基于有理多项式模型区域网平差的GF-1影像几何校正

2013年4月成功发射的GF-1卫星是中国高分系列卫星的首发星,影像在中国农情遥感监测业务中得到了广泛应用,已成为大宗农作物种植面积遥感监测的主要数据源之一。高精度几何位置的配准是卫星农情定量化应用的基础与前提,该文提出了一种基于区域网平差方法修正GF-1卫星WFV(wide field view,WFV)影像RPC(rational polynomial coefficients,RPC)参数,获取更高几何定位精度的校正方法,形成了模式化的业务处理流程,为该影像在农情遥感监测中的应用奠定了基础。算法流程包括2个部分,首先是基于像面间仿射变换关系及有理多项式RFM(rational function model,RFM)模型构建轨道间的区域网平差数学模型,其次是根据影像连接点及少量控制点输入求解所有参与平差的卫星影像定向参数,获取亚像元级的校正结果。平差参数的解算是通过两步求解完成的,初始平差参数是根据连接点及对应的DEM高程值进行平差迭代至收敛,结果平差参数是将初始平差参数作为初始值代入区域网平差模型,并以逐点消元方式约化法方程,解算出各影像的仿射变换参数。该文在求解平差参数过程中,直接使用DEM(digital elevation model)上获取的高程值作为约束条件,消除了平面坐标与高程的相关性,保证了区域网平差模型能够解算。混合地形、平原、山区3种情况下区域网平差结果表明,全连接点平差结果具有较高的相对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3046、0.4674、0.3365像元,列方向的中误差分别为0.3677、0.2849、0.2889像元;而结合少量控制点的区域网平差则同时具有很高的绝对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3648、0.5041、0.3605像元,列方向的中误差分别为0.4954、0.4039、0.6323像元,整体达到了亚像素级。最后,在农业应用基础控制底图的支持下,分别对原始影像、RPC校正影像、区域网平差后的影像进行几何配准,分析不同输入影像条件下的几何校正精度,仅有区域网平差后的影像达到了亚像元的校正精度,混合地形、平原、山区3种情况下行方向的中误差分别为0.6857、0.6664、1.0646像元,列方向的均方差分别为0.4342、0.4696、0.5609像元,但与几何校正前精度相比没有明显改善,说明本文提出的研究方法可以实现少量控制点条件下的几何精校正。不同DEM校正结果表明,对于山区,更高分辨率的DEM可以获得更好的定位精度。上述研究充分表明,该方法对GF-1/WFV数据的处理有效且可行,并在农业部中国农情遥感业务工作中得到了初步应用。     

山区星载ALOS PALSAR微波遥感图像的正射校正

多山地区微波遥感图像的正射校正是实践应用中的关键和瓶颈,该文以星载合成孔径雷达数据ALOS(advanced landobservation satellite)PALSAR为基础数据,GAMMA软件为处理平台,研究微波图像正射校正方法。首先利用数字高程模型(digital elevation model,DEM)及卫星轨道参数生成模拟合成孔径雷达数据(synthetic aperture radar,SAR),再利用图像交叉相关分析算法自动搜索模拟SAR与真实SAR同名地物点偏移量,建立校正多项式模型,在此基础上通过建立校正查找表方法实现真实SAR图像的地理编码及正射校正。校正效果经检验,误差在一个像元以内,校正效果较好。     

数字高程模型和多时相MODIS数据复合的水稻种植面积遥感估算方法研究

随着搭载在TERRA卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的出现,它以数据丰富、时间分辨率高和覆盖范围广等特点,为水稻遥感估产提供了较好的数据源。该文利用水稻种植易受坡度影响的特性,从数字高程模型(Digital Elevation Models简称DEM)中提取坡度信息,考虑到MODIS能提供多时相及丰富的数据,采用DEM产生的坡度和两个时相MODIS影像数据及植被指数复合提取水稻种植面积,经过比较试验证明,在南方丘陵山区的复杂地形区域,多源信息复合相对于单纯利用单景影像数据可以明显提高水稻种植面积估算的精度。     

水土保持规划中低空遥感数据的获取及应用

[目的]为实现水土保持规划设计的高精度、高效率及现时性要求,探求低空遥感技术在水土保持规划设计中的应用基础和前景。[方法]选取陕西省榆林市横山区鲍家寺景区进行低空遥感试验,通过建立数字高程模型(DEM)和数字正射模型(DOM),从3个方面比较分析低空遥感数据的优势,并进一步探索了低空遥感成果在水土保持规划前期基础信息获取阶段的基本应用。[结果]低空遥感不但具有灵活性好,时效性好,数据精度高等基础优点,而且借助其他地理信息系统软件可方便、快捷提取地形现状信息和水土保持治理现状信息等水土保持规划基础资料,大大提高工作效率,能满足水土保持规划设计的要求。[结论]低空遥感数据应用于水土保持规划设计具备广阔前景。     

