辐射传输模型模拟与深度学习结合的高分一号卫星植被光合有效辐射吸收比例产品反演算法

植被光合有效辐射吸收比例FPAR (Fraction of absorbed Photosynthetically Active Radiation)是碳循环光能利用率模型中的关键参数之一。高分系列卫星的发射，为反演定量遥感产品提供了高时空分辨率的卫星遥感数据，基于高分数据的植被光合有效辐射吸收比例产品能够为生态系统碳循环的分析评估提供更加精细、精度更高的输入参数产品。本文发展了一种基于深度学习的光合有效辐射吸收比例反演方法。该方法利用SAIL(Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves)模型模拟多种太阳入射角度、观测角度、大气条件下的植被冠层光合有效辐射吸收比例及冠层反射率，形成海量输入—输出模拟数据集，具有鲁棒性及更好的普适性；基于深度信念网络对数据集进行训练，得到高分一号（GF-1）卫星光合有效辐射吸收比例遥感反演模型。利用中国科学院怀来遥感综合试验站及黑河流域地表过程综合观测网FPAR地面站点连续观测数据对玉米作物、芦苇草地等下垫面反演的FPAR进行了对比验证，RMSE分别为0.15和0.17。本方法以辐射传输模型模拟的多维大气及地表输入...     

MODIS产品估算复杂地形下的光合有效辐射

提出基于MODIS大气和地表产品反演高精度复杂地形下的光合有效辐射模型。该方法是对普通的大气传输模型进行简化, 在模型中分别考虑了削减光合有效辐射的5个主要因子: 瑞利散射、臭氧和水汽吸收、气溶胶散射以及地表和大气间的多次反射。从3个方面考虑了复杂地形对于光合有效辐射的影响: (1) 坡度和坡向; (2) 天空可视角; (3) 邻近地形的附加辐射。提取2006年晴空条件下的估算结果与中国生态网络山东禹城站和长白山站的实测值的比较, 得到相关系数分别为0.924和0.9, 表明模型反演结果能够较好地解译实际光合有效辐射的变化。通过比较考虑地形和不考虑地形2种情况得到的光合有效辐射, 定量地分析了地形对光合有效辐射的影响。     

高分四号遥感数据在环境监测中的应用研究

高分四号遥感卫星能够获取全色、多光谱以及中波红外谱段的卫星影像.农作废弃物焚烧较大程度上影响了空气的质量,威胁人们的健康.农业废弃物焚烧所产生的雾霾、粉尘等汇聚到空气中形成气溶胶.气溶胶的厚度是测量空气质量的一项重要参数.高分四号遥感卫星所具有的空间范围大、获取卫星影像高效以及中波红外火点敏感的特点可较好地解决当前农业废弃物焚烧与雾霾监测能力不足的情况.本文对高分四号卫星数据进行分析与处理,进行了火点提取及气溶胶反演.     

从ASTER和Landsat／TM卫星数据反演日本千叶地区地表反射率和气溶胶光学厚度分布

在卫星遥感大气研究中，已有的精确反演海洋表面反射率和其上空气溶胶光学厚度分布的算法，由于陆地地表像元反射率的不均一性，使得这些方法在应用于陆地表面反射率的反演中具有一定的局限性。而利用三步校正法可以去除地表邻近像元的影响，从而消除这种局限性。文中介绍了三步校正的算法，并对日本千叶地区ASTER卫星数据进行了大气和地表邻近像元的影响校正，精确地反演了该地区的地表反射率，通过地表反射率和气溶胶光学厚度之间的关系计算得到了气溶胶光学厚度的分布。同时证明了在洁净天反演的地表反射率可以应用于反演同一季节中非洁净天的气溶胶光学厚度分布，这样不但减小了气溶胶模式选择的影响，而且实现了在缺少太阳辐射计数据情况下获得气溶胶光学厚度分布的目的。     

