中国遥感卫星辐射校正场热红外通道在轨场地辐射定标方法精度评估

基于中国遥感卫星辐射校正场对在轨运行的遥感卫星热红外通道进行在轨绝对辐射定标,利用TERRA/AQUA MODIS卫星观测数据,对中国遥感卫星辐射校正场热红外通道在轨场地辐射定标方法进行精度评估与分析。将MODIS观测的入瞳亮温与外场实测数据通过辐射传输模式模拟到卫星入瞳的亮温进行比较,结果表明对热红外窗区通道的定标精度优于1.0 K(@300 K)。目前应用于我国在轨风云气象卫星热红外通道的中国遥感卫星辐射校正场绝对辐射定标方法本身具有很好的定标精度:对10.5~11.5μm通道,误差在0.747 K以内;对11.5~12.5μm通道,误差在0.851 K以内。     

深度学习融合遥感大数据的陆地水文数据同化：进展与关键科学问题

以深度学习为核心的数据驱动方法逐步应用于地球科学领域,但这类方法在模型的可解释性和物理一致性等方面还存在挑战。在遥感大数据背景下,如何结合深度学习和数据同化方法,发展陆地水循环过程模拟与预报的新技术和新方法成为地球科学领域的重要研究方向。重点梳理了近年来深度学习在改善陆地水循环要素观测数据质量以及深度学习如何减少物理模型不确定性方面的最新进展,从观测、模型和系统集成3个方面凝练出深度学习融合遥感大数据的陆地水文数据同化研究的关键科学问题：(1)深度学习反演遥感产品时,如何增强样本的时空代表性？(2)如何发展数据同化框架下物理导引的深度学习新方法？(3)如何通过“数据—模型”双驱动提升陆地水循环的可预报性？开展相关研究和探索将有助于推动“数据—模型”混合建模方法在水文领域的深入应用,提高陆地水循环过程的模拟和预测能力。     

冻土遥感研究进展——可见光、红外及主动微波卫星遥感方法

多年冻土和季节冻土分别占北半球裸露地表的24%和55%。近地表土壤冻融的范围、冻结起始日期、持续时间及冻融深度对寒季/寒区的植被生长、大气与土壤间能量、水分及温室气体交换都具有极其重要的影响。卫星遥感结合地面观测资料研究局地到区域尺度的季节冻土和多年冻土已取得诸多成果。综述了近几十年来卫星遥感技术在冻土研究中的应用。监测多年冻土和地表冻融循环通常需要综合利用可见光、红外、被动微波及主动微波(包括合成孔径雷达SAR和散射计)遥感数据,任何单一波段的传感器都无法满足研究需求。SAR图像能提供空间分辨率较高的寒季/寒区近地表土壤冻融状态的起始日期、持续时间和区域演变等信息,但目前在轨SAR的重访周期相对于春秋季的土壤冻融循环变化过长;星载被动微波传感器具有多通道观测且重访周期较高,但空间分辨率很低的特点;光学和热红外传感器的时空分辨率介于SAR和被动微波遥感之间,但应用于冻土研究时需要具备多年冻土分布和冻融深度与环境因子相关关系的先验信息。总体而言,微波遥感是探测无雪覆盖近地表土壤冻融循环的有效技术手段,而利用热红外传感器反演的地表温度研究土壤冻融过程具有极大潜力。应用卫星遥感反演的积雪范围、雪深、融雪、地表类型、...     