基于改进多元纹理信息模型和GF-1影像的县域冬小麦面积提取

作物面积监测具有较强的时效性,应用不断发展的遥感技术能够及时可靠地监测主要作物的种植面积。该文围绕国产高分一号卫星(GF-1)农业应用关键技术,研究县域尺度农作物种植面积快速准确提取的方法。在考虑多光谱遥感影像空间相关性的基础上,利用矩阵分解和距离空间转换等数学工具设计一种改进多元纹理信息(modified multivariate texture,MMT)提取模型,实现基于GF-1遥感影像的改进多元纹理信息提取、纹理与光谱信息融合以及基于融合影像分类的县域尺度冬小麦识别和面积提取。选用冬小麦出苗和越冬2期GF-1宽视场影像,结合地面实测数据和最佳识别时相遥感参考数据,对比分析基于光谱信息、单变量纹理与光谱融合信息、改进多元纹理与光谱融合信息的3种冬小麦识别和面积量算结果,实现对改进多元纹理信息效果以及小区域和较大区域上冬小麦面积提取的精度验证。试验结果表明:1)与基于其他2种传统分类特征信息的结果相比,改进多元纹理信息的加入能够显著提高冬小麦识别精度(出苗期提高4.12%和2.36%,越冬期提高2.59%和0.94%);2)在不考虑影像质量、生育期和地面样方测量精度等客观因素的影响下,基于该文方法的小区域内冬小麦面积提取精度普遍优于90%;3)在冬小麦长势稳定的时相(越冬期),基于该文方法的较大区域冬小麦面积量算结果能够达到接近最佳识别时相(孕穗期)的面积提取精度,二者的一致性程度超过97%。因而,利用GF-1宽视场影像能够有效提取县域尺度冬小麦种植面积,可为农作物监测业务运行提供遥感数据保障。     

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%。     

利用无人机倾斜影像与GCP构建高精度侵蚀沟地形模型

为了提高侵蚀沟立体建模与监测的精度,该文采用消费级无人机作为低空遥感平台,以黄土高原一典型切沟为研究对象,通过无人机采集的倾斜影像与部署的地面控制点,采用多视立体运动恢复结构方法(structure from motion with multi-view stereo,Sf M-MVS)构建了高精度侵蚀沟表面模型,对其建模精度与数字高程模型、正射影像等成果进行分析,并与传统正射航图建模成果进行了比较。结果表明:构建的侵蚀沟稠密点云模型的水平均方根误差约为0.096 m,高程均方根误差约为0.018 m,满足1:500比例尺数字线划图与正射影像图的要求。与正射航图建模成果相比,高程误差减小了50%;侵蚀沟稠密点云的整体密度与地面激光雷达相当,且避免了后者多站拼接造成的密度不均问题。除了沟头部分的小块内凹区域,沟壁、沟头部分没有明显的空洞,植被覆盖的区域也能够正常建模。而正射航图的建模成果中在沟头内凹部分以及植被覆盖部分存在大块的空洞;由侵蚀沟的数字高程模型与等高线图可见,构建的侵蚀沟模型能够准确地反映切沟的形态特征。总体而言,该方法在侵蚀沟的高精度建模与监测方面具有显著优势,具有推广应用的潜力。     

基于GF-1遥感数据预测区域森林土壤有机质含量

为探索国产卫星GF-1预测土壤有机质(SOM)的能力,本研究以广东省云浮市的罗定市为研究区,以GF-1多光谱遥感影像衍生的9个遥感变量和DEM提取的9个地形水文变量为预测因子,建立2种人工神经网络模型(A模型:地形水文;B模型:地形水文+遥感),对5个土壤深度(L1:0～20 cm,L2:20～40 cm,L3:40～...     

