CG-LTDR卫星气候数据集及其在中亚地区的应用*

全球及中国区域长时间序列卫星数据集(CG-LTDR)包括地表反照率、叶面积指数、土地覆盖分类、植被指数和积雪覆盖产品。为了应用CG-LTDR和其他卫星气候数据,基于WEBGIS技术建立了CG-LTDR系统,实现对卫星气候数据集的在线管理和显示分析功能。本文介绍了CG-LTDR卫星气候数据集及显示分析系统,并利用NDVI数据对中亚及周边核心区的植被状况和长期变化进行分析。结果表明:哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦地区及新疆西部和北部植被平均状况较好。中亚地区的植被在20世纪90年代和2000年代整体状况较好,20世纪80年代相对较差,2010年后空间变化不均。特别是从21世纪开始我国西部沙漠化程度加重,一些地区地表植被严重破坏,生态环境变化不容乐观。由于中亚地区常规观测少,利用CG-LTDR卫星气候数据集对中亚地区进行应用具有很好的意义,CG-LTDR可以为农牧资源和生态环境提供有效信息。     

2006年上半年全国生态气象监测与评估研究

为了对2006年上半年全国生态环境进行以气象条件为主要驱动因子的监测与评估，研究创建了基于植被第一性生产力（NPP）估算的生态气象监测与评估指数（EMI）模型。通过计算生态气象指数、划分生态气象等级，进行生态气象监测与评估。2006年上半年全国大部地区生态气象条件较差，平均生态气象优劣评价指数仅为-30；生态气象等级好、中、差的比例大约为2：45：53。对我国生态及生产起重要作用的林地、草灌、农田的生态气象等级在中等以上的面积较2005年上半年显著减少。1—6月平均生态气象指数在逐月降低，虽处于正常等级范围之内，但5、6月份处于临界状态已接近较差等级。其主要原因是持续干旱和低温冷害的影响，多起森林与草原火灾和大范围高频度的沙尘天气与生态状况互为因果。所构建的生态气象监测评估模型，有良好的理论基础和科技含量，也有较好的时空分辨能力，可以进行生态气象定量监测和评价，监测与评估结果科学、客观、合理，能够反映气象条件对生态环境的作用。     

FY-3C VIRR大气可降水产品生成和检验

风云三号C星(FY-3C)可见光红外扫描辐射计(VIRR)两个红外分裂窗通道数据生成的晴空大气可降水(TPW)产品已投入业务使用。本文介绍了该产品的生成方法,并从产品精度和稳定性两个方面评价产品质量。与MODIS Terra TPW的月平均数据对比,FY-3C VIRR TPW能正确反应大气可降水的全球分布。与2015年3月—4月的全球探空数据对比,FY-3C VIRR TPW均方根误差为5.36 mm,相对误差在水汽值大于30 mm时在20%以内,并且夜间产品精度优于白天。相比于MODIS红外TPW产品与探空数据的误差,FY-3C TPW精度略好。计算2015年1月至2016年7月FY-3C VIRR TPW产品相对探空数据的月均方根误差,19个月均方根误差的标准差是0.54 mm,小于同期MODIS Terra TPW均方根误差的标准差,说明FY-3C VIRR TPW产品在检验时期内更稳定。FY-3C VIRR TPW产品精度较高且质量稳定,具备广泛应用能力。     

风云气象卫星“一带一路”热带气旋监测能力与最新进展

面向风云卫星服务“一带一路”倡议,我国风云气象卫星在轨运行的静止和极轨两个系列6颗卫星,已经联合组成了服务“一带一路”星座布局,建立了风云卫星应急减灾数据服务机制。本文对利用FY-2H、FY-4A和FY-3C/D开展的“一带一路”热带气旋监测方法以及最新进展进行了概述,列举了2018年和2019年影响力较大的连续致灾热带气旋、跨海域热带气旋,以及双/三/四个热带气旋共存的典型个例。结果显示在基于风云卫星开展的“一带一路”热带气旋监测业务中,将热带气旋发生演变的原理与气象卫星不同仪器观测原理相结合,在热带气旋生命史不同阶段根据所关注的不同侧重点,分别对应应用风云气象卫星不同观测仪器,对于热带气旋全生命史监测预报有重要意义。     

FY-3A陆表温度反演及高温天气过程动态监测

采用FY-3A/VIRR数据,利用Becker局地分裂窗改进算法反演得到逐日陆表温度 (LST), 对2009年一次高温天气过程进行动态监测, 并分析不同下垫面的热环境变化。结果显示:此过程中可见光红外扫描辐射计 (VIRR) 陆表温度产品在敦煌辐射校正场地两次验证的误差为-0.17 K和1.77 K,与同时间过境的MODIS产品均方根误差为2.64 K,直方图对比陆表温度的频数分布基本一致;对高温天气过程监测发现,此次出现以华北的石家庄、郑州、北京等地和西北地区东部的西安等地为中心的两个陆表温度高值区, 部分地区达到了320.2 K以上;城市剖面资料证实城市热岛现象存在,并发现工矿用地的热岛效应不容忽视,主要是大面积的工矿用地周围植被破坏严重,地表增温更为显著。     

