VIIRS高分辨率地表反射率关系库支持下的气溶胶光学厚度反演

通过遥感技术反演气溶胶光学厚度AOD对于全面、动态监测大气污染时空变化具有重要意义.可见光红外成像辐射仪VIIRS作为MODIS的后继传感器,可在全球范围内实现对气溶胶的连续时空监测.针对复杂的地表类型,通过构建基于像素的动态地表反射率关系库,能实现陆地AOD高分辨率反演.利用全球气溶胶自动观测网站AERONET地基站点观测结果对反演结果对比验证,发现二者具有显著的相关性,相关系数达到0.849,RMSE为0.184,优于官方产品的0.197;通过与2018-04-20真彩图比对,反演结果较官方产品更符合实际气溶胶分布趋势.该算法在陆地AOD反演上具有良好的性能,为进一步研究利用Suomi-NPP VIIRS数据反演大气颗粒物质量浓度提供了重要数据源.     

CBERS02B卫星CCD传感器数据反演陆地气溶胶

研究利用CBERS02B卫星的CCD传感器数据反演陆地气溶胶的方法。采用的方法是暗像元法。具体步骤为: 根据地面采集的植被光谱数据, 结合CCD传感器特点, 建立浓密植被(暗像元)红蓝波段(CCD传感器的第三和第一波段)反射率与地表反射率之间的关系, 确定了暗像元识别的阈值, 讨论气溶胶光学厚度对暗像元识别的影响以及消除这种影响的方法; 利用6S进行辐射传输运算, 构建查找表; 根据CBERS02B卫星的CCD传感器数据, 从查找表插值得到气溶胶光学厚度, 并进行了算法的误差分析。用广西南宁市及北京地区附近的两景数据进行了实际的反演试验, 使用MODIS的气溶胶产品与反演结果进行比对。结果显示, CBERS02B卫星的CCD传感器数据能够较好的反演陆地气溶胶。     

基于环境卫星的北京市气溶胶光学厚度时空分布特征

气溶胶作为环境监测的重要指标,采用环境卫星数据对其进行反演时,深蓝算法和暗像元法各有不足。以北京市为研究对象,采用HJ-1卫星数据,使用暗像元法和深蓝算法相结合的方法对北京市气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)进行反演,并分析其时空分布特征。实验结果表明:基于HJ-1卫星数据反演的北京市AOD与AERONET地基观测数据的相关系数达到了0.934;通过HJ-1卫星数据反演的北京市AOD在时间上表现出明显的季节性特征,其中夏季AOD值最大,冬季最小;在空间分布上AOD高值主要集中在人口密集的城区中心,整体分布呈现西北低东南高的趋势;采用MODIS数据对反演结果进行验证分析,结果表明,二者时空变化趋势一致。这些结果说明使用暗像元法和深蓝算法相结合的方法反演北京市AOD是可行的,为北京市AOD反演提供了新思路,有助于北京市环境污染监测和气候变化研究。     

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。     

基于TM图像的南京市气溶胶光学厚度反演

气溶胶是影响地气能量平衡和气候变化的重要因素,对人类生活环境质量有着重要的影响.利用Landsat5TM图像,通过6S大气辐射传输模型建立查找表;在此基础上进行回归分析,得到暗像元的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD);再通过克里金插值计算得到南京市的AOD空间分布数据;最后通过大气校正对结果的合理性进行检验,并对反演结果进行了分析.结果表明:将暗像元法应用于TM图像可以较好地反演出南京市AOD的空间分布;南京市AOD总体呈现北高南低的分布特点,植被、城市建成区、地形的分布是影响南京市AOD分布的主要因素;对于南京市来说,采用高空间分辨率的图像能够获得比一般空间分辨率图像更多气溶胶分布的细节信息.     

基于MODIS数据的南昌市大气气溶胶光学厚度反演

气溶胶对气候和环境都有着重大的影响。利用MODIS L1B数据,通过结合6S辐射传输模型生成查找表(LUT),再结合地面暗像元对南昌市2016年3月份的4景影像进行反演;根据6S模式对地表反射率与表观反射率和气溶胶光学厚度的变化建立敏感性试验,最终反演得出南昌市4景影像在550 nm波长的AOD平均值分别为0.139、0.926、0.442、1.061,与根据能见度计算得出的值大小有差异,但是在可接受范围内,根据结果用暗像元法反演南昌市气溶胶光学厚度是可行的。     

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。     

融合卫星遥感与地面测站的区域PM2.5反演

融合卫星遥感与地面站点的互补优势,进行了华中地区PM2.5的反演研究.基于MODIS LIB数据,结合暗像元法和亮目标法,利用6S大气传输模型反演获得分辨率为1 km的气溶胶光学厚度(AOD);基于M估计理论,将遥感反演的AOD与PM2.5站点数据进行稳健回归分析,并根据回归模型实现大尺度空间连续的PM2.5反演;最后,利用留一交叉验证法,对反演精度进行了验证.结果表明,反演的1 km AOD和MODIS现有的AOD产品相比,与PM2.5站点数据的相关系数从0.683提高到0.883,生成的PM2.5平均绝对误差从23.495 μg/m3降低到11.705 μg/m工3.     