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。     

高分五号痕量气体差分吸收光谱仪的地表UV-B辐照度初步反演

地表UV-B辐照度会对地球生态系统产生非常重要的影响。利用卫星遥感探测，可实现全球地表UV-B辐照度的长期探测，对于生态系统评估和大气科学研究等具有重要意义。目前基于国产卫星的地表UV-B辐照度产品较少，因此本文开展了高分五号卫星大气痕量气体差分吸收光谱仪(EMI)的地表UV-B辐照度的初步反演。首先基于地表UV-B辐照度的敏感性分析结果，建立无气溶胶情况下晴空地表UV-B辐照度查找表。随后提出了云、气溶胶场景下的校正方法，实现了全球地表UV-B辐照度的反演。最后，为验证该算法的准确性，将EMI结果分别与欧洲OMI卫星数据、WOUDC地面站点数据进行了对比，其中与OMI数据的相关系数大于0.9，与WOUDC地面站点数据的相关系数达到0.91。研究结果表明EMI载荷的地表UV-B辐照度产品准确性高，为后续地表UV-B辐照度等相关产品的发布提供研究基础，也证明了该载荷在全球地表紫外辐射时空分布监测应用中的能力。     

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。     

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。     

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。     

黑河流域MODIS气溶胶产品时空对比分析

卫星遥感监测提供的气溶胶产品很多，而当前使用最多的是Terra和Aqua卫星上搭载的MODIS传感器获得卫星影像数据反演气溶胶光学厚度AOD。MODIS数据反演得到的气溶胶光学厚度产品目前经历了C002、C003、C004、C005、C006等版本。为了对比分析黑河流域的MODIS气溶胶产品，本文首先对黑河流域范围内C006版本的气溶胶光学厚度产品的精度进行了验证，然后对比分析了研究区气溶胶光学厚度的时空变化特征。采用黑河生态水文遥感试验（HIWATER）气溶胶光学厚度地基观测数据验证MODIS气溶胶光学厚度产品的精度。验证结果显示MODIS气溶胶产品的精度较高，可信度也较高，具有显著的适用性。对比分析发现研究区的气溶胶光学厚度的时空变化特征很明显，下午星Aqua的气溶胶光学厚度值比上午星Terra的高，并且中下游气溶胶光学厚度值比上游地区较高。夏季的气溶胶光学厚度比其他季节的气溶胶光学厚度值高，春季气溶胶光学厚度高值区域集中分布在下游地区，夏季的高值区域分布在上游区域，秋季的高值区域分布比较均匀，冬季高值主要分布在研究区的西部地区。     

基于6S模型的环境星CCD数据大气校正

应用6S辐射传输模型建立查找表,对环境与减灾小卫星CCD数据进行大气校正。结果表明:校正后的图像更加清晰,对比度增强;与实测光谱对比,处理后的环境星数据可以更真实地反映地物反射特征,消除了NDVI信号在大气传输过程中的衰减效应,更好地复原了地表植被覆盖的真实状况。通过讨论,提出对于HJ-1-A的CCD数据,可以考虑通过同星搭载的高光谱传感器进行气溶胶光学厚度反演;对于HJ-1-B的CCD数据,可以采用对比方法反演气溶胶光学厚度,进而作为模型的输入来提高大气校正精度,以及考虑地表二向性反射现象来提高大气校正精度。     

近红外偏振辐射卫星数据的海洋耀光动态检测

太阳光入射海表特定区域形成海洋耀光,呈强反射和偏振特性。在卫星海洋遥感中,海洋耀光对遥感成像质量有较大影响,尤其对海洋上空云、气溶胶及海色等研究干扰较大,因此剔除海洋耀光是卫星遥感数据处理过程中首先要解决的重要问题。以PARASOL卫星的POLDER3载荷数据为研究对象,获取载荷成像时刻太阳及观测几何、海表风速风向及气溶胶光学厚度等参数,采用海气辐射传输相关理论,结合耀光角和多角度NIR偏振辐射信息(865 nm),构建基于近红外偏振辐射特性规则的OGDD模型,获取耀光角临界值实现耀光动态检测。以印度洋某海区为研究对象,获取实测耀光区NIR通道的大气层顶反射率和偏振反射率,利用OGDD模型将耀光角判别临界值调整为34°。相比MODIS经验临界值(40°),标记耀光像元相对减少了30%。结果表明,该方法不仅能通过动态调整临界值准确识别海洋耀光,为云检测及云物理特性反演提供可靠的源数据,还能为高分五号卫星多角度偏振载荷在轨定标及气溶胶反演提供支持。     

