地面站点观测数据代表性评价方法研究进展
摘要：在遥感产品真实性检验中,地面站点网络的连续观测数据是进行算法及产品验证的重要数据来源。通常站点观测的空间范围有限,测量数据直接与产品像元值比较会存在尺度误差。因此,分析与评价站点观测在多大尺度上具有代表性,对有效利用观测数据进行算法与产品精度评价具有重要意义。目前全球地面观测站点类型繁多,虽有一定的代表性评价方法,但各类方法的优缺点及适用参数、适用条件各异。因此,为使站点观测代表性评价方法广泛的应用于地面站点观测,进而开展更加有效的遥感产品真实性检验,有必要对当前站点代表性评价方法进行系统的综述及梳理。本文首先阐述遥感产品真实性检验对站点连续观测数据的需求以及站点观测代表性评价的必要性。其次,分析站点观测代表性的评价指标特征,包含点面特征比较以及空间异质性两种评价指标。基于不同评价指标,综述了各种研究方法在站点观测数据代表性评价中的应用,即对点面特征比较评价的物理模型法、站点与区域分布图统计评价法和多站点多时相联合评价法,以及对空间异质性进行评价的一阶统计法和半方差函数法,总结不同代表性评价方法的原理及优缺点。然后,介绍了目前站点数据及代表性评价方法在蒸散、反照率和地表温度等遥感产品真实性检验中的应用,并且以黑河中游农田区观测LAI为例,分析了基于不同评价指标的不同评价方法的特点。最后,针对当前观测代表性评价方法面临的问题提出了下一步的研究方向。Landsat系列卫星光学遥感器辐射定标方法综述
摘要：Landsat系列卫星自1972发射以来,已经连续提供了40多年的中等分辨率多光谱遥感数据,广泛应用于农业、水资源管理、灾害响应等领域。目前,很多研究人员开始考虑利用这些数据开展中分辨率尺度的长时间序列地表定量信息监测,更加精细地反映局地甚至全球气候变化。开展这些研究的前提在于对数据进行辐射定标,并通过不同卫星的交叉辐射传递保证数据辐射精度的一致性。从Landsat 1到Landsat 8,随着遥感器性能和数据获取能力的提升,辐射定标方法不断更新,涉及发射前实验室定标、内定标灯方法、全孔径太阳定标器方法、交叉定标方法、场地定标方法等。本文在对Landsat系列卫星的遥感器性能进行分类、归纳、对比的基础上,系统梳理了Landsat系列卫星遥感器辐射定标方法发展过程以及不同定标方法的优缺点,特别是对定标精度的影响。Landsat系列卫星辐射定标的发展过程为遥感数据高精度定量化应用提供了非常重要的基础,未来辐射定标方法不但要随着新型遥感器研制而更新,更要注重多源遥感数据的交叉验证以及全过程辐射定标方法的完善与应用,保障遥感数据辐射定标精度的一致性。MODIS二向反射模型方差函数的研究与应用
摘要：地表二向性反射分布函数（BRDF）是表征地物反射随太阳和观测方向变化的物理量。在统计意义上,BRDF表示均值统计量,BRVF（Bidirectional Reflectance Variance Function）表示方差统计量,它们对研究地表各向异性反射特征有着重要意义。本文首先采用误差传播理论,推导出基于MODIS BRDF模型的BRVF表达形式。研究结果表明,BRVF的空间分布模式主要由几何光学核Kgeo和体散射核Kvol的一次项和二次项权重和决定。然后利用EOS地面验证核心站点（EOS Land Validation Core Sites）的MODIS BRDF产品,对BRVF空间分布模式随地表类型、光谱波段和观测角度范围进行验证。验证结果表明,基于MODIS BRDF产品的验证与理论推导有较好的一致性。BRVF空间分布模式和地表类型有关,通常在热点处有一个峰值。在大观测天顶角（〉60°）下,BRVF随着角度的增大而增大。BRVF在近红外波段整体上大于红波段,表明其波段依赖性。最后,将上述理论成果初步应用于69组地表测量数据的模拟中。模拟结果表明,当大角度缺少观测数据时,模型外延所引起的方向反射方差显著增大,对地表反照率的反演精度和不确定性有较大影响。其中,红波段的白天空反照率的相对误差最大可达38.26%。本研究对利用小角度观测数据进行地表反照率反演的不确定性分析有指导意义;对大角度观测数据缺失情况下,先验知识在地表反照率的反演应用可提供有意义的理论支撑。加速迭代硬阈值ISAR稀疏成像
摘要：加速迭代硬阈值（AIHT）作为一种压缩感知（CS）算法,具有计算复杂度低、内存占用小的特点,在较小数目的观测下,经过有限次迭代便能获得较好的重建效果。因此,本文将该算法应用到逆合成孔径雷达（ISAR）稀疏成像,对该方法的具体特征和适用性进行了详细分析。仿真结果表明,在相同信噪比和回波脉冲数条件下,基于AIHT的ISAR成像方法,相比于稀疏贝叶斯算法（SBL）,在重建时间上缩短了至少2个量级;相比于迭代加权最小二乘法（IRLS）和平滑l0范数算法,在重建质量上提高了约3倍。经实测数据处理结果验证,在1/4原始脉冲数条件下,该方法仍具有良好的聚焦性能和压低旁瓣效果。Landsat 8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物
