陆面微波比辐射率的卫星观测研究进展

复杂多变的陆地表微波比辐射率,造成陆面上星载微波观测反演大气参数较为困难,也使得许多卫星微波资料不易同化应用到数值模式,因此迫切需要提供准确可靠的陆面微波地表比辐射率信息.随着卫星观测技术的迅速发展,利用丰富的星载被动微波观测直接反演陆面微波比辐射率成为一种主要手段.国外针对星载微波成像仪和微波垂直探测器开展较为系统的陆面微波比辐射率研究,建立不同类型的地表比辐射率反演方法,开发地表比辐射率参数化方法并应用于辐射资料同化.对于卫星观测反演陆面微波比辐射率存在的问题,开展了评估分析和方法订正.国内利用卫星观测也开展了一些陆面微波比辐射率研究工作,尚需要系统、综合的提炼.对于地表特征复杂的中国地区,还需要评估认识不同陆面微波比辐射率反演方法在我国适用情况,需要增强陆面微波比辐射率数据质量的认识以及业务应用.     

基于时间序列的星载微波成像仪无线电频率干扰识别方法

无线电频率干扰(Radio Frequency Interference,简称RFI)的识别对提高星载被动微波资料的利用率有重要作用.本文基于先进的微波扫描辐射计AMSR-2(Advanced Microwave Scanning Radiometer-2)2016年1月1日到2017年12月31日两年的观测亮温资料,采用两种基于长时间观测序列的方法(平均值与标准差法、标准估算误差法)来识别全球陆面在C波段(6.9 GHz和新增7.3 GHz通道)的无线电频率干扰,同时还统计分析了长时间RFI信号的分布及变化特征.通过与成熟的谱差法对比验证表明,平均值与标准差法、标准估算误差法对识别全球陆面在C波段的无线电频率干扰是行之有效的,而且标准估算误差法能够将谱差法、平均值与标准差法在冰雪覆盖区域(如格陵兰岛)识别的虚假RFI信号给剔除,有助于得到更加准确的全球无线电频率干扰信号分布图.研究还发现,RFI信号的空间位置分布随时间的推移是逐渐变化的,其出现概率与通道的极化特性有关,且在6.9 GHz水平极化通道识别出RFI信号的视场总数多于垂直极化通道,而在7.3 GHz水平极化通道识别出RFI信号的区域则少于垂直极化通道.同一频率的升轨和降轨资料中RFI信号的出现概率也不同,不论6.9 GHz和7.3 GHz的水平还是垂直极化通道,在升轨资料中识别出RFI信号的视场总数都多于降轨资料.     

基于AMSR-E的微波波段地表发射率反演——以青藏高原为例

青藏高原以其独特的特征在气候变化中起着重要的作用,而地表发射率对地表参数和大气参数的准确反演也非常重要,因此本文发展了青藏高原微波波段地表发射率的反演算法.首先通过辐射传输方程对地表发射率的反演算法进行了推导,并利用被动微波一维大气辐射模拟器的模拟数据对算法进行了验证,结果显示了较高的精度.接着结合微波辐射计AMSR-E的亮温数据和MODIS提供的大气廓线数据,利用本文发展的算法反演了青藏高原微波波段的地表发射率.最后,分析了青藏高原地表发射率的时空分布特征:从空间特征上分析,反演结果的空间分布符合青藏高原地表覆盖类型的变化,植被湖泊等可以在反演结果中很明显的显现;从时间特征上分析,在一个月的时间尺度上,发射率随时间变化并不明显,每天的变化值在0.01之内.另外通过对青藏高原裸露地表发射率的时间序列研究发现,地表发射率对降雨有非常敏感的响应.反演结果的合理性表明本文的算法具有可行性,可以利用该算法反演青藏高原的地表发射率并建立长时间序列的地表发射率数据库,为青藏高原其他地球系统参数的遥感反演提供基础,为青藏高原的相关地学研究提供数据支持.     

