云参数对AIRS亮温模拟计算的影响试验

由于云污染对大气红外遥感的严重干扰,大量红外资料遭到了舍弃。为 了充分同化红外资料,提高初始场精度和改善数值预报效果,利用通用辐射传输模式(Community Radiative Transfer Model, CRTM) 模拟了大气红外探测仪(Atmospheric Infrared Sounder, AIRS)的通道亮温,并分析了云类型、云层含水量、云厚度和云顶高度等云参数对AIRS亮温的 影响。结果表明：(1)由于云层对红外辐射的截断作用,只有高于云顶的大气才会对辐射亮温产 生影响;(2)随着云层积分含水量的增加,亮温逐渐减小,但其减速放缓,直至不变;有效半径较 大的粒子对辐射的散射作用较强,相应亮温较小;(3)若云顶高度固定不变,云厚度的变化 则不会对亮温产生影响;若云底高度固定不变,云层越厚,相应的亮温越小;(4)地面通道亮温 对云顶高度的变化比较敏感,云顶以上通道的亮温不受云顶高度变化的影响。     

大气成分对中波红外地基光电系统观测的影响分析

地基光电系统白天在可见光波段对空间目标观测时,因受大气散射等因素的影响,探测能力会急剧下降。红外波段较可见光波段具有较强的大气穿透能力,因此在红外波段观测空间目标可以较好地解决白天探测的问题。利用MODTRAN模型计算了不同大气成分对中波红外透射率的影响并进行了分析,并用中波红外成像系统在地基望远镜上进行了观测。实验结果表明,中波红外探测器在白天能极限探测到7等星,平均信噪比为6.236。本研究对白天红外波段地基的空间探测具有一定参考意义。     

红外卫星资料的云检测对台风数值模拟的影响

为提高红外卫星资料的利用率,需将更多的资料同化进入数值预报模式初始场,尽量减小云污染的影响。针对大气红外探测器(Atmospheric Infrared Sounder, AIRS)卫星资料,用云检测方法识别了云顶高度。在验证该方法的有效性之后,在大范围卫星视场的含云区域中保留所有云顶以上的通道,并将这些通道的亮温数据同化进入数值预报模式初始场,通过对比分析不同方案下台风的模拟路径来评估云检测方法对台风数值模拟的影响。结果表明,该云检测方法的效果较好,检测出的晴空区及云区的分布与实际观测对应,检测得到的高云顶区域与台风云系的对应性较好。将云顶以上的通道亮温加以利用后,红外卫星资料的利用率得到很大提高,数据是原数据量的2.4倍。在台风路径模拟方面,同化云层以上的通道数据后,数据量的增加使路径模拟变得更精确了,与观测值明显接近。     

一种全谱段多光谱遥感器的星上信息处理系统

全谱段多光谱星上信息处理系统应用于某型号多光谱遥感器,由可见光信息处理电路及红外信息处理电路构成。该系统基于推扫成像的遥感器设计方案,通过外同步控制方式,完成了可见光、短中波红外、长波红外探测器的时序控制与驱动、模拟信号采集与处理、数字信号整合与格式编排等功能,具有多焦面同步工作、采集模拟通道多、信噪比高的特点。最终系统共采集32路模拟图像信号,输出量化位数为14 bit,五路串行LVDS输出,单路数据率为30 Mbps。在给定的测试条件下,实验室环境实测可见光通道、短波红外通道信噪比分别达到307和422,中波红外通道、长波红外通道NETD分别达到0.14 K和0.16 K。并使用可见光通道进行了外景成像,得到了良好的图像数据。通过实验室测试及外景成像验证了本系统能够满足遥感器使用需求。     

基于MODIS资料的强对流云团通道特征分析

根据EOS/MODIS多通道遥感数据,针对2006年6月30日20:00～2006年7月1日20:00安徽省北部出现的一次强降水,定性地分析了产生暴雨的强对流云团的特征,揭示了强对流降水云团的云系特征和结构特征,并用地面雨量观测资料开展验证分析.研究结果表明利用MODIS资料对安徽省暴雨的监测是行之有效的方法之一,MODIS云图的云反照率,云顶亮温、两通道反照率差值、云的相态、红外亮温比值、温湿度场的结构与云的降水强度有一致的对应关系,MODIS遥感资料对强对流云团的云特征具有很好的指示作用.     

