VRSS-1卫星数据气溶胶光学厚度反演及精度验证

采用委内瑞拉遥感卫星(VRSS-1)数据进行气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)反演,是VRSS-1卫星数据在环保领域应用的一次尝试。本文采用将VRSS-1卫星数据反演的气溶胶光学厚度结果与NASA(美国航空航天局)公布的MODIS气溶胶标准产品对比的方法进行精度验证,以确定所选择的气溶胶光学厚度算法是否适合VRSS-1卫星数据。     

沈阳地区MODIS与MERSI气溶胶产品对比研究

在中国东北地区,卫星气溶胶产品尚缺乏有效的验证机制,相关应用存在较大不确定性。利用2009–2011年中国地区太阳分光光度计观测网(CSHNET)沈阳站地基观测资料,借助后向轨迹模式分析了该地区气溶胶来源和季节变化特征,并同步对比了FY-3A/MERSI和Terra/MODIS气溶胶产品精度的季节差异及误差来源。结果表明:沈阳站气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数季节变化明显,气溶胶受远程输送和区域排放的共同影响,人为源和自然源丰富。不同粒径粒子对气溶胶光学厚度的贡献因季节而异,导致卫星反演算法中气溶胶模型选择误差较大,影响了卫星反演精度。观测期间MODIS与MERSI气溶胶产品与地基观测数据的总匹配率分别为68%和83%。当气溶胶光学厚度较低时(AOD0.35),MODIS产品出现低估,MERSI出现高估,与实测值的相对误差分别为–46%—54%、7%—135%;当气溶胶光学厚度较高时(0.35—0.75),MODIS和MERSI均出现不同程度的低估,两者与实测值的相对误差分别为–34%—54%、–21%—75%;当气溶胶光学厚度大于0.75时,低估尤为严重,与实测值的相对误差可达–34%—100%、–9%—58%。能与地基观测匹配的MODIS和MERSI有效样本数春、秋季较高(春季分别为69%、80%,秋季分别为73%、70%),夏季次之(69%、73%),冬季最少(2%、49%);MODIS与地基观测的相关性总体优于MERSI;但在冬季,MODIS与MERSI产品均不具备代表性。MODIS与MERSI气溶胶产品落入误差线的比例均为春季最高(22%、25%),秋季次之(19%、16%),夏季最小(6%、5%)。MERSI对粗模态气溶胶(α≤0.5)反演效果优于MODIS,而MODIS对混合模态气溶胶(0.5≤α1.5)反演效果优于MERSI。MERSI与MODIS气溶胶产品在春、秋季可比性较好,夏季可比性较差,总体来说,春、秋季MERSI比MODIS低估更为严重。从气溶胶产品在辽宁省的区域分布来看,FY-3A/MERSI比Terra/MODIS覆盖范围略广,各季节FY-3A/MERSI与Terra/MODIS的总体空间分布特征基本一致,但对于某些地区,两者数值上依然存在较大偏差。     

北京地区Landsat 8 OLI高空间分辨率气溶胶光学厚度反演

卫星气溶胶光学厚度(AOD)反演中,传统暗目标方法在反射率较低的水体、浓密植被覆盖区域取得了较好效果,在反射率较高且结构复杂的高反射地表上空目前多采用深蓝算法,但存在空间分辨率较低,对细节分布描述性较差等问题。为解决这一问题,本文首先以5年(2008年—2012年)长时间序列MODIS地表反射率产品为基础,采用最小值合成法建立500 m分辨率逐月地表反射率产品数据集,然后利用地物波谱库中典型地物波谱数据,分析建立MODIS与Landsat 8 OLI传感器蓝光波段反射率转换模型,最后北京地区AERONET地基观测数据确定了气溶胶光学物理参数,并反演获取了北京地区上空500 m分辨率的AOD分布。为验证反演算法的精度,分别将反演结果同AERONET及MODIS/Terra气溶胶产品(MOD04)进行交叉对比,同时利用相关系数R,均方根误差RMSE,平均绝对误差MAE以及MODIS AOD产品预期误差EE共4个指标进行衡量。结果表明:算法反演获取的AOD与AERONET观测值具有较高的一致性,各指标分别为R=0.963,RMSE=0.156,MAE=0.097,EE=85.3%,稍优于MOD04产品(R=0.962,RMSE=0.158,MAE=0.101,EE=75.8%),并且有效的对比点数也高于MOD04。通过与地基观测相比,卫星遥感获取的高分辨率城市地区AOD精度可作为定量评估城市空气质量的有效依据。     

