星载大气探测激光雷达发展与展望

从最早的星载激光雷达空间技术实验LITE出发,回顾了已成功发射的多颗星载激光雷达发展历程。详细阐述了LITE、CALIPSO等星载激光雷达在大气遥感领域,特别是气候环境变化和数值预报模式研究上所取得的成就。主要从全球气溶胶垂直结构及其辐射强迫、全球云垂直结构和特征、气溶胶-云-降水相互作用和气溶胶数据在雾-霾和沙尘天气预报中的应用等4个方面进行展开说明,并且深入分析了未来星载激光雷达在大气风场和大气成分探测方面所面临的需求和挑战。在大气风场探测需求方面,结合星载激光雷达探测优势从提高热带地区的天气预报准确率、提高非地转条件下中小尺度短时临近预报水平和填补卫星高/低空急流监测技术空白等3个方面进行详细论述。在大气成分探测需求方面,与传统被动探测仪器相比较,突出激光雷达在信噪比、CO2垂直结构和夜间探测上的明显优势。最后,指出全球风场和大气成分探测将成为未来星载激光雷达的重要发展方向。     

大气金属层探测卫星研究

75~115 km的大气层中存在Na、Fe、K、Ca等多种金属成分,通常认为这些金属成分来自宇宙尘埃和流星烧蚀的产物。大量宇宙尘埃和流星进入地球大气,会对地球气候有重要影响,大气金属层是宇宙尘埃和流星进入地球大气的示踪物。同时研究表明,大气金属层所在区域的大气对全球气候变化的响应很敏感,是全球气候变化的示踪物。大气金属层物质沉降,是夜光云凝聚核的主要来源,对临近空间飞行器具有重要影响。但目前对75~115 km的大气金属层探测和研究还很不够,为此,本文在国际上首次提出专门针对大气金属层探测的卫星概念。在大气金属层探测卫星中,提出以主动探测技术为主要探测手段的载荷配置,包括星载钠激光雷达、大气激光掩星探测仪、空间微流星体探测仪、星载F-P测风仪、金属层气辉成像仪5种先进载荷。大气金属层探测卫星将能够对大气金属层进行全面探测,并取得重大科学创新成果。     

偏振激光雷达探测大气—水体光学参数廓线

激光雷达在上层水体垂直廓线的遥感中展现出巨大优势。本文研制了一套高垂直分辨率的实时探测偏振激光雷达,提出了一种基于偏振激光雷达回波信号的反演算法,采用Fernald理论和多次散射原理反演非均匀大气—水体的衰减和退偏光学产品,以高效稳定地处理偏振激光雷达实验数据。展示了一个中国内陆水体激光雷达探测实例,观测到了两次气溶胶积聚现象和一次水体浑浊现象。对实验数据的分析表明,退偏比主要由前向多次散射和后向单次散射产生的退偏两部分组成。当多次散射强度较大时,退偏比的变化主要取决于多次前向散射退偏;反之,则主要依赖于单次后向散射退偏。     

卫星遥感大气的层析扫描反演方法

为了解决卫星气象的迫切需要，提高低层大气常规大气参数测量的精度和垂直分辨率，并兼顾中高层大气研究的需要，借鉴了医学上的ＣＴ扫描反演的思路，发展了一种“卫星层析扫描反演技术”即采用一种具有天底横向扫描；沿轨多角度扫描的中低分辨率传感器，利用ＣＴ反演方法，可以在低层大气中获得１－２ｋｍ垂直分辨率１—１０ｋｍ水平分辨率的温度、湿度廓线的三维分布，能够探测较高层大气，并能快速覆盖全球。采用美国标准大气模式，在理想情况下对探测器光谱通道进行了优化，并利用美国ＮＡＳＡ的实际温度廓线作了模拟计算（考虑了测量噪声）．反演结果表明，理想的层析扫描反演方法的温度反演精度比传统方法显著提高了约４０％。     

