基于星载激光雷达双通道信息的气溶胶消光系数廓线反演算法研究

星载Mie散射激光雷达是当前应用最为广泛的获取全球尺度气溶胶剖面信息的探测设备。然而,大气气溶胶类型多样,通常假定气溶胶遵循特定模式并以此为先验,从而实现从激光雷达信号反演气溶胶消光系数廓线,但这一定程度上会影响反演精度的进一步提升。鉴于此,提出了一种基于星载激光雷达双通道信息的气溶胶消光系数廓线的迭代反演优化算法。该方法首先在给定的先验气溶胶模式下获得初始消光-后向散射比(即激光雷达比),并基于此分别反演两个通道的气溶胶消光系数和光学厚度。同时借助构建的气溶胶光学厚度与气溶胶质量柱总量之间的关系,得到两通道独立估计的大气气溶胶质量柱总量。最后以两通道大气气溶胶质量柱总量相同为约束,实现仅依赖激光雷达数据的激光雷达比及气溶胶相关光学参数的迭代优化。由于双通道激光雷达观测的限制,该方法适用于两种类型气溶胶混合下的反演,利用内蒙古包头地区的多年气溶胶背景场,对反演模型的精度和适用性进行了评估。与采用经验估算激光雷达比的Fernald方法反演结果相比,所提算法反演的气溶胶消光系数廓线在532 nm和1064 nm通道的平均精度分别提高了21.16%和3.00%。此外,还将该方法应用在CALIOP数据中,进一步验证了该反演模型的应用潜力。

Google Earth Engine云平台下的遥感实验教学改革与实践

以Google Earth Engine作为遥感实验教学平台,对遥感实验教学内容和方法进行全面改革,教学实践表明教学改革弥补了桌面平台不足,增强了学生的专业兴趣,提升了学生自主学习、应用开发和创新研究能力。

基于稀疏表示的低照度遥感影像夜间海上船舶灯光检测方法

针对目前基于低照度遥感影像对夜间海上船舶检测存在的目标特征挖掘不足的问题,该文设计了一种可使船舶目标样本和背景噪声样本最小错分的稀疏度指标,提出一种基于稀疏编码算法和字典学习算法的低照度遥感影像夜间船舶灯光检测算法,并将其应用于墨西哥湾北部海域、天津港南侧海域和上海港东侧海域,检测精确度分别为96.36%,95.12%,86.26%,召回率分别为96.36%,92.86%,94.19%,调和平均值分别为96.36%,93.98%,90.05%;进一步地,该文将此算法与3种典型低照度遥感影像夜间海上船舶检测算法进行了对比分析,结果表明该文算法更具有优越性能,可为夜间海上船舶的检测提供新的思路。

植被指数方法估算冬小麦冠层叶绿素含量的角度效应研究

叶绿素是表征作物长势状况、光合作用能力及生理状况的重要指标,其含量变化对于分析作物生理生化过程以及指导作物精准管理具有重要意义。该文结合辐射传输模型模拟数据和实测多角度遥感数据研究不同叶倾角株型冬小麦叶绿素含量反演的角度效应,即观测天顶角和太阳天顶角变化对植被指数方法估算冬小麦冠层叶绿素含量精度的影响。结果表明:模拟与实测多角度数据的角度效应影响植被指数与冠层叶绿素含量的相关性,实测多角度数据观测天顶角变化对植被指数与冠层叶绿素含量相关性的影响显著高于太阳天顶角以及平均叶倾角变化特征的影响。其中,实测多角度数据下,红边归一化植被指数(ND705)在后向10°和20°观测天顶角下估算冠层叶绿素含量精度最高(R^(2)=0.71,RMSE=49.95μg/cm^(2),RRMSE=22%);角度不敏感植被指数(AIVI)垂直观测下估算冠层叶绿素含量精度最高(R^(2)=0.72,RMSE=49.08μg/cm^(2),RRMSE=21%);观测天顶角小于30°时,红边植被指数估算冠层叶绿素含量精度受角度效应影响较小。

