基于MODIS图像Ⅰ类水和Ⅱ类水的识别方法研究

通过统计分析多景MODIS图像,提出了一种基于MODIS图像识别Ⅰ类水体和Ⅱ类水体的经验方法.该经验方法是利用Ⅰ类水和Ⅱ类水在可见光区的反射率差别大、而在近红外波段两者的反射率基本相同的特性来完成的.把该经验方法用在了中国渤海区域,对不同年份的两景MODIS图像进行了Ⅰ类水与Ⅱ类水识别,并对结果进行了分析,结果证明该经验方法是正确和有效的.     

基于短波红外波段的Ⅱ类水体MODIS影像大气校正算法

提出了一种基于短波红外(SWIR,short wave infrared)波段离水反射率为0的Ⅱ类水体大气校正算法.采用MODIS的1.240μm和1.640μm两个SWIR波段的反射率计算出了可见光及近红外(NIR, near infrared)波段气溶胶散射反射率,进而反演得到了这些波段的离水反射率.应用该算法对中国东部近海及湖泊的Ⅱ类水体进行了大气校正,并与实测数据和常用的大气校正算法进行了比较分析,结果表明该算法能够有效地去除大气的影响.     

光谱响应函数和带宽对光学复杂二类水体离水辐射反射率的影响

在海洋水色遥感研究中,Ⅱ类水体由于具有复杂的光学属性并受多种物质的共同影响,会使水色遥感数据的应用水平和反演精度降低。从中分辨率成像光谱仪（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS）和主题绘图仪（ThematicMapper,TM）光谱通道的光谱响应函数和带宽的角度出发,分析了其对光学复杂Ⅱ类水体离水辐射反射率的影响。结果表明,MODIS的光谱响应函数和带宽对离水辐射反射率的影响远小于TM相应通道对离水辐射反射率的影响。通过进一步定量分析发现,光谱响应函数和带宽在不同通道和水体下对离水辐射反射率的影响程度不同。针对长江河口三种不同的典型水体类型,利用TM通道的离水辐射反射率模拟了整个通道上的反射率。这样可以更明显地表征出通道内的水体光谱特性,消除光谱响应函数和带宽的影响。     

基于MODIS数据反演高反射率地区气溶胶光学厚度的方法研究

针对高反射率地区地表反射率难以确定的难点,假设在不同年间同一天相同地物的两个不同波段的比值近似相等的前提下,借助几何光学模型理论,应用MODIS历史产品和数据,即MODIS地表反射率产品(MOD09)、历史MODIS图像第七波段的地表反射率和待反演地区的MODIS第七波段的地表反射率数据计算出待反演地区的MODIS其他波段的地表反射率,然后结合利用6S辐射传输模式计算建立的查找表,可实现待反演区域的气溶胶光学厚度的反演.以北京市区为例,应用该方法实现了北京市区的气溶胶光学厚度反演,并把反演结果与AERONET观测站的结果进行了对比,对比发现该反演方法对亮区域有效,其误差在30％以内.     

利用MODIS数据进行海岸带卫星图像大气校正

提出一种利用同步MODIS图像的水体像元反演出混浊水域上空气溶胶光学特性的算法.在晴空无云的条件下,假设一定范围内的海岸带上空的大气和水体上空的大气一致,借助6S辐射传输模型,并考虑临近像元效应,利用反演出的气溶胶光学特性对卫星海岸带图像进行大气校正的方法,给出了应用该方法对我国沿海地区QuickBird-2卫星图像和CBERS-02卫星图像进行大气订正的结果,并对反演结果进行了比较分析.实验证明,利用MODIS图像进行海岸带卫星图像大气校正取得了很好的效果,该方法无需地面实测数据,具有很高的适用性.     

一种MODIS遥感图像大气校正的快速算法

本文设计了基于大气辐射传输模型对MODIS遥感图像进行大气校正的一种新的快速算法。根据Kaufman气溶胶光学厚度反演方法的基本原理,建立了简化的气溶胶光学厚度反演模型,通过6S模型获取气溶胶光学厚度参数,利用经验公式计算大气反射率及大气透过率等参数,实现了MODIS遥感图像的快速大气校正。     

PHI高光谱图像的大气校正算法

从高光谱遥感图像中提取较为精确的定量信息,大气校正是必不可少的步骤.本文在应用大气辐射传输模型对高光谱遥感数据进行大气模拟的基础上,研究并发展基于遥感影像信息的经济、有效的大气辐射校正和反射率反演算法.该算法可以根据遥感图像有效地估计大气中气溶胶的空间分布,并分析交叉辐射的影响,进而对其进行大气辐射校正和反射率反演.通过对几景PH I高光谱遥感图像的校正试验,表明了这种算法的有效性.     

