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作者

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基于卫星数据的渤海微塑料丰度反演算法研究

基于卫星数据的渤海微塑料丰度反演算法研究

引用

第四届全国（海洋）环境微塑料污染与管控学术研讨会

作者：洪萍萍马永正天津大学海洋科学与技术学院

近年来,微塑料作为一种新型的持久性有机污染物广泛存在于海洋环境中,逐渐成为国际研究热点,学者对海洋微塑料的丰度水平、分布特征、入海通量、生态风险等进行了研究,普遍认为微塑料对海洋生态系统带来巨大风险。然而,由于野外采样数... 详细信息

近年来,微塑料作为一种新型的持久性有机污染物广泛存在于海洋环境中,逐渐成为国际研究热点,学者对海洋微塑料的丰度水平、分布特征、入海通量、生态风险等进行了研究,普遍认为微塑料对海洋生态系统带来巨大风险。然而,由于野外采样数据在时间和空间上不具有连续性,仅依靠现场调查难以满足海洋微塑料科学研究与污染管控的需求,因此,开发海洋微塑料快速监测方法,高效获取监测数据日趋受到重视。卫星遥感技术能动态、定期地监测大面积环境要素,为海洋微塑料污染及空间分布的动态监测研究、制图提供了一种方便简单的现代化监测手段。本研究利用2016-2017年渤海微塑料现场调查数据和相应的卫星反射率数据,对渤海微塑料丰度及分布进行分析,发现渤海可能存在的微塑料聚集区并估算了渤海微塑料总量。利用所建模型,对2022年渤海微塑料丰度进行反演,发现不同季节和区域的渤海表层微塑料的丰度存在明显差异。使用连续投影算法选出特征波长并按其对微塑料丰度贡献值的大小进一步筛选降低模型的复杂。最终所建模型的相关关系为0.79,均方根误差为0.22个/m,模型的误差在可接受范围内。该研究表明,卫星遥感技术在监测海洋微塑料方面有很大的潜力。

关键词：微塑料监测卫星反演渤海

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基于机器学习的多源资料反演降水强度估计

基于机器学习的多源资料反演降水强度估计

引用

作者：张宇杉南京信息工程大学

学位级别：硕士

基于静止卫星红外资料的遥感降水反演算法被广泛应用在气象业务研究的各个领域。然而,受样本不均衡影响,基于机器学习算法的定量降水估计模型模拟的降水强度往往存在低估的问题,对于中雨区和大雨区的反演精度不高,模型几乎无法识别大雨... 详细信息

基于静止卫星红外资料的遥感降水反演算法被广泛应用在气象业务研究的各个领域。然而,受样本不均衡影响,基于机器学习算法的定量降水估计模型模拟的降水强度往往存在低估的问题,对于中雨区和大雨区的反演精度不高,模型几乎无法识别大雨区。本研究基于东亚地区夏季的葵花8号静止卫星成像仪观测资料和GFS(Global Forecasting System)数值预报产品数据,分别使用随机森林和深度森林的机器学习算法建立反演模型来直接估测降水等级,以提高识别中雨和大雨的能力。以GPM(Global Precipitation Measurement)多卫星降水估计值作为模型训练的目标变量,并通过识别降水区域以及在此基础上估测降水等级构建两步的降水反演模型,之后将模型反演结果与地面气象站观测资料进行对比检验。得出以下主要结论:(1)为降低降水样本不平衡的影响,本研究采用重采样技术改变用于机器学习模型训练的样本数据分布,来提高模型识别降水数据集中数量较低的中雨和大雨样本的效果。基于GPM多卫星降水产品分别对随机森林和深度森林两种机器学习算法建立的降水反演模型进行检验。结果显示,深度森林模型在验证集上估测降水等级的准确度可达0.78,而随机森林模型的准确度为0.70,深度森林模型的效果优于随机森林模型。两种算法都是基于决策树的集成算法,具有较稳定的学习性能,不易受到过拟合影响。(2)本研究将构建的模型应用在与训练集不同时段的测试集上,进一步评估两种降水反演模型的效果。研究发现,两种模型均在对流降水易发生的午后时段表现出较高的命中率和虚警率,且在不同测试集上的精度差异不大。随机森林模型反演出的降水像素点能较好地描述出卫星产品的降水区域轮廓,并存在一定的高估,对于某些大雨样本分布密集的地区会反演出更大范围的大雨区域。基于地面台站观测检验,深度森林模型能较好地识别出气象站实际观测到的雨带范围,识别降水的高估程度低于随机森林,两种模型都能识别出部分中雨区和大雨区,深度森林反演出的降水等级精度更高。相比于直接反演降水强度的机器学习模型,模型识别中雨和大雨的能力得以提升。(3)对本研究模型训练过程中展示出的GFS气象变量的贡献度高于卫星红外亮温数据的现象进行探讨。机器学习算法反演降水的准确度相比数值预报降水有所提升,揭示了卫星红外亮温数据在机器学习模型中的重要作用,卫星多光谱数据及云参数信息能够较好地反映降水强度信息,从而能提高模型识别降水的精度。

