Research on Aerosol Retrieval Using Satellite Remote Sensing Data over Coastal Zone and Parallel Processing

利用卫星遥感数据反演气溶胶光学厚度一直是国际上的难点和热点。目前，应用于中分辨率成像光谱仪(MODIS)的暗像元(DDV)算法反演气溶胶分布已经取得较好的效果，但其并不适用于高反射率地区的气溶胶光学厚度反演，这大大限制了该算法的应用范围。本文则以渤海湾西岸为研究区域，基于不同角度像元地表反射率波段比值近似相等的理论进行陆地上空气溶胶光学厚度反演，取得较高的反演精度，解决了城市等高反射率地区气溶胶反演无效的问题。 目标地物的双向反射率分布主要受地物的宏观物理组分结构的影响较大，而受光的波长影响非常小，即同一地物不同波段的地表反射率分布形状是相似的(Roland，1995)。因此，针对某一特定目标地物，不同观测角度的波段地表反射率比值只受地物几何结构的影响而不随波长的变化而变化，即在任意两个观测方向上，同一地物可见光与红外波段的地表反射率比值相等且较恒定。基于该理论，本文利用MODIS L1B 数据在气溶胶非常少的清洁日计算得到蓝(0.47μm)、绿(0.54μm)及红(0.66μm)可见光波段分别与红外波段(2.13μm)之间的地表反射率比值，然后将其应用到与清洁日比较邻近(间隔20 天以内)的且气溶胶光学厚度相对较大的浑浊日，并在浑浊日MODIS 2.13μm 波段受气溶胶影响较小以至于可以忽略的条件下，求得浑浊日各可见光波段的地表反射率，将得到的地表反射率作为已知参数输入6S 大气辐射传输模型以反演陆地上空0.55μm 气溶胶光学厚度。将该反演算法应用于渤海湾西岸陆地上空进行气溶胶光学厚度反演试验研究，并将反演值与AERONET 地面实测值进行比较，得到反演相对误差基本在20%(MODIS AOD产品平均相对误差)(Chu，2002)以内。 在本文中，基于以上提出的气溶胶光学厚度反演算法还进行了如下几点研究： 1) 将反演算法应用到北京地区反演得到 2005-2009 年春末夏初时五天的气溶胶光学厚度值，对北京及周边地区气溶胶空间分布规律进行了研究，并结合AERONET 北京站实测数据分析了北京地区春末夏初五年气溶胶光学厚度时间序列的变化趋势。其中，2005-2007 年春末夏初五六两月AOD0.55 平均值相差较小，分别为1.050, 1.210 和1.080；2008 年达到最大，月平均值为1.480；2009 年则下降明显，月平均值为0.660. 2) 城市环保部门一般利用地面实测的点数据进行空气质量状况预报，该方法可以准确获得地面点的空气污染信息，但是不能表征大范围且连续空间的空气质量状况。而卫星遥感数据具有获取方便且覆盖范围广的特点，为研究空气质量的连续空间分布规律提供数据基础。目前，利用卫星数据反演空气污染指数、表征城市空气质量状况的研究相对较少，技术也不够成熟。 本文则利用气溶胶光学厚度与空气污染指数的回归关系，实现卫星直接遥感空气污染指数，为研究城市空气质量提供技术支持。将AERONET 北京站实测的0.55μm 光学厚度标高订正后与经过湿度订正的可吸入颗粒物(PM10)进行相关回归分析，相关系数达近0.5，并得到两者的关系方程。然后利用卫星反演的光学厚度得到PM10 的浓度值，再通过空气污染指数(API)与首要污染物PM10 的计算关系，得到北京地区空间分辨率为1km 的且空间连续分布的API 值。将反演值与北京市环保局27 个站点的实测值进行比 较，每个站点反演值偏高约40-60 个API 点数，而相对于MODIS AOD 产品得到的API 平均低7.5 个点数，反演误差平均低9.1%。 3) 目前，对于气溶胶信息的获取已经涌现出各种反演算法，但气溶胶反演计算过程较为复杂且耗时，而对于要求实时观测的气溶胶参数反演，一直没有较好的解决办法。网格并行计算技术可以通过多台处理器同时计算同一任务的不同模块，以此来缩短气溶胶反演时间，提高气溶胶反演效率，一定程度上解决了气溶胶反演耗时的问题。本文中，我们分别采用1、2、4及8 台处理器针对400×400 个像元数据进行网格反演计算试验，发现所用处理器数量越多，反演所需时间就越少：8 台处理器反演所需时间仅为1台时的五分之一

Screening and Characteristics of Heterotrophic Nitrification - Aerobic Denitrification Strain HN-02