面向光学遥感图像典型目标检测的SSD模型优化

本文面向光学遥感图像目标检测应用,针对光学遥感图像中的典型目标—飞机和汽车,提出一种改进的SSD模型:首先在SSD (Single Shot multibox Detector)网络模型基础上引入多尺度特征融合模块,实现深层特征与浅层特征的融合以获得更多的特征上下文信息,增强网络对目标特征的提取能力;其次根据数据集目标样本尺寸分布特征进行聚类分析获得更准确的默认目标框参数,从而有效提升网络对目标位置信息的提取能力.将本文模型与SSD及YOLOv3模型在常用遥感图像目标检测数据集上进行对比,目标检测精度均有较大提升,验证了该模型的有效性.

高光谱激光雷达后向散射强度的粗糙表面二向反射模型

高光谱激光雷达是同时获取光谱和空间信息的主动遥感探测方法。在激光扫描过程中,激光入射角是重要的影响因素之一。在实际应用中,目标表面粗糙度会使其入射角效应偏离朗伯模型。因此,基于Oren-Nayar模型对粗糙表面建立二向反射模型,研究了入射角效应的辐射校正方法。选取8种典型的粗糙表面作为实验对象,分析了各波段后向散射强度与入射角的关系,并量化了粗糙度对强度的影响。基于构建的模型,对该研究样本的入射角效应进行辐射校正。辐射校正后,不同入射角反射率的标准差均不大于0.06;与校正前相比,标准差平均改善率为67.86%。结果表明,所提出的方法提高了提取目标反射特性的准确性,为高光谱激光雷达更好地为开展数据分析与应用提供良好的物理基础。

红边位置改进算法的冬小麦叶绿素含量反演

植被反射光谱的红边位置对叶绿素含量高度敏感,利用遥感数据建立基于红边位置的作物叶绿素含量反演模型,可实现大范围作物及时的长势监测。该研究以冬小麦为研究对象,在学习6种经典红边位置求解算法的基础上,提出牛顿-切比雪夫插值法和牛顿八点插值法2种改进红边位置求解算法。根据不同算法的红边位置分布特征综合分析了改进算法的优缺点,并在此基础上建立基于红边位置的冬小麦叶绿素含量反演模型。结果表明,与传统算法相比,2种改进算法均显著改善了双峰现象和红边位移,且基于改进算法的模型预测值与叶绿素含量实测值的决定系数>0.619,较最大一阶导数法,牛顿八点插值法提高了6.321%~9.947%,牛顿-切比雪夫插值法提高了5.024%~10.480%,具有更高的精度。同时,在2种改进算法中,牛顿八点插值法具有更高的稳定性与实用性。研究结果为植被理化参数反演与农业生产应用提供理论与技术支撑。

系留球载光学影像的草原牲畜数量自动核算方法

开展草原放牧型牲畜数量的精准分类核算对评估草地的实际载畜能力、评估草原资源风险等应用具有重要意义。系留气球可提供定点驻空的观测平台,具有载重量大、驻空时间长的特点,对于重点地区的草地载畜量监测具有重要应用价值。系留气球载荷通常是以较大倾角斜视观测,不同观测角度下图像的分辨率存在差异,且出现目标的模糊与粘连现象,对牲畜数量核算带来较大挑战。针对上述问题,提出了一种基于异常检测与模糊均值聚类的球载可见光影像牲畜数量核算方法,通过异常检测算法将牲畜目标与草地背景区分,并采用形态学方法去除噪声点,利用模糊均值聚类算法计算目标的中心位置并进行数量统计。通过基于2种球载光学相机载荷获取的牲畜影像中对1376头羊与273头牛的数量核算试验结果表明,所提方法对羊与牛的数量核算精度分别为90.5%与94.1%,总计核算精度93.0%,比目前主流的深度学习目标检测算法得到的核算精度(77.9%)有明显提升,对不同角度获取的影像的牲畜核算有较好的适应性,对草原牲畜数量核算与草地载畜量估计应用具有重要价值。