利用激光雷达探测灰霾天气大气边界层高度

为了探测灰霾天气大气边界层高度变化的特征,利用CE370-C型微脉冲激光雷达观测了北京2013年1月严重灰霾期间的大气边界层高度。基于激光雷达距离校正回波信号,使用梯度法处理了严重灰霾天和轻度灰霾天的大气边界层观测数据,发现在灰霾天气时大气边界层高度显著降低,严重污染时的大气边界层高度低于500米,日平均高度约424米,且与PM2.5浓度呈现明显的负相关性。将激光雷达探测结果与探空数据进行了对比分析,结果显示激光雷达与探空数据观测结果有较好的一致性,两者在本次灰霾期间的平均差异约为86米。     

大气环境卫星污染气体和大气颗粒物协同观测综述

空气污染作为一种重要的环境问题,直接影响人们的日常生活和身体健康。随着污染气体和颗粒物观测技术的逐步成熟,基于卫星平台的近地层大气污染物监测得到了快速的发展。本文概括性描述了大气环境关注的污染气体和大气颗粒物的主流遥感方法,对各方法的适用场景及优缺点进行了评述。尽管差分吸收光谱方法对污染气体的监测十分有效,但最优估计算法可进一步从多光谱信息中提取部分污染气体（例如：臭氧O₃、一氧化碳CO等）的分层信息,有助于更细致地刻画污染气体在整层大气中的垂直分布。对于大气颗粒物遥感方法,采用不同的技术手段进行地气解耦是算法的核心问题,增加光谱、角度、偏振以及时间序列信息都可有效增加算法的地气解耦能力。基于对污染气体和大气颗粒物反演算法的总结,从污染气体和颗粒物协同观测的角度对卫星平台及传感器的发展历程进行了梳理,论述了紫外、红外以及可见光波段的传感器协同观测的优势,展望了未来静止卫星星座的高时空分辨率大气污染监测能力以及中国卫星的贡献。还探讨了以近地面大气污染物监测卫星探测技术及遥感算法亟待解决的问题以及未来的可能发展方向。     

GPS-LEO掩星探测地球大气的方法

近年来伴随导航定位技术与无线电掩星技术的结合，一种崭新的遥感地球大气的方法-Global Positioning System/Meteoroloby(GPS/NET)应运而生，该方法可以有效地探测大气温、压、湿等气象参数。本文在介绍利用GPS-LEO掩星技术探测地球大气的原理，以及反演大气参数的方法、步骤的基础上，给出了模拟掩星数据反演出的温度廓线、密度廓线及部分GPS/NET实验数据的初步反演结果。通过分析可以看出，利用掩星技术反演出的温度廓线与大气实际情况相符，并且与ECMWF、NCEP的结果吻合较好。在干空气假设条件下，近地面大气的反演结果与实际情况还存在一定误差，有待深入研究解决。     

静止轨道微波大气探测技术现状

极轨卫星的微波大气探测系统可以探测云雨大气,但其较长时间的探测周期在相当程度上限制了其在中小尺度灾害性天气监测中的应用。静止卫星虽然可以实现高时间分辨率的监测,但由于缺少微波载荷无法获取云雨大气的内部信息。综合极轨卫星的微波大气探测和静止卫星的高时效大气探测的优势,发展静止轨道微波大气探测技术,实现对地球大气的全天候、全天时观测,对改进灾害性天气的预报、预测能力意义重大。通过介绍静止轨道微波大气探测(geostationary earth orbit microwave atmospheric sounding,GEOMAS)技术的国内外研究现状,阐述了GEOMAS技术所面临的困难和挑战,分析了真实孔径天线体制和干涉式合成孔径天线体制的优劣,并对GEOMAS的技术发展前景进行展望。     