为了向生物强化处理高浓度含氮废水提供高效菌株,从活性污泥中筛选到一株效果较好的异养硝化-好氧反硝化菌,命名为HN-02.形态观察、生理生化鉴定及16S rDNA序列分析表明,该菌株为短杆状革兰氏阴性菌,并鉴定为气单胞菌属(Aeromonas),且能扩增出相关好氧反硝化基因napA.其最佳碳源为琥珀酸,其次是蔗糖和柠檬酸钠;最佳生长温度为30℃;最佳pH范围为6-9.在好氧条件下,该菌能独立降解多种形态的氮,以氨氮、亚硝氮、硝氮为唯一氮源时,24 h总氮去除率分别为77.71%、53.34%、56.80%.经定性验证,脱氮气体产物含有氮氧化物

基于LBV数据变换方法的海岸带多光谱影像分类方法研究

在传统的海岸带多光谱影像分类方法的基础上,提出了运用LBV数据变换方法对海岸带多光谱影像进行地物分类识别的方法,通过图像数据变换能够分别提取出表示地物总辐射水平、可见光-近红外辐射平衡和表示波段辐射变化矢量(方向和速度)L、B、V的值。通过应用青岛海岸带TM多光谱影像,提取LBV变换图像并与原始假彩色合成图像比较,分别进行监督分类试验。运用LBV数据变换方法获得的图像信息量更丰富,地物类别更鲜明,有利于图像的目视解译,分类精度提高约3.12%。

Remote sensing image retrieval method based on improved support vector machine relevance feedback

本发明涉及一种基于改进支持向量机相关反馈的遥感图像检索方法包括以下步骤：建立遥感图像数据库，并从库中选择一幅满足检索目标的图像作为查询图像；在上述遥感图像数据库中进行遥感图像特征提取，得到特征向量；基于上述特征向量，计算遥感图像库中图像与查询图像特征向量的欧式距离，并按照该距离大小，从小到大排序返回规定数目的遥感图像作为初始检索的结果；相关反馈：对初始检索的结果进行评价，如果满意则检索结束。本发明很好地解决了原有基于支持向量机的相关反馈算法在检索结果排序上存在的问题，可用于遥感图像检索相关的多个应用领域，尤其是高维特征空间的分类识别问题，可有效提高遥感图像检索的精度和检索结果排序的合理性

一种遥感图像融合增强的实现方法

本发明涉及一种遥感图像融合增强的实现方法，包括以下步骤：将选取的多光谱遥感影像与全色波段影像进行配准；将多光谱遥感影像的波段进行LBV数据变换，得到处理后的L、B、V图像；将处理后的L、B、V图像作为三个分量，将代表普通辐射水平的L当作I分量和V分量，选择进行IHS变换融合、IHS变换同小波变换相结合的融合以及HSV变换同小波变换相结合的融合；通过肉眼观察最后的图像融合结果是否满意；采用多种评价标准对结果图像进行评价。本发明方法采用了利用多个光谱波段进行数据变换的LBV数据变换方法，使图像光谱信息更加丰富，突破了以往传统的图像融合方法只利用3个光谱波段与高分辨率图像进行融合的局限，是对传统融合方法的一大突破

Method for realizing fusion and enhancement of remote sensing image

本发明涉及一种遥感图像融合增强的实现方法，包括以下步骤：将选取的多光谱遥感影像与全色波段影像进行配准；将多光谱遥感影像的波段进行LBV数据变换，得到处理后的L、B、V图像；将处理后的L、B、V图像作为三个分量，将代表普通辐射水平的L当作I分量和V分量，选择进行IHS变换融合、IHS变换同小波变换相结合的融合以及HSV变换同小波变换相结合的融合；通过肉眼观察最后的图像融合结果是否满意；采用多种评价标准对结果图像进行评价。本发明方法采用了利用多个光谱波段进行数据变换的LBV数据变换方法，使图像光谱信息更加丰富，突破了以往传统的图像融合方法只利用3个光谱波段与高分辨率图像进行融合的局限，是对传统融合方法的一大突破

Research on New LBV Data Transformation Method for CBERS-02B Multi-spectral Images

通过对实际获得的多光谱影像的光谱特征分析，提出了可用于中巴02B卫星多光谱影像的LBV数据变换公式，使得LBV数据变换方法在国产中巴02B卫星数据上的应用成为可能；运用该变换公式处理得到的中巴LBV数据变换图像比中巴原始数据假彩色合成图像颜色更鲜艳，地物类别更易区分，具有更好的目视解译效果。将 LBV变换图像与中巴数据假彩色图像分别用最大似然法进行分类，分类图像和精度检验结果表明：用LBV变换公式得到的LBV结果图像能很好地提高图像计算机分类的精度，该变换方法在中巴02B卫星数据的应用中具有很大潜力