多传感器水色卫星数据融合在提高观测数据质量中的作用

多传感器水色卫星融合对于提高水色数据时空覆盖率和可靠性具有重要的意义。利用MODIS、MERIS和VIIRS多传感器水色卫星融合数据与时空匹配的现场实测数据进行对比,分析了两种融合方法(平均法和基于最优化技术的光学融合算法)在提高观测数据质量中的作用。结果表明,与现场实测数据对比,MERIS传感器测量的平均绝对百分比误差(MAPE)为18.5%,MODIS传感器的MAPE为13.4%,VIIRS传感器的MAPE为18.2%,平均法融合产品的MAPE为12.8%,基于最优化技术的光学融合产品的MAPE为9.6%,说明两种融合算法都能降低测量误差,通过数据融合可以显著地提高数据质量,其中基于最优化技术的光学融合法性能更优。     

MODIS和GOCI卫星遥感反射率产品在浑浊海区交叉检验分析

对Geostationary Ocean Color Imager(GOCI)和Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)传感器在中国渤海辽东湾海区的卫星大气校正算法开展评估工作。主要对比了GOCI和MODIS的412 nm,443 nm,488 nm,547 nm,678 nm波段的遥感反射率(Remote Sensing Reflectance:Rrs)。结果表明:GOCI的去云算法较严格,在卫星有效数据覆盖率方面差于MODIS;遥感反射率产品比对结果表明:GOCI和MODIS的遥感反射率产品有较好的线性相关,且GOCI反演值大于MODIS反演值;分区域的对比结果表明,MODIS和GOCI的遥感反射率差异随着水体的浑浊度增加而增大,GOCI需要开发适用于近岸水体的大气校正算法。     

MODIS数据在海冰遥感中的应用

MODIS数据作为中国可见光遥感的重要数据源之一,目前已经在许多领域获得了重要应用.国家卫星海洋应用中心从2000年开始接收处理MODIS数据,并同时为海冰预报提供海冰遥感图像服务.本文利用MODIS卫星遥感的原始数据,通过对数据进行地理定位、辐射定标等处理,形成MODIS数据的一级产品,并利用海冰实验的实测数据和海冰光谱分析,对一级产品进行定量化处理,获得了海冰厚度、密集度和外缘线等海冰数值产品,逐步应用于海冰的预报服务.     

MODIS辅助的北京一号卫星影像近海Ⅱ类水体大气校正

利用空间分辨率为500 m的MODIS 1B数据及有关MODIS数据产品计算其近红外波段的气溶胶辐亮度,由此外推北京一号卫星多光谱影像各波段的气溶胶辐亮度,以实现对该影像的大气校正,取得了良好的效果.该方法克服了传统大气校正方法依赖于现场测量大气参数的缺陷,拓展了非水色传感器在水体监测领域的应用前景.     

MODIS多光谱信息在海上溢油检测中的应用

利用搭载在EOS-Aqua/Terra卫星上的MODIS数据,对长江口溢油、委内瑞拉的马拉开波湖溢油等4次事故进行光谱分析和研究.在对出事海域的卫星数据进行图像处理的基础上,利用MODIS数据的多光谱信息,分析溢油在各个波段的特征,并确定油膜特征比较明显的波段范围,为可见光/近红外卫星监测溢油提供参考.     

基于云特性的多源卫星日间海雾探测技术研究

海雾与低云的分离是当前海雾遥感监测的难点,为提高日间海雾监测的准确度和实时性,本文针对2015—2020年在渤海、黄海和东海的11次海雾过程,在分析海雾与低云在云特性、可见光反射率、亮温和亮温差及纹理特征差异的基础上,使用Terra/Aqua卫星MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)传感器及S-NPP/NOAA-20卫星VIIRS(visible infrared imaging radiometer suite)传感器的云和反射率产品,建立基于云特性的多源卫星日间海雾探测模型,有效分离了海雾与低云。利用CALIOP(cloud aerosol lidar with orthogonal polarization)后向散射和垂直特征对模型进行精度验证,MODIS(Terra)、MODIS(Aqua)、VIIRS(S-NPP)海雾识别的召回率最高为0.97、0.96、0.89,VIIRS(NOAA-20)与VIIRS(S-NPP)精度相当,与VIIRS(S-NPP)一致性超过0.8的VIIRS(NOAA-20)海雾监测结果...     

