基于6S模型的GF-1卫星影像大气校正及效果

高分一号(GF-1)卫星是中国高分系列卫星的首发星,自2013年4月成功发射以来,在中国农业遥感业务工作中得到了广泛应用,已成为中国大宗农作物种植面积遥感监测的主要数据源。该文基于6S(second simulation of a satellite signal in the solar spectrum)辐射传输模型原理,设计并实现了适合于GF-1卫星数据大气校正算法与程序。算法以GF-1卫星1级数据、元数据及传感器公开参数为输入数据,不需要其他外源辅助数据,经过辐射定标,计算各波段平均太阳辐射值、表观反射率,通过选择大气模式,驱动6S模型获取表观反射率转换为地表反射率的参数,逐像元计算影像地表反射率。在算法研制的基础上,应用Fortran和IDL语言编写了大气校正批处理程序,实现了大气校正过程的批处理。该文采用2014年4月3日、6月28日、11月2日,以及2015年1月19日4个时相北京地区GF1卫星WFV(wide field view)数据,分别代表春夏秋冬4个季节,通过与ENVI软件的FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)大气校正结果对比进行评估。2种方法 4个时相各波段全年相对偏差为3.26%,蓝光波段偏差最大为11.21%,其次是红、近红和绿光波段,分别为1.19%、0.73%和0.24%。作物覆盖区平均相对误差为12.99%,冬季最高为17.40%,秋季和春季分别为15.02%和14.15%,夏季相对差异最小为8.31%。各波段地表反射率的整体校正情况并未有太大差异,但6S校正后各波段反射率普遍比FLAASH校正结果略微偏高。2种校正结果计算的NDVI也基本一致,相对偏差0.64%;除水体外,绝对值差值的平均值均在0.0548以内。从计算效率来分析,6S模块实现了商用软件FLAASH模块中未提供的批量计算,在相同硬件环境下计算效率提高了75.0%以上。研究结果表明了该文开发的大气校正程序能够稳定批量处理GF-1卫星数据,可以作为农业遥感监测业务流程的组成部分。     

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。     

水稻遥感估产中AVHRR通道1和通道2的大气影响校正

NOAA/AVHRR通道1和通道2的大气校正可简化为加法因子天空反照率和乘法因子透过率的计算。研究发现,传统的用黑色目标扣除法确定天空反照率值,主观性很强,而且直方图横坐标并非实际的反照率值,而是反照率分组值,因此简单地用直方图并不能真正确定黑色物体的反照率。改进方法首先计算NOAA/AVHRR数据的统计量,采用ENVI的选择感兴趣区功能,将统计计算得出的头几个值作为利用图像定义感兴趣区的阈值,然后在影像中判断其是否符合要求,来确定天空反照率值。用改进的方法对57幅NOAA/AVHRR数据进行计算,结果表明,简单的直方图法和统计计算结果加上影像判读的结果是有差异的,后者才能找到真正的像元最低点的值。然后再用能见度进行透射率订正,取得较好的结果     

基于6S模型的山区环境星影像大气校正研究

针对山区地形复杂,高程变化较大的特点,利用6S辐射传输模型建立查找表,结合研究区DEM对影像进行了大气校正。试验结果表明,校正后的影像清晰度、对比度提高了,消除了大气对NDVI的负面影响。     