关键词：降水反演随机森林深度森林葵花8号卫星数值预报产品

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基于GOSAILT模型的山区森林LAI反演研究

基于GOSAILT模型的山区森林LAI反演研究

引用

作者：贺敏中国科学院大学

学位级别：硕士

叶面积指数(LeafAreaIndex，LAI)是表征植被几何结构及生长状态的重要生物物理参数，也是陆表过程模型的重要输入参数，如何获取高精度LAI一直备受关注。近年来，随着遥感数据的不断丰富，LAI遥感估算算法得到了快速发展，全球尺度的LA... 详细信息

叶面积指数(LeafAreaIndex，LAI)是表征植被几何结构及生长状态的重要生物物理参数，也是陆表过程模型的重要输入参数，如何获取高精度LAI一直备受关注。近年来，随着遥感数据的不断丰富，LAI遥感估算算法得到了快速发展，全球尺度的LAI产品已被广泛应用于气候与生态环境变化研究。然而，当前主流的LAI遥感产品生产算法大多都基于平坦地表假设，而忽略了地形的影响。但实际上崎岖地表反射失真的现象显著，尤其是多样的森林冠层结构和复杂的山区地形给叶面积指数遥感反演带来了较大的不确定性。山区地表作为一种特殊的复杂地表，约占全球陆地表面的1/4，约占我国国土陆地面积的2/3，因此估算这些复杂山区的LAI时考虑地形因素十分必要。本研究将基于现有的叶面积指数反演算法以及主要产品，分析山区叶面积指数反演中存在的主要问题，系统性综述当前山区LAI遥感估算在模型、算法、验证等方面的研究进展;尝试利用山地单一坡面离散冠层二向反射率模型—GOSAILT(GeometricOpticalandMutualShadowingandScattering-fromArbitrarily-Inclined-LeavesmodelcoupledwithTopography)模型反演不同类型的森林在不同地形条件下的LAI，并基于计算机模拟出的样本数据以及收集的实地测量数据，对比验证算法的有效性和准确性，为山地LAI等地表植被结构参数的定量化高精度反演提供理论支持。　　论文主要包括以下内容:　　(1)开展了GOSAIL、二向反射模型参数全局敏感性分析:GOSAILT模型是在几何光学模型和辐射传输模型的基础上拓展到山地的一个能够很好地描述倾斜坡面离散冠层二向反射特性的混合模型。由于基于物理模型的参数反演输入的未知参数较多，中间过程引起的不确定性会以累积效应反映到反演的结果中，通过分析参数的敏感性，可以减少反演过程中引入的误差。因此，本文对GOSAILT进行了全局敏感性分析，发现LAI、土壤反射率、叶片反射率、坡度、坡向以及观测角度对冠层反射率的影响比较敏感，为反演策略优化进而减少反演结果的误差和不确定性提供支持。　　(2)构建了山区森林LAI反演算法，基于GOSAIL、模型构建了不同森林种类的LAI反演查找表:根据不同森林类型的不同光谱特性以及密度分布特征，基于GOSAILT模型构建了用于LAI反演的查找表;针对GOSAILT查找表反演失败区域，使用了基于归一化植被指数NDVI的LAI备用反演方法。　　(3)反演及对比评估了平地以及山地LAI反演结果精度:基于模拟的数据和实测的数据，使用查找表和备用算法反演出不同森林类型对应的LAI并使用Bias、RMSE、R2等评价指标对反演结果进行了对比验证。通过模拟数据分析，忽略地形影响反演LAI的RMSE达到1.716，考虑地形影响后的RMSE减少到0.626;通过实测数据分析，输入坡面反射率和地形校正后的平地反射率进行LAI反演时，其均方根误差RMSE分别为0.640和0.546，说明考虑地形后的LAI反演具有较高的精度。

关键词：叶面积指数冠层反射率山区地表 GOSAILT模型 LAI反演

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聚集效应对森林冠层方向反射特性的影响研究

聚集效应对森林冠层方向反射特性的影响研究

引用

作者：杨棽惠北京建筑大学

学位级别：硕士

森林是陆地生态系统最重要的组成部分之一,森林的生长情况以及动态变化能够反映生态系统的稳定性,维持生态平衡。地表反照率是影响生态系统能量平衡的主要因素,在遥感应用中研究地表反照率时,人们通常假设地表为朗伯体,即假设地表在所... 详细信息

