SMAP卫星海表面亮温仿真及海表面盐度遥感反演

海表面盐度遥感是海洋遥感研究的重要内容之一。针对大气对海表面盐度遥感的影响,根据大气辐射传输理论,对大气影响进行仿真分析及修正,进而通过神经网络模型反演了海表面盐度。研究结果表明:大气对海表面盐度遥感存在一定的影响,需进行校正;当大气温度和压强精度分别达到2℃和10 hPa时,可以去除大气影响;训练样本集选取数量的不同将对神经网络反演精度造成一定的影响;SMAP卫星海表面盐度遥感反演结果相对误差较小,残差基本集中在0.6以内,但在盐度值低于34.4‰的区域误差较大。     

海表面盐度卫星微波遥感研究进展

海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)是研究大洋环流和海洋对全球气候影响的重要参量、是决定海水基本性质的重要因素之一。卫星微波遥感可以满足盐度研究过程中大范围、连续观测的需要,国际上统一的认识是选择频率为1.413 GHz的L波段作为盐度遥感的首选波段。目前,国外发展的海面盐度微波遥感反演算法主要有两种:基于海表发射率估算海表盐度的算法和基于贝叶斯定理提出的反演算法。影响盐度反演精度的因素主要有太空辐射、电离层法拉第旋转、大气、海面粗糙度等。其中,海面粗糙度对盐度反演影响很大,海面粗糙度处理模型可以分为3大类:理论算法(间接发射率模型、直接发射率模型)、经验算法、半经验半理论算法(Hollinger 半经验模型、WISE半经验模型、Gabarró模型)。SMOS卫星和Aquarius/SAC\|D卫星的成功发射,将海表面盐度遥感的反演精度控制在0.2 psu以内,通过改进反演算法,有望得到更高的反演精度。     

Mono-window Algorithm Applicability in Fujian Sea and Its Surrounding Areas Sea Surface Temperature Retrieval

On the basis of four quarters HJ\|1b thermal infrared remote sensing images during 2013~2014,each of the spring,summer,autumn and winter,mono\|window algorithm was adopted to retrieve Sea Surface Temperature(SST).To verify the feasibility and accuracy of this algorithm,the derived results were compared with the measured SST data,show that the average absolute error is 0.86 ℃ and the correlation coefficient R² is 0.971 5.The different levels influence on derived results caused by the uncertainty of water vapor and atmospheric temperature is analyzed,indicate that if the water vapor error ranges between -2~0 g/cm²and the temperature variation is between -2 ℃~2 ℃,the sea surface temperature error will be within 5%,the high retrieving accuracy can still be achieved;The sensitivity of the water vapor in winter shows higher than in summer,while the sensitivity of atmospheric temperature demonstrates lower than in summer.Therefore,mono\|window algorithm is good applicable in the SST retrieval in Fujian sea and its surrounding areas,which is of great significance to Fujian environmental monitoring.     

基于PMDB数据集的海表温度反演误差统计分析

红外辐射计在测量海表温度时,大气水汽含量是影响遥感反演精度的主要因素之一。利用1988年1月~2009年11月60°N~60°S的SST和水汽月平均资料及AVHRR准同步实测数据集PMDB,分析了海表温度及其卫星反演误差和海面水汽含量的相关关系。结果表明：海表温度和水汽含量的纬度带月均值具有明显的季节变化特征。纬度越高,遥感SST偏离实测SST越小;在中低纬海域,PFSST算法通常低估了海表温度,而高纬度海域则高估了海表温度;SST误差的气候态月均值在中高纬海域具有较好的季节分布特征,与水汽、SST的季节变化相关性较高。     

基于星载微波辐射计的海面风场对海表盐度反演影响研究

为了研究海面风场对海表盐度反演结果的影响,需要构建准确的海面风场影响下的海表亮温模型。将不同海面粗糙度模型计算的结果与Aquarius盐度计卫星产品中的海面粗糙度数据进行了比较,结果表明双尺度模型结合海面泡沫模型的计算结果与Aquarius卫星产品粗糙度数据一致性最好。基于此构建了海面风场影响下的海面亮温仿真模型以及双极化通道的盐度反演模型,研究了海面风场对L波段海面微波辐射特性的影响以及风场资料误差对盐度反演精度的影响。仿真结果表明,2m/s的风速误差对盐度反演结果的影响较大。在低温和大风速条件下达到1psu以上,尚不能满足目前盐度遥感的精度要求。20°的风向误差对在中小入射角条件下对盐度反演结果影响较小,对盐度遥感的月平均要求影响不大。     

