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.