遥感反演及遥感数据产品的生产过程
基于卫星遥感数据的地表温度遥感反演与应用
基于卫星遥感数据的地表温度遥感反演与应用地表温度是地球表面的温度，它是地球气候系统中重要的参数之一。
随着卫星遥感技术的发展，利用遥感数据来反演地表温度的方法越来越受到关注，并在气候研究、环境监测、农业等领域得到广泛应用。
基于卫星遥感数据的地表温度反演主要利用热红外波段的遥感数据，如MODIS、Landsat等卫星传感器获取的热红外数据。
地表温度反演的基本原理是利用地表辐射热红外能量的辐射率与温度之间的关系，通过对热红外波段的辐射定量测量，推算出地表温度。
地表温度的反演方法主要包括基于辐射平衡原理的方法和基于物理模型的方法。
基于辐射平衡原理的方法是利用卫星遥感数据中的辐射率，通过辐射平衡方程计算地表温度。
基于物理模型的方法则是基于热辐射传输和能量平衡的物理原理，建立地表辐射和能量平衡方程，通过求解方程组来反演地表温度。
除了以上两种基础的反演方法，还有一些改进的算法被提出，如基于统计模型、基于遥感与气象资料联用等方法。
这些方法在提高地表温度反演精度和空间分辨率方面都具有一定的优势。
地表温度的遥感反演有着广泛的应用价值。
首先，在气候研究领域，地表温度是评估气候变化和研究城市热岛效应的重要指标之一。
通过对地表温度的长期观测和分析，可以揭示气候变化的趋势和规律，提供科学依据为气候预测和气候变化的评估。
其次，地表温度的反演可以应用于环境监测。
地表温度是环境质量和生态环境状况的重要反映指标之一。
通过对地表温度的监测和分析，可以评估土地利用变化对环境的影响，监测水资源的分布和变化，提供科学依据为环境保护和生态建设提供支持。
再次，在农业领域，地表温度的反演可以应用于农作物生长监测和病虫害预测。
由于农作物在不同生长阶段有不同的温度需求，通过观测地表温度可以评估农作物的生长状态和需水量，为农田水利管理提供科学依据；同时，通过地表温度的监测还可以预测农作物病虫害的发生程度，提前采取相应的防治措施，为农业生产提供技术支持和指导。
遥感数据处理的基本步骤与技巧
遥感数据处理的基本步骤与技巧遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，被广泛应用于农林牧渔、城市规划、环境监测等领域。
而遥感数据的处理和分析则是有效利用遥感信息的关键环节。
本文将介绍遥感数据处理的基本步骤与技巧，以帮助读者更好地应用遥感数据。
一、数据获取遥感数据的获取是遥感数据处理的第一步。
常用的遥感数据包括航空影像、卫星影像和激光雷达数据。
在选择遥感数据时，需根据具体的研究目标和需求，选择适合的数据类型和分辨率。
而对于不同类型的遥感数据，其获取的方法也有所不同。
例如，航空影像可以通过航拍或无人机获取，卫星影像可以通过遥感卫星获取。
二、数据预处理数据预处理是遥感数据处理的重要环节。
通过对遥感数据进行校正和增强，可以提高数据的质量和可用性。
常见的数据预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何纠正和镶嵌拼接。
辐射校正是将原始遥感数据转化为能量辐射亮度值，大气校正是去除大气散射和吸收的影响，几何纠正是将图像投影到地面坐标系，镶嵌拼接是将多个遥感图像拼接成一个完整的图像。
三、特征提取特征提取是遥感数据处理的关键环节之一。
通过对遥感图像中的特征进行提取和分类，可以获取地表覆盖类型、土地利用状况等信息。
常用的特征提取方法包括阈值分割、数学形态学、边缘检测和纹理分析等。
例如，通过采用基于阈值分割和数学形态学的方法，可以将遥感图像中的建筑物和道路等目标进行提取和分类。
四、数据分析数据分析是利用遥感数据进行研究和应用的重要环节。
通过对遥感数据的统计分析、模型建立和空间分析，可以揭示地表变化、环境演变等规律。
常用的数据分析方法包括主成分分析、分类与回归树、遥感时序分析和地形分析等。
例如，通过主成分分析方法，可以从遥感图像中提取出主要的波段特征，进而分析地表覆盖类型的空间分布和变化趋势。
五、结果验证结果验证是遥感数据处理的最后一步，也是决定数据处理结果可靠性的关键环节。
通过与实地调查和已有数据的对比，可以评估遥感数据处理的准确性和可信度。
landsat5地表温度反演步骤
landsat5地表温度反演步骤
Landsat 5地表温度反演步骤如下：
1. 获取Landsat 5卫星遥感数据：从美国地质调查局(USGS)或其他相关机构获取相应的Landsat 5地表温度遥感数据。
2. 辐射校正：对遥感数据进行辐射校正，将数字计数值转换为辐射亮度。
3. 大气透过率校正：通过大气透过率模型校正遥感数据，去除大气影响。
4. 辐射温度计算：根据温度-辐射关系模型，将辐射亮度转换为辐射温度。
5. 地表辐射温度计算：考虑地表辐射率、植被覆盖、水汽含量等因素，将辐射温度转换为地表温度。
6. 数据剔除和补全：根据质量控制指标剔除无效数据，并进行缺失数据的补全。
7. 结果验证与分析：对反演结果进行验证和分析，与实地观测数据进行比较，并考虑地形、土壤类型等因素对结果进行解释和讨论。
8. 结果输出和应用：将地表温度反演结果输出为栅格数据或矢量数据，用于环境监测、气候研究、农业生产等应用领域。
需要注意的是，地表温度反演是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素，如大气状况、地表材料、遥感数据质量等，以确保反演结果的准确性和可靠性。
