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基于MODIS地表反射率与ProSAIL模型的叶面积指数反演方法

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简介:
本研究提出一种利用MODIS地表反射率数据及ProSAIL辐射传输模型进行叶面积指数(LAI)反演的方法,旨在提高遥感技术在植被参数估算中的精度和应用价值。 使用 MODIS 地表反射率产品和 ProSAIL 模型反演叶面积指数的实验代码位于 codes/ 文件夹内。除了常用的 numpy、pandas 和 geopandas 库以及 gdal 外,本项目还使用了 tqdm 用于显示进度条、scikit-opt 提供的遗传算法进行优化,并利用 overrides 库明确标注需覆盖的方法以保证代码规范性。这些库均可通过 pip 安装获取。主程序为 main.py 文件,所有代码均配有注释以便理解。

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  • MODISProSAIL
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    本研究提出一种利用MODIS地表反射率数据及ProSAIL辐射传输模型进行叶面积指数(LAI)反演的方法,旨在提高遥感技术在植被参数估算中的精度和应用价值。 使用 MODIS 地表反射率产品和 ProSAIL 模型反演叶面积指数的实验代码位于 codes/ 文件夹内。除了常用的 numpy、pandas 和 geopandas 库以及 gdal 外,本项目还使用了 tqdm 用于显示进度条、scikit-opt 提供的遗传算法进行优化,并利用 overrides 库明确标注需覆盖的方法以保证代码规范性。这些库均可通过 pip 安装获取。主程序为 main.py 文件,所有代码均配有注释以便理解。
  • PROSAIL_5B_Matlab_prosail__辐传输
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    简介:PROSAIL模型是一款结合了叶片光谱学与冠层辐射传输理论的高级工具,适用于通过Matlab平台进行叶面积指数和叶片生物物理参数的估算。该模型广泛应用于遥感领域中对植被状况的研究与监测。 辐射传输模型PROSAIL物理模型可以用来反演叶面积指数。
  • MODIS产品使用说明
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    本手册详细介绍了如何获取和应用NASA MODIS卫星的地表反射率数据产品,旨在帮助科研人员及环境监测者有效利用这些资源进行研究与分析。 MODIS卫星的地表反射率产品使用说明书提供了关于如何获取、处理以及应用这些产品的详细指南。该文档涵盖了数据的下载方法、质量控制步骤及常见问题解答等内容,旨在帮助用户充分利用MODIS地表反射率数据进行科学研究或项目开发。
  • MODIS温度资料.zip
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    本资料集包含利用MODIS卫星遥感数据进行地表温度反演得到的数据,适用于气候变化、城市热岛效应等领域的研究。 “基于Modis数据的地表温度反演” 实验过程中需要用到的资料包括:学生作业、Esri 公开培训资料以及网络公开资料。相关博客内容可以参考以获取更多帮助和指导。由于所用资源均为公开资料,无需积分下载,如有需要可自行查找并下载所需材料。
  • matlab.rar_用序列_探雷达_matlab
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    本资源提供了基于MATLAB实现的用于处理反射系数序列的反演算法代码,适用于探地雷达数据和谱反演分析研究。 本段落运用谱反演原理与模拟退火算法研究水平层状介质的几何及电性参数联合反演问题。首先依据谱反演原理推导出地层反射系数序列计算公式及其目标函数,并结合探地雷达波特性,将计算公式的奇偶分量替换为实际的几何和电性参数,从而确立了基于这些参数的地层联合反演思路。 接着,在经典模拟退火算法基础上针对本段落所讨论的问题进行了改进。通过引入这种优化后的算法并将其应用于谱反演中,提出了一种求解该问题的有效方法。 为了验证这种方法的效果,我们建立了一个多层地下介质模型,并生成了理想反射波数据及加噪后数据。利用这些数据对构建的联合反演算法进行测试。结果显示:根据本段落提出的反演法计算出的地层几何和电性参数能够较好地拟合实际频谱特征;同时目标函数值也表现出良好的收敛特性,从而证明了地下介质几何与电性参数联合反演的有效实现。
  • MODIS L1B气溶胶流程
