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FY3B VIRR数据的新疆沙尘天气遥感监测应用研究

新疆是我国沙尘天气多发区,但是地面测站稀少,使用卫星遥感监测沙尘天气有非常大的优势。利用国家卫星气象中心开发并向各省推广的SMART业务系统,以FY-3B/VIRR为数据源,采用以人机交互方式分析区域沙尘遥感监测方法。以2012年数据为例,对沙尘天气进行了遥感监测,结果表明FY-3B/VIRR数据可有效提取沙尘天气信息,具有较好的沙尘监测评估业务应用前景。     

FY-3/VIRR在黑龙江省积雪遥感监测中的业务化研究

1引言随着空间信息技术的发展和进步,卫星遥感逐渐成为一种有效的积雪监测手段。传统的地面观测资料具有站点局限性,不能够宏观上考察积雪范围和积雪量的情况,利用遥感方法可以弥补地面观测资料在空间上的不足,有效获取大范围的雪盖信息,实时了解积雪的空间分布和范围变化[1]。东北地区是     

基于非线性算法的FY 3A/VIRR SST反演

利用非线性算法实现了FY-3A/VIRR数据的海洋表面温度SST产品的反演.对2010年的全球船舶站观测数据和FY-3A/VIRR数据建立匹配数据集,选择单月的匹配数据采用多元回归模型计算得到了适用于FY-3A/VIRR数据的非线性海表温度反演算法NLSST的系数,能够实现FY-3A/VIRR数据的高精度SST产品反演.并利用独立于反演算法的双月匹配数据采用最小绝对偏差方法通过线性模型对SST算法的精度进行检验,结果显示白天和夜间的偏差分别为0.05℃和-0.05℃,绝对偏差在0.50℃以下,标准偏差在0.65℃以下.通过文中实现的算法反演了VIRR数据的SST产品,并和MODIS的官方产品进行比较,结果显示两种SST产品具有很高的一致性.     

基于FY-3A/VIRR卫星资料的江西省大雾遥感监测

根据雾在可见光、中红外、长波红外通道的反射及辐射特性与云和地物存在差异,从纹理特征、光谱分布特征等方面对云雾的差异进行分析研究,并利用多波段阈值法对风云三号气象卫星遥感影像进行日间大雾信息提取。结果表明,FY-3A/VIRR遥感资料对江西省大雾的监测效果较好,可在大雾卫星遥感监测业务中推广应用。     

FY 3A/VIRR云相态业务产品检验与分析

选取简单云状和复杂云状作为分析对象,利用Terra/MODIS云相态产品对FY-3A/VIRR云相态产品的识别结果进行检验。对比分析采用一致性比较、差异图显示以及两种产品识别结果叠加显示等方法。结果表明:(1)简单云状条件下,FY-3A/VIRR云相态产品与Terra/MODIS云相态识别结果具有较好的一致性,一致性接近85%;复杂云状条件下,由于Terra/MODIS云相态识别结果中存在较多的不确定类别使两种数据识别结果的一致性下降。(2)FY-3A/VIRR和Terra/MODIS产品的不一致点主要分布在云边缘或不同云相态交界处。(3)FY-3A/VIRR和Terra/MODIS的云相态产品产生差异的原因主要来自反演算法以及产品相态分类的不同。     

FY-3 VIRR 数据在陕西省干旱监测中的应用

干旱是影响陕西省社会发展和农业生产的主要气象灾害之一。利用具有两个热红外通道的风云三号气象卫星扫描辐射计一级数据,先使用分裂窗算法反演得到地表温度,再利用归一化植被指数(NDVI)和地表温度计算温度植被干旱指数(TVDI),从而来监测陕西省的土壤干旱程度。结果表明,反演得到的TVDI能较好地反映陕西省干旱分布状况,延安、关中、陕南等区域的TVDI反演结果与实际旱情更为接近。     

FY-3 VIRR数据在陕西省干旱监测中的应用

干旱是影响陕西省社会发展和农业生产的主要气象灾害之一。利用具有两个热红外通道的风云三号气象卫星扫描辐射计一级数据,先使用分裂窗算法反演得到地表温度,再利用归一化植被指数（NDVI）和地表温度计算温度植被干旱指数（TVDI）,从而来监测陕西省的土壤干旱程度。结果表明,反演得到的TVDI能较好地反映陕西省干旱分布状况,延安、关中、陕南等区域的TVDI反演结果与实际旱情更为接近。
 

     

青海省积雪的遥感监测方法

介绍了利用气象卫星ＡＶＨＲＲ资料对青海省冬春季积雪进行监测的原理和方法，并通过积雪遥感监测系统的建立，确定积雪范围，计算积雪面积和深度，提供积雪分布图和雪情分析报告，为防为抗灾部门提供科学依据。     

