kaiyun欧洲杯(中国)官方网站-ios/安卓/手机版app下载

科技创新

研究进展

当前位置:首页 > 科技创新 > 研究进展 >

资kaiyun欧洲杯app在内陆水体高光谱重构研究方面取得重要进展

发布时间:2022-05-06 11:43    浏览次数:
        近日,遥感地学领域顶级期刊《Remote Sensing of Environment》(中科院一区Top期刊,影响因子10.16,在全球同类SCI学术期刊中长期排名第一)在线发表了我院教师郭宇龙博士为第一作者的研究论文《Hyperspectral reconstruction method for optically complex inland waters based on bio-optical model and sparse representing》。
       水质参数遥感反演技术经过长期发展,已经形成大量高光谱模型。但受制于当前传感器配置,这些模型很难应用到具有高时空覆盖度的多光谱影像上,只能在少量高光谱影像上开展理论研究。对内陆水体水环境敏感参数(如叶绿素a浓度)的大范围精确监测还很难实现。光谱重构技术近期受到领域内广泛关注。该研究从水体辐射传输模型出发,模拟得到各种状态下的水体光谱共计10000条。进而结合稀疏表达方法,构建具有理论普适性的多光谱-高光谱联合冗余字典,通过稀疏表达方法实现内陆水体多光谱数据的高光谱重构。研究测试了GOCI、MERIS、S3 OLCI、S2 MSI、VIIRS、MODIS以及Landsat系列卫星多光谱传感器的重构效果,大部分传感器都能得到令人满意的重构效果,通过地面实测数据证实,重构结果可以切实提高水体叶绿素a浓度估算精度。该算法(BBHR)主要优势为:首先,与当前主流算法相比,该算法不依赖任何地面实测数据,因此在理论上具备普适性。并且,水体光谱特征可以在字典线性空间中被精确表达,重构精度明显优于现有的高精度算法。同时,算法对多源影像有很好的适应性,只需要对字典对进行简单调整,就可以实现多源影像高一致性协同监测。
       该算法可以充分激活高时空覆盖度的多光谱影像,在拓展可监测指标的同时,大大增强有效数据的时空覆盖度,为多传感器长时间序列水质监测等相关任务提供可靠、更高精度的数据源。该研究在我院河南省土地整治与生态重建工程技术研究中心完成,合作单位有南京师范大学,浙江工商大学,淮阴师范学院等。相关研究受到国家自然科学基金(41971286,41701422, 42001296, 42071333),国家重点研发计划项目的(2021YFD1700900)资助。

图1 400-800nm光谱重构效果

图2 重构误差(RMSE)

图3 重构对反演指标相关性的影响以及重构光谱代表性波段散点图