基于光譜解混的MODIS云量估計(jì)方法研究.pdf

1、云對(duì)于控制大氣環(huán)境及氣候變化起著至關(guān)重要的作用，云量是主要影響因素之一。MODIS可用于對(duì)地表、大氣和海洋等進(jìn)行長(zhǎng)期觀測(cè)，其多波段數(shù)據(jù)可以提供眾多反映云特性的信息，但由于大范圍、中高光譜分辨率信息獲取的傳感器設(shè)計(jì)要求，導(dǎo)致MODIS遙感圖像空間分辨率較低、獲取的遙感云圖常常存在混合像元。此外，由于云量、云的高低薄厚等因素的影響，使得云像元之間的光譜變化范圍比較大，傳統(tǒng)的解混方法并不能得到很好的解混效果。因此，本文針對(duì)上述問(wèn)題，從云的特性

2、入手，借助MODIS遙感圖像和能夠提供云量信息的CALIPSO數(shù)據(jù)，以光譜解混技術(shù)為基礎(chǔ)，開(kāi)展了基于光譜解混的MODIS云量估計(jì)方法的研究。具體包括：
　　首先，本文主要研究了MODIS遙感圖像中云的特性和云的光譜特征提取。通過(guò)分析云的各種特性以及MODIS中云變化比較顯著的波段，從中提取三組能夠有效將云與其它背景地物區(qū)分開(kāi)的特征，完成了云的光譜特征提取。
　　其次，本文將云量估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為混合像元光譜解混問(wèn)題，研究了基于非

3、負(fù)矩陣分解及其改進(jìn)算法的線性光譜解混方法，提高云量估計(jì)精度。本文使用MODIS全波段和云特征波段兩組數(shù)據(jù)對(duì)這幾種線性光譜解混方法做了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)中采用主成分分析方法確定端元個(gè)數(shù)，以及頂點(diǎn)成分分析和全約束最小二乘法對(duì)端元矩陣和豐度矩陣進(jìn)行初始化，最終根據(jù)解混的豐度矩陣中云像元所占的百分比例，完成云量估計(jì)，同時(shí)還驗(yàn)證了云特征波段解混的優(yōu)勢(shì)。
　　最后，根據(jù)云的特性發(fā)現(xiàn)云量、云的高低薄的影響會(huì)加大類(lèi)內(nèi)光譜變化的范圍，傳統(tǒng)的線性解混并不