GF-4增强型地表反射率库支持法的气溶胶光学厚度反演

针对GF-4等国产卫星气溶胶光学厚度反演算法存在的地表反射率估计困难、云像元污染等问题,本文发展了一种增强型地表反射率库支持的气溶胶光学厚度反演方法,改进了云筛选与地表反射率确定方案,在考虑GF-4逐像元成像角度的情况下,使用6SV模型与MOD09-CMA数据对季度尺度上的GF-4 PMS传感器数据进行大气校正,提出了百分比最小值均值法建立地表反射率库,并据此建立了NDVI与红蓝反射率关系模型,根据地表反射率的分布特点,当NDVI小于0.2的时候使用地表反射率库估计地表反射率,而当NDVI大于0.2时,则使用NDVI来估计地表反射率。使用MOD04气溶胶模式时空分布确定气溶胶参数。在京津冀地区开展气溶胶光学厚度反演实验,使用Aeronet站点数据与MOD04产品对反演结果进行了对比验证,与Aeronet相关系数R为0.964,均方根误差RMSE为0.13,满足±(0.05+0.2τ)的点多于78.9%,相关系数与均方根误差优于MODIS暗目标法产品,满足期望误差线的数量优于MODIS暗目标与深蓝算法产品。     

地表反射率产品支持的GF-1 PMS气溶胶光学厚度反演及大气校正

GF-1卫星PMS(GF-1 PMS)数据具有高空间分辨率、短重访周期的特点,可以在地表类型识别、参数提取中发挥重要作用。但由于缺少2.1μm附近的短波红外波段,使得气溶胶反演时地表反射率的精确确定非常困难,从而导致其高精度大气校正难以开展,限制了该数据的应用。本文提出了一种地表反射率数据支持的气溶胶反演方法,用于GF-1PMS数据的大气校正。其基本思想是:使用现有的地表反射率数据集为GF-1PMS数据提供地表反射率,用于确定GF-1PMS图像中浓密植被像元(DDV)的分布,基于确定的浓密植被像元反演气溶胶光学厚度(AOD),并用于大气校正。这里使用的地表反射率数据集为合成的无云MODIS地表反射率产品,对GF-1PMS数据做了空间尺度的转换。为降低两类数据配准误差对地表反射率确定的影响,提出了使用区域NDVI分布百分比匹配的方法,回避了像元的直接匹配,为GF-1PMS数据提供DDV的空间分布。为验证该方法的有效性,利用北京、太湖两个AERONET站点观测的气溶胶光学厚度对气溶胶反演结果进行精度验证,结果表明,气溶胶反演算法精度较高,稳定性较强。AOD反演结果应用于北京和敦煌地区的GF-1PMS数据大气校正,获得的地表反射率与地面实测的地表反射率的误差低于0.015,且大气校正后影像对比度明显提高。     

从ASTER和Landsat／TM卫星数据反演日本千叶地区地表反射率和气溶胶光学厚度分布

在卫星遥感大气研究中，已有的精确反演海洋表面反射率和其上空气溶胶光学厚度分布的算法，由于陆地地表像元反射率的不均一性，使得这些方法在应用于陆地表面反射率的反演中具有一定的局限性。而利用三步校正法可以去除地表邻近像元的影响，从而消除这种局限性。文中介绍了三步校正的算法，并对日本千叶地区ASTER卫星数据进行了大气和地表邻近像元的影响校正，精确地反演了该地区的地表反射率，通过地表反射率和气溶胶光学厚度之间的关系计算得到了气溶胶光学厚度的分布。同时证明了在洁净天反演的地表反射率可以应用于反演同一季节中非洁净天的气溶胶光学厚度分布，这样不但减小了气溶胶模式选择的影响，而且实现了在缺少太阳辐射计数据情况下获得气溶胶光学厚度分布的目的。     

利用NPP/VIIRS微光数据反演夜间气溶胶光学厚度

大气气溶胶具有气候环境和健康效应,且具有明显的时空和昼夜变化特征。因此探测夜间气溶胶光学厚度（AOD）具有重要的意义。NPP/VIIRS上的昼夜通道DNB（Day Night Band）为夜间反演AOD提供了有效的数据。基于大气辐射传输理论对夜间AOD进行反演,首先,利用“背景合成法”获取夜间城市灯光真实辐射值;然后,利用改进的“消光法”反演夜间AOD。选取华北地区作为研究对象,获得了2016-03—2017-02新月日期的夜间城市灯光真实值,选择其中的2016年7月和10月的2次污染天气过程,反演了夜间AOD分布。通过北京、天津和郑州的太阳光度计地基观测结果和北京市环境质量监测站空气质量指数（AQI）对反演结果进行验证,结果表明反演结果和观测结果有较好的一致性,展示了卫星微光数据在夜间城市污染空间分布监测中的应用潜力。     