云邻近效应对气溶胶光学厚度遥感反演的影响及其消减方法研究

全球大气中云的平均覆盖率约为60%。研究三维大气中云对气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)遥感反演的影响,发展和改进消减云影响的气溶胶光学厚度遥感反演方法,对于减小基于卫星遥感研究气溶胶间接气候效应的不确定性、全面掌握区域气溶胶污染分布情况及其变化规律具有重要的科学意义和应用价值。论文通过分析MODIS产品资料,获得对云影响下气溶胶光学厚度反演不确定性的初步认识;开展Monte Carlo理论模拟试验,定量分析云三维邻近效应对气溶胶光学厚度遥感反演的影响;在此基础上,基于GOCI和Landsat影像提出消减云影响的气溶胶光学厚度反演模型,以期为多云天气下高时空分辨率的气溶胶遥感提供理论依据和方法参考。     

动态气溶胶模型的PARASOL多角度偏振卫星气溶胶光学厚度反演算法

在卫星气溶胶反演中,如何确定研究区域的气溶胶模型直接影响目前大多数卫星遥感算法的气溶胶光学厚度反演精度。本文基于气溶胶自动观测网(AERONET)典型类型的动态气溶胶模型,提出了一种基于动态气溶胶模型的气溶胶光学厚度反演算法,并将其运用到PARASOL(Polarization and Anisotropy of Reflectance for Atmospheric Science coupled with Observations from Lidar)卫星的反演中。针对华北地区2012年的PARASOL卫星观测数据,应用动态气溶胶模型反演算法反演气溶胶光学厚度,并与地面观测站点进行对比验证,结果显示通过气溶胶模型选取与反演结果的迭代约束,在865 nm反演的气溶胶光学厚度与地基观测的相关程度(R2)达到0.71,均方根误差(RMSE)为0.15,与PARASOL气溶胶产品相比一定程度提高了反演结果的精度。     

深度置信网络算法反演Landsat 8 OLI气溶胶光学厚度

传统的气溶胶遥感反演算法在地表反射率较低、结构较为均一的海洋及浓密植被等区域的气溶胶反演可以达到较高的精度,而在城市、矿区等高亮度、高异质性区域的气溶胶反演中仍面临较大的挑战。当地表反射率较高时,卫星传感器获取的对气溶胶具有标识性的信息不足,导致了气溶胶反演的困难。为更大程度地挖掘卫星信号中对气溶胶具有标识性的信息,本文提出使用深度学习技术的气溶胶遥感反演算法,用于Landsat 8 OLI传感器的气溶胶反演。选择全球不同区域的AERONET站点气溶胶实测数据以及对应区域的Landsat 8 OLI传感器的观测几何角度和表观反射率数据,根据合理的时空匹配原则构建样本数据。选择深度置信网络,在合理设置训练批次和训练次数的基础上对网络进行训练和测试,生成关于卫星传感器数据的气溶胶光学厚度拟合网络模型,实现气溶胶遥感反演。使用独立的AERONET站点气溶胶实测数据对反演结果进行了验证,结果表明：该方法可反演不同地表类型区域连续空间覆盖的气溶胶光学厚度,且达到了较高的精度（R=0.8745,RMSE=0.0391,MAE=0.0616,EE=87.94%）。与传统的方法相比,本方法基于单时相卫星遥感数据即可实现气溶胶的高精度反演,简化了气溶胶反演的步骤,提高了气溶胶反演的稳定性和时空适应性。     

FY-3A/MERSI海上沙尘天气气溶胶光学厚度反演

利用FY-3A/MERSI资料,结合MODIS C005算法的海上气溶胶模型,研究了中国渤海、黄海以及东海海域沙尘天气气溶胶光学厚度反演方法。通过MERSI反演的气溶胶光学厚度与MODIS C005气溶胶光学厚度产品(MOD04)对比,发现MERSI气溶胶光学厚度反演结果存在较大偏差。分析认为,这种偏差是由MODIS C005算法的海上气溶胶模型对MERSI气溶胶光学厚度反演不完全适用造成的。鉴于此,本文研究引进了一种沙尘气溶胶模型,并将其与MODIS C005算法的粗粒子气溶胶模型按照一定比例混合,形成了改进的气溶胶模型。利用改进气溶胶模型再次反演海上沙尘天气气溶胶光学厚度,反演结果与MOD04一致性较好,说明改进气溶胶模型能有效地提高MERSI定量反演沙尘气溶胶的能力。     