FY3A/VIRR海面温度业务产品算法改进与质量检验

针对FY3A/VIRR海面温度(SST)业务产品温度偏低的现状,进行误差原因分析,并对SST产品算法进行了如下改进:采用精度优先原则,以尽可能大的SST覆盖度提高SST反演精度;针对业务SST云污染的现状,构建3×3数据块,并在此基础上进行了SST空间一致性检验;引入气候阈值检验,以进一步剔除异常值。改进后的SST产品,全球日平均SST的覆盖度有所降低,但SST的一致性提高了;算法改进前后全球月平均SST覆盖度基本一致,但改进后云污染的现象得到了抑制。利用分析场日平均OISST对改进后的FY3ASST进行了质量检验,在南北纬70°之间的海域,FY3ASST的全局精度为-0.23±1.74℃,负的偏差说明云和气溶胶的影响仍然存在。改进后的FY3ASST 1.74℃的均方根误差与FY3A VIRR 11μm通道1.6K的定标精度量级相当。     

MODIS积雪遥感监测系统的研制

利用MODIS高光谱、多波段资料和气象台站观测资料，以逐步判别与Bayes判别等数学统计的方法结合不同目标物的光谱特性，同时考虑下垫面条件和季节等对积雪深度分布的影响，建立MODIS积雪深度回归模型；以面向对象的编程技术，采用Microsoft Visual C＋＋．NET软件开发工具，通过“类”概念的设计方法，建立MODIS积雪遥感监测业务系统，计算出积雪面积、覆盖度、各层雪深、雪水当量等多个反映测区积雪总量的物理参数，制作出各类积雪产品。该系统投入业务试运行后，系统运行稳定可靠并在2006年度冬季北疆地区雪灾监测服务和2006年新疆春季洪涝灾害决策服务中发挥了重大作用。     

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。     

积雪遥感的可行性分析

本文综述了积雪在可见光、近红外、热红外、微波波段和伽马波段的光谱特性,以及对遥感仪器的响应情况。概述了美国和加拿大在加拿大圣劳伦斯和大草原地区,通过详细的地面调查、机载被动微波探测和伽马探测,以及卫星被动微波探测所进行的综合性积雪遥感试验过程及其得到的结果。分析了新疆积雪场的特征和可供选择的遥感手段,提出了值得研究的课题建议。根据国内外有关情况,讨论了积雪遥感的可行性问题。     

中国地区冬季积雪遥感监测方法改进

该文概述了卫星遥感积雪监测原理,介绍了积雪判识方法,对国家卫星气象中心已有的业务化极轨气象卫星冬季旬积雪监测算法和流程进行了改进.经过比对,设计了新的可见光太阳天顶角订正模式,针对NOAA-16/AVHRR3和FY-1D/MVISR重新确定了积雪判识变量及相应的动态积雪检测阈值,提出了概率积雪判识方法,结合多光谱阈值法建立了概率结合阈值(Probability Combined with Threshold,PCT)的积雪判识方法,并以该算法为基础建立了新的业务化积雪动态遥感监测系统.同时,用新算法对部分历史产品重新做了处理,并简要分析了1996至2003年中国地区冬季积雪分布特征.     

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(M OD IS)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M OD IS数据可进行积雪监测。     

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。     

基于遥感积雪面积监测的春季融雪型洪水风险分析

利用2002-2016年MODIS的MOD10A2卫星遥感积雪面积监测产品,以呼伦贝尔市为例,对积雪面积变化与融雪型洪水发生风险进行分析。结果表明:呼伦贝尔市的积雪2月从大兴安岭两侧向中部开始融化,5月积雪基本融化,牙克石市、鄂温克旗等地的积雪融化时段集中,融雪型洪水灾害的发生风险较高。从各月积雪融化面积变化来看,由于呼伦贝尔市冬季积雪接近饱和,若2-3月和3-4月积雪融化面积较小,则爆发融雪型洪水的风险将升高,遥感积雪面积监测对春季融雪型洪水风险预判较为有利。     

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.     

基于FY-3B/VIRR数据的济南市城市热岛效应与影响因素分析

热岛效应是城市发展过程中的热点社会问题之一。研究以济南为例,基于 FY－3B/VIRR数 据,应用改进型 Becker和 Li “分裂窗” 算法获得遥感地表温度数据;采用热岛强度指数与热岛比例指数,定量分析济南市2013—2020年城市热岛效应的时空变化特征;从自然与社会经济角度,采用灰色关联度分析法,定量评价城市热环境的影响因素对城市热岛效应变化的贡献度。结果表明：1）改进型 Becker和 Li “分裂窗” 算法在济南市有较好应用,与国家级地面气象观测站 “0 cm地表温度” 实测数据线性拟合决定系数 R2 为 0.89。2）热岛区域面积年际变化呈现先增加后减小逐渐平稳的变化趋势,冷岛区域变化特征与热岛区域明显相反。3）夏季热岛区域面积（35.3%）最大,秋季（22.5%）次之,春（11.5%）、冬（10.6%）两季基本持平。4）热岛空间格局以城镇聚合轴为主导驱动,呈现 “点－线” 式空间结构特点。5）热岛比例指数总体呈现下降趋势,2013 年（0.22）与 2014 年（0.24）属较轻热岛年份。6）总人口数与归一化植被指数是影响济南城市热岛效应的主要因素。研究对于加强济南市地表热环境的监测与评价,指导城市规划与生态城市建设具有一定意义。     

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。