森林是陆地生态系统最重要的组成部分之一,森林的生长情况以及动态变化能够反映生态系统的稳定性,维持生态平衡。地表反照率是影响生态系统能量平衡的主要因素,在遥感应用中研究地表反照率时,人们通常假设地表为朗伯体,即假设地表在所有方向均匀反射、地表反射率与入射方向和观测方向无关。但是,自然界中绝大部分地物为非朗伯体,地物反射辐射具有各向异性,即各向都有反射且强度不均一。森林冠层在不同波段和太阳-传感器几何下的反射率表现出强烈的各向异性,冠层反射随观测角度的变化通常用双向反射分布函数（BRDF）来描述。长期以来,植被结构参数的高精度反演研究在定量遥感领域具有重要的科学意义和应用价值。由于森林冠层BRDF特性与植被生理生化参数和冠层结构参数密切相关,BRDF被广泛用于反演关键的冠层结构参数,如叶面积指数（LAI）、树高以及聚集指数（CI）等。其中,LAI和CI是陆地表面生态过程模型进行全球碳水循环模拟的最重要的冠层结构参数。以往的研究主要集中在冠层结构参数反演算法的研发上,例如,如何从BRDF遥感数据准确估算出全球植被LAI和CI产品。然而,从冠层结构参数的角度出发,进行冠层BRDF特性的正演研究仍然较少,尤其是关于三维结构复杂的森林冠层的BRDF特性如何随CI变化的认识非常有限。使用传统的辐射传输模型方法估算冠层结构对BRDF的影响是具有挑战性的,而LESS（Larg E-Scale remote sensing data and image Simulation framework）作为一个基于光线追踪算法的三维辐射传输模型,它可以有效地模拟冠层方向反射率,同时充分考虑植被的多组分光谱和结构特征。鉴于此,本文基于黑河综合遥感联合试验平台提供的丰富地面实测数据和MODIS BRDF产品,以青海云杉为例,应用LESS模型构建以单木为基本单元的三维森林场景,开展了三方面的研究工作:（1）LESS模型准确性验证;（2）聚集效应对冠层BRDF的影响;（3）冠层BRDF的敏感性分析。论文的主要研究内容与成果归结如下:（1）基于地面样方调查中获得的冠层结构参数驱动LESS模型进行三维森林场景的构建,利用半经验核驱动的二向性反射模型Ross Thick-Li Sparse-Reciprocal（RTLSR）和MODIS BRDF参数产品（MCD43A1）计算的反射率对LESS模型模拟的冠层BRDF进行对比验证,以检验LESS模型模拟的冠层BRDF特性的有效性。结果表明,LESS模型模拟的冠层BRDF在红光波段（R2=0.97,RMSE=0.03）和近红外波段（R2=0.94,RMSE=0.05）与MODIS BRDF数据有较高的一致性,说明LESS模型用于研究冠层BRDF特性是可行的。对比基于MCD43A1数据估算的冠层BRDF,LESS模型模拟的森林冠层BRDF也表现出了合理的热点效应、屋顶效应和碗边效应。（2）随着CI增加,红光波段的冠层反射率不断减小,近红外波段的冠层反射率不断增加。红光波段的冠层反射率对CI的变化比近红外波段更敏感。尽管红光波段强烈的大气效应可能会导致CI估算的不确定性,但考虑到红光波段对CI变化的高敏感性,本研究强烈建议将红光波段的晴空观测用于CI的反演。（3）研究利用LESS模型构建了三个典型聚集效应的森林场景,改变场景LAI,分析不同CI森林场景下的冠层BRDF对LAI的敏感性。结果显示,随着LAI的增加,红光波段的冠层BRF（Bidirectional Reflectance Factor）不断下降,并呈现出明显的屋顶状。相反,随着LAI的增加,近红外波段的冠层BRF不断增加,并呈现出明显的碗状。（4）不同的观测平面的BRDF对冠层结构参数的敏感性也不同。分析结果表明,在主平面,随着SZA的增加,红光波段冠层BRF整体呈下降趋势,而近红外波段冠层BRF整体呈上升趋势。在垂直主平面上,随着SZA的增加,红光和近红外波段的冠层BRF都呈现出下降的趋势。随着CI的增加,红光波段冠层BRF减小而近红外波段冠层BRF增大的这一结论在两个观测平面下是一致的,但主平面的冠层方向反射率区分度更高,更有利于CI反演。（5）应用时序多角度冠层反射率反演冠层结构参数时,太阳位置的变化对冠层BRDF特性的影响至关重要。研究通过结合LESS模型中森林场景的聚集效应,研究SZA对冠层BRDF的影响。结果表明,随着SZA的增加,红光波段热点处的反射率峰值呈现下降趋势,而近红外波段热点处的反射率峰值呈现上升趋势。SZA的变化对近红外波段的影响比对红光波段的影响更明显。夏季比冬季获取到的多角度观测数据更适合用于反演冠层聚集指数,且红光波段的冠层BRDF比近红外波段的BRDF对CI的变化更敏感。在各个SZA和VZA条件下获取的红光波段多角度反射率数据均有