基于CALIPSO数据反演云相态的方法研究

依据云粒子对偏振激光的消偏原理,基于星载激光雷达CALIPSO的数据,利用其层积分衰减的后向散射β与层积分的退偏振比δ之间的二维阈值关系及其空间相关性提出了一种云相态识别的新算法.应用该算法对2010年3月3日中国区域内的一轨CALIPSO数据进行了云相态的反演实例实验,并对实验反演结果与CALIPSO相态产品进行了对比分析.结果表明该算法具有更高的云相态识别精度.     

夏季热带及副热带降水云可见光/红外信号气候分布特征

通过融合热带测雨卫星(TRMM)测雨雷达和可见光/红外扫描仪十年的探测结果,利用PR对降水云的直接识别,分析研究了夏季热带和副热带地区降水云及层状降水云和对流降水云的可见光0.63μm与红外10.8 μm通道信号的气候特征.研究结果表明热带辐合带(ITCZ)、南半球辐合带(SPCZ)、亚洲季风区、热带非洲、北美及南美热...     

基于TRMM VIRS可见光和红外五通道的白天云检测方案

热带测雨卫星(Tropical Rainfall Measuring Minion,TRMM)积累的从可见光到微波的多光谱云和降水辐射信息,为全球尺度云和降水参数反演研究提供了宝贵资料.云/晴空识别作为反演流程中的关键一环,对反演结果准确度起到决定性的作用.利用可见光/红外扫描仪(visible and infrared scanner,VIRS)提供的五通道辐射通量观测,提出一种可依靠TRMM平台观测资料独立实现的白天云检测方案.此方案由地形识别、二维表云检测和决策树云检测三个基本步骤构成,检测结果分为无云覆盖、部分云覆盖和完全云覆盖三种.与MODIS云产品的对比结果表明,非冰雪下垫面云检测精度较高,云量均值差异低于5%.特别对于冰雪下垫面,结合使用1.6μm反射率以及3.7μm和10.8μm亮温信息,利用阈值法对冰雪覆盖的晴空像素和真实云像素实现了较好的分离.利用该云检测方案,仅借助TRMM平台可见光和红外多通道资料即获得可信的云/晴空识别,这将为基于TRMM卫星多仪器融合资料的云和降水参数反演等相关研究带来方便.     

“艾利”台风过程中FY-2C与TRMM卫星红外通道信号差异分析

为了了解不同卫星平台上类似仪器探测结果的差异,分析对比了2005年8月27日至9月3日"艾利"台风期间,风云二号C星(FY-2C)自旋扫描辐射器(VISSR)与热带测雨卫星(TRMM)可见光及红外扫描仪(VIRS)中红外和远红外探测结果差异。研究结果表明,70%以上的VISSR和VIRS红外辐射亮温差小于5 K;晴空状况下VIRS较VISSR红外通道平均亮温偏低幅度小于1.5 K;有云情况下远红外通道VIRS比VISSR相应通道亮温平均偏高幅度也小于1.5 K,但中红外通道VIRS与VISSR的亮温差异较大,且随着云顶的升高,差异也增大。     

卫星资料在云顶粒子尺度特征分析中的应用

选取NOAA卫星AVHRR通道3(3.55～3.93μm)观测资料,分析云顶粒子的物理性质,并用地面雨量和雷达观测资料对卫星反演分析结果进行验证.分析结果显示通道3反射率小,云顶粒子尺度大时易产生降水.当云层为单一层次时,通道3的反射率小值区与雷达回波区间具有良好的对应关系,证实了在降水过程中卫星分析云顶粒子尺度结果与雷达观测一致.     

