检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王权山东科技大学

学位级别：硕士

云和云阴影广泛存在于遥感光学影像中,不仅对光学影像的质量造成影响,干扰并阻碍地球观测活动,而且会严重影响植被监测、土地利用类型分析和变化监测等遥感应用。特别是在定量分析过程中,云和云阴影会对反演结果的可靠性产生不可估量的... 详细信息

云和云阴影广泛存在于遥感光学影像中,不仅对光学影像的质量造成影响,干扰并阻碍地球观测活动,而且会严重影响植被监测、土地利用类型分析和变化监测等遥感应用。特别是在定量分析过程中,云和云阴影会对反演结果的可靠性产生不可估量的影响。传统的阈值法云/云阴影检测算法无法根据下垫面类型做出响应,算法机制复杂、计算耗时,而且对于部分薄云和云阴影识别效果较差。针对以上问题,本文提出了一种应用于Landsat 8 OLI云和云阴影检测算法,该算法以高质量的地表反射率数据为参考,通过阈值计算模型实现云和云阴影检测。通过分析薄云对影像不同波段表观反射率的影响,发现薄云对影像蓝光波段的表观反射率影响明显,并且薄云处近红外和蓝光波段的反射率差值会明显降低。针对这一特征,本文利用6S辐射传输模型模拟不同地表反射率在不同观测几何和晴空大气条件下的表观反射率变化范围,并对不同观测几何上表观反射率极大值进行多元回归分析得到蓝光波段和近红外与蓝光波段反射率差值的阈值计算模型。在云检测过程中,若蓝光波段的表观反射率高于阈值,且近红外与蓝光波段的表观反射率差值小于阈值则判定该像元为云像元,否则为晴空像元。对初步云检测结果进一步优化得到最终的云检测结果。对不同下垫面上的云阴影在可见光和近红外波段上的表观反射率进行对比,发现云阴影的反射率特征与下垫面的反射率特征相似,并且不同下垫面上的云阴影反射率差异较大。以真实地表反射率数据为参考,本文利用6S辐射传输模型模拟可见光和近红外波段上表观反射率在不同观测几何下的变化范围,分别拟合得到可见光、近红外四个波段的云阴影阈值计算模型。若像元表观反射率低于阈值,则为云阴影,否则为晴空像元。本文对水体和陆地上云阴影检测,采取不同的策略,水体上仅用蓝光波段进行云阴影检测,陆地上则取四个波段的交集作为初步结果。根据云和云阴影空间共存的思想对于初步的云阴影检测结果进行奇异值剔除。利用本文算法对125景不同下垫面上Landsat 8 OLI影像进行云和云阴影检测,分别对检测结果进行定性分析与定量评价。将本文算法与Fmask算法的检测结果进行对比:本文云检测算法在薄云和碎云检测上具有很高的检测精度,对于厚云边缘的薄云识别更加准确,漏判和误判现象更少;对于云阴影检测,本文结果精度更高且稳定性更好,具有明显优势。整体来说,本文算法的检测结果均明显高于Fmask算法。利用目视解译得到真实云和云阴影掩膜,并对本文算法结果进行精度验证。结果表明,本文云检测算法对于不同下垫面上不同类型云的检测精度整体较高,平均生产者精度和平均用户精度分别为0.9282和0.7200,表明存在较少的漏判,而膨胀运算会导致误判增加。本文云阴影检测算法不仅可以准确识别厚云阴影,而且对于碎云和薄云阴影同样具有较高的检测精度。本文云阴影检测结果的平均Kappa系数为0.8202,与真实云阴影分布的一致性较好,平均漏分误差和平均错分误差分别为0.1074和0.1950,错分和漏分现象较少。实验和验证结果表明,本文算法在Landsat 8 OLI云和云阴影检测过程中具有明显优势,可以扩展到不同类型传感器的云和云阴影检测应用当中。

关键词：地表反射率数据集 Landsat 8 OLI 云检测云阴影检测

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基于先验地表反射率数据集的气溶胶光学参数提取

基于先验地表反射率数据集的气溶胶光学参数提取

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作者：于会泳山东科技大学

学位级别：硕士

本文以GF-1卫星中高分辨率多光谱数据为数据源，研究了基于先验地表反射率数据集的气溶胶光学厚度(AOD)反演方法。其基本思想是:在现有的地表反射率数据集的支持下确定多光谱图像中浓密植被像元(DDV)的分布，基于确定的浓密植被像元以... 详细信息