水体强反光环境中无人机多光谱影像的辐射一致性校正

为了提高水体强反光干扰的遥感影像信息提取准确度,该研究以柑橘树冠营养元素水平检测而采集的无人机多光谱影像为对象,对水体强反光造成的相同地物在不同影像上辐射信息不一致现象进行校正,从而提高营养元素水平检测的精度。首先对影像进行暗角校正,然后利用直方图对比度拉伸辅助SIFT（Scale invariant feature transform,SIFT）算法匹配出同名点,根据同名点的DN（Digital number,DN）值,利用RANSAC（Random sample consensus,RANSAC）构建校正模型对影像做相对辐射校正,并进行双边滤波去除噪声,最后经过辐射定标将影像DN值转化为反射率完成辐射一致性校正。为验证校正精度,选择蓝、绿、红、红边和近红外波段反射率以及GNDVI（Green normalized difference vegetation Index,GNDVI）的平均绝对误差（Mean absolute error,MAE）作为评价指标。试验结果表明,和直方图匹配相比,采用本文方法蓝、绿、红、红边和近红外波段校正后反射率的MAE分别为0.2%、0.5%、0.6%、1.7%和1.2%,GNDVI的MAE为0.3%,有效解决了水体反光造成的光谱失真问题,提高了受水体反光影响的遥感图像利用率,可为后续柑橘树冠营养元素估测提供精确的遥感数据保障。     

基于6S模型的遥感数据大气校正应用研究

基于辐射传输理论的大气校正模型,具有明确的物理意义,易于操作,应用广泛。该文首先对Landsat-5 TM图像大气校正参数的确定进行了详尽分析并采用6S模型对图像进行了大气校正,然后从光谱响应曲线、归一化植被指数(NDVI)等方面,探讨了大气校正对TM图像地物光谱响应特征的影响。研究表明,TM图像经大气校正后,地物在可见光,近红外和短波红外波段反射率明显减小;大气校正后的NDVI增幅明显;采用的参数确定方法可为类似研究提供参考与借鉴。     

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。     

无人机多光谱影像辐射一致性自动校正

针对一个架次内无人机影像由于光照度变化、拍摄角度等原因引起的相同地物点在不同影像上的辐射信息不一致的问题,验证了利用SIFT(scale invariant feature transform)算法匹配同名点,然后利用同名点灰度值的相关关系建立校正模型,再用该校正模型校正整幅影像的辐射一致性校正方法。对比评价了基于直方图匹配的色彩一致性校正方法、原始色彩空间辐射一致性校正、针对三波段影像的HSV(hue,saturation,value)色彩空间亮度一致性校正以及双边滤波去噪的效果。试验结果表明:基于直方图匹配的色彩一致性校正能在视觉上达到很好的效果,但是会造成校正后影像的灰度级严重缺失;基于同名点灰度值相关关系的校正模型能够很好地恢复待校正影像与基准影像的辐射一致性;HSV色彩空间亮度一致性校正能够在色彩上和辐射信息上与基准影像均达到很好的一致性,但只适用于三波段影像;双边滤波在去除噪声的同时,能够保持甚至提高校正后影像与基准影像的辐射一致性。     

用多辐射校正水平遥感数据提取植被叶面积指数的精度分析

选用南京市SPOT5 HRG图像的地物反射率(PAC)、表观反射率(TOA)、星上辐射率(SR)和灰度值(DN)影像,提取了2种植被指数(VI),即归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),与地面实测的植被叶面积指数(LAI)进行了相关分析,并建立了157个LAI-VI关系模型。结果显示:LAI与VI呈显著的正相关关系(r=0.303~0.927,p0.01),对应不同植被的优选模型自变量包括了3个辐射校正水平的2种植被指数,可见基于不同辐射校正水平的植被指数在LAI遥感反演中具有一定的应用潜力。这些优选模型为:阔叶林:LAI=-3.345+5.378RVISR+7.329NDVISR(R2=0.818,RMSE=0.527),针阔混交林:LAI=1.696+17.076NDVIDN+137.684(NDVIDN)2-288.240(NDVIDN)3(R2=0.919,RMSE=0.440),灌木:LAI=-0.065+19.112NDVISR-113.820(NDVISR)2+184.207(NDVISR)3(R2=0.900,RMSE=0.448),草地:LAI=-5.905+6.446RVISR+9.477NDVISR(R2=0.944,RMSE=0.378),植被总体:LAI=-1.615+7.199NDVIDN+2.640NDVISR+2.105RVIPAC(R2=0.801,RMSE=0.668)。研究表明,基于不同植被类型、不同辐射校正水平影像的LAI遥感估算有利于充分挖掘遥感影像信息,进而提高LAI估算的精度。     

