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国家重点基础研究发展计划(2013CB733401): 作品数：25 被引量：291H指数：8; 相关作者：柳钦火曾也鲁徐保东赵静尹高飞更多>>; 相关机构：中国科学院遥感与数字地球研究所中国科学院大学北京师范大学更多>>; 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术天文地球农业科学生物学更多>>

基于无人机遥感的叶面积指数反演被引量：21: 2017年; 叶面积指数定量遥感产品的真实性检验需要地面数据进行支撑。目前常用的叶面积指数测量仪器,如LAI2000、AccuPAR、Sunscan、Demon和TRAC等,需要工作人员进入样地进行手持测量,效率较低,人工测量引入的不确定性大。近年来基于无线传感器网络技术进行叶面积指数长时间自动观测取得了很多进展,但是投入成本大、移动不便等因素制约了其大范围应用。随着无人机的快速发展,利用无人机采集遥感数据具有极大的灵活性。本文利用轻型无人机获取了玉米地不同生长期的高分辨率光学影像,采用图像处理的算法进行植被与非植被的区分,最后利用辐射传输模型与聚集指数理论进行了叶面积指数反演。通过对比表明,在玉米成熟前期,反演得到的叶面积指数与LAI2200采集得到的数据,以及LI-3000C得到的真实叶面积指数有较高的一致性。基于无人机影像的LAI测量方法可作为一种快速准确的手段得以推广应用。; 褚洪亮肖青柏军华程娟; 关键词：无人机叶面积指数反演

陡峭山区影像的半经验地形校正被引量：7: 2017年; 本文提出一种新的半经验地形校正模型SCEDIL(Simple topographic Correction using Estimation of Diffuse Light),该模型通过结合DEM与光学影像数据寻找局部区域内完全光照和阴影的水平像元,并以光照、阴影水平像元的平均反射率值估算局部区域散射辐射比,提高了陡峭山区影像的地形校正精度。以高分一号卫星和Landsat ETM+影像为例,从目视判读和定量分析两个方面,比较分析该算法与传统半经验地形校正算法(C、SCS+C)的校正结果。结果表明:(1)对较为平坦的地形,SCEDIL和C、SCS+C校正都有较好的目视结果;对地面起伏较大的陡峭地形,C、SCS+C校正后,原阴影区域易呈现破碎化特征,SCEDIL校正后,原阴影区域过渡较为平滑。(2)SCEDIL校正后,各波段反射率的均值和标准差优于C、SCS+C校正,SCEDIL校正后,影像总分类精度与同类地物光谱信息均一性均优于C和SCS+C校正。SCEDIL半经验地形校正方法能有效地去除影像中的地形干扰,尤其对陡峭地形的校正效果,优于常规地形校正模型。; 林起楠黄华国陈玲陈尔学; 关键词：地形校正

联合热红外与微波的作物辐射方向性模型研究被引量：3: 2014年; 热红外遥感提供地表表层辐射信息为主,被动微波遥感可更好地提供植被和土壤背景垂直结构的辐射信息。结合热红外与被动微波遥感的优势协同反演植被和土壤组分温度是提高组分温度反演精度的一种思路。本文在对热红外辐射传输模型和微波辐射模型进行比较的基础上,构建均匀作物的统一场景,将统一场景的参数分为直接参数和间接参数。基于统一场景,修改微波辐射模型的场景结构及叶倾角分布,并增加组分温度参数以计算辐射亮温,最终构建热红外与微波辐射联合模拟模型(UEasmmes模型)。针对均匀玉米作物,利用UEasmmes模型进行联合模拟,分析了组分温度、组分发射率、叶面积指数LAI及叶倾角分布LAD对热红外与微波的方向性亮温DBT的敏感性响应差异。分析结果表明:协同热红外与被动微波遥感反演植被和土壤组分温度是可行的,但对于如何克服组分发射率、LAI及LAD对植被有效发射率的影响而导致的微波辐射亮温变化以及实现热红外表皮温度与微波等效温度之间的转化仍是需要深入研究和探讨的问题。; 刘晶柳钦火李静马红章杨乐杜鹤娟; 关键词：联合模拟