Sea surface effects on the sea surface temperature estimation by remote sensing

By using a sea surface temperature profiler buoy, the behaviour of the vertical temperature profile near the sea surface was observed in Mutsu Bay. In the daytime under calm and strong sunshine condition, there occurred a large temperature difference between the uppermost sea surface and the 1 m depth. The difference disappeared when the wind began to blow with a speed greater than 4ms^?1. Besides the atmospheric effects the inhomogeneity of the vertical temperature distribution near the sea surface must be another major error factor in the sea surface temperature estimation by satellite remote sensing.     

水色水温遥感产品真实性检验误差分析

真实性检验是利用现场观测数据或其他高质量遥感产品来获取待检验遥感产品精度的技术,是遥感产品制作及其应用的前提。通过分析均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差等多种遥感产品精度评价统计量的适用性,确定了一套水色、水温遥感产品真实性检验流程。以中分辨率成像光谱仪(MODIS)海表温度(SST)遥感产品的真实性检验实例展示了文中确定的水色水温遥感产品真实性检验流程的可行性。分析结果表明待检验产品的分布规律(样本均值和标准偏差)对检验结果的统计量会产生一定的影响,平均值对平均相对误差的影响呈现高相关性。     

卫星遥感海面风场的进展

空间技术的发展使得卫星遥感成为获取海面风速信息的重要手段。对卫星微波遥感海面风场的各种传感器的性能、特点等作了较全面地评述,并指出了卫星微波遥感信息的复合分析和数值同化将是获取海面风场的两个主要方法。     

三维海面计算机仿真

为海洋微波遥感器提供预研阶段的海面仿真数据,本文首先从经验的涌浪谱和风浪谱出发,利用傅立叶变换仿真了三维海面。结果表明,用这种方法可以模拟真实的海面。     

基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法研究

航空物探遥感数据的采集过程中受到电磁波辐射等外界因素的影响,导致航空物探遥感数据分类准确率较低,为此提出基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法;根据航空物探对象的基本特征,设置遥感数据的分类标准;通过辐射校正、几何纠正、噪声消除等步骤,完成航空物探遥感数据的预处理;构建自编码神经网络,利用自编码神经网络算法,从光谱、形状、纹理等方面提取遥感数据特征,通过特征匹配确定航空物探遥感数据的所属类型;通过分类性能测试实验得出结论：所提方法的全局遥感数据分类成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.6%,局部遥感数据分类的成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.3%,即所提方法在分类性能方面具有明显优势。     

L波段海水辐射率模型综述

全球海洋盐度的分布和变化对于海洋生态系统和海洋气候系统都是非常重要的参数。盐度的被动微波辐射遥感虽然在L波段灵敏度最高,但是其在L波段的灵敏度低于其它许多变量,因此对盐度反演模型精度要求很高。通过介电常数模型、海表粗糙表面波谱模型和电磁散射模型的融合,并经过实验数据的比较,可以获得描述海表辐射率的理论模型表达式。概述了目前常见的L波段描述海表辐射率的理论模型和几种半经验模型,利用不同的组合模型Two-scale与Durden &Vesecky x 2结合、SSA与Elfouhaily结合和利用亮温依靠速度的Hollinger和Camps等人的半经验线性模型以及Gabarro等人的半经验模型,归纳了Gabarro等人利用WISE试验数据和EuroSTARRS数据反演盐度的结果,并依据盐度反演的质量对这些模型进行了评估。     