太湖地区HJ-1卫星CCD数据反演气溶胶及大气校正

针对HJ-1卫星CCD数据,利用改进的暗像元法反演气溶胶光学厚度(AOD),再利用反演的AOD对其进行大气校正。将反演的气溶胶与地基太阳光度计数据进行对比验证,发现当反演的AOD值大于0.2时,反演值与地基观测值的相关系数为0.964,符合MODIS业务化反演AOD的精度要求。再将反演得到的气溶胶带入6S辐射传输模型中,对HJ-1卫星CCD数据进行大气校正实验。结果表明,该方法能有效提高HJ-1卫星CCD数据大气校正的精度,更好地复原地物的真实光谱信息。     

北部湾MODIS气溶胶光学厚度的反演

通过IDL语言调用6S模型源码生成相应查找表,对北部湾及周边区域2008年MODIS高分辨率(1 km×1 km)影像进行气溶胶光学厚度反演。反演结果与AERONET公布的Bac_Giang、MuKdahan和Hongkong_poly站的气溶胶产品进行精度验证,得出北部湾地区的气溶胶光学厚度反演,春、秋、冬季选取大陆型气溶胶模式,夏季选取海洋型模式能更好地贴近实际情况。运用此方法对北部湾以及越南东北部地区2004年、2006年、2008年、2010年中晴空少云天进行气溶胶时空分布反演并分析结果。     

暗目标法的Himawari-8静止卫星数据气溶胶反演

Himawari-8(H8)是由日本气象厅发射的新一代静止气象卫星,可实现10 min/次的高频次对地观测,搭载的AHI(Advanced Himawari Imager)传感器设置有与MODIS暗目标气溶胶反演算法所需的类似波段。本文参考暗目标算法构建了针对该卫星传感器的陆地气溶胶反演算法:首先,通过基于地基站点观测数据的精确大气校正,统计得到短波红外与可见光波段的地表反射率比值关系,将此作为先验知识用于地—气解耦时的反射率估计;然后,初步假设大陆型气溶胶类型,利用辐射传输模型建立查找表;最后,通过模拟与卫星观测的表观反射率误差最小实现气溶胶光学厚度反演解算。选取2016年5月覆盖京津冀地区的观测数据进行测试,将反演结果与对应时间的MODIS气溶胶光学厚度产品进行对比验证,空间分布趋势一致、相关性较高,相关系数R达到0.852;通过与地基观测网AERONET站点实测数据对比验证,所有站点的相关系数R~2均大于0.88,精度较高。利用反演的高时间分辨率产品,分析了京津冀地区的大气空间分布和日变化情况,结果表明:采用暗目标法对H8静止卫星陆地气溶胶光学厚度反演具有一定的潜力和可行性,能反映气溶胶的高时间变化信息,有望成为大气环境污染变化监测新的重要手段。     

MODIS气溶胶C004、C005产品的对比分析及其在中国北方地区的适用性评价

详细介绍了MODIS气溶胶C005产品算法的改进情况。选择北京、榆林为试验区, 利用AERONET地基观测的气溶胶光学厚度数据, 对比分析了上午星TERRA、下午星AQUA的MODIS气溶胶C004、C005新旧产品的精度, 评价了它们在中国北方地区的适用性。采用波长插值、时空匹配将地基数据和MODIS 气溶胶产品匹配在一起, 然后采用线性拟合的方法进行对比分析。文中就MODIS气溶胶产品和地基数据的时空匹配, 摒弃了NASA关于MODIS气溶胶产品在全球所采用的方法, 引入当地月平均风速, 提出了中国北方地区时空匹配尺度。对比分析以及评价结果表明: (1) C005产品算法的改进并没有提高北京站点气溶胶光学厚度的精度, 在AOT<0.8时反而是下降的; C004、C005产品在北京站点不具有显著适用性, 但C004比C005产品效果好。(2) 榆林站点, TERRA-MODIS C004产品能够达到需求标准, 而AQUA-MODIS C004精度有所下降; 两星的C005产品精度较C004有很大程度的改善, 470、550、660nm 3个波段的气溶胶光学厚度与AERONET地基观测数据的相关系数均高于0.9, 具有显著适用性。这说明了新算法所采用的确定地表反射率的方法在植被覆盖好的地区是可行的, 在高反射地区效果不好。     