星载微波ERS-1和多通道SSM/I观测海洋的相关性和随机粗糙面复合模型的数值模拟

欧洲遥感卫星（ERS）和美国防卫气象卫星计划（DMSP）空对地微波遥感是当今研究全球大气地表微波散射辐射和反演地球物理与水文参数的主要数据来源．本文研究了ERS－1散射计和SSM／I多通道辐射计在中国海域观测到的后向散射和热辐射数据,论证了同一地区同一时间段内ERS主动散射计和SSM／I被动辐射计观测数据的相关性．用海域主、被动遥感数据的比较,阐述了主、被动联合多通道分析方法有利于监视和分析复杂地表和海面在时间和空间尺度上的变化．用带泡沫散射层的双尺度随机粗糙面的复合模型计算后向散射和热发射,用以数值模拟ERS和SSM／I数据．并讨论了后向散射与热辐射数值模拟结果的相关性,以及与星载微波遥感器实际观测结果的比较．     

基于FY-3B/MWRI数据的青藏高原地区地表发射率反演

以青藏高原地区为研究区域,利用FY-3B/MWRI(Microwave Radiation Imager)一级亮温数据和NCEP(the National Centers for Environmental Prediction) FNL(Final)全球业务分析资料,通过简化的微波辐射传输方程反演了晴空大气条件下的地表微波发射率.进而根据IGBP(International Geosphere-Biosphere Program)陆表覆盖分类数据,进一步分析了青藏高原地区微波地表发射率的频谱和空间分布特征,并分析了反演误差的来源.结果表明:青藏高原地区微波地表发射率的空间分布、频谱特征都与地表覆盖类型分布特征高度吻合,呈现出西北部地表发射率极化差异大,东南部极化异差小的分布特征.本研究中地表发射率的反演误差主要来自降水像元判别方案、再分析资料的时空匹配.还需要进一步研究定量误差,以期提高反演精度,进而建立长时间序列的地表发射率数据库,为青藏高原地球物理参数的遥感反演提供数据支持.     

卫星遥感微波地表发射率研究综述

在大气参数反演、卫星资料同化及微波降雨算法等研究领域均需要全球尺度上较为精确的微波地表发射率数据的支持,而微波地表发射率目前难以精确的获取.鉴于此,本文介绍了三种主要的微波地表发射率估算方法,并从卫星遥感的角度阐述当前微波地表发射率的估算、应用现状及存在的问题,最后对微波地表发射率的研究做出展望.     

星载微波ERS—1和多通道SSM／I观测海洋的相关性和随机粗糙面复 …

欧洲遥感卫星（ＥＲＳ）和美国防卫气象卫星计划（ＤＭＳＰ）空对地微波遥感是当今研究全球大气地表微波散射辐射和反演地球物理与水文参数的主要数据来源。本文研究了ＥＲＳ－１散射计和ＳＳＭ／Ｉ多通道辐射计在中国海域观测到的后向散射和热辐射数据,论证了同一地区同一时间段内ＥＲＳ主动散射计和ＳＳＭ／Ｉ被动辐射计观测数据的相关性。用海域主、被动遥感数据的比较,阐述了主、被动联合多通道分析方法有利于监视和分析复杂地     

基于卫星数据的地表下行短波辐射估算:方法、进展及问题

地表下行短波辐射的估算对全球辐射平衡及气候变化研究具有重要的意义.文章从卫星载荷、反演算法和发展趋势等方面,回顾和总结了近十年来地表下行短波辐射的相关研究.到达地表的短波辐射受大气和陆表参数的双重影响.最近的研究对影响地表下行短波辐射的因素给予了更细致的考虑,例如通过提升云微物理参数的反演精度,降低云层引入的不确定性,以及考虑气溶胶、复杂地形和高反照率地表(如冰雪覆盖区)对地表下行短波辐射估算的影响等.此外,文章还对当前地表下行短波辐射估算的四类主要方法(经验法、参数化法、查找表法和机器学习法)的精度和优缺点进行了对比分析.未来需要提高云、雾霾、水汽等大气参数及复杂地形和亮地表的反照率等陆表参数的计算精度,有机结合机器学习和其他方法,利用新一代静止卫星和极轨卫星资料生产高时空分辨率地表下行短波辐射产品,推进辐射产品在陆面水文模型和气候模式中的应用.     

