FY-3/VIRR资料积雪多阈值综合判识方法研究

利用卫星遥感监测积雪分布相比地面观测具有明显优势,目前基于FY-3卫星数据在积雪监测方面的研究较少。借鉴现有积雪卫星遥感监测算法,研究出适用于FY-3/VIRR资料的积雪判识方法,利用归一化积雪指数和多波段综合阈值实现积雪判识,提取积雪信息生成区域二值化积雪分布图。通过实例分析验证算法有效可行,并与MODIS积雪产品MOD10及其L1B数据NDSI判识结果进行对比,说明算法判识结果良好。研究表明,FY-3卫星数据可作为积雪遥测的可靠资料来源,可延用于积雪监测与灾害预警业务系统中,促进国产卫星数据的应用与推广。     

实测光谱和欧氏距离在GF2卫星海冰提取中的应用

由于卫星受载荷分辨率和混合光谱限制,海冰遥感监测存在很大不确定性。为提高海冰提取精度,本文将实测光谱与高分辨率卫星数据有效结合,利用光谱数据进行GF2卫星等效反射率转换;基于欧式距离确定16种海冰判识指标的可分性;从而提出一种GF2卫星海冰快速提取方法,为中低分辨率卫星大范围的海冰监测提供基准订正数据。结果表明：①经过光谱曲线分析初步确定B2和B4波段是GF2卫星海冰遥感监测的敏感波段;②欧式距离计算结果反映16种判识指标中,B2/B4指标欧氏距离最大,海冰与雪、冰水混合物、海水等相似地物的可分性最强,是海冰最佳判识指标③根据判识指标采用阈值法能快速提取海冰分布信息,实现海冰与其他相似地物的分离;④比较本文提出的新指标（B2/B4）与其他4种指标海冰提取的精度,在冰水两种地物分类中,B2/B4判识指标略好;在多种地物分类中,B2/B4判识指标总体分类精度为96.48%,Kappa系数大于0.5,比其他指标高出3.89～4.85%。     

静止气象卫星遥感探测华北平原秋季大雾研究

秋季是华北平原大雾多发季节,近年来大雾成为主要的灾害性天气之一,实时监测信息对于人们安排生产生活十分有利。使用主成分分析方法对2006年11月19日11∶00和20日05∶00华北平原出现大雾天气两个时次的静止卫星MTSAT\|1R资料进行了处理分析,结果表明该方法可以突出雾区与其他区域的差异,检测到大雾的存在。在此基础上,对2006年11月和2007年10月出现在华北平原的两次大雾天气过程进行大雾信息提取,并对大雾检测阈值进行了敏感性分析,选取合适的检测阈值。利用基于主成分分析的改进遥感方法对2008年10月16日~11月30日的MTSAT\|1R资料进行了大雾检测批量处理,并将大雾探测结果与地面常规观测资料进行了对比验证。结果表明改进方法可以探测到雾区的影响范围,检测阈值通用性好,探测大雾的准确率较高。两种方法均可昼夜连续监测大雾的生成、发展和消散,显示了这两种方法在大雾实时监测方面较传统地面观测资料具有时间分辨率高、客观和准确等优点。     

多源地面短波辐射数据融合与评估

为了提高对基于静止卫星FY-2G可见光通道数据反演地面入射太阳辐射产品的精度,使其与Hybrid模型计算得到的站点地面入射辐射数据进行STMAS方法融合,然后利用中国地区(2015年)91个站点的地面观测数据验证和评估融合前后产品(SWDN和SWDN-MERGE),并与CERES卫星反演SYN1deg产品和ERA-Interim再分析地面入射太阳辐射资料进行比较分析。结果表明:(1)CERES卫星反演产品与观测最接近,FY-2G卫星反演产品次之,ERA-Interim地面入射太阳辐射产品误差最大;(2)FY-2G卫星反演的两套产品,SWDN-MERGE相比于SWDN有较大改进;(3)从地面入射太阳辐射2015年年平均值分析,4套数据产品之间有较好的一致性,FY-2G卫星反演地面入射太阳辐射数据产品空间分辨更高,细节更清晰。以上分析结果可为4套数据产品的订正及其在中国地区的应用提供依据。     

