基于FLAASH模型的FY-3A/MERSI数据大气校正研究

在星载传感器成像获取地表信息过程中,常常会受大气影响而引起影像失真,导致地表真实信息不能被准确表达,对遥感影像进行大气校正可消弱这种影响.本文以粮食主产区 河南省为研究区域,采用FLAASH模型对晴空天气下FY-3A/MERSI数据(分辨率为1 km)进行大气校正.结果表明,大气校正后:(1)短波红外反射率总体变化不大(+4.1％),第6波段反射率以减小为主(-1.5％),第7波段反射率为增加(+9.6％);(2)在可见光各波段,反射率普遍降低,各波段变化均值为-82.7％.其中,红光反射率变化最小(第13、14波段分别变化了-23％和-19％,平均为-21％),绿光反射率变化稍大(第11、12波段分别变化了-75％和-50％,平均为-63％),蓝光反射率变化最大(第8～10波段分别变化了-196％、-122％和-94％,平均为-137％).而且大气校正后,可见光波段的反射率变幅普遍增大,不同地物在可见光波段的对比度也增加.(3)近红外各波段反射率平均增加了46.2％.除第19波段反射率减小(-54％)外,其余各波段反射率均有不同程度的增加.第15～18和第20波段反射率分别增加了28％、4％、41％、252％和6％. (4) NDVI指数平均增大了35％,植被信息凸显;NDWI指数变化不大,仅减小了8.7％.     

FY-3A/MERSI海色产品的真实性检验

FY-3A/MERSI是我国自主研发的第二代极轨气象卫星FY-3A搭载的中分辨率光谱成像仪,其海洋水色产品可为全球海洋生态环境的研究提供基础资料。以美国东北部海域为研究区,利用NASA海洋生物学处理小组(OBPG)海洋生物光学数据库(SeaBASS)的现场观测资料,以及TERRA/MODIS海洋水色产品数据,分别对FY-3A/MERSI海色产品的遥感反射率、色素浓度和有色可溶性有机物(CDOM)443 nm吸收系数进行了真实性检验。结果表明:MERSI 443~685 nm 6个通道的遥感反射率总体偏高、精度较低,叶绿素-a浓度与现场实测值和MODIS叶绿素-a浓度相比精度较低,总色素浓度与现场实测值相比精度也很低,而CDOM产品的精度稍好。要提高MERSI海色产品的精度,首先要加强图像大气校正的研究,在此基础上,进一步开展各要素遥感反演算法的研究。     

基于FY-3A/MERSI数据的青海海北地区大气水汽含量反演

基于FY-3A/MERSI传感器的波段特征,取近红外波段中的水汽吸收波段和大气窗口波段,结合2011年5月16日青海省海北州地区MERSI影像,采用两通道比值法和三通道比值法分别获得15、17、18近红外通道大气水汽值,然后对两通道比值法和三通道比值法计算的三个近红外通道大气水汽值取加权平均,分别得到该地区加权平均大气水汽含量并与探空数据大气可降水量来比较分析,验证三通道比值法优于二通道比值法的可行性。     

Landsat卫星遥感影像的大气校正方法研究

介绍了一种对Landsat卫星遥感影像逐像元进行大气校正模型,该模型基于MODTRAN大气辐射传输模型计算建立的查找表（look up table,LUT）,并结合暗元目标法（dark object method,DOM）,利用遥感影像自身的信息对遥感影像进行大气校正。以Landsat ETM＋遥感影像为例,介绍了算法流程,同时给出了大气校正前后的对比结果。结果表明,利用该模型进行的影像逐像元的大气校正,能够有效地降低大气中的大气分子、水汽、臭氧、气溶胶粒子等对卫星遥感影像造成的影响,获得更加精确的地物真实反射率,有利于遥感信息的进一步定量提取和专题解译。     