NPPVIIRS数据反演气溶胶光学厚度

利用NPP卫星的VIIRS传感器数据,基于暗像元法反演陆地气溶胶光学厚度AOD。首先,根据红外波段的归一化植被指数NDVI来对暗像元进行识别;然后,利用6S软件进行辐射传输计算构建查找表;最后,根据VIIRS数据从查找表插值得到AOD,并对其进行海拔校正。选取华北地区作为反演实验区,获得了2013年9月1日的气溶胶分布。利用AERONET北京站太阳光度计地基观测结果对反演结果对比验证,发现二者具有显著的相关性,相关系数达到0.7920。将2013年9月1日的MODIS AOD产品与本研究反演的AOD进行比对,发现二者分布趋势一致,相关系数为0.7059,相关性显著。反演结果表明,本文算法反演陆地AOD效果较好,为大气颗粒物环境监测提供了良好方法手段和数据源。     

北部湾MODIS气溶胶光学厚度的反演

通过IDL语言调用6S模型源码生成相应查找表,对北部湾及周边区域2008年MODIS高分辨率(1 km×1 km)影像进行气溶胶光学厚度反演。反演结果与AERONET公布的Bac_Giang、MuKdahan和Hongkong_poly站的气溶胶产品进行精度验证,得出北部湾地区的气溶胶光学厚度反演,春、秋、冬季选取大陆型气溶胶模式,夏季选取海洋型模式能更好地贴近实际情况。运用此方法对北部湾以及越南东北部地区2004年、2006年、2008年、2010年中晴空少云天进行气溶胶时空分布反演并分析结果。     

结构函数法反演气溶胶光学厚度中像元的间隔设置

结构函数法气溶胶光学厚度反演精度受像元间隔设置影响很大,且并非所有像元都能获得较好的反演结果,因而研究像元间隔的设置能够提高反演精度,研究反演误差小的像元能够提高算法效率。为了获得最佳的像元间隔设置,本文以胶州湾地区为例,利用250 m和500 m两种分辨率数据计算了不同像元间隔时的结构函数值,分别利用单一像元间隔法、均值法、坡高法以及线性区域均值法获得待反演像元最终的结构函数值反演550 nm处的气溶胶光学厚度,并依据CE318观测数据进行精度验证,通过分析点对点反演结果和光学厚度的空间分布,确定反演误差小、受分辨率影响小的像元间隔设置。实验发现线性区域均值法在一定程度上提高了反演精度和稳定性。此外,通过对反演结果可接受像元的地表反射率结构函数值的统计和分析,发现500 m分辨率时可接受像元比例优于250 m,当地表反射率结构函数值大于0.02时反演结果较好,而这些像元往往分布在山麓、山涧、海岸线、河流、城乡结合部等地理要素的突然改变的地区。     

FY-4A AGRI陆地气溶胶光学厚度反演

风云四号A星（FY-4A）是中国第二代静止气象卫星的首颗星,多通道扫描成像辐射计AGRI (Advanced Geosynchronous Radiation Imager)是搭载在FY-4A上的主要光学载荷之一。AGRI具有高频率观测特点（每天观测205次）,在大气气溶胶的遥感高频监测方面具有良好应用潜力,但目前官方还未发布相应的气溶胶数据集。本文旨在针对AGRI数据的特点开发基于地表反射率比值库的反演算法以生产高精度的AGRI气溶胶数据集。本文首先基于再分析数据对去云后的AGRI L1级数据进行气体吸收订正;然后利用背景气溶胶光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)对一个月内的“次暗像元”进行大气校正以获取AGRI 0.65μm和0.83μm通道的地表反射率,进而获取这两个通道的地表反射率的比值,完成每个月的地表反射率比值库的构建;最后便可以基于已构建的地表反射率比值库实现地气解耦,完成气溶胶的遥感反演。该算法已被应用于2019年5—10月京津冀地区的气溶胶反演,AGRI AOD反演结果与美国国家航天局发布的MODIS (Moderate-resolution ...     

