地表反照率反演PPT教学课件
定量遥感课件地表温度反演-最新课件
地表温度的反演-地表温度反演算法
• 单通道多角度法
同一物体从不同角度观测所经过的大气路径不 同而产生不同的大气吸收。 大气的作用可通过单通道在不同角度观测下所 获得的亮温的线性组合来消除。 大量的工作用于研究海水表面温度的反演 只有少量的关于陆面温度反演的研究。（由于 不同角度的地面分辨率不同，以及陆地表面状 况很不均匀和地物类型复杂）
Wan 和 Dozier(1989)把遥测地表温度当作一个地球物理 学的反演问题,通过Lowtran程序进行数值模拟,评价了温度反演 的可行性并提出了合理的波谱段范围,认为通过多波谱同时反演地 表温度和地表比辐射率是可行的。
Wan 和 Dozier(1996)通过大气传输模型进一步模拟计算 指出：1)统计回归的系数与传感器的视角有关；2)为了提高反演 精度，模拟计算回归系数时有必要把大气含水量、大气低层温度 和地表温度考虑进去,而不能在所有的情况下都用相同的系数来反 演地表温度。
MODIS
通道 3 4 5 20 22 23 29 31 32 33
波长范围 (mm) 3.54-3.94 10.32-11.32 11.41-12.38 3.660-3.840 3.929-3.989 4.020-4.080 8.400-8.700
10.780-11.280 11.770-12.270 13.185-13.485
设太阳的影响可忽略：
e T s i B i 1 B iT i R a ti i1 iR a ti
e
i
•大气参数的计算需要知道大气的温度和在通道上大气 吸收体密度的垂直廓线，而且还需知道这些大气吸收体 的物理特性。
地表温度的反演-地表温度反演算法
✓单通道法的精度取决于： ✓ 大气辐射传输模型的精度
中高分辨率地表反照率反演算法
中高分辨率地表反照率反演算法毋杰;张虎;刘朋飞【摘要】为了在中高分辨率地表反照率遥感反演算法中体现地表反射各向异性特征,以两景Landsat-8地表反射率数据为例,利用在时空对应的MODISBRDF产品中提取的地表反射各向异性先验知识,反演得到30m空间分辨率的地表反照率产品,并将结果与朗伯假设地表反照率和地面站点实测反照率数据进行比较.结果表明:①基于朗伯假设所得地表反照率与地表实测反照率存在明显差异,这种差异会随太阳天顶角的变化而变化,最大相对差异约为4％;②基于MODIS BRDF产品提取的地表反射各向异性先验知识可以较好地改善地表反照率的反演精度,与地面实测数据具有更好的一致性.【期刊名称】《天津师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(037)002【总页数】5页(P45-49)【关键词】各向异性特征;地表反照率;先验知识;反演精度;两景Landsat-8数据;MODIS BRDF产品【作者】毋杰;张虎;刘朋飞【作者单位】天津师范大学城市与环境科学学院,天津300387;天津师范大学城市与环境科学学院,天津300387;天津师范大学城市与环境科学学院,天津300387【正文语种】中文【中图分类】P46;TP701地表反照率是研究地表能量收支平衡和全球气候变化的重要参数之一，也是地面对太阳短波辐射反射能力的体现，其定义为地表反射入射的太阳辐射能量与入射太阳辐射能量的比值[1].地球表面对入射太阳辐射的反射是各向异性的，即反射不仅具有方向性，而且这种方向性还依赖于入射和出射的方向而异[2].反照率是方向反射率在入射和出射半球空间的积分，因此由遥感反射率数据精确反演地表反照率需要考虑地表反射的各向异性特征.目前的研究中，通常采用二项性反射函数（BRDF）描述地表反射的各向异性特性，BRDF为来自入射方向的地表辐照度的微增量与其所引起的反射方向的反射辐射亮度增量间的比值[3].精确地由地表反射率数据反演地表BRDF和反照率需要以数量充足且能够描述地表反射各向异性特征的多角度数据为基础[4].目前，低分辨率地表反照率产品多依赖于时间和空间上累积获取的多角度数据[2]，而大部分中高分辨率遥感卫星的重返周期长且一景图像的覆盖能力有限，同时地表经常被云层覆盖，很难在短时间内获得数量充足的多角度数据.中高分辨率遥感可以提供丰富的地表信息，是人类了解地面覆盖情况的有利工具，但一般情况下，这些数据仅有一个靠近天顶方向的观测.为了充分利用中高分辨率遥感数据，提高地表反照率的空间分辨率，通常需要借助于先验知识[5-6].从历史BRDF产品数据集中有效地提取地表反射各向异性先验信息，改善中高分辨率地表反照率的反演精度是目前研究的热点和难点问题之一.Shuai等[7]利用Landsat地表反射率数据和时空对应的MODIS数据，通过对Landsat数据进行分类，并从相应的MODIS纯像元中提取地表反射各向异性先验知识，最终反演了30 m空间分辨率地表反照率产品.Vermote等[8]在2009年提出衡量不同地表类型的BRDF中体散射和几何光学散射强度的参数R和V均与NDVI呈线性关系.