改进的基于订正ALPHA差值谱的TES算法

与可见光遥感不同, 热红外传感器测得的辐射亮度值是温度和发射率的函数, 因此, 对于热红外遥感, 温度和发射率的分离是一个关键问题. 热红外地表温度反演需要考虑的另一个问题是地表反射的大气下行辐射订正, 由于该项与地表发射率紧密联系在一起, 在地表发射率未知的情况下, 该项很难消去. 研究从普朗克方程的维恩近似出发, 引入Li和Becker等提出的大气下行辐射修正项, 以此为基础, 推导出与温度无关的改进ALPHA差值谱, 并进一步提出消除维恩近似影响的修正项. 在上述工作基础上, 借鉴ALPHA导出发射率法和ASTER TES算法的优点, 提出改进的基于订正ALPHA差值谱的TES算法(ICADS TES). 由于算法采用多光谱反演技术, 并且算法中包含波段差值、比值操作, 因而可以部分消除大气、仪器噪声等的影响, 具有良好的抗干扰能力. 采用不同大气条件、下垫面类型、地表温度组合的数值模拟实验表明, 算法具有很宽的适用范围和稳定性, 反演的温度精度一般在0~1.5 K之间, 平均发射率精度在0~0.015之间. 算法反演温度产品与ASTER数据下载中心 (Earth Observing System Data Gateway, EDG)提供的地表温度产品相比, 相关性非常好, 相关系数接近1.0, 产品直方图分布基本一致. 与现有发射率温度分离算法相比, ICADS TES算法的优点是适用的温度和下垫面范围宽, 不需要诸如地表分类、发射率方向性等先验信息支持, 计算结果不受参数设置影响, 更为客观. 由于该算法不需要下垫面类型先验信息支持, 可以避免其他算法中出现的因地表误分类、混合像元等问题引起的反演误差. 与作者此前提出的基于订正ALPHA差值谱的TES算法(CADS TES)相比, 算法考虑了大气下行辐射的影响, 在大气辐射特性已知的条件下, 可以获得更好的反演结果.     

基于多角度热红外遥感的混合像元组分温度演化反演方法

研究了多年来热红外多通道遥感反演陆面温度的成果后指出, 由于通道间信息高度相关, 以及不能直接反演混合像元组分温度, 所以它的反演精度及应用价值都受到极大的限制. 在建立非同温混合像元热辐射方向性模型基础上, 指出热红外多角度遥感提供了直接反演组分温度的可能性, 但这是一个多参数的同步反演问题. 通过数值模拟和实验验证表明, 演化算法是一个行之有效的多参数同步反演方法. 热红外多角度遥感与演化反演算法结合有望实现组分温度反演精度达到1 K以内的目的.     

跨光谱的地表参数对微波近地面通道正演模拟的影响分析

获取与卫星观测同步的地表温度是全地形卫星近地面微波探测数据同化成功的关键所在.为了进一步提高在复杂下垫面上先进技术微波探测仪（Advanced Technology Microwave Sounder,ATMS）近地面通道正演模拟精度,针对ATMS原始数据（Sensor Data Record,SDR）与可见光/红外辐射计（Visible and Infra-Red Radiometer,VIRR）反演产品数据不能同步获取的问题,本文基于像元匹配技术实现了卫星序列间观测数据的交叉配对,利用跨光谱的反演地表温度作为正演ATMS陆面近地面通道的观测辐射的下边界参数,进而对正演辐射、基于ECMWF全球气候第五代大气再分析产品（the Fifth Generation ECMWF Reanalysis for the Global Climate and Weather,ERA5）地表温度的模拟值与典型下垫面探测数据开展了误差分析与验证,为下一步的ATMS陆面近地面通道的同化提供技术支撑.在FY-3D的红外高光谱大气垂直探测仪（Hyperspectral Infrared Atmospheric Sounder,HIRAS）像元与中分辨率光谱成像仪Ⅱ型（Medium Resolution Spectral Imager-Ⅱ,MERSI-Ⅱ）像元的匹配中,卷积可以使HIRAS通道加权平均的观测辐射与MERSI-Ⅱ辐射的偏差减小,平均误差约为0.28 K左右.昼间与夜间HIRAS卷积亮温与MERSI-Ⅱ通道亮温平均偏差和STD的时间演变趋势相当.FY-3D MERSI-Ⅱ像元与NOAA-20交叉轨道红外测深仪（Cross-track Infrared Sounder,CrIS）像元匹配时,中纬度极轨卫星序列间的像元匹配精度与全球天基相互校准系统（Global Space-based Inter-Calibration Sytem,GSICS）中极轨卫星与静止卫星在中低纬的匹配精度相当,匹配后窗区亮温的偏差都在0.1 K左右.表明GSICS中卫星间的像元匹配方法可以在更广泛的条件下使用.相对于ERA5地表温度,在沙漠区域MERSI-Ⅱ反演的地表温度与测站地表温度的偏差更小.MERSI-Ⅱ反演的地表温度模拟的亮温更能展示ATMS通道5亮温的真实情况.尽管基于红外观测反演的地表温度与基于微波观测反演的地表温度代表了不同深度的土壤温度,当二者误差小于一定阈值时认为两种地表温度可以相互替代,并对卫星微波近地面探测通道的正演模拟不会带来大的影响.此时可以认为基于红外观测反演的地表温度是微波光谱的地表温度在一定误差水平下的体现.

