卫星遥感技术在秸秆焚烧监测业务中的应用

农村秸秆焚烧常造成灰烬飞扬,烟雾迷漫,形成空气污染.常规的秸秆焚烧监测难度较大.本文介绍了河南省利用卫星遥感技术开展秸秆焚烧监测业务、服务的方法,包括卫星遥感技术监测秸秆焚烧火点的基本原理,以及秸秆焚烧火点遥感监测业务服务的流程、相关业务服务系统的组成及服务方式等.     

风云三号D星中分辨率光谱成像仪轨道间数据融合技术

FY 3D极轨卫星搭载的中分辨率光谱成像仪MERSI载荷具有最高分辨率达250 M的可见光遥感图像，包含了丰富的植被、山区等地表信息。风云三号卫星对遥感应用监测等具有重要作用。但是作为极轨卫星，FY 3D每间隔102 min覆盖一轨数据，由于每轨数据的卫星天顶角、太阳高度角等条件存在差异，再加上风云三号是星上实时定标，每条轨道也存在定标上的差异，因此在全球拼图时不同轨道反射率数据亮度差异明显，有很明显的缝隙，再加上云的移动和变化，因此不同轨道间的云数据也明显出现断层，从而影响整个MERSI II全球数据的应用，尤其在植被监测、城市热岛监测的应用上更是影响精度。本文以风云三号D星业务系统的全球拼图浏览系统为工作平台，创新提出了基于一定优选算法，利用卫星天顶角进行轨道间数据融合的技术，设计和开发了相应的工程化模块，来消除轨道间数据差异，业务实践证明，该技术效果明显，可显著提高后续MERSI II载荷的遥感产品应用。     

基于AVHRR的地市级火情监测分析与应用

以DVB-S下发的气象卫星AVHRR遥感资料为基础,根据下垫面性质把鹤壁分成不同火点判识子区,通过对卫星火点监测资料和实际火点资料统计对比分析,确定每一子区不同时次的精细门槛值,并利用1∶5×104大比例尺行政数据集对火点进行精确定位,在鹤壁地区2004和2005年秸秆焚烧监测应用中取得了良好效果,为政府部门及时准确掌握全市秸秆焚烧情况,提高火情监测能力和监督检查效率提供了重要科学依据。     

我国风云四号气象卫星与日本Himawari-8/9卫星比较分析

从观测仪器种类、观测波段设置、观测时空分辨率、仪器灵敏度、仪器定标精度、数据服务能力等六个方面比较和分析了我国风云四号(FY-4)试验星与日本Himawari-8/9卫星的水平和差距。从观测仪器种类方面来看,Himawari-8/9卫星只装载了辐射成像仪(AHI),FY-4试验星除装载一台与AHI性能基本相当的扫描辐射成像仪(AGRI)外,更将首次在静止轨道上同时实现红外干涉式高光谱探测和闪电探测;观测波段设置方面,FY-4试验星搭载的AGRI与Himawari-8/9 AHI基本相当;时空分辨率方面,AHI略优于AGRI;仪器灵敏度方面,AHI和AGRI在发射波段基本一致,AHI在反射波段明显优于AGRI;仪器定标精度方面,AHI和AGRI基本相当;数据服务能力方面,FY-4试验星仍然采用传统的卫星直接广播和借助通信卫星转发两种模式,而Himawari-8/9以互联网云服务为主,可按需灵活调配服务内容和性能且运维成本较低。     

淮河流域秸秆焚烧关键期主要大气污染物浓度时空分布特征

基于2015年6月淮河流域卫星遥感监测火点信息、环境空气质量监测数据和常规气象观测资料,利用ANUSPLIN和ArcGISKriging方法对气象要素和主要大气污染物浓度空间栅格化,分析了秸秆焚烧关键期内AQI和主要污染物浓度的时空变化特征及其与气温、相对湿度、风速等气象要素的相关关系。结果表明:秸秆焚烧关键期内,淮河流域城市AQI、PM10与PM2.5浓度均明显升高,且与卫星监测火点具有一定时空响应关系。在时间变化上,AQI、PM10与PM2.5浓度6月上中旬呈波动上升,6月下旬趋于回落;在空间分布方面,AQI、PM10与PM2.5浓度三者分布形态相似,总体上呈现"南低北高、两高一低"分布特征;期间AQI、PM10与PM2.5浓度与气温呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关,与风速的相关性不显著。     

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正来信截至2016年4月10日丁一超看到《我国风云四号气象卫星与日本Himawari-8/9卫星比较分析》一文中"向日葵-8/9和风云四号试验星观测资料种类对比"一表后,发现风云四号的有效载荷和观测资料种类较向日葵-8/9更多。那为什么风云四号是第二代,向日葵-8/9属于第三代,差别是二维成像观测一个是AHI一个是AGRI吗?回复(from作者)风云四号是我国静止气象卫星的第二代,第一代是风云二     

