基于微波遥感和陆面模型的流域土壤水分研究

土壤水分是陆地水文的重要因子。微波遥感是测量土壤水分的一种重要方法。本文总结了基于微波遥感和陆面模型的土壤水分监测方法,包括被动微波法、主动微波法、主被动微波结合法、陆面模型模拟法和数据同化法五种。被动微波对表面土壤水分敏感,但其空间分辨率低;主动微波具有较好的分辨率但运作费用也较高;主被动微波结合则能够充分利用各自的优势。陆面模型在研究中也有重要作用,通过模型模拟能够得到根区土壤水分。而将观测值同化到模型的数据同化法,则能极大的提高土壤水分估计的能力。通过比较,指出数据同化是最有前景的研究领域。

极化干涉雷达遥感机制及作用

极化干涉SAR是目前雷达遥感的前沿领域,它是集极化SAR和干涉SAR于一体的新型对地观测技术。通过对极化干涉的基本原理和物理机制、极化干涉SAR的数据处理及与常规于涉SAR数据处理的区别,以及极化干涉SAR当前的几个热点应用研究领域进行了阐述,对极化干涉SAR存在的问题也进行了讨论。

一种基于特征角点和动态模板的遥感影像控制点匹配算法

提出了特征提取和灰度相关相结合的控制点匹配算法:应用新算法提取特征角点作为控制点,在模板匹配计算中,采用动态模板进行不等距搜索。试验结果证明,该算法能准确提取特征角点,具有较高的控制点匹配精度和运算效率,有较强的适应性和应用价值。

植物生化组分遥感探测的光谱统计参数比较

利用统计分析方法,分析了叶片叶绿素和氮含量与其光谱特性的统计关系,分别建立了log(1/R)、反射率一阶导数(FDS)、对波深中心归一化(BNC)及对波深面积归一化(BNA)的光谱形式与叶片叶绿素和氮含量的统计方程,并对这4个指标的性能进行了比较和评价。结果表明采用描述光谱吸收特征的参数BNC和BNA,能够提高遥感估算植物生化组分含量的效果,特别是对氮的估算,其预测值与测量值的相关系数R达到0.960。

雷达图像中的转换构造信息及其应用

低序次断裂是地壳变形的直接产物,具有丰富的构造变形信息。经过转换的低序次构造,形式多样,图案复杂,是构造研究的重要对象,也是地表稳定性研究的重要基础。利用香港地区航空雷达图像资料,提取其中低序次构造的弱信息,建立转换变形模型,以分析区内不稳定地表的构造背景。区内北东向断裂是主要构造,其右行剪切形成一系列低序次R面、P面、R’面构造,在雷达图像上表现为线性弱信息并且与微地貌发育有关。利用线性构造增强、提取技术和低序次构造组合分析方法,结合野外地质调查,确定马鞍山地区EW向的张性破裂是NE向张剪断裂的转换,是造成马鞍山滑坡的重要地质因素。

遥感波段与样本组合及贝叶斯网络结构变化分析

贝叶斯网络表达了输入数据与分类结果之间的依赖关系,网络结构则表达了节点之间的条件概率状态。遥感数据的贝叶斯网络结构训练涉及先验知识和样本数量两个方面,是贝叶斯网络结构分类的重要环节。该文以应用目标和遥感数据波段的物理意义为先验知识指导,进行了贝叶斯网络结构建立中的遥感数据波段数和样本数的优化组合实验,为贝叶斯网络在遥感数据分类方面提供了基础性实验结果。

数字人体信息获取的热红外探测技术研究

本文首先阐述了数字人体信息获取的热红外探测技术的研究意义 ;然后讨论了数字人体信息获取的热红外探测技术基础 ,主要内容有 :电磁辐射的度量、热红外辐射性质的基本概念、热红外辐射的基本定律和数字人体的热红外信息获取的探测技术 ;为数字人体研究提供了重要技术支持。

数字人体经络信息获取的多光谱探测技术研究

本文首先阐述了数字人体的多光谱探测技术的国内外研究现状和意义 ;然后讨论了数字人体经络信息获取的多光谱探测技术的研究内容、研究目标、拟采取的研究方法、技术路线 ,人体经络系统物质流、信息流探测获取的实验方案及可行性分析等 ;为数字人体经络的信息获取提供了技术方法。