遥感生物量反演反演原理-概述说明以及解释
遥感生物量反演反演原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述遥感生物量反演是利用遥感技术对地表物质进行监测与测量，通过反演算法来估算生物量密度的一种方法。
在生态环境监测、资源管理和气候变化研究等领域具有重要的应用价值。
本文旨在探讨遥感生物量反演的原理及其在环境研究中的应用，以期为相关研究提供参考和借鉴。
遥感技术为生物量反演提供了全新的视角和手段，可以实现对辽阔地域范围内生物量的遥感监测和评估。
通过对地表反射、辐射和散射数据的提取和分析，结合地面实测数据和数学模型，可以精确地反演出不同植被类型的生物量分布情况。
这种非接触式的监测方法极大地提高了生物量反演的效率和精度，同时也为科学研究和资源管理提供了更加便捷的工具和手段。
在未来的发展中，随着遥感技术的不断创新和完善，遥感生物量反演将更加深入到生态环境监测、碳汇评估和气候变化研究等领域。
同时，对于生物量反演算法和模型的进一步优化和改进也将成为未来研究的重点之一。
希望通过本文的探讨和总结，可以为遥感生物量反演的研究和应用提供一定的参考和指导。
1.2 文章结构:本文将分为三个主要部分，即引言、正文和结论。
在引言部分，将对遥感生物量反演的概念进行概述，介绍文章的结构和目的。
在正文部分，将从遥感技术的概述开始，然后详细解释生物量反演的原理，最后探讨其应用与发展。
在结论部分，将总结生物量反演的原理，讨论其实际应用意义，并展望未来的发展方向。
通过这三个主要部分的论述，读者可以全面了解遥感生物量反演的反演原理及其在现实中的应用和未来的发展前景。
1.3 目的目的部分的内容：本文旨在深入探讨遥感生物量反演的反演原理，通过对遥感技术和生物量反演的基本概念进行介绍，进一步阐述生物量反演原理的相关理论与方法。
同时，通过对该技术在实际应用和发展趋势进行分析，探讨生物量反演在资源监测、环境保护和生态研究等领域的潜在意义。
最终，通过总结反演原理及其实际应用意义，展望未来遥感生物量反演技术的发展方向，为相关领域的研究提供参考和借鉴。
热红外遥感地表温度反演专题产品生产技术规程
热红外遥感地表温度反演专题产品生产技术规程第一章总则1.1 目的地表温度是地球表面特征之一，具有重要的环境和气候学意义。
通过热红外遥感技术获取地表温度数据，可以为城市规划、环境监测、水资源管理等提供重要的支持。
本规程旨在规范热红外遥感地表温度反演产品的生产技术，确保产品质量和准确性。
1.2 适用范围本规程适用于热红外遥感地表温度反演专题产品的生产技术，涉及数据获取、处理、反演算法及产品质量控制等方面。
第二章产品数据获取2.1 数据源热红外遥感地表温度反演产品的数据主要来源于卫星遥感数据，包括MODIS、LANDSAT、SENTINEL等卫星数据。
2.2 数据预处理对卫星遥感数据进行云、影子、大气等干扰源的去除，确保反演产品的准确性和可靠性。
第三章反演算法3.1 温度反演原理基于热红外遥感数据，采用辐射传输理论和地表能量平衡原理，通过数学模型反演地表温度。
3.2 算法评估和优化对不同地表类型、气候条件下的温度反演算法进行评估和优化，确保产品在不同环境条件下的适用性和准确性。
第四章产品质量控制4.1 精度评定采用地面观测数据对反演产品的精度进行评定，确保产品满足用户需求和科研要求。
4.2 产品发布标准制定产品发布标准，包括产品格式、坐标系统、元数据内容等，确保产品的标准化和规范化。
第五章技术保障5.1 人员培训对生产技术人员进行专业培训，提高其热红外遥感地表温度反演专题产品生产技术水平。
5.2 技术研究开展热红外遥感地表温度反演技术研究，不断提升产品的质量和性能。
结语热红外遥感地表温度反演专题产品生产技术规程的制定和执行，对于推动热红外遥感技术在环境、气候等领域的应用具有重要意义。
我们将严格按照本规程要求，不断提升技术水平，生产出更加准确可靠的地表温度反演产品，为社会经济发展和环境保护做出更大贡献。
第六章产品应用与服务6.1 热红外遥感地表温度反演产品在城市规划中的应用地表温度是城市规划和建设中的重要参考因素之一。
基于多源遥感数据的作物生长指标反演方法
基于多源遥感数据的作物生长指标反演方法一、引言随着全球人口的增长和粮食需求的不断上升，农业的可持续发展变得愈发重要。
作物生长指标作为评估作物生长状况和产量潜力的重要参数，对于指导农业生产和实现精准农业具有重要意义。
传统的作物生长指标获取方法，如地面调查和田间实验，往往耗时耗力，难以实现大范围、高频率的监测。
因此，基于遥感技术，尤其是多源遥感数据的作物生长指标反演方法，成为了近年来的研究热点。
遥感技术具有覆盖范围广、获取信息快、更新周期短等优点，可以有效地监测作物生长状况。
多源遥感数据融合，即结合不同传感器、不同时间、不同空间分辨率的数据，能够提高作物生长指标反演的精度和可靠性。
本文将探讨基于多源遥感数据的作物生长指标反演方法，分析其原理、关键技术和应用前景。
二、多源遥感数据概述多源遥感数据是指来自不同传感器、不同平台的遥感数据集合。
这些数据可以是光学遥感数据、雷达遥感数据、高光谱遥感数据等，它们各自具有独特的优势和特点。
例如，光学遥感数据能够提供丰富的地表信息，雷达遥感数据对云层和植被结构敏感，高光谱遥感数据则能够提供更精细的光谱信息。
