国家高技术研究发展计划(2006AA06Z419)
- 作品数：7 被引量：34H指数：3
- 相关作者：周艺王世新于君明阎福礼焦云清更多>>
- 相关机构：中国科学院中国科学院研究生院解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金国家科技部农业科技成果转化资金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 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
- 基于短波红外波段的Ⅱ类水体MODIS影像大气校正算法被引量：3
- 2009年
- 提出了一种基于短波红外(SWIR,short wave infrared)波段离水反射率为0的Ⅱ类水体大气校正算法.采用MODIS的1.240μm和1.640μm两个SWIR波段的反射率计算出了可见光及近红外(NIR,near infrared)波段气溶胶散射反射率,进而反演得到了这些波段的离水反射率.应用该算法对中国东部近海及湖泊的Ⅱ类水体进行了大气校正,并与实测数据和常用的大气校正算法进行了比较分析,结果表明该算法能够有效地去除大气的影响.
- 王峰周艺阎福礼杨硕杜聪
- 关键词：MODIS大气校正短波红外
- 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
- 农作物含水量的遥感反演被引量：10
- 2009年
- 利用遥感手段,在短波角度斜率指数(shortwave angle slope index,SASI)的基础上,采用全局植被湿度指数(global vegetation moisture index,GVMI)获取单位面积的植被冠层水分含量(EWTcanopy),建立了农作物水分含量的相关统计模型,并对黄淮海平原农作物水分含量进行反演研究。结果表明,该角度指数模型与EWTcanopy之间有很强的相关性,由此模型计算得到的黄淮海平原农作物水分含量,与同期的土壤相对湿度有较强的一致性。
- 于君明蓝朝桢周艺王世新
- 关键词：MODIS
- 植被水分遥感监测研究综述被引量：6
- 2008年
- 植被水的监测对于森林火险预警、农业旱情评估、农作物生长监测都有着重要作用。本文通过跟踪国内外在这一领域所取得的主要成果,简要介绍基于叶绿素和植被状态的遥感监测模型、直接反演植被水法和微波遥感方法,并分析了这些方法的优缺点及适用情况。
- 于君明王世新周艺王丽涛
- 关键词：遥感监测植被指数微波遥感
- 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
- 基于修正角度斜率指数的土壤水分遥感监测方法被引量：3
- 2009年
- 在短波角度斜率指数(Shortwave Angle Slope Index,SASI)的基础上,通过分析SASI与土壤相对湿度(MoistureinSoil,MS)之间的线性关系,引入SASI与MS特征空间中的斜率参数和截距参数,导出修正的短波角度斜率指数(ModifiedSASI,MSASI),建立了SASI与土壤相对湿度之间的关系模型。为验证该遥感模型的有效性,论文利用河北省实测土壤水分含量数据与MODIS遥感数据对MSASI进行了检验。结果表明,该指数模型计算简便,表示土壤水分含量的精度较高,适合中分辨率影像进行大面积水分监测,是一种有效的土壤水分监测方法。
- 于君明周艺王世新王丽涛
- 关键词：土壤水分地表覆盖MODIS