     

基于AMSR-E的微波波段地表发射率反演——以青藏高原为例

青藏高原以其独特的特征在气候变化中起着重要的作用,而地表发射率对地表参数和大气参数的准确反演也非常重要,因此本文发展了青藏高原微波波段地表发射率的反演算法.首先通过辐射传输方程对地表发射率的反演算法进行了推导,并利用被动微波一维大气辐射模拟器的模拟数据对算法进行了验证,结果显示了较高的精度.接着结合微波辐射计AMSR-E的亮温数据和MODIS提供的大气廓线数据,利用本文发展的算法反演了青藏高原微波波段的地表发射率.最后,分析了青藏高原地表发射率的时空分布特征:从空间特征上分析,反演结果的空间分布符合青藏高原地表覆盖类型的变化,植被湖泊等可以在反演结果中很明显的显现;从时间特征上分析,在一个月的时间尺度上,发射率随时间变化并不明显,每天的变化值在0.01之内.另外通过对青藏高原裸露地表发射率的时间序列研究发现,地表发射率对降雨有非常敏感的响应.反演结果的合理性表明本文的算法具有可行性,可以利用该算法反演青藏高原的地表发射率并建立长时间序列的地表发射率数据库,为青藏高原其他地球系统参数的遥感反演提供基础,为青藏高原的相关地学研究提供数据支持.     

GMS 5资料反演地表温度的一个修正算法

本文研究发展利用GMS 5/VISSR每小时卫星观测资料反演地表温度的方法,首先利用时空判断法进行云检测寻找晴空像元,然后从辐射传输方程出发,由实时探空资料求取大气上行、下行辐射率及大气透过率,根据由AVHRR NDVI导出的地表比辐射率,用单时相双光谱分裂窗法反演得到地表温度.比较反演结果与54511站及其他中国基准站2000年地面0cm地表温度实测值,相对于国际上其他经验公式而言,本文算法在精度上有所提高.敏感性分析试验着重于大气衰减的影响.基于本文算法,给出了内蒙中东部地区地表温度连续4天的变化实例以及东亚部分陆地“纯晴天”地表温度图.     

基于FY-3C微波成像仪的沙漠地表发射率反演

地表发射率是地表的固有属性,也是反演地表信息和大气温湿度廓线的重要参数.为了获取准确且具有具体物理含义的沙漠地区微波地表发射率,首先选取塔克拉玛干沙漠部分地区为反演区域,根据二元函数泰勒定理,推导了该地区的微波地表发射率与地表温度、地表湿度的线性、非线性函数关系.其次,利用最优控制原理,结合FY-3C微波成像仪的观测亮温资料与辐射传输模式(CRTM)模拟亮温数据,构建了沙漠地区微波地表发射率的线性与非线性反演模型.通过对比发现,利用线性和非线性反演模型得到的地表发射率不仅提高了反演区域亮温的模拟精度,而且模拟亮温的变化趋势也与观测更吻合.最后,对地表发射率的线性和非线性反演模型进行了不同时间与空间上的独立性检验,结果表明:除了反演区域外,在整个塔克拉玛干沙漠地区,两种模型反演的地表发射率仍比原地表发射率模拟亮温更接近观测.总的来说,线性和非线性反演模型对沙漠地区的微波地表发射率反演均具有一定的有效性和普适性,且非线性反演模型优于线性反演模型.     