1. 光学遥感数据光学遥感数据是通过传感器接收地表反射或发射的可见光和近红外光波段的电磁波来获取的。
这类数据的空间分辨率较高，能够清晰地反映地表的植被覆盖情况。
常用的光学遥感传感器包括Landsat、MODIS、Sentinel等。
2. 雷达遥感数据雷达遥感数据是通过发射电磁波并接收地表反射回来的信号来获取的。
这类数据对云层和大气条件不敏感，能够实现全天时、全天候的监测。
常用的雷达遥感传感器包括ERS、ENVISAT、ALOS等。
3. 高光谱遥感数据高光谱遥感数据是通过传感器在连续的光谱范围内获取地表反射或发射的电磁波来获取的。
这类数据能够提供丰富的光谱信息，有助于识别和区分不同的物质和作物类型。
常用的高光谱遥感传感器包括AVIRIS、HYPERION等。
三、作物生长指标反演原理作物生长指标反演是指利用遥感数据来估算作物的生长状况和产量潜力。
遥感数据反演模型及其在测绘中的应用
遥感数据反演模型及其在测绘中的应用一、引言遥感是指通过传感器对地面目标进行探测和信息记录的技术。
遥感数据反演模型是指通过遥感数据的分析和处理，根据已知的输入参数，推导出未知的输出参数的数学模型。
这一技术的应用使得测绘工作变得更加高效、准确，并且可以获取到大范围的地理信息数据。
本文将探讨遥感数据反演模型及其在测绘中的应用。
二、遥感数据反演模型的基本原理遥感数据反演模型的基本原理是通过分析和处理遥感数据，提取出地物特征，推导出地物的相关参数。
遥感数据一般包括光谱数据和雷达数据。
光谱数据通过测量不同波段的光电信号，反映出地表的光谱特征；雷达数据则通过测量目标物体与雷达波的相互作用，获取目标物体的散射特征。
在遥感数据反演模型中，常用的方法有统计方法、机器学习方法和物理模型方法。
统计方法是通过对大量遥感数据进行统计分析，建立统计模型，再根据输入参数进行预测。
机器学习方法则是通过训练数据集，建立预测模型，再利用该模型对未知参数进行预测。
物理模型方法则是通过对光学、电磁等物理原理的研究，建立物理模型，根据已知的输入参数计算出输出参数。
三、遥感数据反演模型在测绘中的应用1. 地表覆盖分类地表覆盖分类是遥感数据反演模型在测绘中最常见的应用之一。
通过运用统计方法或机器学习方法，可以将遥感图像中的像元分为不同的地物类别，如水体、森林、草地、建筑等。
这一过程对于土地利用规划、生态环境监测等领域具有重要意义。
2. 土壤湿度监测土壤湿度是农业生产中的重要参数，能够直接影响作物的生长和产量。
利用遥感数据反演模型，可以推测出地表土壤的湿度情况。
通过获取大范围的土壤湿度数据，农民可以根据实际情况进行适时的灌溉，提高农作物的产量和质量。
3. 土地沙化监测土地沙化是指由于自然力和人为活动导致的土地退化现象。
沙化会导致土地贫瘠、植被减少等问题。
通过遥感数据反演模型，可以有效监测土地沙化的程度和范围。
这一信息对于沙漠化防治和生态保护具有重要意义。
叶面积指数遥感反演
LAI反演 lishumin
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第二部分
单变量统计方法
是构建遥感信息单变量（不同波段的反射率值和各种VI） 和LAI的经验关系模型来反演LAI。
在拟和单变量和LAI的关系时，一般用到线性模型、指数 模型、对数模型、双曲线模型等预测模型，用总均方根差 （RMSE）来评价拟和的精度。
多变量统计方法
2）植被指数NDVI在消除土壤背景影响方面的能力较差，而 且NDVI的饱和点较低，很容易达到饱和，在LAI较大时反应 不灵敏；
模型精度没有保证。
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第二部分
方法二 物理反演
物理模型反演方法又称基于物理学的光学模型方法 目前，植被遥感物理模型分为几何光学模型、辐射
传输模型以及二者的混合模型，它们都是物理光学 模型
与单变量方法基本类似，不同之处在于前者是用多个遥 感信息变量与LAI建立经验统计关系模型。
多变量统计模型也可用RMSE来评价拟和精度。
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第二部分
植被指数VIs（vegetation indices） 植被指数种类繁多，它们有一个共同特点是很难消除
土壤背景影响和忽略地物二向性反射的基本特征。
土壤参数 客观参数
参数
叶绿素a+b浓度 Cab ( g cm2 )
水厚度
C (cm)
干物质含量
Cm
叶肉结构
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几何光学模型与辐射传输模型特点对照表
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第二部分
几何光学模型 （Geometric-Optical，GO）
主要考虑地表的宏观几何结构，把地表假设为具有已知 几何形状和光学性质，按一定方式排列的几何体，通过 分析几何体对光线的截获和遮阴及地表面的反射来确定 植被冠层的方向反射（赵英时，2003）。
遥感模型与反演方法
(d)
(e)
(f)
Hale Waihona Puke 不同植被类型的BRDF(GOMS模型)
conifer(a,d) savanna(b,e) shrubland(c,f) 红光波段（a-c） 近红外波段（d-f）
=55º