基于深度语义分割的FY-2E遥感影像云检测方法

本文提出了一种基于深度语义分割技术的全自动云检测算法,可提高FY-2E遥感影像的云检测精度。首先,将FY-2EL1数据与精度较高的云检测结果进行匹配,获得用于训练和评估样本的数据集;其次,设计了深度语义分割网络,并针对训练集中正负样本严重失衡的问题,改进了损失函数,可以有效提取云的边界;最后,分别以FY-2E和MODIS数据作为训练和标签样本训练网络,得到了可用于FY-2EL1影像检测的四分类模型。试验结果表明,在四分类检测中,所提方法的准确率达到了75%,Kappa系数为0.53左右。与现有多通道阈值法相比,采用所提方法进行二分类检测可提高约90%样本的准确率,部分样本的准确率提升20%以上。此外,所提方法对云边缘、破碎云等细节识别能力较强,且具有一定的鲁棒性,受训练样本中的误判类别影响较小。未来通过扩充数据集并优化网络,可提高FY-2全圆盘影像的数据质量。     

2002年度地球科学部一处（地理学学科）工作报告

1　2002年项目受理与资助介绍1.1　基本概况地球科学部一处由原地理学科经过2001年12月内部学科方向调整而产生。原地理学科按学科方向和受理申请数量大体划分5部分:自然地理、人文地理、土壤、遥感与地理信息系统及环境地理。5个部分包括了25个学科代码,其中区域可持续发展(学科代码110)被划分在人文地理学方向内。调整后,将原有学科方向划分为4个项目单元:地理学、土壤学、遥感与地理信息系统、环境地理与区域可持续发展。即由原地理学科中的自然地理与人文地理组成地理学项目单元;将人文地理学中的区域可持续发展部分调出与环境地理方向…     

三波段梯度差植被指数的理论基础及其应用

针对现有植被指数的不足, 从分析植被的光谱特点入手, 提出一种新的植被指数TGDVI, 并建立了用TGDVI反演植被覆盖度和叶面积指数的方法. 理论分析和模型模拟方法研究表明, 该植被指数具有高饱和点和一定的背景影响消除能力, 并可以和植被覆盖度、叶面积指数建立比较明确的函数关系. 此外, 该植被指数对于薄云的影响也有一定的去除能力. 北京顺义试验数据研究表明, 利用该植被指数反演叶面积指数可以获得比较理想的效果. 从理论上分析了NDVI饱和点低的原因, 指出NDVI的低饱和点是由其定义本身和植被的光谱响应特点决定的, 从一定意义上说是无法克服的. 同时还通过模型模拟证明比值植被指数与叶面积指数之间为近似分段线性关系, 而非普遍采用的线性关系, 这主要是由背景影响以及红光、近红光反射率随叶面积指数增加变化速率不一致造成的.     

FY-3C微波成像仪海面温度产品算法及精度检验

海洋表面温度(SST)是海洋学和气候学一个十分重要的物理因子,而卫星被动微波遥感能够穿透云层,实现全天候、大范围观测,因此利用中国FY-3C微波成像仪(MWRI)反演SST具有重要意义。FY-3C MWRI SST产品采用统计算法,首先利用MWRI降水和海冰产品剔除含降水和海冰的像元,之后选择时空间隔0.2 h和0.2°离海岸100 km以外的FY-3C MWRI观测亮温与浮标观测值进行匹配,再将全球在空间上分为4个纬度带,时间上分为12个月,并分升轨和降轨,分别建立浮标海温观测结果和MWRI亮温之间的统计关系,实现对SST的估算。将|估算海温-30年月平均海温|≥2.5 K的像元标识为51,发现这些像元基本分布在陆地边缘地区及大风速地区,剔除标识为51的像元后的精度验证结果表明:与全球浮标资料相比,FY-3C MWRI SST轨道产品升轨精度为–0.02±1.22 K,降轨精度为–0.15±1.28 K;与全球分析场日平均海温OISST相比,FY-3C MWRI SST日产品升轨精度为0.00±1.03 K,降轨精度为–0.09±1.08 K。微波辐射计的性能及其定位定标精度、上游卫星产品(降水检测和海冰检测)的精度、陆地的干扰及高风速对微波信号的影响均会造成SST估算误差,如何改进算法中风速大于12 m/s时的估算精度是下一步的工作重点。     

基于COM组件式定量遥感模型库的实践

为了使遥感模型库具有良好的可扩展性、重用性和互用性 ,本文提出了组件式模型库的设计思路和总体框架 ,并通过实例验证了遥感波谱模拟的可行性和采用 COM组件开发定量遥感模型库的可实施性。