西昆仑山崇测冰川区多源遥感影像的冰川信息提取方法研究

冰雪独有的性质与特性使得基于遥感影像对其进行信息提取成为可能,如何进行精准的冰雪信息提取是冰雪时空变化研究的关键和基本要求。利用多源遥感影像（TM、IRS-P5和SAR）对西昆仑山崇测冰川区的冰川进行信息提取,采用不同分类方法和数据融合方法,分别针对光学影像和微波影像进行处理,提取冰川信息并进行比较分析。结果表明：面向对象分类方法是最优的冰川信息提取方法;图像融合处理有助于提高冰川信息的提取精度,特别是多光谱和高分辨率图像融合后再分类,提取效果更为理想。     

大气辐射传输学

大气辐射传输学是研究辐射能在地球大气中的传输和转换过程的学科,是气象学和大气物理学中一个较为古老近年来又获得新的发展的分支。大气辐射传输学的理论基础建立在分子光谱学和电磁波传播理论之上,其近代应用则主要是大气遥感和气候研究。 从气象学和大气科学发展的初始阶段起,大气辐射及其传输的研究就占有重要地位,因为辐射过程是影响气候和大气环流的一个基本因子。本世纪20年代就曾有人简单计算过地气系     

数学地球科学的新进展

从下列研究方向探讨了数学地球科学的新进展,即数据分析与数据挖掘（多点地质统计学,数据同化方法,数据挖掘和展示,时间序列分析,基于不规则数据集方法,数值分析方法与新算法）、非线性科学（多重分形模型,自组织临界理论,混沌理论,系统固有的复杂性,非线性随机过程的动态建模）、遥感（差分干涉合成孔径雷达,最先进雷达遥感,新的星载和地基微波技术,与遥感相结合的地理信息系统环境建模）、建模（新的数学变形模型与方法,地下蓄水层的流动与运送的预测模型,新油气发现模型,石油采收数学模型,空间与时间建模）、资源环境定量评价（复杂储存环境的地震特性综合反演,油井与储藏动态数据的实时同化处理,不确定性评估储藏动态新方法,资源评价和风险分析的新模式,环境地球化学,定量环境地质学）等     

数据同化算法研究现状综述

近年来,全球环境变化对人类生存影响日益突出,为了加强对陆地—大气—海洋的监测,全球对地观测系统计划(GEOSS)和全球环境与安全监测计划(GMES)等相继被提出。数据同化算法作为连接观测数据与模型模拟预测的关键桥梁也得到了迅速发展,显著标志新的数学研究成果不断被引入数据同化算法中。在国家重大科技基础设施项目"航空遥感系统——地球科学数据处理软件系统"需求背景条件下,梳理遥感数据同化算法的国内外发展现状,明确数据同化算法开发的技术主线和重点内容,稳步推进数据同化算法理论研究和软件开发。     

遥感提取植物生理参数LAI/FPAR的研究进展与应用

植物生理参数LAI/FPAR是2个重要的陆地特征参量。利用遥感光谱模型并结合地面验证是提取区域尺度的LAI/FPAR最有效的途径。提取LAI/FPAR的模型主要有光谱指数模型和辐射传输模型两类,经过精确的辐射标定和大气纠正的遥感数据可以得到较高精度的LAI/FPAR数据。影响LAI/FPAR精度的因素很多,其中主要因素是像元的异质性、植被类型和物候期等。LAI/FPAR与作物产量有更直接的关系,也是大量作物生长模型的基础,利用这些参数可以实现真实的作物产量预测,特别是开展全球尺度的单产预测。     

卫星遥感反演土壤水分研究综述

土壤水分是影响地表过程的核心变量之一。精准地测量土壤水分及其时空分布,长期以来是定量遥感研究领域的难点问题。简要回顾基于光学、被动微波、主动微波和多传感器联合反演等卫星遥感反演土壤水分的主要反演算法、存在的难点和前沿性研究问题,介绍了应用土壤水分反演算法所形成的3种主要全球土壤水分数据集,包括欧洲气象业务卫星（ERS/MetOp）数据集、高级微波扫描辐射计（AMSR-E）数据集、土壤湿度与海洋盐分卫星（SMOS）数据集,并结合目前存在的问题探讨卫星遥感反演土壤水分研究的发展趋势。     