Li-Strahler几何光学-辐射传输混合模型GORT 由于几何光学模型和辐射传输模型分别在不同的尺度上 具有各自的优势，李小文和 Strahler 充分利用几何光学模型 在解释阴影投射面积和地物表面空间相关性上的基本优势， 在纯 GO 模型和不连续植被间隙率模型的基础上，用辐射传输 方法求解多次散射对各面积分量亮度的贡献，分两个层次来 建立承照面与阴影区反射强度的辐射传输模型，并以间隙率 模型作为联系二者的关键。
（1）辐射传输模型
电磁波从辐射源到目标的传输过程，表示为观测方向 ｓ 上 关于辐亮度Ｉ的辐射传输方程：
dI ( s ) K (I J ) ds
K－消光系数，Ｊ－源函数。 将辐射传输方程写作微积分形式：
I ( , s ) I ( , s ) ( / 4 ) P( s, s' ) I ( , s' )d' ( r, s ) /
李一 Strahler(1985， 1986) 根据稀疏林的实际情况，抛 弃了“小几何体”假定，直接用森林结构参数计算四个分量随 太阳角和观察角变化，建立了遥感像元尺度的天然林BRDF模型。
典型的几何光学模型为景合成模型：
R(v) ki (v)Ri (v)
其中，R(v) 为冠层的反射率，v 表示为光照方向和观察方向的 函数，Ri(v) 为冠层组分的反射率，Ki(v)表示为冠层结构参数 的函数。
多角度遥感提供多个方向的观测数据，相比单一方向观测 提供了更多的信息，多角度观测信息的利用要求对植被冠层二 向性反射特征的描述 －冠层反射的BRDF 模型。
简述光学遥感影像预处理的大概过程
光学遥感影像预处理是指对获取的遥感影像进行一系列的处理，以便更好地应用于后续的遥感信息提取和分析。
其大概过程可以分为以下几个步骤：1. 数据获取在光学遥感影像预处理的过程中，首先需要获取遥感影像数据。
这些数据可以来自于卫星、飞机、无人机等评台获取的遥感影像数据。
在数据获取的过程中，需要注意遥感影像的分辨率、波段数量等参数，以便后续的处理和分析。
2. 数据预处理数据预处理是光学遥感影像预处理的重要步骤之一。
在这一步中，需要对原始的遥感影像数据进行校正和去噪。
校正包括大气校正、辐射校正等，去噪则是为了减少影像中的噪声对后续分析的影响。
3. 影像配准影像配准是指将获取的多幅遥感影像数据进行配准，使得它们能够在同一坐标系下进行分析。
这一步可以通过地面控制点配准、影像匹配等方法来实现。
4. 影像切割在光学遥感影像预处理中，有时需要将大块的遥感影像数据进行切割，以便更好地应用于特定的分析需求。
影像切割可以根据不同的地物类型、研究区域等进行划分。
5. 特征提取特征提取是光学遥感影像预处理的关键环节之一。
在这一步中，需要针对特定的分析目标提取出影像中的特征信息，如植被覆盖度、土地利用类型等。
这一步可以通过图像分类、目标检测等方法来实现。
光学遥感影像预处理是遥感领域中的重要环节，它能够提高后续遥感信息提取和分析的准确性和可靠性。
通过对遥感影像数据进行一系列的处理，可以更好地挖掘出影像中蕴含的丰富信息，为地球观测和环境监测等领域提供有力的支持。
在本次文章中，我们简要介绍了光学遥感影像预处理的大概过程，包括数据获取、数据预处理、影像配准、影像切割和特征提取等步骤。
这些步骤为后续遥感信息提取和分析打下了重要的基础，同时也为遥感数据的应用提供了可靠的数据支撑。
在未来的研究和实践中，我们需要进一步深入地探讨每个环节的具体方法和技术，以更好地应对复杂的遥感数据分析需求。
希望通过本次文章的介绍，读者能够对光学遥感影像预处理有一个初步的了解，并对其重要性有所认识。
遥感反演
仅能获得地面有限点的LAI值，对于推广获取大范围LAI存在 很大局限性，不能满足植被生态和作物长势监测需求
遥感反演方法 由于遥感数据具有覆盖范围广、时间与空间分辨
率高、花费相对较少等优点。
可以用定量遥感方法反演区域LAI 作物生长模型模拟LAI
LAI反演 lishumin
5
第一部分
遥感反演
1) 由于地表异质性，由低、中分辨率遥感图像模拟出的叶 面积指数有很大不确定性，需要对模拟数据的质量和精度 进行评估和验证； 2) 有些反演算法还只是处于理论研究阶段，需要利用实测 值进行验证。
因此，利用模型反演地表参数，需要积累大量的背景 测量数据的支持。
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9
第二部分
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第二部分
太阳 观测
方位角
天顶角 高度角
―二向反射率” 指反射率是由太阳光的入射方向和观测者的 观测方向共同决定。 多角度遥感 我们通常用的反射率是指星下点观测（垂直观测）的反射率。
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BRDF模型
二向性反射的研究主要是对二向性反射分布函数模型的研究。 二向性反射分布函数
模型精度没有保证。
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第二部分
方法二 物理反演
物理模型反演方法又称基于物理学的光学模型方法
目前，植被遥感物理模型分为几何光学模型、辐射 传输模型以及二者的混合模型，它们都是物理光学 模型 与经验统计反演LAI方法相比较，物理模型反演是 更为可靠的方法 ??