关键词： LESS 辐射传输模型 BRDF 冠层反射率 CI MODIS MCD43A1 LAI 冠层结构参数反演反照率

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云液态水路径和总可降水量反演算法评估及在FY-3E的实现

云液态水路径和总可降水量反演算法评估及在FY-3E的实现

引用

作者：董嫦娇南京信息工程大学

学位级别：硕士

大气中云液态水路径(CLW)和总可降水量(TPW)对研究云和降水的形成、改进灾害天气预测方法,以及全球气候系统分析等方面起着重大作用。这两个参数可由地基和卫星观测反演获得,但目前全球范围高质量云水产品较少。一般,地基与机载观测受... 详细信息

大气中云液态水路径(CLW)和总可降水量(TPW)对研究云和降水的形成、改进灾害天气预测方法,以及全球气候系统分析等方面起着重大作用。这两个参数可由地基和卫星观测反演获得,但目前全球范围高质量云水产品较少。一般,地基与机载观测受空间分辨率、探测成本限制,很难获得全球连续分布的云水产品。极轨卫星覆盖范围更广,但是只有在其扫描范围内才能获取云水信息。利用星载微波探测仪器的23.8GHz和31.4GHz两个低频通道,可以反演出全球洋面的云液态水路径和总可降水量。2021年7月,中国风云3E(FY-3E)晨昏轨道气象卫星成功发射,该星上搭载的微波温度计(MWTS-Ⅲ)新增了上述两个重要通道。FY-3E可以提供更多大气参数的昼夜信息,也为清晨云遥感提供了新的机遇。本文首先使用先进辐射传输模拟系统(ARMS)确定了MWTS-Ⅲ通道1和2的极化方式。随后利用发展较成熟的先进技术微波探测仪(ATMS)数据,对经验和物理算法进行评估。下一步,对评估结果较优的物理算法进一步研究,简要分析了物理算法中CLW误差对地球物理参数的敏感性。最后,订正了基于发射的辐射传输模型偏差,并将物理算法移植到MWTS-Ⅲ。由FY-3E微波温度计生成的高质量云液态水路径和总可降水量产品已用于中国气象局数值预报模式同化系统,作为业务质量控制新方案。主要研究内容如下:(1)MWTS-Ⅲ目前正处于定标测试阶段,其通道极化方式并未明确规定。因此,使用ARMS分别模拟ATMS和MWTS-Ⅲ通道亮温,提出了一种定义MWTS-Ⅲ通道极化的方法。(2)基于ATMS观测数据,分别利用经验和物理算法反演出全球洋面CLW和TPW,与欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第五代全球大气逐小时再分析资料(ERA5)进行时空匹配,并对比三种云水产品的结构和数值统计结果。结果表明,两种算法的云结构与ECMWF再分析云场基本一致,但经验算法产品在南半球中高纬地区偏高,物理算法与ERA5产品偏差更小;经验算法的TPW在热带地区偏高,物理算法与ERA5产品更接近。此外,西北太平洋不同轨道观测结果可以反映出更多的云水细节,通过物理算法的云液态水产品可以看出台风区云团垂直结构信息,并且该算法的云与VIIRS可见光云图更加一致,物理算法综合性能更优。(3)为了进一步研究物理算法原理特性,对多种云液态水路径和总可降水量产品进行纬度带统计,分析不同季节各产品随纬度的分布特征。结果表明,经验算法的CLW在中高纬度偏高,一维变分反演产品在热带地区液态水含量偏低;一维变分反演的TPW产品在北半球冬季偏低,经验算法在热带地区数值偏高。此外,研究发现云温一定程度上会影响CLW反演结果。随后对物理算法进行误差源灵敏度分析,研究海面温度和风速对CLW反演的影响。得出结论,当CLW含量相同时,低海温对其更敏感;海温对高含量CLW的影响更大。不同风速对含量相同的CLW影响程度相同;并且风速对含量低的CLW更敏感。(4)在物理反演过程中,发现星载被动微波探测仪的观测与反演模型存在一定误差,会降低反演产品质量,因此提出一种订正方法,分别对ATMS和MWTS-Ⅲ观测进行订正。随后选取ATMS和MWTS-Ⅲ同天观测数据,获得全球洋面云液态水路径和大气总可降水量,与ERA5产品进行对比。结果显示,MWTS-Ⅲ与ERA5的CLW产品在全球分布和数值大小均对应较好,西北太平洋上空的云团以及赤道附近的热带辐合带云系清晰可见;同时MWTS-Ⅲ与ATMS在全球海洋上空云系统相似,但MWTS-Ⅲ产品覆盖范围更广,轨道间几乎没有空白。对于TPW,MWTS-Ⅲ与ERA5产品十分吻合,定量分析显示,ATMS和MWTS-Ⅲ的TPW产品与ERA5再分析资料高度相关,两个仪器的探测性能相当。然而两条连续轨道产品有轻微不连续性,若两仪器在轨道过境时相近,可基于ATMS和MWTS-Ⅲ生成全球洋面微波观测的连续TPW产品。

