导读:本文包含了卫星反演论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:遥感,气溶胶,高分,重力场,偏振,哨兵,海面。
卫星反演论文文献综述
汤博,侯一筠,殷玉齐,胡珀[1]（2019）在《利用卫星遥感海面温度、高度联合反演南海北部叁维温度场》一文中研究指出利用历史观测得到的温度剖面数据,通过严格筛选和插值,建立了南海北部的气候态垂向温度剖面。随后,利用回归统计分析的方法构建了海面温度异常(SSTA)、海面高度异常(SSHA)联合扩展温度剖面的经验回归模型,并采用卫星遥感得到的SST和SSH数据扩展了南海北部的叁维海洋温度场,其时间分辨率为天,空间分辨率为0.25°×0.25°。通过与观测数据的对比研究,扩展得到的温度场可以较为准确地反映南海北部温度剖面的结构特征,并且能有效地体现出一些中尺度变化过程。结果表明,本研究反演得到的叁维温度扩展场是较为可靠的,它可以作为海洋数值模型的初始场,实现现场观测数据和卫星遥感数据的互补,有助于更好地分析南海北部温度场的叁维结构及变化特征。(本文来源于《海洋科学》期刊2019年11期）
谭昌伟,周欣兴,张鹏鹏,汪志祥,王敦亮[2]（2019）在《冬小麦孕穗期主要苗情参数卫星遥感定量反演研究》一文中研究指出【研究背景】应用卫星遥感数据可以及时获取大田种植作物"面状"苗情信息,准确反映作物群体苗情状况及其趋势,服务于产量预报和实际生产。进一步深化冬小麦关键期苗情遥感反演机理与方法,为大田种植管理提供及时信息;【材料与方法】该研究结合田间定点观测试验,以环境减灾卫星HJ-CCD数据为遥感影像源,着重研究样本实验区孕穗期冬小麦关键苗情参数与籽粒品质参数和产量间及其与卫星遥感变量间的定量关系,进一步增强遥感反演的机理性和重演性,与地面实测结果一起建立模型共同分析,提高遥感反演的定量化水平和可信度;以相关性最高为原则,筛选反演孕穗期冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD以及叶片含氮量的敏感卫星遥感变量,并以不同年份样点实测数据分别作为建模样本和验证样本,分别构建及评价基于HJ-CCD影像遥感变量孕穗期叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量监测模型;【结果与分析】冬小麦处于孕穗期,植被衰减指数(PSRI)可作为反演冬小麦叶面积指数、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,比值植被指数(RVI)可作为反演冬小麦生物量的敏感遥感变量,所构建的遥感反演模型是可靠的,且精度较高,尤其利用PSRI反演叶片含氮量最可靠。模型的决定系数(R2)分别为0.651、0.585、0.630和0.675,均方根误差(RMSE)分别为1.344、4.62、0.618%和2 804.3 kg·hm~(-2)。以此为依据,为表征该研究的实际农学意义,对冬小麦不同等级的关键苗情参数进行遥感反演并制图分析,从而量化表达了冬小麦关键苗情参数区域空间分布,不仅有助于制定冬小麦田间补救措施和水肥资源调配方案,而且为农业政策的制订和粮食贸易提供决策依据;【结论】构建的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感反演模型是可行的,为大田生产提供了一种快速、便捷、费用低廉的大面积作物苗情参数提取方法,可支持农业研究者、涉农部门和种植管理者获取及时有效的农情信息。(本文来源于《2019年中国作物学会学术年会论文摘要集》期刊2019-10-27）
