多源遥感协同反演精要.ppt

* * * * * 目前的定量遥感产品体系主要针对特定遥感传感器，产品一致性差、时空不连续，精度不高。主要原因在于： 不同传感器的归一化处理、多源遥感协同反演技术、地星协同的定量遥感估算等问题没有完全解决。 提出本项目的目标为： （1）突破多源遥感协同高精度定量反演、特定传感器无关的多尺度定量遥感产品无缝化生产等核心技术； （2）建立新的全球综合观测多尺度陆表定量遥感产品技术体系； （3）设计研制新一代可定制流程的全球多尺度多源定量遥感产品生产系统。 * * 我们调研分析了农业、林业、环境、水资源等领域，对全球陆地定量遥感产品的信息需求。 国内外已有部分定量遥感产品，但是远不能满足应用需求。 充分利用卫星组网、虚拟星座、以及地面台站观测数据资源； 重点突破多源遥感高精度定量反演技术； 建立新的全球综合观测定量遥感产品生产技术系统与标准规范； 集成开发新一代的定量遥感产品生产系统 * 地表反照率是地表辐射能量平衡、全球气候变化的关键参数。准确反演地表反照率一直是定量遥感的热点问题。 目前，针对在轨运行的卫星遥感数据进行地表反照率的遥感反演模型和算法研究得到了较好的发展，并进行了有效的反照率产品的地面验证。 * 对于多角度的反照率反演方法，目前应用最为广泛的全球BRDF/反照率产品是由MODIS利用核驱动模型及16天合成的多角度数据反演得到的。 对于单一角度的反照率反演算法 梁顺林、 Strugnell CuiYu等采用典型地物BRDF训练数据集，针对MODIS或者AVHRR卫星数据进行反照率反演。 * * 归纳而言，目前地表反照率遥感反演算法还主要面临以下两个问题，一是较高精度的反照率算法依赖于多角度数据，但卫星传感器观测的角度不足。这种现象在高分辨率卫星数据和地表变化较快的地表类型上反映最明显。第二个主要问题是，现在的地表反照率算法基本上都架设地表均一，在山区进行遥感反演精度不高。 * 在植被结构参量反演中，重点攻克非均质混合像元辐射传输模型，利用多分辨率卫星遥感数据，解决叶面积指数高精度遥感反演中的信息饱和和植被聚集指数计算难题。 * 一下是各个关键植被参量的产品算法研发流程初步设计。 * * * * * 拟解决的关键技术 卫星组网标准多源数据生成技术——技术基础 基于虚拟星座的单日多角度观测数据集技术——提高时间分辨率 LIDAR、多频段SAR与光学遥感数据协同反演技术——提高精度 光学与被动微波结合的混合像元提取技术——提高空间连续性 静止卫星与极轨卫星相结合的星地协同地表能量平衡参量产品生成技术——提高过程参量估算精度 流程可定制的定量遥感产品生产线原型系统——形成生产能力 星地协同/卫星组网/虚拟星座 产品体系 标准规范 遥感反演 生产技术 系统集成 产品生产 全球/区域产品 植被结构与 生长状态参量 冰雪参量 辐射与能量 收支参量 水热通量 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 报告提纲 遥感科学国家重点实验室 State Key Laboratory of Remote Sensing Science （1）多源多尺度遥感数据归一化技术 空间一致 光谱一致 辐射一致 多源多尺度遥感数据归一化技术——几何归一化技术 基于不同分辨率底图的技术方案 在不同尺度的数据中，选取性能较高的数据作为基础对其他数据进行归一化 中高分辨率基底数据：Landsat-TM/ETM+ 中低分辨率基底数据：EOS-MOIDS 静止卫星基底数据：EOS-MODIS 共采用1000景环境星影像进行自动几何精校正和自动评价，评价结果如下： 0-1个像元的影像个数：404 1-2个像元的影像个数：512 3个像元以上的影像个数：84 中低分辨率数据校正 精度优于2个像元 分层剔除误匹配点技术 解决由于几何变形和复杂地形的影响，所有的控制点无法满足RANSAC、最小二乘等传统方法拟合模型的问题！ 针对HJ数据宽覆盖、大视场、畸变复杂的特点 唯一针对多源中低分辨率数据的几何校正 采用海岸线和大型不变地物作为特征点，进行几何校正 多源多尺度遥感数据归一化技术——交叉辐射定标技术 时间序列MODIS影像 检测“干净”像元 “干净”像元的地表反射率 拟合BRDF系数 “模糊”像元的地表反射率 “模糊”像元的气溶胶光学厚度 查找表 MODIS影像地表反射率 形成了多尺度、从VNIR到TIR波段的交叉辐射定标技术流程； 针对HJ-1/CCD的交叉辐射定标方法，发展了基于ETM+数据的方法，从而避免了简单使用分辨率相差极大的MODIS数据； 中低VNIR交叉辐射定标方法中，引入了时间序列信息，同时反演