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植被物候遥感监测研究进展被引量：59: 2013年; 植被物候是研究植被与气候、环境变化间关系的重要参量。本文针对目前常用的阈值法、拟合法和延迟滑动平均法等植被物候遥感监测方法进行比较分析;介绍了传感器网络法、物候模型法等物候遥感监测验证方法;从遥感监测方法和数据源两方面分析物候遥感监测的误差来源;针对目前研究中存在的问题,讨论了遥感物候的主要研究方向:从机理层面,应创新植被物候遥感监测方法;建立标准化地面验证数据源;利用多源遥感数据,组成高时间分辨率的原始遥感数据源,提高植被物候遥感监测的时间分辨率和测算精度。; 夏传福李静柳钦火; 关键词：植被物候遥感监测生长季

基于NDVI先验知识的LAI地面采样方法被引量：8: 2013年; 针对非均质中低分辨率像元的叶面积指数LAI验证中如何布设基本采样单元ESU的问题,提出基于NDVI先验知识的ESU布设方法,并采用不同植被类型、不同均匀程度的地表作为模拟场,分析对比了方法的精度及稳定性。结果显示,本文方法用NDVI先验知识描述植被的生长空间分布信息,能相对准确地划分植被的不同生长水平,有效降低层内方差。在草地和森林地区的试验中,精度与稳定性均优于传统的随机采样、均匀采样和基于分类图的3种采样方法。因此,本文提出的采样方法为大尺度非均质区域LAI地面验证的采样方案提供了新的设计思路。; 曾也鲁李静柳钦火柏军华; 关键词：采样方法 NDVI 先验知识

两种高光谱热红外数据大气校正方法的分析与比较被引量：5: 2012年; 利用模拟数据对Autonomous Atmospheric Compensation(AAC)和In-scene Atmospheric Compensation(ISAC)这两种高光谱热红外数据大气校正方法进行了对比和分析。结果显示,在满足方法适用条件情况下,AAC方法大气校正精度较高,除湿热的热带大气外,大气透过率的反演误差小于0.02,大气上行辐射的误差小于0.004W.m-2.sr-1.cm;而ISAC方法精度较低,透过率误差在0.05至0.3之间,上行辐射误差在0.003W.m-2.sr-1.cm至0.035W.m-2.sr-1.cm之间变化,误差随大气水汽含量增加而增加。大气非均一性对大气校正精度影响分析表明,AAC方法大气校正精度受大气非均一性影响显著。因此,需从高光谱数据光谱信息出发,发展针对低空间分辨率高光谱热红外数据的大气校正方法,以克服现有方法大气水平均一假设的不足。; 周孝明王宁吴骅; 关键词：地表温度地表比辐射率大气校正

混合像元聚集指数研究及尺度分析被引量：7: 2012年; 本文提出了一种新的混合像元聚集指数计算方法。该方法基于高分辨率遥感数据,采用方向孔隙率公式和线性混合模型相结合的方法,详细描述了混合像元内部由于植被覆盖度(FVC)、端元聚集指数以及叶倾角分布等引起的尺度差异。利用模拟数据进行初步敏感性分析,将计算得到的混合像元聚集指数与所占面积比例最大的端元聚集指数进行比较,结果表明端元聚集指数的不均一性对计算结果影响最大,由此得到的混合像元聚集指数较最大面积端元聚集指数下降了55%;植被覆盖度的不均一性影响次之,可使聚集指数降低43%;植被叶倾角分布(G函数)的空间异质性影响最小,约12%。敏感性分析的结果同时也证明了对于空间异质性较强的混合像元进行尺度差异修正的必要性。利用本文中提出的混合像元聚集指数方法有望在提高低分辨率叶面积指数反演中发挥重要作用。; 麻庆苗李静刘强柳钦火; 关键词：混合像元孔隙率叶面积指数空间异质性

全球LAI地面验证方法及验证数据综述被引量：22: 2012年; 叶面积指数(LAI)的地面验证是LAI反演算法研究及LAI产品验证的重要部分。近年来,为了验证遥感参数产品以及对大气、地表的系统性研究,国际上在全球主要大洲开展了多个针对主要植被类型的大型观测项目,逐渐形成了较完善的地面采样框架与全球尺度不同植被类型的地面验证数据集。国内外已开展的大型观测项目采用的采样框架对以后观测试验中LAI的地面验证框架的制定与研究具有重要的借鉴意义,同时,已观测到的全球LAI地面验证数据集是开展全球LAI算法及产品验证的基础数据集,因此,有必要对目前全球LAI地面验证方法及验证数据情况做个综述。首先综述全球主要LAI地面观测项目及其所采用的地面验证框架。在此基础上,分析比较各大观测项目中所采用的地面测量方法、采样方法及像元真值估算方法。最后,指出全球LAI产品地面验证中存在的不足,并对尚需进一步研究的方向进行展望。; 曾也鲁李静柳钦火; 关键词：采样方法

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国家高技术研究发展计划(2009AA122102)