信息熵相比原影像有所增强,RGB三通道的熵值分布更为均匀,主要集中在50~200之间。此外,不同地物类型对融合方法的效果产生了显著影响。对于水体和植被,Brovey、HSV、IHS和EF方法展现出了良好的光谱保真性和细节增强能力,因此更适用于目视解译。NND法在这些区域出现了轻微的光谱失真现象,导致其分类精度偏低。【结论】针对不同传感器的影像选择适当的融合方法,对于提高遥感影像的解译精度和应用价值具有重要意义。

基于元胞自动机和BP神经网络算法的Landsat-TM遥感影像森林类型分类比较

【目的】针对森林资源遥感监测效果往往受森林类型识别分类方法的影响,提出一种基于元胞自动机的遥感影像森林类型分类方法,以提高Landsat-TM遥感影像的分类精度,为森林资源遥感监测提供技术支持。【方法】以小兴安岭带岭林业经营管理局为研究区,基于2010年Landsat5-TM影像数据和2012年森林资源二类调查数据,采用窗口法获取TM第5波段各待分类别的像元均值作为聚类中心,以元胞自动机的Moore模型为框架,以元胞为基本单位,以像元均值为对象,利用最小距离法求取进化规则(判断准则是中心元胞周围的8个元胞距每类聚类中心的距离最近且像元数量最多,则中心元胞属于该类别),充分考虑影像及地物之间的空间特征,采用元胞自动机分类方法进行森林类型的识别分类。同时,以相同的样本数,采用3层BP神经网络模型对TM遥感影像进行分类试验,并比较2种方法的分类效果。【结果】基于元胞自动机的分类方法总体分类精度为88.712 1%,Kappa系数为0.829 1,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为73.60%,92.94%和94.13%,达到了区分针叶林、阔叶林和针阔混交林的分类目的。BP神经网络算法的总体分类精度为86.671 3%,Kappa系数为0.798 4,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为69.22%,93.37%和90.76%。2种分类方法均可有效识别森林类型信息。【结论】元胞自动机模型应用于遥感影像森林类型识别分类可弥补因TM影像空间分辨率较低造成的遥感影像分类精度过低的问题,提高分类精度。在森林分布破碎、种类类型多样且结构复杂的带岭林区,该研究结果有助于森林资源监测与管理,可为大区域尺度的森林动态信息监测提供更好的数据及技术支持。

Landsat 5 TM数据辐射定标

Landsat 5卫星自1984年3月1日发射以来已成功运转24a,在Landsat 5 TM的数据处理历史中,为提高辐射定标精度,美国地质调查局(USGS)分别在2003年5月和2007年4月对其辐射定标算法进行了两次更新,新算法采用基于查找表的定标算法,和Landsat 7 ETM+的定标算法相似。但是目前在遥感定量应用中对TM数据的辐射定标问题存在混乱状况,影响了定标精度。针对此状况,对Landsat 5 TM数据辐射定标问题进行了系统介绍,重点分析了定标算法变化情况,为正确进行Landsat 5 TM数据辐射定标提供参考。

基于Landsat5 TM数据的地下煤火区地表温度反演

利用Landsat5 TM数据,应用Weng方法反演了内蒙古乌达矿区的地表温度,并进行了初步分析.结果表明Weng方法的反演结果符合地下煤火区温度的空间分布规律,高温异常区范围明显,在地下煤火区地表温度获取中具有一定的适用性.

基于Bumper Mode的Landsat-5数据图像校正与补偿算法设计与实现

2002年Landsat-5星上TM扫描仪出现了扫描装置同步问题,为此美国宇航局(NASA)调整了TM扫描仪的工作模式,消除了上述问题,但同时造成了图像数据正反扫描不能对齐和错行的问题。本文针对目前Landsat-5卫星Bumper Mode模式下出现的问题进行了详细分析,完成了快速几何校正和补偿的算法设计与软件实现。并通过对Landsat-5多轨零级图像和移动窗图像处理加以验证,获得了良好的效果。为同类遥感卫星传感器出现相似问题提供了一条简便、快速的解决途径。