渭河定量遥感水质反演中的大气校正作用研究

以渭河陕西段为研究对象,在获取了渭河陕西段实地监测数据和相应时间段的SPOT-5遥感影像数据基础上采用黑暗像元法(DOS)、大气辐射传输模型法等7种大气校正方法对SPOT-5遥感影像进行大气校正。结合校正后的遥感数据,使用多元线性回归、支持向量机(SVM)、及BP神经网络3种方法对渭河进行定量遥感水质反演。实验结果表明,通过遥感影像对渭河进行定量水质反演是可行的,大气校正在一定程度上提高了定量遥感水质的精度。对于SPOT-5遥感影像的大气校正,采取对遥感数据辐射定标后消除各波段最暗像元的方法可以达到较好的效果。     

不同介电常数模型的平静海表面亮温仿真差异性分析

利用介电常数模型仿真平静海表面亮温是海洋盐度遥感反演的基础工作之一。利用Matlab软件对K-S模型、M-W模型和Bl模型3种介电常数模型进行了仿真。首先分析了3种介电常数的实部和虚部值随电磁波入射角变化的差异性,然后通过介电常数模型获得的3种平静海表面亮温,分析了在盐度为30～40psu以及不同入射角的情况下,3种介电常数模型得到的平静海表面亮温和盐度变化率的关系。研究结果表明,在L频段(1.4～1.427GHz),3种模型的差异主要体现在实部,K-S模型介电常数实部值相对于其他2个模型更高,电磁波衰减程度基本一致;在入射角为55°时,亮温与盐度的变化率差异最明显,3种模型的垂直极化亮温的变化率比水平极化亮温高30%左右。     

A new algorithm for microwave radiometer remote sensing of sea surface salinity without influence of wind

The microwave radiation of the sea surface, which is denoted by the sea surface brightness temperature, is not only related with sea surface salinity (SSS) and temperature (SST), but also influenced by sea surface wind. The errors of wind detected by satellite sensor have significant influences on the accuracy of SSS retrieval. The effect of sea surface wind on sea surface brightness temperature, i.e. ΔT_h,v , and the relations among ΔT_h,v , wind speed, sea surface temperature, sea surface salinity and incidence angle of observation are investigated. Based on the investigations, a new algorithm depending on the design of a single radiometer with dual polarizations and multi‐incidence angles is proposed. The algorithm excludes the influence of sea surface wind on SSS retrieval, and provides a new method for remote sensing of SSS.     

全极化微波信号海面风场反演技术现状与发展趋势

全极化微波辐射计是一种新型的被动微波遥感仪器,可以测量海面辐射的全部4个Stokes参数,提供了测量海面风场的一种新方法。首先介绍了国内外先进微波辐射计的技术特点及其海洋遥感应用情况,然后描述了海面微波发射信号的变化机理,以及海面全极化信号的风向谐波特征及其反演海面风场的优势,归纳了全极化微波信号海面风场反演的总体技术思路和产品精度,最后分析了全极化微波辐射计风场反演的关键技术和难点,并对该项技术的发展进行了展望。     

利用SMOS卫星数据反演海洋盐度方法研究

以星载微波遥感的辐射传输方程为基础,利用 SMOS(土壤湿度海洋盐度)卫星的L1C级亮温数据,通过与辐射传输模型模拟的亮温进行对比,评估及验证亮温的数据质量,建立了海洋盐度反演算法。通过分析2012年7月东南太平洋区域(45°~5°S,140°~90°W)的下降轨道数据,发现MIRAS亮温与模型模拟亮温之间总是存在几K的系统偏差,即OTT,因此提出了两种反演盐度的方法:一种是修正OTT偏差,使用入射角0°~55°的数据反演盐度;另一种是不修正OTT偏差,使用大入射角范围35°~55°的数据进行盐度反演。再通过利用MIRAS多角度信息,对亮温作二阶多项式拟合,减少随机噪声对反演的影响。最后采用最小二乘法,使得MIRAS的二阶拟合亮温与模型仿真亮温最接近,迭代反演盐度值。并将反演结果分别与欧空局的L2级盐度数据产品和Argo盐度数据进行比较,来验证反演算法。结果表明:修正OTT之后全角度数据反演的盐度值在50 km×50 km范围内、卫星过境前后5 d,与Argo浮标盐度匹配比较的均值为1.38 pss,标准差为0.35 pss;不修正OTT,直接利用大入射角范围35°~55°的MIRAS亮温反演盐度,与Argo盐度误差均值为0.03 pss,标准差为0.33 pss;同时欧空局的L2级盐度与Argo盐度误差均值为0.26 pss,标准差为0.38 pss。可见利用大入射角范围的反演方法很好地反演了海洋盐度。     