基于多源遥感数据陆面大气水汽反演的物理统计算法研究

大气水汽对全球以及区域气候变化有着极其重要的影响,因而精确的获取水汽数据一直是非常重要的研究课题.单一传感器的遥感水汽反演算法有一定的局限,本文致力于发展一个基于多源遥感数据的水汽反演物理统计算法,该算法还能有效解决有云情况下的水汽反演.通过将晴空条件下近红外水汽反演结果与基于微波23.8 GHz的水汽敏感波段的组合指数进行回归,再将有云覆盖区域的微波指数代入到回归反演模型,从而获得有云覆盖条件下的水汽结果,实现有云条件下的水汽反演,对基于光学波段的水汽反演结果进行补充.不同的地表覆盖会对裸土表面的微波辐射有不同的影响作用,本文的算法还利用地表覆盖数据有效消除了这一影响,针对不同的地表覆盖,分别进行回归模型的建立.最后将该算法反演的结果与地基GPS的水汽监测数据进行对比,有云条件下的均方根误差为8 mm,且利用本算法可以较好的对光学数据进行补充,具有良好的空间一致性.     

基于广义RI指数的微波观测资料干扰识别方法

基于AMSR2(the Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)一级亮温数据,提出了广义RI指数(Radio Frequency Interference Index)识别方法来检测无积雪覆盖陆地和洋面区域AMSR2 7.3 GHz通道受RFI(Radio Frequency Interference)影响的观测数据,进而用主成分分析法以及谱差法的检测结果进行验证,并分析了三种方法检测结果间的差异.结果表明:广义RI指数识别方法的检测出的RFI和其他两种方法的检测结果基本一致,这表明新算法对识别陆地和洋面上的RFI是有效的.但这三种检测方法的区别是,主成分分析法识别的RFI信号比其他两种方法确定的范围小、数量少,谱差法次之,广义RI指数检测方法检测出的RFI信号最多.本研究为评估不同识别算法提供了参考,还为进行卫星遥感技术微波频段保护提供了理论依据.     

陆面组分温度的综合反演研究

以行播冬小麦为例, 深入研究了陆面目标组分温度的反演方法. 结果表明:行播作物结构模式的选择能够显著地影响组分温度的反演精度, 适当选择行播作物的结构模式对提高反演稳定性有重要意义. 认为矩阵求逆反演与迭代反演相结合是一种较为稳健的、适于陆面目标的组分温度反演方法. 模拟试验和野外地面实验验证结果都显示, 利用综合反演方法可以显著提高土壤光照面和植被顶层温度的反演精度, 并明显增强组分温度反演的稳定性. 采用的多角度多波段热红外遥感大气效应纠正只需要两个基本参数:大气透过率和大气上行辐射亮度. 如果它们能与地表组分温度协同反演, 则可实现真正意义上的精确大气纠正. 通过对ATSRII数据的反演实验, 基本上证实这一方法的可行性.     