应用气象卫星MODIS识别薄云覆盖下的水体

气象卫星MODIS作为可见到红外的探测器,在云覆盖下不能探测到地表.根据地物光谱特征和卫星信号接收原理,提出了一种利用MODIS气象卫星识别水体的简单而有效的方法,将卫星2通道与1通道进行比值计算,在得到的比值图像中不仅无云晴空下,而且薄云覆盖下的水体都有着较好的识别效果.以2005年汛期时巢湖水体为例,得到了较好的结果,并对实验结果进行了分析,证实了此方法用于薄云下水体识别的有效性.     

基于BP神经网络进行云相态识别方法的研究

根据MODIS图像中8.5μm、11μm、12μm三波段的亮温判断云相态的原理,建立一个三层的BP人工神经网络算法.利用该算法分别对中国高纬度区域(N30°～N55°)和低纬度区域(N0°～N30°)的2008年1月15日和2008年7月15日的两景MODIS图像进行了云相态的识别,并把识别结果与NASA中心的MOD06云相态结果进行了对比,对比结果表明利用该方法反演云相态的正确率在90%以上,且利用该算法反演得出的云相态结果中,无法确定的云相态范围减少.     

基于广义回归神经网络反演悬浮泥沙含量的定量遥感方法

利用2003年1月和2004年1月所获得的珠江口实测遥感反射率和悬浮泥沙浓度数据,根据MODIS专门的水色通道,建立了基于实测遥感反射率的广义回归神经网络（GRNN）模型来反演悬浮泥沙含量,并利用MODIS图像获取悬浮泥沙的浓度图。研究结果表明：GRNN模型计算方法简单,选取MODIS 8~15通道的遥感反射率组合作为输入时,模型的反演精度较为理想,平均相对误差为17.01%,相关系数为0.965。     

海岸带混浊水域MODIS图像的大气校正

大气校正的精确度主要取决于气溶胶光学特性和漫射透过率等参数的精度.针对目前混浊水域上空气溶胶光学特性反演方法的缺点,给出了基于MODIS图像混浊水域上空气溶胶光学特性反演的新方法,论证了该方法的可行性,并给出了一组通过了验证的用来计算大气漫射透过率的参数.讨论了该技术用于海岸带混浊水域上空大气校正的可行性,可以为我国海洋和风云系列卫星资料的大气校正研究提供相关的技术基础.     

Remote sensing of suspended sediments and shallow coastal waters

Ocean color sensors were designed mainly for remote sensing of chlorophyll concentrations over the clear open oceanic areas (Case 1 water) using channels between 0.4-0.86 /spl mu/m. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) launched on the National Aeronautics and Space Administration Terra and Aqua spacecrafts is equipped with narrow channels located within a wider wavelength range between 0.4-2.5 /spl mu/m for a variety of remote sensing applications. The wide spectral range can provide improved capabilities for remote sensing of the more complex and turbid coastal waters (Case 2 water) and for improved atmospheric corrections for ocean scenes. We describe an empirical algorithm that uses this wide spectral range to identify areas with suspended sediments in turbid waters and shallow waters with bottom reflections. The algorithm takes advantage of the strong water absorption at wavelengths longer than 1 /spl mu/m that does not allow illumination of sediments in the water or a shallow ocean floor. MODIS data acquired over the east coast of China, west coast of Africa, Arabian Sea, Mississippi Delta, and west coast of Florida are used.     

Terra MODIS第5波段红外遥感影像条带噪声的探测与校正

由于Terra MODIS传感器第5波段（1.230~1.250 m）中部分探测元件出现故障,从而导致整幅影像上存在明显的条带噪声。对于地理校正后的MODIS影像数据,其条带噪声的分布并不是完全规则的,还可能存在不连续的现象,加大了对噪声进行处理的难度。提出一种对条带噪声进行检测与去除的方法,首先利用局部梯度对条带噪声的位置进行探测。然后在基于最大后验概率的框架下结合噪声模型与Huber-Markov先验,并通过梯度下降算法进行噪声的去除。使用真实的遥感数据进行了实验,所展示的恢复后数据和对应的频谱图都证明了文中方法的有效性。     