基于这一方法，Franch等[9]利用Landsat数据及MODIS CMG数据反演得到了30 m地表反照率产品.中高分辨率地表反照率数据对研究人类活动对地表特征的影响以及全球地表类型和气候变化等具有重要意义.本研究基于Landsat-8提供的单一方向反射率数据，利用由与其时空对应的MODIS BRDF粗分辨率产品提取的地表反射各向异性先验知识，反演30 m空间分辨率地表反照率，并将反演所得结果分别与朗伯假设及地表实测反照率结果进行对比和验证.1.1 核驱动模型核驱动模型用具有一定物理意义的核的线性组合描述地表的二向性反射特征，常用于从多角度观测数据反演地表反照率.核驱动模型将地表的散射特征表示为各向同性散射、体散射和几何光学散射的加权和的形式[10-12]：式（1）中：R为二向反射率；θi为太阳天顶角；θr为观测天顶角；φ为相对方位角；λ为波长；Kvol和Kgeo分别为体散射核和几何光学散射核，均是关于入射角和观测角的函数；fiso、fvol和fgeo均为与波长相关的常系数，分别用以表示各向同散射、体散射和几何光学散射在二向反射率中所作的贡献.核仅与太阳及观测角度有关，与待反演参数无关.核的积分可预先求出，将核的积分以fiso、fvol和fgeo为权重相加，即可求出相应的黑天空反照率αbsa和白天空反照率αwsa[10].将2种反照率以天空直射光和散射光各自所占的比例为权重相加，即可得到真实地表反照率[13]式（2）中：S（θi，τ（λ））为天空散射光所占的比例，是关于气溶胶光学厚度τ、太阳天顶角θi和波长λ的函数.除太阳天顶角较大时，式（2）均可以精确地模拟地表真实反照率.1.2 数据处理陆地卫星Landsat-8地表反射率数据由美国地质调查局提供，数据的空间分辨率为30 m，其大气校正由LEDAPS（Landsat ecosystem disturbance adaptive processing system，LEDAPS）系统实现.两景Landsat数据的分幅号分别为045035和023036，为研究太阳天顶角及不同下垫面对反照率的影响，选用了2015年不同生长季的数据进行研究.所选两景Landsat数据涵盖了地表辐射能量收支观测网（SURFRAD）的2个地面观测站点[7]，站点名分别为DRA（desert rock station，DRA）和GWN（goodwill creek，GWN），2个站点的经度和纬度分别为36.623°N、116.019°W和34.255°N、89.873°W，相应的地表类型分别是裸地和草地.地面观测站点的实测反照率数据被用于验证卫星数据反演结果的精度.MODIS是搭载在两颗极地轨道环境遥感卫星Terra和Aqua上的中分辨率成像光谱仪，传感器可实现每日上、下午分别对同一地点观测一次，其最大观测天顶角可达70°.根据半经验线性核驱动模型拟合16 d观测周期内累积的MODIS多角度观测数据，美国国家航空航天局提供了自2000年以来的全球BRDF/反照率产品（MCD43A1），其时间分辨率为8 d，空间分辨为500 m[2，14].在空间范围内，与所选两景Landsat数据对应的MODIS BRDF产品的分幅号分别为H08V05和H10V05.MODIS BRDF产品在本研究中被用于提取地表反射各向异性先验知识，为了保证时间一致，所选MODIS BRDF产品在时间范围上涵盖了相应Landsat数据的观测日期.将由MODIS BRDF产品提取的地表反射各向异性先验知识应用于Landsat地表反射率反演地表反照率时，首先需要用MRT（MODIS reprojection tool，MRT）工具将MODIS BRDF产品由正弦投影转换为横轴墨卡托（universal transverse mercator，UTM）投影；然后根据Landsat的空间范围对MODIS数据进行裁减；最终基于核驱动模型，利用地表反射各向异性先验知识模拟所得方向反射率与Landsat地表反射率间的关系，反演得到地表反照率.此外，Landsat数据和MODIS数据的空间分辨率存在较大差异，本研究主要探索从粗分辨率的MODIS BRDF产品中快速提取地表反射各向异性先验知识，并将其应用于改善中高分辨率地表照率遥感反演精度的方法，因此暂不考虑地表反射各向异性特征的尺度效应.