大气气溶胶光学厚度的卫星双通道遥感方法

提出了一种在晴空条件下,均匀下垫面上利用ＮＯＡＡ－１４极轨卫星甚高分辨率辐射计（ＡＶＨＲＲ）可见光和近红外两个通道观测的反射率资料,遥感整层大气气溶胶光学厚度的双通道方法,该方法把气溶胶散射的波长关系加以推广,把近红外通道的光学厚度均值引入了可见通道,使单个通道中地表反射率和大气因子参数化的误差得以抵消,从而极大地提高了反演精度（〉９０％）。     

青藏高原MODIS地表反照率和GLASS地表反照率的对比分析

对比分析了青藏高原MODIS地表反照率产品和GLASS地表反照率产品的空间分布连续性、高质量反演结果的比例,应用青藏高原CAMP/Tibet试验期间的高精度观测数据评估了两种产品的精度,通过人工目视解译MODIS地表反射率图像并结合MODIS积雪产品分析了影响两种产品精度的原因,结果表明：1）GLASS地表反照率产品具有比MODIS地表反照率产品更好的空间分布连续性和更高的反演质量;2）绝大多数时段内两种产品都能与地面观测结果保持较好的一致性,能准确地反映地表反照率的异常变化过程;3）局地积雪是影响两种产品精度的重要因素之一;4）积雪条件下,GLASS地表反照率反演算法比MODIS地表反照率反演算法更具优势。研究结果有助于促进人们对地表反照率卫星遥感反演产品的认识,改进青藏高原地表反照率卫星遥感反演算法,提高青藏高原地表反照率卫星遥感反演结果的精度、反演质量和空间分布连续性。     

气象卫星遥感热源点强度估算方法初探

所谓热源点强度指的是气象卫星观測的含有火点像元中亚像元火点面积大小和温度高低的程度。极轨气象卫星AVHRR辐射计具有中红外、热红外及近红外通道，而高温热源点（即火点，如林火、草原火等）在不同红外波段发射辐射率有较大差异。根据高温热源点在不同红外波段（中红外、热红外和近红外波段）的黑体辐射特性和AVHRR通道特点（波长、空间分辨率、亮温动态范围等），可以利用多个红外通道资料估算亚像元火点面积和温度。对于由中红外3.7μm通道和热红外11μm通道混合像元表达式建立的二元非线性方程组，可利用牛顿迭代法求解火点亚     

利用微波辐射计AMSR-E反演陆地上空大气水汽的研究

目前的大气水汽算法只适用于晴空条件,但是全球大部分时间云层覆盖都处于40%～60%之间。因此,只适用于晴空条件下的大气水汽反演算法,是不能满足应用需求的。而微波具有一定的穿透能力这一特点,使得其在全天候大气水汽探测方面具有很大的发展潜力。本文发展了基于微波辐射计AMSR-E的数据反演大气水汽的算法,利用不同波段间地表发射率之间的线性关系,消去辐射计信号中的地表信息,而AMSR-E的23.8GHz对大气水汽比较敏感,因此用其反演大气水汽,反演的结果和MODIS以及实测的数据进行对比,算法优势明显。     

用极轨气象卫星资料分析飞机增雨云层条件

综合应用NOAA卫星AVHRR／3和FY-1极轨气象卫星高分辨0．58～0．68μm可见光、1．58～1．64μm近红外和10．3～11．3μm红外多通道资料,充分考虑了云的厚度、云中粒子尺度和云顶亮温的信息,给出了适宜飞机增雨作业云层的卫星遥感判据,建立了云层作业条件分析模型。实际应用表明,卫星遥感分析图可以有效地监测、判识和分析云层的增雨作业条件,应用效果好,可作为飞机增雨航线设计、作业决策的重要依据。通过增雨个例的微波图像特征分析,初步分析了AMSU—B微波图像在人工增雨作业中的作用和应用前景。     