气溶胶定量遥感的机器学习方法综述

机器学习方法近年来取得突破进展,其遥感应用从目标识别和地物分类领域,发展到定量化反演的多个领域。气溶胶定量遥感因其机理复杂,反演参数的种类和精度受到限制,机器学习为气溶胶遥感带来了新的研究和应用技术手段。本文汇总现有研究进展将气溶胶机器学习方法归纳为卫星遥感反演气溶胶光学厚度AOD（Aerosol Optical Depth）、卫星遥感反演其他气溶胶参数、卫星遥感反演颗粒物浓度（PMx）、地基气溶胶遥感4类。结合作者研究工作,通过分析讨论,归纳机器学习用于气溶胶定量遥感的条件为：（1）物理模型无法使用;（2）已有模型卫星产品精度低;（3）已有模型精度高但计算速度低。从应用的角度来说,可以借助于更多的具有相关性的输入信息,发挥机器学习在反演产品种类、反演精度、计算效率等方面的优势;而对定量遥感来说,应该同时重视挖掘遥感数据本身的信息来提高反演能力,并通过误差分析等手段反馈对遥感机理的理解,使机器学习与遥感机理研究相互促进。     

一种协同反演气溶胶与水汽含量的高光谱图像大气校正算法

大气校正是高光谱图像定量反演地表参数的前提。为充分利用高光谱数据本身的光谱特点,提出了一种协同反演大气气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)与水汽含量(water vapor content,WV)的大气校正方法,在同时考虑了气溶胶模式、AOT和WV这3个因素的综合影响基础上,采用循环迭代的思想,基于6S辐射传输模型,反演大气参数及地表反射率,弥补了现有反演算法中没有同时考虑AOT与WV的不足;并以武汉市Hyperion高光谱图像为例,验证了该算法的有效性。从与FLAASH算法及MOIDS提供的AOT和WV产品对比来看,该算法能较好地校正气溶胶与水汽对高光谱图像的影响,且反演过程中所有的输入均来自图像数据本身或6S辐射传输模型,无需输入额外的参数。     

环境一号卫星及其在环境监测中的应用

2008年9月发射的环境一号卫星是中国自主研发的首颗专门用于环境与灾害监测的新型卫星,对中国环境遥感监测技术发展与应用具有里程碑意义。围绕环境一号卫星应用关键技术研究与业务运行,首先对在大量研究基础上形成的环境一号卫星技术性能指标进行了介绍和分析,给出了环境一号卫星CCD、红外和超光谱数据的实例,并从几何精度和辐射特性等多个方面对环境一号卫星数据质量进行了分析和评价;然后从大型水体环境遥感监测、区域环境空气遥感监测、宏观生态环境遥感监测的角度,系统提出了环境一号卫星的应用需求;在此基础上设计了包括业务流程和数据产品定义在内的环境一号卫星应用方案;最后将所建立的基于环境一号卫星的环境参数反演方法用于京津塘地区气溶胶光学厚度及巢湖叶绿素a浓度反演,显示了环境一号卫星应用的作用和效果。     

MODIS大气产品的光合有效辐射估算研究

利用气溶胶、水汽、云以及臭氧等MODIS标准大气产品,在简单辐射传输模型基础上估算青藏高原光合有效辐射,经验证估算的光合有效辐射与实测数据存在显著的线性相关,相关系数在0.8—0.9之间,最大误差为13%。经过敏感性分析发现云层厚度、气溶胶含量以及大气压力对光合有效辐射的影响大。臭氧和水汽含量的变化不敏感。云层厚度、Angstrom浑浊度系数和大气压力分别变化30%、25%和15%时,光合有效辐射变化分别为20%、5%和5%。     