基于GF-1影像的普达措国家公园森林地上生物量遥感估算

精确估算森林地上生物量有利于掌握森林资源碳储量的分布特征,该研究以普达措国家公园为研究区,基于国产高分一号(GF-1)全色多光谱(Panchromatic Multispectral Sensor,PMS)卫星影像和数字高程数据,提取波段信息、植被指数、纹理信息和地形因子,利用多元线性逐步回归、支持向量机、神经网络和随机森林模型,估算森林地上生物量。研究结果表明,基于GF-1影像构建的随机森林模型的精度效果最佳,决定系数为0.77,均方根误差为27.53 t/hm2;普达措国家公园森林地上生物量为7085614t,平均生物量达136.01t/hm2,表明公园内寒温性针叶林发育完好;海拔3 500～4000m区域森林生物量平均值最高,为126.56t/hm2,与生态保护目标分布范围相符;不同坡向生物量存在差异,阴坡和半阴坡平均生物量高出其他坡向20.48%,立地条件较优。研究结果证实基于GF-1优化的生物量经验模型具有对亚高山天然林地上生物量的估算潜力,对区域森林资源的有效科学管理和维护森林生态环境具有重要意义。     

黑土区田块尺度土壤有机质含量遥感反演模型

为了对田块尺度土壤有机质进行空间反演并提高模型精度和稳定性,该文以黑龙江省黑土带41.3 hm~2田块为例,获取2016年5月中下旬两期(受限于拍摄周期和天气原因而选择不同卫星影像,2016年5月17日Landsat 8影像和5月25日Sentinel-2A影像)裸土时期遥感影像和4 m分辨率DEM数据;分析单期影像与土壤有机质(soil organic matter,SOM)的关系,两期影像所包含的土壤含水量变化信息与地形因素对SOM预测模型精度的影响,建立基于BP神经网络的SOM遥感反演模型。结果表明:该田块内SOM含量差异较大;利用单期影像预测SOM时,基于红波段和785~899 nm波段建立的预测模型精度(建模均方根误差RMSE 1.033,检验RMSE 1.079)和稳定性(建模决定系数R2 0.677,检验R20.644)较高;两期影像时,基于红波段和1 570~1 650 nm波段建立的预测模型精度(建模RMSE 0.855,检验RMSE 0.898)和稳定性(建模R2 0.792,检验R2 0.797)显著提高;在两期影像模型基础上,加入地形因子作为输入量,模型精度(建模RMSE 0.492,检验RMSE 0.499)和稳定性(建模R2 0.917,检验R2 0.928)进一步提高。研究成果可为土壤碳库估算和农田精准施肥提供理论与技术支持。     

基于双向地形阴影法的黄土侵蚀沟自动提取技术

沟蚀严重危害着土地资源和生态环境,研究高分辨率数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）的侵蚀沟自动提取技术进行侵蚀沟动态监测,以期望能替代目视解译提取。双向地形阴影法是一种兼顾提取精度和效率的侵蚀沟提取方法,但仅针对黄土台/塬地貌,在其他地貌下其提取结果会产生较多误提区和漏提区。为使其适应不同地貌,该研究以陕西吴堡县3.2 m DEM为试验数据,综合沟谷线缓冲区填充法、膨胀腐蚀法以及面积阈值法消除误提区和漏提区,并通过模块化编程及数据分块计算,实现侵蚀沟自动提取,最后在全县范围内均匀选取10个小流域为样本,使用0.65 m影像目视解译的结果进行精度验证。结果表明：1）实现了误提区和漏提区的自动消除,得到了吴堡县侵蚀沟分布图;2）在10个验证小流域中,该研究方法提取侵蚀沟的精度为81.1%～86.3%,平均精度为83.8%。该研究综合应用沟谷线缓冲区填充法、膨胀腐蚀法和面积阈值法消除误提区和漏提区,使该方法能适应非黄土台/塬地貌,并在此基础上研发了能实现大区域侵蚀沟提取的算法及软件。     

基于梯田信息的地形湿度指数表达研究

[目的]研究基于梯田DEM的地形湿度指数,为深化黄土高原地区土壤水分的研究提供依据。[方法]以黄土高原地区梯田为研究对象,选择5mDEM、基于真实田坎方法构建的1m梯田DEM和基于激光点云数据构建的高精度1 m DEM数据分别对研究样区的地形湿度指数进行表达并作对比分析。[结果]3种不同梯田DEM数据对地形湿度指数的表达有显著差异。(1)5m DEM数据仅能表现出地形湿度指数的宏观分布特征,不具备梯田地形特征信息;(2)基于真实田坎方法构建的1m梯田DEM能较准确细致地实现对梯田样区地形湿度指数的表达,梯田田面和田坎特征分布明显。但与高精度1 m DEM相比,在单个田面和田坎内部地形湿度指数定量表达有所偏差。[结论]基于真实田坎方法构建出的梯田DEM可以更加准确地表达出梯田区域的地形湿度指数分布特征,但与真实地形相比,在田面和田坎内部的表达上仍然有所偏差,其构建方法需要进一步改进。     