关键词：云液态水路径总可降水量 ATMS和MWTS-Ⅲ观测数据集微波遥感

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基于MODIS的水华蓝藻主要类群定量监测方法研究

基于MODIS的水华蓝藻主要类群定量监测方法研究

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作者：褚乔中国科学院大学

学位级别：硕士

我国内陆湖泊的蓝藻水华现象十分严峻，蓝藻作为富营养化湖泊的优势藻种，其生物量常被用作表征湖泊水体富营养化程度的指标。富营养化及蓝藻的暴发不仅会导致水体污染，还可能严重影响人类正常的生产生活。不同的水华蓝藻类群具有不同... 详细信息

我国内陆湖泊的蓝藻水华现象十分严峻，蓝藻作为富营养化湖泊的优势藻种，其生物量常被用作表征湖泊水体富营养化程度的指标。富营养化及蓝藻的暴发不仅会导致水体污染，还可能严重影响人类正常的生产生活。不同的水华蓝藻类群具有不同的生物特性和危害，且时空分布和应急治理方法也有所差异，分析水体蓝藻组分可以帮助决策者有针对性地提出湖泊治理措施，从而有效改善水体污染状况。传统的藻类识别方法实施困难，需耗费大量的人力物力，因此，通过遥感技术实现水华蓝藻类群时空分布的动态监测，成为预防蓝藻生态灾害、治理和恢复富营养化水体生态的关键科学技术问题。　　本研究通过野外采样和室内实验获取巢湖实测数据，改进半分析模型QAA（Quasi-analytical Algorithm）的参数和经验公式，提出基于MODIS特征波段的浮游植物色素吸收系数遥感反演算法。在此基础上，利用浮游植物色素吸收系数进一步反演水体表层叶绿素a的浓度，结合基于室内实验的三种水华蓝藻（鱼腥藻、微囊藻、束丝藻）的定量识别模型，首次利用遥感反射比推导并分析巢湖三种主要水华蓝藻的时空分布规律。随后，将MODIS地表反射率产品MOD09/MYD09作为模型输入，初步分析了巢湖不同季节微囊藻、鱼腥藻和束丝藻的时空分布规律及原因。本研究初步提供了快速、高效的水华蓝藻识别技术，探究了富营养化湖泊主要水华蓝藻的时空分布特征，为长江中下游富营养化湖泊的水华蓝藻类群结构遥感自动分类方法提供技术支持，以期为揭示以巢湖为代表的富营养化湖泊水华蓝藻长时序的类群时空演替规律服务。本研究的结论如下:　　(1)基于野外实测光学特性数据库改进Q从算法，结合巢湖实测数据修改算法的参数和经验、半经验公式，构建适合巢湖水体的基于MODIS特征波段的浮游植物色素吸收遥感反演算法，从而实现由遥感反射比到浮游植物色素吸收系数的反演。　　(2)在浮游植物色素吸收系数反演算法的基础上，进一步推算巢湖水体表层叶绿素a的浓度，为水华蓝藻类群遥感定量反演模型提供输入参数。　　(3)结合浮游植物色素吸收系数、叶绿素a浓度反演算法和水华蓝藻定量识别模型，最终构建基于MODIS的主要水华蓝藻遥感定量识别模型，即可由遥感反射比数据直接推算出湖泊水体表层三种水华蓝藻的叶绿素a浓度。　　(4)基于MODIS地表反射率产品MOD09/MYD09分析三种水华蓝藻在巢湖的时空分布规律和演替趋势。研究发现，鱼腥藻、微囊藻是巢湖的主要水华蓝藻类群，束丝藻含量偏低，微囊藻主要出现在温度较高的季节，温度较低的季节鱼腥藻较多。　　本研究首次基于遥感卫星数据定量识别微囊藻、鱼腥藻和束丝藻三种水华蓝藻类群的时空分布规律，但内陆富营养化湖泊水体光学特征较复杂，对MODIS影像大气校正及湖泊水色反演模型的准确性产生很大影响，本研究提出的模型误差来源较多。因此，为获取精确的水华蓝藻类群浓度，还需进一步推进富营养化二类水体水色、水质遥感的相关理论研究。