三维城市地表反射率计算模式

地表反射率是控制地表能量平衡的一个重要参数。城市建筑物的分布具有较大的不均一性,这不仅给地基观测城市地表反射率带来了很大困难,数值模拟城市地表反射率也是非常困难的。作者开发了一个三维城市地表反射率模式city_photo,该方法结合了蒙特卡洛方法和几何光学方法的优点,具有较高的精度和较快的计算速度。通过引入城市地图的概念,该模式能够计算具有不同结构的城市的地表反射率。2002至2004年晴空MODIS（MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱辐射计）1~7通道可见光和近红外通道地表反射率资料被用来检验模式的有效性,位于北京朝阳区的中国科学院大气物理研究所的AERONET站点观测得到气溶胶光学特性和水汽资料,6S（Second Simulation of Satellite Signal in the Solar Spectrum）大气辐射传输模式被用来对其进行大气订正。模式计算的北京城市地表反射率个例与MODIS 7个通道地表反射率观测结果具有很高的相关性,相关系数在0.80~0.93之间,说明模式能够较好地模拟城市地表反射率随太阳和观测角度的变化情况。最后讨论了城市结构对城市地表反射率的影响。     

长江上游MODIS影像的水体自动提取方法

利用MODIS资料,分析了长江上游不同水体及其它主要地物在1～7通道的光谱特征,分析发现,水体混合像元在可见光的光谱特征与山体的阴影、云的阴影、城镇等的光谱特征具有很好的相似性,仅采用近红外波段和红光波段的方法不能有效提取出研究区的水体.提出综合采用归一化差分水指数、积雪指数以及可见光、近红外多通道信息的方法,逐步提取出研究区的水体及混合水体像元.     

利用MODIS资料对积雪的遥感监测

通过对遥感卫星资料中云和雪的光谱特征的分析，提出利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）红外、可见光谱段数据进行云、雪检测和分离的方法；并提供监测实例来说明利用MODIS数据可进行积雪监测。     

遥感反演水汽总量和云不总量的研究

本文从地基微波遥感方程出发,建立了双频地基微波辐射计遥感反演水汽总量和云水总量的方程,并用探空资料对反演方程的精度进行了检验.     

利用AVHRR数据反演陆地气溶胶光学厚度

开发AVHRR可见光通道反演陆地气溶胶光学厚度 (AOD) 的算法对于研究长时间序列AOD的变化有重要意义。AVHRR由于缺少2.1 μm通道而不能采用MODIS的暗背景算法,该文利用背景合成算法进行陆地AOD反演。背景合成算法是指假设一段时间内地表反射率变化不大且会出现相对清洁大气, 采用最小值合成即可得到地表反射率,再通过辐射传输模式6S制作的查算表查算得到AOD的反演结果。将此算法应用到2009年AVHRR中国部分陆地区域 (15°~45°N,75°~135°E) 得到AOD的时空分布,将反演结果与同期Aqua/MODIS的MOD04 AOD产品进行对比分析表明,华北和华东地区的反演效果较好,西北地区结果较差。以长江三角洲地区为例可知,AVHRR AOD产品与MODIS AOD产品以及AERONET观测的AOD相比相关系数基本在0.6以上,从时间变化规律来看,AVHRR AOD和MODIS AOD产品年变化趋势具有很好的一致性。该文为建立长时间序列AVHRR AOD数据集提供了一个较为可行的方法。     

一种基于卫星遥感与地面测站数据融合技术的雪深动态反演方法

提出了一种新的基于被动微波遥感和地面测站数据融合技术的雪深动态反演方法.这种新方法不再依赖单一的地面测站数据或卫星遥感数据,而是利用它们联合建立雪盖可信度指数,共同确定雪盖分布;然后在此基础上采用时空距离权重法设定反演系数动态参数化方案,反演雪深.这种雪深反演方法具有以下特点:针对不同时空条件下反演系数的动态差异问题,提出利用实时测站观测雪深,灵活调整雪深反演系数的解决方案,使反演系数具备随时空动态调整的能力,这是与静态反演方法最大的区别;充分利用了被动微波遥感数据时空连续性好的优势,能够在测站稀少的西部高山地区反演出空间分辨率相对较高的雪深数据,这是地面观测无法做到的.初步检验结果显示,该方法较明显地提高了中国西部高原地区和东部雪盖南缘区的反演精度,并克服了原有融合方法在中国西部雪盖面积偏小的问题,有效避免了静态反演方法在高山地区严重高估而平原地区低估雪深的问题,实现了被动微波遥感和地面观测数据的有效融合,扩大了雪深监测的有效范围     