基于FY-3B/MWRI数据的青藏高原地区地表发射率反演

以青藏高原地区为研究区域,利用FY-3B/MWRI(Microwave Radiation Imager)一级亮温数据和NCEP(the National Centers for Environmental Prediction) FNL(Final)全球业务分析资料,通过简化的微波辐射传输方程反演了晴空大气条件下的地表微波发射率.进而根据IGBP(International Geosphere-Biosphere Program)陆表覆盖分类数据,进一步分析了青藏高原地区微波地表发射率的频谱和空间分布特征,并分析了反演误差的来源.结果表明:青藏高原地区微波地表发射率的空间分布、频谱特征都与地表覆盖类型分布特征高度吻合,呈现出西北部地表发射率极化差异大,东南部极化异差小的分布特征.本研究中地表发射率的反演误差主要来自降水像元判别方案、再分析资料的时空匹配.还需要进一步研究定量误差,以期提高反演精度,进而建立长时间序列的地表发射率数据库,为青藏高原地球物理参数的遥感反演提供数据支持.     

HJ-1B/IRS热红外数据反演太湖水温的方法比较

太湖是我国典型的富营养化湖泊,水温是影响太湖藻类生长的重要环境因子之一,我国环境减灾卫星HJ-1B搭载的红外多光谱相机IRS对太湖水温动态遥感监测具有较大的性能优势.利用6景过境太湖的IRS热红外遥感影像,分别采用单通道普适性算法、辐射传输模型法和单窗算法反演太湖水温,并与实测水温和同期的TERRA/MODIS温度产品进行对比.结果表明,普适性单通道算法反演水温偏高,而辐射传输模型法和单窗算法则偏低;3种算法反演水温的均方根误差在1.001 K以内,单窗算法反演精度最高,其次是辐射传输模型法,再次为普适性单通道算法,而同期MODIS温度产品的均方根误差为1.507 K.3种算法从IRS热红外数据反演的水温直方图均呈正峰态、尖峰状态分布,反演结果能真实地反映太湖水温的空间分布特征.本研究对只有单个热红外通道的卫星传感器开展内陆水体水温遥感监测具有一定的参考意义.     

新型Landsat 8卫星影像的反射率和地表温度反演

Landsat 8卫星自2013年2月发射以来,其影像的定标参数经过了不断调整和完善,针对Landsat 8开发的各种算法也相继问世.本文采用最新的参数、算法和引入COST算法建立的大气校正模型,对Landsat 8多光谱和热红外波段进行了处理,反演出它们的反射率和地表温度,并与同日的Landsat 7数据和实测地表温度数据进行了对比.结果表明,现有Landsat 8多光谱数据的定标参数和大气顶部反射率反演算法已有很高的精度,本文引入COST算法建立的Landsat 8大气校正模型也与Landsat 7的COST模型所获得的结果几乎相同,相关系数可高达0.99.但是现有针对Landsat 8提出的地表温度反演算法仍不理想,已提出的劈窗算法误差都较大.鉴于TIRS 11热红外波段的定标参数仍不理想,因此在现阶段建议采用单通道算法单独反演TIRS 10波段来求算地表温度,但要注意根据大气水汽含量的情况选用正确的大气参数计算公式.     

MODIS亮温与气温及地温的相关性分析

对MODIS卫星遥感亮温与气温、地温进行了不同时间尺度的大量的计算比对和相关性分析,以期得到直接采用实时MODIS亮温相对变化,结合地面实测地温来研究地震活动热异常的短临变化信息的具有统计意义的依据。结果表明:1)亮温与气温、地温从较长周期的时间尺度(月均值)上看,其相关性很好。而短周期(日均值)尽管明显低于较长周期,但仍然有着较好的相关性。2)通过大量计算比对发现,亮温均值与地温和气温的相关性随着像元面积的增大而逐渐升高。这表明,大气和环境的影响对单一像元而言较为明显。而这种影响可以由一定区域像元的亮温均值得到一些削弱,即一定区域的亮温均值与地温(0cm)的相关性优于单个探测像元的亮温。基于此,在研究亮温相对变化时,应尽量避免采用单一像元的亮温值,利用一定区域的像元均值可能会达到一些排除干扰的效果;3)鉴于热红外亮温数据与地表实际测到的地表温度(0cm)有着显著的相关性,将实时探测到的大面积均匀分布的亮温相对变化与地表实际测到的地表温度结合起来进行热异常变化信息研究,可望提升其可信度和有效性     