基于FY3/MERSI数据的辽宁省植被指数重建及时空变化分析

为建立中国风云三系列气象卫星长时间序列归一化植被指数数据集,选用滤波和函数拟合方法,针对林地、湿地、水稻、玉米、大豆、城市和水体7类地物开展数据重建效果定量分析,确定最佳数据重建方法,并在辽宁省开展时空变化分析。结果表明：非对称高斯函数拟合法（Asymmetric Gaussians,AG）、Savitzky-Golay滤波法（SG）、双Logistic函数拟合法（Double Logistic,DL）和时间序列谐波分析法（Harmonic Analysis of Time Series,HANTS）四种方法均表现出相对较好的去噪能力。SG方法对噪声比较敏感,HANTS方法在低值区受噪声影响大。AG和DL方法平滑效果较好,DL方法的峰值更接近于原始峰值。在高植被覆盖区和季节性作物区,SG方法相关系数最高（>0.93）、均方根误差最低（< 0.1）;在城市和水体低植被指数区,HANTS方法相关系数最高,为0.87,但四种方法的均方根误差均在0.06左右,差别不大。综合考虑曲线和定量分析结果,选取SG方法进行辽宁省植被指数数据集数据重建。辽宁省植被指数数值高低的空间分布与下垫面植被类型相符合,东部山区林地植被指数最高,达到0.75以上。2009-2020年,辽宁省NDVI年均值存在波动,不同地物植被指数变化存在差别,水体和城市植被指数变化相对较小,旱田作物（玉米、大豆）的植被指数受干旱年的影响植被指数变化稍大。辽宁省主要粮食作物植被指数年内均呈单峰分布,与一年一熟型吻合,均在8月上旬达到最大值。     

基于FY-3/MERSI卫星资料的霾判识方法研究

选取2015年12月25日及2016年1月18日两次覆盖湖北的重污染天气过程,利用FY-3A(B)/MERSI卫星资料和气象、环境监测资料,应用图像色彩处理技术、可见光近红外通道反射率分析等技术,开展对湖北地区霾的遥感识别研究。研究结果表明:以不同波段进行红绿蓝三通道合成时,霾可以被识别,其中以全可见光模式合成时,霾以灰白色为主,比周围的云雾区略暗;以可见光、近红外、红外三通道合成时,霾以紫色、紫灰色为主,云类识别精细;以可见光、近红外两通道增强显示合成时,霾以紫灰色为主,与晴空地表及云区差异明显,但易将由小粒子组成的薄卷云误判为霾,需通过云顶黑体亮温进行剔除。通过建立红外亮温和可见光反射率识别指标,可将霾与晴空、厚云区区分开来,但很难与低云/雾区进行有效区分,加入对有效粒子半径敏感的近红外通道反射率后,借助两者在粒子大小上的差异,可在一定程度上解决这一问题,并通过地面人工观测资料进行分析验证。     

基于FY-3B卫星资料的中国南海海区1—3月海雾时空分布特征研究

为全面了解中国南海海区海雾的分布特征,为南海海雾气象服务提供基础背景资料,利用2011—2016年1—3月FY-3B气象卫星资料的雾监测产品,分析了中国南海海区海雾的时空分布特征。结果表明：中国南海海雾具有特定的区域特征,中国南海海雾多出现在华南沿海、北部湾沿海、琼州海峡和海南岛东北部沿海海区,南海南部海域出现海雾概率低;南海出现高频次海雾的时间多发生在2月,1月次之,3月最少。该研究结果可为中国南海海雾研究提供背景资料。     

利用FY-3C气象卫星GNSS掩星估计全球重力波变化与分析

大气重力波是地球大气层中广泛存在的重要大气动力学扰动,研究其分布和变化规律对理解大气物理、大气结构以及大气动力学等具有重要意义.传统大气重力波探测手段,如雷达和探空气球等,均存在探测时间短、有效探测高度低等缺点,全球卫星导航系统（GNSS）掩星观测具有全天候、低成本、高精度等优点,被广泛应用于地球大气探测和研究,为研究区域或全球重力波变化和活动特征提供了新的观测手段.本文利用中国第一颗搭载GNSS掩星设备气象卫星——风云3C （FY-3C）获得的掩星数据,反演得到2014年8月—2016年12月大气温度轮廓线,并首次估计重力波参数分布,分析了重力波参数的时空变化分布特征.结果表明,海陆季节性对流导致冬夏两季的重力波势能强于春秋两季,赤道对流作用导致赤道区域重力波强于两极,夏季南半球中低纬度地区重力波活动频繁,冬季北半球中低纬度区域重力波活动频繁.重力波随着高度的上升,势能逐渐下降.另外,地形是低层大气重力波的主要来源.     