摘要：本文利用Wu等人提出的遥感数据时空融合方法 STDFA（Spatial Temporal Data Fusion Approach）以Landsat 8和MODIS为数据源构建高时间、空间分辨率的遥感影像数据。以此为基础,构建15种30 m分辨率分类数据集,然后利用支持向量机SVM（Support Vector Machine）进行秋粮作物识别,验证不同维度分类数据集进行秋粮作物识别的适用性。实验结果显示,不同分类数据集的秋粮作物分类结果均达到了较高的识别精度。综合各项精度指标分析,Red＋Phenology数据组合对秋粮识别效果最好,水稻识别的制图精度和用户精度分别达到91.76%和82.49%,玉米识别的制图精度和用户精度分别达到85.80%和74.97%,水稻和玉米识别的总体精度达到86.90%。卫星高度计的北太平洋中尺度涡时空分析
摘要：本文利用1993年—2012年AVISO卫星高度计融合数据,识别和追踪了北太平洋海域（100°E—77°W,0°N—70°N）20年的中尺度涡。统计分析了北太平洋中尺度涡的生命周期、振幅、移动速度等属性特征、空间分布和运动特征、季节、年际和年代际的变化趋势及其与ENSO的关系。结果表明：北太平洋中尺度涡的平均寿命为6.9周,平均振幅为8.44 cm,平均速度为6.4 cm/s;随着纬度的增加,反气旋涡的生命周期和振幅差异较大,气旋涡差异较小,涡旋的移动速度随纬度的增加逐渐减少。在空间分布上,日本东部的黑潮延伸区、加利福尼亚海岸和阿拉斯加湾是涡旋的高发区,其中黑潮延伸区分布最为密集;涡旋大多数向西运动,只有少数涡旋向东传播,移动过程中反气涡旋表现为向赤道方向偏移,气旋涡向极地方向偏移,且具有明显的非线性特征。在季节、年际尺度上,春季和夏季是涡旋高发的两个季节,秋季和冬季生成的涡旋相对最少,在加利福尼亚沿岸涡旋的季节差异较明显;涡旋数量的年际变化与ENSO事件具有明显的相关性,1993年—2002年厄尔尼诺年生成的涡旋较多,而拉尼娜年生成的涡旋较少,2003年—2012年则是厄尔尼诺年生成的涡旋较少,而拉尼娜年生成的涡旋较多。2000年以来长江河口海表温度变化MODIS分析
摘要：通过优化劈窗算法,建立适合长江口水域的海表温度反演模型,利用2000年至2012年的Terra-MODIS LIB晴空数据进行海表温度反演,得到长江口13年海表温度数据集,分析长江流域进入河口的水沙变化后河口水域海表温度的年际变化和季节性变化。结果表明：长江口海表温度主要受太阳辐射影响,温度场的空间分布由口内至外海呈现阶梯性变化。受海域潮流上溯和径流下泄的影响,口内口外的海表温度表现出不同的季节性变化特征：冬季,口外高口内低;夏季,则口外低,口内高。伴随着冬季流域进入河口的径流量增加,长江口口外海域的冬季海表温度也出现下降趋势。利用AIRS产品分析中国地区近地面甲烷浓度时空特性
摘要：甲烷（CH4）作为仅次于二氧化碳（CO2）的第二大温室气体,不仅在全球和区域尺度光化学反应中起着重要作用,而且在能量收支平衡及气候变化方面有着重要的影响。2013年,Auqa/EOS的大气红外探测仪（AIRS）热红外近地表CH4产品在AIRS Version6.0产品中,其结果尚未在中国进行验证,利用热红外传感器分析中国近地表CH4浓度的时空分布还处于初始阶段。本文利用中国青海瓦里关（WLG）、中国台湾鹿林山（LLN）及蒙古乌兰乌勒（UUM）地基观测资料对AIRS V6.0近地面CH4浓度产品进行了验证,误差在2%以内,二者相关系数r分别为0.68、0.5、0.69,变化趋势一致,进而从地域、季节变化和年际变化3个方面探讨了2003年—2013年中国地区近地面CH4浓度的时空分布特征。结果表明：CH4浓度最低值位于西藏地区（1800 ppbv）,高值区位于新疆维吾尔自治区北部、内蒙古自治区及黑龙江北部（1920 ppbv）;夏季高,冬季低,季节性变化明显,年际变化基本上呈增长趋势。噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割
摘要：合成孔径雷达（SAR）海冰图像分割对全球气候研究和保证船舶航行安全具有重要意义。现有的基于区域的马尔可夫随机场（MRF）多极化SAR分割方法,由于受相干斑噪声影响,其区域划分不尽合理,不能有效完成分割。因此,提出一种噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割算法,首先在极化总功率图上引入降低噪声的滤波算法,合理划分初始区域,其次考虑区域之间的差异度,从而实现多极化SAR海冰图像的准确分割。以RADARSAT-2和SIR-C获得的全极化海冰图像为实验数据进行验证,结果表明：和其他较先进算法相比,本文算法优势明显,既能高效保持图像连通性,又能增强图像的细节信息,具有更高的分割精度。带有区域分裂自适应细化过程的SAR海冰图像分割
摘要：受海冰自身特性、成像系统特性和环境因素的影响,合成孔径雷达SAR海冰图像具有非平稳、尺度依赖的空间结构,现有的单马尔可夫随机场MRF模型分割方法只能较好地适应非平稳性,对海冰场景的多尺度结构考虑仍然是全局的。为此,本文提出了一种区域分裂过程与二叉树分层结构自适应更新相结合的单MRF图像分割方法。首先利用单MRF模型的全局迭代权值完成初始区域合并,同时以二叉树形式保护合并过程的记录。所设计的分层合并算法可保证二叉树结构的节点数与场景中的对象尺度具有正相关性。随后的细化分裂并不产生新的区域,只是返回到初始配置。依据场景中不同区域对象的尺度,自适应地调整空间语境模型中的尺度权值,实现区域更新。实验表明,该方法有效提高了带有多尺度结构SAR海冰场景的分割精度。