miRNA-138-5p靶向调控胱天蛋白酶3减缓吸烟所致睾丸支持细胞TM4细胞凋亡

近年来研究表明,长期大量吸烟可致睾丸出现不可逆性损伤进而出现精子发生受阻,凋亡信号通路在其中发挥着关键作用,其分子调控机制仍有待深入研究。本研究旨在探讨miRNA-138-5p在香烟烟雾所致小鼠睾丸支持细胞TM4细胞(正常小鼠睾丸Sertoli细胞)损伤中的靶向调控机制。MTT法、乳酸脱氢酶法和TUNEL法结果显示,CSE干预后的TM4细胞存活率显著降低(P<0.05),细胞毒性显著增加(P<0.05),细胞凋亡率显著增加(P<0.05);RT-PCR和Western印迹结果证明,10%CSE干预TM4细胞后,凋亡前体基因p53、促凋亡基因Bak和胱天蛋白酶3(caspase-3)的mRNA和蛋白质表达水平显著上调(P<0.05);在TM4细胞中转染miRNA-138-5p过表达质粒后同样进行CSE干预,结果显示,支持细胞存活率较转染前显著升高(P<0.05),凋亡阳性细胞数较转染前显著降低(P<0.05),凋亡前体p53基因、促凋亡基因Bak和Caspase-3的mRNA和蛋白质表达较转染前显著下调(P<0.05);沉默miRNA-138-5p后,Bak、胱天蛋白酶3的mRNA和蛋白质表达水平显著增加(P<0.05);在线数据库分析显示,miRNA-138-5p与胱天蛋白酶3具有较高的匹配预测值,双荧光素酶报告基因结果显示,Bak未结合至miRNA-138-5p,而胱天蛋白酶3可以靶向结合至miRNA-138-5p。以上结果提示,miRNA-138-5p可靶向调控胱天蛋白酶3,减缓吸烟所致睾丸支持细胞凋亡,具有支持细胞的保护作用。

基于Landsat5TM数据反演地表温度的方法研究——以石城县为例

热岛效应对城市生态环境的影响大,不利于生态城市的建设。本文通过获取研究区的Landsat5TM影像为主要数据源,利用热红外波段TM6进行地表温度反演。分析结果表明:研究区地表温度明显比郊区地表温度高,并呈现由中心城区向外地表温度有逐渐降低的趋势。

天马TM150-5

一个风和日丽的下午，我独自一人走过一家摩托车行，不经意地看见一辆大太子型摩托车摆在展台上，款式、颜色特别酷。我径直走到样车前打量一番．一种征服的欲望让我跨上酷车，高矮合适，乘坐很舒服。这就是我后来购买的天马TM150-5摩托车。

基于HJ-CCD与TM影像的水稻LAI估测一致性分析

针对传感器参数与Landsat-5 TM较为相近的环境减灾小卫星HJ-CCD影像可否适用于水稻叶面积指数(LAI)估测的问题,该文利用同为2009-07-13获取的安徽省境内相同范围的HJ-CCD影像和TM影像,结合地面同步调查数据,分别从影像原始波段相关性、反演模型精度及LAI空间分布趋势3个方面,对两类数据在水稻LAI估测上的一致性进行分析和评价。结果表明,两类影像原始波段反射率相关性较高,基于两类影像的单变量、多变量模型在精度上一致性较高,估测所得的LAI在空间分布上也具有较高的一致性,数据集中分布的区间较为一致。因此,该研究初步证明将HJ-CCD影像用于水稻LAI估测在总体上是可行的。但同时,由于基于两类影像构建的模型在形式上存在一定程度的差异,据此得到的LAI填图结果的数据分布在某些区间内亦略有差异。因此,在应用中应注意针对不同数据源进行独立建模分析,不可相互套用模型。该研究一定程度上为有着重访周期短、覆盖范围宽等优势的国产中分辨率遥感数据在农业领域的应用提供依据。