卫星遥感TM及SAR数据用于山区构造格局分析——以西藏墨脱地区为例

西藏墨脱地区山高路险，植被覆盖严重。区域地质调查中卫星遥感TM和SPOT光学图像受到植被干扰，地质构造露头不清；而微波侧视雷达图像（SAR）由于受到高山地形影响，信号遮蔽，控制点的精确选取和遥感地质解译也十分困难。研究中采用DEM（数字高程模型）模拟SAR图像的方法，利用模拟SAR图像对原始雷达图像进行控制点选取和影像正射校正，通过TM图像和SAR图像的正射影像处理以及二者的影像数据融合，并利用DEM进行三维构像，最大限度地发挥了TM图像和SAR图像的影响优及二者的影像数据融合，并利用DEM进行三维构像，最大限度地发挥了TM图像和SAR图像的影像优势，用于测区区域地质和构造解译，取得了较好效果。     

Theory and application for retrieval and fusion of spatial and temporal quantitative information from complex natural environment

This paper briefly presents the research progress of the State Major Basic Research Project 2001CB309400, “Theory and Application for Retrieval and Fusion of Spatial and Temporal Quantitative Information from Complex Natural Environment”. Based on the rapid advancement of synthetic aperture radar (SAR) imagery technology, information theory of fully polarimetric scattering and applications in polarimetric SAR remote sensing are developed. To promote the modeling of passive microwave remote sensing, the vector (polarized) radiative transfer theory (VRT) of complex natural media such as inhomogeneous, multi-layered and 3-dimensional VRT is developed. With these theoretical progresses, data validation and retrieval algorithms for some typical events and characteristic parameters of earth terrain surfaces, atmosphere, and oceans from operational and experimental remote sensing satellites are studied. Employing remote sensing, radiative transfer simulation, geographic information systems (GIS), land hydrological process, and data assimilation, the Chinese land data assimilation system (CLDAS) is established. Towards the future development of China’s microwave meteorological satellites, employing remote sensing data of currently available SSM/I (special sensor microwave/imager), AMSU (advanced microwave sounding unit), MTI (microwave temperature imager), etc., with ground-based measurements, several operational algorithms and databases for atmospheric precipitation, water vapor and liquid water in clouds, and other hydrological/hydrological applications are developed. To advance China’s SAR and InSAR (interferometric SAR) technologies, the image processing and analysis of ERS (European remote sensing), Radarsat SAR, and Chinese SAR, etc., the software platforms are accomplished. Based on the researches of multi-information fusion, some simulations, identification, and information extractions of the targets from complex background clutter scenes are studied. Some experiments of radio wave propagation in anomalous atmospheric status are also carried out. Translated from Advances in Earth Science, 2007, 22(2): 111–125 [译自: 地球科学进展]     

Infrared remote sensing of atmospheric composition and air quality: Towards operational applications

Atmospheric remote sensing from satellites is an essential component of the observational strategy deployed to monitor atmospheric pollution and changing composition. During this decade, remote sensors using the thermal infrared (TIR) spectral range have demonstrated their ability to sound the troposphere and provide global distribution for some of the key atmospheric species. This article illustrates three operational applications made possible with the IASI instrument onboard the European satellite MetOp, which opens new perspectives for routine observation of the evolution of atmospheric composition from space.     

遥感技术在水文学中的应用与研究进展

从遥感技术在水文学中的直接和间接应用两个方面,详细阐述了遥感技术在洪水过程实时动态监测、水域面积、冰川/积雪水文、降水、区域蒸发、土壤水分、径流和水文模型、水质等领域的应用和研究进展,继而对遥感和地理信息系统在水文学中的联合应用问题进行了讨论。     

基于热红外遥感的农田蒸散估算方法研究综述

农田蒸散是农田土壤蒸发和作物蒸腾的总称,基于热红外遥感的农田蒸散估算方法研究是农业遥感领域重要前沿课题之一。经过30多年的发展,基于热红外遥感的遥感蒸散算法逐渐成熟并广泛应用于农业、气象以及水文等多个领域。简要回顾基于热红外遥感地表温度与空气温度温差的经验方法、地表能量平衡的单层和双层模型、基于热红外遥感数据源的彭曼公式以及遥感参数化的Priestley-Taylor模型等多种遥感蒸散模型的基本原理、核心算法以及存在问题等研究。针对这些方法的优缺点,指出了基于热红外遥感的农田蒸散估算方法在农业遥感中尚需解决的关键问题,并提出可能的解决途径。     

