作者单位
摘要
北京大学 遥感与地理信息系统研究所, 北京 100871
对MERIS 陆地叶绿素指数(MTCI)进行了改进,提出了改性的MERIS陆地叶绿素指数(M-MTCI).该指数在植被覆盖度较高时(LAI>1),可获得比MTCI和双峰冠层氮素指数(DCNI)更好的叶绿素提取精度,且比MTCI有更好的抗LAI干扰能力.这些结果的验证是建立在模拟以及实测数据的基础上,具有较好的可靠性,所以M-MTCI具有很好地监测植被叶绿素含量的潜力.
植被指数 MERIS 陆地叶绿素指数(MTCI) 改性的MERIS陆地叶绿素指数(M-MTCI) 双峰冠层氮素指数(DCNI) 叶绿素含量 vegetation index MERIS terrestrial chlorophyll index (MTCI) modified MERIS terrestrial chlorophyll index (M-MT double-peak canopy nitrogen index (DCNI) chlorophyll content 
红外与毫米波学报
2012, 31(4): 336
作者单位
摘要
北京大学地球与空间科学学院, 北京 100871
由于天然源超低频电磁探测仪器接收的是宽频段多源信号, 如何进行信号的分解以将干扰信号滤除, 是利用天然源超低频电磁探测技术进行实际探测应用的关键。 北京大学自主研发的天然源超低频电磁探测仪器, 以山西沁水盆地煤层气探测数据为研究对象, 将曲波变换的方法应用在超低频电磁探测频谱的分解上。 分解结果表明, 曲波变换分解出的高频信息主要是探测仪器直接接收的大气层雷电产生的干扰信号, 而低频信息层则主要包含了地下的探测目标信息。 基于此, 以低频信息为基础重构后的探测频谱曲线相对于原始探测曲线来说, 更有利于探测目标的解释。 但是对于由于人工工频所引起的干扰信号, 该方法并不能有效去除, 在实际应用中需要结合其他数据处理方法一同进行。
天然源超低频 电磁探测 频谱分析 曲波分解 煤层气 Natural resources SLF Electromagnetic surveying Spectrum analysis Curvelet decomposition CBM 
光谱学与光谱分析
2012, 32(2): 472
赵少华 1,2,*秦其明 2张峰 1王桥 1[ ... ]姚延娟 1
作者单位
摘要
1 环境保护部卫星环境应用中心, 北京100094
2 北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京100871
3 北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院, 北京100875
地表温度是地球环境中的一个关键参数, 可探测地表温度的热红外波段在光谱谱段中占有重要位置。 针对近年来发射的HJ-1B星波段特点, 本研究在基于影像的COST模型大气校正基础上, 以宁夏为研究区, 采用无需大气水汽含量参数的单窗算法反演地表温度, 并采用同步的MODIS温度产品对比验证, 结果表明该法具有<1 K的较高精度。 同时, 对该法的关键参数地表比辐射率进行了敏感性分析, 发现该法对比辐射率不大敏感, 其在中等程度的变化时, 其误差<0.5 K。 从而说明该法反演地表温度的可靠性, 也表明了环境减灾星具有较高精度的地表温度探测能力。
大气校正 比辐射率 敏感性分析 Atmospheric correction Emissivity Sensitivity analysis 
光谱学与光谱分析
2011, 31(6): 1552
作者单位
摘要
北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京100871
针对利用多源遥感数据进行积雪覆盖监测的需要, 在分析不同深度与面积的积雪实测光谱基础上, 探讨了在利用NDSI方法进行积雪覆盖遥感监测时, 不同积雪深度对其的影响, 并以HJ-1B卫星以及MODIS卫星为例, 研究了不同积雪面积对遥感积雪反演的影响。 结果表明, 积雪深度几乎对遥感积雪覆盖监测的结果没有影响, 而在积雪面积方面, 受所使用的遥感影像空间分辨率的制约, 对遥感积雪监测的结果有一定影响。
积雪深度 积雪面积 积雪覆盖 遥感反演 Snow depth Snow area Snow cover Remote sensing retrieval 
光谱学与光谱分析
2011, 31(12): 3342
冯海霞 1,2,*秦其明 1李滨勇 3刘芳 1[ ... ]张宁 1
作者单位
摘要
1 北京大学遥感与GIS研究所, 北京100871
2 山东交通学院, 山东 济南250023
3 国家海洋环境监测中心, 辽宁 大连110623