美国宇航局专用遥感卫星数据产品的存档与分发

在卫星遥感领域,美国宇航局(NASA)除致力于地球观测系统的多传感器、多学科、多门类综合观测地球的计划实施外,还积极推行专用地球探测卫星计划。这些专用遥感卫星是NASA探测地球计划的一个重要组成部分。 1 宽视场海洋观测传感器(Sea WIFS) SeaWIFS的目的是用于全球海洋水色测量,是海岸带水色扫描仪(CZCS)的后续。SeaWIFS将由轨道科学协会(OSC)发射。其数据卖给NASA。     

基于MODIS数据的2016年黄海绿潮灾害动态监测研究

本研究利用高分辨率的GF-1卫星影像对MODIS数据绿潮监测的精度进行验证, 并在此基础上利用MODIS数据对2016年黄海绿潮过程进行连续动态监测, 结果表明: 相较于GF-1卫星影像,MODIS数据对绿潮的监测误差高于50%; 2016年黄海绿潮移动路径总体呈先向北, 然后沿山东半岛海岸线向东北方向移动, 并最终停滞于青岛、威海附近海域; 此次绿潮持续时间为80天左右, 并呈现出与往年类似的“出现→发展→暴发→治理→消亡”的规律; 其中“出现”的时间为5月12日, “发展”阶段时间为5月中下旬, 此时绿潮主体分布于苏北浑水区, 适宜前置打捞治理, 当5月底6月初绿潮进入清水区之后才开始进入“暴发”阶段, 本年度绿潮灾害“暴发”规模较大, 对山东沿海水产养殖业及旅游业影响严重。本研究成果对于绿潮预警和防控具有科学和实际意义。     

MODIS遥感数据在福建省海岸带滩涂资源监测中的应用研究

以2001~2005年MODIS数据为信息源,每年选取高潮位和低潮位两个时相的MODIS数据,根据滩涂对MODIS 250 m分辨率可见光和近红外探测波数的光谱反应特性,采用波段比值算法来监测福建省海岸带的滩涂面积,并对监测结果用罗源湾和福清湾30 m分辨率的Landsat-7/ETM+影像进行验证分析,结果表明,MODIS数据的观测时间与海洋高低潮位时刻比较接近,便于对滩涂资源的遥感监测.用MODIS数据计算的滩涂面积比用高分辨率的Landsat-7/ETM+数据计算的偏高.卫星遥感监测结果表明从1986至2001年福建省海岸带滩涂面积减少了107 km2,并且从2001至2005年滩涂面积也呈现逐年下降的趋势.     

台湾海峡MODIS遥感SST的初步验证

海表层温度（SST）是一个决定海气相互作用以及生物栖息条件适宜性的海洋环境关键参数,可以通过卫星遥感手段获取,对检验锋面多发、水文条件复杂的近岸区域卫星遥感SST产品的真实性,具有重要意义．本文采用大型海洋环境多层监测浮标获取的SST数据对台湾海峡MODIS遥感SST产品进行检验．结果表明,MODIS遥感与实测SST数据具有很好的一致性,两者的均方根误差为0．5l℃,平均偏差为一0．02℃,平均绝对偏差为0．42℃,相关系数为0．988;MODIS遥感与实测SST数据之间可能存在季节性差异,均方根误差以夏季最大．     