遥感-测站相结合的动态雪深反演方法初探

该文结合2000年专用传感器微波成像仪(SSM/I)的亮温数据和我国观测站雪深资料,提出了一种遥感-测站相结合的动态雪深反演方法,试图用统计关系的时空动态化方案克服理论上亮温与不同类型积雪之间物理关系的复杂性,从而提高测站稀疏区和雪盖边缘区的雪深反演精度。其最大特点在于反演系数并不固定,而随时间和空间变化,较好地改善了单一系数反演方法中积雪物理性质的区域性差异和时间(季节)性差异带来的反演误差。初步分析表明:这种遥感-测站相结合的反演方法所得的积雪空间分布连续性好,在雪盖边缘区和站点稀疏区也能得到较合理的雪深数据;与静态遥感反演法和可见光雪盖面积相比,这种方法克服了它们在华北和华中低估雪盖面积的缺点,积雪面积分布更接近真实场,对西部积雪分布的反演也有一定改善。     

利用SSM/I数据判识我国及周边地区雪盖

积雪参数是气候学和水文学研究中所需的重要物理量, 确保积雪参数测定的准确性与及时性对于气候学研究、水文应用以及防灾减灾都非常重要。利用微波数据可获取有云存在时的积雪覆盖图, 遥感雪深和雪水当量信息。采用微波数据判识雪盖并得到积雪状态 (干、湿) 信息, 不仅可以弥补利用光学遥感数据判识雪盖的不足之处, 而且也是利用微波数据反演雪深和雪水当量参数必需的先期工作。该文介绍利用SSM/I的多频双极化微波数据开展我国及周边地区积雪判识方法研究的结果。分析国外全球判识方法的雪盖判识结果指出, 国外算法易在青藏高原等地区将冻土误判为积雪, 造成雪盖面积的偏高估计。研究给出了在我国及周边地区 (17°~57°N, 65°~145°E) 利用SSM/I数据判识积雪的改进方法, 在完成积雪判识的同时还给出了雪深和积雪状态的定性信息, 与已有全球雪盖判识方法相比有较大改进, 大大减小了青藏高原等地区冻土对积雪判识的影响。     

Spatial and Temporal Variability of Snow Depth Derived from Passive Microwave Remote Sensing Data in Kazakhstan

Snow cover plays an important role in the hydrological cycle and water management in Kazakhstan.However, traditional observations do not meet current needs. In this study, a snow depth retrieval equation was developed based on passive microwave remote sensing data. The average snow depth in winter(ASDW),snow cover duration(SCD), monthly maximum snow depth(MMSD), and annual average snow depth(AASD) were derived for each year to monitor the spatial and temporal snow distribution. The SCD exhibited significant spatial variations from 30 to 250 days. The longest SCD was found in the mountainous area in eastern Kazakhstan, reaching values between 200 and 250 days in 2005. The AASD increased from the south to the north and maintained latitudinal zonality. The MMSD in most areas ranged from 20 to30 cm. The ASDW values ranged from 15 to 20 cm in the eastern region and were characterized by spatial regularity of latitudinal zonality. The ASDW in the mountainous area often exceeded 20 cm.     

气象卫星遥感资料在积雪监测中的应用

介绍了在地区级气象台站采用气象系统 92 1 0工程下发的FY 1D卫星遥感数据 ,在短红外波段的基础上建立多光谱提取积雪信息的计算方法及监测模型 ,并以2 0 0 2年 1 1月至 2 0 0 3年 5月新疆积雪遥感监测为例 ,介绍了卫星遥感监测积雪深度和积雪覆盖面积的方法 ,分析了积雪覆盖特征和变化规律。     

基于FY3\VIRR数据的积雪遥感监测方法研究 -以阿勒泰地区为例

以FY-3可见光与红外辐射计（VIRR）为主要数据,利用FY3\VIRR 1、6、10通道数据,以指数法和光谱阈值相结合的多光谱积雪监测算法对2013年阿勒泰地区卫星数据进行积雪监测处理。处理结果与MODIS积雪监测业务产品对比分析得出：利用FY3\VIRR可以实现对研究区的积雪遥感监测,监测结果与现有MODIS积雪监测业务产品较一致,具有可比性。     

