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东北地区MODIS和AMSR-E积雪产品验证及对比被引量：9: 2010年; 通过2002-2008年6个积雪季节的Terra-Aqua/MODIS积雪产品(MOD10A2、MOD10C2)和Aqua/AMSR-E雪水当量产品,分析了东北地区积雪覆盖面积的变化特征,以研究区气象站点观测的积雪数据为真实值来验证两种产品积雪信息的精度,探讨了云覆盖、土地利用类型和雪深对积雪覆盖精度的影响.结果表明:云的存在对微波数据积雪识别的影响较小,在积雪量较多的12月至次年的2月随云量百分比的变化,MOD10A2积雪覆盖面积比例大体出现负变化.因此,在有云情况下AMSR-E数据反演积雪精度最好.对比草地、耕地、林地和居民地4种土地覆盖类型对监测积雪覆盖精度的影响,发现林地对其影响最大,在林区3种积雪产品的积雪识别精度分别为55.8%、81.2%、85.4%;雪深对AMSR-E积雪产品识别精度影响较小,总体精度为97.8%;积雪深度对MOD10A2积雪产品识别精度影响较大,总体精度为57.3%.MOD10A2、MOD10C2和AMSR-E 3种积雪产品的总体反演精度分别为69.3%、76.6%、76.3%.有必要开发适用于东北地区的积雪覆盖算法,提高估算精度,为能量平衡估算、气候模型、农业生产、土壤墒情监测服务.; 仲桂新宋开山王宗明杜嘉雷小春刘殿伟张柏; 关键词：微波遥感光学遥感

基于偏最小二乘法的玉米FPAR高光谱反演模型研究被引量：5: 2012年; 以ASD FR便携式光谱仪与LI-191SA光量子仪对吉林中西部的玉米田进行多次观测,采集到123组有效数据,基于偏最小二乘法(PLS)对玉米FPAR进行高光谱反演。对可见光与近红外光谱(400～1 500nm)进行分析并建立反演模型,对FPAR预测效果进行验证,验证模型的R2为0.785,RMSE为0.117;同时进行了玉米FPAR与光谱反射率、反射率一阶导数之间的关系分析及植被指数与玉米FPAR之间的回归分析。研究结果表明,PLS方法建立的模型可有效地从玉米高光谱反射率数据反演出FPAR含量,反演结果精度较植被指数高。; 邵田田宋开山杜嘉杨桄曾丽红雷小春武彦清; 关键词：FPAR 植被指数

积雪污染物含量高光谱遥感监测研究被引量：3: 2011年; 积雪中的污染物含量可以用来反映区域和全球范围内人类活动对环境的污染,但是迄今为止,对大范围或人类活动难以到达的地区进行积雪污染物含量时空监测的研究尚不多见。文章通过模拟大气沉降实验,应用光谱学技术分析了不同污染物含量对积雪反射光谱的影响,而后分别利用构建特征指数法、主成分分析法、BP神经网络以及RBF神经网络模型对积雪污染物含量预测,表明神经网络模型结合高光谱遥感数据方法能够较为准确地估算积雪污染物含量。; 汤旭光刘殿伟张柏杜嘉雷小春曾丽红王远东宋开山; 关键词：高光谱遥感主成分分析神经网络

吉林省查干湖水体悬浮颗粒物光谱吸收特性研究被引量：6: 2011年; 用分光光度计法确定查干湖复杂光学特性水体悬浮颗粒物的光谱特性与吸光幅度,在室内可控实验中利用定量滤膜技术对2009年7月15日和10月12日两期水体采集样品处理获得了以藻类色素颗粒和非色素颗粒(无机沉积物,有机碎屑)两种光活性颗粒物质为主要贡献的总悬浮颗粒物吸收光谱,结果显示7月份总悬浮颗粒物光谱吸收谱形在400～425nm范围内呈非色素颗粒物特征,在670～690nm呈叶绿素及其附属色素特征。10月份藻类色素颗粒的光谱吸收贡献在440nm处显现出来。两期数据总体表明非色素颗粒光谱吸收系数aNAP(440)与悬浮颗粒物浓度显著线性相关(R2达到0.9292);藻类色素颗粒光谱比吸收系数ap*h(440)均值从0.145m2·mg-1增加至0.229m2·mg-1,ap*h(675)均值从0.084m2·mg-1降低至0.107m2·mg-1,以叶绿素a为主导的藻类色素颗粒光谱吸收系数aph(440)与aph(675)与叶绿素a浓度呈幂函数关系。; 王远东刘殿伟宋开山张柏王宗明姜广甲汤旭光雷小春武彦清; 关键词：悬浮颗粒物生物光学模型

雪中污染物对积雪光谱的影响研究被引量：3: 2011年; 分析了积雪光谱与其中污染物含量的关系.研究发现随污染物含量的增加,350～850nm处积雪的反射率急剧降低.用非线性回归方法,对污染物含量敏感的波长进行分析.结果显示,在384nm处,随污染物含量的增加,反射率以对数的形式变小;而在1495nm处,随污染物含量的增加,反射率以指数的形式增加.同时从所测光谱中,选择TM各个波段的中心波长与污染物进行相关分析,得到和逐波段与污染物进行相关分析一致的趋势,因此可以将该方法结合TM影像来预测积雪中污染物的含量.; 雷小春宋开山杜嘉武彦清王远东汤旭光曾丽红; 关键词：高光谱遥感污染物含量 TM

黑龙江流域MODIS和AMSR-E雪盖产品精度分析被引量：8: 2011年; 以黑龙江流域气象站数据作为"真值",检验了2002～2007年黑龙江流域MODIS积雪产品和AMSR-E数据识别积雪的精度,分析了云以及海拔高度对积雪识别的影响.结果表明,MOD10A2、MOD10C2、AMSR-E识别积雪的平均精度分别为75.4%、88.7%和88.9%,云仍然是影响积雪识别精度的主要原因,MOD10C2的积雪识别结果接近于气象站的真实值,AMSR-E高估积雪覆盖面积.此外通过软分类方法得出的MOD10A2和MOD10C2的积雪覆盖面积要低于硬分类得出的积雪覆盖面积,软分类法得到的结果更接近真实值.; 雷小春宋开山王宗明仲桂新赵凯刘殿伟张柏; 关键词：黑龙江流域 MODIS AMSR-E

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雷小春