黑河流域遥感—地面观测同步试验：科学目标与试验方案

介绍了黑河流域遥感-地面观测同步试验的科学背景、科学问题、研究目标以及观测试验方案和观测系统布置.总体目标是,开展航空-卫星遥感与地面观测同步试验,为发展流域科学积累基础数据;发展能够融合多源遥感观测的流域尺度陆面数据同化系统,为实现卫星遥感对流域的动态监测提供方法和范例.以具备鲜明的高寒与干旱区伴生为主要特征的黑河流域为试验区,以水循环为主要研究对象,利用航空遥感、卫星遥感、地面雷达、水文气象观测、通量观测、生态监测等相关设备,开展航空、卫星和地面配合的大型观测试验,精细观测干旱区内陆河流域高山冰雪和冻土带、山区水源涵养林带、中游人工绿洲及天然荒漠绿洲带的水循环和生态过程的各个分量;并且以航空遥感为桥梁,通过高精度的真实性验证,发展尺度转换方法,改善从卫星遥感资料反演和间接估计水循环各分量及与之密切联系的生态和其他地表过程分量的模型和算法.由寒区水文试验、森林水文试验和干旱区水文试验,以及一个集成研究--模拟平台和数据平台建设组成.拟观测的变量划分为5大类,分别是水文与生态变量、驱动数据、植被参数、土壤参数和空气动力参数.同步试验在流域尺度、重点试验区、加密观测区和观测小区4个尺度上展开.布置了加密的地面同步观测、通量和气象水文观测、降雨、径流及其他水文要素观测网络;使用了5类机载遥感传感器,分别是微波辐射计、激光雷达、高光谱成像仪、热红外成像仪和多光谱CCD相机;获取了丰富的可见光/近红外、热红外、主被动微波、激光雷达等卫星数据.     

基于合成孔径雷达(SAR)的积雪监测研究进展

积雪是冰冻圈中最重要的组成要素之一, 积雪研究对于气候变化、 水文循环等科学研究和农业灌溉、 减灾防灾等生产活动都具有重要意义.合成孔径雷达(SAR)不仅具有穿云透雾, 全天候观测地表的能力, 而且可穿透地表覆盖一定深度获取地表覆盖物内部特征信息.近年来SAR技术在冰冻圈科学研究中已广泛应用. 综述了SAR积雪监测研究的国内外进展, 对当前主要的SAR积雪遥感模型进行了总结分析, 着重介绍了当前主要的SAR和SAR干涉测量技术(InSAR)积雪面积制图方法、 雪水当量(SWE)反演算法、 积雪密度和雪深提取方法, 并对未来可能的研究方向进行了展望.     

遥感变化检测技术发展综述

卫星遥感的复轨能力，稳定一致的传感器参数和系列运行计划，连续记录了地表的显著变化信息。对遥感观测到的变化信息，还需要区分是地表物理生物要素变化引起的变化，还是辐射传输路径上其它干扰因素造成的变化信息，需要从各种变化信息组分中区分目标变化信息。因此，遥感变化检测是遥感信息科学、地球系统科学、统计学和计算机技术等学科技术交叉后新的增长点，代表了当前遥感数据处理技术发展方向。为了促进遥感变化检测技术在我国的发展，收集阅读了近几年国外主要遥感刊物发表的论文、专著，综合了我国遥感变化检测技术发展现状以及大量的网络资料。     