秋冬季节珠三角典型区域气溶胶浓度垂直分布的激光雷达反演

气溶胶与全球热辐射平衡、水循环、人类健康密不可分,其观测精度直接影响天气预测、气候建模以及对人类健康影响评估的精度,激光雷达能监测气溶胶的垂直分布,对污染气溶胶的扩散趋势、污染源反演、气候预测等均有重要意义。本文基于激光在大气中的辐射传输过程,根据米散射激光雷达的工作原理,使用雷达的多个系统参数计算雷达常数,建立激光雷达气溶胶质量浓度反演模型,从地面向上在晴空条件下进行了珠三角地区典型区域的秋冬季节气溶胶垂直观测的实验,计算气溶胶质量浓度的垂直廓线,反演气溶胶的垂直分布情况。验证与分析结果表明:(1)激光雷达反演结果显示,白天的反演结果中噪声大大减少,表明反演算法能够有效减弱太阳光的影响。(2)相比于传统方法,使用雷达常数而非边界值的反演结果波动较小,更符合实际,能够有效避免高空噪声的影响。(3)高层大气在晴朗静稳天气状况下较为干净,气溶胶基本分布在低空区域,质量浓度随高度基本呈负指数分布。     

地基GNSS大气水汽探测遥感研究进展和展望

大气水汽是表征极端天气事件和气候变化的重要参数,准确监测与分析水汽含量对于精准预测各类灾害性天气事件与研究气候变化具有显著意义。作为新兴的大气水汽探测方法,GNSS大气水汽探测技术得到了广泛的关注与应用研究,随着多频多模GNSS系统的发展,全球服务能力的逐步完备和地面基础设施的不断加强,地基GNSS大气水汽探测遥感技术水平得到显著提升,为基于空间大数据揭示气候变化、极端天气过程提供了强有力的数据支撑和发展契机。本文首先系统阐述了GNSS大气水汽探测遥感技术及其应用的发展过程;然后介绍了近年来包括对流层延迟、大气可降水量等多类型GNSS大气参数高精度反演的研究进展,特别是对GNSS大气反演在极端天气短临预报及气候变化现象解释两个方向的研究工作进行了科学探析;最后,阐明了GNSS大气水汽探测遥感技术面临的主要挑战及未来研究展望。     

机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距，不仅可以快速获取地面物体的三维坐标，还可以获得多个波段的地物光谱信息，可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征，完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类；并分析随机森林的特征贡献度特性，采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度，而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征，从而有效提高分类精度。     

基于机载LiDAR数据的建筑物轮廓提取

建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素，在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取，以及提取精度评定各环节存在的一些问题，提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上，首先利用改进的区域生长算法滤波地面点，并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点；再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面；最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算，通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明，综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息，对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。     

一种自适应的坡度阈值地面点云分割方法

针对城市道路斜坡地形场景中地面欠分割或过分割的问题,提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法。首先将激光点云按照水平角度分辨率进行有序组织,然后求取同一水平角度下前后扫描圈间激光点云的距离和局部坡度,最后采用自适应水平距离、局部高度和全局高度阈值区分地面点和非地面点。结合40线激光雷达进行多场景实例分析,结果表明本文算法分割的准确率更高,处理每帧数据均用时约1ms,满足无人驾驶汽车的实时性需求。提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法,实现了对激光雷达地面点云的准确分割。     

影像与LiDAR数据信息融合复杂场景下的道路自动提取

城区的道路自动提取受场景复杂度的影响一直是极具挑战的任务,尤其是阴影和遮挡较严重地区的道路提取难度较大。结合LiDAR数据和高分辨率遥感影像,提出一种自动道路提取方法。该方法首先对滤波后的点云强度信息获取初始道路中线及道路关键点;将地面点云强度,离散度及高分辨率遥感影像光谱数据多重信息融合建立道路模型,并以优化后的道路关键点作为种子点利用动态规划计算模型最优解,进一步提取道路网。试验表明,该方法在城市复杂场景下的自动提取主要道路是有效的。     