基于简化参数方法的蒙古干旱区土壤湿度被动微波遥感

卫星被动微波遥感土壤湿度,是准确分析大空间尺度上陆表水分变化信息的有效手段.美国航天局(NASA)发布的基于AMSR-E观测亮温资料的全球土壤湿度反演产品,在蒙古干旱区的实际精度并不令人满意.本文基于对地表微波辐射传输中地表粗糙度和植被层影响的简化处理方法,采用AMSR-E的6.9 GHz,10.7 GHz和18.7 GHz之V极化亮温资料,应用多频率反演算法,并以国际能量和水循环协同观测计划(The Coordinated Energy and Water Cycle Observations Project)即CEOP实验在蒙古国东部荒漠地区的地面实验资料作为先验知识,获取被动微波遥感模型的优化参数,以期获得蒙古干旱区精度更高的土壤湿度遥感估算结果.分析表明,本文方法反演的白天和夜间土壤湿度结果与地面验证值之间的均方根误差(RMSE)接近0.030 cm³/cm³, 证明所用方法在不需要其他辅助资料或参数帮助下,可较精确地反演干旱区表层土壤湿度信息,能够全天候、动态监测大空间尺度的土壤湿度变化,可为干旱区气候变化研究及陆面过程模拟和数据同化研究提供高精度的表层土壤湿度初始场资料.     

基于FY-3C微波成像仪的沙漠地表发射率反演

地表发射率是地表的固有属性,也是反演地表信息和大气温湿度廓线的重要参数.为了获取准确且具有具体物理含义的沙漠地区微波地表发射率,首先选取塔克拉玛干沙漠部分地区为反演区域,根据二元函数泰勒定理,推导了该地区的微波地表发射率与地表温度、地表湿度的线性、非线性函数关系.其次,利用最优控制原理,结合FY-3C微波成像仪的观测亮温资料与辐射传输模式(CRTM)模拟亮温数据,构建了沙漠地区微波地表发射率的线性与非线性反演模型.通过对比发现,利用线性和非线性反演模型得到的地表发射率不仅提高了反演区域亮温的模拟精度,而且模拟亮温的变化趋势也与观测更吻合.最后,对地表发射率的线性和非线性反演模型进行了不同时间与空间上的独立性检验,结果表明:除了反演区域外,在整个塔克拉玛干沙漠地区,两种模型反演的地表发射率仍比原地表发射率模拟亮温更接近观测.总的来说,线性和非线性反演模型对沙漠地区的微波地表发射率反演均具有一定的有效性和普适性,且非线性反演模型优于线性反演模型.     

星载微波SSM/I对南中国海海面遥感的辐射特征及其风场反演

研究了星载微波DMSPSSM／I对南中国海海面遥感数据的定量辐射特征．与现有的经验性统计反演不同,本文用37GHz垂直和水平极化两个通道的辐射亮度温度,提出了物理意义明确,又易于计算和参数标定的海面风速反演公式．海面风速及演结果与现有的海面浮标风速观测记录作了很好的比较．这一方法应用于南中国海海面风速的反演,得到了南海海面风速在空间和时间尺度上的分布和变化．     

改进的基于订正ALPHA差值谱的TES算法

与可见光遥感不同, 热红外传感器测得的辐射亮度值是温度和发射率的函数, 因此, 对于热红外遥感, 温度和发射率的分离是一个关键问题. 热红外地表温度反演需要考虑的另一个问题是地表反射的大气下行辐射订正, 由于该项与地表发射率紧密联系在一起, 在地表发射率未知的情况下, 该项很难消去. 研究从普朗克方程的维恩近似出发, 引入Li和Becker等提出的大气下行辐射修正项, 以此为基础, 推导出与温度无关的改进ALPHA差值谱, 并进一步提出消除维恩近似影响的修正项. 在上述工作基础上, 借鉴ALPHA导出发射率法和ASTER TES算法的优点, 提出改进的基于订正ALPHA差值谱的TES算法(ICADS TES). 由于算法采用多光谱反演技术, 并且算法中包含波段差值、比值操作, 因而可以部分消除大气、仪器噪声等的影响, 具有良好的抗干扰能力. 采用不同大气条件、下垫面类型、地表温度组合的数值模拟实验表明, 算法具有很宽的适用范围和稳定性, 反演的温度精度一般在0~1.5 K之间, 平均发射率精度在0~0.015之间. 算法反演温度产品与ASTER数据下载中心 (Earth Observing System Data Gateway, EDG)提供的地表温度产品相比, 相关性非常好, 相关系数接近1.0, 产品直方图分布基本一致. 与现有发射率温度分离算法相比, ICADS TES算法的优点是适用的温度和下垫面范围宽, 不需要诸如地表分类、发射率方向性等先验信息支持, 计算结果不受参数设置影响, 更为客观. 由于该算法不需要下垫面类型先验信息支持, 可以避免其他算法中出现的因地表误分类、混合像元等问题引起的反演误差. 与作者此前提出的基于订正ALPHA差值谱的TES算法(CADS TES)相比, 算法考虑了大气下行辐射的影响, 在大气辐射特性已知的条件下, 可以获得更好的反演结果.     