流域尺度ET的遥感反演

利用多光谱卫星遥感可以反演水文气象模式所需的一些基本地面参数,进而得到整个流域尺度上的蒸发蒸腾量(ET)的分布图像,对流域水资源的管理提供重要依据。首先简述了当前地面观测计算ET采用的一些较新的技术和方法,然后论述了有关遥感反演ET方法的发展,并着重介绍了近年来国际上应用较好的‘陆面能量平衡方法(SEBAL)’。     

中国区域CO_2多年时空变化的卫星遥感分析

为了更充分地了解CO_2地面源和汇的分布特征,利用中国区域地面观测数据和AIRS反演的2003年1月~2012年12月CO_2三级产品分析了中国地区对流层CO_2浓度在不同季节的时空分布及多年变化特征。结果表明:1AIRS反演的CO_2产品与地面观测数据具有较好的一致性,相关系数0.85以上,月平均值偏差在3ppmv以内。CO_2随时间均呈增长趋势,两者呈现一致的季节波动性,卫星反演结果略有滞后。GOSAT反演CO_2比AIRS偏低,两者的相关性较低;2CO_2浓度呈现北高西南低的分布规律,多年月平均增长率为0.177。北方地区的CO_2增长率大于南方,东部的CO_2增长率大于西部;3CO_2浓度整体在春季呈现增长趋势,秋季呈现减小趋势。春季CO_2浓度较高主要出现在东北地区、内蒙古和新疆,多年平均浓度达到389ppmv以上,相应地这些地区在春季和夏季CO_2浓度年增加量达到2ppmv以上。秋季CO_2浓度在内蒙古和西南地区减小趋势明显。     

基于机器学习的FY4A反演北方冬季降水的研究

现有的静止卫星降水产品在内蒙古冬季表现较差,为提高卫星反演冬季降水的准确性,本文介绍了基于机器学习的静止卫星FY4A反演北方冬季降水,使用分类算法、回归算法分别构建了降水区域模型和降水量模型,并将静止卫星遥感数据输入降水区域和降水量联合模型得到最终降水反演结果。评估结果显示,与FY4A降水产品相比,模型反演降水产品的各项指标均有所提高,效果较好。     

利用MODIS遥感监测PM10的方法研究

本文为了研究利用卫星遥感方法监测大范围可吸入颗粒物的空间分布,在利用MODIS卫星资料反演河北省晴天大气气溶胶光学厚度的基础上,将河北省11个城市地面监测站的可吸入颗粒物PM10浓度值与对应的大气气溶胶光学厚度AOD值作了相关分析,建立了大气气溶胶光学厚度AOD与PM10的关系模型,相关系数为O．5590,达到了0．001以上的显著水平。经多次应用效果检验,平均误差为17％。结果表明,利用晴天AOD与地面PM10质量浓度的关系模型可以有效地监测PM10的空间分布。     

利用MODIS遥感监测可吸入颗粒物PM10的研究

为了研究利用卫星遥感方法监测大范围可吸入颗粒物的空间分布,本文在利用MODIS卫星资料反演河北省晴天大气气溶胶光学厚度的基础上,将河北省11个城市地面监测站的可吸入颗粒物PM10浓度值与对应的大气气溶胶光学厚度AOD值作了相关分析,建立了大气气溶胶光学厚度AOD与PM10的关系模型,相关系数为O．5390,达到了O．001以上的显著水平。经多次应用效果检验,平均误差为17％。结果表明,利用晴天AOD与地面PM10质量浓度的关系模型可以有效地监测PM10的空间分布。     

基于FY-MWRI的中国西部被动微波积雪判识算法北大核心CSCD

积雪是冰冻圈中分布最广泛的要素,在气候变化以及水文循环中扮演着重要角色。微波遥感因其全天时全天候工作、具有一定穿透性等优势,成为积雪监测的重要手段。利用FY-3C卫星同步观测获取的微波成像仪(MWRI)被动微波亮度温度数据、融合可见光红外扫描仪(VIRR)与中等分辨率成像光谱仪(MERSI)数据得到的积雪产品,结合MODIS地表分类数据、地表温度数据,发展了基于国产卫星数据的被动微波积雪判识算法。首先提取无云覆盖的不同地表类型被动微波数据像元样本,然后对各地表类型的微波特征进行分析,利用空间聚类的方法,得到TB19V-TB19H、TB19V-TB37V、TB22V、TB22V-TB89V、(TB22V-TB89V)—(TB19V-TB37V)这五类可以较好地区分积雪和其他类似积雪地表的指标。最后应用MODIS积雪产品为参考对该积雪判识算法进行精度评价,该算法在中国西部积雪判识总体精度为87.1%,漏判率为4.6%,误判率为23.3%;Grody算法判识总体精度为78.6%,漏判率为9.8%,误判率为30.7%,该算法判识精度高于Grody算法;通过Kappa系数分析比较,该算法积雪判识结果的Kappa系数值为47.3%,高于Grody算法判识结果的Kappa系数值39.9%,表明该算法积雪判识结果与MODIS积雪产品判识结果一致性更好。     