基于Landsat 5热红外波段反演亮度温度的比较研究

为地表温度的反演提供理论依据,比较Landsat方式与Planck函数法反演地表亮度温度差异,以玛多地区的Lndsat 5 TM热红外波段为例,计算了亮度温度及其差值。结果表明:两种反演方法得出的结果非常接近,平均值仅相差0.617 K;根据Planck函数法与Landsat方式亮度温度数据直方图,两者频率最高区几乎一样,空间差异不太明显;Landsat方式与Planck函数法差值的标准差为0.007 350;与地表温度实测值相比较,差值分别为4.2℃和4.9℃,与实测值相差较多,因此,两者都比较适合常规下地表温度的反演,但不适合作地表温度使用。

基于TM遥感影像的森林类型分类方法比较

以吉林省汪清林业局为例,基于Landsat5-TM影像,充分利用遥感影像光谱信息,分别采用动态聚类法和组合监督分类法对该林区的森林类型进行分类,并对分类结果的精度进行比较分析。研究结果表明,利用组合监督分类的精度比动态聚类法分类的精度要高,总体分类精度高11%,其中针叶林、阔叶林、混交林和其他用地的分类精度分别高8%、11%、17%和10%。

植被指数与地表温度定量关系遥感分析——以北京市TM数据为例

以北京市为研究区,在对Landsat-5 TM数据大气校正基础上,利用TM单窗算法定量反演地表温度,并估算了5种植被参数:归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、绿度植被指数(GVI)、土壤调节植被指数(MSAVI)和植被覆盖度(fg)。结合地表温度(LST)空间分布,对比分析5种植被参数与地表温度的相关程度。分析结果显示,相对于上述4种植被指数f,g与地表温度有更好的负相关性,对地表温度空间分布的指示能力更佳。利用fg与地表温度关系定量分析了植被覆盖程度对热岛效应的影响,发现北京市区平均地表温度比近郊区和远郊区分别高1.6 K和5.3 K。

基于TM和LISS3数据的地表反射率反演比较研究

为定量比较TM和LISS 3数据的反射率反演结果差异,以北京市2005年5月6日的TM数据和2005年5月2日的LISS 3数据为信息源分别进行了地表反射率反演,首先对图像进行了基于图像特征的大气校正,然后对地表反射率进行了反演,并对反演结果进行了比较。结果表明各波段的rmsd值分别为0.030、0.071、0.072和0.078。各个类别的rmsd值分别为0.008、0.087、0.066、0.079和0.056。

基于Landsat-5TM的洪河湿地地表温度估算方法对比研究

利用洪河湿地2008年5月15日过境的Landsat/TM图像和实测地面数据以及MODIS地表发射率数据,分别运用大气辐射传输模型、覃志豪的单窗算法和Jimenez-Munoz&Sobrino的单波段算法估算洪河湿地的地表温度,并且对比了大气校正前后的NDVI、LSE以及各种算法估算地表温度的差异。分析估算结果表明,覃志豪的单窗算法与实测地面数据估算结果非常一致。指出在没有实时探空数据的情况下,应用只有一个热红外通道的Landsat/TM数据源,采用覃志豪的单窗算法估算的精度是可以接受的。

HJ-1A星辐射定标及近海水体大气校正的精度验证

以应用HJ-1A星数据进行近海水体定量反演为目的,对HJ-1A星CCD的星上定标系数的精度进行验证,并基于Landsat-5TM数据对其进行交叉定标。在此基础上反演近海水体的反射率,将反演结果与实测水体反射率进行比较发现:对HJ-1A星CCD数据进行交叉定标能在一定程度上能提高近海水体反射率反演的精度。结果表明,HJ-1A星CCD影像的星上定标系数不够精确,在利用该数据进行近海水体的定量反演研究时,需要利用交叉定标对星上定标参数进行修正。

ALOS、TM影像在土地利用中的最佳波段组合分析

利用凉城县2009年7月20日获取的ALOS多光谱数据和2009年7月9日获取的Landsat 5 TM数据,进行影像预处理(大气校正、几何校正、直方图匹配、图像裁剪等),对凉城县ALOS、TM两幅影像土地利用分类中的最佳波段组合进行实验分析。结果显示:ALOS影像的最佳组合波段为432,TM影像的最佳波段组合为145、345、245、147、347与247波段组合,并结合实际应用进一步确定最佳组合波段。