气象卫星数据冬小麦估产的区域订正

一、引言气象卫星遥感资料用于农作物估产,近年来世界各地已普遍展开。气象卫星遥感信息由于分辩率较低,混合像元所占比例较大,往往使图像失去提取细节的价值,因此需做必要订正。本文介绍天津市冬小麦估产中应用平均方程残差对NOAA卫星AVHRR传感器通道1和2的CCT资料进行的区域订正。结果表明此种方法有效,可使估产的准确率提高2％以上。二、资料来源和基本方法 NOAA卫星CCT资料由国家气象局卫星     

气象卫星数据在农业领域应用概况

自1960年4月1日美国成功地发射了世界上第一颗气象卫星以来,经过20多年的试验和业务运行,已发展到较成熟的阶段。1983年我国引进气象卫星接收和处理系统,不仅能提供图像资料.而且能提供计算机兼容磁带,用户可以根据需要作各种处理。气象卫星的应用范围已由气象领域拓宽到海洋、水文、航空运输、空间科学、环境保护、工矿企业、港口建设和军事系统等。农业领域应用的卫星遥感资料,过去主要由陆地卫星供给。1978年美国发射了第三代极轨道气象卫星系列。目前正在运行的NOAA—8号和9号。载有改进的甚高分辨率辐射计(AVHRR),其     

利用气象卫星磁带数据监测冬小麦长势

利用遥感技术监测农作物长势,进行产量预测,是遥感应用中的重要课题之一。介绍应用陆地卫星MSS数据进行此项工作的文献较多,大致可归纳为如下几方面: (1) 以目视解译为主。将不同时相、不同波段的影像经光学处理,突出作物信息,配合地面实况资料,推断和评价作物长势,预测产量。 (2) 从农作物光谱特点出发,根据反射率曲线寻求与产量相关性大的日期和波段,建立估产模式。 (3) 引入绿度(G)概念做为评价作物状况的定量标准。用红和近红外波段地物反射率的各种组合来表示,常用的有归一化差值植被指数、比值植被指数等。找出G与产量之间的相关关系。 (4) 在积温基础上建立估产模式。利用作物活动面温度、作物含水量和长势之间的密切关系建立物理     

影响气象卫星数据广播系统接收的原因分析

新一代气象卫星接收系统CMACast即将投入使用,成为气象部门唯一一套数据广播系统,因此,做好CMACast系统日常管理非常必要。该文通过分析影响其接收的原因和解决的方法,并简单介绍室外天线的选址、安装和保养等问题,希望能帮助小站管理人员提高管理的能力,更好的做好小站的管理。     

气象卫星数据实时接收与存储系统的设计

城市温度动态状况的监测系统实时地自动获取我国风云气象卫星FY-1D和美国NOAA-12、NOAA-16、NOAA-17气象卫星系列热红外通道遥感数据,并将接收到的数据以1A5格式存储在计算机磁盘上。系统自动提取1A5数据文件头信息,实现了气象卫星1A5数据的自动入库管理。     

气象卫星热红外波段数据同化的实现

本文研究的是多颗气象卫星的多信息源的数据同化问题,主要应用于城市温度分布状况的监测系统,在使用多源数据前,首先需要对数据进行同化处理.同化的方法是对不同卫星探测辐射值进行直接对比,然后进行投影变换几何粗校正和图像平移精校正,使多源数据在几何位置上能得以高精度的配准.设计了软件流程,编写了ActiveX组件,同化工作在服务器端完成,使用ODBC对数据库存取,最后利用实际遥感数据对系统进行了检验,获得的结果符合反演使用的要求.     

GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理

GMS同步气象卫星云图是天气预报的主要手段之一。主要介绍了GMS-3气象卫星及其云图数据的结构,论述了一种基于微机的实时数据录取、图像处理系统的工作原理、关键技术的实现方法。     

一种气象卫星数据脉冲噪声滤除方法

气象卫星数据在采集或者传输的过程中,往往会引入不同程度的脉冲噪声。为提高图像质量,滤除噪音,进行可信度分析,提出了一种三阶段气象卫星数据脉冲噪声检测和滤除方法。在算法第一阶段,利用均值与均方差比值差值序列建立排序检测器(ROD),检测出图像中所有可能的脉冲噪声点;第二阶段,采用逐点滑动N×N窗口,按照每个可能的脉冲噪声点在不同的滑动窗口被重复检测到的次数,建立噪声可信度。第三阶段,对高噪声点进行滤波;对低噪声点迭代排序检测,如果可识别有噪声点,再进行滤波。结果表明,算法可以准确检测和滤除脉冲噪声,并保持数据中非噪声点信息。     

基于静止气象卫星数据的地表温度遥感估算

基于分裂窗算法和地表温度日周期变化模型,探讨了利用多时相热红外遥感数据反演地表温度的方法。首先,利用分裂窗算法及地表温度日周期变化形式,推导了多时相遥感数据反演地表温度的方法。其次,利用辐射传输模型(MODTRAN),以2006年夏季在禹城观测的3 d地表温度、气温及大气水汽数据做为输入参数、变化观测角及比辐射率,模拟了一日多个时刻与风云二号(F-2D)波谱响应函数一致的亮温数据,基于此,模拟数据库对所提算法进行了检验。最后,利用2010年9月30日FY-2D多时相热红外数据对新疆区域地表温度进行了反演,并与相应时刻的MODIS地表温度产品进行了比较。结果表明：利用模拟遥感数据反演地表温度,模拟值与估算值的相关系数达0.9,均方根误差在1.5 K以内;利用在轨FY-2D热红外数据反演得到的地表温度与MODIS温度产品趋势基本一致,两者的相关性达到了0.5,均方根误差为4.4 K。需要说明的是,此方法仅满足于晴朗无云的条件。     

基于时间序列的MODIS遥感数据的辐射定标

针对基于统计量的辐射相对定标的不足之处,提出了一种基于小波提升分解的小波变换算法,以解决时间序列上的MODIS遥感图像的辐射定标问题。该方法使用不同年限获取的MODIS卫星影像分别进行提升小波分解,对低频信号进行灰度辐射定标后再与高频信号重构,通过提升小波逆变换得到结果图像,实验结果表明效果较好。     

FY-3号气象卫星的热红外数据同化方法研究

针对FY-3传感器：扫描辐射计、中分辨率成像光谱仪和红外分光计的热红外通道,根据辐射传输理论以及地表温度反演信息的一致性,利用大气辐射传输模拟软件MODTRAN4进行数据模拟和数据同化方法研究。结果表明,这三个传感器热红外数据具有显著的线性相关关系;对于扫描辐射计、红外分光计分别向中分辨率成像仪的数据同化模型,当改变观测角,模型回归系数之和总是约为1．0;扫描辐射计和红外分光计的误差分别为0．4K和0．15K（300K时）。     

“风云一号”气象卫星数据在海洋遥感中的应用

一、风云一号卫星和AVHRR资料 1988年9月6日我国发射了第一颗气象卫星—风云一号,它是一颗三轴稳定对地指向的太阳同步极轨卫星,轨道高度900公里,轨道周期102分钟,每天绕地球14周。星上主要探测仪是一台五通道的甚高分辩扫描辐射仪(AVHRR),可获取地面,海面及云顶反射和辐射的可见光和红外能量,通道性能见表1。     

极轨气象卫星有效载荷航空校飞数据地理定位

航空校飞数据的地理定位方法用来确定数据中每一个像素的地理经纬度,它是整个数据处理过程的基础。介绍了一种用于航空校飞试验数据的地理定位方法。首先给出了问题的描述;其次建立了航迹和姿态模型;然后给出了地理定位方法的算法;最后给出计算结果及误差分析,验证了方法的可行性以及高精度。地理定位方法不仅仅可以用于极轨气象卫星的校飞试验数据处理,同时也适用于其他遥感卫星的校飞试验数据处理,具有非常重要的意义。     