基于MODIS资料的西藏遥感积雪监测业务化方法

雪灾是西藏地区藏北一线、南部边缘地区对牧业生产影响最严重的灾害之一,利用卫星遥感资料开展积雪监测,提供监测信息产品具有重要的现实意义.利用拉萨接收站接收的中分辨率成像光谱仪(MODIS)卫星遥感资料对西藏高原积雪的监测方法进行了探讨,找出适合该地区的积雪判别模式,建立MODIS资料为基础的积雪监测系统.基于MODIS数据计算得出的归一化差分积雪指数(NDSI)和归一化植被指数(NDVI)与1、2、4、6通道等相结合,建立积雪监测模型是可行的;得出的积雪判识方法对于西藏地区有较高的适用性,如结合地表土地利用类型数据将有林区和非森林区分开计算,能较好地消除藏东南地区因地势复杂、森林茂密对NDSI的影响.     

支持向量机在积雪检测中的应用

针对地球观测系统/中分辨率成像光谱仪EOS/MODIS（Earth Observation System/Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）影像资料中的积雪检测,提出了基于支持向量机SVMs（Sup-port Vector Machines）的遥感影像分类方法。分析了积雪检测过程中的特征选择和提取,建立基于支持向量机的遥感影像分类模型,并进行了积雪检测试验。结果表明,特征选择对积雪检测起到了积极的作用,同时也证明了支持向量机方法在遥感影像分类中的优势,值得进一步推广使用。     

Application of global snow model for the estimation of snow depth in the UK

Microwave imagery can be used successfully for mapping of snow and estimation of snow pack characteristics under almost all weather conditions. This research is a contribution to the field of space borne remote sensing of snow by means of passive microwave data imagery. The satellite data are acquired from the Special Sensor Microwave Imager (SSM/I). The SSM/I is a four frequency seven channels dual polarization (except 22 GHz which is only vertically polarized) scanning radiometer with channels located at 19, 22, 37, and 85 GHz frequencies. A radiative transfer theory based model is used to estimate the snow cover characteristics of different snow pack types in the UK. A revised form of the Chang et al. (Nord Hydrol 16:57–66, 1987) model is used for this purpose. The revised Chang model was calibrated for global snow monitoring and takes into account forest fractional coverage effects. Snow cover characteristics have significant effects on up-welling naturally emitted microwave radiation through the processes of forward scattering. The up-welling signal is more complex for snow covers that consist of free liquid water content. The aim of this study is to test the global snow depth model for the UK snow cover. The Chang model predicted snow depth bias results for January, February, and March 1995 are ?1.26, ?0.35, and ?0.63 cm, respectively. Similarly, the Chang model Mean Absolute Error (MAE) for January, February, and March 1995 have values 2.88, 2.38, and 1.91 cm, respectively. These results show that the Chang model underestimates the snow depth prediction for all the case studies. The results of this study led us to the conclusion that the global snow models (Chang model) when applied for the retrieval of local snow depth estimation (UK snow cover) underestimate snow depth.     

基于GIS的浙江省积雪遥感监测与评估研究

针对2008年初浙江省遭受的持续性大范围低温雨雪冰冻天气,利用MODIS数据,综合运用遥感和地理信息系统技术对积雪的发生、发展和消融特征进行深入研究,在探讨云和积雪区分关键技术的基础上,建立积雪指数模型提取积雪专题信息,对积雪覆盖进行动态监测,同时利用DEM分地区分析各海拔高度带的积雪覆盖情况,探讨其消融变化特征,最后用雪灾前后△NDVI的方法结合地面实地调查,对林区进行灾情初步评估。研究结果表明,积雪的消融大致呈负指数减少趋势,起初各海拔高度带积雪覆盖比例呈中间多两头少的特征,即海拔300～900 m的中等海拔高度上积雪覆盖率较高,达70%以上,在300 m以下及900 m以上海拔高度带积雪覆盖率为50%左右,随着积雪的慢慢消融,各高程带间的积雪面积差逐渐减小,消融速度较之前明显减缓,表现出较稳定的下降趋势后再继续融化的特点,至2月16日,积雪覆盖比例与高程带呈正向一致性,即海拔越高,积雪覆盖越大,2月17日海拔500 m以下积雪已基本消融,20日700 m以下积雪基本消融,至2月29,全省基本无积雪。林区受灾的严重程度主要与积雪覆盖时间及林区海拔高度有关。利用遥感和地理信息系统技术在南方开展雪情分析、动态监测及灾后评估工作,对地方防灾减灾具有重要的指导意义。