汶川地震前后都江堰植被盖度变化的遥感研究

选取都江堰市2007年9月18日和2008年7月18日两个时相的TM数据,在辐射校正相关理论的指导下,对遥感影像进行辐射校正,主要是将图像的DN值转换为表观反射率.再使用归一化植被指数(NDVI)对图像进行密度分割、分类等处理,提取植被盖度信息.根据区内植被发育特点.将之分为无植被覆盖、低植被覆盖、中植被覆盖和高植被覆盖4级,通过震前和震后对比分析,研究发现地震活动的强弱直接导致了区内植被盖度不同程度的变化.     

基于3S的地下水位埋深与土地盐渍化时空动态变化关系研究——以山东省德州市齐河县为例

分析研究盐渍地产生原因、空间分布及发展变化趋势,将为优化配置水资源,改善农田土地利用现状,改良盐渍化土地具有重要意义。选取山东省德州市齐河县作为研究区,利用ERDAS对该区2002年10月、2006年10月、2009年10月和2003年4月Landsat 5卫星TM遥感影像进行处理,提取盐渍地等相关土地利用信息;采用ArcGIS生成2002-2006年、2006-2009年及2002年10月至2003年4月土地类型转移矩阵,分析该区盐渍地的来源、去向、变化速率和产生原因;运用ArcGIS空间分析模块对研究区2000-2009年及2009年播种期前后地下水位埋深数据进行分析,研究该区埋深时空变化规律;利用ArcGIS邻域统计和分类区统计分析方法对该区埋深和盐渍地时空分布进行联合分析,研究该区盐渍地变化趋势和主导因素。结果表明：该研究区盐渍地时空分布年度、季节差异明显,全县地下水位埋深较浅,大部分地区埋深2m左右,极少量地区年均最大埋深达到5m。盐渍地多分布在相对浅埋区或埋深变化波动性较强地区,埋深是该区控制盐渍地变化的主要因素。     

无线传感网获取的农田数据管理系统集成与实例分析

无线传感网络日益成为大范围农田信息采集的重要手段,如何科学管理无线传感网自动获取的大量农田数据成为重要的研究问题。该研究利用Oracle10g工具构建了农田观测数据库,并基于Microsoft Visual Studio.net、ESRI ArcGIS Engine9.3和ERDAS9.2软件集成开发了农田观测数据管理系统,实现了与无线传感器网络数据自动获取平台之间的无缝对接及数据高效管理。该数据管理系统包括数据自动入库、数据编辑管理、数据浏览统计分析、空间化数据产品生产应用等4个功能模块。数据自动入库模块主要完成无线传感网获取的农田原始数据到数据库初级产品的管理,包括自动接收控制、数据校正与纠错、观测器异常报警等基本功能;数据库编辑管理模块负责已入库数据的元数据生成与维护,真实数据检索、显示与分析等任务;空间化数据产品生产应用模块主要实现观测数据的空间扩展、时空耦合模拟,以及农情监测业务应用等需求,包括空间插值和时间维模拟等。该系统在河南省鹤壁市进行了实测应用,已经稳定运行1年,结果表明:系统能实现农田参数的自动入库、相关处理、分析和管理,具有良好的稳定性、安全性、完善的功能性和便捷的人机接口等特点。     

基于渭河下游DEM的洪水淹没分析与模拟

基于数字高程模型的栅格结构，以渭河下游洪水淹没数据为基础，依据无源淹没和有源淹没的原理，并结合ERDAS8．5的虚拟GIS模块实现了无源淹没的三维可视化模拟。初步演示了洪水泛滥时的动态淹没过程，促使相关部门高度重视治洪工作。并给政府制定防洪、治洪措施提供了理论依据，从而为进一步开展治洪工作开拓了更广阔的前景。     

ENVI软件功能WEB实现方法的研究

本文在分析ION软件工作原理的基础上，探讨如何将ENVI软件中的遥感数据分析显示函数直接运用了ION上，为遥感平台的研发提供新的技术方法，并给出了ENVI软件支持格式的遥感数据WEB显示的详细代码.     

