黑河综合遥感联合试验中机载WiDAS数据的预处理方法

机载红外广角双模式成像仪(Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner-Wi-DAS)是黑河综合遥感联合试验中的主要机载传感器之一,它通过可见光到热红外波段的广角成像,获取地表二向反射和热辐射方向性信息,介绍了WiDAS数据的预处理关键算法及关键参数。WiDAS传感器的可见近红外波段与中红外、热红外波段在探测器性能、空间分辨率和目标辐射特性方面都有显著差异,因此它们的预处理具有不同的算法。可见近红外波段的CCD相机用积分球定标,用简单的多项式形变函数进行波段间配准,用6S模型和实测气溶胶光学厚度进行大气校正。中红外、热红外波段的红外相机则用面元黑体定标,波段配准中采用了复合的形变函数和较为复杂的配准算法,大气校正采用MODTRAN模型和实测大气廓线。还介绍了从WiDAS标准预处理产品中提取目标的多角度观测的方法,这些信息为使用WiDAS数据产品开展定量遥感研究和应用提供参考。

机载WIDAS地表观测的BRDF原型反演算法验证

地表反照率表征地面对太阳辐射的反射能力,在地表能量平衡中起着重要的作用。2008年黑河的WATER实验中,针对机载红外广角双模式成像仪(WIDAS)观测角度小的特点,发展了一种基于MODIS二向性反射分布函数(BRDF)原型估算WIDAS反照率的算法。然而,在2012年黑河HiWATER实验中,WIDAS的观测角度范围由早期30°观测天顶角升级为最大观测天顶角52°,这一改造对数据预处理(辐射定标、大气校正和多角度配准)产生影响,使WIDAS数据出现明显的噪声,为WIDAS地表反照率的反演带来新挑战。针对新问题,采用新的地表观测数据,进一步验证了BRDF原型算法反演机载WIDAS反照率的能力。为了获取准实时BRDF先验知识,基于核驱动模型和各向异性平整指数(AFX)首先准实时提取了实验区5种MODIS的BRDF原型;然后,将其作为先验知识应用到黑河WIDAS机载数据的反照率反演中;最后,利用实验区的反照率实测数据进行算法验证。本研究比较了3个算法处理该问题的能力:(1)基于BRDF原型作为先验知识的算法;(2)完全基于核驱动的全反演算法;(3)基于朗伯假设的方法,通过算法对比分析,可更好地分析验证算法(1)的性能。结果表明:(1)BRDF原型算法反演精度最高且稳定,尤其是当观测数据位于垂直主平面时,全反演算法由于缺少大角度观测数据的约束,更容易出现异常值;BRDF原型算法的最大绝对误差为0.034,相对于全反演算法和朗伯假设方法精度分别提高了约18%和71%;(2)针对2012年黑河机载WIDAS观测噪声较大的新问题,BRDF原型反演算法表现出了良好的抗噪声性能。通过对WIDAS反照率反演和验证进一步表明,在多角度观测数据信息量不足以进行全反演,且观测受噪声影响较大时,BRDF原型作为先验知识,提供了一种有效解决该问题的手段,对提高反照率反演的精度、增强反演的稳定性有重要作用。

机载WIDAS数据的Landsat卫星反照率初步验证

随着精细化监测的需求,中高空间分辨率的地表反照率产品逐渐成为气候模型的主要输入。目前,中高空间分辨率反照率产品的验证主要基于地表站点的通量塔观测数据,区域机载飞行数据的验证依然相对较少。因此,本文基于区域机载数据验证Landsat反照率产品。针对内蒙古自治区根河森林试验区所获取的机载红外广角双模式成像仪(WIDAS)多角度反射率数据,应用BRDF原型反演算法估算其反照率,分析了应用机载数据验证中高空间分辨率反照率产品的潜力。2016年内蒙古根河森林试验区机载WIDAS飞行多角度观测的可用多角度范围为25°,以前的研究表明BRDF原型反照率反演算法表现出对小观测角度的反照率反演结果的鲁棒性。因此,机载WIDAS反照率在一定程度可用于星载反照率的验证。首先,基于核驱动模型和各向异性平整指数(AFX)提取了试验区4种MODIS二向性反射分布函数(BRDF)原型;然后,将其作为先验知识应用到根河森林WIDAS机载数据的反照率反演中;最后,用WIDAS反照率和单个地面通量塔观测的反照率对Landsat卫星数据的反照率进行初步验证。验证结果表明Landsat反照率与WIDAS反照率结果较为一致,但略有低估,总体均方根误差(RMSE)约为0.02,偏差为0.0057。在多角度观测范围较小时,BRDF原型的反照率反演算法可为星载地表反照率的验证提供了一种有效的验证手段。

可视化技术在网络信息检索中的应用

分析了传统信息检索系统的不足及可视化信息检索的优势,介绍了一种将信息检索与信息可视化集成,用于网络信息资源可视化检索的新工具—WIDAS,并与其它几个可视化检索系统进行了比较和评价,对信息检索可视化的发展及前景作了讨论。