北京地区Landsat 8 OLI高空间分辨率气溶胶光学厚度反演

卫星气溶胶光学厚度(AOD)反演中,传统暗目标方法在反射率较低的水体、浓密植被覆盖区域取得了较好效果,在反射率较高且结构复杂的高反射地表上空目前多采用深蓝算法,但存在空间分辨率较低,对细节分布描述性较差等问题。为解决这一问题,本文首先以5年(2008年—2012年)长时间序列MODIS地表反射率产品为基础,采用最小值合成法建立500 m分辨率逐月地表反射率产品数据集,然后利用地物波谱库中典型地物波谱数据,分析建立MODIS与Landsat 8 OLI传感器蓝光波段反射率转换模型,最后北京地区AERONET地基观测数据确定了气溶胶光学物理参数,并反演获取了北京地区上空500 m分辨率的AOD分布。为验证反演算法的精度,分别将反演结果同AERONET及MODIS/Terra气溶胶产品(MOD04)进行交叉对比,同时利用相关系数R,均方根误差RMSE,平均绝对误差MAE以及MODIS AOD产品预期误差EE共4个指标进行衡量。结果表明:算法反演获取的AOD与AERONET观测值具有较高的一致性,各指标分别为R=0.963,RMSE=0.156,MAE=0.097,EE=85.3%,稍优于MOD04产品(R=0.962,RMSE=0.158,MAE=0.101,EE=75.8%),并且有效的对比点数也高于MOD04。通过与地基观测相比,卫星遥感获取的高分辨率城市地区AOD精度可作为定量评估城市空气质量的有效依据。     

云邻近效应对气溶胶光学厚度遥感反演的影响及其消减方法研究

全球大气中云的平均覆盖率约为60%。研究三维大气中云对气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)遥感反演的影响,发展和改进消减云影响的气溶胶光学厚度遥感反演方法,对于减小基于卫星遥感研究气溶胶间接气候效应的不确定性、全面掌握区域气溶胶污染分布情况及其变化规律具有重要的科学意义和应用价值。论文通过分析MODIS产品资料,获得对云影响下气溶胶光学厚度反演不确定性的初步认识;开展Monte Carlo理论模拟试验,定量分析云三维邻近效应对气溶胶光学厚度遥感反演的影响;在此基础上,基于GOCI和Landsat影像提出消减云影响的气溶胶光学厚度反演模型,以期为多云天气下高时空分辨率的气溶胶遥感提供理论依据和方法参考。     

利用云下阴影实现陆地上空气溶胶和地表反射率的同时反演—理论方法和模拟

卫星探测信号包含大气中分子和粒子的散射贡献以及地表反射的贡献,在陆地上空二者的贡献相当,并且陆地地表反射率在时间和空间上极度不均一,因此,很难区分二者的各自贡献从而定量提取大气气溶胶和地表反射率,陆地上空气溶胶的反演也一直是一个极具挑战性的课题.而高分辨率卫星资料如TM5的可见光通道能够很好地区分云和云下阴影,如果云是不透光的,在阴影上空,卫星信号仅包含大气散射贡献和地表漫反射贡献,而在邻近的非阴影区上空,卫星探测信号还包含地表直接反射的贡献,根据这个原理,利用辐射传输模式分析了阴影区和非阴影区上空卫星探测的辐射量差别与地表反射率和大气气溶胶的关系,提出一种利用云下阴影来同时提取阴影上空大气气溶胶和地表反射率的单波长反演方案,并对气溶胶单次散射反照率,散射相函数,测量精度以及地表反射率的不均一性进行了敏感性分析.     

基于MODIS数据的南昌市大气气溶胶光学厚度反演

气溶胶对气候和环境都有着重大的影响。利用MODIS L1B数据,通过结合6S辐射传输模型生成查找表(LUT),再结合地面暗像元对南昌市2016年3月份的4景影像进行反演;根据6S模式对地表反射率与表观反射率和气溶胶光学厚度的变化建立敏感性试验,最终反演得出南昌市4景影像在550 nm波长的AOD平均值分别为0.139、0.926、0.442、1.061,与根据能见度计算得出的值大小有差异,但是在可接受范围内,根据结果用暗像元法反演南昌市气溶胶光学厚度是可行的。     

区域气溶胶光学厚度空间格局特征研究

为深入了解区域气溶胶的空间分布特征,采用地统计学中的Moran’s I系数、Moran散点图、LISA聚集图、双变量自相关分析等方法,分析了湖北省2003～2008年的气溶胶光学厚度的空间自相关性、自相关尺度、局部聚集特征以及气溶胶光学厚度与其部分影响因子的空间耦合规律。结果发现,湖北省气溶胶光学厚度具有很显著的空间自相关性,其自相关性尺度约为400km;全省具有高-高、低-低两类及多个聚集区,其中高值聚集区主要分布在武汉城市圈和江汉平原地区,低值聚集区主要位于鄂西山区,并且空间自相关程度与格局在时序上表现较为稳定,未发现巨大差异;高程和森林覆盖率与气溶胶光学厚度具有负空间自相关性,并且其空间...     