基于SPOT5影像的稻田土壤养分的Co-kriging插值研究

以湖州一块3.34hm2的水稻田为试验区,在ARCVIEW和ERDAS Image8.4平台上结合地统计学,研究以植被指数为协因子的土壤全N的Co-kriging插值效果。分析结果表明:水稻生长期的SPOT5卫星多光谱信息构建的植被指数,反映了水稻的生长状况,在一定程度上间接地反映了土壤的养分状况,特别是土壤速效N、速效P、全N的状况;其中将比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)作为协因子,参与土壤全N的Co-kriging插值,插值精度有所提高。     

松嫩草原西部县域尺度景观格局变化及预测——以黑龙江省杜蒙县为例

景观格局变化及预测是区域土地生态利用与规划的基础理论。基于1979、1990和2004年TM／ETM遥感数据,应用遥感图像处理软件ERDAS9．1、地理信息系统软件ArcGIS9．2、景观生态学研究方法及马尔科夫过程模型,对松嫩草原西部杜蒙县1979--2004年土地利用景观格局的时空变化特征、土地利用转移概率矩阵、景观指数及景观格局变化进行分析以及动态预测。结果表明：1）草地面积1979--1990年锐减,1990--2004年呈现增加趋势,1979--1990年草地转换为农田和盐碱地,1990--2004年农田、林地、盐碱地和苇地转换为草地。2）农田面积大幅增加．1990--2004年有所回落,主要由林地、草地、苇地和滩涂等用地转入。3）苇地面积逐渐减少,主要转出为水域和盐碱地。4）盐碱地面积在增大,主要由草地、农田、建设用地及水域等地类转入。5）景观破碎度加剧,景观形状变复杂、异质性加强,景观趋于不稳定的趋势。6）马尔科夫模型对研究区未来土地利用景观变化预测结果表明,今后一个时期内,农田、草地、水域、苇地等用地面积将逐渐减小,林地、建设用地、盐碱地及滩涂地面积将逐渐增加,由土地利用格局变化引起的生态环境问题将会更加突出。     

费县土地利用和土壤侵蚀时空变化分析

深入研究土地利用和土壤侵蚀关系对认识人类活动在自然环境变化中的作用机制具有重要意义。以TM影像为数据源,基于ERDAS遥感处理平台和ArcGIS地理信息系统平台,综合分析了费县1987年和2007年两个典型时期的土地利用、土壤侵蚀的时空变化。结果表明：费县土壤侵蚀主要发生在耕地、林地、草地这3种土地利用类型中;1987-2007年20a间,费县耕地、草地、水域和未利用土地面积减少,林地、建设用地面积增加,土壤侵蚀面积减少,侵蚀等级下降。总体来说,费县土地利用和土壤侵蚀状况都是向良性的轨道发展。建议今后在继续进行退耕还林的同时,推行合理的耕作制度,有效减少土壤侵蚀。     

基于数字图像处理技术的风蚀地表颗粒提取

地表粗沙粒残留量可以反映出土壤侵蚀量与抗侵蚀能力。基于数字图像处理技术对阴山北麓风蚀粗粒化地表的颗粒进行了提取研究。结果表明,经过ERDAS IMAGINE 9.0软件处理后再提取的颗粒面积较ArcGIS 9.2软件下矢量化得到的颗粒面积小,但是两者之间存在显著的线性关系,可以利用该关系进行颗粒面积补偿。通过颗粒等效面积与等效周长求取的颗粒分形维数为1.418 4,颗粒分形维数反映的现地粗粒化状况与实际考察结果大体一致。表明采用图像处理软件可以对地表数字图像中的颗粒进行准确测量,在省时省力的同时也提高了研究的精度。