LAI反演 lishumin
2）具体地表目标的先验知识
表现为模型参数的物理边界、不确定性和相关性，以及季相变化等。
遥感数据处理方法
遥感数据处理方法近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感数据处理方法成为了地球科学、环境保护、农业生产等领域中的重要研究内容。
遥感数据处理方法主要包括遥感数据预处理、图像分类与解译、遥感数据融合等几个环节。
本文将围绕这几个环节进行探讨。
遥感数据预处理是遥感数据处理的首要步骤，也是保证后续分析结果准确性的基础。
遥感数据常常需要进行辐射校正、气象纠正、大气校正、几何校正等一系列预处理操作。
其中，辐射校正是将原始遥感数据转换为反射率或亮度温度的关键步骤。
常见的辐射校正方法有直方图匹配法、探空气象和辐射传输模拟法等。
气象纠正和大气校正主要是对遥感影像中大气影响的修正，常用的方法有大气水汽遥感模型、大气可见光透过率模型等。
图像分类与解译是遥感数据处理中的核心环节。
目标是通过图像分类算法将遥感图像中的像素按照其所代表的物体类别进行标记和分类。
传统的分类算法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。
然而，随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于遥感图像分类领域。
CNN具有自动提取特征的能力，可以更准确地进行分类。
此外，还有一些基于空间与时间特征的分类方法，如时空特征模型和马尔科夫随机场模型等，可以进一步提高分类准确性。
遥感数据融合是将同一区域或不同源的遥感数据进行融合，以提高遥感数据的空间分辨率、时间分辨率和信息量以及提高遥感数据的解译精度。
常见的数据融合算法有主成分分析法、小波变换法和多尺度分析等。
主成分分析法是一种线性变换方法，通过选取变换矩阵，将多个低分辨率的遥感图像转换成一个高分辨率的图像。
小波变换法则是利用小波分析的特点，将遥感图像分解到不同尺度的域中，然后进行重建。
多尺度分析技术则通过分析不同尺度的图像，得到更准确的地物边界和灰度分布。
除了以上几种主要的遥感数据处理方法外，还有一些其他的辅助方法。
例如，图像拼接技术可以将多个遥感图像进行无缝拼接，以扩大观测范围。
模型校正方法可以通过建立数学模型来修正遥感图像中的失真或噪声。
多源遥感协同反演 ppt课件
5
定量遥感的核心是从观测数据中反演地表参数；
遥感辐射传输模型是遥感反演的基础。
P 是待反演的地表参数
L f , s x, y, z , t, , P,
单位: m 紫 外 线 可 见 光 0.01×10
-6
0.4×10
-6
研究电磁波与地物的相互作用机理， 建立地表与大气遥感辐射传输模型。
报告提纲
一、引言
二、全球综合观测共性定量遥感产品生成系统设计 三、地表参数多源遥感协同反演研究进展
863重大项目“星机地定量遥感技术系统与应用”
项目总体目标
面向矿产、跨境河流、粮食、森林与碳汇等战略资源的全球监 测需求，研究星地协同观测与卫星组网关键技术，攻克多尺度 时空遥感数据快速定量流程化处理、基于卫星组网和虚拟星座 的综合定量遥感产品生成和真实性检验等关键技术，为建立星 机地综合定量遥感应用系统、实现全球资源与环境遥感信息的 业务运行服务提供技术支撑，为国家全球资源环境战略决策与 外交谈判提供信息支撑。
攻关、系统总体设计和原型系统开发，以及模型方法的实验验证， 为二期项目开展提供技术方法支撑。
项目二期：2013—2015年
批复经费：3710万元，分为3个课题 集成一期关键技术，重点解决全球定量遥感信息服务，建立
业务化的运行系统
二、项目总体设计
1. 框架设计：中国遥感网的组成单元及其相互关系
卫星遥感网 （松/紧耦合）
全球LAI产品交叉验证 框架和策略
(Garrigues et al., 2008)
存在的问题
针对特定遥感传感器的产品，定量化水平低、时空 不连续，精度不高；
• 定量遥感仍存在关键技术瓶颈亟待突破
不同传感器定量遥感产品不一致性问题 多源遥感协同反演问题 地星协同的定量遥感估算问题 ( Garrigues, 2008)
以红外高光谱技术为基础的卫星遥感数据的反演研究
以红外高光谱技术为基础的卫星遥感数据的反演研究近年来，随着科技的不断发展和卫星遥感技术的普及，遥感数据的应用范围越来越广泛，成为了各个领域研究的重要手段。
其中，红外高光谱技术作为一种无标记无污染的成像方法，被广泛应用于遥感成像和生态环境监测等领域。
本文将重点探讨以红外高光谱技术为基础的卫星遥感数据的反演研究。
一、红外高光谱技术的原理红外高光谱技术是指在红外光谱波段内对物质进行成像和分析的一种技术。
红外光谱波段的波长范围为0.7um-4um，可以有效地测量材料的物理和化学特性。
红外高光谱图像可以通过各种技术手段进行分析，例如线性光谱混合模型、多元统计学、人工神经网络等。
这些技术可以提取红外光谱数据的特征信息，帮助解决许多科学难题。
二、卫星遥感数据的反演研究卫星遥感数据的反演研究是指通过分析卫星遥感数据，获取目标的物理或化学性质的过程。
反演研究通常包括对遥感数据进行预处理、反演模型建立和反演模型验证三个步骤。
预处理通常包括数据重采样、点云重建、噪声消除等，目的是提高数据的可用性。
反演模型建立是指建立卫星遥感数据与目标物的物理或化学特性之间的数学模型。
