基于Landsat8数据的梨树县玉米种植面积提取研究

吉林省四平市梨树县作为全国粮食生产先进县、国家现代农业示范区[1],稳种植面积是该区域农业发展的首要任务。该文基于多时相Landsat8数据,结合全球高精度土地覆盖数据集GlobeLand30数据,从影像采样像元统计到典型地物光谱曲线,逐步识别研究区内的玉米种植区,从而提取吉林省梨树县玉米种植面积数据,并对比吉林省统计年鉴数据进行误差分析,最终获取准确的玉米面积提取方法。研究结果表明,使用吉林省玉米生长期中抽雄期的多时相Landsat8数据进行种植面积的识别及提取准确度较高,其次为乳熟期;多时相Landsat8数据在玉米面积的提取方面,乃至农业遥感应用方面都有一定的优势。

水下剖面光谱原始数据异常值的判断方法

针对水下剖面光谱原始数据的物理特点和计算要求,应用截断点法对其异常值进行判断,并与另外两种较常用的异常值判断方法(三倍标准差法、P roSoft软件中的比值法)进行了比较。结果表明:(1)截断点法对光谱数据异常值具有较好的判断性能,异常值几乎都能被正确识别出来,且基本上无发生误判情况;(2)该法有效避免了参数选择判断的主观性;(3)该法的算法比较简单,便于计算机的编程处理。

基于Sandmeier模型的月球KAGUYA卫星高光谱数据地形校正(英文)

月球是人类深空探测的前哨站。月球卫星光谱测量是月表岩矿成分分析的主要技术方法。鉴于月表比地球地形起伏还要显著,有必要开展月球卫星高光谱数据的地形校正。通过顾及宏观地形起伏和周围地形反射辐射的影响,建立适合月表的Sandmeier辐照度模型,并由此推到了月表反射率地形校正模型。以月球虹湾地区KAGUYA卫星Spectral Profiler(SP)高光谱数据为例,借助美国Lunar Orbiter Laser Altimeter(LOLA)高程数据,计算了试验区坡度、坡向,以及入射角、反射角、地形可见因子等地形校正参数,结合平坦月表接收的太阳直接辐照度,实现了月球虹湾地区经向SP数据的反射率校正。通过比较发现,校正后反射率像元数量统计直方图近似高斯分布,而且光照区的月表反射率得到了抑制,阴影区的月表反射率有所增强,有效地消除了月表起伏地形的影响。

基于超光谱热红外数据的一氧化碳反演通道选择

一氧化碳(CO)在热红外波段吸收强度弱且吸收区内具有较多的干扰信号,利用热红外数据反演高精度CO廓线的难度大。超光谱红外探测仪的开发和应用,为提升CO廓线的反演精度提供了可能。然而,随着超光谱热红外数据分辨率的上升、通道之间的间隔变窄,这在给数据引入特有可反演信息的同时产生大量冗余信息。为了保证反演精度和效率,有必要对通道进行选择来获取包含最大可反演信息的通道同时剔除冗余信息。提出了一种同时考虑通道灵敏度和权函数特性的峰采样通道选择方法,用于从超光谱红外数据中反演CO廓线。该方法首先通过分析通道对不同气体的灵敏度情况,去除受其他气体干扰较大的通道获得初选通道。然后,分析初选通道的权函数特性后发现,位于CO亮温变化谱线中峰顶和峰底的通道分别包含了不同大气层的CO反演信息,将这些通道选取为最终通道选择结果。以阿拉善沙漠地区、京津地区、长江三角洲及珠江三角洲的冬夏晴空大气为主要研究对象,比较峰采样法与最优灵敏度剖面法(OSP)所得的通道选择结果及相应的CO廓线反演精度。结果表明,该方法选择的通道比OSP方法选择的通道能覆盖更宽的光谱范围且包含更多的CO反演信息。而且,峰采样通道选择方法的应用可以有效提高本文所研究区域和季节的CO廓线反演精度,其中在阿拉善地区冬季大气条件下改善效果最为明显,反演结果的均方根误差(RMSE)由3.23×10^(-8)g/g降至3.07×10^(-8)g/g,平均反演精度提高了10.56%。

超光谱热红外数据通道选择方法在O_(3)和CH_(4)廓线反演中的应用

与高光谱热红外数据相比,超光谱热红外数据中包含了臭氧(O_(3))和甲烷(CH_(4))在大气垂直剖面上更多的状态信息,为提升O_(3)和CH_(4)廓线的反演精度提供了可能。然而,超光谱热红外数据通道之间的间隔较窄,这在给数据引入一些特有可反演信息的同时还引入了大量的相似信息,这些特征均无法被现有的基于高光谱热红外数据的通道选择方法识别。为了保证超光谱热红外数据反演O_(3)和CH_(4)廓线的效率和精度,我们提出了一种基于大气灵敏度和雅可比剖面的通道优选方法(OWSP法)。该方法首先通过分析通道对不同气体的灵敏度情况,优选出受其他气体干扰较小的通道为初选通道;其次,深度分析通道雅可比特征后提出了优化雅可比矩阵的策略,具体为将通道雅可比量化为表征通道信息容量的因素,并采用迭代的方法获取最终的通道选择结果。本文将OWSP方法应用在阿拉善、北京—天津、长江三角洲和珠江三角洲4个典型地区的冬夏季大气条件下,与常用的最佳灵敏度法(OSP法)相比,OWSP方法所选的通道集合中冗余信息少,同时也可以识别一些具有特殊有效信息但灵敏度相对较低且受其他干扰因素干扰较大的通道。反演结果进一步表明,在多数情况下,OWSP方法可以有效提升廓线的反演精度,O_(3)廓线的平均反演精度提高了9.30%,CH_(4)廓线的平均反演精度提高了4.90%。本文能为中国超光谱热红外载荷开发以及数据应用提供必要的技术支撑,具有重要的理论和应用价值。