采用Landsat8产品算法流程的高分一号数据大气校正

高分一号(GF-1)卫星搭载的传感器,实现了高分辨率和宽幅成像能力的结合,使其在精准农业方面应用发挥重要作用。该文在6S大气辐射模拟模型基础上,参照LaSRC大气校正流程,设计了GF-1卫星WFV/MSS数据从算法原理分析到编码实现的大气校正。算法应用大气总传输率、水汽透过率和大气后向半球反照率等参数和高程、大气可降水以及臭氧含量等值,循环计算使GF-1像元红蓝通道值比等于来自MODIS数据的红蓝通道值比,求得GF-1像元气溶胶,再将包含当日大气可降水和臭氧含量的辅助数据文件等代入6S模型,得到大气校正后的地表反射率。试验表明,该大气校正方法在有农田和林木等植被覆盖的中低纬度大气校正效果较好,对稀疏植被的荒漠裸地和建筑地表大气校正效果相对稍差。比较GF-1WFV/MSS数据与Landsat8(LC8)OLI数据的基于6S模型LaSRC流程算法的大气校正结果,GF-1WFV/MSS各传感器与LC8OLI大气校正结果的相关系数为0.825~0.972,2种卫星数据大气校正结果相关性高,其中WFV相较于MSS显示出与LC8 OLI更相近的大气校正结果。结果表明,应用6S模型原理参照LaSRC校正流程设计的自行估计数据逐像元水平气溶胶参数的GF-1卫星数据大气校正方法应用方便、可操作性强,适合生长季农林监测等陆面应用。     

GF-4/PMS与GF-1/WFV两种传感器地表反射率及NDVI一致性分析

2015年12月中国成功发射高分系列中首颗地球静止轨道卫星高分四号(GF-4),实现与高分一号(GF-1)近极地轨道卫星的优势互补,构成了具有多种空间和时间分辨率的对地观测体系。该文研究并分析了GF-4/PMS与GF-1/WFV地表反射率与NDVI的一致性,结果表明:一致性研究的最优空间尺度为50 m;GF-4/PMS与GF-1/WFV地表反射率存在较好的线性关系,各波段相关系数R均在0.7以上,传感器之间反射率的系统性偏差可以通过线性回归模型校正,校正后各波段反射率的RMSE明显降低;NDVI能够消除不同波段地表反射率"同增同减"偏差的影响,在GF-4地表反射率校正前后均表现出与GF-1较好的一致性,校正前后相关系数R分别为0.74和0.77。因此,GF-4在农业和植被遥感中具有较好的高分系列数据延续性和应用潜力。     

MODIS数据辅助的GF-1影像晴空光合有效辐射反演

面向农作物产量监测对中高分辨率遥感数据光合有效辐射(photosynthetically available radiation,PAR)反演的实际需求,该文选择山东省禹城市2014年1月至2014年12月共13景GF-1/WFV卫星影像作为数据源,基于中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)地表反射率产品作为辅助数据源,开发了适于业务运行的WFV数据气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)及PAR的反演算法。算法核心是采用6S(second simulation of satellite signal in the solar spectrum)大气辐射传输模型,建立包括AOD在内的大气参数与查找表(look-up table,LUT),结合大气顶层太阳入射辐照度及卫星入瞳处辐射亮度值反演地表反射率数据,通过与WFV蓝光波段地表反射率数据对比获取大气参数。通过反演的大气参数计算400~700 nm连续光谱区间的PAR值,并建立WFV数据离散红、绿、蓝光波段与连续光谱区间PAR的转换系数,实现WFV数据PAR的反演。其中,WFV蓝光波段反射率数据与MODIS地表反射率数据关系、离散到连续谱段PAR的关系可以从美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)提供的典型地物波谱库数据理论计算获取。利用中国生态系统研究网络(chinese ecosystem research network,CERN)禹城站地面观测值进行验证结果表明,该文提出的算法总体精度达到92.63%,平均绝对误差为14.56 W/m~2,平均相对误差7.37%,具有业务应用的潜力。     