树冠形状对孔隙率及叶面积指数估算的影响分析被引量：8: 2014年; 叶片在树冠尺度的聚集是森林场景中的重要聚集形式,模型中常假设树冠为规则的几何形体(椭球、圆锥、圆锥+圆柱等)。对树冠形状归属进行判断时界限并不明显,从而具有很强的主观性。本文首先扩展了Nilson的森林孔隙率模型,使其适用于椭球、圆锥、圆锥+圆柱等3种常见形状的树冠,并基于该模型分析了孔隙率、聚集指数对树冠形状的敏感性。同时,本文还分析了树冠形状对叶面积指数(LAI)地面间接测量精度的影响。基于不同形状树冠的模拟数据分析发现,树冠的体积、投影面积是树冠形状产生作用的主要因子,在冠层底部椭球形树冠和圆锥+圆柱形树冠的平均孔隙率、聚集指数都非常接近,而圆锥形树冠与两者存在较大差异。树冠形状的错误设置在极端情况下可导致估算的真实LAI误差超过25%。; 尹高飞柳钦火李静曾也鲁徐保东; 关键词：孔隙率叶面积指数

植被遥感辐射传输建模中的异质性研究进展被引量：15: 2016年; 遥感辐射传输建模是在研究电磁波与地物相互作用机理的基础上,建立遥感观测信号与地物属性、地物结构和观测几何等参量之间定量关系的模型,是理解遥感观测信号和反演地表参量的理论基础。近年来空间异质性问题引起了定量遥感领域的高度关注,高分辨率卫星及激光雷达等数据的日益丰富给研究空间异质性提供了有力支撑。在异质性植被场景遥感辐射传输建模过程中,像元内部的组分比例、3维结构、空间格局以及端元边界处的阴影效应与散射过程等方面是需要重点考虑的因素。本文在总结非均质地表空间异质性描述的基础上,分别总结了植被二向性反射与热红外辐射方向性建模研究的发展历程,以及非均质地表植被遥感建模研究的最新进展,并指出了地表遥感建模中研究异质性问题的发展方向。; 柳钦火曹彪曾也鲁李静杜永明闻建光范渭亮赵静杨乐; 关键词：空间异质性混合像元

遥感产品真实性检验靶场构建方法初步研究被引量：3: 2015年; 观测试验是遥感产品真实性检验的基础,通过观测试验获取的像元尺度参量真值,能确定遥感产品质量,增强其在应用领域的价值。在遥感产品真实性检验理论和方法基础上,探索构建遥感产品真实性检验试验观测靶场构建的框架,针对不同分辨率遥感产品,提出建立特征均匀靶场和非特征均匀靶场的构思;并以中国科学院怀来遥感综合试验站为例,分析了构建两种靶场的可行性,概述了目前靶场构建的进展,分析了改进的方向。以此为后期遥感产品真实性检验的观测试验提供一种思路。; 柏军华肖青柳钦火闻建光; 关键词：靶场

作物生长模型与定量遥感参数结合研究进展与展望被引量：13: 2017年; 作物生长模型与定量遥感参数的结合,不仅满足前者实现区域应用的需求,也有助于提高后者的反演精度,在生态、农业、资源调查与全球气候变化等研究上意义重大。该文从作物生长模型空间应用拓展的角度,对国内外主流作物生长模型、定量遥感参数以及两者结合的参数与方法进行了概述,分析了典型作物生长模型的主要模拟过程及其驱动、初始化、输出等参数,总结了当前定量遥感正反演结果可为作物生长模型区域应用提供的参数数据;建立了作物生长模型模拟过程与定量遥感参数的对应关系,对比分析了作物生长模型与定量遥感参数的不同结合方式。基于以上内容,对作物生长模型面应用的限制因素及其与定量遥感参数的关系、作物生长模型面应用时参数尺度效应的影响、作物生长模型与定量遥感参数耦合方法的发展3个方面展开了讨论,以期为作物生长模型与定量遥感参数开展更好的结合研究提供参考。; 吴蕾柏军华肖青杜永明柳钦火徐丽萍; 关键词：遥感植被作物生长定量遥感