反演模型必须基于成像原理和目标特性，同时考虑到角度、大气和气象等影响因素。
反演模型验证包括对反演结果的可靠性和准确性进行评估的过程。
三、红外高光谱技术在遥感数据反演中的应用近年来，红外高光谱技术在遥感数据反演中得到了广泛应用。
例如，红外高光谱技术可以被用于监测和评估农业作物的生长和发育状况。
通过红外光谱图像，可以提取作物的生长指标，如叶面积、叶片光谱、叶面积指数等。
研究表明，这些指标与作物的生长状态和产量直接相关。
此外，红外高光谱技术还可以用于监测水质、土地覆盖和空气质量等环境参数。
这些应用都需要建立复杂的反演模型，将红外光谱图像与目标物的物理和化学特性联系起来。
四、红外高光谱技术在未来的发展前景红外高光谱技术在卫星遥感数据反演领域的应用前景广阔。
随着卫星遥感技术的快速发展、遥感数据的精度和分辨率的提高，红外高光谱技术将成为遥感研究的重要手段，并被广泛应用于大数据时代。
多源遥感协同反演 ppt课件
空间分辨 率不够、 精度不高
空气动力学粗糙度、感热通量、
6 潜热通量、蒸散、植被的净初 300m-
级生产力
1km
农业、林业、 气候变化 HJ, FY
AVHRR, MODIS , AATSR, MSG, MTSAT、
GOES
无
20
定量遥感产品生产多源遥感数据
现有及即将发射的卫 星传感器：
v EOS/MODIS v NOAA16-
卫星/传感器 FY-2D MTSAT MSG GOES-E GOES-W
数据类型
卫星/传感器
中高分辨率
Landsat/TM
极轨卫星数据
(波段：可见光、近红外、中 红外、热红外； 分辨率：十米级)
HJ-1/CCD/IRS/HIS CEBRS02B ZY-3 GF-1
低分辨率 极轨卫星数据
(波段：可见光—热红外； 分辨率：百米到1公里)
高光谱
合成孔径雷达
热红外
大气激光高度计
地表激光高度计
被动微波
雷达高度计
深空探测
微波测距
测光仪
散射计
单一遥感器的定量遥感产品精度不高、时空不连续、产品之间 一致性差，尚缺乏独立于传感器的定量化遥感综合产品。
发展多源遥感高精度协同反演技术，综合利用星机地综合观1测3 数据资源，形成高精度无缝化定量遥感产品快速实时生产能力
星机地综合定量遥感产品生产系统研发目标19ppt课件针对粮食矿产森林水与环境等领域应用定量遥感产品需求分析编号号遥感产品分辨率主要应用领域主要针对的国内遥感产品主要针对的国外遥感产品品问题1植被精细分类植被指数叶面积指数植被覆盖度叶率素含量物候期光合有效辐射吸收比例30m1km农业林业生态hj高高分cbersfytmmodismisrmerisvegetationpoldermsg精度不高时空不连续续2气溶胶光学厚度反照率地表温度冠层温度发射率30m1km环境生态气候变化hjfycberstmmodisasteraatsrmsggmsgoes时间分辨率不够3下行短波辐射下行长波辐射光合有效辐射净辐射300m1km环境气候变化hjfymodismtsatgoesmsg精度不高时空不连续续5土壤含水量雪水当量雪盖面积降水1km25km水资源气候变化fysmossmapamsretrmmamsramsubgeovirs空间分辨率不够精度不高6空气动力学粗糙度感热通量潜热通量蒸散植被的净初级生产力300m1km农业林业气候变化hjfyavhrrmodisaatsrmsgmtsatgoes无无20ppt课件定量遥感产品生产多源遥感数据现有及即将发射的卫星传感器
遥感反演及遥感数据产品的生产过程
复杂的辐射定标方法，如热红外定标需要逐扫描线对比 黑体观测给出动态的定标系数
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2. 遥感数据产品生产的流程
2.2 遥感数据预处理
遥感数据的几何校正
几何校正的目的：
把遥感图像的图像坐标与真实目标的地理坐标联系起来
遥感几何校正的注意事项
几何校正具有误差，特别是对于批量生产的产品，目前 自动校正的几何误差可能有数百米到数公里
遥感反演信息量缺乏问题的解决方法
引入多源数据 使用先验知识
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2. 遥感数据产品生产的流程
2.3 遥感反演
增加信息源的方式
多种遥感数据的联合反演
相似特征的多个传感器数量联合，时间空间分辨率显著不同的 数据互补，光学和微波遥感数据协同
地面观测数据支持遥感反演
地面观测可以提供一些模型需要而又难以从遥感数据反演的参 数，如气温
获得核驱动模型参数后，相应波段的半球反照率可由核驱 动模型积分得出。
总的反照率则是各波段反照率的加权和。
1. 遥感反演概述
地表温度
公式推导（分裂窗）
假设： a)地表比辐射率已知；b)大气窗口的水汽吸收系数可以看 作常数；c)大气温度与下垫面温度相差不大，黑体辐射公 式可以采用线形近似。
遥感反演及遥感数据产品的生产过程
1. 遥感反演概述 2. 遥感数据产品生产的流程
2.1 遥感产品生产线结构 2.2 遥感数据的预处理 2.3 遥感反演 2.4 遥感产品的完善和发布
3. 例子：GLASS叶面积指数产品生产线
3.1 数据源 3.2 预处理 3.3 反演算法 3.4 质量控制和质量标志
2. 建立440纳米处地表反射率、气溶胶类型、气溶胶光学 厚度、太阳角度、观测角度等自变量与TOA反射率的查 找表。
高光谱遥感反演标准