地表温度遥感中大气平均作用温度估算模型研究

大气平均作用温度Ta是地表温度遥感单窗算法中一个关键的参数,利用2008~2011年全国123个探空站点资料,针对大气水汽量的垂直分布特征,分析了利用近地层气温T0估算大气有效平均温度的可行性;进一步分析了T0和Ta之间的相关性,建立了适合我国地区大气平均温度估算的最佳模型Ta=44.97098+0.80512 T0,模型的决定系数R²为0.859,均方根误差为4.198 K。通过对44幅HJ\|1B/IRS热红外图像地温反演的敏感性分析,结果表明:模型估算的Ta用于地表温度反演时的误差为1.734 K;当大气透射率τ很小时,模型估算的Ta误差对地温反演很敏感,较小的估算误差会给地温反演带来很大的误差;随着大气透射率τ的增加,Ta的估算误差对地温反演的敏感性逐渐降低。
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L波段多角度微波植被指数研究

植被指数是卫星遥感领域中用来表征地表植被覆盖,生长状况的一个简单有效的度量参数。通常由于植被光谱受到植被本身、环境条件、大气状况等多种因素的影响,植被指数往往具有明显的区域性和时效性。微波遥感具有全天时、全天候的工作能力,利用被动微波遥感观测数据建立植被指数,将能够弥补现有植被指数的局限性。2009年发射的土壤水分和海洋盐度(SMOS)卫星首次采用L波段多角度微波观测。通过双极化多角度微波辐射信号组合,可以最小化地表辐射的影响,从而发展了仅与植被参数有关的微波植被指数。这种方法为SMOS监测全球植被信息提供新的机会。     

Improved retrieval of sea ice total concentration from spaceborne passive microwave observations using numerical weather prediction model fields: An intercomparison of nine algorithms

The accuracy of the sea ice concentration estimates in polar regions is reduced by the effects of atmospheric emission and absorption. A method is presented where a fast atmospheric radiative transfer model and Numerical Weather Prediction (NWP) model fields are used to correct brightness temperatures before they enter the sea ice concentration algorithm. The skill of the method is a function of the errors in the NWP model fields modulated by the sensitivities of the sea ice concentration algorithm used. The NWP model fields representing the most significant atmospheric parameters, i.e. water vapour, cloud liquid water, surface temperature and wind speed over open water are evaluated using remote sensing data. For wind speed and total water vapour, it is found that the standard deviation of the difference is less than the RMS error quoted for the remote sensing algorithms. The best consistency is found for water vapour followed by wind speed. The NWP model cloud liquid water displays standard deviations much higher than the RMS error of the remote sensing algorithm and close to the total average content. Nine sea ice concentration algorithms are further evaluated in a sensitivity study to the above-mentioned atmospheric constituents using a detailed atmospheric radiative transfer model. The result shows that the class of algorithms based solely on the 19 and 37 GHz vertically polarised channels display the smallest sensitivity to all three atmospheric parameters: total water vapour, wind speed and cloud liquid water. Finally, it is demonstrated that this method overcomes many problems associated with conventional weather filtering over mixed ice-water and new-ice pixels and allows the retrieval of sea ice concentrations below 10%.     

SMOS卫星海表面亮温数据与海表面盐度数据的相关性研究

海表面亮温是反演海表面盐度的关键。从不同海表面亮温参数与海表面盐度的关系入手,利用2014年7月8日西北太平洋区域SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星L1C数据和Argo实测盐度数据,使用数据拟合、显著性检验、偏相关分析和广义相加模型等方法,分析了海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)与SMOS卫星不同极化方式和不同入射角亮温参数的相互关系,并得到以下结论:水平极化亮温、垂直极化亮温、第一斯托克斯参数和第二斯托克斯参数4种亮温参数与入射角具有较强的相关性,水平极化亮温、第一斯托克斯参数与海表面盐度相关性较好,其中12.5°第一斯托克斯参数为反演海表面盐度的最佳亮温参数。