基于卫星数据的地表下行短波辐射估算:方法、进展及问题

地表下行短波辐射的估算对全球辐射平衡及气候变化研究具有重要的意义.文章从卫星载荷、反演算法和发展趋势等方面,回顾和总结了近十年来地表下行短波辐射的相关研究.到达地表的短波辐射受大气和陆表参数的双重影响.最近的研究对影响地表下行短波辐射的因素给予了更细致的考虑,例如通过提升云微物理参数的反演精度,降低云层引入的不确定性,以及考虑气溶胶、复杂地形和高反照率地表(如冰雪覆盖区)对地表下行短波辐射估算的影响等.此外,文章还对当前地表下行短波辐射估算的四类主要方法(经验法、参数化法、查找表法和机器学习法)的精度和优缺点进行了对比分析.未来需要提高云、雾霾、水汽等大气参数及复杂地形和亮地表的反照率等陆表参数的计算精度,有机结合机器学习和其他方法,利用新一代静止卫星和极轨卫星资料生产高时空分辨率地表下行短波辐射产品,推进辐射产品在陆面水文模型和气候模式中的应用.     

中国地表亮度温度年变基准场

欲从热红外辐射中找到构造活动与地震活动的信息 ,需要考虑 2个基本问题 ,即大气的影响和地表热红外辐射的稳定场。通过以下方面的工作尝试对上述问题进行了研究 :1 )提出了地表亮度温度及年变基准场的概念。 2 )利用NOAA卫星 2 0年的观测资料 ,文中在获得地表亮温 (LSBT)的基础上 ,借用分离窗方法和小波分析方法 ,提取了中国地表亮温的年变基准场 ,为进一步分析异常场打下了基础。计算表明 ,大气的影响一般在± 1 0K范围内     

利用HJ-1B热红外数据估算晴天大气下行长波辐射

针对HJ-1B红外相机只有一个热红外通道的特点,本文利用大气辐射传输模型模拟和统计回归方法,发展了一个利用HJ-1B辐射亮温和大气水汽含量反演高分辨率大气下行长波辐射的参数化模型.为了分析模型的适宜性和误差来源,利用模拟数据对模型进行了精度评价,结果表明模型在大多数气候条件下反演结果较好,但在大气水汽含量较高时存在低估现象.误差分析表明,大气水汽含量、传感器辐射亮度、地表与大气的温差等方面的不确定性会对反演结果产生一定的影响.利用2009~2010年HJ-1B数据反演得到黑河流域和海河流域的瞬时下行长波辐射,并利用6个站点的地面观测数据对反演结果进行了验证.结果表明,除花寨子荒漠站外,其他各站点反演值与实测值的一致性较好,均方根误差在20W/m2左右,略好于MODIS数据的反演结果.花寨子站夏季时存在较多的高估现象,主要由地气温差过大引起,经过地气温差校正后,结果得到明显改善.     

陆面组分温度的综合反演研究

以行播冬小麦为例, 深入研究了陆面目标组分温度的反演方法. 结果表明:行播作物结构模式的选择能够显著地影响组分温度的反演精度, 适当选择行播作物的结构模式对提高反演稳定性有重要意义. 认为矩阵求逆反演与迭代反演相结合是一种较为稳健的、适于陆面目标的组分温度反演方法. 模拟试验和野外地面实验验证结果都显示, 利用综合反演方法可以显著提高土壤光照面和植被顶层温度的反演精度, 并明显增强组分温度反演的稳定性. 采用的多角度多波段热红外遥感大气效应纠正只需要两个基本参数:大气透过率和大气上行辐射亮度. 如果它们能与地表组分温度协同反演, 则可实现真正意义上的精确大气纠正. 通过对ATSRII数据的反演实验, 基本上证实这一方法的可行性.     