关键词：内陆湖泊水华蓝藻类群监测时空动态卫星遥感

来源：评论

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Landsat-8影像地表温度反演算法对比研究

Landsat-8影像地表温度反演算法对比研究

引用

作者：朱江山长安大学

学位级别：硕士

地表温度(Land Surface Temperature,LST)是表明地球健康状况和预测地球未来变化趋势的重要的地表环境参数之一,可形象地将其称作为地球的“体温”。LST与地球表层的各种资源环境过程密切相关,对人与环境的交互作用以及全球气候的变化... 详细信息

地表温度(Land Surface Temperature,LST)是表明地球健康状况和预测地球未来变化趋势的重要的地表环境参数之一,可形象地将其称作为地球的“体温”。LST与地球表层的各种资源环境过程密切相关,对人与环境的交互作用以及全球气候的变化与预测等研究有着重要的参考价值。基于地表温度在地-气能量交换与平衡之间的重要性,地表温度的研讨已成为定量遥感领域的重要研究范畴。Landsat-8固有的域外杂散光问题引起的热红外数据(Thermal Infrared Sensor,TIRS)的辐射定标的绝对误差使得定标的精度仍无法满足设定指标,TIRS 11波段的不确定性较为突出,为TIRS 10波段的不确定性的数倍,由此基于Landsat-8数据运用劈窗算法(Split-Window Algorithm,SW算法)反演地表温度一直是一个颇有争议的话题。直到2017年2月,Landsat定标团队为削减TIRS波段对温度反演的影响,研发出针对域外杂散光的一种算法(Stray Light Correction Algorithm,SLCA算法),从而为SW算法在温度反演中的运用推广提供了广阔的前景。Landsat-8数据是地表温度遥感反演的重要数据源,为此,基于Landsat-8数据反演地表温度的单通道算法(Single-Channel Algorithm,SC算法)和多种SW算法已被前人提出,但已有研究表明,Landsat-8数据LST反演的SC算法和各种SW算法在不同区域的反演精度存在着很大的不一致性。针对这一问题,本文以NOAA地表辐射通量网(Surface Radiation Budget Network,SURFRAD)中不同地表覆盖类型和不同海拔高度的七个站点(PSU站点、FPK站点、BND站点、TBL站点、DRA站点、SXF站点、GWN站点)为验证站点,选取2018年1月1日至2019年6月30日质量较好的72景不同季节的Landsat-8影像,基于站点实测温度,对比分析Jiménez-Mu(?)oz等提出的普适性SC算法(Generalized SC Algorithm,GSC算法)与五种常用的SW算法的地表温度反演精度,以期对GSC算法与五种常用的SW算法的反演精度有一个全面评估,并对SLCA算法对TIRS波段的改善效果有一个定性认识。论文主要结论如下:1、从站点来看,六种算法在GWN站点(牧场)与PSU站点(农田)的精度最高、表现最好,算法的MAE整体在2.0 K以下,RMSE整体在2.5 K以下;FPK站点(草地)的精度次之,所有算法的MAE和RMSE整体分别在2.5 K和3.0 K以下;BND站点(农田)的精度稍低于FPK站点,所有算法的两个值分别在3.0 K和2.5 K以下;SXF站点(农田)与DRA站点(灌木)的精度居中,MAE和RMSE整体分别在3.5K、3.5K和4.0 K、5.0 K以下;TBL站点(草地)的精度低于其它六个站点,MAE和RMSE整体均在10.0 K以下。2、从季节来看,六种算法的反演精度均呈现出季节依赖性。GSC算法与SW算法的对比表明,春季的GSC算法的反演精度明显高于五种SW算法,可能的原因是GSC算法仅运用一个热红外波段进行地表温度反演,需要输入的参数较少,不确定性因素较小。而运用两个热红外波段进行地表温度反演的SW算法输入参数较多,不确定性因素增加;秋季的GSC算法的精度要低于SW算法的精度,可能的原因为大气水汽含量较高时,SLCA算法的效果得到了较好的体现,其对两个热红外波段重新标定的贡献,使得结合两个热红外波段反演地表温度的效果要好于仅采用单一的热红外波段;夏季的GSC算法精度要高于SW-D算法、SW-J算法、SW-R算法,而低于SW-Y算法、SW-JIM算法的精度,可能的原因是SW-D算法、SW-J算法、SW-R算法的输入参数占主导地位,输入参数较多,则反演结果误差较大,而大气水汽含量较高时,SLCA算法的效果在SW-Y算法和SW-JIM算法中得到极好的体现;冬季的GSC算法的精度要低于SW-D算法、SW-Y算法、SW-R算法的精度,而高于SW-J算法与SW-JIM算法的精度,总体来说,SW算法的精度较高。3、从季节来看,五种SW算法的反演精度也具有较强的季节依赖性。春季与冬季,SW-R算法的精度最高(1.0 K左右),SW-Y算法与SW-JIM算法的精度(<1.5 K)稍低于SW-R算法的精度,SW-D算法的精度居中(<2.0 K),SW-J算法的精度(5.0-6.0 K之间)低于前四种SW算法的精度。夏季与秋季,SW-JIM算法的精度(<2.0 K)最高,SW-D算法、SW-Y算法、SW-R算法的精度(<3.0 K)居中,SW-J算法的精度(5.5-6.5K之间)低