基于GF-1与Landsat-8多光谱遥感影像的玉米LAI反演比较

近年来,中国遥感事业已取得长足进步,高分一号(GF-1)卫星首次实现了中国自主研发的高分辨率对地观测。为探讨国产GF-1卫星影像在农业遥感长势监测中的适应性,以许昌地区为研究对象,选取同期Landsat-8卫星影像,结合地面采样数据LAI,从传感器光谱响应特征、经验回归模型监测精度以及LAI空间一致性等3方面进行2类遥感数据的对比评价。结果表明,GF-1影像近红外、红、蓝波段光谱响应与Landsat-8有差异,与绿波段光谱响应非常吻合,各波段光谱反射率与Landsat-8影像同类光谱间均存在显著线性关系。通过各波段组合多种归一化植被指数,采用经验回归模型反演LAI发现,GF-1影像反演的最优模型为NDVI的指数模型,R2为0.848,Landsat-8影像反演的最优模型为蓝红组合的归一化植被指数(blue-red NDVI,BRNDVI)的指数模型,R2为0.687,2类影像反演LAI与地面实测值均呈现较为一致的线性关系。由许昌地区玉米LAI值空间分布可见,GF-1影像反演的玉米LAI值与Landsat-8影像反演值过渡趋势一致,在许昌西部种植结构复杂地区,GF-1影像以其空间分辨率优势更能凸显LAI分布差异。通过该文研究表明,GF-1卫星的高时间分辨率以及高空间分辨率特征能够代替传统中分辨率数据成为农业遥感长势监测中的重要数据源,该数据在农业遥感其他领域的应用是今后研究的重点。     

6S辐射校正与像元分解结合提高苹果树花期冠层反射率反演精度

为了获取近似真实的苹果树冠层反射率,该文以山东省栖霞市为研究区,应用DEM数据和6S辐射传输模型,对苹果树花期TM影像进行辐射校正、混合像元分解,获取26个果园苹果树冠层反演反射率,将反演结果与相同时段地面实测冠层反射率以及表观反射率、表观—像元分解反射率进行比较,分析了反演效果及精度。结果表明,地表反演反射率有效减弱了地形和大气的影响,恢复了阴影处的地物,影像清晰度明显提高;苹果树冠层反演反射率样本平均值误差较表观、表观—像元分解、地表反演3类反射率小,与实测值的相关系数提高,而且样本间变化趋势与实测值基本一致。此反演方法具有一定可行性,对于苹果树冠层反射率和苹果园管理基础数据获取与应用具有积极意义,也可为其他农业遥感反演研究及应用提供借鉴。     

基于GF-1卫星遥感的冬小麦面积早期识别

GF-1号卫星是中国高分卫星系列首颗卫星,自2013年04月26日发射以来,提供了大量的2 m/8 m/16 m空间分辨率的卫星数据,成为中国农业遥感监测的主要数据源之一。该文以GF-1卫星携带的16 m空间分辨率的宽视场(wide field view,WFV)传感器为主要数据源,采用2013年10月2日、10月17日、11月7日和12月5日4个时相的数据,以多尺度分割后的对象为基本分类单元,采用分层决策树分类的方法对冬小麦面积进行提取,并利用地面样方数据对分类结果进行了精度验证。结果表明,北京市顺义区冬小麦面积7 095 hm2,分类总体精度达到96.7%,制图精度为90.0%,其他未分类类别精度为97.3%,Kappa系数为0.8。研究区内冬小麦的播种时间可以分为10月1-5日早播、10月6-10日中播、10月11-15日中晚播、10月16-20日晚播等4个时间段,不同播期对应着归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)不同的变化规律,是分层的基础,结合波段反射率、波段反射率和、波段反射率比值等参数的变化规律,通过分层可以有效的剔除草坪、桃树等容易同冬小麦混淆的地物类型,GF-1/WFV提供的多时相遥感数据能够可靠的反映冬小麦发育变化的规律,是冬小麦面积准确提取的基础,在农作物面积遥感监测业务运行中具有较大的开发应用潜力。     