对于地面站点的实测反照率数据，为了尽可能消除随机噪声的影响，使地面实测数据更有代表性，本研究将卫星过境前后10 min实测数据的均值与通过Landsat卫星数据反演所得结果进行比较.1.3 基于先验BRDF知识的反照率反演算法地表反照率的反演过程中需要考虑地表反射各向异性特征，本研究以核驱动模型为基础，将与研究区对应的MODIS BRDF产品的均值作为地表反射各向异性先验知识，通过Landsat天顶方向反射率数据对其进行调整，最终反演得到30 m空间分辨率的地表反照率[5].Landsat仅具有天顶方向附近的反射率数据，假设Landsat的方向反射率为ρ，基于从MODIS BRDF产品中提取的地表反射各向异性先验知识，根据核驱动模型前向计算与实测反射率ρ具有相同观测几何的模拟反射率数据ρ′.参考根据多角度数据和最小二乘法对地表反射各向异性先验知识进行调整的方法[6]，当仅有一个方向反射率时，调整系数a可以直接根据具有相同观测几何的实测和模拟方向反射率的比值求出[7].地表反射各向异性先验知识（BRDF′）与调整系数a相乘后所得BRDF，BRDF在Landsat反射率数据观测方向上的结果等于ρ，同时BRDF还能够体现整个空间范围内的反射各向异性特征.调整系数a及待反演的BRDF的计算公式为将反演所得地表BRDF在空间范围内进行积分后即可得到相应的地表黑、白天空反照率，再根据直射光与散射光的比例最终确定真实地表反照率.由于遥感卫星的测量在分离的、波段较窄的不连续波长区域内进行，因此通过上述方法所得反照率为窄波段地表反照率，为了描述真实地表反照率，还需要将其向宽波段（0.3～4.0 μm）反照率进行转换.基于Liang等[15]的研究，Landsat-8窄波段反照率向宽波段反照率的转换方程为式（5）中：α为宽波段地表反照率；αi为第i个波段的窄波段地表反照率.基于Landsat地表反射率数据和与其时空对应的MODIS BRDF产品中提取的地表反射各向异性先验知识，反演得到30 m空间分辨率地表反照率，结果如图1和图2所示.其中，图1给出了2015年2月5日和2015年7月15日，分幅号为045035的Landsat数据及由MODIS BRDF产品提取的地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率产品.图2为基于朗伯假设反演所得地表反照率，即将方向反射率直接作为地表反照率.由图1和图2可以看出，中高分辨率地表反照率可以提供更多的地表细部特征，如山谷的沟壑、地形的起伏等.从时间上来看，2月份研究区域内反照率间的相对差异明显大于7月份的相对差异，主要原因有：①2月份的太阳天顶角较大，在山区形成了较大面积的阴影，造成这些区域对应的反照率较小；②随着时间的变化，2月份的部分裸地在7月份被植被覆盖，造成7月份部分区域地表反照率下降.由图1和图2还可以看出，基于地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率与朗伯假设条件下所得地表反照率具有相似的空间分布特征，但由于朗伯假设没有考虑地表反射的各向异性特征，其反演结果明显大于借助于地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率.此外，朗伯假设对反照率的影响与太阳天顶角有关，图1和2中，2月份和7月份的太阳天顶角分别约为56°和25°，当太阳天顶角较大时，朗伯假设的结果明显大于基于地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率.为了验证基于地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率的精度，利用地表实测反照率数据对反演结果作进一步验证.地面站点的观测范围约为90 m，而Landsat数据的空间分辨率为30 m.地面站点的观测范围在空间内对应了Landsat 数据3×3个像元的范围.为保证不同数据空间范围的一致性，将与地面站点对应的Landsat像元附近3×3个像元的反照率均值与地表实测数据进行对比.图3为DRA站点和GWN站点在2015年2月、4月、7月和10月中4个时间点时，基于先验知识反演所得反照率、基于朗伯假设反演所得反照率与地表实测数据间的对比结果.由图3中对比结果可以看出，在DRA站点，根据地表反射各向异性先验知识所得反照率与地面实测反照率一致性较高，而朗伯假设条件下所得反照率要明显大于地表实测反照率，且这一差异随时间不同而有所改变，最大相对差异约为4%.此外，DRA站点附近春、秋季反照率高于夏季反照率，这是因为春、秋季地表没有或少有植被覆盖，而夏季植被增多造成地表反照率变小.GWN站点的地表类型主要为草地，由于植被对太阳辐射的吸收作用，造成同一时间段该站点处地表反照率数据比地表类型为裸地的DRA站点的反照率低.GWN站点反照率对比结果与DRA站点的相似，即朗伯假设的结果明显大于实测数据，与实测数据间的最大相对差异约为4%，而由地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率与地表实测数据一致性较高.