基于VIIRS传感器的场地反射率测量精度的验证

反射率基法是目前最常用、最有效的可见光近红外通道在轨辐射定标方法。在该方法中,准确的场地反射率测量是得到高精度定标结果的重要前提之一。利用双光谱仪法进行了野外地物反射率时间序列测量,避免了用传统测量方法可能出现的辐射条件不一致问题。用中心区和高反区场地反射率测量值对VIIRS传感器的表观反射率进行了模拟,并将VIIRS可见光近红外9个通道(I1、I2、M1～M7)的卫星观测表观反射率值与6S辐射传输模型模拟值进行了对比。除M6通道外(水汽吸收),相对偏差均在3%以内,验证了场地反射率测量的准确性。     

利用半球空间反射比实现色度特性计算的方法研究

我们研制的ISI2000NV反射比／色差测量系统是兼有测量物体的光谱反射比特性及其色度特性两大功能的系统。它利用其内置的光谱仪可测得可见一近红外波段反射物体的半球空间的反射比，继而可反演出物体的色度特性。本文就后一功能在实现原理及计算方法上加以描述。     

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.     

运动补偿下双通道星载高光谱成像仪图像配准

最新一代可见近红外（VNIR）和短波红外（SWIR）双通道星载高光谱成像仪,多采用视场分离器将VNIR和SWIR通道分离为多个子视场,同一时刻各子视场对地成像区域不同,在采用运动补偿技术提高图像信噪比时,各子视场对同一地物的观测角不同,导致图像间失配关系复杂,无法获取同一地物的VNIR-SWIR连续光谱。通过建立运动补偿下的严格成像几何模型,定量分析了双通道图像的畸变和失配规律,进而提出了各子视场分别几何定位再相位相关法配准的方案,并利用东天山区域运动补偿下星载双通道高光谱仿真数据进行验证。结果表明,传统的基于图像的配准方案精度为3.9像元,仍无法得到同一地物像元的VNIR-SWIR光谱曲线,文中方案配准精度提高到0.3像元,VNIR和SWIR重叠波段的反射率光谱重合度误差由41.5%降低到1.2%。     

几种不同类型土壤的VIS-NIR光谱特性及有机质响应波段研究

利用高光谱遥感技术估测土壤有机质含量是精准农业发展的必然要求.本研究测量并分析了7组不同地区不同类型共791个土壤样品在350～2500 nm的光谱反射率及一阶微分曲线,并对土壤有机质含量和光谱反射率进行相关性分析,同时对前人研究中有关有机质的光谱响应波段进行了总结.结果发现,600～800 nm波段可以作为研究区域内不同类型土壤共同的有机质光谱响应波段,这对进一步建立不同土壤类型相对统一的有机质预测模型具有一定意义.研究还发现,有机质含量高于2%并不是高光谱预测土壤有机质含量必要的前提条件.     

Interband calibration over clouds for POLDER space sensor

The Polarization and Directionality of the Earth's Reflectance (POLDER) spatial polarimeter was onboard the Advanced Earth Observation Satellite (ADEOS) satellite that flew from August 1996 to June 30, 1997. POLDER measured both multidirectional reflectance and polarization in visible and near-infrared spectral bands with a very wide field of view. An accurate absolute radiometric calibration is essential for the scientific exploitation of radiance measurements of the Earth. POLDER inflight radiometric calibration has been performed at the Centre National d'Etudes Spatiales (CNES), French National Space Studies Center, from measurements taken only on well-characterized targets. This paper presents the results of the POLDER in-flight radiometric interband calibration over clouds for channels 443 and 490 nm. The method is based on the comparison of measurements to simulations. Selected measurements correspond to observations over oceans for high, thick convective cumulonimbus and for low, thick stratocumulus. Simulations are calculated using the discrete ordinate computing method. An error budget considers the sensitivity of this calibration method to cloud microphysics, to cloud top altitude, and to aerosols and gaseous loading. Calibration results are discussed for different simulated cloud models     

