张永红
- 作品数：4 被引量：135H指数：3
- 供职机构：中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球环境科学与工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演被引量：56
- 2017年
- 叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.
- 朱云芳朱利李家国陈宜金张永红侯海倩鞠星张雅洲
- 关键词：叶绿素A浓度BP神经网络太湖
- 基于历史数据的HJ-1B/IRS热红外通道定标与分析被引量：2
- 2016年
- 为获取2013年HJ-1B/IRS热红外通道（B08）绝对辐射定标系数,以TERRA/MODIS为参考传感器,以青海湖为研究区域,采用双通道差分模型进行交叉定标。对比分析不同观测角度、成像时差对定标精度的影响,结果表明,参考传感器观测角度30°以内、成像时差1 h左右交叉定标条件最佳,且回归拟合的定标系数精度最高。通过采用2013年10月26日宁德附近海域星地同步实验数据进行精度验证,结果表明,此定标系数得到的表观辐亮度误差在0.02 Wm-2μm-1sr-1以内,表观亮温误差在0.15℃以内。同时,通过与历年辐射定标系数（2008-2012年）进行对比,所得定标系数精度分别提高98.50%、98.24%、90.21%、20.87%和98.31%。总之,此文定标系数精度较高、结果可靠,可应用于IRS B08通道。
- 杨红艳李家国朱利殷亚秋张永红雷秋良陈宜金
- 关键词：定标历史数据MODISIRS
- 基于Landsat-8/TIRS的红沿河核电基地海表温度反演算法比对被引量：14
- 2015年
- 文章以红沿河核电基地周围海域为研究区,利用Landsat-8热红外遥感影像(thermal infrared sensor,TIRS),分别对辐射传输方程法、单窗算法、普适性单通道法和Qin劈窗算法等四种算法进行海表温度反演模型参数修订与数据处理。通过与实际观测温度数据进行精度验证与比对分析,寻求基于Landsat-8/TIRS数据的区域最佳温度反演算法。结果表明,辐射传输方程法均方根误差在1K以内,反演精度最高;Qin劈窗算法次之,均方根误差达到3K左右,反演精度较差,整体反演温度偏高;单窗算法和普适性单通道法均方根误差高于3K,反演精度最差,整体反演温度偏低。辐射传输方程法可作为红沿河核电海域温排水遥感监测首选算法。
- 张永红陈瀚阅陈宜金朱利殷亚秋杨红艳侯海倩
- 关键词：海表温度温度反演热红外遥感卫星应用
- 基于高分辨率遥感影像的面向对象水体提取方法研究被引量：63
- 2015年
- 根据高分辨率遥感影像的特点,利用面向对象的方法对高分辨率遥感影像进行了水体提取。选取最优分割尺度和分割参数对试验区进行了分割;建立了对象知识库;选择合适的阈值参数进行了水体的提取和河流、湖泊的分类;把面向对象方法分类结果与传统方法分类结果进行了对比分析。试验表明,面向对象水体提取方法具有更高的精度,不仅有效地区分了水体和阴影,而且很大程度上抑制了"椒盐现象"。
- 殷亚秋李家国余涛杨红艳张永红
- 关键词：遥感水体提取面向对象方法SPOT