梯田DEM构建方法精度比较研究

在黄土高原地区,梯田作为重要水土保持措施之一,在减缓土壤侵蚀的同时也改变了局地范围的地表形态。顾及梯田地形DEM构建方法的提出极大地弥补了传统中低分辨率DEM不能表达梯田突变地形的缺陷,对于地表微形态分析、土壤侵蚀等地表过程评价等具有重要意义。从基于高程、坡度、坡长等地形属性特征分析、测量误差及地形描述误差评价三方面出发,以高精度激光点云数据为基准,深入探究不同梯田DEM构建方法对梯田地形的表达差异,并对其进行了精度评价。结果表明:（1）从测量误差和地形描述误差的描述结果来看,基于真实田坎法构建结果在各种地形因子的表达上整体误差更小,更接近梯田真实地表形态;（2）从地形特征因子分析结果可知,基于真实田坎法的DEM整体精度较高,对各种地形因子的描述更准确。（3）基于真实田坎法构建出的梯田DEM能够精确描述原始地表形态,但需要较多人力工作,适用于精度较高的梯田地形研究。     

考虑地形遮蔽的日照时数精细化推算模型

日照时数是农业气候资源中光照资源的重要衡量指标,实际地形下地形遮蔽是不可忽略的因素,为了获取实际地形下全国日照时数的精细化资料,推算模型必须精确计算遮蔽量。本文基于全国1∶25万数字高程模型（DEM）资料,构建了实际地形下天文可照时数自动计算模型,通过模型可以精确地计算出地形遮蔽量。采用1971-2000年全国2346个具有完整资料的国家气象站日照时数资料,用各时间尺度的格点实际地形下天文可照时数量与格点日照百分率乘积,作为相应尺度的日照时数,得到了各时间尺度全国实际地形下日照时数格点数据集,格点距为0.01°×0.01°。采用了全国2346个台站日照时数实测值,与推算值进行对比分析,结果表明,考虑了地形遮蔽的年日照时数推算值普遍稍小于实测值,年日照时数推算平均绝对误差（MAE）约为61.6h,均方根误差（RMSIE）约为78.7h,平均相对误差约为2.9%;地形起伏越剧烈,推算误差越大;太阳高度角越大,则推算误差越小。     

DEM栅格分辨率对丘陵山地区定量土壤-景观模型的影响

基于数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）的定量土壤-景观模型的精度依赖于DEM栅格分辨率,而DEM栅格分辨率如何影响土壤-景观模型及其预测精度目前研究较少。以西南丘陵山地区一典型汇水盆地为研究对象,以该区2.5、5、10、20和30 m DEM为基础,利用逐步线性回归方法建立起研究区不同分辨率下的定量土壤-景观模型,并应用这些模型预测研究区内土壤表层碱解氮含量的空间分布,进而比较DEM不同分辨率下土壤-景观模型及其预测精度。结果表明,随着DEM栅格分辨率的降低,比汇水面积、地形湿度指数的均值逐渐增加;平均坡度逐渐降低;曲率变化的范围逐渐减小。地形指数的这一变化规律对土壤-景观模型及其预测结果产生显著影响,模型的校正决定系数、平均绝对误差和均方根误差都以5 m栅格分辨率为转折点,分辨率低于5 m,模型的校正决定系数显著减小,平均绝对误差和均方根误差显著增加。     

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。     

青藏高原地区3种全球DEM精度对不同地形因子的响应

[目的]探究青藏高原地区3种全球DEM精度对不同地形因子的响应,以便对全球DEM在各领域应用研究提供支撑。[方法]以青藏高原地区作为研究区,以ICESAT/GLAS的GLAH14高程数据作为高程参考数据,研究SRTM DEM,ASTER GDEM和HydroSHEDS DEM的精度对坡度、坡向以及地形粗糙度等地形因子的响应规律。[结果]总体上,SRTM DEM精度最高,HydroSHEDS DEM精度最低。不同地形因子对3种DEM精度均有不同影响。DEM误差随着坡向分布呈不同的态势。其中SRTM DEM正负测量偏离值点分别集中在南坡向和西北坡方向;ASTER GDEM正负测量偏离值点分别集中西北坡向和东南坡向;HydroSHEDS DEM正负测量偏离值点分别集中在东坡向和西南坡向。3种DEM精度与地形粗糙度均呈现较为明显的二次多项式关系。[结论]在青藏高原地区,3种DEM精度均与地形要素有着不同程度相关性,SRTM DEM精度最优且受地形要素影响程度小,HydroSHEDS DEM精度最差,受到地形要素的影响程度最大。