北京城市下垫面大气CO2反演算法

大气温室气体监测仪GMI（Greenhouse gases Monitor Instrument）是高分五号（GF-5）卫星载荷之一，主要用于全球温室气体含量监测和碳循环研究。高精度反演是卫星大气CO₂遥感的基本需求。地表反射率影响卫星遥感辐射量及辐射传输过程中的地气耦合过程，严重制约着CO₂的反演精度，针对GMI开发高精度的大气CO₂反演算法，地表反射是一个需要重点考虑的因素。城市是CO₂重要的发射源，且城市下垫面存在明显的二向反射特性，加上城市大气条件不良，复杂的地气耦合效应存在这都考验反演算法的准确性和鲁棒性。本文针对北京城市地区，利用2011年—2016年共5年的MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer）地表二向反射分布函数BRDF（Bidirectional Reflectance Distribution Function）数据，构建了适合利用单次观测数据反演的BRDF模型，并提出一种同时反演地表BRDF参数和大气CO₂含量的算法。结果表明在550 nm波长处气溶胶光学厚度AOD（Aerosol Optical Depth）小于0.4时，大部分GMI模拟数据的反演误差控制在0.5%（~2 ppm）内。利用GOSAT （Greenhouse gases Observing SATellite）实测数据的反演结果与修正后的日本国立环境研究所NIES（National Institute for Environmental Studies）反演结果进行对比，其平均误差为1.25 ppm，相关性达到0.85。本算法满足GMI数据在北京城市区域高精度CO₂反演的需求，并使得反演高值气溶胶区域数据成为可能，增加了GMI观测数据的利用率。     

GF-4增强型地表反射率库支持法的气溶胶光学厚度反演

针对GF-4等国产卫星气溶胶光学厚度反演算法存在的地表反射率估计困难、云像元污染等问题,本文发展了一种增强型地表反射率库支持的气溶胶光学厚度反演方法,改进了云筛选与地表反射率确定方案,在考虑GF-4逐像元成像角度的情况下,使用6SV模型与MOD09-CMA数据对季度尺度上的GF-4 PMS传感器数据进行大气校正,提出了百分比最小值均值法建立地表反射率库,并据此建立了NDVI与红蓝反射率关系模型,根据地表反射率的分布特点,当NDVI小于0.2的时候使用地表反射率库估计地表反射率,而当NDVI大于0.2时,则使用NDVI来估计地表反射率。使用MOD04气溶胶模式时空分布确定气溶胶参数。在京津冀地区开展气溶胶光学厚度反演实验,使用Aeronet站点数据与MOD04产品对反演结果进行了对比验证,与Aeronet相关系数R为0.964,均方根误差RMSE为0.13,满足±(0.05+0.2τ)的点多于78.9%,相关系数与均方根误差优于MODIS暗目标法产品,满足期望误差线的数量优于MODIS暗目标与深蓝算法产品。     

基于MODIS数据的PM2.5反演在大气污染监测中的应用

针对基于传统10km气溶胶光学厚度产品计算PM2.5无法获得更为精细的PM2.5空间分布特征的问题,提出采用6S模型计算获得不同气溶胶光学厚度条件下辐射传输模型方程参数查找表,该查找表可以采用原始光谱波段信息进行数据反演,并结合暗像元法计算得到的地表反射率信息,在辐射传输模型方程计算结果的基础上进行线性插值获得1km气溶胶光学厚度,再利用地面实测PM2.5浓度数据,通过回归分析的方法,获得1km的PM2.5监测数据。以西安市为例,1km分辨率的PM2.5更进一步表现了西安市域内PM2.5的空间分布特征,具有明显的地形分异特征,而且呈现出从城区向郊区逐渐衰减的趋势。研究结果为小区域的PM2.5来源和变化分析提供了一种有效的技术途径。     

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。