卡尔曼滤波在卫星红外、微波海表温度数据融合中的应用

卫星红外波段测量海表温度具有空间分辨率高的优点,但受云的影响而导致数据空间覆盖率低;微波辐射计具有全天候、穿透性优势,但空间分辨率低,而且近岸区域受到陆地电磁波的干扰,不能反演有效的海表温度.由于单一卫星传感器获取的数据存在一定的局限性和差异性,因此根据不同卫星传感器的特点,将红外、微波传感器卫星数据进行数据融合具有重要的实际应用意义.卡尔曼滤波是一种最优化自回归数据处理算法,本文将卡尔曼滤波法应用于红外和微波卫星海表温度数据融合研究,给出全天候、高分辨率的海表温度.研究区域为西北太平洋区域:10°N～50°N,105°E～145°E,研究数据时间为2008年3月.     

90年代海洋卫星发射进入高潮

自从1978年美国成功地将世界上第1颗海洋卫星SEASAT-1送到空间以来,世界上已有许多国家陆续发射了多颗肩负不同使命的海洋卫星。90年代以来,世界各国的海洋卫星发射进入高潮。据有关资料表明,近几年美国、日本、欧空局、加拿大、法国、德国将陆续发射海洋卫星。其中较引人注目的是欧空局于1991年7月发射的ERS-1地球观测卫星。ERS-1卫星是一颗以海洋应用为主,海陆兼用的多功能综合性遥感卫星。其先进的微波传感器具有较高的测量精度和空间分辨率,可以不受气象条件的影响而进行全天候全天时全球观测。其主     

MODIS卫星遥感监测太湖蓝藻的初步研究

依据2007年1～6月MODIS卫星遥感影像反演得到的太湖MODIS卫星表层水温、表层叶绿素浓度分布图,以及真彩色(1,4,3波段)合成图像,监测分析了太湖蓝藻的分布和变化情况.水温、表层叶绿素浓度分布图显示,1～6月,太湖表层水温和叶绿素浓度的分布具有明显的区域性和季节性变化特征,且可以很好的显现藻类的迁移与堆积状况,其分布及变化趋势与实测的太湖蓝藻爆发的强度、地点、分布范围基本一致.MODIS真彩色合成图像直观地反映了湖中藻类的宏观信息,其趋势与叶绿素a浓度的分布极其一致.结果表明,利用MODIS遥感数据探测太湖蓝藻水华的分布状况是可行的,MODIS可用于监测内陆湖泊藻类水华的污染情况.     

SeaWiFS和MODIS叶绿素浓度数据及其融合数据的全球可利用率

对2001年Sea WiFS和MODIS叶绿素浓度数据的全球可利用率进行了定量分析，二者在全球范围的变化趋势一致，年平均可利用率分别为12．4％和13．6％，其中MODIS叶绿素浓度的可利用率略高于SeaWiFS。利用小波变换方法对二者进行数据融合，经分析：SeaWiFS／MODIS叶绿素浓度融合数据相对于单一传感器数据提高了全球可利用率，其年平均为20．50％；融合数据保持了较高空间分辨率MODIS数据的海洋特征；融合数据与实测值比较，差值的均值和标准偏差分别为0．16mg／m^3和1．07mg／m0（SeaWiFS：0．46mg／m^3和2．22mg／m^3，MODIS：0．13mg／m^3和0．82mg／m^3）。与MODIS和Sea WiFS相比。融合数据接近MODIS优于SeaWiFS。结果表明小波变换方法用于SeaWiFS和MODIS叶绿素浓度数据融合的有效性。     

海洋卫星数据处理系统的设计与实现

卫星遥感（技术）已经成为快速、大范围侦察与监视的有效的高技术手段。探讨了FY系列、NOAA系列和EOS/MODIS系列等多卫星数据处理技术,其中包括多卫星联合处理程序、数据库、Windows sockets机制等。该系统能够自动为海上活动提供海表温度、叶绿素、悬浮泥沙浓度、海水透明度、潜艇光学隐蔽深度、植被指数等遥感数据,满足海上活动对卫星数据的需求。     