基于Dome C的SNPP和NOAA-20 VIIRS DNB在轨辐射定标精度及稳定性评估

基于夜间大气层顶反射率方向性分布特性,提出了一个基于精确模拟夜间辐射传输过程的低照度遥感载荷在轨辐射定标性能评估新方法。即以南极雪地Dome C为研究区,以MT2009 (Miller-Turner 2009)大气层顶月球辐照度模型和大气层顶双向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function,BRDF)模型模拟的夜间星上辐亮度值为基准,分析相同几何条件下,可见光近红外成像辐射计夜间光波段(Visible Infrared Imaging Radiometer Suit Day/Night Band,VIIRS DNB)观测辐亮度与基准值之间的一致性,发现在2018-2020年两者差值保持在4.97×10^(-10)W·cm^(-2)·sr^(-1)左右,比VIIRS DNB最小探测阈值3×10^(-9)W·cm^(-2)·sr^(-1)约低一个数量级,故从可接受的仪器灵敏度误差范围内,可判定VIIRS DNB载荷在美国极轨合作卫星(Suomi National Polar-orbiting Partnership,SNPP)和美国国家海洋和大气管理局(NOAA-20)上在轨辐射定标性能均非常优良。另外,基于距离校正后的SNPP VIIRS DNB和NOAA-20 VIIRS DNB辐亮度开展了 VIIRS DNB载荷在轨辐射定标稳定性分析,发现相同月相角下两载荷辐亮度一致性在6%以内。

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%。

高光谱热红外遥感:现状与展望

高光谱热红外数据中蕴含着丰富的长波光谱信息,可以更精细的揭示地气耦合过程导致的辐射变化,反映热红外谱段特有的地物诊断特征,同时高光谱特性也可以为热红外关键特征参数的病态反演问题提供更合理的假设和约束条件,具有重要的研究价值和应用前景。高光谱热红外遥感技术自诞生起,在吸纳多光谱热红外遥感技术的基础上迅速发展,成为热红外遥感领域的重要研究方向和突破点。然而,当前高光谱热红外遥感存在着可用数据不足,处理方法传统,反演精度有限,应用难以有效实施等问题。为进一步明晰高光谱热红外遥感的研究进展和现存挑战,本文在高光谱热红外相关文献深入分析的基础上,梳理了高光谱热红外研究的发展脉络和热点,介绍了现有国内外主要的高光谱热红外传感器,分析了高光谱大气效应校正、地表温度和发射率分离以及地气关键特征参数一体化反演的现状和问题,总结了相关典型行业应用,展望了高光谱热红外的发展方向,以期为未来高光谱热红外研究工作的开展提供借鉴和帮助。

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。

FY-3D MERSI-Ⅱ地表温度遥感反演与验证

地表温度是是决定地表辐射能量收支的重要变量,在岩石圈、水圈、生物圈和大气圈的能量平衡和水量平衡研究中起着重要作用。利用热红外遥感技术可实现区域和全球尺度地表温度的快速获取,其受到了研究者的广泛关注。目前,FY-3D是国内光谱分辨率最高的对地观测卫星,极大的提高了对地观测能力,其搭载的中分辨率光谱成像仪(MERSI-Ⅱ)经过大幅升级改进,性能有了显著提升,热红外数据的空间分辨率达到了250 m。本文使用大气辐射传输模型MODTRAN 5模拟了MERSI-Ⅱ传感器热红外通道星上观测数据。在此基础上,构建了通用劈窗地表温度反演模型,结合ASTER GED全球地表发射率产品以及MERSI-Ⅱ自身大气水汽反演算法,发展了地表温度遥感反演方法。最后,利用2019-08内蒙古乌海沙漠地区及美国SURFRAD多个站点的实测地表温度数据对本文提出的方法进行了验证。研究结果表明,相较地表实测数据,构建的劈窗算法反演的地表温度RMSE在1.6—2.6 K,反演精度达到了预期目标,还具有较高的空间分辨率,可以用于业务化的地表温度的反演,同时也说明其辐射定标精度有了一定保证,有效满足了区域和全球尺度地表温度遥感监测应用需求。