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    本研究详细介绍了利用MODIS Level 1B数据进行气溶胶反演的具体方法与步骤,为大气环境监测提供技术支持。 ### 利用MODIS L1B数据反演气溶胶的流程详解 #### 一、引言 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)是一种多通道被动遥感仪器,安装在NASA的Terra和Aqua卫星上,用于获取地球表面及其大气层的数据。其中,MODIS L1B数据经过初步处理后包含地面反射率与大气发射率等信息,是进行多种地球科学研究的基础资料之一。本段落将详细阐述如何使用这些数据反演气溶胶的过程。 #### 二、数据与算法介绍 1. **MODIS数据**:研究中使用的为MODIS L1B1KM数据集,这类经过初步辐射定标和地理定位的数据仍需进一步处理以供科研之用。需要注意的是,在进行后续步骤时应考虑其空间分辨率(本例中的分辨率为1公里)。 2. **气溶胶反演环境**:本次研究在ENVI 5.0环境下完成,涵盖的主要操作包括MODIS影像的辐射校正、几何校正、云检测及气溶胶反演。ENVI是一款广泛应用于遥感领域的专业软件,能高效处理各种类型的数据。 3. **气溶胶反演算法**:采用经典暗像元法(Dark Dense Vegetation, 简称DDV),该方法假设地表某些区域在近红外波段几乎不反射太阳光。通过这些区域的数据推断出气溶胶的影响,但在冬季或缺乏浓密植被的地区效果可能较差。 4. **查找表**:反演过程使用了基于IDL语言调用6S辐射传输模型生成的查找表。此表格适用于一般情况下的3月至9月期间进行气溶胶反演,并可根据实际需求定制调整。 5. **七纬查找表结构**:该查找表由多个维度组成,从左至右分别为太阳天顶角、卫星天顶角、相对方位角及P0、T和S(辐射传输方程中的参数),最后一列是气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, 简称AOD)。 6. **工具资源**:实验中使用了MODIS云检测工具与气溶胶反演工具,并参考相关PDF文档进行操作指导。 #### 三、MODIS影像处理流程 1. **辐射校正**:在ENVI 5.0中打开MODIS HDF格式的数据时,默认已进行了辐射校正。具体步骤为选择File -> Open As -> EOS -> MODIS,随后会看到发射率Emissive(波段20-36)、辐射率Radiance(波段1-26)和反射率Reflectance(波段1-26)三个主要文件。 2. **几何校正** - 发射率文件的几何校正:使用ENVI提供的Georeference MODIS工具,设置投影信息,并进行“双眼皮”去除操作。 - 反射率文件的几何校正:利用发射率文件中导出的GCP控制点执行。 3. **云检测**:这是气溶胶反演前的关键步骤。通过从影像中识别并排除被云层覆盖区域,确保后续分析不受干扰。ENVI提供了多种算法供选择使用。 4. **气溶胶反演**:基于处理过的MODIS数据和DDV算法及查找表计算出气溶胶光学厚度值。 #### 四、总结 利用上述流程可以有效进行MODIS L1B数据的气溶胶反演工作。整个过程包括辐射校正、几何校正、云检测以及最终的气溶胶反演等步骤,而前期处理的质量直接影响到结果准确性。此外,在不同地理特征和季节变化下需灵活调整算法参数以适应实际情况。 参考资料: - MODIS数据下载地址 - ENVI 5.0官方文档 - 暗像元法(DDV)相关文献 - 6S辐射传输模型文档
  • LM.rar_LM__参__LM
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    本研究探讨了LM算法在模型参数反演中的应用,通过该方法有效提高了参数估计精度与效率,为复杂系统建模提供了新的思路。 LM数值反演程序可用于求解模型相关参数。
  • MODIS 1B 据处理温度IDL实现
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    本文介绍了利用IDL编程语言进行MODIS 1B数据处理及地表温度反演的方法和技术,为地球科学领域研究提供了有效工具。 MODIS+1B数据处理及反演地表温度的IDL实现方法。
  • ASTER和MODIS福州区水热研究
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    本研究利用ASTER与MODIS卫星数据,针对福州地区的气候特点,进行水热指数的反演分析,旨在提升区域农业及水资源管理的精准度。 本段落以福州部分地区为研究对象,利用同时期的MODIS数据,并采用2波段比值法计算大气水汽含量。通过第2波段与第9波段的比值来估计大气中的水分含量,再根据ASTER 13、14波段和大气水汽含量之间的线性关系获取大气透射率。结合不同土地利用类型的比辐射率数据反演地表温度(LST)。考虑到该地区的地形特点,采用植被-土壤水分指数(VSWI)来反演各种土地类型中的土壤湿度。 通过与实际样本点的对比分析,发现反演的地表温度和实际测量值之间具有很高的相关性。而不同土地利用类型的土壤湿度面积分布也基本符合多年平均统计结果及其空间分布特征。这些研究结果达到了预期目的,并为后续进行水热指数遥感动态监测积累了宝贵经验。
  • PROSAIL前向拟及植被参遥感代码实现
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    本研究利用PROSAIL模型进行正向模拟,并开发了相应的代码来实现对植被参数的遥感反演,旨在提高遥感技术在植被监测中的应用精度。 PROSAIL模型的前向模拟与植被参数遥感提取代码实现可以使用prosail-2.0.5 和 Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe等辅助软件工具,有需要的朋友可以直接下载这些资源。