基于LAI空间知识的多尺度多阶段目标决策反演
查看参考文献37篇
|
文摘
|
定量遥感反演由于观测信息量不足,往往是"病态"反演,而且在区域研究中格外突出.本文以MODIS250m估算区域LAI作为典型案例,提出了基于空间知识的多尺度多阶段目标决策反演方法,研究先验知识的引入及其合理使用,试图为解决区域遥感"病态"反演提供一个合理的解决方案.首先,利用不同分辨率的MODIS影像（1km,500m和250m）提取地表的多尺度信息,并将其融入到MODIS较低分辨率数据的多阶段目标决策反演上,通过降低空间异质性影响,提高了粗尺度数据反演参数的准确性;然后,粗尺度反演结果作为细尺度反演的先验知识,再次参与反演,通过多次反演,先验知识实现多次更新.从MODIS1km到MODIS250m,在每一个尺度的反演中,用最敏感的数据反演最不确定的参数,实现了有限的数据在模型空间中的合理分配.基于空间知识的多尺度多阶段目标决策反演方法,融合了地面实测数据、空间知识、多尺度遥感观测数据,反演是一个逐步细化的过程,待反演参数的初始期望更加合理、不确定性范围有效缩小,反演目标更加明确.最后利用MODIS数据反演黑河中游农作物区LAI对该方法进行了验证,结果表明这种反演方法较以往传统的区域性参数获取方法更为准确、可靠. |
|
来源
|
中国科学. 地球科学
,2012,42(2):246-255 【核心库】
|
|
关键词
|
“病态”反演
;
先验知识
;
多阶段目标决策
;
多尺度
|
|
地址
|
1.
中国科学院遥感应用研究所, 北京, 100101
2.
中国科学院生态环境研究中心, 北京, 100085
3.
中国科学院研究生院, 北京, 100049
|
|
语种
|
中文 |
|
文献类型
|
研究性论文 |
|
ISSN
|
1674-7240 |
|
学科
|
地质学 |
|
基金
|
中国科学院知识创新工程西部行动计划项目
;
国家973计划
;
国家自然科学基金资助
|
|
文献收藏号
|
CSCD:4537592
|
参考文献 共
37
共2页
|
|
1.
Atzberger C. Object-based retrieval of biophysical canopy variables using artificial neural nets and radiative transfer models.
Remote Sens Environ,2004,93:53-67
|
被引
13
次
|
|
|
|
|
2.
Qu Y H. A Bayesian network algorithm for retrieving the characterization of land surface vegetation.
Remote Sens Environ,2008,112:613-622
|
被引
6
次
|
|
|
|
|
3.
王东伟. 作物生长模型同化MODIS反射率方法提取作物叶面积指数.
中国科学D辑: 地球科学,2010,40:73-83
|
被引
3
次
|
|
|
|
|
4.
Kalnay E.
Atmospheric modeling, data assimilation and predictability,2002
|
被引
7
次
|
|
|
|
|
5.
王乐洋.
大地测量反演解非唯一性的处理方法研究. 硕士学位论文,2008
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
6.
Anderssen R S. Density modelling by Monte Carlo Inversion—ⅠMethodology.
Geophy J Roy Astr Soc,1972,29:433-444
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
7.
Kirkpatrick S. Optimization by simulated annealing.
Science,1983,220:671-680
|
被引
993
次
|
|
|
|
|
8.
Holland J H.
Adaptation in Natural and Artificial Systems,1975
|
被引
599
次
|
|
|
|
|
9.
冯晓明. 多角度卫星遥感多阶段目标决策反演研究.
中国科学D辑: 地球科学,2006,36:672-679
|
被引
4
次
|
|
|
|
|
10.
李小文. 先验知识在遥感反演中的作用.
中国科学D辑: 地球科学,1998,28:67-72
|
被引
46
次
|
|
|
|
|
11.
Goel N S. Inversion of vegetation canopy reflectance model for estimating agronomic IV: Total Inversion of the SAIL Model.
Remote Sens Environ,1984,15:237-253
|
被引
8
次
|
|
|
|
|
12.
高峰. 基于知识的分阶段不确定性多角度遥感反演.
中国科学D辑: 地球科学,1998,28:346-350
|
被引
13
次
|
|
|
|
|
13.
阎广建.
地表遥感要素反演研究. 博士学位论文,1999
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
14.
苏理宏. 遥感尺度问题研究进展.
地球科学进展,2001,16:544-548
|
被引
65
次
|
|
|
|
|
15.
Tian Y H. Multi-scale analysis and validation of the MODIS LAI product, I. Uncertainty assessment.
Remote Sens Environ,2002,83:414-430
|
被引
23
次
|
|
|
|
|
16.
Wang Y J. Evaluation of the MODIS LAI algorithm at a coniferous forest site in Finland.
Remote Sens Environ,2004,91:114-127
|
被引
10
次
|
|
|
|
|
17.
姚延娟. 异质性地表的叶面积指数反演的不确定性分析.
遥感学报,2007,11:763-770
|
被引
9
次
|
|
|
|
|
18.
Kuusk A. A two-layer canopy reflectance model.
J Quant Spectrosc Radiat Transfer,2001,71:1-9
|
被引
24
次
|
|
|
|
|
19.
Jacquemoud S. PROSPECT: A model of leaf optical properties spectra.
Remote Sens Environ,1990,34:75-91
|
被引
181
次
|
|
|
|
|
20.
Verhoef W. Light scattering by leaf layers with application to canopy reflectance modeling: the SAIL model.
Remote Sens Environ,1984,16:125-141
|
被引
160
次
|
|
|
|
|
了解气象卫星更多信息，请访问