运用SAR图像和TM热红外图像定量反演地表空气动力学粗糙度的二维分布

在分析“陆地表面与大气相互作用”研究领域对地表空气动力学粗糙度二维分布的科学需求后, 确定以SAR (Synthetic Aperture Radar)图像的后向散射系数与地表的几何特征参数、介电常数等参数具有定量关系的SPM(Small Perturbation Model)模型为基础, 提出了运用TM热红外图像和地面同步观测的微气象数据相结合的热惯量-土壤湿度反演模型, 获取了试验区内土壤表层的湿度信息, 通过与介电常数的链结, 从SAR图像的后向散射的复合信息中解析出像元尺度的非体散射地表的几何特征信息; 经过形态因子的转换, 在SAR图像和TM图像空间尺度转换的基础上得出非植被区的等效几何粗糙度信息. 再应用作物高度的光谱模型, 计算出试验区的作物高度后, 转换为等效几何粗糙度. 采用分层镶嵌等图像处理方法, 生成了试验区像元尺度的地表等效几何粗糙度的二维分布图. 根据大气湍流理论和大气稳定度订正方法, 对测量的大气温度剖面数据和风速剖面数据进行迭代运算, 获取了试验区内裸土及小麦植被等类型地表风浪区的空气动力学粗糙度实测值. 在分析风浪区等效几何粗糙度、动力因子、热力因子对空气动力学粗糙度的共同作用后, 建立了由地表等效几何粗糙度向空气动力学粗糙度转换的尺度转换模型. 运用实测值验证了这一系列模型最终反演结果, 表明整个研究思路是可行的, 并可望应用于与空气动力学粗糙度有关的地-气相互作用的区域化研究领域.     

卫星热红外遥感资料在地震预报中的应用研究

利用NOAA—AVHRR数据通过Becker ＆ Li地温计算模型反演，得到有关地震发生前后每日的地表温度分布图像，然后进行逐日的地表温度分布图像以及震源区地表温度平均值日变时序曲线分析。结果表明震前出现了较明显的热红外地震前兆异常。最后指出，从NOAA—AVHRR数据中利用分裂窗技术反演陆地表面温度结果容易受到云层的干扰，但是更高空间分辨率和光谱分辨率的EOS／MODIS数据的产生以及由于EOS／AMSU能够透过云层探测到地表亮温，必将使卫星遥感热红外信息在地震监测预报中的应用范围及深度上得以拓展。     

应用静止卫星热红外遥感亮温资料反演地表温度的方法研究

双通道多时相反演方法在提取地表温度场时可把地表温度与地表发射率分离计算,是利用静止卫星热红外遥感资料研究地表温度场变化的一种有效方法。该方法计算简单,易于实现海量资料处理,基本满足红外遥感资料在地震预报中的应用要求。     

卫星遥感微波地表发射率研究综述

在大气参数反演、卫星资料同化及微波降雨算法等研究领域均需要全球尺度上较为精确的微波地表发射率数据的支持,而微波地表发射率目前难以精确的获取.鉴于此,本文介绍了三种主要的微波地表发射率估算方法,并从卫星遥感的角度阐述当前微波地表发射率的估算、应用现状及存在的问题,最后对微波地表发射率的研究做出展望.     

短波红外三维亚像元低层水云散射效应对二氧化碳反演的影响分析

由于大气短波红外辐射传输散射的复杂性,目前二氧化碳物理反演算法通常假定为晴空平面平行大气.然而通常的云检测算法难以识别视场内亚像元低层水云存在的场景,直接影响了二氧化碳遥感产品的精度.本文基于三维矢量辐射传输计算方法模拟了三维亚像元水云在短波红外1.6 μm波段的散射效应,并估算了忽略此散射效应可能引入的二氧化碳反演偏差.结果表明：1.6 μm波段云区表现为强反射特征,阴影区表现为减弱特性.忽略三维云散射后,云区视场辐射模拟结果偏低,且相对偏差量随地表反射率的减小、太阳天顶角的升高和云层光学厚度的增大而增大;而阴影区辐射模拟结果将偏高,相对偏差量随太阳天顶角升高、云层光学厚度的增大而增大;在云区和阴影区吸收通道都表现了相对更大的偏差.估算结果显示在低反射率、高太阳天顶角和高云层光学厚度场景中, 晴空平面平行假设可能引入高达10~15 ppmv反演误差,远高于观测需求.如何剔除三维云散射影响的观测,或者在反演算法中修正三维云散射效应对于提高二氧化碳反演精度将非常重要.

     

地震活动热红外异常的影响因素分析

对地表热红外辐射的基础理论和各类地物的热红外辐射特性进行了简略介绍;对地形地貌、地物类型和气象等非震因素对地表热红外辐射的影响及地表热红外亮温的时空变化特征进行了详细的分析;对各类非震因素的去除方法进行了探讨。初步认为,充分研究活动构造区带在各类非震因素影响下的热红外影像特征,掌握无震条件下的红外亮温时空演化过程,建立红外亮温变化的基准模型及各类非震因素的扣除模型,将有可能较好地排除非震因素的影响,检测出与地震活动有关的热异常。