为了研究太阳天顶角对反演结果的影响作用，图3还给出了各Landsat数据的观测太阳天顶角大小.由图3可知，当太阳天顶角较大时，基于朗伯假设反演所得地表反照率明显高于地表实测数据，而基于地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率与地表实测数据一致性较高，这与图1和图2所得结论一致.反照率的反演精度与地表反射各向异性特征及反射率的空间分布位置等密切相关，由于在选取地面站点时，通常要求站点周围地物较为均一，导致朗伯假设在这些位置处的影响并不十分显著，但在其他地表反射各向异性较显著的区域，朗伯假设可能会引入更大的误差.而基于地表反射各向异性先验知识的反演方法考虑了地表反射各向异性特征，可以有效改善地表反照率的反演精度，提供更精确的地表反照率产品.地表反射通常是各向异性的，因此在利用遥感数据反演地表反照率时需要考虑地表反射各向异性特征对地表反照率反演的影响作用.中高分辨率地表反照率产品不仅可以提供下垫面主要的空间分布特征，还可以提供丰富的地表细部特征.本研究从MODIS BRDF产品中快速提取地表反射各向异性先验知识，即以MODIS BRDF产品的均值作为地表反射各向异性先验知识，通过Landsat-8地表反射率数据反演30m地表反照率产品，并将反演所得结果与朗伯假设地表反照率及地面站点实测反照率进行对比，结果表明：（1）基于朗伯假设所得地表反照率与地表实测反照率的差异与太阳天顶角的大小及下垫面的反射各向异性特征密切相关，当太阳天顶角较大时，二者的最大相对差异可达4%左右.（2）基于从MODIS BRDF产品提取的地表反射各向异性先验知识反演所得反照率明显优于朗伯假设所得结果，与地面站点实测数据具有较高的一致性.将MODIS BRDF产品的均值作为地表反射各向异性先验知识，能够在一定程度上改善高分辨率地表反照率的反演精度.中高空间分辨率卫星遥感技术在近几年得到快速发展，对现有反照率产品的验证及其反演算法的改进成为近几年研究的热点.本研究反演算法简单高效，为大规模反演地表反照率提供了方法和思路，在未来研究人类活动对地表特征的影响以及全球地表类型和气候变化等方面具有重要意义.在以后的研究中，将深入研究地表各向异性反射特征对地表反照率的影响作用，从历史BRDF产品中快速、精确地提取地表反射各向异性先验知识，从而改善中高分辨率地表反照率的反演精度.【相关文献】[1] DICKINSON R nd surface processes and climate surface albedos and energy balance[J].Advances in Geophysics，1983，25：305-353.[2] SCHAAF C B，GAO F，STRAHLER A H，et al.First operational BRDF，albedo nadir reflectance products from MODIS[J].Remote Sensing of Environment，2002，83（1/2）：135-148.[3] NICODEMUS F E，RICHMOND J C，HSIA J J，et al.Geometrical considerations and nomenclature for reflectance[J].Applied Optics，1977，9：1474-1475.[4]JIN Y F，SCHAAF C B，GAO F，et al.Consistency of MODIS surface bidirectionalreflectance distribution function and albedo retrievals：1. Algorithmperformance[J].Journal of Geophysical Research：Atmospheres，2003，108：4158.[5]LI X W，GAO F，WANG J D，et al.A priori knowledge accumulation and its application to linear BRDF model inversion[J].Journal of Geophysical Research：Atmospheres，2001，106：11925-11935.