数字人体信息标准化体系和内容研究

数字人体信息化首先是信息标准化。本文分析了数字人体信息系统对信息标准化的需求 ,对国际上的主要医药信息学标准进行了分析 ,提出建立一套数字人体信息标准化体系来指导信息化 ,引进相关标准和新建标准相结合 ,推动数字人体信息化研究和系统开发。

热红外发射率光谱的野外测量方法与土壤热红外发射率特性研究

基于光谱平滑的温度 /发射率迭代算法 ,提出热红外发射率光谱的野外测量与反演方法 ;分析了不同组分、粒径及含水量土壤的热红外发射率变化规律 .结果表明 ,在 8～ 9.5 μm波长范围内土壤的发射率随SiO2 含量的增加而降低 ,随含H2 O量的增加而增大 ;在 11～ 13μm波长范围内土壤的发射率基本保持不变 .基于此分析结果 。

含水含盐土壤的微波介电特性分析研究

用微波网络分析仪测量了实验室制备的各种不同含水量,含盐量的土壤样品的复介电常数,研究了介电常数的实部和虚部与频率、盐度、含水量的关系。研究表明:频率、盐度对土壤介电常数实部的影响很小;对于某一特定土壤,其介电常数的实部由土壤的含水量决定;在较低频率范围内（f<2GHz）,虚部随着频率的增大而迅速下降,高频部分则趋向于一定值,波长较长的波段,如P波段或L波段对土壤含盐程度具有更高的敏感性,含盐量对虚部在较低频范围（f<5GHz）影响很大。同时,采集了内蒙古吉兰泰盐湖区的土壤样品,并测量了其复介电常数,与同步过顶的RADARSAT图像进行了相关分析。分析结果表明雷达图像记录的后向散射强度与含盐土壤复介电常数实部的相关系数为0.23,与虚部的相关系数为0.66,即雷达图像观测的含盐含水士壤的后向散射强度与土壤的含盐量相关性较高。这为利用微波遥感进行土壤盐碱化程度监测,提供了可能和实验依据。

利用BP算法进行新疆MODIS数据土地利用分类研究

土地利用信息获取已经成为遥感技术的重要应用领域之一。本研究以MODIS数据产品为信息源,用神经网络分类中的反向传播网络(BP)算法对新疆进行了土地利用分类研究。以新疆石河子为实验区,比较了BP算法与最大似然法的分类精度,前者的精度提高近10%。用BP算法对新疆全省进行了土地利用分类,统计分类结果各类别的面积和百分比,所得数据与相关部门公布数据非常接近。研究结果表明,250mMODIS数据对新疆地区的土地利用的类别信息获取比较实用;BP算法对中分辨率的MODIS数据能取得较高的分类精度。

MODIS影像条带噪声去除方法研究

条带噪声是影响MODIS影像质量的一个重要因子。分析了MODIS条带噪声形成的主要原因和特点,比较了几种常用条带噪声去除方法及其局限性,着重提出和改进了利用傅立叶变换法、小波变换法和插值法去除MODIS影像条带噪声。上述3种方法都能在一定程度上去除MODIS影像条带噪声。对实验结果的均值、标准偏差以及边缘保留的比较结果表明,在去除MODIS影像条带噪声方面,插值法优于小波变换,而小波变换优于傅立叶变换。

应用GPS资料反演南极大气可降水量的试验分析

本文研究的主要内容是从对流层天顶延迟来反演大气中的可降水量。利用我国长城和中山两站 1 998、1 999、2 0 0 0年参加全南极GPS国际联测所取得的南极地区的GPS数据 ,组成各期GPS网 ;采用高精度的GAMIT/GLOBK软件进行基线解算和网平差处理 ,使用多种数据处理方案 ,得到各时段两站对流层的天顶总延迟值 ,采用了Saastamonien和Hopfield两种模型分别进行天顶静力学延迟的解算来分离天顶静力学延迟。从两站的历史气象资料出发 ,通过回归计算得到适合两站 1、2月份的转换系数K ;然后进行天顶湿延迟至可降水量的转换 ,结合现场的气象资料进行对比分析。各期数据均取得了较为满意的结果。