风云静止与极轨卫星产品在湖北暴雨监测和预报方法中的应用研究

根据2010—2014年风云2号(FY 2)和风云3号(FY 3)气象卫星资料,结合雷达资料、常规观测资料和数值预报产品等,利用多阈值法、面积重叠法进行了湖北省暴雨云团的识别跟踪方法研究;利用配料法进行了湖北省6 h暴雨短时预报方法研究。建立了以网页形式的风云系列卫星资料的暴雨监测预报业务系统,定量监测和预预暴雨的发生、发展。2014年应用检验结果表明,该系统对于湖北省暴雨的监测和预报有指导作用。     

FY-4卫星资料在青藏高原地区积雪判识和雪深反演中的应用

青藏高原积雪监测在地球辐射平衡、全球气候变化和生态环境等方面有重要作用，对气候预测、雪灾预测等具有重要意义。FY-4（风云4号）卫星数据具有高时空分辨率的优势，基于FY-4A（风云4号A星）构建积雪监测方法与模型，不仅拓展了静止卫星应用领域，也丰富了积雪监测应用的手段。FY-4的高时间分辨率为积雪监测的研究提供了分钟级数据，对积雪与云的变化掌握的更为细致，但用于积雪监测的波段，因分辨率不高容易导致错判与漏判。本文基于2020年小时级野外地面雪深观测数据、风云3号D星积雪覆盖产品（FY-3D_SNC）数据，构建了基于归一化积雪指数（Normalized Difference Snow Index，NDSI）的FY-4A卫星积雪判识方法，提出了雪深监测模型与等级划分指标。结果表明：NDSI≥0.20是青藏高原地区FY-4A卫星积雪判识的适用阈值，无论有云或无云条件，其漏判率均低于8.0%。地面站点验证结果表明，积雪判识准确率达83.33%以上。空间范围内直接剔除云区后，积雪判识经混淆矩阵验证准确率在82.48%以上。因此，FY-4A卫星在青藏高原地区具有积雪监测的能力。虽然FY-4A卫星对超过10 cm以上雪深不具备区分能力，但可以较好地识别10 cm以下浅雪雪深，相关系数达到0.745，〖JP3〗通过了0.001显著性水平检验。据此建立的FY-4A卫星0～10 cm雪深等级指标，总体分级精度达到87.50%。FY-4A卫星雪深反演方法在青藏高原地区对0～10 cm浅雪雪深有较好的估算能力。     

环境减灾卫星在甘肃省草原火灾监测中的应用研究

通过分析环境减灾卫星（HJ）的光谱特征,参考MODIS火情监测模型,发展了基于HJ卫星的火情遥感监测方法。针对甘肃省2011年2月10日发生在玛曲、2012年12月8日发生在岷县境内的2次草原火灾,研究了HJ卫星相应通道的本地化阈值,采用植被指数的多时相阈值法提取过火范围并计算了过火面积,同时与甘肃草原监理站的过火面积观测资料及同期MODIS的监测结果分别进行比对。结果表明,2次判定火点的阈值为T4〉310K;HJ卫星监测到的玛曲、岷县的火灾面积分别为65．3hm2、19．8hm2,监测精度为98％和90％,较MODiS监测精度提高了10．5％和2g．9％;Hj卫星进行火情遥感监测的空间分辨率更高,监测结果更精细,具有很好的业务化应用价值。     

Himawari-8气溶胶光学厚度产品的验证分析

Himawari-8是由日本气象局发射的新一代静止气象卫星，其搭载的传感器AHI（Advanced Himawari Imager）可实现10 min/次的高时间分辨率对地观测。本文将2015年9月至2017年12月Himawari-8卫星Level-2气溶胶光学厚度（AOD）产品与AERONET（AErosol RObotic NETwork）70个站点的地基观测数据进行对比验证分析，结果表明Himawari-8卫星反演的气溶胶光学厚度产品的精度存在很大的空间上的差异性，其中有48个站点Himawari-8 AOD与AERONET AOD之间存在较好的相关性（R>0.5），有22个站点Himawari-8卫星反演气溶胶光学厚度产品存在明显的低估现象。在American_Samoa、Bandung、Birdsville、Bukit_Kototabang、Canberra、Fowlers_Gap、Jabiru以及QOMS_CAS等站点出现地基观测值很小而卫星反演的气溶胶光学厚度较大的情况。对绝对误差（Himawari-8 AOD与AERONET AOD的差）进行分析发现Himawari-8 AOD存在低估现象时绝对误差与AERONET AOD之间存在较好的相关性；在地基观测值很小而Himawari-8卫星反演AOD较大的地区绝对误差与Himawari-8 AOD之间存在较好的线性关系，这为Himawari-8 AOD反演算法的改进与完善提供了有用的研究发现。     