基于MODIS数据的上海市气溶胶厚度研究

基于6S传输模型,本文利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据并结合较新的NASA的V5．2气溶胶业务反演算法,以上海市MODIS数据为研究数据源,结合晴朗天气（晴朗且无云或云稀薄）与AERONET发布的探测日（即发布AOD探测值日期）选取8组MODISLIB数据集,对其进行气溶胶厚度反演。同时将反演结果与AERONET架设在太湖区域点（31N,120E）的太阳光度观测的光学厚度进行验证。结果表明：V5．2反演算法结果与观测值呈现相同的变化趋势,反演值与观测值误差不大,在气溶胶光学厚度反演中具有较好的应用。     

气溶胶光学厚度估测中的LASSO特征选择方法

气溶胶光学厚度估测中通常利用遥感信息构造的多种特征属性作为输入,然而,这些属性中常常存在数据噪音、相互关联性和缺失值,从而降低了估测精度和估测强健性。针对这个问题,基于最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage selection operator,LASSO）方法和气溶胶光学厚度反演的先验知识,提出了一种针对遥感卫星观测的高维数据进行特征选择的方法,利用2009年4月2日至2011年4月1日2 a间与全球197个气溶胶地基自动观测网站点时空同步的MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）遥感数据,采用常用的人工神经网络作为估测模型进行实验分析,表明该方法能结合反演先验知识对多种异质遥感属性进行分组,通过组间迭代保留关键特征,去除冗余属性,有效进行特征选择,从而显著提高气溶胶光学厚度的估测精度。     

基于S5P/TROPOMI的中国东部气溶胶单次散射反照率反演初探

气溶胶单次散射反照率SSA（Single Scattering Albedo）的卫星定量遥感对气候评估和大气污染治理均具有重要意义。搭载于S5P（Sentinel-5 Precursor）上的对流层监测仪（TROPOMI）具有目前同类卫星传感器中最优的空间分辨率。本文基于S5P/TROPOMI数据开展了中国东部地区的SSA反演研究。首先利用中国东部地区AERONET（Aerosol Robotic Network）站点数据对OPAC（Optical Properties of Aerosols and Clouds）气溶胶模型进行约束改进,构建了更为合适的气溶胶类型,并使用地基激光雷达（Lidar）预设相应气溶胶类型的垂直结构。然后使用辐射传输模型SCIATRAN构建查找表LUT（Look-Up Table）,将TROPOMI UVAI（Ultraviolet Absorbing Index）和MODIS AOD（Aerosol Optical Depth）数据联合输入反演气溶胶SSA数据。反演结果与地基站点数据对比,相关系数R²为0.61,均方根误差为0.05;和OMI SSA产品相比,总体趋势一致且具有空间连续性更好。基于TROPOMI的高分辨率SSA算法和数据将有助于中小尺度下气溶胶时空分布、光学特性等研究。     

基于波谱知识库的MODIS叶面积指数反演及验证

目前用物理模型反演叶面积指数普遍存在缺少先验知识的状况，如何获得准确的先验知识是遥感走向应用的一个关键环节。中国典型地物标准波谱数据库就是结合国家重大行业中的应用需求，研究制定地物波谱获取与分析的技术规范和数据标准，建立典型地物标准波谱数据库。从波谱数据库提取模型反演所需要的先验知识，实现了基于SAIL模型的MODIS数据（经过几何纠正与大气纠正）叶面积指数的反演。另外，基于TM数据，对MODIS混合像元进行了分解，用纯像元的叶面积指数与实测数据进行对比验证，同时，反演结果与NASA的LAI产品也进行了对比，结果表明基于波谱库的先验知识可以有效的提高叶面积指数的反演精度。     

查找表方法确定气溶胶类型

针对传统气溶胶类型确定方法的局限性以及当前气溶胶类型确定存在的困难,提出一种使用多波段气溶胶光学厚度数据确定气溶胶类型的方法。基于大气颗粒物的散射与吸收特性分析,通过构建查找表的方法实现气溶胶类型的确定。该方法利用Mie散射理论通过正向模拟不同类型气溶胶粒子数量与多波段光学厚度之间的关系来构建查找表,基于该查找表,使用440 nm、670 nm、870 nm及1020 nm 4个波段的气溶胶光学厚度确定气溶胶类型。使用模拟的多波段气溶胶光学厚度数据开展了气溶胶类型的确定实验,分析了不同波段气溶胶光学厚度误差对气溶胶类型确定结果的影响。结果表明,该方法可根据4个波段的气溶胶光学厚度以较高的精度确定出沙尘性、水溶性和煤烟3种气溶胶粒子的数量,从而确定气溶胶类型。     

