卫炜
- 作品数：4 被引量：38H指数：3
- 供职机构：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术生物学更多>>
- 利用归一化微波差异指数和表面散射模型反演裸露地表土壤水分
- 2012年
- 在给定土壤质地和粗糙度状况条件下,用AIEM模型模拟AMSR-E的6.925GHz、10.65GHz和18.7GHz频率下不同含水量时土壤表面发射率和土壤温度的关系,分析表明V极化的发射率受土壤温度的影响很小,其变化主要由土壤水分的变化引起。通过计算不同频率组合V极化通道的归一化微波差异指数,并模拟与土壤水分的关系,然后利用这一关系对塔克拉玛干沙漠中部某地的土壤水分进行反演。结果发现用18.7GHz和10.65GHz V极化通道组合的反演值与AMSR-E Level 3土壤水分产品的吻合程度最好。在此基础上分别用3种常见的半经验表面散射模型:Q/H模型、Hp模型和Qp模型,通过计算上述通道组合的NMDI来反演研究区的土壤水分,结果表明利用3种半经验模型得到的反演值之间差异非常小,并且与用AIEM模型计算NMDI时的反演结果吻合较好。
- 卫炜周清波毛克彪
- 关键词：土壤水分AMSR-E
- 基于SPOT/VGT数据的中国北方耕地物候提取研究被引量：9
- 2016年
- 耕地物候的空间格局综合反映了作物种植在环境因子及人类活动双重作用下的空间差异性,因此耕地物候识别成为农业遥感应用的热点之一。研究利用SPOT的植被指数产品开展我国北方耕地作物种植制度空间分布的遥感识别并分析耕地种植制度空间分布特征。首先使用非对称高斯函数拟合法对时间序列植被指数进行重构,然后采用多项式和谐波函数拟合数据来确定耕地的生长季个数,最后通过比例阈值法提取耕地的生长季开始期和结束期。在上述过程中结合先验知识引入波峰阈值并通过对NDVI时间序列数据进行"掐头去尾"处理来保证耕地种植制度识别以及物候信息获取的准确性。基于SPOT/VGT数据对我国北方15省的耕地种植制度进行了识别,并在此基础上分别提取了不同生长季的耕地物候信息并分析了其空间格局特征。结果表明,适当引入先验知识有利于正确识别耕地种植制度和准确获取耕地物候信息,2005年我国北方耕地的种植制度以一年一熟为主,一年二熟制主要分布在北纬40°以南的平原地区。其中第一生长季的空间格局差异比第二生长季更加明显,同时生长季结束期分布的时间范围比开始期更为集中。总之我国北方耕地物候的空间格局与种植制度密切相关,受到自然资源和人类活动的共同影响。
- 卫炜吴文斌李正国周清波
- 关键词：NDVI时间序列
- 传感器光谱响应差异对NDVI的影响被引量：5
- 2015年
- 传感器光谱响应差异是导致不同来源NDVI观测数据之间差异的因素之一,在进行多源遥感数据之间的对比和同化处理时需要对其影响加以分析和校正。基于此,该研究将地物的反射波谱曲线和传感器的光谱响应函数进行卷积,以此来模拟不同传感器在可见光和近红外通道的等效地表反射率并计算相应的NDVI,分别用绝对误差和相对误差两个指标来描述不同传感器观测结果相对于MODIS的差异并建立校正模型。结果表明,光谱响应差异引起的不同传感器观测结果差异可以通过二次多项式模型进行校正,基于相对误差的校正模型比基于绝对误差的校正模型效果更好一些,整体上传感器光谱响应差异对NDVI观测值的影响有限,还需要进一步考虑大气状况及观测几何等其他因素的影响。
- 卫炜吴文斌周清波周清波
- 关键词：光谱响应函数传感器反射率NDVI
- 时间序列植被指数重构方法比对研究被引量：24
- 2014年
- 时间序列植被指数在植被遥感监测中发挥着重要的作用,但其往往存在大量噪声影响,在应用之前需要进行时序植被指数重构。耕地植被指数是进行农作物长势监测与估产以及农业生态系统对气候变化响应等研究的重要工具,本研究借助MODIS植被指数产品,以东北三省耕地为研究区域,针对非对称高斯函数拟合(AG)、双Logistic函数拟合(DL)和Savitzky-Golay滤波(SG)三种常见的时序植被指数重构方法,从原始数据质量对时间序列植被指数重构的影响、不同重构方法对原始数据的保真性和基于不同重构方法的耕地生长季长度空间格局等方面进行了对比分析。首先对NDVI及其质量控制数据进行分析,探讨原始数据质量对时序植被指数重构的影响;然后选择若干随机抽样点,从定性和定量两个角度来评价不同方法对时序植被指数的重构效果;最后借助研究区的耕地物候特征,间接对不同的时序植被指数重构方法进行对比。结果表明,在东北三省利用这三种方法进行耕地时序植被指数重构时需要引入质量控制数据,AG拟合和DL拟合在该地区耕地时序植被指数重构时表现相似且比SG滤波更加适宜。
- 卫炜吴文斌李正国杨鹏胡琼周清波
- 关键词：时间序列植被指数MODIS