针对FY2E影像的白天雾检测研究

传统基于遥感的雾检测方法,主要利用极轨卫星遥感影像（如MODIS、AVHRR）建立雾检测模型,尽管极轨卫星影像的光谱信息丰富,但是其过境时间一般比较迟,MODIS为当地时间11点左右,AVHRR为当地时间14时左右,而且单颗极轨卫星的时间分辨率为一天左右,无法很好地满足雾检测的实际需要。针对静止卫星的雾检测研究还比较少,其主要思想是利用光谱差异进行雾检测。选择FY2E影像并结合面向对象思想开展白天雾检测研究,利用Streamer辐射传输模型针对云、雾、雪、地表对FY2E影像的5个波段进行模拟,构建雪检测指数（SDI）、雾检测指数（FDI）等6个雾检测特征参数;选择特征波段,利用Mean Shift分割方法完成FY2E影像的分割,基于雾检测特征参数构建雾检测区域特征参数;建立白天雾检测模型,选择案例数据进行实验,并利用地面站点实测数据进行精度评定。实验结果表明,提出的雾检测模型取得了很好的检测效果。     

卫星遥感海冰监测技术在河北省近海海域的应用

卫星遥感技术已成为海冰监测的重要技术手段之一。介绍了应用EOS系列卫星、HY-1B卫星和HJ-1A/B卫星等遥感数据提取河北省近海海域海冰分布、海冰类型、海冰厚度等海冰信息的方法。重点研究了应用HJ-1A/B卫星遥感数据进行海冰分类,及根据海冰类型与厚度的对应关系估算海冰厚度的方法,并以2013年1月17日的卫星遥感数据为例,提取海冰信息,制作相关海冰专题产品。结果表明:利用多种卫星遥感数据进行海冰监测,既可相互补充又能提高监测效率和准确率,制作更精细化的海冰监测产品,为河北海洋管理部门制定防灾减灾措施提供重要依据。     

海岸线卫星遥感提取方法研究进展

海岸线是划分海洋与陆地管理区域的基准线。不同海岸地貌的海岸线划分依据各不相同,因此,它们在卫星图像上的解译标志与提取方法也存在差异。论述了利用遥感进行海岸线动态监测的优势与海岸线的基本特点及其分类,明确了在各个领域中对海岸线的不同定义,指出了不同类型海岸的遥感解译标志。详细论述了不同种类卫星图像中的海岸线成像机理,介绍了使用卫星遥感图像提取各类海岸线的算法及其发展过程,并对遥感图像中的海岸线提取算法的发展方向做出了分析。     

一种空间面阵CCD成像的曝光时间计算方法

提出一种基于图像质量评价的空间面阵CCD相机成像最佳曝光时间的自动计算方法。在对静止卫星CCD成像链路仿真的基础 上,利用改进的图像曝光估计算法确定出指定拍摄地点和拍摄时间的空间面阵CCD相机曝光的正常范围,通过筛选的图像质量评价指标计算出相应的曝光时间。实验结果表明,该方法所得曝光时间对应的图像质量是最佳的。     

基于5G通信及遥感卫星的气象观测站数据监测系统设计

针对传统气象观测站数据监测系统受到干扰数据影响而导致监测精准度低的问题,提出了基于5G通信及遥感卫星的气象观测站数据监测系统设计;根据系统平台架构,将系统分为应用层、插件层、数据层和软件硬件支撑层4个层次;使用CC2530采集终端采集空气温湿度、土壤湿度等数据,利用5G通信技术将数据发送至物联网关,再通过Web将数据存储到手机中;使用PCIE数据采集卡采集遥感卫星气象观测站数据,选择MSOP8监测器监测串口通信数据,完成系统硬件设计;选择后台遥感卫星气象观测站数据库,利用平均算子分析滤波器降噪情况,得到异常数据模型,确定正常数据,实现气象观测站数据监测系统设计;由实验结果可知,该系统监测最高监测效果可达到99%,能够为气象观测站提供设备支持。     

