本文關(guān)鍵詞：多源傳感器植被指數(shù)一致化算法研究

  更多相關(guān)文章： 植被指數(shù) 多源遙感數(shù)據(jù) 交互比較 一致化算法

【摘要】：植被指數(shù)是描述地表植被特征的重要參數(shù)之一。長(zhǎng)時(shí)間序列的植被指數(shù)是一種簡(jiǎn)單、有效和經(jīng)驗(yàn)的度量植被的生長(zhǎng)狀況、地表植被覆蓋狀況和反演植被生物物理參數(shù)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究參數(shù),對(duì)全球的植被監(jiān)測(cè)以及碳等的循環(huán)有著重要的意義。單一傳感器的植被指數(shù)產(chǎn)品在精度及時(shí)空連續(xù)性方面存在較大的缺陷,隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,多源協(xié)同的反演思想受到人們?cè)絹碓蕉嗟年P(guān)注。但是不同的傳感器在性能方面的差異及大氣狀況等因素對(duì)植被指數(shù)的協(xié)同反演形成了阻礙,因此多源傳感器的植被指數(shù)一致化方法研究對(duì)定量遙感及多源遙感數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用具有重要的意義。為了能夠?qū)Χ嘣催b感數(shù)據(jù)進(jìn)行更好地綜合應(yīng)用,本文以輻射性能穩(wěn)定的中低分辨率傳感器EOS/MODIS數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ),對(duì)造成其與FY-3A/MERSI、FY-3A/VIRR、FY-3B/MERSI、FY-3B/VIRR等多源傳感器數(shù)據(jù)植被指數(shù)的差異原因做了詳細(xì)的分析,并提出了一套多源傳感器植被指數(shù)一致化算法。主要的工作有:首先,本文以黑河流域中游的一塊耕地作為研究區(qū)域,選取長(zhǎng)時(shí)間序列的晴空無云的FY-3A/MERSI、FY-3A/VIRR、FY-3B/MERSI、FY-3B/VIRR等傳感器數(shù)據(jù),分別與同日的EOS/MODIS數(shù)據(jù)組成影像對(duì)序列,經(jīng)過預(yù)處理后,得到各影像對(duì)序列的植被指數(shù);其次,本文通過利用MODTRAN輻射傳輸模型、傳感器輻射定標(biāo)修正前后的植被指數(shù)、等效地表反射率以及衛(wèi)星傳感器的觀測(cè)幾何,對(duì)大氣水汽、輻射定標(biāo)、光譜響應(yīng)函數(shù)和觀測(cè)角度等對(duì)植被指數(shù)產(chǎn)生的影響進(jìn)行了詳細(xì)分析;最后,提出了一套多源傳感器植被指數(shù)一致化算法,將大氣水汽、輻射定標(biāo)、觀測(cè)角度和光譜響應(yīng)函數(shù)等對(duì)植被指數(shù)的影響逐一消除,利用大氣輻射傳輸模型MODTRAN實(shí)現(xiàn)了各個(gè)傳感器植被指數(shù)的歸一化。其中考慮到耕地在一年中的變化,提出并實(shí)現(xiàn)了分為裸土和植被兩個(gè)時(shí)期進(jìn)行BRDF的擬合和光譜匹配因子的計(jì)算,以此提高擬合的地表BRDF及傳感器光譜匹配的精度,進(jìn)而提高整個(gè)實(shí)驗(yàn)的精度和該算法的可靠性及適用性。經(jīng)過驗(yàn)證,歸一化之后的植被指數(shù)的穩(wěn)定性及精度較歸一化之前都有所提高,可用于多源遙感數(shù)據(jù)的協(xié)同反演中。
【關(guān)鍵詞】：植被指數(shù) 多源遙感數(shù)據(jù) 交互比較 一致化算法
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：Q948;TP732
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 引言8-18
• 1.1 研究背景與意義8-11
• 1.1.1 研究背景8-10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 單一傳感器植被指數(shù)產(chǎn)品的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12
• 1.2.2 多源傳感器協(xié)同反演植被指數(shù)產(chǎn)品的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 存在的問題13-14
• 1.3 研究工作、技術(shù)路線與論文結(jié)構(gòu)14-18
• 1.3.1 研究工作14-15
• 1.3.2 技術(shù)路線15-16
• 1.3.3 論文結(jié)構(gòu)16-18
• 第2章 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)預(yù)處理18-32
• 2.1 研究區(qū)域概況18
• 2.2 傳感器簡(jiǎn)介18-20
• 2.2.1 EOS/MODIS傳感器簡(jiǎn)介19-20
• 2.2.2 FY-3/VIRR傳感器簡(jiǎn)介20
• 2.2.3 FY-3/MERSI傳感器簡(jiǎn)介20
• 2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理20-31
• 2.3.1 數(shù)據(jù)篩選21-22
• 2.3.2 EOS/MODIS數(shù)據(jù)預(yù)處理22-26
• 2.3.3 FY-3/VIRR數(shù)據(jù)預(yù)處理26-28
• 2.3.4 FY-3/MERSI數(shù)據(jù)預(yù)處理28-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第3章 多源傳感器植被指數(shù)差異原因分析32-41
• 3.1 大氣水汽的影響32-34
• 3.2 輻射定標(biāo)的差異影響34-36
• 3.3 觀測(cè)幾何的影響36-37
• 3.4 光譜響應(yīng)函數(shù)的差異影響37-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第4章 多源傳感器植被指數(shù)一致化算法及實(shí)現(xiàn)41-64
• 4.1 原理及流程41-43
• 4.2 大氣校正43-48
• 4.2.1 6S模型簡(jiǎn)介43
• 4.2.2 6S模型查找表的建立43-46
• 4.2.3 6S查找表查找過程46-48
• 4.3 輻射歸一化48-50
• 4.4 植被指數(shù)角度歸一化50-54
• 4.4.1 BRDF簡(jiǎn)介50-52
• 4.4.2 建立地表BRDF模型52-54
• 4.5 光譜歸一化54-56
• 4.6 歸一化表觀反射率及歸一化因子的計(jì)算56-60
• 4.6.1 MODTRAN模型簡(jiǎn)介56-57
• 4.6.2 MODTRAN模型查找表的建立57-59
• 4.6.3 MODTRAN查找表查找過程59
• 4.6.4 歸一化因子的計(jì)算59-60
• 4.7 結(jié)果驗(yàn)證與分析60-63
• 4.8 本章小結(jié)63-64
• 第5章 總結(jié)與展望64-67
• 5.1 總結(jié)64-65
• 5.2 創(chuàng)新點(diǎn)65-66
• 5.3 不足及后續(xù)工作66-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 致謝72-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果74

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