基于高分辨率遥感影像的土地利用数据库建设

针对目前国家级和省级国土资源管理对现势性土地利用数据的需求,在高分辨率遥感影像处理、基于遥感影像的土地利用信息提取及数据库建设等万面开展有益的尝试,以便为国土资源管理提供快速、准确的土地利用信息,为国土资源的管理提供基础信息服务和辅助决策工具.     

双模态脉冲耦合神经网络高分辨率光学卫星影像分割

针对应用PCNN分割高空间分辨率光学卫星影像存在的问题,提出一种双模态PCNN算法。利用北京地区QuickBird影像进行实验,结果表明,该算法能够弱化影像目标内部灰度变化信息对结果的影响,并能提取影像目标几何结构特征信息,为高空间分辨率光学卫星影像分割提供了一种新方法。     

OpenStreetMap辅助下的高分辨率光学影像道路损毁提取

提出了一种以高分辨率遥感影像和OpenStreetMap道路矢量数据作为数据源的道路损毁提取方法。在OpenStreetMap道路矢量数据的辅助下,利用道路在高分辨率影像上的特征,结合学习-检测的方法对损毁区域进行检测,提取疑似损毁路段,基于道路信息对损毁路段进行验证,剔除虚警。实验表明,该方法能够快速、准确地对道路损毁信息进行提取。     

多视觉特征与K-centroid聚类的高分辨率遥感图像检索

目前基于单一内容的高分辨率遥感图像检索具有描述片面、信息不精确的问题。针对此问题,充分利用遥感图像的颜色、形状和纹理特征,将三者综合起来,形成多视觉特征的遥感图像检索,并通过一系列的迭代运算,得到这三种特征对待不同类遥感图像时各占的最佳比例系数,从而得到较好的检索结果。并针对分别计算遥感图像的颜色、形状和纹理特征,再将其融合导致在大图像库中进行检索时检索速度较慢这个问题,引入改进的K-centroid聚类算法,先对遥感图像库中的图像进行聚类,大大缩小了检索的范围,提高了检索速度。实验结果表明,该方法具有较好的检索结果。     

Machine Learning and Bias Correction of MODIS Aerosol Optical Depth

Machine-learning approaches (neural networks and support vector machines) are used to explore the reasons for a persistent bias between aerosol optical depth (AOD) retrieved from the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and the accurate ground-based Aerosol Robotic Network. While this bias falls within the expected uncertainty of the MODIS algorithms, there is room for algorithm improvement. The results of the machine-learning approaches suggest a link between the MODIS AOD biases and surface type. MODIS-derived AOD may be showing dependence on the surface type either because of the link between surface type and surface reflectance or because of the covariance between aerosol properties and surface type.      

江西千烟洲气溶胶光学厚度的反演与分析

2005年10-11月份，中国科学院遥感应用研究所联合北京师范大学遥感中心等几家单位在江西千烟洲地区进行了为期30天的遥感实验，在实验期间，采用法国CIMEL公司研制的太阳分光光度计CE318进行了连续测量，得到了大量的大气光学数据。利用这些数据，反演了气溶胶光学厚度和相应的Angstrom参数，分析了光学厚度和Angstrom参数的日变化和逐日变化，并讨论了这些变化的原因。本文还讨论了在反演气溶胶光学厚度过程中可能的误差源。     

利用MODIS图像反演海岸带气溶胶光学特性

针对中国沿海地区海洋表面高反射率和强吸收性气溶胶粒子多的特点,提出了利用卫星图像反演该区域气溶胶光学特性的新算法。以MODIS图像为例进行研究,首先利用气溶胶观测站对中国海岸带气溶胶粒子的长期观测数据统计出气溶胶粒子模式;再应用线性分层离散坐标法对这些气溶胶模式计算出不同气溶胶光学厚度和不同几何条件下的表观反射率组成的查找表;然后利用MODIS长波段的图像和查找表完成浑浊水域上空的大气气溶胶光学特性的反演;最后采用清洁日地基观测结果对该算法的正确性和适用性进行了验证。