高光谱遥感反演标准
首先，高光谱遥感反演标准需要考虑数据获取的标准化，包括传感器的选择、数据采集的时间和空间分辨率、辐射校正等，以确保获取的高光谱数据具有可比性和准确性。
其次，预处理环节是高光谱遥感反演标准中的重要一环，包括大气校正、辐射定标、几何校正、噪声去除等，这些步骤能够提高数据质量，为后续的特征提取和反演算法奠定基础。
在特征提取方面，高光谱遥感反演标准需要考虑如何有效地从高光谱数据中提取地物的光谱、空间、光谱-空间特征，这些特征对于后续的反演算法具有重要的影响。
反演算法是高光谱遥感反演标准中的核心部分，常见的反演算法包括光谱匹配、监督分类、非监督分类、光谱混合分析等，这些算法能够根据特征提取的结果，实现对地物或环境特征的定量分析和识别。
最后，精度评价是高光谱遥感反演标准中不可或缺的一环，通过对反演结果与实地采样数据进行对比验证，评估反演结果的精度
和可靠性，从而验证反演算法的有效性和适用性。
总的来说，高光谱遥感反演标准需要综合考虑数据获取、预处理、特征提取、反演算法和精度评价等多个环节，以确保高光谱遥感技术在地物或环境特征定量分析和识别中的准确性和可靠性。
这些标准的制定和遵循对于推动高光谱遥感技术的发展和应用具有重要意义。
遥感反演产品生产流程
遥感反演产品生产流程高光谱遥感上机课内容提要：1. 打开MODIS 图像（1）OPEN External File->EOS->MODISENVI 会显示2个图像，分别是radiance 图像和reflectance 图像，radiance 图像是TOA 辐亮度图像，注意：reflectance 图像不是TOA 表观反射率（TOA ρ）0cos()TOA s LF πρθ=而MODIS reflectance = 0L F π （2）假彩色合成显示radiance 图像，通常RGB 分别选择2、1、4波段（3）观察图像边缘双眼皮现象（4）将图像框放在研究区上，便于后面几何校正时同时进行裁剪2. 几何校正Map Georeference MODIS ，同时进行裁剪，并校正双眼皮3. 裁剪研究区Basic Tools->Resize Data4. 水体掩膜（1）逐波段灰度显示，观察水体和陆地的灰度对比（2）确定水陆分离的最佳波段及其像素阈值（3）Basic T ools->Segmentation ，根据水体大小选择联通区像素数量（4）水体掩膜结果和原始假彩色图像对比显示，如有误判，用ROI 人工干预5. 大气校正Basic Tools->Band Math5.1 将存储方式由BSQ改为BIL（或BIP）Basic Tools -> Convert Data(BSQ、BIL、BIP)，5.2 利用FLAASH工具进行大气校正Basic Tools -> Preprocessing -> Calibration Utilities -> FLAASH1）输入图像：Input Radiance Image（1）如果图像头文件中没有中心波长信息，将弹出如下标题对话框，“Enter ASCII filename containing wavelengths and fwhm”要求用户输入图像每个波段对应的中心波长和半波宽，多光谱图像可以不输入半波宽。
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2. 遥感数据产品生产的流程
2.2 遥感数据预处理
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2. 遥感数据产品生产的流程
2.2 遥感数据预处理
为什么要进行辐射畸变校正
广义的辐射畸变包括：
传感器缺陷、地形和光照条件的变化、大气的吸收和散射
这里讨论的是狭义的辐射畸变，即传感器自身特点引起的 图像缺陷 因为传感器辐射畸变是与观测目标无关的伪信号，所以必 须进行校正
含少量参数 对每个模块建立查找表 将观测的多波段（或多角度）数据与查找表对照，就得到
叶面积指数与fPar
第三讲：遥感反演及遥感数据产品的生产过程
1. 遥感反演概述 ✓ 2. 遥感数据产品生产的流程
2.1 遥感产品生产线结构 2.2 遥感数据的预处理 2.3 遥感反演 2.4 遥感产品的完善和发布
3. 例子：GLASS叶面积指数产品生产线
3.1 数据源 3.2 预处理 3.3 反演算法 3.4 质量控制和质量标志
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2. 遥感数据产品生产的流程
遥感数据产品生产在遥感信息流中的位置
遥感数据产品生产
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2. 遥感数据产品生产的流程
2.1 遥感产品生产线结构
遥感数据源
参数产品的应用
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大气校正
公式推导
BRDF及反照率产品
公式推导（线性方程求解）
地表温度
公式推导、迭代优化
叶面积指数
经验回归、公式＋查找表
1. 遥感反演概述
气溶胶产品
查找表
1. 选择暗目标：2100纳米反射率和440纳米反射率之间有 经验关系，假设２１００纳米处无大气影响，可得440 纳米处的地表反射率。
2. 建立440纳米处地表反射率、气溶胶类型、气溶胶光学 厚度、太阳角度、观测角度等自变量与TOA反射率的查 找表。