基于遥感卫星的极端气象观测数据安全预警系统设计

影响极端气象产生与演变的因素众多,给极端气象的预警工作带来较大难度,为及时对极端气象作出有效防御,利用遥感卫星观测数据设计并开发了极端气象观测数据安全预警系统。设计遥感卫星观测数据校准器、观测数据采集器、处理器、安全报警器,调整通信模块的连接方式,完成安全预警系统硬件的优化。通过遥感卫星、暴雨极端天气等数据库表的构建与连接,建立系统数据库。在系统硬件和数据库的支持下,利用遥感卫星观测数据获取气象观测数据,通过气象观测数据特征的提取,估算极端气象参数,将其与设置的安全阈值进行比对,综合极端气象强度和紧迫度系数,实现系统的安全预警功能。实验结果表明,所设计系统的平均预警时间偏差为0.18h,误警率和漏警率平均值分别为2.8%和2.7%,,响应时延平均值为20ms。     

卫星遥感技术在海洋倾废中的应用进展

海洋污染始终是全球热议问题,人为倾废活动是引起该类问题的主要原因,利用监测手段研究海洋倾废活动可以更好地掌握海洋环境的变化及污染程度。重点总结了传统监测方法及遥感技术在海洋倾废监测中的研究进展,进一步分析了传统方法和极轨卫星在研究中的局限性,探讨了地球同步轨道卫星在实际应用中的进步和优势,结合实际应用结果指出地球同步轨道水色卫星在目前研究过程中存在的问题,并对今后的研究方向进行了展望。     

气象卫星在雾的遥感监测中的应用与存在的问题

阐述了雾的辐射特性、雾遥感的基本原理,分析了雾在图像纹理、运动规律和消散趋势等方面的特点,介绍了国内外在雾遥感监测方面的主要研究成果以及最新进展,并对存在的问题进行了讨论。     

Quantifying the impact of cloud obscuration on remote sensing of active fires in the Brazilian Amazon

Vegetation fires remain as one of the most important processes governing land use and land cover change in tropical areas. The large area extent of fire prone areas associated with human activities makes satellite remote sensing of active fires a valuable tool to help monitor biomass burning in those regions. However, identification of active fire fronts under optically thick clouds is not possible through passive remote sensing, often resulting in omission errors. Previous analyses of fire activity either ignored the cloud obscuration problem or applied corrections based on the assumption that fire occurrence is not impacted by the presence of clouds. In this study we addressed the cloud obscuration problem in the Brazilian Amazon region using a pixel based probabilistic approach, using information on previous fire occurrence, precipitation and land use. We implemented the methodology using data from the geostationary GOES imager, covering the entire diurnal cycle of fire activity and cloud occurrence. Our assessment of the method indicated that the cloud adjustment reproduced the number of potential fires missed within 1.5% and 5% of the true fire counts on annual and monthly bases respectively. Spatially explicit comparison with high resolution burn scar maps in Acre state showed a reduction of omission error (from 58.3% to 43.7%) and only slight increase of commission error (from 6.4% to 8.8%) compared to uncorrected fire counts. A basin-wide analysis of corrected GOES fire counts during 2005 showed a mean cloud adjustment factor of approximately 11%, ranging from negligible adjustment in the central and western part of the Brazilian Amazon to as high as 50% in parts of Roraima, Para and Mato Grosso.     

FY-3A卫星资料在雾监测中的应用研究

雾是一种灾害性天气现象,严重影响交通运输等人类活动,因此雾的监测具有十分重要的意义。云、雾与下垫面在可见光、中红外和热红外波段的反射及辐射特性存在差异,这为利用卫星遥感手段监测大雾天气提供了重要依据。依据FY-3A卫星的VIRR数据,利用多波段阈值法对2010年4月5日我国东部沿海地区日间雾进行了遥感监测,并估算了雾的垂直厚度、光学厚度以及能见度等特征参数。实验结果表明,利用FY-3A卫星资料监测雾具有可行性,适于在雾的监测预报业务中推广应用。