关键词：普适性单通道算法劈窗算法地表温度算法对比 Landsat-8

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重轨极化干涉SAR森林高度反演算法研究

重轨极化干涉SAR森林高度反演算法研究

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作者：施玥电子科技大学

学位级别：硕士

森林作为陆地生态系统的主体,在人类生存与发展过程中起着不可取代的作用。作为重要的可再生资源之一,森林资源的勘查与保护已上升为国际环境的重要议题。森林高度作为森林最重要的垂直结构参数,对其的定量测量将有效推动林业遥感的发... 详细信息

森林作为陆地生态系统的主体,在人类生存与发展过程中起着不可取代的作用。作为重要的可再生资源之一,森林资源的勘查与保护已上升为国际环境的重要议题。森林高度作为森林最重要的垂直结构参数,对其的定量测量将有效推动林业遥感的发展。极化干涉SAR技术（Polarimetric SAR Interferometry,简称Pol In SAR）凭借其对不同高度散射中心的敏感性,在森林测高方面有着得天独厚的优势,因此对其展开研究具有重要意义。本文在PolInSAR理论基础上,分别通过双基线、极化相干层析、机器学习手段对森林高度进行了反演,并且与传统的物理模型精度进行了对比。主要内容和成果如下:（1）针对单基线P波段反演中的地面残余散射与时间失相干问题,提出了一种基于体积时间失相干（RVo G+Volume Temporal Decorrelation,简称RVo G+VTD）模型的双基线反演方法。该方法通过将不同基线之间同一极化机制的地体振幅比（Ground to Volumn scattering Ratio,简称GVR）作为约束两根基线的条件,采用查找表算法寻找地体振幅比差异最小的时候所对应的高度。这样可以避免单基线中的零地体比假设,进而获得较少地面残余散射影响的森林高度。与此同时,地面残余散射造成的沿相干线的一维模糊区间以及原点与体复相干连线的径向一维模糊区间会共同构成二维模糊区域。将基于RVo G+VTD时间失相干模型构建的解限制于该二维模糊区域内最终可以得到同时改善了地面残余散射与时间失相干影响的森林高度。研究结果表明地面残余散射与时间失相干造成的森林高度反演误差与垂直波数Kz与森林高度hv存在密切联系。因此,进一步利用模拟实验探究了森林高度反演误差如何在不同Kz与hv下随地体振幅比与时间失相干系数变化。与传统的三阶段反演方法在基线BL1（R2=0.38,RMSE=6.76m）和BL2（R2=0.45,RMSE=7.9m）与固定消光系数法在BL1（R2=0.46,RMSE=5.88m）和BL2（R2=0.47,RMSE=4.42m）上的应用效果相比,该方法可以得到较高的精度（R2=0.6,RMSE=3.48m）。（2）为了减小森林垂直异质性给反演精度带来的误差,提出了一种基于树种信息的极化相干层析（Polarization Coherence Tomography,简称PCT）森林高度反演方法。该方法在树种信息的基础上利用PCT算法建立同一树种占比像元的垂直相对反射率,计算得到其相对反射率最大处所对应的层析高度,并以激光雷达（Light Detection And Ranging,简称Li DAR）所测高度作为基准计算其功率损耗,最终得到研究区的功率损耗分布。在单个像元的层析高度基础上根据对应的功率损耗补偿相应的损耗高度可得到包含树种结构信息的森林高度。研究结果表明苏格兰松树与挪威云杉的垂直相对反射率存在较大差异,挪威云杉的相位中心较高且相对反射率跨度较大。利用H100进行精度评价,采用该方法得到的精度与输入的传统三阶段法反演精度相比（R2=0.35,RMSE=7.09m）,经过功率补偿之后的高度由于考虑了不同树种的垂直结构,精度明显有了较大提升（R2=0.51,RMSE=4.96m）。（3）利用随机森林算法探究了L和P波段不同基线相干区域相关属性在森林高度反演中的潜力。所选择训练特征分别描述了传感器以及地形、相干区域的位置和方向、最接近椭圆的维数以及相干区域形状和理论椭圆的相似性四个方面的特性。利用稀疏的Li DAR样点作为标签与特征建立关系从而应用至不同的区域。对所得到的结果分别从精确性、迁移性以及可解释性三个方面进行了阐释。研究结果表明相较于在机器学习中输入物理模型特征,所选择的特征能够在此基础上较大幅度提升精度。对于BL1来说,三阶段反演法与固定消光系数法输入特征基础上R2分别提升了0.16、0.13,RMSE分别降低了0.36m、0.33m。对于BL2来说,三阶段反演法与固定消光系数法基础上R2分别提升了0.15、0.13,RMSE分别降低了0.35m、0.3m。不同波段相比较时,L波段模型迁移应用效果相较于P波段更好,R2可达到0.67,RMSE减小至1.27m。一种可能的解释是L波段的相干区域形状与冠层高度模型（Canopy Height Model,简称CHM）的线性相关性更高,并且在机器学习建模过程中重要性相较于其它特征更大。