风云三号D星的中分辨率光谱成像仪的轨道间数据融合技术

FY-3D极轨卫星搭载的中分辨率光谱成像仪MERSI载荷具有最高分辨率达250 M的可见光遥感图像,包含了丰富的植被、山区等地表信息。风云三号卫星对遥感应用监测等具有重要作用。但是作为极轨卫星,FY-3D每间隔102min覆盖一轨数据,由于每轨数据的卫星天顶角、太阳高度角等条件存在差异,再加上风云三号是星上实时定标,每条轨道也存在定标上的差异,因此在全球拼图时不同轨道反射率数据亮度差异明显,有很明显的缝隙,再加上云的移动和变化,因此不同轨道间的云数据也明显出现断层,从而影响整个MERSI-II全球数据的应用,尤其在植被监测、城市热岛监测的应用上更是影响精度。本文以风云三号D星业务系统的全球拼图浏览系统为工作平台,创新提出了基于一定优选算法,利用卫星天顶角进行轨道间数据融合的技术,设计和开发了相应的工程化模块,来消除轨道间数据差异,业务实践证明,该技术效果明显,可显著提高后续MERSI-II载荷的遥感产品应用。     

引入Himawari-8卫星数据协变量的能见度样条插值方法

在ANUSPLIN薄盘光滑样条插值中,高相关协变量的选取决定了插值结果的精确性。本文选取2017—2019年大雾和霾能见度较差的天气过程,利用183个能见度观测站点对能见度进行插值,引入Himawari-8卫星的通道数据和DEM数据作为协变量对能见度的插值结果进行改进,并对能见度插值结果进行对比分析。研究表明,引入Himawari-8数据和DEM数据作为协变量的能见度插值结果在精度上有显著提高,尤其对雾区和霾区的边界范围和纹理的反演更为准确,基于Himawari-8卫星数据和气象监测站点的观测数据,使用协变量的方法进行能见度插值可以做为能见度监测网格化的一种有效途径。     

Suomi NPP卫星直接广播数据接收和预处理

基于对广州气象卫星地面站风云三号（FY 3）极轨卫星接收系统的深入研究,实现了FY 3接收系统对美国新一代极轨卫星Suomi NPP（National Polar orbiting Partnership）直接广播数据的兼容接收。给出了FY 3接收系统兼容接收NPOESS（National Polar orbiting Operational Environmental Satellite System）卫星的具体方案,重新开发了卫星数据进机分包模块,并将方案成功应用于乌鲁木齐和佳木斯气象卫星地面站。针对卫星数据应用需求,详述了RT STPS（Real Time Software Telemetry Processing System）原始遥测数据分包和IPOPP（International Polar Orbiter Processing Package）数据预处理流程,完成了NPP卫星数据L0～L1级的预处理。     

风云四号气象卫星成像特性及其应用前景

风云四号是中国新一代静止轨道气象系列卫星,该系列卫星的设计目的是满足中国气象局2020年前后的业务应用和服务需求。风云四号系列的首发星为科研试验星,代号FY-4A,已于2016年12月14日在西昌卫星发射中心成功发射,从FY-4B开始,风云四号系列卫星将提供业务服务。成像仪是风云四号系列卫星的核心载荷之一,其成像性能比目前使用的风云二号系列卫星在时间空间分辨率、光谱通道等方面有显著提升。本文将就该仪器的工作特点、观测模式设置、光谱通道的选取和特点进行介绍,由于FY-4A卫星正在进行为期一年的在轨测试,本文还将展示在轨测试图像。     

风云四号A星闪电成像仪程序自动上注系统设计与实现

风云四号A星闪电成像仪是中国首个采用在轨接收大量遥控指令，进而实现程序上注的高轨气象卫星。FY 4 (01)批地面应用系统在建设中通过设计程序上注策略和部署程序自动上注系统，实现了任务时间表生成、指令发送、上注结果辨识、错误指令重发等全自动化功能。仿真结果表明该系统能满足卫星在稳定性和时效性上的需求，并有效缩短了上注时间。程序自动上注系统的研发与应用对未来风云系列卫星多星统一指挥测控任务的开展具有重要的意义。     

人工智能新技术在国家气象中心台风业务中的应用探索

基于2005—2020年的中国气象局台风最佳路径数据集以及葵花（Himawari-8）和风云（FY-4）卫星云图数据,结合人工智能新技术,将深度学习模型应用于台风涡旋识别、台风定位定强、台风强度突变预测等方面,具体内容主要包括基于深度图像目标检测的台风涡旋识别模型、基于图像分类和检索的台风智能定强模型以及融合时空序列特征的台风快速增强判别模型,构建了一套台风智能监测和预报系统。通过对2020年全年样本进行了测试,结果显示:该系统对强热带风暴级及以上强度的台风涡旋正确识别率达90%以上,台风强度估测的MAE和RMSE分别为3.8 m/s和5.05 m/s,对全年独立样本强度快速加强预测的综合准确率达到65.3%,该系统实现了业务上利用高时空分辨率卫星图像实时对热带气旋进行自动识别、定位定强和智能追踪的功能,为进一步提高我国台风监测和预报预警的能力提供了有利支撑。      