顾及相对距离的路灯点云分层提取方法研究

路灯提取是车载点云目标提取的重要研究方向之一,但由于路灯上部和下部容易产生粘连和遮挡,路灯识别往往存在困难。针对此问题,考虑灯杆中部不易产生粘连和遮挡这一特点,结合灯头与灯杆之间的相对位置关系,提出了顾及相对距离的路灯点云分层提取方法。首先用布料模拟滤波(CSF)算法将原始点云分为灯头层、灯杆层和地面层,在此基础上对灯头层和灯杆层点云进行连通域分析并输出聚类;然后根据灯杆层各聚类矩形对角线长度和拟合圆内部范围提取灯杆点云;最后根据灯头中心与灯杆中心的相对距离搜索灯头点云,从而实现完整路灯点云的提取。对三组数据进行实验分析,结果表明:所提方法对数据1的正确率、完整率、质量和F1值均为100%;对数据2的正确率、完整率、F1值均为87.50%,质量为77.78%;对数据3的完整率和质量均为94.74%,正确率为100%,F1值为97.30%。所提方法能够实现对路灯点云的有效识别和提取。

特征优选与卷积神经网络在农作物精细分类中的应用研究

农作物的精细分类一直是农业遥感领域的热点,对农作物估产和种植结构监管有重要意义。深度学习的出现为农作物分类准确性的提升提供了新的思路。本文提出一种特征优选与卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)相结合的多光谱遥感农作物分类方法,用以解决精细分类问题。实验以哨兵2号遥感影像为数据源,基于多光谱遥感影像的波段反射率与包括归一化植被指数在内的10种植被指数,利用Relief F算法进行特征增强与优选,获取最优特征集,从而设计出基于特征优选的CNN分类方法,并对河南省原阳县主要农作物水稻、玉米、花生进行分类识别与制图,分类精度达到96.39%。同时,选用支持向量机、CNN方法分别对研究区农作物进行分类识别。对比分析3种方法的分类结果,发现本文提出的基于最优特征集的CNN农作物分类方法表现最优,CNN方法次之,支持向量机方法表现最差。实验结果表明:(1)利用Relief F算法能够对特征贡献度进行排序,完成特征筛选,得到包含24个特征的最优特征子集,训练精度达到99.89%;(2)基于最优特征集的CNN方法能够在最大程度上提取高精度差异性特征,实现对农作物的精细分类,且相比CNN和支持向量机的农作物分类方法,本文方法表现更佳。

航空推扫式外拼接成像系统子视场相对定向方法

将多个阵列推扫式相机以阵列方向视场拼接的方式进行组合,可以克服相机的探测器规模限制,在保证空间分辨率的同时有效增加视场角。现有视场拼接方法多建立在各子视场严格几何定标的基础上,需要高精度地面定标场数据或检校航带支持。本文提出了一种基于同名特征的子视场相对定向方法,从窄重叠区同名像点出发,在数字高程模型的辅助下建立子视场相对定向模型,同时辅以视场外侧稀少控制点的绝对约束,准确恢复相邻相机之间的安装关系。利用仿真数据对该方法进行的验证实验表明,本文方法解算得到的相对定向参数可支持子视场影像的无缝拼接,影像拼接精度优于2 pixel,几何定位精度平面中误差优于3 pixel。