本文以GF-1卫星中高分辨率多光谱数据为数据源，研究了基于先验地表反射率数据集的气溶胶光学厚度(AOD)反演方法。其基本思想是:在现有的地表反射率数据集的支持下确定多光谱图像中浓密植被像元(DDV)的分布，基于确定的浓密植被像元以红蓝波段地表反射率的线性关系为先验知识实现地气解耦和，反演气溶胶光学厚度。围绕这一思路，本文主要进行了以下几个方面的工作:　　1)构建覆盖中国大部分陆地区域的地表反射率数据集。利用长时间序列MODIS地表反射率产品(MOD09)，按同时相年际最小值合成的方式生产无云地表反射率产品，构建地表反射率数据集。　　2)确立浓密植被区域红蓝波段地表反射率之间的线性关系。利用USGS波谱库中植被的反射率波谱曲线与GF-1卫星多光谱传感器光谱响应函数积分，模拟计算多光谱数据红蓝波段的地表反射率，并统计分析红蓝波段地表反射率之间的线性关系，以此作为地气解耦和的先验知识。　　3)研究地表反射率数据集与多光谱数据之间的关联机制。为降低两类数据配准误差对地表反射率确定的影响，提出了使用区域NDVI分布百分比匹配的方法，回避了像元的直接匹配，为GF-1卫星多光谱数据提供DDV的空间分布。　　为验证该方法的有效性，利用AERONET站点地面观测数据分别对PMS和WFV数据气溶胶反演结果进行精度验证，结果表明，气溶胶反演算法精度较高，稳定性较强。将气溶胶光学厚度反演结果应用于数据自身的大气校正，取得了良好的效果，并以本文采用的气溶胶光学厚度反演算法为核心技术，开发了国产陆地观测卫星高精度大气校正软件系统。

关键词：大气污染气溶胶光学厚度地表反射率数据集卫星影像

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地表反射率产品支持的GF-1PMS气溶胶光学厚度反演及大气校正

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遥感学报 2016年第2期20卷 216-228页

作者：孙林于会泳傅俏燕王健田信鹏米雪婷山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 中国资源卫星应用中心北京100094 北京师范大学北京100875

GF-1卫星PMS(GF-1 PMS)数据具有高空间分辨率、短重访周期的特点,可以在地表类型识别、参数提取中发挥重要作用。但由于缺少2.1μm附近的短波红外波段,使得气溶胶反演时地表反射率的精确确定非常困难,从而导致其高精度大气校正难以开展... 详细信息

GF-1卫星PMS(GF-1 PMS)数据具有高空间分辨率、短重访周期的特点,可以在地表类型识别、参数提取中发挥重要作用。但由于缺少2.1μm附近的短波红外波段,使得气溶胶反演时地表反射率的精确确定非常困难,从而导致其高精度大气校正难以开展,限制了该数据的应用。本文提出了一种地表反射率数据支持的气溶胶反演方法,用于GF-1PMS数据的大气校正。其基本思想是:使用现有的地表反射率数据集为GF-1PMS数据提供地表反射率,用于确定GF-1PMS图像中浓密植被像元(DDV)的分布,基于确定的浓密植被像元反演气溶胶光学厚度(AOD),并用于大气校正。这里使用的地表反射率数据集为合成的无云MODIS地表反射率产品,对GF-1PMS数据做了空间尺度的转换。为降低两类数据配准误差对地表反射率确定的影响,提出了使用区域NDVI分布百分比匹配的方法,回避了像元的直接匹配,为GF-1PMS数据提供DDV的空间分布。为验证该方法的有效性,利用北京、太湖两个AERONET站点观测的气溶胶光学厚度对气溶胶反演结果进行精度验证,结果表明,气溶胶反演算法精度较高,稳定性较强。AOD反演结果应用于北京和敦煌地区的GF-1PMS数据大气校正,获得的地表反射率与地面实测的地表反射率的误差低于0.015,且大气校正后影像对比度明显提高。

关键词： GF-1 PMS 地表反射率数据集气溶胶光学厚度大气校正

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一种拓展的半物理时空融合算法及其初步应用

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遥感学报 2014年第2期18卷 307-319页

作者：李大成唐娉胡昌苗郑柯中国科学院遥感与数字地球研究所北京100101 太原理工大学矿业工程学院山西太原030024

Landsat 5卫星较低的时间分辨率(16天)使得其很难获得大区域的、时相一致的清晰影像数据集。本文发展了一种基于半物理模型的时空融合算法-即乘性调制融合算法,并借助多时序的MODIS反射率数据来生成多时相的Landsat TM/ETM+反射率合成影... 详细信息

Landsat 5卫星较低的时间分辨率(16天)使得其很难获得大区域的、时相一致的清晰影像数据集。本文发展了一种基于半物理模型的时空融合算法-即乘性调制融合算法,并借助多时序的MODIS反射率数据来生成多时相的Landsat TM/ETM+反射率合成影像,经镶嵌后得到区域尺度的高时空分辨率地表反射率数据集(Landsat TM/ETM+)。本文利用吉林省2006年—2011年的Landsat 5 TM地表反射率数据以及500 m的MOD09A1反射率产品来生成3个时相的Landsat 5 TM反射率合成数据,从而获得研究区在上述时相下地表反射率数据的镶嵌图。初步分析表明,所生成的Landsat 5 TM反射率数据的光谱分布特征与MOD09A1反射率数据较为一致,且图像在整体上光谱特征的连续性较好。