利用葵花8号(Himawari-8)高时空分辨率的红外亮温资料估计台风莫兰蒂的短时强降水及其演变

为探究高时空分辨率卫星资料在我国登陆台风降水预报中的作用,本文针对2016年14号超强台风莫兰蒂,采用Himawari-8亮温资料通过定量降水估计(quantitative precipitation estimation,QPE)方法估算降水强度,并利用国家气象信息中心全国综合气象信息共享系统(China Integrated Meteorological Information Sharing System,CIMISS)提供的台站降水资料进行质量评估。结果表明:(1)卫星估算与地面实测的降水落区有较好的对应关系,但是卫星高估了弱降水,而低估了强降水(尤其在高海拔地区);(2)卫星估算与地面实测的降水强度并非同位相变化,而是实测降水滞后于卫星估算的降水,该滞后时间在台风登陆后的移动区较长(约2～2. 5 h);(3)整体而言,卫星估算的某时刻降水强度与未来一段时间内(约2～2. 5 h)该地区的实际总降水量有很强相关性,说明Himawari-8卫星估算的降水可在台风降水的预警预报中提供指示作用。     

基于Himawari-8卫星的自适应阈值火点判识算法适用性分析

为对比分析Himawari-8(葵花8号)静止气象卫星在不同地区反演火点效果,选取2017—2019年山东区域火点统计资料和卫星多通道监测数据,分析自适应阈值判识算法在山东的火点识别效果,针对算法中背景亮温（T3.9bg）,背景窗亮温差（ΔT3.9_11bg）,以及背景系数n1和n2进行林、草下垫面参数敏感性试验,并通过选取阈值干预算法检验了识别效果。结果表明,自适应阈值算法可多时次连续观测山东区域的火情监测信息,火点数具有明显季节变化特征,遥感识别准确率达71.5%;不同下垫面类型在四个参数试验中识别准确率变化趋势近似一致,但对阈值变化较为敏感;阈值干预算法对林地和草地的火点识别准确率样本均值为72.7%和81.6%,比原始算法分别提升了5.8%和3.8%;阈值干预识别算法能有效过滤误判像元,但两种算法均有漏判区域,根据本地化的下垫面属性优化阈值设定能够有效提升火点识别准确性。     

风云卫星数据在中国农业监测中的应用进展

我国风云卫星数据很早就在农业遥感中得到了应用,第二代卫星发射之后的十年,随着卫星技术水平、卫星数据处理和分发能力的提升,风云卫星的农业遥感应用得到了快速的发展。目前我国学者利用风云卫星在作物长势监测、作物分类与面积统计和产量估算、农业气象灾害监测、草原生态监测以及数据精细化处理等方面开展了大量的研究工作,取得了一系列新的成果。未来还应充分发挥风云卫星数据的巨大的潜力,利用最新的云计算数据处理技术、基于互联网的信息服务技术,面向全球农业监测,及时、高效、准确地提供全球作物生产信息,以支撑国家的粮食安全战略和联合国的可持续发展目标。     

FY-3B/D星NDVI与MODIS NDVI对作物长势监测对比

风云三号卫星（FY-3）NDVI数据是中国对全球用户开放可进行全球尺度作物长势监测的主要卫星遥感数据源,客观评估其进行作物长势监测的真实状况和能力,对业务产品应用推广、产品算法和流程改进以及长时序标准数据生产等具有重要意义。采用国际通用的年际差值比较模型、植被状况指数模型（VCI）以及基于NDVI的作物生长过程评估了中国风云三号B星（FY-3B）和D星（FY-3D）NDVI旬、月合成业务产品与同期MODIS MOD13A1和MOD13A3 NDVI数据对作物长势的监测情况。年际比较模型结果表明,FY-3 NDVI的监测动态范围比MODIS NDVI的窄约0.1—0.15,两者差值在-0.02—0.02,均方根误差在0.08—0.09,在长势分级评估时可忽略,但动态范围偏窄提示有必要在分级评估时使用窄一些的阈值范围。植被状况指数模型结果表明,FY-3B NDVI和MODIS NDVI的监测结果高度一致,因此FY-3B NDVI和MODIS NDVI一样可准确反映作物生长的年际差异。作物生长过程动态监测结果表明,FY-3和MODIS月合成NDVI的年际比较结果总体一致,但在作物快速生长阶段...