基于暗目标法和GF-1的农作物光合有效辐射反演

光合有效辐射是农田生产力和产量估算的依据,也是农作物参数遥感反演的主要研究内容。该文基于大气辐射传输模型,选择覆盖山东禹城市2014年4月－2014年12月共12景GF-1/WFV（wide field view,WFV）数据,结合浓密植被（暗目标）蓝光波段、红光波段之间反射率的线性关系,基于查找表（look-up table,LUT）技术反演了大气气溶胶光学厚度（aerosol optical depth,AOD）等大气参数,提出了基于蓝、绿、红3个离散波段反演光合有效辐射（photosynthetically available radiation,PAR）的算法。其中,浓密植被是根据WFV/NDVI（normal differential vegetation index）设置阈值的方式筛选的;红光波段与蓝光波段地表反射率的比例系数为1.7977,截距为0.0034,相关系数达0.9826,是根据美国地质调查局（U.S. Geological Survey,USGS）提供的典型植被波谱库数据理论计算获取;GF-1/WFV数据蓝、绿、红波段转换为400～700 nm谱段间光合有效辐射值之间的转换系数分别为0.09156、0.09951、0.1007。采用中国生态系统研究网络禹城实验站实测的 PAR 数据进行对比验证,光合有效辐射的总体精度达到了95.77%,误差绝对值平均为11.36 W/m2,平均误差小于5%,表明了该方法具有较高的精度。该方法不需要额外辅助数据,产品生产过程简单,是比较理想的GF-1/WFV数据光合有效辐射业务反演备选算法。     

基于薄云雾去除的ETM+影像大气校正

中国南方农业遥感监测中,遥感影像常常受到薄云雾影响,大气的散射与吸收作用会使传感器接收到的地物反射率与真实值之间存在差距,是导致数据质量下降的主要原因,薄云雾去除和大气校正处理是十分必要的。该研究利用LandSat-7/ETM+影像,结合背景抑制云雾厚度因子（BSHTI）云检测方法和虚拟云点（VCP）云去除方法进行薄云雾去除,并与暗元法去云处理结果对比分析,然后将去云处理后的影像进行FLAASH大气校正,选取校正前后典型地物的光谱特征和NDVI值进行分析评价。结果表明,BSHTI-VCP法可有效消除薄云雾对遥感数据的影响,提高了云雾覆盖范围的影像质量;FLAASH大气校正较好地消除了大气影响,获得了地物真实地表反射率。该研究为南方作物遥感监测中定量反演与信息解译提供了良好理论支持。     

协同多时相国产GF-1和GF-6卫星影像的艾草遥感识别

艾叶具有巨大的食用和医用价值,近些年艾草种植面积在中国南方地区显著增加。掌握艾草空间分布信息对于区域作物种植结构调整、艾草产业布局优化具有重要现实意义。该研究以中国艾草主要生产地--湖北省蕲春县为例,探讨国产高分1号（GF-1）和高分6号（GF-6）卫星影像识别艾草的潜力。本文首先基于高分影像构建了20个光谱特征,然后采用随机森林分类器进行分类,最后分析了红边指数对识别艾草的贡献度。为了评估协同GF-1和GF-6影像识别艾草的潜力,研究还比较了不同影像组合情景识别艾草的精度。结果表明,协同GF-1和GF-6影像提取的蕲春县艾草的用户精度是92.73%,制图精度是88.74%,均显著高于基于单一GF-1或GF-6影像识别艾草的精度。各乡镇艾草遥感制图面积和统计面积拟合的相关性系数R2达到0.7,表明研究结果能够准确反映艾草的种植面积和空间分布。基于随机森林的重要性得分排名前50的特征中,红边波段以及红边植被指数的数量占比达54%,其中6月23日GF-6影像的红边波段I贡献度得分最高,是识别艾草的最优光谱特征。GF-6的另一新增的紫波段相较于其他传统波段,也对于区分艾草和其他作物做出了重要贡献。5月上旬和9月上旬分别为艾草第一茬和第二茬叶片快速繁殖生长阶段,是艾草的最佳识别时期,6月下旬和9月下旬也是区分艾草和其他作物的关键时期。研究表明,GF-6 WFV影像的新增波段以及基于红边波段构建的植被指数能够有效提高作物识别的准确性,协同GF-1和GF-6影像通过提高影像时间信息,能较好捕获作物的关键物候特征,从而提高作物识别精度。该研究为充分发挥多源国产高分卫星协同利用优势提供了典型应用示范,呈现的作物识别方法不仅适用于艾草,也适用于其他区域和其他农作物。     