叶片生化组分浓度对单叶光谱影响研究——以2100nm吸收特征的碳氮比反演为例

运用连续统去除法和波深归一化方法对构成植物叶片碳氮比的基本因素——总碳和总氮浓度进行深入研究,对其组成物质的浓度差异在2030—2220nm区间内光谱响应的物理机制进行深入分析。在对多组典型叶片的对比分析后发现,经连续统去除后的相对反射率光谱中可以明显观察到碳、氮浓度差异造成的影响,而其影响与纤维素、木质素和蛋白质在此范围的吸收特征密切相关。其中,以纤维素和木质素为代表的碳浓度的影响主要体现在2030—2050nm区间,而以蛋白质为代表的氮浓度的影响则体现在2054nm和2172nm附近存在的斜率突变上。另外利用波深归一化方法再次证明了氮浓度对2054nm和2172nm处光谱特征的影响,进一步证实蛋白质双峰特征在光谱上的响应,并通过相关分析和回归分析验证了相对反射率光谱与碳氮比之间的定量关系。

基于RS与GIS的干旱区棉花信息提取及长势监测

以CBERS-1卫星图像为信息源,在新疆石河子地区,通过三种不同分类方法的对比,得出Fuzzy-ARTMAP的分类结果精度最高。在GIS的支持下,根据Fuzzy-ARTMAP的分类结果提取了棉田信息。利用2001年和2002年不同时相的MODIS和TM图像计算得到归一化植被指数(NDVI)和NDVI差值图像,将NDVI差值图像与棉田信息叠加后并分级,得到年际间和年内棉花长势的动态分布图和相同时相棉花长势的区域差异图。

树模型的三维可视化研究

树的表达无论是在 3DGIS ,VRGIS还是在 3DCM中 ,都是一个难点问题。与一般实体对象不同的是 ,树明显具有分形空间特征 ,因此用常规简单的建模方法很难表达一颗树。现在分形算法常用来生成树模型 ,具有逼真的可视效果 ,但所产生的数据量对于GIS环境来说太大 ,可视化困难 ;另外 ,用树的图像替代树模型也是一种常用的方法 ,但在近视点视觉效果差 ,同时也没有表达出树木所固有的空间特性。本文作者提出一种方法 ,使用LOD技术 ,将树的分形模型与其图像替代模型两者结合起来 ,初步解决树模型在GIS中的可视化问题 ,可达到逼真。

目标分解技术在植被覆盖条件下土壤水分计算中的应用

目标分解技术利用协方差矩阵的特征值和特征矢量,将极化雷达后向散射测量值分解为单向散射、双向散射和交叉极化散射三个分量,并建立了植被覆盖地表的一阶物理离散散射模型。通过分解的各分量与该模型的比较,建立重轨极化雷达测量数据估算土壤水分的方法。采用Washita’92实验区多时相全极化L波段JPL/AIRSAR图像雷达测量数据,利用分解的散射测量值,我们评估了在同一入射角,单频（L波段）、多路条件下,分解理论在进行土壤水分估计时减小植被影响的能力。结果表明利用目标分解理论和重轨极化雷达数据可以估算植被覆盖区域土壤水分的变化情况。

混合光谱分解模型提取水体叶绿素含量的研究

遥感监测水体叶绿素含量是水质遥感研究的难点之一。本文通过研究不同叶绿素含量水体反射率的光谱特征,确定了提取叶绿素a含量的最佳特征波段,建立了太湖水体叶绿素a的混合光谱模型。研究发现,混合光谱模型提取的水体叶绿素a百分比浓度与同步采样分析的叶绿素a浓度之间有较好的线性相关性。并基于TM和HEPER ION图像利用此模型生成了叶绿素a浓度分布图。研究结果表明,混合光谱分解模型可以作为遥感监测水体叶绿素a含量的定量模型。

一种基于梯度信息的小波SAR图像滤波方法

提出一种基于梯度的自适应小波滤波方法。这种算法利用梯度和纹理信息控制阈值的选取 ,使滤波器在平坦区域能够有效去除噪声、在边缘区域有效保持边缘。应用于SAR图像斑点噪声滤波 ,并与增强Lee ,Frost滤波 ,GammaMAP滤波和Kuan滤波几种算法的结果进行比较分析 。