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1. 遥感反演概述
1.3 常见的几种遥感反演方法
经验回归
例如逐步多元回归、神经元
公式推导及线性反演
简化、线性化 ；例如大气校正公式、分裂窗
迭代优化
Newton 迭代、遗传算法
查找表
多数情况下只是作为一种简化工具
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1. 遥感反演概述
1.4 遥感反演的注意事项
信息量问题
数据信息＋已知参数＋先验约束
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2. 遥感数据产品生产的流程
2.2 遥感数据预处理
传感器辐射畸变类型
坏像元
探测器损坏或者数据传输过程中 丢失
点缺失、行缺失或者列缺失
探测器之间的差异
面阵探测器，线阵探测器
低信噪比波段和红外探测器容易
受到探测器差异的影响
光学系统透过率的非均匀
பைடு நூலகம்
机载WiDAS传感器近红外 图像辐射畸变校正前后
透镜系统都会有靠近光轴部分透过率高于远离光轴透过率的现
MODIS７个波段昼夜两次观测，大气地表参数同时反演 未知数：７个通道的发射率、昼夜两个地表温度、昼夜两
套大气等效辐射温度和水汽含量 迭代算法：Quasi-Newton法、最小二乘拟合法 优化：对大气辐射传输过程建立查找表、用一个经验回归
公式获取解的初始值 大量的误差分析和验证工作
1. 遥感反演概述
叶面积指数
经验回归
获取与卫星图像同步的地面测量叶面积指数
从卫星图像计算植被指数
建立测量点上NDVI或SAVI与叶面积指数的经验关系
将此经验关系应用到整个图像
1. 遥感反演概述
叶面积指数与fPar
公式＋查找表（R Myneni-2002）
辐射传输方程，包含很多参数 将辐射传输方程的求解过程分解，分解后的每一模块只包
象
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2. 遥感数据产品生产的流程
2.2 遥感数据预处理
遥感数据的辐射定标
辐射定标的目的：
把遥感原始数据的DN值与遥感传感器接收到的辐射能量联系起 来
遥感数据辐射定标的注意事项 同一传感器的不同个体之间定标系数会有差异 传感器定标系数会随时间漂移 复杂的辐射定标方法，如热红外定标需要逐扫描线对比 黑体观测给出动态的定标系数
遥感反演及遥感数据产 品的生产过程
2020/8/22
遥感反演及遥感数据产品的生产过程
这节课授课目标： 了解“蛋糕是怎么做的”，吃蛋糕才不会噎着
目前的遥感数据产品多数还不完善，解决使用中遇到的问题还需要 专业知识
了解遥感数据处理的原理 理解遥感数据产品还存在问题的原因
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1. 遥感反演概述
1.1 什么是遥感反演
3. 根据各种已知条件（即上面用下划线表示的量）就可从 查找表中得到气溶胶光学厚度。
1. 遥感反演概述
大气水汽含量 经验公式、查找表
先在地表反射率为常数或呈线性变化的假设下求取某波段 的大气透过率
然后通过使用该波段透过率与水汽含量的查找表求取水汽 含量
1. 遥感反演概述
大气校正
公式推导
大气辐射传输方程简化为如下公式
正演 反演
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1. 遥感反演概述
1.2 遥感反演问题的本质和科学问题
遥感的本质是反演，而从反演的数学来源讲，反演研究 所针对的首先是数学模型。……，首先要解决的问题是对 地表遥感像元信息的地学描述。 但陆地遥感反演的根本问题在于定量遥感往往需要用少 量观测数据估计非常复杂的地表系统的当前状态，本质 上是一个病态反演问题。 解决病态反演问题的办法，一是扩充信息源，比如综合 使用多源遥感数据或地面观测资料，引入先验知识；二 是控制信息分配，让有限的观测信息尽量分配到目标参 数，抑制反演过程中的误差传播。
1. 遥感反演概述
地表温度
公式推导（分裂窗）
假设： a)地表比辐射率已知；b)大气窗口的水汽吸收系数可以看 作常数；c)大气温度与下垫面温度相差不大，黑体辐射公 式可以采用线形近似。
公式推导（略） 最终公式
系数获取方法（拟合MODTRAN模拟的数据）
1. 遥感反演概述
地表温度
迭代优化（Z Wan - 1997 ）
就可直接求出逆向公式
1. 遥感反演概述
BRDF及反照率产品
线性方程求解
线性核驱动模型
因为非线性因素都体现到核函数中，而核函数是估定的、 不包含位置参数的函数，因此反演该模型就可以用最小二 乘法解线性方程实现。
获得核驱动模型参数后，相应波段的半球反照率可由核驱 动模型积分得出。
总的反照率则是各波段反照率的加权和。
模型的可反演性
合适的参数化方法
反演算法的稳定程度
对噪声的抵抗能力
反演算法中使用约束条件
正则化方法、贝叶斯反演、物理边界
优化反演算法以提高计算效率
优化代价函数、选择合适的迭代算法、建立查找表
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1. 遥感反演概述
1.5 MODIS数据参数反演系统
气溶胶产品
经验公式、查找表
大气水汽含量 经验公式、查找表