作物分析图像处理

陆上处理器是空客作物分析的核心元素ag万博官网

我们的作物分析使用 陆路 加工机，由Intelligence开发的光学图像处理套件，用于生成植被图，如叶面积指数（LAI）或Leaf 叶绿素内容（CHL）：最初的算法是在2000年初开发的，自那时起不断改进。Overland能够处理大范围的多光谱图像，覆盖来自不同来源（卫星、机载、无人机）和空间分辨率的0.4至2.5µ的光谱域。

陆上，它是如何工作的？

这个陆路加工机使用基于物理模型的技术,所谓的" 生物物理处理 "．SAIL和PROSPECT模型是模拟地表反射率模型的核心单元作物树冠（Verhoef，1984年，Verhoef，1985年，Jacquemoud和Baret，1990年）。SAIL/PROSPECT模型的关联非常成功，并已在许多作物上得到验证（Jacquemoud和al，2009年）。卫星观测贯穿整个地球利用LOWTRAN模型（Kneisys等人，1995年）和专用云模型（使用云光学特性和Henyey-Greenstein相位函数的混浊介质模型）对大气传输进行建模。在我们的作物分析中，这些模型的每个部分都在不断改进，以提高整体稳健性和准确性。还定期扩大范围，在加工中心添加新作物和新传感器。用户可以找到已应用的建模版本在其包的元数据(例如“FM02”)中订阅。

陆上处理原理是将场景和场景耦合起来 大气模式 为了通过最小化技术对该组合模型进行反演，将卫星图像转换为大气顶(TOA)辐亮度作为输入。这种方法的优点在(Verhoef & Bach, 2003)中进行了讨论。在geoland2 MERIS产品的算法理论基础文档(ATBD) (Poilvé， 2010)中可以找到对Overland算法的详细描述。在本例中，它们被用于处理低分辨率MERIS数据(15 VNIR波段/ 300 m)。

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我们的分析使用最适合Agriculture应用程序的公开可用图像，即。哨兵2A/2B和陆地卫星8号以及我们的星座图像(点6/7以及Pléiades 1A/1B)，以提高空间分辨率和重新访问。赖氏地图可以从所有这些来源生产，而叶绿素地图仅从Sentinel 2A/2B数据中提供哨兵2A/2B传感器（13个波段）允许稳健地检索该信息。处理分辨率根据用户选择的分辨率（“通用”或“分辨率”）进行优化，见第二部分第节图层、传感器、云量、分辨率）。这是由执行空间增强的多分辨率处理技术类似于盘磨技术，但集成在生物物理处理中。

这个陆路处理器，内置大气模型，执行自动大气校正和厚云和暗影的自动遮罩．如果地图掩码面积超过最大比例(例如30%，可自定义)，那么该地图将从观测序列中被丢弃。应用质量规则还会导致废弃条件，如积雪或水田(水稻除外)。

像产量分析使用各种卫星来源的图像，特色不同的几何性能和不同的本机分辨率，在处理过程中添加了一个共同注册步骤，以确保在一个时间段内完美覆盖所有观测值时间序列，不管他们源传感器。它消除了浏览卫星图像时间序列时可以观察到的偏移。此功能利用地面控制点的专有数据库(一个地图集底图)这一情报已经在全球范围内建立并每年更新。

作物分析处理链已迁移到云(谷歌云平台)并且可以通过 API调用。服务背后的基础架构旨在实现最大的可扩展性和最佳性能，因为激活的虚拟机数量与给定时间点的请求量成正比^1.．

参考

贾克穆德，S. &巴雷特，F.(1990)。展望:叶片光学特性光谱模型。环境遥感，34,75-91。
Jacquemoud，S.和al.（2009）。前景+帆模型：植被特征的使用回顾。环境遥感，113，S56-S66。
Kneisys F.X.，Abreu L.W.，Anderson G.P.，Chetwynd J.H和al.（1995年）。MODTRAN 2/3和LOWTRAN 7模型。飞利浦实验室，由安塔尔公司编制，北安多弗（马萨诸塞州），267页。
Poilvé，H.（2010）。MERIS FR生物物理产品的生物合成方法简编（报告g2-BP-RP-038，EC geoland2项目FP-7-218795）。检索自Research Gate网站：https://www.researchgate.net/publication/265728093_geoland2_-_BioPar_Methods_Compendium_of_MERIS_FR_Biophysical_ProductsBioPar
Verhoef，W.（1984）。叶层光散射及其在冠层反射率建模中的应用：SAIL模型。环境遥感，16125-141。
Verhoef，W.（1985）。基于层散射矩阵的地球观测建模。环境遥感，17165-178。
Verhoef，W.，和Bach，H.（2003）。使用耦合生物物理和大气辐射传输模型模拟高光谱和定向辐射图像。环境遥感，87，23–41。

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