机载LiDAR建筑物点云渐进提取算法

针对机载LiDAR建筑物点云提取过程中易受植被的影响的问题,本文提出了一种机载LiDAR建筑物点云的渐进提取算法。首先通过布料模拟滤波算法对地面点云与非地面点云进行区分,在此基础上利用最大类间方差法算法（Otsu）对非地面点云进行阈值分割,提取初始建筑物点云;然后根据点云的连通性对初始建筑物点云进行密度聚类分割（DBSCAN）,剔除离群噪声点;最后通过Alpha Shape算法实现建筑物点云的边缘提取。本文选取ISPRS官网提供的3组典型城区LiDAR点云数据进行试验,试验结果表明,本文算法可达到较好的建筑物点云提取效果。     

结合VIIRS和监测数据插值的北京雾霾监测方法

本文使用2014-03-20至2014-03-26的北京市VIIRS夜间灯光影像数据和地面监测站PM2.5质量浓度数据,通过遥感图像处理和GIS空间分析相结合,对雾霾强度变化及PM2.5质量浓度空间分布进行分析,提出一种监测雾霾的新方法。结果表明,VIIRS夜间灯光影像成像特征与雾霾浓度变化密切相关,结合同时期地面监测站PM2.5监测数据,能定性反映北京市雾霾强度变化及定量反映PM2.5质量浓度的空间分布。该方法不仅弥补了MODIS等数据在夏季的雾霾监测效果优于冬季的不足,同时也填补了传统光学遥感卫星难以在夜间监测雾霾的空白。     

基于LiDAR高度纹理和神经网络的地物分类

使用LiDAR单一数据进行点云分割工作时,基于斜率的严格分割LiDAR点云的方法不能很好的适应复杂地物 的分类工作。本文将LiDAR粗分割后的点云转换为高度图像和反射强度图像,并求取高度图像GLCM高度纹理。将4 种GLCM高度纹理、地面粗糙系数、平均高度和平均反射强度共7种纹理作为识别地面覆盖物的特征,并利用后向传播 神经网络(BP-ANN)方法对LiDAR数据进行地物识别。实验表明,这种方法能够从LiDAR独立数据源中有效的实现地 物分类,实验获得的精度大于90%。与传统的最大似然法进行对比,BP-ANN的分类精度高于最大似然法。当预设地 面类型能同时满足被光学影像和LiDAR数据识别的条件时,LiDAR高度纹理分类与光学影像分类结果的一致性达到 76.5%。     

大气程辐射遥感图像与城市大气污染监测研究

作为对地探测的遥感技术所获取的遥感图像包含了地面和大气信息,并且主要是地面信息.利用地面反射率分布图像将遥感数字图像中弱的大气信息与强的地面目标信息分离,生成仅仅包含大气信息的大气程辐射遥感图像.利用多(高)光谱遥感数字图像中不同波段的大气程辐射遥感图像可以不受地面干扰地对城市大气污染的类型和程度(气溶胶粒径和含量)进行遥感监测.在大气污染地面观测数据(可吸入颗粒物PM10浓度)的支持下,利用MODIS多光谱遥感数字图像生成的对应多光谱大气程辐射遥感数字图像,以上海市为例进行了城市大气污染遥感监测的原理方法研究.     

基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类

机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。     

集成激光雷达数据和遥感影像的立交桥自动检测方法

针对城市复杂立交桥的空间特性,提出集成激光雷达数据和遥感影像实施立交桥的快速自动检测的技术流程和关键技术。首先提出利用区域增长方法改进的渐进加密三角网,有效剔除地面点云,避免对立交检测的干扰;然后采用模型驱动的分割算法,检测立交桥点云;采用基于自适应扫描带算法检测立交桥中心线,克服点云采样密度变化,确保提取过程和结果稳健;之后利用遥感影像边缘精化立交桥轮廓;最后利用模型平均曲率检测修复断裂立交桥单体。利用实际数据验证了整个流程和关键技术的可行性和有效性。