南京地区大气气溶胶综合观测与对比分析

利用CE-318太阳光度计、MPL激光雷达与卫星观测数据,分别采用光谱消光法、Fernald方法以及MODIS暗像元法(DDV)反演南京地区气溶胶光学厚度,并进行了对比分析。通过研究分析3月3日、6日卫星反演气溶胶光学厚度的空间分布图,发现长江流域附近以及市区(除老山、中山陵等山区地带之外)的AOD较高。3月3日太阳光度计、激光雷达与卫星数据在站点位置(南京信息工程大学,118.7°E,32.2°N)的AOD值分别为0.455、0.289、0.4;3月6日的AOD值分别为0.373、0.267、0.25。通过对比分析3月至9月之间的多天数据,可得3种数据计算所得AOD相差不大,说明卫星与激光雷达反演数据相对可靠。其中,3月3日与3月6日的太阳光度计数据显示,观测地区出现常见的两种AOD变化类型:一种是早晚高,中午低;一种是早低晚高。此外,激光雷达所得数据结果随着时间的变化幅度较大,且可以在有云的天气条件下探测气溶胶;本文利用激光雷达数据计算出的9 km以下AOD值多数在0.3左右,3月3日与3月6日两天之中,2 km以下较脏,出现了一些气溶胶层,6km以上相对比较干净,个别时段6 km以上高空存在云层。与地基观测相比,卫星虽然时间分辨率虽然低,但是对于大面积的趋势分析却有着绝对的优势。在今后的气溶胶观测发展中,结合三者的优势,有助于以较高精度,大面积反演大气气溶胶空间分布情况,获得较准确的气溶胶参数。     

利用暗目标法从高分一号卫星16 m相机数据反演气溶胶光学厚度

针对高分一号卫星(GF-1)的16 m宽覆盖相机数据,探讨了暗目标法的应用。首先,利用地面观测的植被光谱数据,结合模拟计算,发现利用红蓝波段线性关系能更好地去除地表影响,而利用反演的气溶胶光学厚度AOD进行大气校正能很好地去除伪暗目标;然后,以天津地区和北京地区为试验区进行了反演试验。结果表明,利用本算法能较好地观测气溶胶分布,与地面观测结果均有较好的相关性(R0.8),但反演结果整体偏高,可能是云像元的影响。误差分析表明,整景图像采用统一的观测天顶角会带来较大误差,最大误差为0.3;绝对辐射定标精度在3%以下,反演精度能控制在10%,城市型气溶胶会对反演带来较大误差。     

北京地区HJ-1卫星CCD数据的气溶胶反演及在大气校正中的应用

与现有的大气卫星传感器相比,环境一号卫星(HJ-1)CCD相机具有较高的空间分辨率(30m),使得在城市地区找到光谱纯像元的机率大大增加。本文提出一种基于纯像元提取的城市地区气溶胶光学厚度(AerosolOpticalDepth,AOD)反演算法,利用像元纯净指数来提取CCD影像上的纯像元,并由HJ-1A星和B星的多时相CCD观测数据结合地表双向反射率模型确定纯像元的地表反射特性,在此基础上反演AOD。与AERONET地基测量数据的对比表明,该算法具有较高精度,相关系数为0.83,线性拟合斜率为1.091,截距为0.053。基于该方法的AOD反演结果作为输入,能较大程度提高HJ-1卫星CCD影像大气校正的精度。     

