基于光譜解混的MODIS云量估計方法研究.pdf

1、云對于控制大氣環(huán)境及氣候變化起著至關重要的作用，云量是主要影響因素之一。MODIS可用于對地表、大氣和海洋等進行長期觀測，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計要求，導致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，本文針對上述問題，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)，以光譜解混技術為基礎，開展了基于光譜解混的MODIS云量估計方法的研究。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)分開的特征，完成了云的光譜特征提取。
　　其次，本文將云量估計問題轉化為混合像元光譜解混問題，研究了基于非

3、負矩陣分解及其改進算法的線性光譜解混方法，提高云量估計精度。本文使用MODIS全波段和云特征波段兩組數(shù)據(jù)對這幾種線性光譜解混方法做了相關實驗，實驗中采用主成分分析方法確定端元個數(shù)，以及頂點成分分析和全約束最小二乘法對端元矩陣和豐度矩陣進行初始化，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，同時還驗證了云特征波段解混的優(yōu)勢。
　　最后，根據(jù)云的特性發(fā)現(xiàn)云量、云的高低薄的影響會加大類內光譜變化的范圍，傳統(tǒng)的線性解混并不