闫欢欢,王维和,张兴赢[3]（2019）在《高分五号卫星大气痕量气体差分吸收光谱仪臭氧总量反演方法研究》一文中研究指出大气中臭氧具有活跃的化学反应特性和较强的辐射特性,可直接影响全球气候变化和人类生活环境。因此,获得高时空分辨率高精度的臭氧柱总量信息十分重要。作为我国第一颗紫外可见光波段的高光谱载荷,高分五号卫星大气痕量气体差分吸收光谱仪(GF-5/EMI)通过探测地球大气或表面反射、散射的紫外辐射来解析臭氧总量的分布和变化。利用GF-5/EMI UV-2通道观测数据,采用TOMS-V7算法反演获得GF-5/EMI大气臭氧总量,并将反演结果与国际同类载荷AURA/OMI臭氧总量结果进行比较分析,评判GF-5/EMI在全球臭氧气候变化监测方面的能力。结果表明:GF-5/EMI数据质量较好,能够完整反演出全球臭氧总量分布特征,特别是对于南极臭氧消耗严重的地区以及青藏高原、安第斯山脉等臭氧低值地区也能很好反映出实际的臭氧分布特征,GF-5/EMI臭氧总量反演精度能够满足气候环境产品的应用需求。与当前受行异常(row anomaly)影响严重的AURA/OMI载荷相比,GF-5/EMI全视场像元可用性有明显的优势。定量的检验也表明GF-5/EMI臭氧总量反演精度与AURA/OMI同类产品相当,表明GF-5/EMI与国际同类仪器的水平相当。(本文来源于《上海航天》期刊2019年S2期）
陈辉,厉青,王中挺,马鹏飞,张玉环[4]（2019）在《利用高分五号卫星遥感反演近地面细颗粒物浓度方法》一文中研究指出为提高高分五号卫星的遥感应用水平,提出基于高分五号卫星上搭载的多角度偏振相机(DPC)探测数据的气溶胶及PM_(2.5)遥感反演技术方法,并在京津冀及周边地区进行应用试验和对比分析。结果表明:DPC遥感反演的气溶胶光学厚度(AOD)AOD与AERONET观测结果相关系数达到0.88以上,利用DPC的AOD产品反演获取的PM_(2.5)和地面实测结果相关性达到0.92以上,相对精度达80%以上,总体上满足了大气气溶胶及PM_(2.5)遥感监测应用需求。(本文来源于《上海航天》期刊2019年S2期）
谢一凇,李正强,侯伟真,张洋,伽丽丽[5]（2019）在《高分五号卫星多角度偏振成像仪细粒子气溶胶光学厚度遥感反演》一文中研究指出细粒子气溶胶是大气污染关键成分,迫切需要发展大范围、高精度的细粒子气溶胶遥感监测技术。基于我国2018年5月发射的高分五号卫星上搭载的多角度偏振成像仪(DPC),开展了细粒子气溶胶光学厚度(AODf)遥感反演研究。介绍了偏振卫星反演AODf的主要原理和算法,基于2018年11月23日—30日的卫星数据反演获得了首幅高分辨率(3.3km)全球陆地上空AODf空间分布图,并利用太阳-天空辐射计数据进行了地面同步验证。反演结果显示:AODf空间分布与人为活动、生物质燃烧排放强度等因素相关,高值主要分布在印度、中国中东部及非洲中部等地区。与法国POLDER传感器AODf产品的长时间跨度对比显示,近年来中国地区细粒子气溶胶含量整体有所下降,并且DPC的高分辨率优势可有效支持区域污染精细管控、重点城市污染传输通道监测等环保业务的需求。(本文来源于《上海航天》期刊2019年S2期）
宫明晓,马艳,付业理,李华[6]（2019）在《青岛沿海ASCAT卫星反演风场与浮标海岛实测风场的对比分析》一文中研究指出本文通过对比检验2013年1月至2016年6月ASCAT卫星反演风场与青岛浮标海岛站实测10m风场资料,开展ASCAT卫星反演风场在青岛沿海的适用评估。结果表明:ASCAT反演风速整体偏大,风向偏左,但整体偏差均较小。ASCAT反演风场和浮标海岛站实测风场的风速和风向的整体偏差分别为1.6m/s和-9.6°,说明ASCAT反演风场在青岛沿岸有很好的适用性,比EC再分析资料能更细致地反映青岛沿岸的风场空间分布。从风速分级比较来看,风速越弱,卫星反演风速越接近站点实测风速,反演结果越好,而风向反演结果则反之。风速和风向的反演效果皆是晚上比早晨好。并且季节变化对风速反演效果影响不大,但是对风向反演效果有一定的影响,秋冬季节风向反演结果好于春夏季节。最后,对ASCAT反演风速分别进行线性回归订正、综合误差、风速等级误差和升降轨误差订正,发现线性回归订正结果最佳。(本文来源于《气象科技》期刊2019年05期）
