包慧漪
- 作品数:7 被引量:100H指数:5
- 供职机构:北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所更多>>
- 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支撑计划更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术农业科学天文地球更多>>
- 基于AMSR-E与MODIS数据的新疆土壤水分协同反演与验证被引量:13
- 2012年
- 针对当前遥感在大范围土壤水分估算中面临的问题,提出将被动微波遥感数据与光学/热红外遥感数据在模型中协同反演陆表土壤水分的新方法:利用MODIS的光学与热红外波段反演土壤水分的基准值;利用AMSR-E传感器的X波段反演土壤水分的日变化量,然后集成二者建立土壤水分协同反演模型。以新疆为实验区,采用在典型地区获取的365个土壤水分实测值,对该模型进行了验证与精度分析。结果表明,协同反演模型的估算结果与地面实测值之间有着更好的相关性和较小的均方根误差,明显优于单一数据源或单一模型的反演结果。
- 张显峰赵杰鹏包慧漪Li Jonathan
- 关键词:土壤水分MODIS
- 基于可见光红外与被动微波遥感的土壤水分协同反演被引量:14
- 2012年
- 利用MODIS传感器的可见光、红外波段数据反演土壤水分在一定时段内的基准值,用被动微波传感器AMSR-E数据反演其变化量,提出将被动微波遥感数据与热红外遥感数据在模型级别协同反演大范围地表土壤水分的方法,这样每天可输出1 km×1 km的升、降轨土壤水分反演结果.以新疆为研究区,对上述方法进行了土壤水分协同反演实验,以地面实测数据为参考的验证结果表明,所提模型得到的土壤水分值与地面实测值之间相关性较高,均方根误差较小,优于单一传感器数据的反演结果,可更好地满足新疆土壤水分监测的需求.
- 赵杰鹏张显峰包慧漪童庆禧王旭阳廖春华
- 关键词:土壤水分红外被动微波AMSR-EMODIS
- 基于TVDI的大范围干旱区土壤水分遥感反演模型研究被引量:55
- 2011年
- 温度植被干旱指数TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)是一种基于光学与热红外遥感通道数据进行植被覆盖区域表层土壤水分反演的方法。当研究区域较大、地表覆盖格局差异显著时,利用TVDI模型来反演陆表土壤水分,精度通常较低。对Sandholt的TVDI土壤水分反演模型进行了改进:利用云掩膜校正和多天平均温度合成来减少云的影响;同时对研究区域地形起伏、覆盖类型差异的影响进行了消除;对TVDI模型干边的模拟方法进行了改进。最后,使用铝盒采样等方法利用新疆地区观测得到的地面数据来拟合改进后的模型参数,并对2009年5月和8月的土壤水分进行了反演实验。与实测数据的比较分析表明,该模型能基本满足大区域土壤水分反演的要求,改进后的模型对新疆地区的土壤水分估算精度有较显著的提高。
- 赵杰鹏张显峰廖春华包慧漪
- 关键词:土壤水分植被覆盖
- 基于HJ-1高光谱数据的植被覆盖度估测方法研究被引量:16
- 2011年
- 植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个重要参数,在水文、生态等方面有重要意义,同时,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子,是评价土地荒漠化最有效的指标。以环境一号(HJ-1)小卫星上搭载的新型传感器HSI获取的高光谱数据为数据源,通过选择合适的植被指数建立了植被覆盖度反演模型——像元二分模型。然后运用该模型提取了新疆石河子地区的植被覆盖度信息。通过与地面样方数据进行交互比较,对HJ-1/HSI数据反演植被覆盖度的精度进行了评价。研究结果表明,HJ-1/HSI数据能够得到较高精度的植被覆盖度反演结果,在植被动态及全球变化研究领域具有潜在应用价值。
- 廖春华张显峰孙权赵杰鹏王旭阳包慧漪
- 关键词:植被覆盖度
- 基于MODIS与AMSR-E数据的新疆雪情参数协同反演研究被引量:3
- 2013年
- 准确及时地掌握雪情参数及其动态变化是雪灾监测与灾情评价的基础。提出了一套基于MODIS与AMSR—E遥感传感器数据的雪情参数快速提取方案。利用MODIS反射率数据与AMSR—E亮温数据,反演了新疆2010年1月初的积雪范围与积雪深度。结果表明:利用MODIS与AMSR—E数据的协同反演策略能够有效去除云层对积雪识别的影响,弥补因云层造成的地表信息缺失;同时保持较高的空间分辨率,提高雪情参数的识别精度。根据同期气象台站的观测数据,对协同反演的雪情参数精度进行了评价:总体识别精度达到88.7%,积雪识别精度达到80.5%,在10~30cm雪深范围内,遥感反演的精度较高,但在雪深小于10cm或大于30cm的局部地区存在较大的偏差。提出的MODIS与AMSR—E遥感数据的协同反演方案简单可行,可以实现逐日全天候的雪情快速监测,为雪灾监测与评价提供重要的基础数据。
- 包慧漪张显峰廖春华王长雄
- 关键词:MODIS雪盖积雪深度
- 基于微波遥感数据的雪情参数反演方法被引量:5
- 2014年
- 微波遥感传感器在36.5 GHz通道会因雪深超过其穿透深度而出现信号饱和,从而导致雪深被低估。针对该问题,首先建立了18.7 GHz与36.5 GHz通道亮温差和10.7 GHz与18.7 GHz通道亮温差相结合的积雪深度分层反演新方法,然后利用GCOM-W1星上搭载的AMSR2传感器数据估算了2012年12月至2013年2月新疆每日积雪深度,结合同期的气象站点观测数据与野外实测数据对遥感反演结果进行了评价。结果表明,所建立模型能够很好识别新疆地区积雪的空间分布状况,雪深的估算结果明显优于常用的Chang模型。
- 张显峰包慧漪刘羽郑旭荣
- 关键词:积雪深度被动微波亮温差
- CASA模型及其在新疆准格尔地区的实现
- 利用MODIS遥感传感器数据和CASA模型,估算了新疆准格尔南缘2009年的植被净初级生产力,分析了植被NPP与气候和植被覆盖类型的相关性。结果表明较好的水热组合条件和植被类型是影响该地区NPP波动的主要因子。这些结果对...
- 王旭阳张显峰赵杰鹏廖春华包慧漪
- 关键词:MODISCASA模型NPP