论文部分内容阅读
信息化社会对长时间序列、大范围覆盖的稳定可靠遥感信息产品的需求不断增长，日益增长的多类型遥感数据为满足国民经济各行业对遥感数据和信息产品的综合要求带来契机。然而，载荷观测数据之间的时-空-谱-角差异既涉及复杂的地表、大气辐射传输物理过程，又与载荷自身成像机理密切相关。定量刻画并进而消除不同观测数据间的差异，获取满足多源数据共享、遥感产品综合应用所需的质量标准一致、具备可比性的遥感观测数据至今仍存在诸多科学问题。本文从遥感辐射传输物理机理出发，旨在探索观测数据时-空-谱-角要素匹配及转换规律/约束机制，构建遥感观测数据一致性敏感要素匹配和转换模型，为多载荷交叉比对和基于多源遥感数据的定量信息产品生成等应用研究奠定理论和技术基础。围绕以上目标，论文主要开展了以下几方面的工作: (1)从传感器成像过程中的地表、大气辐射传输物理机理出发，利用模拟数据定量分析了观测角度变化、光谱响应差异及空间尺度差异对遥感数据一致性的影响。结果显示观测角度和光谱响应差异的影响更为突出，明确了后续研究工作中需要重点解决的问题:考虑地面目标状态变化的遥感时间序列数据角度归一方法以及不同传感器观测数据光谱匹配与转换方法。 (2)针对现有基于半经验BRDF模型的角度归一化方法在植被覆盖区域应用时误差较大的问题，建立了半经验BRDF模型核函数的系数与植被指数之间的关系，在此基础上提出了一种考虑植被状态变化的改进型半经验BRDF模型，该模型可以同时描述观测几何变化和植被状态变化对地物方向反射率特性的影响。使用DART模型模拟不同植被状态的多角度数据进行角度归一化验证，结果表明，本文所提方法对近红外波段的角度归一化误差4.2％，优于利用传统半经验BRDF模型进行角度归一化的结果。 (3)针对有限光谱信息转换为连续光谱的下采样病态问题，探索了一种基于地表反射率光谱不变特征的遥感观测数据光谱转换思路，其建立于冠层辐射传输物理模型之上并充分考虑像元异质性，以ETM+为例进行地表反射率光谱重建，实验结果证明了该方法的有效性;同时，针对不同观测数据光谱匹配的实用化问题，利用SMAC模型建立光谱校正因子查找表，有助于降低运行性系统光谱校正因子计算的复杂性。利用由高光谱Hyperion数据模拟的ETM+和MODIS数据对所提光谱匹配方法的有效性进行验证，光谱匹配前两个数据之间的差异为2.8％～12.8％，匹配后的差异降为0.4％～2.5％。 (4)将所发展及改进的遥感观测数据要素匹配与转换方法应用于观测角度一致的时间序列数据生成及多载荷交叉比较中。利用遥感数据角度归一化方法对MODIS时间序列数据进行了角度归一化，有效地减少了原时间序列数据中由于观测几何变化导致的剧烈波动。开展了MERIS与MODIS数据的交叉比对工作，在利用本文所提基于光谱校正因子查找表的光谱匹配方法进行光谱匹配后，MERIS和MODIS大气顶层反射率之间的最大差异为1.8％，与二者标称的定标精度(＜2％)相一致，有效支持了载荷交叉定标等应用。