利用光谱混合分解模型分析GF-6新增波段对土地利用/覆被的响应

当前面对紧迫的自然资源管理压力和生态环境监测需求,针对国产遥感卫星大数据应用能力的挖掘将面临很大的挑战。GF-6卫星具有大角度、高频次和新谱段的特点,该文基于GF-6卫星数据,测试新增的红边、黄光和紫光波段响应能力。利用具有物理意义的全约束线性光谱混合分解模型,根据研究区物候特征确定四端元包括植被(GV),裸地和建设用地等基质(SU),山体植被阴影(DA)以及水(WA),通过对比保留红边、黄光波段、紫光波段和去除红边、黄光、紫光波段后的分解结果,对各新增波段和GV端元、SU端元、差均方根(RMSE)进行相关性分析;最后对比光谱混合分解结果和基于专家知识决策树分类结果。通过对比丰度值估计参数和决策树分类结果发现红边波段对植被较为敏感,对光谱混合分解模型的适用性、稳健性以及丰度值估计精度有着很大贡献,黄光波段和紫光波段经过数据降维后对植被和裸地、建设用地有少量贡献。通过相关性分析发现红边2波段、近红外波段与GV端元丰度图有最大的相关性,紫光波段、黄光波段和红边1波段与GV端元反向相关;红边1波段、紫光波段和黄光波段与SU端元丰度图显著相关;红边1波段和黄光波段对丰度值计算误差有主要贡献,是主要的噪音来源,紫光波段次之。通过对比GF-6数据和OLI、Sentinel-2数据丰度值估计结果发现GF-6丰度值估计的均方根误差以及除了WA端元的各端元丰度值估计变异系数均小于OLI和Sentinel-2载荷,体现出CF-6卫星在地表信息识别上较高的精度和稳健性。     

Modelled and measured ratio of PAR to global radiation under cloudless skies

The ratio between photosynthetic photon flux density (PPFD) and solar broadband irradiance depends on the spectral structure of radiation. Therefore, at the Earth surface, this ratio depends on atmospheric conditions and solar height. Specifically, for cloudless skies, and based on results from a spectral radiative transfer model, a parameterised model is presented here in order to obtain the ratio between PPFD and global irradiance from meteorological routine measurements. The two main input variables of the model are air mass and an estimation of precipitable water column. Modelled values are compared to measurements taken at Girona (NE Iberian Peninsula). A correction to measurements is developed to take into account the non-cosine response of the instruments. Agreement between measurements and model is significantly better than merely considering a constant value of the ratio between PPFD and global broadband irradiance.     

基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类

为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数据,以随机森林分类算法为框架,采用基于OOB(Out-of-Bag)误差的网格搜索法对算法进行参数寻优,结合影像光谱、地形、纹理、空间信息,计算选取了33个特征变量,构建了4种变量组合模型开展随机森林分类试验,4个组合模型的分类精度分别达到82.79%、84.91%、86.75%、88.16%。为去除33个特征变量中的冗余信息、降低影像波段变量维度、缩短分类执行时间并保证影像分类精度,试验分别利用变量重要性估计和Relief F方法进行特征选择后再次执行随机森林分类,将分类结果与不同组合模型、不同分类方法进行比较,结果表明:基于网格搜索参数寻优的随机森林算法在多特征变量的影像分类中可以达到88.16%的分类精度,在利用不同方法降维后依然可以将分类精度保持在85%以上,精度优于相同特征变量下的SVM(support vector machine)和MLC(maximum likelihood classification)分类方法;在效率方面,随机森林分类方法执行时间优于SVM,并且在处理多维特征变量时能力更强。由此可见,采用基于网格搜索的随机森林方法对工矿复垦区土地利用信息进行分类提取可以得到较高的精度,基于该方法开展遥感影像解译可为土地复垦监测工作提供技术支持和理论参考。     