多视点三维数据合并中的定标球球心算法

利用每个数据点的k-近邻点计算其法向量,并以扫描区域中心点的法向量为基准,使所有点的法向量指向球心;然后根据扫描仪的测量精度计算误差范围,以扫描区域中心点法向量的延长端点为中心提取出球面数据点;最后以球面数据点法向量延长端的质心为该定标球的球心．大量真实数据实验表明,文中算法具有较高的精度和较好的稳定性．     

极轨气象卫星与地球静止轨道气象卫星

依照运行轨道的不同 ,气象卫星分为极轨卫星和地球静止轨道卫星两大类。前者是围绕地球两极运行的太阳同步近圆轨道 ,后者是运行在地球赤道上空 360 0 0 km的相对静止轨道上。极轨和静止气象卫星是两种不同观测特性的卫星。中期数值天气预报、气候预测和全球生态环境变化监测、远洋航海、航空所需的气象资料等 ,主要从极轨气象卫星获得 ;静止气象卫星则对灾害性天气系统 ,包括对台风、暴雨和植被生态动态突变的实时连续观测具有突出的能力。两种气象卫星的观测功能不能相互替代。气象卫星从外层空间观测地球表面和大气层 ,居高临下 ,观测区…     

气象卫星监测洪水

在澳大利亚中东部的达令河流域,1988年洪水泛滥,利用气象卫星的高级甚高分辨率辐射计(AVHRR)图像进行了监测。观测期间,夜间的洪水界线比白天明显。澳大利亚中部洪水的特点是其前沿移动较慢,汇入大海的集水区回落也很迟缓。观测时,云量覆盖较少,洪水与周围地面温差较大,所以利用AVHRR图像对此类型的洪水进行监测是适合的。虽然AVHRR图像分辨率为1公里,但监测洪水泛滥的面积是可行的。     

珠海一号欧比特高光谱数据交叉辐射定标初探

搭载于“珠海一号”卫星星座的欧比特高光谱OHS（Orbit Hyper Spectral）传感器,以较高的光谱分辨率和空间分辨率,在近岸及内陆湖泊水色遥感应用方面具有很大潜力。然而OHS缺乏星上定标系统,目前在轨定标采用陆地定标场的资料,其定标结果在水体等低反射率地物误差较大。因此提出一种基于传感器入瞳总辐亮度的交叉辐射定标法,该方法结合QAA（Quasi-Analytical Algorithm）准分析算法和6SV2.1辐射传输模型,利用GOCI（Geostationary Ocean Color Imager）多光谱数据对OHS高光谱数据进行交叉辐射定标。研究结果表明：①GOCI和OHS传感器获取的地物辐射相关性好,在可见光波段范围内,R²均高于0.84;②重新定标后的数据能明显改善不同传感器之间的辐射差异,在可见光波段范围内,定标误差小于9%。实验为高光谱传感器的辐射定标提供了一种新的方法,对建立高光谱定量化、业务化水色遥感处理系统,特别对OHS数据在水域的各种应用具有重要意义。     

AMSR-E与AMSR2被动微波亮温数据交叉定标

长时间序列的对地观测数据集在研究地球环境变化及趋势分析中具有十分重要的意义。而目前的对地观测卫星寿命很少有到数十年或者几十年以上。因而,通过对具有重叠观测并且具有相近配置的传感器之间进行交叉校正获得连续的对地观测数据就显得十分必要。由于不同传感器之间系统配置以及定标过程不同等,即使同时同地的观测值也可能会有一些差异。AMSR\|E和AMSR2具有极其接近的物理配置,为了获得长时间序列的地表参数数据集,选取该传感器2013~2014年一年期18.7 GHz和36.5 GHz陆面观测数据进行对比来确定观测值之间的差异,并建立了针对两传感器在这两个频率之间基于像元观测的线性转换模型。对比发现这两个通道的观测值之间的相关性在0.98以上,两传感器同时同地亮温观测值有2~6 k的差距,这些差异在地表参数反演及长时间序列数据集的建立中应予以关注。
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