国家自然科学基金(40671141)
- 作品数:6 被引量:43H指数:4
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- 相关机构:中国科学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中国科学院知识创新工程更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 叶绿素反演三波段模型的多时相应用被引量:5
- 2010年
- 基于对内陆水体叶绿素a、悬浮物、溶解有机物与纯水的固有光学特性分析和三波段模型的理论,利用太湖实测的水面高光谱遥感数据波段组合,进行迭代优化,得到与叶绿素浓度密切相关而受悬浮物与黄色物质影响小的最优波段组合模型。其中春季最后以[Rrs-1(677)-Rrs-1(696)]×Rrs(754)为因子建立模型,决定系数和均方根误差分别为0.9885、1.80332ug/l,验证数据的模型的均方根误差为5.8646ug/l,平均相对误差为25.5%,秋季的叶绿素浓度较高,三波段模型迭代计算中,用于去除无机悬浮物和黄色物质影响的波段不能稳定出现,为此我们补充计算了二波段模型,分别以[Rrs-1(680)-Rrs-1(710)]×Rrs(770)和R(680)-1×R(770)为因子,取得的模型决定系数和均方根误差分别为0.881,11.6322ug/l和0.883,11.52633ug/l,验证数据的均方根误差和平均相对误差为15.456ug/l,20.3%和15.684ug/l,21.4%,两种模型都能取得不错的反演效果。因此该方法可以有效地去除悬浮物和黄色物质的影响,有效地针对不同时相的特点取得较好的反演效果。
- 杨硕王世新周艺阎福礼
- 关键词:太湖叶绿素A
- 基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别被引量:3
- 2007年
- 现有遥感图像的许多分类方法大都忽略了混合像元存在的事实,通过理解遥感影像像元点目标的空间分布特性,提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法。在Hopfield神经网络模型下,利用模糊分类技术进行模糊分类,然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法获取超高分辨率的遥感图像,能够提高遥感图像的目标分辨率,使其目标特征信息更清晰。
- 焦云清王世新周艺扶卿华
- 关键词:混合像元神经网络超高分辨率MODIS数据
- 基于ASAR和MODIS图像的藻华范围提取被引量:4
- 2009年
- 将同期的EnviSat-ASAR图像和MODIS图像进行配准,利用经过大气校正后的MODIS光学图像,根据经验模型反演得到叶绿素a的浓度,借此对太湖的藻华和非藻华区域进行划分,并以此为据在ASAR图像上研究两者的V/V后向散射特性,使用阈值法对藻华范围进行提取,并将结果与MODIS图像上得到的藻华范围进行对比,有较好的吻合。分析二者结果表明,风速会造成藻华漂移和沉浮并且影响湖面粗糙度,是决定提取结果好坏的关键因素。另外从成像机理上,太湖粗糙度不规则性和介电特性上的误差使得藻华提取阈值不具有适用性,也是此次提取藻华结果不完全一致的原因,恰恰也成为了利用微波数据监测藻华的局限所在。
- 王吉王世新阎福礼周强
- 关键词:ENVISATASARMODIS太湖藻华
- 运用分段法反演太湖水体的叶绿素a浓度被引量:2
- 2009年
- 为了提高太湖水体叶绿素a浓度的反演精度,本文采用了浓度分段法,将采样点按其浓度分成两类后分别建立统计模型,并在相关性较低的低浓度模型中采用了光谱修正因子OSS/TSS进行混合光谱分解。最后的验证结果显示,利用浓度分段模型估测叶绿素a浓度的均方根误差(RMSE)为21.12μg/L,R2=0.92;而利用传统经验模型的估测精度为RMSE=35.72μg/L,R2=0.72。表明浓度分段法可以有效地提高内陆富营养化水体的叶绿素反演精度。
- 杜聪王世新周艺阎福礼
- 关键词:叶绿素太湖
- 利用Hyperion星载高光谱传感器监测太湖水质的研究被引量:23
- 2006年
- 通过分析Hyperion星载高光谱传感器的数据特征和水质参数监测精度,确定并详细讨论了波段比值、差值和NDVI算法与叶绿素、悬浮物浓度的相关性差异和敏感波段分布,建立并验证了水质参数高光谱遥感反演模型,初步评价了太湖水体富营养化状况.利用模拟环境小卫星的波段设置和反射率光谱,对比分析了Hyperion和环境小卫星高光谱监测太湖水质参数的反演精度,展示了星载高光谱监测内陆水体水质的应用潜力,有力地促进了我国环境小卫星高光谱数据在水体生态遥感监测中的预研工作.
- 阎福礼王世新周艺肖青祝令亚王丽涛焦云清
- 关键词:水质监测富营养化
- 应用MODIS监测太湖水体叶绿素a浓度季节变化研究被引量:8
- 2008年
- 以太湖作为实验区,利用波段比值、差值和组合算法讨论了非成像及成像高光谱数据和叶绿素浓度相关性差异和敏感波段分布,在此基础上将不同时段的MODIS影像,不同空间分辨率的波段反射率与叶绿素a浓度实测值进行相关分析,通过回归拟合建立并验证了不同季节的叶绿素a浓度遥感监测模型,并应用模型计算出太湖水体叶绿素a浓度的分布情况,对太湖水质变化进行了评价。研究结果表明,MODIS影像在太湖的水质动态变化监测中是可用的。
- 王世新焦云清周艺祝令亚阎福礼
- 关键词:MODIS影像叶绿素A太湖