Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. №4. С. 42-50

Применение многочастичного фильтра Калмана и модели растительности PROSAIL к обработке данных гиперспектрального дистанционного зондирования

Б.М. Балтер 1, В.В. Егоров 1, А.П. Калинин 2, И.П. Родионова 3, М.В. Стальная 1
1 Институт космических исследований РАН, 117997 Москва, Профсоюзная 84/32
2 Институт проблем механики им. А.Ю.Ишлинского РАН, 119526 Москва, пр-кт Вернадского 101, корп. 1
3 Институт химической физики им. Н.Н.Семенова РАН, 119991 Москва, ул.Косыгина, 4
Исследуются возможности использования многочастичного фильтра Калмана (МФК) в процедурах пара-
метризации и адаптации модели спектра растительности PROSAIL применительно к дистанционному ги-
перспектральному зондированию посевов зерновых культур, а также для оценки величины листового индек-
са (LAI). Показано, что для работы с моделью PROSAIL, позволяющей рассчитывать спектр восходящего от
посева излучения в диапазоне 0.4-2.5 мкм как функцию 18 параметров: размеров и ориентации листьев,
структуры растительного слоя, почвы и условий освещения растительного полога МФК может обходиться
без ее производных, т.е. функционировать в нелинейном векторном режиме. При этом в расчетах реально
используются 1-4 подгоняемых параметра модели, остальные фиксируются. В результате средняя точность
предсказания спектра посевов зерновых культур (озимая пшеница) составила 2%, а абсолютная точность
определения величины листового индекса - 0.2.
Ключевые слова: многочастичный фильтр Калмана, модель PROSAIL, гиперспектрометр, дистанционное зондирование, зерновая культура, рассеяние, разрешение, листовой индекс
Полный текст

Список литературы:

  1. Нильсон Т., Кууск А. Приближенные аналитические формулы для расчета коэффициентов спектральной яркости сельскохозяйственной растительности // Исслед. Земли из космоса. 1984. № 5. С. 76-83.
  2. Saich P., Lewis P., Disney M., Thackrah G. Comparison of HyMap/E-SAR data with models for optical reflectance and microwave scattering from vegetation canopies // Proc. Int. Symp. Retrieval of Bio- and Geophysical parameters from SAR data for Land Applications. Sheffield Sept. 2001 (ESA SP-475, Jan. 2000).
  3. Б.М.Балтер, В.В.Егоров, А.П.Калинин и др. Принципы совместной обработки данных гипер- спектрального и радиолокационного зондирования сельскохозяйственных угодий. Препринт ИКИ РАН № 2152. 2009. 26 с.
  4. Oh Yisok, Hong Jin-Young, Lee Sung-Hwa. A simple microwave backscattering model for vegetation canopies // J. of the Korea electromagnetic engineering soc. 2005. V. 5. № 4. P. 183-188.
  5. S.J. Julier, J.K. Uhlmann. Unscented filtering and nonlinear estimation. // Proc. IEEE, 2004. V. 92. № 3. P. 401- 422.
  6. Kalman R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems// Trans. ASME Ser. D, 1960, vol. 8, P. 35-45.
  7. Gilabert M.A., García-Haro F.J., Meliá J. A Mixture modeling approach to estimate vegetation parameters for heterogeneous canopies in remote sensing // Rem. Sens. of Env. 2000. V.72. P. 328-345.