基于VGPM的中国近海净初级生产力的时空变化研究

海洋初级生产力对影响全球碳循环有显著作用,在一定程度上控制着海–气界面CO2的交换,是全球气候变化中的重要课题。随着科学技术的发展,卫星遥感资料已经被广泛地应用于海洋初级生产力研究,文章利用中等分辨率成像光谱仪(MODIS)卫星遥感传感器资料(2003—2014年)分析我国近海海域海洋净初级生产力在近十几年的月度、季度、年度变化趋势,以期对相关研究提供参考。     

卫星传感器的地面几何检校模型分析

针对高分辨率卫星 CCD 线阵传感器,分析了像元尺寸变化模型、CCD 在焦平面内旋转变化模型、传感器镜头光学畸变模型;基于 ALOS 卫星的内方位附加参数模型,构建了卫星传感器内方位自检校综合模型;分析了卫星传感器严格成像模型及外方位检校参数内容,给出了自检校光束法区域网平差解算方案;结合外方位元素 PPM 内插模型,利用 SPOT5 模拟数据进行区域网平差实验,实验结果验证了模型方案的可行性。     

卫星遥感南海海表面日增温的时空变化特征

利用搭载在Aqua和Terra卫星上的MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)、AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer for the earth observing system)传感器测量反演的昼夜海表温度(SST),计算海表面日增温(sea surface diurnal warming),分析南海海表面日增温的短期和年变动特征。受观测平台过境时间、传感器测量SST方式、反演算法等影响,MODIS/Aqua计算的日增温幅度略大于AMSR-E/Aqua和MODIS/Terra,但在表征南海海表面日增温的时空分布特征以及变化趋势上三者并未见显著性差异。南海海表面日增温在时间分布上以冬季为最小,春季为最大;在空间分布上则是南部海域大于中部和北部海域,东部海域大于西部海域。春夏之交的吕宋海峡西北部尤其容易发生日增温事件。海表面日增温与太阳辐射、风速、云量等影响有关,其中风速与海表面日增温显著负相关。     

利用GF-1和MODIS准同步光学遥感图像反演内波参数的研究

高分一号(GF-1)光学遥感卫星的发射为海洋内波的研究提供了精细的观测资料,利用其图像高空间分辨率的优势,结合高时间分辨率的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的匹配数据,能够对南中国海东沙岛附近的内波开展特征参量的反演。本文处理了GF-1和MODIS的准同步图像,选取东沙岛附近的相邻时刻的同一条内波进行分析,提取其空间位移,计算出内孤立波传播的群速度。分析GF-1和MODIS图像上同一条内波的灰度剖面,计算了明暗条纹间距,结合当地水深和温盐数据,应用非线性薛定谔方程反演内孤立波的振幅,探究大陆架附近内孤立波的振幅演变。研究结果表明:内孤立波的群速度在东沙岛附近向西传播过程中逐渐变小;在相似的温盐条件下,遥感图像中内波的明暗条纹间距和振幅呈现负相关,在深海区水深和振幅呈现正相关关系,在浅海区由于非线性作用增强会出现振幅随水深变小反而增大的现象。     

MERIS遥感数据特性及应用

中等分辨率成像频谱仪(M ER IS)是搭载于由欧洲空间局(ESA)发射的迄今为止最大的综合性环境卫星ENV ISAT-1上的主要传感器,由法国和荷兰共同研制,是目前水色传感器中最有优势的传感器之一。文中主要介绍了M ER IS遥感数据的特点,与M OD IS、SeaW IFS传感器相比,M ER IS在波段设置与辐射灵敏度等方面都有较大的优势,更适合于海洋水色的应用。针对M ER IS的波段设置,重点介绍了M ER IS数据在海洋水色的应用范围与应用原理,并简要介绍其在大气与陆地上的应用。