[6]STRUGNELL N C，LUCHT W.An algorithm to infer continental-scale albedo from AVHRR data，land cover class，and field observations of typical BRDFs[J].Journal of Climate，2001，14：1360-1376.[7]SHUAI Y M，MASEK J G，GAO F，et al.An algorithm for the retrieval of 30-m snow-free albedo from Landsat surface reflectance and MODIS BRDF[J].Remote Sensing of Environment，2011，115：2204-2216.[8] VERMOTE E，JUSTICE C O，BREON F M.Towards a generalized approach for correction of the BRDF effect in MODIS directional reflectances[J].Geoscience and Remote Sensing，2009，47：898-908.[9] FRANCH B，VERMOTE E F，CLAVERIE M.Inter-comparison of Landsat albedo retrieval techniques and evaluation against in situ measurements across the US SURFRADnetwork[J].Remote Sensing of Environment，2014，152：627-637.[10]LUCHT W，SCHAAF C B，STRAHLER A H.An algorithm for the retrieval of albedo from space using semi-empirical BRDF models[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2000，38：977-998.[11]ROUJEAN J，TANRÉ D，DEUZÉ J，et al.Retrieval of land surface parameters from airborne POLDE R bidirectional reflectance distribution function during HAPEX-Sahel[J].Journal of Geophysical Research：Atmospheres，1997，1021（D10）：11201-11218.[12]WANNER W，LI X W，STRAHLER A H.On the derivation of kernels for kernel-driven models of bidirectional reflectance[J].J Geophys Res，1995，100：21077-21089.[13]LEWIS P，BARNSLEY M J.Influence of the sky radiance distribution on various formulations of the Earth surface albedo[C].International Symposium on Physical Measurements&Signatures in Remote Sensing，Isprs，Val d’Isère，France：Centre National d’Etudes Spatiales，1994：707-715.[14]WANNER W，STRAHLER A H，HU B，et al.Global retrieval of bidirectional reflectance and albedo over land from EOS MODIS and MISR data：Theory and algorithm[J].Journalof Geophysical Research：Atmospheres，1997，102：17143-17161[15]LIANG S L.Narrowband to broadband conversions of land surface albedo I：Algorithms[J].Remote Sensing of Environment，2001，76：213-238.。
遥感反演课程_第四节_反照率
12
2. 反照率的计算和决定因素
2.1 地表反照率的计算 2.2 地表的波谱特性和特点
2.3 地表的二向反射特性
2.4 大气对地表反照率的影响