δ13C法研究砂姜黑土添加秸秆后团聚体有机碳变化规律

为研究水稻秸秆添加对砂姜黑土水稳性团聚体分布及稳定性的影响,探索水稻秸秆腐解过程中外源新碳及原有机碳在不同粒级团聚体中的分配规律,该文通过室内模拟试验,运用δ~(13)C示踪方法,将稳定同位素碳(δ~(13)C)标记的水稻秸秆添加入砂姜黑土,利用湿筛法得到不同培养时期不同粒级的土壤水稳性团聚体,测定不同时期各粒级土壤外源新碳及原有机碳含量。结果表明:未添加水稻秸秆的砂姜黑土(对照组),水稳性微团聚体(250μm)占主体,团聚体有机碳含量低。与对照相比,添加水稻秸秆(试验组)显著促进了2000、2000~250μm粒级水稳性大团聚体的团聚(P0.05);培养到120 d时,2000、2000~250μm水稳性团聚体比对照组分别增加了265.5%、16.0%,促使水稳性大团聚体(250μm)占主体,显著提高了砂姜黑土水稳性团聚体的平均重量直径(mean weight diameter,MWD)、几何平均直径(geometric mean diameter,GMD)、水稳性大团聚体含量(R0.25),降低了分形维数(D)值(P0.05),土壤结构稳定性明显得到改善。试验组各粒级团聚体有机碳含量显著增加,培养到15 d时,2000、2000~250、250~53、53μm粒级团聚体有机碳分别比对照组增加了21.4%、25.4%、34.7%、50.0%,其中微团聚体有机碳增加幅度大于大团聚体的增加幅度。MWD、GMD、R0.25与2000~250、250~53μm粒级团聚体有机碳呈极显著正相关关系(P0.01),与2000μm粒级团聚体有机碳呈显著正相关关系(P0.05)、与53μm粒级团聚体有机碳关系不显著。不同粒级团聚体的δ~(13)C值明显增加,动态变化较大,表明外源新碳周转速率较快。外源新碳主要分配在250~53、53μm粒级微团聚体中,分配比例分别为38%、28%,外源新碳的分解速率明显快于原有机碳。研究得出添加水稻秸秆有利于增加砂姜黑土的团聚体稳定性,提高土壤及不同粒级团聚体的有机碳含量,提升土壤碳水平,改善了土壤结构,这为淮北地区土壤质量提升及有机碳循环提供了理论依据。     

Total reflected solar radiation calculated from multi-band sensor data

Reflected solar radiation is a significant term in the net radiation equation and is the one most strongly affected by surface conditions. The evaluation of net radiation over a heterogeneous area requires a detailed knowledge of the areal distribution of the reflected solar radiation. Remote sensing offers a means to obtain this areal distribution, provided that the total reflected solar spectrum can be estimated from discrete band multispectral radiometric data. A radiative transfer model was used to calculate the irradiance at the earth's surface for a number of atmospheric scattering and adsorption conditions. Response functions of two multiband radiometers were used to obtain the partial spectrum/total spectrum (P/T) ratio for each radiometer at each atmospheric condition. It was found that the P/T ratio was essentially independent of atmospheric scattering and only mildly dependent on water vapor absorption. Reflectance spectral distributions for 14 different surface conditions (bare soil to full green canopy) were used along with the irradiance data to determine the P/T ratio for reflected solar radiation. Multispectral data, with the appropriate P/T ratio, were used to calculate the total incoming radiation and the total reflected radiation from a wheat canopy. The calculated data differed from wide band pyranometer data by about 5%. It was concluded that both total incoming and reflected solar radiation can be evaluated from multispectral radiometric data. This development is a step towards regional net radiation maps, and possibly regional evapotranspiration maps.     

基于GF-1卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法

GF-1号卫星是中国2013年4月26日发射的一颗高分辨率遥感卫星,为解决该新型卫星数据在农作物对地抽样遥感调查中的应用技术方法问题,该文针对GF-1号卫星数据的特点,研究了基于GF-1号卫星16m WFV传感器和2m/8m PMS传感器卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法。根据研究区物候历,选择农作物识别关键期的16m WFV传感器数据进行多时相农作物种植面积的中分辨率遥感提取;在中分辨率农作物面积遥感分类图基础上,计算研究区域的MORAN I指数,确定格网抽样单元的大小,进行多目标农作物的MPPS(multivariate probability proportional to size)抽样;对抽样单元采用2m/8 m PMS传感器卫星数据进行高分辨率农作物面积制图;最后根据MPPS抽样方法进行总体农作物种植面积的推断,并计算CV值,评价抽样精度。以江苏省东台市为研究区对GF-1号卫星数据进行了应用研究。研究结果表明,GF-1号卫星数据完全可以应用于县级农作物种植面积的提取,农作物种植面积提取精度优于90%。