四川省FY-4A卫星反演大气水汽总量评估分析

为了解我国新一代静止气象卫星FY-4A辐射成像仪（AGRI）反演大气水汽总量（LPW）产品在海拔高度差异较大区域的适用性,利用2019和2020年6月20日~7月31日四川省11个探空站点观测数据计算大气水汽总量（TPW）,对FY-4A LPW进行评估分析。结果表明：FY-4A LPW整体平均偏差为负值,对研究区内大气水汽总量存在低估,低估主要集中在0~4.5 cm的水汽低值区;FY-4A LPW与探空TPW相关性较好,最大相关系数达0.95,在四川地区较为可靠;海拔高度对FY-4A LPW可靠性有直接影响,FY-4A LPW和探空TPW相关系数大小与海拔高度呈负相关。     

FY-3A MWHS资料偏差订正方法研究

作为中国新一代极轨气象卫星,风云三号A星(FY-3A)大气垂直探测资料在区域数值天气预报中的同化应用至关重要。为实现FY-3A大气湿度垂直探测仪(MWHS)资料的直接同化应用,重点研究MWHS资料偏差订正问题。根据MWHS资料特征,在参考欧洲中期天气预报中心(ECMWF)原全球TIROS大气垂直探测仪(TOVS)资料偏差订正方案的基础上,建立适用于FY-3A卫星MWHS辐射率资料的偏差订正方案,分析该方案的订正效果。(1) 扫描偏差具有星下点对称性,各通道不同纬度带和扫描角的扫描偏差存在差异,通道1~5的扫描偏差绝对值范围分别为0~1.13 K、0~6.4 K、0~0.76 K、0~0.84 K和0~2.1 K。(2) 偏差订正方法有效,订正后的通道2~4观测残差概率分布呈现均值为0的高斯分布,且通道1和5观测残差更接近均值为0的高斯分布。(3) 偏差订正后观测残差标准差均有所降低,表明偏差订正能够提高MWHS资料对分析场的调整。试验证明FY-3A MWHS资料具有较高的数据质量以及同化应用的潜力;建立的偏差订正方案可为FY-3A MWHS资料直接同化提供条件。      

风云三号卫星微波湿度计的扫描角偏差订正

首先统计分析了FY-3A卫星MWHS(Micro Wave Humidity Sounder,微波湿度计)2010年1月整月和8月28日—9月6日Level-1b全球观测亮度温度T_O和背景场(NCEP GFS 6 h预报场)用辐射传输模式(美国通用辐射传输模式CRTM 2.0版本)模拟的亮度温度T_B随扫描角的分布特征,发现通道3和4的观测随仪器扫描角有抖动、不连续现象。同时沿着仪器扫描线在星下点两测存在观测不对称现象,而且权重函数峰值越接近地面的通道该不对称现象越明显。在统计观测增量T_O-T_B随扫描角和纬度变化的基础上,定量给出了不同纬度带内(每隔5个纬度)MWHS通道3、4和5的扫描角偏差订正系数,该系数可直接提供给各种资料同化系统同化FY-3A MWHS资料时使用。     