13
2.1
地表反照率的计算
地物 波谱特性 地物的 二向反射 大气 辐射传输
dLr (i , i ; r , r ) BRF R(i , i ; r , r ) dLid r (i , i )
BRDF BRF
20
2.3 地表的二向反射特性
二向反射的其他图示方法
遥感中常用的二向反射图示方法还有两种：
HBDF
9
1.2 地表反照率和全球变化
July: Variegated darker surface
April: Uniform white surface
Snow
10 10
1.2 地表反照率和全球变化
N. Hemisphere Monthly-Average Sea Ice Extent
23
2.3 地表的二向反射特性
反映地表的二向反射的照片
Photograph by Don Deering
24
2.3 地表的二向反射特性
窄波段地表反照率和二向反射的关系
二向反射分布函数
f r (i , i ; r , r ; ) dLr (i , i ; r , r ; ) dEi (i , i ; r , r ; )
16
2.2 地表的波谱特性和特点
窄波段反照率向宽波段反照率的转换及其原理 转换公式
A c0 ci i
i 1 n
1. 大气下行辐射的波谱分布规律 2. 地物波谱在不同波段的自相关性
地震反演原理ppt课件
与地震反演技术相关的几个概念
• 子波的确定方法大体上可分为类： 直接确定性的 完全统计性的 使用测井的
• 直接确定法——指直接用地面接收器和其他方法测量子波。 • 完全统计法——只用地震数据确定子波。这种方法很难准确
地确定子波的相位谱。 • 测井曲线法——指除使用地震数据外，还使用测井曲线信息。
17
与地震反演技术相关的几个概念
• 在多数反演算法中对地层反射系数做如下假设：
反射系数是平稳随机的白噪序列
有了这个统计学假设，许多反褶积方法才得以实现。 • 但事实上，地层反射系数不可能是白噪的。地层沉积总是具有旋
回性，一个岩层的顶界反射系数的后面通常跟着这个岩层底面的 反射系数。为了使反射系数尽量满足白噪假设，在资料处理中通 常采用一些方法对地震道自相关函数进行修正，以使地震道自相 关函数中的反射系数部分逼近白噪。
•噪声是随机的, 即是白噪的, 与地震不相关； 没有相干噪声。
•子波是恒定的 – 不随时间变化。
•地震数据已经是偏移过的 — 每一道地震记录仅仅取决于地震道
位置垂直向下的反射系数序列。
12
与地震反演技术相关的几个概念
w(t)
R(t)
S(t)
在时间域，地震道可由下列方程表示:
地震记录 =子波 ＊ 反射系数 + 噪声
2
引言
油气田开发的工作多是针对储层进行的。 而地震勘探长期以来只是利用岩层的声学特征 确定岩性的分界面。这就使地震资料与油田地 质的结合发生困难。为了使地震资料能与钻井 资料直接连接对比，就要把界面型的反射剖面 转换成岩层型的测井剖面，把地震资料变成可 与钻井直接对比的形式。实现这种转换的处理 过程就是地震反演技术。
反演处理的数学算法实际上只能和正演模型相同。
地震反演总结重要PPT学习教案
地震反演与储层预测
一、概 述 二、递推反演 三、基于模型反演 四、地震属性反演 五、研究实例 六、几点认识
❖为什麽联合反演 ❖联合反演方法特点 ❖联合反演信息组成 ❖联合反演原理框图 ❖联合反演技术关键 ❖特征重构及依据 ❖重构实质和实现 ❖地球物理特征反演 ❖应用与限制
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地震属性反演是储层预测的关键技术
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四、地震 属性反 演
➢前言5-5
地震属性反演方法特点
❖ 最终结果：波阻抗或速度、孔隙度、 渗透率、饱和度、压力…
❖ 方法实质：地震控制下的测井内插外推 ❖ 应用条件：钻井数量多、地质类型全 ❖ 优点： 分辨率高、地质意义明确 ❖ 要求： 资料完整、地质研究深入 ❖ 软件差别：属性提取、分类算法
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一、概述
之三
多解性和粗略性
多解性是指同一地震资料可对应用不同的岩 层结构，粗略性是指推断的参数少，分辨率低
， 前者可能导致地下模型的错误，后者影响模型
的 精度。
多解性问题产生于地震信息的局限性（弹性 波）主要是通过“附加（补充）信号”予以克
服， 通常称之为“综合”,即利用多种地震方法综合
从因果关系上看，地球物理研究是由结果出发推 断原因的学科，属于反问题的研究范畴。
地震勘探是最重要的石油勘探方法