薛兴盛,郑硕,白杨,吴艳兰[7]（2019）在《徐州市GF-1卫星气溶胶光学厚度反演与空间特征分析》一文中研究指出目前,基于国内外发射的各种卫星传感器观测数据的陆地气溶胶光学厚度(AOD)反演方法与应用研究已相对成熟。然而,针对我国国产高空间分辨率(如高分一号)卫星数据的城市小区域尺度的反演与应用则相对较少。因此,选择使用深蓝算法对我国重要的工业型城市——徐州市进行国产GF-1 WFV数据AOD反演与空间特征分析,并利用地基AERONET同期数据进行反演结果验证。研究结果显示,2015—2017年6期的徐州市AOD整体空间格局稳定,均以人口聚集的城区呈高值分布为特征,不随季节变化,说明该地区空气污染源极可能以城市人为排放为主;与AERONET站点同期数据的相关性分析与时序分析结果表明,基于GF-1WFV高空间分辨率卫星数据的徐州市AOD反演结果质量良好。建议今后在大数据支撑下,应充分利用时空数据融合及机器学习等先进技术手段,弥补受云覆盖影响下单时间窗口GF-1卫星数据AOD反演的缺陷,以期达到国产高分卫星的更高时间、更高空间分辨率以及实时监测与预测的更高业务目标。(本文来源于《安徽农业大学学报》期刊2019年04期）
李旭文,姜晟,张悦,王甜甜,蔡琨[8]（2019）在《“哨兵-3”卫星OLCI影像MPH算法反演太湖叶绿素a及藻草区分的研究》一文中研究指出利用"哨兵-3"卫星OLCI影像数据,基于其619,665,681,709,753和885 nm中心波长对应的6个波段构建的最大特征峰高度(MPH)算法,采用SNAP 7. 0遥感专业软件,计算了典型日期太湖MPH算法得到的叶绿素a浓度、浮藻区、藻水混悬区、水草区的分布。结果表明:(1) MPH算法能够精确地识别太湖水草和蓝藻;(2) MPH算法能够提取稠密铺集水表层的"浮藻区",并区分出藻密度较小、水华现象轻微～轻度、蓝藻主要浸没在水面以下的"藻水混悬区"。与MODIS、VIIRS等常用的蓝藻水华遥感传感器相比,OLCI展现了更出色、更精细化的水生态遥感监测能力,可提高蓝藻水华预警预报水平。(本文来源于《环境监控与预警》期刊2019年05期）
蔡建楠,刘锦帮,肖凡,黄明智[9]（2019）在《基于Sentinel-2卫星数据的中山市植被叶面积指数反演及空间分析》一文中研究指出以广东省中山市为例,基于SNAP软件和2景Sentinel-2卫星数据,反演并分析中山市全域及特定区域内植被叶面积指数。结果表明,反演结果与中山市生态空间格局和植被保护状况相一致,且与其他研究报道中对水库库区林地采用现场实测方法获得的数据高度一致,表明该方法反演城镇植被叶面积指数具有良好的适用性和准确性。(本文来源于《环境监控与预警》期刊2019年05期）
曾艳艳[10]（2019）在《基于低轨卫星跟踪数据的地球重力场反演》一文中研究指出地球重力场是大地测量学、固体地球物理学和海洋学研究中不可缺少的信息源。因此,对地球重力场的研究成为现代大地测量学及其相关地学学科发展中最活跃的领域之一。本世纪,新一代卫星重力探测技术有了重大的进展,CHAMP和CGRACE重力卫星能够以很高的精度恢复重力场的中、长波信息,主要包括精密轨道数据、K波段观测数据以及加速度计数据。基于这类数据可得到高精度的地球重力场模型。在此背景下,本文利用卫星跟踪数据反演重力场模型的理论和方法,提出了改进算法,充分挖掘出卫星跟踪数据中的重力场信息。主要研究内容和创新点如下:(1)在阅读大量文献基础上,阐述了地球重力场理论的研究现状,重点研究了混合边值问题。首先讨论了极区球冠情况下混和边值问题的解法;然后借助于坐标旋转变换将任意球冠下的混和边值问题变换成可解算的极区球冠的情况,并研究了不同坐标系下球谐系数之间的变换关系;利用EGM08重力场模型对建立的求解方法进行模拟计算,结果表明:给出的解算方法能达到亚毫米量级的精度。作为混和边值问题的应用拓展,用于精化局部大地水准面,结果表明:若不顾及边界效应,计算精度至少达到5 cm。因此建立的混和边值问题解法不仅理论上可行,而且能保持足够的计算精度,适用于多种类型重力观测数据的综合处理。(2)基于新思路推导了线性化卫星轨道扰动方程组,该方程组可估算线性化误差。并从数学公式和数值计算上分析了线性化误差的影响,得出结论:舍去项M(t,r_1,ρ)的量级与ρ的二次项相关,舍去项gradT(t,r_2)-gradT(t,r_1)的量级与ρ的一次项有关。(3)基于卫星在地固系的运动公式推导了更加严密的能量守恒方程,通过模拟数据分析改进的地固系能量守恒方程有足够的精度去恢复地球重力场模型。(4)GRACE卫星位差中存在2CPR(two cycles per revolution)误差。利用一个月的GRACE模拟数据分析得出2CPR误差的移除可使3阶以上的重力场系数精度提高1～2个量级以上。(本文来源于《北京测绘》期刊2019年09期）