FY-3A/MERSI数据在山东省农田干旱监测中的应用

干旱是影响社会发展和农业生产的主要气象灾害之一。利用中国新一代极轨气象卫星FY-3A上搭载的250 m中分辨率光谱成像仪(MERSI)数据,基于垂直干旱指数(PDI),结合山东省旱情统计数据,建立了适合山东省的PDI干旱指数分级标准,在此基础上对山东省2010~2011年秋冬季的干旱状况进行了监测,并将监测结果与同期的降水、温度和干旱监测资料以及19个国家级农气站的土壤相对湿度资料进行对比分析。结果表明:基于FY-3A/MERSI 250 m分辨率卫星资料计算的PDI能够客观反映山东省旱情的空间分布和动态发展过程。PDI与对应实地观测的10 cm、20 cm土壤相对湿度之间有较好的负相关性,且20 cm的土壤相对湿度较10 cm的土壤相对湿度与PDI的相关关系更稳定。因此,利用FY-3A/MERSI卫星资料监测山东省干旱状况具有可行性,适于在干旱监测业务中推广应用。     

夏玉米生长过程曲线重建研究——以鹤壁市为例

增强型植被指数(EVI)时间序列数据(即植被生长曲线)是整个生育期内植被各种生物学特征的综合反映。由于太阳位置、大气、地表和传感器位置与性能等的影响,根据遥感数据计算的EVI值往往比实际值偏低(存在大量噪声),并不能反映植被生长的真实情况,应用前需进行去噪重建工作。针对目前生长曲线重建研究大多是针对MODIS等国外遥感数据的情况,在综合分析重建方法的基础上,利用风云3号卫星的MERSI中分辨率遥感卫星数据构建鹤壁市夏玉米的EVI生长过程曲线。首先,用最大值合成法(MVC)对原始EVI时间序列数据进行初步的去云处理。接着,利用基于时间域的Savitzky-Golay滤波(简称SG滤波)对该EVI序列进行进一步的平滑去噪处理,结果发现,在噪声点EVI数值提高了,但同时在其他不是噪声点的地方EVI的值降低了。针对这种不合理的情况,利用基于SG迭代滤波取上包络线的改进方法进行处理,很好地克服了上述缺陷,在非噪声点EVI数值适当提高,且曲线平滑,达到了生长曲线重建的目的。然后,采用基于频率域的小波变换方法进行实验对比,结果发现,小波变换存在着与经典SG滤波类似的缺陷,而且在曲线末端存在突变情况。经过比较分析发现,针对研究区的实际情况,改进SG迭代滤波是较优的去噪方法。     

基于FY-3C微波辐射成像仪海表温度产品的偏差订正方法研究

提出一种针对FY-3C搭载的微波辐射成像仪(MWRI)海表温度产品的分段回归偏差订正方法,该方法通过引进气候态海表温度数据,建立与关联实测海表温度相匹配的回归模型,并通过对模型中关联变量的误差分析,选择最优样本进行分段回归,以实现对海表温度数据的重新估计。通过对MWRI海表温度数据的偏差订正试验表明,采用分段回归方法获得的订正结果无论在误差指标的空间分布还是时间序列上,都要明显优于采用传统概率密度函数偏差订正方法的结果。其中,采用概率密度函数方法订正后的海表温度产品误差标准差和均方根误差从订正前的0.9—1.0℃,减小到0.8℃左右,而采用分段回归方法获得相应的订正误差仅为0.6℃左右,订正效果有明显改善。     

利用FY-3A 卫星云图对一次暴雨过程的特征云参数分析

利用FY-3A 卫星MERSI 资料,结合高空常规观测、地面雨量资料,对2009 年6 月28 日湖北梅雨期暴雨过程的卫星云图和特征云参数进行综合分析。结果表明: 楔状云(V 型云)是强对流产生的标志,楔尖是云顶最冷、云顶温度梯度最陡之处;短时强降水通常发生在上升运动剧烈的位置,即在高分辨率的可见光图像上可清晰识别出上冲云顶、纹理及暗影等强对流云特有结构的区域;利用模糊C 均值聚类方法得到的自动化云分类结果显示,此次强对流云主体被划分为“积雨云”类,其平均隶属度系数达0.81;地面小时雨量与云顶黑体亮温呈负相关,而与云光学厚度、云粒子有效半径呈正相关。