城市地表热辐射方向性研究进展综述

热辐射方向性是指从不同方向观测同一目标地物时,测得的热辐射值各异的现象,通常体现为方向性辐亮度或亮温各异。随着高空间分辨率遥感数据的出现,面对高精度地表温度产品的需求,热辐射方向性效应不可忽视,如今已成为热红外遥感重点关注的问题之一。对于物质组成不均一、几何结构复杂的城市地表来说,热辐射方向性尤为显著。本文整理、分析了在城市地区开展的一系列热辐射方向性观测试验和正演模型,其中也包括一些对地表温度真值的有益探索;并对城市热辐射方向性强度的影响因素进行了归纳,包括观测季节与时间、地表几何结构、材料自身的物理属性、观测角度、视场角等,这些因素会使热辐射方向性的强度呈现出一定的时空规律性。最后,针对提高城市地表温度的反演精度、如何更好地开展城市热辐射方向性研究提出了5点展望。

可见光—短波红外光谱辐射计现场量值传递方法

外场辐射测量是光学遥感研究的重要信息来源,为了保证外场测量数据的准确性,外场设备必须进行量值溯源。本文旨在开展外场光谱测量设备的现场量值传递方法研究,将外场测量设备的辐射测量水平溯源至统一基准,以此来保证外场测量时设备获取数据精准性以及数据质量一致性。通过分析实验室和外场光源差异、测量环境差异等因素对辐射量值准确性的影响,建立了杂散光修正模型和环境温度修正模型,构建了完整的从实验室到外场的量值传递链路,采用对称放置和互换测量的方法将光谱辐射量值从实验室国家基准有效传递至外场观测设备,实现了实验室到外场380—2400 nm波长的光谱辐射量值传递。进一步地,依据不确定度传播律,分析了可见光短波红外光谱辐射计现场量值传递的不确定度,最终实现量传光谱仪测量不确定度1.7%—2.3%(k=1)和外场观测设备定标不确定度1.9%—2.5%(k=1)。本文对于量传光谱仪及现场量值传递的不确定度分析,有助于今后不同外场测量设备间的交叉验证,保证多场地基验证试验的测量一致性。

基于包头场TOA反射率的卫星在轨辐射定标方法

自动辐射定标是卫星载荷外场定标的最新发展趋势,其核心在于常态化地获得可与卫星观测数据比对的大气顶层(TOA)反射率。本文提出了一种基于包头场TOA反射率的卫星载荷在轨辐射定标方法,基于高精度参考卫星对自动辐射定标场的长时间序列观测数据构建TOA反射率经验模型,利用该模型对自动辐射定标场其他时间的TOA反射率进行校正,以降低其不确定度,提高卫星载荷辐射定标精度。以Sentinel-2A/2B卫星作为参考卫星,以包头场沙地靶标TOA反射率作为研究对象,对本文提出的方法进行验证和分析。结果表明:建立的包头场沙地TOA反射率模型具有较高的模型精度,模型预测值与Sentinel-2卫星观测值的平均相对偏差基本在2%以内(蓝色波段在3%以内);利用该模型能够有效降低包头场TOA反射率与Sentinel-2卫星实际观测的TOA反射率之间的相对偏差,二者之间的不一致性由5%~6%降低至3%以内,从而验证了本文所提方法的有效性。

高光谱红外传感器在轨光谱定标

高光谱红外传感器高精度在轨光谱定标是红外遥感定量反演及应用的重要前提。本文针对大气红外探测仪AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)的观测数据,分析传感器等效入瞳亮温与大气透过率光谱中的吸收线特征,基于NODD和包络线去除的光谱归一化处理,融合多种光谱匹配算法构建非线性代价函数,提出了一种无需地表实测数据支持的高光谱红外传感器光谱定标方法。与JPL官方定标结果相比,中心频率定标精度优于0.0154 cm-1,中心频率及半峰全宽的偏移量分别在±0.02 cm-1及±0.1 cm-1以内,相对偏移量分别在0.2%—1.9%与0.5%—12.0%。最后,本文详细分析了大气上行辐射、下垫面类型及空间采样点数量对定标算法的影响。