干旱是一种频繁发生的自然灾害, 遥感监测干旱已成为重要的研究方向。 可从农田遥感干旱监测最主要的两种地物类型(植被和土壤)的光谱特性分析入手, 选择了对水分变化敏感的红光、 短波红外波段来监测干旱状况, 以短波红外与红光的差值和短波红外与红光的和构建新的光谱空间特征, 提出了干旱监测的新方法——归一化的干旱监测指数NPDI。 用野外实测的土壤含水量对NPDI模型进行验证, 结果表明: NPDI, MPDI与10 cm处的土壤含水量模型都具有较高的相关性, 其R2分别为0.583和0.438, NPDI模型的监测效果要优于MPDI。 此模型是对PDI, MPDI和SPSI等模型的进一步改进, 可实现对不同植被覆盖度的、 整个生长季的农田干旱监测, 在实际的农田干旱监测中具有较高的应用潜力和推广价值。
SWIR-Red光谱特征空间 归一化的干旱监测指数 遥感监测 WIR-Red spectrum feature space Normalized drought monitoring index (NPDI) Remote drought monitoring 
光谱学与光谱分析
2011, 31(11): 3069
作者单位
摘要
1 北京大学地球与空间科学学院, 北京100871
2 绵阳师范学院资源环境工程学院, 四川 绵阳621000
积雪的重要性是不言而喻的同时积雪所带来的危害也受到越来越多的重视。 目前, 积雪深度遥感监测研究主要集中在微波遥感, 少量的利用光学遥感进行的积雪深度研究也主要是利用气象卫星数据以及MODIS数据等。 我国自主发射的环境与灾害监测小卫星无论是在光谱分辨率还是在空间分辨率上, 都与气象卫星数据以及MODIS数据有较大区别, 对利用HJ-1B卫星数据进行积雪深度反演的研究较少。 该文主要利用HJ-1B卫星数据, 研究常规降雪深度状况下的积雪深度遥感监测方法。 利用野外不同下垫面及深度状况的积雪光谱, 在积雪覆盖信息提取的基础上, 通过分析积雪覆盖指数以及HJ-1B卫星不同波段(绿光波段、 近红外波段、 短波红外波段)反射率与积雪深度的相关关系, 建立了适用于HJ-1B星的积雪深度反演模型。 模型验证结果表明, 该模型能够满足较浅降雪深度状况下的遥感实时监测要求。
遥感卫星 积雪 深度反演 Satellite remote sensing HJ-1B HJ-1B Snow Depth inversion 
光谱学与光谱分析
2011, 31(10): 2784
作者单位
摘要
北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京100871
干涉成像光谱仪(interference imaging spectrometer, IIS)是嫦娥1号探月卫星(chang’e-1, CE-1)搭载的有效载荷, 具有图谱合一的特点, 用于实现月表重要元素及矿物类型的分布与含量分析的科学目标。 由于观测条件的不一致, IIS获取的不同区域的月表数据明暗差异显著, 因此, 必须要进行光度校正, 以消除由于观测条件不一致而引起的目标辐射特性的不均一性。 文章在分析IIS数据特点的基础上, 利用改进的Lommel-Seeliger模型对辐射定标后的IIS辐亮度数据进行逐像素光度校正; 选定距离Apollo16着陆点最近的一块区域作为定标区, 利用实验室测得的62231月壤样品双向反射率作为校正标准进行辐亮度到反射率的计算, 得到CE-1 IIS反射率数据, 并选择71501月壤样品对反射率计算结果进行精度评价。 该工作对于月表矿物类型识别和信息提取、 不同类型月表矿物与岩石的分布图绘制等具有重要意义。
干涉成像光谱仪 光度校正 反射率计算 精度评价 Interference imaging spectrometer Photometric calibration Reflectance calculation Precision evaluation 
光谱学与光谱分析
2011, 31(7): 1985
作者单位
摘要
北京大学地球与空间科学学院, 北京100871
煤层气的勘探与开发具有很强的经济意义、 环境意义以及社会效益。 煤层气排采过程动态监测与准确评估是煤层气高效开发的关键。 文章从煤层气排采动态的天然源超低频电磁探测原理出发, 采用北京大学超低频电磁探测仪器, 通过分析煤层气排采过程中不同时间段的超低频电磁探测频谱, 揭示煤层气排采的动态变化。 山西沁水盆地实际探测结果表明: 被动式超低频电磁探测技术能够简单、 有效、 无损伤的探测煤层气排采动态。
煤层气 排采动态 天然源 超低频 频谱分析 CBM Development dynamic Natural resources SLF Spectrum analysis 
光谱学与光谱分析
2011, 31(7): 1898

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!