Application of neural networks to AVHRR cloud segmentation

The application of neural networks to cloud screening of AVHRR data over the ocean is investigated. Two approaches are considered, interactive cloud screening and automated cloud screening. In interactive cloud screening a neural network is trained on a set of data points which are interactively selected from the image to be screened. Because the data variability is limited within a single image, a very simple neural network topology is sufficient to generate an effective cloud screen. Consequently, network training is very quick and only a few training samples are required. In automated cloud screening, where a general network is designed to handle all images, the data variability can be significant and the resulting neural network topology is more complex. The latitudinal, seasonal and spatial dependence of cloud screening large AVHRR data sets is studied using an extensive data set spanning 7 years. A neural network and associated feature set are designed to cloud screen this data set. The sensitivity of the thermal infrared bands to high atmospheric water vapor concentration was found to limit the accuracy of cloud screening methods which rely solely on data from these channels. These limitations are removed when the visible channel data is used in combination with the thermal infrared data. A post processing algorithm is developed to improve the cloud screening results of the network in the presence of high atmospheric water vapor concentration. Post processing also is effective in identifying pixels contaminated by subpixel clouds and/or amplifier hysteresis effects at cloud-ocean boundaries. The neural network, when combined with the post processing algorithm, produces accurate cloud screens for the large, regionally distributed AVHRR data set     

MODIS On-Orbit Spatial Characterization Using Ground Targets

The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor is currently being operated on both Terra and Aqua spacecrafts. MODIS uses 36 bands arranged in four focal plane assemblies (FPAs)—visible, near infrared, short- and middle-wavelength infrared, and long-wavelength infrared. Misregistrations between spectral bands and FPAs and changes of spatial characterization on-orbit could impact the quality of science data products generated with multiple bands located on different FPAs. In this paper, an approach is presented to compute the MODIS band-to-band registration (BBR) using ground measurements. A special ground scene with unique features is selected to calculate the spatial registration along-scan and along-track. The monthly and yearly spatial deviations are calculated for the bands of both Terra and Aqua MODIS except for some ocean bands, cloud bands, and the Aqua MODIS band 6. The comparison with results derived from the spectroradiometric calibration assembly, a device operated on-orbit to track the BBR shift between any two of the spectral bands, generally shows good agreement. The measured differences between these two approaches are typically less than 100 m in the scan direction and 200 m in the track direction. This approach can provide more frequent characterization of the MODIS BBR and is extremely useful for other sensors that do not have an onboard spatial characterization device.      

卫星资料在多层云系特征识别中的应用研究

利用FY-ID、NOAA仪器的多光谱探测通道数据．采用1．6μm反射率和11μm亮度温度双通道散点图及3．75μm与11μm亮度温度差分析方法，对密实卷云、卷云覆盖在水云上、密实水云等几种云覆盖情况进行判识检测试验,研究结果表明综合运用多探测通道数据，可简单有效地识别典型的多层云系。     

可见光/红外全天空成像仪和云雷达联合反演云高

为解决大部分设备无法单独获取全天空云底高度的问题,基于中国气象局大气探测基地可见光/红外天空成 像仪和毫米波云雷达2019 年6 月的灰度值与云底高度数据,利用辐射传输模式计算地面8～14 μm波段向下红外辐射 随天顶角的变化关系,并根据红外波段测得的天顶云底灰度值与非天顶位置的天顶角余弦灰度值之间的线性关系, 从 而反演得到全天空云底高度。结果表明： (1) 相比于全天无云的情形,在一天的相同时间时,全天有云时的天顶灰度值 较高。(2) 当云底高度为2000 m以上且云层较厚时,云底高与红外模块所测灰度值的相关性明显好于云层较薄的低 云。(3) 2019 年8 月12 日的个例验证结果显示,反演云高与通过云雷达测得的实际云高相关系数为0.956,而与取天顶 附近约30°天顶角得到的云高相关系数为0.9508。