基于光学与被动微波遥感的青藏高原地区土壤水分反演

青藏高原地区高精度的土壤水分反演对高原能水循环、全球大气循环研究有着极大的影响.因此,获取青藏高原土壤水分时空布信息是一个迫切需要解决的问题.温度植被干旱指数(TVDI),是基于光学与热红外遥感通道数据反演土壤水分的重要方法,但在研究区域较大、地表覆盖格局差异显著时,TVDI模型反演精度会受到地表温度(Ts)等因素的影响.被动微波AMSR-E数据精确记录了像元内的土壤水分信息,但空间分辨率低.本文利用同时期的MODIS与被动微波数据,发展了针对青藏高原地区高精度土壤水分反演算法.首先,在TVDI模型中,利用修正型土壤调整植被指数(MSAVI)代替归一化植被指数(NDVI),以改进NDVI易饱和的缺点;其次,利用ASTER GDEM数据,对地形高程和纬度差异引起的地表温度变化进行了校正;然后,通过神经网络训练建立基于TVDI、被动微波以及辅助气象数据的土壤水分反演模型,并应用该模型反演了青藏高原地区三个观测网(CAMP/Tibet、玛曲和那曲)的土壤水分;最后,利用实测土壤水分数据对反演结果进行验证,结果表明该模型的精度均方根误差(RMSE)数值可达到0.031~0.041 m~3·m~(-3).本文还应用该算法反演了青藏高原连续的土壤水分的空间分布,并比较了土壤水分的变化趋势与实测降水变化趋势,结果表明二者变化量的正负关系一致.     

海冰反照率参数化和遥感反演方法及其产品的研究评述

反照率是控制地表能量收支的关键地球物理参数之一,海冰作为南北极地区重要的组成部分,海冰反照率的时空变化会对极地地区和全球范围的气候变化、物质平衡以及能量平衡等产生重要的影响.本文系统的总结了海冰反照率的影响因素、海冰反照率的参数化方法和遥感反演方法及产品的研究进展,阐明了各方法的基本原理、特点以及存在的问题等.海冰反照率的影响因素众多,主要受地表冰雪反射特性、太阳天顶角以及大气属性的影响;参数化方法提供了一种模拟海冰反照率的途径,主要通过取经验定值或建立温度、冰雪厚度以及光谱反照率等参数与海冰反照率的经验关系来进行,但是这种基于特定位置、特定时间以及特定的大气状态下的观测数据运用统计或经验方法建立的参数化方法,适用范围通常有限.遥感反演方法是高时空分辨率获取大范围及长时序海冰反照率的有力手段,主要分为传统的反演方法、直接反演方法以及基于非光学传感器的反演方法;但是遥感反演很容易受到云层的影响,仅能反演晴空下的海冰反照率,而且现有的方法基本都是针对单一传感器设计的,还没有能够联合多源传感器数据反演海冰反照率的方法.基于此,本文展望了未来海冰反照率的研究重点,即开展能够适用于云天空下的、高时空分辨率的以及能够联合多源数据反演海冰反照率的方法研究.     