卫星反照率产品的多尺度验证与不确定性分析被引量：5: 2015年; 中低分辨率卫星反照率产品反映了局地与全球尺度地表吸收太阳短波辐射的能力,在气候变化与能量平衡研究中具有重要应用.卫星产品的精度通常基于地面观测值进行验证,而中低分辨率卫星反照率产品的验证需面对卫星与地面观测尺度的差异这一难题.引入高分辨率反照率作为尺度转换桥梁是一种常用验证策略,但高分辨率反照率数据本身的误差,以及它与地面观测、中低分辨率产品的互匹配都可能给验证结果带来不确定性.本文验证策略对这些不确定性进行了控制:以不确定性最小原则设计地面采样策略,用地面观测值对30 m分辨率反照率(用国产HJ-1a/b卫星数据反演得到)进行了校正,用校正后的30 m反照率升尺度后,选择不确定性更小的像元评价中低分辨率反照率的精度.以中国黑河流域中游为研究区开展了对GLASS和MODIS两种1 km分辨率反照率产品的验证试验.验证结果表明,尺度转换后的HJ反照率可以精确的检验低分辨率反照率产品的精度,但是必须考虑验证过程中的不确定性,并在验证时排除不确定性过大的像元.; 彭菁菁刘强闻建光柳钦火唐勇王立钊窦宝成游冬琴孙长奎赵小杰冯佑斌施健; 关键词：遥感反照率

中国地表覆盖异质性参数提取与分析被引量：5: 2016年; 地表异质性广泛存在于陆地表面各个尺度,是地表参数遥感反演不确定性的主要来源之一。基于高分辨率地表分类参考图,提取出低分辨率混合像元的端元数量和边界长度指标来描述地表异质性。然后以中国地区为例,使用全国30 m空间分辨率Global Land 30地表分类数据集提取出1 km尺度像元的描述混合结构和破碎程度的异质性指标。并基于提取出的异质性指标分析了中国区域在1 km尺度上非均质地表地物类型的组合特征、斑块特征和不同生态群系内部异质性特征。发现山地和生态交错区是主要的高异质性区域,稀树草原生物群系内部异质性最大(平均边界长度为7 426 m),其次依次为森林(4 323 m)、耕地/草地(3 160 m)和灌丛(1 779 m)。; 于文涛李静柳钦火曾也鲁尹高飞赵静徐保东; 关键词：空间异质性

最小二乘法联合光学与雷达遥感数据估算玉米叶面积指数被引量：4: 2016年; 针对单源数据经验模型估算精度较低等问题,提出采用最小二乘法联合光学和雷达遥感数据构建联合估算模型,以中国科学院河北怀来遥感综合实验站为研究区,以夏季玉米为研究对象,利用Landsat8和Radarsat2影像实现研究区叶面积指数估算:首先分别建立了多光谱数据和雷达数据与实测叶面积指数之间的回归模型,然后利用最小二乘算法联合不同数据间的回归模型构建估算模型,最后利用迭代法估算叶面积指数并通过验证数据对估算结果进行评价分析,同时与单源数据经验模型、多源数据加权平均模型和基于物理模型查找表估算结果进行对比。通过对研究区59个样本点数据分析表明:基于最小二乘算法联合光学与雷达遥感数据能够提高叶面积指数的估算精度(R2=0.5442,RMSE=0.81),优于单源遥感数据拟合经验模型(DVI经验模型:(R2=0.485,RMSE=1.27))、基于权重的光学微波联合模型(R2=0.447,RMSE=1.36)和物理模型查找表法(R2=0.333,RMSE=1.36),并当叶面积指数大于3时,对其由于信息饱和或误差引起的低估或高估现象具有一定的抑制作用。; 林岳峰柳钦火李静赵静; 关键词：叶面积指数最小二乘法迭代法

国家重点基础研究发展计划(2013CB733401)

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