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基于人口普查与多源夜间灯光数据的海岸带人口空间化分析 总被引：6，自引：0，他引：6
我国海岸带区域是台风、风暴潮、地震海啸和海岸侵蚀等海洋灾害的重灾区,精细空间分辨率的人口数据,能够有效服务海岸带灾害风险管理。本文基于我国第六次人口普查资料、OLS/DMSP 和NPP/VIIRS DNB 两种夜间灯光数据及Landsat卫星遥感影像,综合利用遥感与地理信息系统理论与技术,进行了我国海岸带人口空间化方法与应用研究。利用建筑物与裸地增强指数法（EBBI）基于Landsat 卫星遥感影像提取了我国沿海区县建成区数据,作为人口分布的空间控制因素,以普查人口数与夜间灯光数据回归函数关系为依据,对人口进行空间化处理。反演得到了我国海岸带区县1km×1km和0.5km×0.5km两个空间尺度的人口格网数据。并利用福建省沿海乡镇人口数据对人口空间化结果进行了精度评价。研究结果表明NPP/VIIRS DNB夜间灯光数据适用于人口空间化研究,且其反演精度整体优于基于DMSP/OLS传统夜间灯光数据反演的人口格网模型。通过本文实践,可以发现NPP/VIIRS DNB夜间灯光数据具有实现人口和社会经济数据空间化的巨大潜力。 相似文献
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精确估计云顶高度可以在数值天气预报以及气候模型领域中起到举足轻重的作用。云顶高度首先影响着加受油机对接,影响着飞机通讯质量,其次降低对目标的识别,还会破坏电磁干扰与抗干扰。因此,获取更精确的云高信息,不仅节约了时间,还避免了错误估计而造成不必要的损失。本文以训练样本集中日本葵花8静止气象卫星光谱通道数据为输入,以美国CALIPSO卫星的结果为输出,通过构建神经网络模型方法,利用BP神经网络,针对葵花8静止气象卫星,建立葵花8卫星云顶高反演模型,使用检验样本集,对反演模型取得的云顶高反演结果进行检验与分析,研究模型的云顶高反演能力、特性和效果。 相似文献
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基于实测大豆冠层高光谱及叶绿素a数据,利用植被指数和三波段方法建立大豆叶绿素a的高光谱反演模型.通过IDL(interactive data language)实现NDVI和RVI波段的重新选择,提高了基于2种植被指数的模型反演精度.比较而言,三波段方法建模反演大豆叶绿素a含量的精度较改良后植被指数的更高(R2=0.81).研究结果表明,利用波段重新组合的植被指数建立的估算模型可以提高大豆叶绿素a的估算精度;三波段模型法可以筛选更好的波段来构建模型,并在一定程度上提高大豆叶绿素a反演精度. 相似文献
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日尺度地表短波净辐射（DNSSR）是大部分陆面过程模型、全球环流模型、陆-气交换过程模型和各种水文模型的重要输入参数,在自然资源调查、生态环境监测、能量平衡研究等领域具有重要的研究意义和实用价值。本文通过匹配MODIS双星遥感观测和FLUXNET日尺度地面观测数据,筛选出包含18个自变量总计15531对的有效样本,利用机器学习的随机森林方法构建了日尺度DNSSR遥感反演模型,并利用地面实测数据对模型结果进行了真实性检验。结果表明,构建的日尺度DNSSR遥感模型的偏差Bias为-0.1 W/m2,均方根误差RMSE为27.8 W/m2,决定系数R2为0.90,表现出良好的精度。基于此过程,得到MODIS双星反演的DNSSR全球分布结果,并与不同季节下再分析ERA5数据扩展得到的DNSSR数据进行了对比,发现两者全球分布特征基本一致,且均与太阳能量随季节变化分布特点密切相关。为进一步证实验证的结果,将ERA5和地面站点实测数据作了进一步的对比,结果从侧面证实了本文构建的MODIS的DNSSR产品精度远高于ERA5的DNSSR,而且其产品空间分辨率也有了极大提升。研究结果证明,本文提出的基于MODIS双星观测与机器学习的日尺度DNSSR反演模型具有反演精度高、空间分辨率高、具备时间连续性等优点,能够有效移植至其他气候资源的遥感反演。 相似文献
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《科技通报》2016,(2)