关键词：时空融合半物理模型乘性调制 Landsat TM ETM+ MODIS 地表反射率数据集

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先验地表信息支持的沙尘暴卫星遥感监测技术

先验地表信息支持的沙尘暴卫星遥感监测技术

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作者：苏庆华山东科技大学

学位级别：博士

沙尘暴问题已成为全社会重点关注的焦点问题。加强沙尘暴遥感监测技术的研究，提高沙尘暴监测、跟踪、预报和灾情评估的准确性和及时性，减小沙尘暴天气给人类生产生活带来的损失，是目前亟待解决的问题。　　利用卫星遥感监测沙尘暴关... 详细信息

沙尘暴问题已成为全社会重点关注的焦点问题。加强沙尘暴遥感监测技术的研究，提高沙尘暴监测、跟踪、预报和灾情评估的准确性和及时性，减小沙尘暴天气给人类生产生活带来的损失，是目前亟待解决的问题。　　利用卫星遥感监测沙尘暴关键在于有效区分沙尘暴和下垫面背景以及云。当前的研究主要利用沙尘与下垫面背景以及云在可见光到近红外波段的反射差异，以及中红外和热红外波段的亮温差异，通过设定阈值实现沙尘信息的识别。但是由于下垫面地表结构复杂，卫星观测的信息往往为沙尘与地表信息的综合，尤其对较薄的沙尘，这一现象尤为明显。现有的沙尘监测方法主要基于固定阈值，很难处理混杂信息，限制了精度。针对这一问题，本文首先对复杂地表信息、不同强弱沙尘以及云等信息开展研究，深入了解沙尘与不同地表背景的辐射差异，在此基础上，构建了先验地表反射率数据集，提出了基于先验地表信息支持的沙尘暴监测方法体系。与传统的对不同地表背景设定统一的固定阈值监测沙尘的方法不同，该方法在历史数据提供的已知地表信息的基础上开展沙尘暴的监测，地表信息的已知，为沙尘与地表以及云的分离提供了地表数据支持，增加了沙尘与晴空的差异信息，能更精准地实现沙尘的识别。本文主要的工作包括以下几个方面:　　(1)构建了高质量的地表反射率数据集，用于支持沙尘暴监测。地表反射率是最重要的地表信息，是其它地表信息生成的基础。本文重点分析了地表反射率数据集构建的必要性和地表的时空变化特性，设计了地表反射率合成的时间频次，确定了地表反射率合成的质量控制方法。在此基础上，使用地表反射率MOD09A1产品构建了可见光到近红外波段的高质量的地表反射率数据集，为沙尘暴遥感的精确监测提供先验数据。　　(2)由于地表信息未知，薄沙尘和地表信息混合呈现出复杂的光谱特征，导致固定阈值法失效。针对这一问题，提出了与地表信息相关的动态阈值法沙尘暴遥感监测方法。该方法使用辐射传输模型确定不同地表反射率条件下晴空地表的表观反射率分布范围，据此设定不同通道与地表反射率相关的沙尘暴监测动态阈值模型。基于设定的动态阈值模型，使用MODIS数据针对不同背景上空开展了沙尘监测实验，通过目视判读和OMIAI产品对沙尘监测结果进行了验证，结果表明，与传统的固定阈值法相比，动态阈值法对沙尘的识别精度为94.99％，有效提高了沙尘识别的精度和稳定性。　　(3)为充分挖掘沙尘与不同地表背景以及云的辐射差异，在先验地表信息的支持下，开展了基于深度学习技术的沙尘暴遥感监测方法研究。新方法首先通过目视解译获取了MODIS影像中分布于不同背景上空的不同强度的沙尘信息、云信息以及多类型晴空像元信息，与地表反射率数据集共同用于沙尘检测样本数据集构建;然后综合使用多波段的辐射信息，待检测图像和真实地表反射率之间的差异信息，作为深度学习沙尘检测的信息源，构建了深度学习沙尘检测方法。通过目视判读和OMIAI产品对沙尘检测结果进行了验证，并与没有地表反射率条件下的深度学习技术沙尘检测结果进行了对比。结果表明，在地表反射率数据支持的条件下能够有效实现暗地表、高反射率地表上空薄、厚沙尘的自动识别，尤其在薄沙尘、云边缘薄沙尘、高亮地表沙尘区域优势更为明显。

关键词：沙尘暴地表反射率数据集遥感监测动态阈值法深度学习技术表观反射率

来源：评论

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