结构函数法反演气溶胶光学厚度中像元的间隔设置

结构函数法气溶胶光学厚度反演精度受像元间隔设置影响很大,且并非所有像元都能获得较好的反演结果,因而研究像元间隔的设置能够提高反演精度,研究反演误差小的像元能够提高算法效率。为了获得最佳的像元间隔设置,本文以胶州湾地区为例,利用250 m和500 m两种分辨率数据计算了不同像元间隔时的结构函数值,分别利用单一像元间隔法、均值法、坡高法以及线性区域均值法获得待反演像元最终的结构函数值反演550 nm处的气溶胶光学厚度,并依据CE318观测数据进行精度验证,通过分析点对点反演结果和光学厚度的空间分布,确定反演误差小、受分辨率影响小的像元间隔设置。实验发现线性区域均值法在一定程度上提高了反演精度和稳定性。此外,通过对反演结果可接受像元的地表反射率结构函数值的统计和分析,发现500 m分辨率时可接受像元比例优于250 m,当地表反射率结构函数值大于0.02时反演结果较好,而这些像元往往分布在山麓、山涧、海岸线、河流、城乡结合部等地理要素的突然改变的地区。     

A new method for retrieving band 6 of aqua MODIS

The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is a key research instrument for the NASA Earth Observing System (EOS) mission. It was successfully launched onboard the Terra satellite in December 1999 and Aqua satellite in May 2002. Both MODIS instruments have been working well except that 15 of the 20 detectors in Aqua MODIS band 6 (1.628-1.652 /spl mu/m) are either nonfunctional or noisy. The striping in Aqua MODIS band 6 caused by its nonfunctional or noisy detectors has been a serious problem for MODIS snow products, which use band 6 primarily for snow detection. MODIS scientists have been using Aqua MODIS band 7 (2.105-2.155 /spl mu/m) instead of band 6 for computing the normalized difference snow index to continue detecting global snow coverage. The main objective of this letter is to retrieve Aqua MODIS band 6 using other bands based on their relationships in Terra MODIS. The band retrieval approach proposed in this letter is also very useful for the next generation of MODIS sensor-the Visible/Infrared Imager/Radiometer Suite (VIIRS) band M10 proxy data generation. Such proxy data can support the VIIRS prelaunch end-to-end testing, postlaunch calibration/validation, and data quality checking.     

利用TERRA和AQUA共同反演陆地上空的气溶胶光学厚度

利用TERRA和AQUA共同反演气溶胶光学厚度和地表反射率特征，对其原理及方法进行了详细的讨论。通过Terra和Aqua两颗卫星对同一地点的不同角度的观测，结合多个光学通道的信息，反演了北京地区光学厚度及地表反射率信息。反演的气溶胶光学厚度同地面观测的结果相比具有很好的一致性。同时，对地表反射率及气溶胶波长指数等也进行了讨论和对比，结果显示，对北京地区，MODIS1通道地表反射率和7通道地表反射率的比在0．66左右，3通道和7通道的比在0．28左右。相比于NASA暗背景全球反演算法中1、3通道和7通道的比为0．50和0．25的处理方法，反演得到的气溶胶光学厚度结果也较好。     

基于二次多项式的AOD数据融合方法

针对Aqua和Terra MODIS AOD数据利用线性回归算法拟合结果不够精确的问题,本文提出了二次多项式回归算法对其进行拟合,二次多项式是指这个多项式的项数超过1,且最高次方数为2。采用二次多项式回归和线性回归算法分别对2015年随机选择的一天和4-6月的AOD数据进行拟合,并将两种方法拟合的结果进行对比分析。研究结果显示,针对同一组Aqua和Terra MODIS AOD数据的拟合,二次多项式回归方法拟合得到的RMSE、MAE、R值比线性回归拟合方法得到的值精度都要高很多,说明二次多项式回归拟合方法在Aqua和Terra MODIS AOD数据的拟合方面优于线性回归方法的拟合,证明了二次多项式回归拟合方法适用于此方面的研究,而且能够提升Aqua和Terra MODIS AOD数据拟合结果的精度。     

利用深蓝算法从HJ-1数据反演陆地气溶胶

大气气溶胶是环境空气污染监测的重要指标,在利用环境一号卫星CCD相机进行气溶胶监测时,暗目标法和结构函数法都有相应的不足。本文从Hsu等人(2004)提出的深蓝算法出发,以MODIS的地表反射率产品为基础建立反射率库,并利用地面观测数据分析了各种典型地物在CCD相机与MODIS蓝波段反射率之间关系,提出了将MODIS地表反射率修正到CCD相机的方法,进而实现地气解耦,反演气溶胶光学厚度。选择北京地区为实验区,进行了算法实验,并用AERONET/PHOTONS北京站的数据进行了验证,结果表明,(1)光学厚度较大时(>0.5),深蓝算法精度能够较好的满足环境一号卫星CCD相机对气溶胶日常监测的要求;(2)气溶胶模式会对结果产生较大的影响,尤其是城市型气溶胶。     

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。     

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。