SAR影像反演高空间分辨率近海风速在海洋资源环境领域具有重要意义。利用CCMP风向数据和SAR影像,研究CCMP风向用于SAR影像高空间分辨率近海风速的反演方法。以2009年8月24日一景ENVISAT ASAR影像为例,将近海风速的反演结果与CCMP及测风塔风速进行比较,结果表明,与CCMP插值风速比较,使用CMOD4、CMOD_IFR2和CMOD5这三种算法的均方根误差分别为0.67 m/s、1.37 m/s和0.83 m/s;而与测风塔风速比较,反演结果的偏差较小,均小于1.5 m/s。因此使用SAR影像和CCMP风向数据能够反演高空间分辨率近海风速,有利于实现近海风场的业务化应用。 相似文献
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利用统计和物理模型反演植物生化组分的比较 总被引：7，自引：1，他引：7
利用不同形式的光谱数据,如反射率、透射率和吸收率,以及经过不同波段间隔和噪声水平处理的反射率,直接比较了统计模型和物理模型反演鲜叶片叶绿素、水和干物质含量的效果。结果表明,物理模型对光谱数据波段间隔和噪声的鲁棒性比统计模型要好,而在反演的绝对效果上,统计模型的反演结果特别是对水分的反演与物理模型相当,要充分考虑统计模型和物理模型反演植物生化组分时的优缺点,提高反演的精度和效率。 相似文献
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黄河三角洲土壤含盐量定量遥感反演 总被引：6，自引：0，他引：6
以黄河三角洲地区为实验区域,利用实测的土壤全盐含量数据,结合中国产的中巴地球资源卫星02B(CBERS-02B)多光谱遥感影像,分别应用传统的多元线性回归模型和BP人工神经网络模型,对其进行含盐量反演建模,并对2种模型的精度进行比较.实验表明,应用BP人工神经网络建模,明显改善了反演精度;且该反演模型更适宜于高盐度区域(全盐含量>1%)土壤含盐量反演制图,具有较好的应用前景. 相似文献
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本研究以小麦为研究对象,将植被叶片高光谱数据与实测植被叶片叶绿素数据相结合,通过对相关性分析,获得红边参数及不同植被敏感波段,作为不同因子对各研究植被建立反演模型。分析所得结果可知,以敏感波段为因子的模型总体预测能力优于以红边位置为因子的模型,且随着小麦生长成熟,不同因子所建立的反演模型精度均有所下降。而时序分析表明,利用小麦叶片光谱数据对其不同物候期叶绿素含量进行反演是可行的。 相似文献
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为了提高区域对流层延迟模型的精度,利用BP神经算法构建两参数区域对流层延迟新模型。基于河南省部分CORS基准站的数据,将穿刺面作为研究面,基于BP神经网络模型、平面拟合模型、二次曲面拟合模型分别建立两参数区域对流层延迟模型,并设计了3种不同的建模方案,以验证模型的精度。实验结果表明,BP神经网络模型的对流层延迟精度达到mm级,明显优于其他2种模型,BP神经网络模型和平面拟合模型不仅适用于区域内,同样适用于区域外,证实了新模型的有效性。 相似文献
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针对绿色供应商评价的非线性、复杂性等问题,提出一种基于粗集-径向基函数神经网络(RS-RBF)的绿色供应商评价模型。利用改进的属性约简算法对各评价指标进行属性约简以减少径向基函数神经网络的训练数据,利用径向基函数神经网络的自学习,自适应及最佳逼近性能对评价数据进行量化训练,利用Matlab7仿真结果表明,该绿色供应商评价模型较其他单模型运算速度更快,评价误差更小,预测精度更高,获得了较好的评价结果。 相似文献
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在全球环境变化的背景下,区域及全球尺度地表参数和能量循环的研究中迫切需要大范围、高精度的观测数据。随着遥感技术的迅速发展,遥感已经具备在全球尺度上精确监测地球系统中诸多要素的能力。特别是星载微波遥感系统,具备全天时、全天候的观测能力,且对多种地表要素特性十分敏感,已广泛应用在全球积雪、土壤水分与植被等地表要素的监测和定量反演之中。精确的微波机理模型是理解遥感观测、发展遥感反演算法以及提高数据同化系统中观测算子精度的基础和关键。近30年来,研究人员基于电磁辐射和散射理论及微波辐射传输方程,针对不同传感器参数特性进行了大量卓有成效的研究,建立了从单散射体、随机粗糙表面到积雪、植被等典型地物的微波散射、辐射机理模型,广泛应用于微波观测模拟和反演。文章对这一系列微波机理模型的研究进展进行了系统的介绍和评述。随着遥感数据的不断丰富和遥感建模及反演理论的深入发展,包括微波遥感在内的遥感手段将为地球系统的研究及应用发挥更为重要的作用。 相似文献