卫星反演论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
【研究背景】应用卫星遥感数据可以及时获取大田种植作物"面状"苗情信息,准确反映作物群体苗情状况及其趋势,服务于产量预报和实际生产。进一步深化冬小麦关键期苗情遥感反演机理与方法,为大田种植管理提供及时信息;【材料与方法】该研究结合田间定点观测试验,以环境减灾卫星HJ-CCD数据为遥感影像源,着重研究样本实验区孕穗期冬小麦关键苗情参数与籽粒品质参数和产量间及其与卫星遥感变量间的定量关系,进一步增强遥感反演的机理性和重演性,与地面实测结果一起建立模型共同分析,提高遥感反演的定量化水平和可信度;以相关性最高为原则,筛选反演孕穗期冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD以及叶片含氮量的敏感卫星遥感变量,并以不同年份样点实测数据分别作为建模样本和验证样本,分别构建及评价基于HJ-CCD影像遥感变量孕穗期叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量监测模型;【结果与分析】冬小麦处于孕穗期,植被衰减指数(PSRI)可作为反演冬小麦叶面积指数、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,比值植被指数(RVI)可作为反演冬小麦生物量的敏感遥感变量,所构建的遥感反演模型是可靠的,且精度较高,尤其利用PSRI反演叶片含氮量最可靠。模型的决定系数(R2)分别为0.651、0.585、0.630和0.675,均方根误差(RMSE)分别为1.344、4.62、0.618%和2 804.3 kg·hm~(-2)。以此为依据,为表征该研究的实际农学意义,对冬小麦不同等级的关键苗情参数进行遥感反演并制图分析,从而量化表达了冬小麦关键苗情参数区域空间分布,不仅有助于制定冬小麦田间补救措施和水肥资源调配方案,而且为农业政策的制订和粮食贸易提供决策依据;【结论】构建的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感反演模型是可行的,为大田生产提供了一种快速、便捷、费用低廉的大面积作物苗情参数提取方法,可支持农业研究者、涉农部门和种植管理者获取及时有效的农情信息。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
卫星反演论文参考文献
[1].汤博,侯一筠,殷玉齐,胡珀.利用卫星遥感海面温度、高度联合反演南海北部叁维温度场[J].海洋科学.2019
[2].谭昌伟,周欣兴,张鹏鹏,汪志祥,王敦亮.冬小麦孕穗期主要苗情参数卫星遥感定量反演研究[C].2019年中国作物学会学术年会论文摘要集.2019
[3].闫欢欢,王维和,张兴赢.高分五号卫星大气痕量气体差分吸收光谱仪臭氧总量反演方法研究[J].上海航天.2019
[4].陈辉,厉青,王中挺,马鹏飞,张玉环.利用高分五号卫星遥感反演近地面细颗粒物浓度方法[J].上海航天.2019
[5].谢一凇,李正强,侯伟真,张洋,伽丽丽.高分五号卫星多角度偏振成像仪细粒子气溶胶光学厚度遥感反演[J].上海航天.2019
[6].宫明晓,马艳,付业理,李华.青岛沿海ASCAT卫星反演风场与浮标海岛实测风场的对比分析[J].气象科技.2019
[7].薛兴盛,郑硕,白杨,吴艳兰.徐州市GF-1卫星气溶胶光学厚度反演与空间特征分析[J].安徽农业大学学报.2019
[8].李旭文,姜晟,张悦,王甜甜,蔡琨.“哨兵-3”卫星OLCI影像MPH算法反演太湖叶绿素a及藻草区分的研究[J].环境监控与预警.2019
[9].蔡建楠,刘锦帮,肖凡,黄明智.基于Sentinel-2卫星数据的中山市植被叶面积指数反演及空间分析[J].环境监控与预警.2019
[10].曾艳艳.基于低轨卫星跟踪数据的地球重力场反演[J].北京测绘.2019
论文知识图