利用HJ-1B热红外数据估算晴天大气下行长波辐射

针对HJ-1B红外相机只有一个热红外通道的特点,本文利用大气辐射传输模型模拟和统计回归方法,发展了一个利用HJ-1B辐射亮温和大气水汽含量反演高分辨率大气下行长波辐射的参数化模型.为了分析模型的适宜性和误差来源,利用模拟数据对模型进行了精度评价,结果表明模型在大多数气候条件下反演结果较好,但在大气水汽含量较高时存在低估现象.误差分析表明,大气水汽含量、传感器辐射亮度、地表与大气的温差等方面的不确定性会对反演结果产生一定的影响.利用2009~2010年HJ-1B数据反演得到黑河流域和海河流域的瞬时下行长波辐射,并利用6个站点的地面观测数据对反演结果进行了验证.结果表明,除花寨子荒漠站外,其他各站点反演值与实测值的一致性较好,均方根误差在20W/m2左右,略好于MODIS数据的反演结果.花寨子站夏季时存在较多的高估现象,主要由地气温差过大引起,经过地气温差校正后,结果得到明显改善.     

星载SAR海面风场遥感研究进展

海面风场是研究海洋环境的重要参数,是物理海洋和海洋气象学中最基本、最重要的要素之一.传统的海面风场测量方法测量范围小、测点少,且易受到天气条件的限制.随着遥感技术的发展,人们越来越注重利用机载或星载传感器对海面风场进行遥感探测.星载微波散射计是迄今为止最主要的海面风场传感器,但难以满足某些高分辨率风场数据的应用需求,尤其是不能满足近岸海区的观测要求.星载SAR具有较高的空间分辨率,能够提供大范围、精细化的海面风场信息.目前,星载SAR已成为海面风场研究的重要技术手段之一.本文首先从SAR海洋遥感基本原理出发,阐述了SAR海面风场的遥感探测机理,展示了利用SAR遥感图像遥感探测海面风场的可行性.其次,通过风条纹形成机理与风条纹与海面风向之间的关系分析,给出了国内外利用SAR遥感图像风条纹开展海面风向遥感探测的研究进展.同时,重点针对C波段VV极化、HH极化、交叉极化,X波段VV极化、HH极化和L波段SAR海面风场遥感反演地球物理模式函数,以及基于理论模型、入射角差异、方位向波数截断和神经网络等的其他多种SAR海面风速反演模型进行了系统梳理分析与对比;并对最优化方法、M-NRCS方法、双极...     

ASAR和TM数据协同反演植被覆盖地表土壤水分的新方法

考虑到主动微波和被动光学遥感数据反映地表土壤水分的各自优势,提出一种ASAR数据和TM数据协同反演植被覆盖土壤水分的半经验耦合模型.该模型通过简化MIMICS模型,将研究对象分为植被冠层和土壤层两部分,模拟了冠层叶片含水量与单位体积内植被消光系数,后向/双向散射系数的经验关系,减少了模型的输入参数,使模型最关键的输入参数为光学易于反演的叶面积指数LAI.LAI采用PROSAIL模型进行反演,实现微波和光学模型的耦合,并引入植被均方根高度（Sveg）来修正冠层重叠造成的雷达阴影效应,然后对半经验模型的系数进行了参数敏感性分析,发现在LAI较小时（LAI≤3）,模型更为适用.最后,选用甘肃黑河试验区的TM,ASAR数据,利用耦合模型生成了研究区土壤水分布图,并利用地面实测数据对该耦合模型和MIMICS模型进行比较验证.结果表明：通过对雷达阴影效应的校正,该模型反演的地表土壤水分与实测值的平均相对误差Er从17.6%减小到10.4%,RMS从0.055降低到0.031g/cm3.同时,耦合模型的反演效果明显好于MIMICS模型单独反演的结果（Er=22.7%,RMS=0.068g/cm3）;表明在LAI较小的区域,该主被动遥感耦合模型能有效的反演土壤水分,取得较好的反演精度.