大气纠正的目的是从遥感影像中去除大气影响,并反演获取地物真实反射率。介绍了一种逐像元对遥感影像进行大气纠正的算法,该算法基于6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)大气辐射传输模型计算建立的...大气纠正的目的是从遥感影像中去除大气影响,并反演获取地物真实反射率。介绍了一种逐像元对遥感影像进行大气纠正的算法,该算法基于6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)大气辐射传输模型计算建立的查找表(look-up table),并利用地面暗目标(dark object)进行陆地气溶胶光学厚度的自动反演,由于气溶胶的分布具有空间连续性,在获取地面暗目标气溶胶光学厚度值后,通过空间插值的方法计算影像中非暗目标像元的气溶胶光学厚度值,经过查找表二次插值计算,逐像元进行大气纠正并获取像元地表反射率值。以Landsat5遥感影像为例,介绍了算法流程,展示了大气纠正的结果。结果显示,利用查找表逐像元大气纠正的算法,能够在一定程度上去除云雾对影像的影响,更加精确的对遥感影像进行大气纠正并获取地物的真实反射率。展开更多
利用卫星探测辐射的光谱依赖性来反演大气气溶胶粒子尺度分布,首先要建立反演算法并检验其可行性。本文参照文献[1]对暗的海洋上空MODIS资料的处理方法,针对大陆水库上空卫星探测MODIS辐射信号,利用6S(Second Simulation of the Satelli...利用卫星探测辐射的光谱依赖性来反演大气气溶胶粒子尺度分布,首先要建立反演算法并检验其可行性。本文参照文献[1]对暗的海洋上空MODIS资料的处理方法,针对大陆水库上空卫星探测MODIS辐射信号,利用6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)辐射模式建立一个查算表(Look-up table:LUT)来反演大气气溶胶粒子尺度分布;然后通过数值试验对所建立的查算表进行检验,讨论其方法的可行性。数值试验结果表明,查算表对大陆性气溶胶尺度分布有反演能力,但拟合误差sεl值随着气溶胶光学厚度的增加而增加。展开更多
地表温度(Ts)是土壤湿度和植被生长状态等因素的综合反映,利用植被指数和Ts能够监测土壤湿度的时空分布特征。利用农田气候模型CUPID的Ts模拟结果,发展了利用温度与叶面积指数(LAI)的新型土壤水分反演方法(advanced temperature vegetat...地表温度(Ts)是土壤湿度和植被生长状态等因素的综合反映,利用植被指数和Ts能够监测土壤湿度的时空分布特征。利用农田气候模型CUPID的Ts模拟结果,发展了利用温度与叶面积指数(LAI)的新型土壤水分反演方法(advanced temperature vegetation dryness index,ATVDI)。前人研究表明归一化植被指数(NDVI)容易达到饱和状态,因此利用LAI代替NDVI开展土壤水分反演。利用CUPID模型模拟结果构建LAI-Ts散点图,分析Ts随LAI与土壤湿度的变化特征,利用对数关系式改进了温度植被干旱指数(TVDI)中相同土壤湿度时Ts与植被指数之间的线性关系,建立了ATVDI方法。在实际应用中,首先利用LAI与Ts的散点图确定对数曲线的上边界与下边界,然后采用查找表的方法将每个像元对应的Ts变换为研究区最小叶面积指数对应的Ts。以陕西省关中作为研究区,利用MODIS的LAI和Ts产品(MOD11A2和MOD15A2)以及野外观测土壤湿度数据对ATVDI模型进行验证,结果表明该方法具有较高的监测精度,R2达到0.62。此外,ATVDI的计算结果具有一定的物理意义,使得不同时期的监测结果具有一致性,因而可更好地满足不同空间尺度土壤湿度的动态监测。展开更多
文摘大气纠正的目的是从遥感影像中去除大气影响,并反演获取地物真实反射率。介绍了一种逐像元对遥感影像进行大气纠正的算法,该算法基于6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)大气辐射传输模型计算建立的查找表(look-up table),并利用地面暗目标(dark object)进行陆地气溶胶光学厚度的自动反演,由于气溶胶的分布具有空间连续性,在获取地面暗目标气溶胶光学厚度值后,通过空间插值的方法计算影像中非暗目标像元的气溶胶光学厚度值,经过查找表二次插值计算,逐像元进行大气纠正并获取像元地表反射率值。以Landsat5遥感影像为例,介绍了算法流程,展示了大气纠正的结果。结果显示,利用查找表逐像元大气纠正的算法,能够在一定程度上去除云雾对影像的影响,更加精确的对遥感影像进行大气纠正并获取地物的真实反射率。
文摘利用卫星探测辐射的光谱依赖性来反演大气气溶胶粒子尺度分布,首先要建立反演算法并检验其可行性。本文参照文献[1]对暗的海洋上空MODIS资料的处理方法,针对大陆水库上空卫星探测MODIS辐射信号,利用6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)辐射模式建立一个查算表(Look-up table:LUT)来反演大气气溶胶粒子尺度分布;然后通过数值试验对所建立的查算表进行检验,讨论其方法的可行性。数值试验结果表明,查算表对大陆性气溶胶尺度分布有反演能力,但拟合误差sεl值随着气溶胶光学厚度的增加而增加。
文摘地表温度(Ts)是土壤湿度和植被生长状态等因素的综合反映,利用植被指数和Ts能够监测土壤湿度的时空分布特征。利用农田气候模型CUPID的Ts模拟结果,发展了利用温度与叶面积指数(LAI)的新型土壤水分反演方法(advanced temperature vegetation dryness index,ATVDI)。前人研究表明归一化植被指数(NDVI)容易达到饱和状态,因此利用LAI代替NDVI开展土壤水分反演。利用CUPID模型模拟结果构建LAI-Ts散点图,分析Ts随LAI与土壤湿度的变化特征,利用对数关系式改进了温度植被干旱指数(TVDI)中相同土壤湿度时Ts与植被指数之间的线性关系,建立了ATVDI方法。在实际应用中,首先利用LAI与Ts的散点图确定对数曲线的上边界与下边界,然后采用查找表的方法将每个像元对应的Ts变换为研究区最小叶面积指数对应的Ts。以陕西省关中作为研究区,利用MODIS的LAI和Ts产品(MOD11A2和MOD15A2)以及野外观测土壤湿度数据对ATVDI模型进行验证,结果表明该方法具有较高的监测精度,R2达到0.62。此外,ATVDI的计算结果具有一定的物理意义,使得不同时期的监测结果具有一致性,因而可更好地满足不同空间尺度土壤湿度的动态监测。