Description of a New Method for Retrieving the Aerosol Optical Thickness from Satellite Remotely Sensed Imagery Using the Maximum Contrast Value and Darkest Pixel Approach

Satellite sensors have provided new datasets for monitoring regional and urban air quality. Satellite sensors provide comprehensive geospatial information on air quality with both qualitative remotely sensed imagery and quantitative data, such as aerosol optical depth which is the basic unknown parameter for any atmospheric correction method in the pre‐processing of satellite imagery. This article presents a new method for retrieving aerosol optical thickness directly from satellite remotely sensed imagery for short wavelength bands in which atmospheric scattering is the dominant contribution to the at‐satellite recorded signal. The method is based on the determination of the aerosol optical thickness through the application of the contrast tool (maximum contrast value), the radiative transfer calculations and the ‘tracking’ of the suitable darkest pixel in the scene. The proposed method that needs no a‐priori information has been applied to LANDSAT‐5 TM, LANDSAT‐7 ETM+, SPOT‐5 and IKONOS data of two different geographical areas: West London and Cyprus. The retrieved aerosol optical thickness values show high correlations with in‐situ visibility data acquired during the satellite overpass. Indeed, for the West London area a logarithmic regression was fitted for relating the determined aerosol optical thickness with the in‐situ visibility values. A high correlation coefficient (r²= 0.82; p= 0.2) was found. Plots obtained from Tanre et al. (1979, 1990) and Forster (1984 ) were reproduced and estimates for these areas were generated with the proposed method so as to compare the results. The author's results show good agreement with Forster's aerosol optical thickness vs. visibility results and a small deviation from Tanre's model estimates.     

一种基于阴影像元的光学遥感大气校正方法

提出一种基于6S模型 阴影像元的大气校正方法,适用于有阴影像元存在的高空间分辨率光学遥感影像。该方法从阴影像元与非阴影像元的信号差异估算气溶胶光学厚度,与暗目标方法相比,此方法避免地表反射率的假定难题。以北京市密云县的IKONOS影像对方法进行验证。在气溶胶光学厚度的估算上,该方法的估算结果与MODIS气溶胶产品基本一致,而且其结果的稳定性明显好于暗目标法。在大气校正的结果方面,针对各类地物,比较大气校正前后的光谱与同类典型实测地物光谱,结果说明大气校正能够大大恢复各类地物光谱的典型特征,这将有利于地物的识别。最后通过比较大气校正前后的NDVI发现,大气校正能够明显增大高植被覆盖区与低植被覆盖区NDVI的差别,使植被信息更加突出。     

A Method to Upscale the Leaf Area Index (LAI) Using GF-1 Data with the Assistance of MODIS Products in the Poyang Lake Watershed

A leaf area index is a key parameter reflecting the growth changes of vegetation and one of the most important canopy structural parameters for performing quantitative analyses of many ecological and climate models. Although using high-resolution satellite data and the radiative transfer model (RTM) can be used to generate high resolution LAI products, the RTM method has some problems because its temporal resolution is low, the input parameters are more appropriate for a physics model, and some parameters are difficult to obtain. Problems that urgently need to be solved include improving the temporal-spatial resolution for LAI products and localizing LAI products. To explore an applicable method for the high-resolution LAI products in a small basin and to improve the inversion accuracy, we propose an approach for GF-1 WFV LAI retrieval using MOD15A2 data and the measured LAI of the Poyang Lake watershed. Empirical models were used to retrieve high resolution LAI values, and the results show that these models are well designed for analyzing time-series satellite data. Good correlations were obtained between the NDVI of the GF-1 WFV data, the retrieved LAI values and the MODIS LAI data from samples acquired in both summer and winter. The exponential NDVI model obtained the best LAI value estimation results from the GF-1 WFV data (R2 = 0.697, RMSE = 1.100); the best synthetic validation of the RMSE is 0.883, close to the optimum model. Therefore, the retrieval results more fully reflect the growth process of the different features. This study proposed an upscale method for developing a high spatial resolution GF-1 satellite standard LAI products retrieval model using MODIS data. The proposed method will be helpful for efficiently improving the temporal-spatial resolution of LAI products to benefit the extraction of vegetation parameter information and dynamic land use monitoring.