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一、概述
之二
地震反演的定义
地震反演是利用地 表观测地震资料，以已 知地质规律和钻井、测 井资料为约束，对地下 岩层空间结构和物理性 质进行成像(求解)的过 程，广义的地震反演包 含了地震处理解释的整 个内容。
测 井 声 波
气层
煤
泥岩/致密 泥质砂岩
(推荐)地震反演技术PPT资料
2、反演问题求解时应考虑的问题 ①可能获取何种解，近似解还是精确解； ②问题是欠定的、超定的还是适定的； ③问题是线性的还是非线性的； ④什么是问题的最好解法； ⑤解的精度及可靠性； ⑥求解结果如何评价和验证。
资料的对比是否相似来判定迭代正演的收敛， 不同薄互层组合的数据可以得到类似的地震模 型，这就是模型反演方法的由于复杂地质模型 所致的多解性。
方法原理 用正演的思路把地震剖面，并结
合井资料建立的层状模型反演成反映 地下岩性等地质信息； 通过迭代法获取岩性模型改变后的合 成响应，运用的收敛准则是模型得到 的合成剖面； 与实际地震剖面的匹配改善程度，即 两者的最小均方误差或相似系数。 输入是普通的层状速度模型，其输出 是岩性、层厚度、层速度、密度、声
抗：
vs(t)
e
t
x（p28[ t）t0 s，(t)然]后加入低频波阻抗，计算
出绝对波阻抗：
t
v(t)v(t0)e（x92 p） t[t0 ；s(若t)要] 得到速度或时差,一般
引用Gardner公式:
(10)v0.31 v1.25
从波阻抗中分离出速度：
2 t
v(t)v(t0)e
xp[ s(t)
1（.215 1t）t0
测井资料，尤其是声波和密度测井资料是地震横向 预测的对比标准和解释依据，在地震反演之前应进行 仔细的编辑和校正，使其能够正确反映岩层的物理特 征。
递推反演的技术核心在于由地震资料正确估算地层 反射系数或消除地震子波的影响。比较典型的实现方 法有基于地层反褶积方法、稀疏脉冲反演和测井控制 地震反演等。
《地震反演技术》课件
地震反演技术在石 油勘探中的应用
地震反演技术在石 油勘探中的作用
地震反演技术在石 油勘探中的具体应 用实例
地震反演技术在石 油勘探中的发展趋 势
地震反演技术在 矿产资源勘探中 的应用
地震反演技术在 矿产资源勘探中 的优势
地震反演技术在 矿产资源勘探中 的具体应用案例
地震反演技术在 矿产资源勘探中 的发展趋势
数据处理：如何高效处理大量地震 数据
计算资源：如何解决大规模计算资 源需求
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
模型优化：如何提高反演模型的准 确性和稳定性
应用推广：如何将地震反演技术应 用于实际地震监测和预警
提高反演技术的准 确性和可靠性
发展实时监测和预 警系统
加强地震反演技术 的国际合作与交流
研究地震机理，提 高反演技术的理论 基础
地震波传播：地震波在地球内部的 传播和反射
地震波成像：通过地震波成像技术， 了解地球内部结构
添加标题
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地震波速度：地震波在不同地层中 的传播速度和衰减
地震波反演：通过地震波反演，获 取地球内部结构信息，如地壳、地 幔、地核等
地震反演技术的发 展趋势和挑战
技术进步：地震反演技术不断更新，提高精度和效率 应用领域扩大：地震反演技术在工程、环境等领域的应用越来越广泛 国际合作：各国在地震反演技术领域的合作日益密切，共同应对全球地震灾害 挑战：地震反演技术面临数据量巨大、计算复杂、准确性要求高等挑战
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地震波是由地震引起的地面振动，分为纵波和横波两种类型
纵波传播速度快，能量大，可以穿透固体物质
地表反照率
Department of Meteorology, UniÕersity of Helsinki, P.O. Box 64, FIN-00014 Helsinki, Finland
Received 16 January 2001; accepted 25 April 2001
Abstract
This paper presents a comparison of several longwave ŽLW. downwelling radiative flux parameterizations with hourly averaged pointwise surface-radiation observations made at So-
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计算机模拟模型