水均衡法验证蒸散量计算的可靠性——以张掖盆地为例

蒸散量的计算方法有很多种,表面能量平衡系统(SEBS)是近年来应用较为广泛的计算蒸散量的方法之一。SEBS是应用卫星对地观测的可见光、近红外和热红外波段资料,结合实测气象数据或大气模式输出数据,根据表面能量平衡原理估算不同尺度的地表大气湍流通量,从而估算地表相对蒸散的一种方法。将水文数据与遥感数据相结合,运用SEBS方法对张掖盆地的区域蒸散量进行了估算,并在水均衡原理的基础上,对蒸散量计算结果的准确性进行了验证。结果表明:SEBS方法计算的蒸散量与水均衡法计算出的蒸散量结果吻合较好,从而验证了SEBS方法计算盆地蒸散量的准确性。     

遥感水文应用中的尺度问题

遥感技术在水文科学中的广泛应用，极大地拓宽了其研究的领域和范围，增加了其研究的深度。但同时也应该看到，遥感信息的空间分辨率和时间分辨率，以及水文科学自身尺度问题的复杂性，一方面对遥感水文的应用产生困难和问题，限制了水文遥感的应用；另一方面又对水文尺度问题提供了新的技术手段，为遥感水文应用增添了新的亮点。从水文机理与空间尺度、遥感信息的空间分辨率、水文参数的空间延拓，以及遥感技术与水文科学的发展等 4个方面探讨了遥感水文的空间尺度问题；从瞬时遥感信息的时间拓展和遥感信息的时间分辨率 2个方面讨论了遥感水文的时间尺度问题。     

Potentials and constraints of different types of soil moisture observations for flood simulations in headwater catchments

Flood generation in mountainous headwater catchments is governed by rainfall intensities, by the spatial distribution of rainfall and by the state of the catchment prior to the rainfall, e.g. by the spatial pattern of the soil moisture, groundwater conditions and possibly snow. The work presented here explores the limits and potentials of measuring soil moisture with different methods and in different scales and their potential use for flood simulation. These measurements were obtained in 2007 and 2008 within a comprehensive multi-scale experiment in the Weisseritz headwater catchment in the Ore-Mountains, Germany. The following technologies have been applied jointly thermogravimetric method, frequency domain reflectometry (FDR) sensors, spatial time domain reflectometry (STDR) cluster, ground-penetrating radar (GPR), airborne polarimetric synthetic aperture radar (polarimetric SAR) and advanced synthetic aperture radar (ASAR) based on the satellite Envisat. We present exemplary soil measurement results, with spatial scales ranging from point scale, via hillslope and field scale, to the catchment scale. Only the spatial TDR cluster was able to record continuous data. The other methods are limited to the date of over-flights (airplane and satellite) or measurement campaigns on the ground. For possible use in flood simulation, the observation of soil moisture at multiple scales has to be combined with suitable hydrological modelling, using the hydrological model WaSiM-ETH. Therefore, several simulation experiments have been conducted in order to test both the usability of the recorded soil moisture data and the suitability of a distributed hydrological model to make use of this information. The measurement results show that airborne-based and satellite-based systems in particular provide information on the near-surface spatial distribution. However, there are still a variety of limitations, such as the need for parallel ground measurements (Envisat ASAR), uncertainties in polarimetric decomposition techniques (polarimetric SAR), very limited information from remote sensing methods about vegetated surfaces and the non-availability of continuous measurements. The model experiments showed the importance of soil moisture as an initial condition for physically based flood modelling. However, the observed moisture data reflect the surface or near-surface soil moisture only. Hence, only saturated overland flow might be related to these data. Other flood generation processes influenced by catchment wetness in the subsurface such as subsurface storm flow or quick groundwater drainage cannot be assessed by these data. One has to acknowledge that, in spite of innovative measuring techniques on all spatial scales, soil moisture data for entire vegetated catchments are still today not operationally available. Therefore, observations of soil moisture should primarily be used to improve the quality of continuous, distributed hydrological catchment models that simulate the spatial distribution of moisture internally. Thus, when and where soil moisture data are available, they should be compared with their simulated equivalents in order to improve the parameter estimates and possibly the structure of the hydrological model.