关键词：极化干涉SAR 森林高度反演双基线极化相干层析机器学习

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时频电磁约束反演方法及应用效果

时频电磁约束反演方法及应用效果

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中国石油学会2021年物探技术研讨会

作者：曹杨张鹏越刘泽彬何展翔胡祖志中国石油东方地球物理公司南方科技大学前沿与交叉科学研究院

时频电磁勘探结合时间域和频率域电磁方法的优势,在油田勘探工作中,取得了较好的效果。随着油田的勘探工作"向深,向广"发展,对时频电磁的成像效果提出了更高的要求。在综合分析前人的工作成果的基础之上,我们认为约束反演通... 详细信息

时频电磁勘探结合时间域和频率域电磁方法的优势,在油田勘探工作中,取得了较好的效果。随着油田的勘探工作"向深,向广"发展,对时频电磁的成像效果提出了更高的要求。在综合分析前人的工作成果的基础之上,我们认为约束反演通过将已知信息融入反演过程中,是提高反演成像效果的可行途径之一。在何展翔、胡祖志等人工作基础上,我们提出一种的新的正则化的约束反演算法。合成数据和实测数据测试对比分析,表明新反演方法的正确性,并具有良好的实际应用效果。

关键词：时频电磁 OCCAM反演约束反演正则化

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船舶类比波浪浮标技术研究进展综述

船舶类比波浪浮标技术研究进展综述

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第十六届全国水动力学学术会议暨第三十二届全国水动力学研讨会

作者：秦艺超黄礼敏马学文段文洋哈尔滨工程大学船舶工程学院流体力学研究所

船舶类比波浪浮标技术是指将船舶类比于"浮标",利用船舶运动反演遭遇海浪信息,凭借其低成本、高分辨率、广测量海域等优势在随船波浪反演问题中备受关注。本文通过对已有船舶类比波浪浮标技术研究的梳理总结,从频域和时域两... 详细信息

船舶类比波浪浮标技术是指将船舶类比于"浮标",利用船舶运动反演遭遇海浪信息,凭借其低成本、高分辨率、广测量海域等优势在随船波浪反演问题中备受关注。本文通过对已有船舶类比波浪浮标技术研究的梳理总结,从频域和时域两个方面对波浪反演算法进行了归纳分类,分析了几项基于频域和时域方法研究的反演结果,并梳理了这些研究的主要发现和结论。最后对船舶类比波浪浮标技术潜在的研究方向和发展动态进行了分析,为船舶类比波浪浮标技术进一步的研究工作提供了参考和建议。

关键词：船舶运动响应随船海浪反演船舶类比波浪浮标研究进展

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