计算机模拟模型基本可分为两类: • 一是蒙特卡洛方法与辐射传输思想相结合的模拟
模型； • 另一种所谓的“真实结构模型“，这类模拟基于
计算机图形学产生植被的真实结构，并利用光子 追踪法或辐射通量法来计算植被的反射。 • 其最大的优点是逼真，理论上可以模拟任何植被 结构。 • 计算机模拟的方法可以作为验证其它模型或探索 新的解析近似的工具，但在目前很难应用于实际 的反演。
地表反照率反演
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1前言
• 地表反照率（Albedo）
• 定义为地表向各个方向反射的全部光通量与 总入射光通量的比。反照率是反射率对所有 观测方向的积分。
• 表征地球表面对太阳辐射的反射能力，是一 个广泛应用于地表能量平衡、中长期天气预 测和全球变化研究的重要参数。
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• 辐射传输模型描述基于混浊介质中电磁波 的散射机理，在大气散射等研究中很大成 功。
• 但是该类模型的一个基本假设是冠层可以 近似分解为无限大的水平均匀的薄层，每 一层中的植被单元可以当作小的吸收和散 射微片，本质上忽略了植被的结构特征。
• 较适合于对草地、农作物和密林的描述， 而对植株分布不均匀的疏林则效果较差。
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PPT教学课件
谢谢观看
Thank You For Watching
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• 美国发射的EOS利用MISR和MODIS两个传感器 提供了大量的不同角度的地表方向反射观测数据，
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• 绝大部分地物在不同的入射光角度和观测 角度下其反射率不同，且不同地物的二向 反射性质也有所差异。所以，反演地表反 照率，必解决地表覆盖类型及各覆盖类型 的二向反射模型问题。对于平原地区，影 响地物二向反射率性质最重要的因素是植 被，所以植被的二向性反射模型是反照率 反演的基础。
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几何光学模型
• 几何光学模型从植株等宏观个体入手，将 地面目标假定为一定形状的几何体，引入 四个分量的概念，根据该四个参数在不同 光照和观测条件下的几何光学关系建立二 向反射分布模型。
• 几何光学模型能够解释热点现象，且能够 较好地描述稀疏林地的二向性反征。
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几个名词
• ‘定向半球反照率’, 或‘直入扇出反照率’, ‘黑空反射率 ’：
‘双半球反照率’,或‘扇入扇出反照率’, ‘白空反射率 ’。
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• 过去，只是单一角度的遥感数据，从这些数据中 反演地表反照率常常假定地表为朗伯体反射，但 是这种假设会引起很高的误差。
• 现在发展的多角度遥感提供了地表不同方向的反 射，考虑到反射的方向性特征可以更准确地推算 地表反照率，这样就要用到描述地表方向反射的 二向反射函数（BRDF）。
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二向性反射模型
• 统计模型 • 物理模型 • 半经验模型
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统计模型
• 统计模型又称为“经验模型”，典型的有 Walthalletal模 型
• 主要应用于系统误差的校正
缺点：
• 统计模型不能提供对地表定量的描述，参数的求解需大量 的数据的运算。
• 由于其不同波段的参数之间没有逻辑关系，模型参数着波
2020段/12/的10 增加而增加，导致反演困难。
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物理模型
• 物理模型是根据物理学原理建立的模型， 由于模型的参数具有明确的物理含义，得 到了全面深入的研究，是目前二向反射率 反演研究的重点。
物理模型分为：
• 辐射传输模型 • 几何光学模型 • 计算机模拟模型。
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辐射传输模型