基于高分一号遥感卫星的渤海湾悬浮泥沙时空分布反演

悬浮泥沙是评价II类水体水质的重要参数之一,近海岸水域悬浮泥沙对重金属、营养盐等具有一定的吸附作用,悬浮泥沙的分布特征在一定程度上反映着污染物的迁移和循环,因此研究悬浮泥沙对渤海湾建设和环境保护具有重要意义。为探究渤海湾水域悬浮泥沙浓度 和分布的变化特征,利用高分一号多光谱卫星影像,通过采用波段组合的方式对悬浮泥沙含量指数反演提取,反演得到2019年9个月的渤海湾悬浮泥沙指数,分析发现渤海湾悬浮泥沙含量在冬季受季风影响较高,春季和夏季的时候渤海湾高浓度悬浮泥沙向近岸收缩,秋季 悬浮泥沙分布格局有正在向冬季过渡的趋势,本文研究可为渤海湾的生态环境保护和工业开发提供重要的科学依据和参考价值。     

Optical thickness of tropical cirrus clouds derived from the MODIS 0.66and 1.375-/spl mu/m channels

In this paper, we introduce a method to retrieve the optical thickness of tropical cirrus clouds using the isolated visible cirrus reflectance (without atmospheric and surface effects). The isolated cirrus reflectance is inferred from level 1b calibrated 0.66- and 1.375-/spl mu/m Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data. We created an optical properties database and optical thickness lookup library using previously calculated single-scattering data in conjunction with the discrete ordinates radiative transfer (DISORT) code. An algorithm was constructed based on this lookup library to infer the optical thickness of tropical cirrus clouds for each pixel in a MODIS image. We demonstrate the applicability of this algorithm using several independent MODIS images from the Terra satellite. The present method is complimentary to the MODIS operational cloud retrieval algorithm for the case of cirrus clouds.     

单通道物理法反演海表温度的参数敏感性分析及验证

定量分析了反演海表温度的单通道物理法对海水比辐射率、海面风速、海水盐度、大气透过率、大气上下行辐射等参数的敏感性,发现海水比辐射率、大气透过率对算法精度影响较大,是单通道物理法反演海表温度的主要误差来源.在不同的波段,单通道物理法对参数敏感性也有较大差别,中红外波段的敏感性要小于热红外波段.为了验证单通道物理法的可行性、精度及参数敏感性分析的结果,选择墨西哥湾海域2009年全年夜间MODIS实测数据进行实验.结果表明,中红外波段的单通道物理法反演海表温度的精度高于热红外波段,达到MODIS劈窗算法海表温度标准产品同等精度,这与参数敏感性分析的结果一致.由于中红外波段单通道物理法精度较高,一方面,可以满足常规的业务观测需求,为海表温度反演提供新的技术手段;另一方面,可用来标定劈窗算法系数,弥补海洋现场观测站位空间分布不足的问题.     

利用MODIS近红外陆地通道反演浑浊水体上空气溶胶光学厚度

目前MODIS海洋气溶胶反演算法能够很好地给出远海气溶胶性质,但近海结果并不理想。这是因为近海浑浊水体对0.55 µm、0.646 µm波段不能视为暗目标,对于0.86 µm波段也并不是总能视为暗目标。本研究采用MODIS近红外陆地通道对中国东南近海浑浊水体上空的气溶胶进行了反演研究,结果与AEROET符合得较好,这种算法可以很容易的与现行算法相结合,从而能够获得更多宝贵的气溶胶数据。     

Retrieval of sea water optically active parameters fromhyperspectral data by means of generalized radial basis function neuralnetworks

The authors present a new methodology for estimating the concentration of sea water optically active constituents from remotely sensed hyperspectral data, based on generalized radial basis function neural networks (GRBF-NNs). This family of NNs is particularly suited to approximate relationships like those between hyperspectral reflectance data and the concentrations of optically active constituents of the water body, which are highly nonlinear, especially in case II waters. Three main water constituents are taken into account: phytoplankton, nonchlorophyllous particles, and yellow substance. Each parameter is estimated by means of a specific multi-input single-output GRBF-NN. The authors adopt a recently proposed network learning strategy based on the combined use of the regression tree procedure and forward selection. The effectiveness of this approach, which is completely general and can be easily applied to any hyperspectral sensor, is proved using data simulated with an ocean color model over the channels of the medium resolution imaging spectrometer (MERIS), the new generation ESA sensor to be launched in 2001. The authors define the estimation algorithms over waters of cases I, II, and I+II and compare their performance with that of classical band-ratio, single-band, and multilinear algorithms. Generally, the GRBF-NN algorithms outperform the classical ones, except for the multilinear over case I waters. A particular improvement Is over case II waters, where the mean square error (MSE) can be reduced by one or two orders of magnitude over the error of multilinear and band-ratio algorithms, respectively