季节偏差纠正下的遥感AOD产品降尺度BGIM算法

MODIS 3 km DT (Dark Target)卫星气溶胶光学厚度AOD (Aerosol Optical Depth)数据产品已广泛应用于大气污染监测,但受反演方法限制,该数据产品像元缺失严重、时空覆盖度低、精度偏低。相比,MODIS 10 km DT＿DB＿Combined AOD数据产品因融合DT和DB (Deep Blue)两种反演算法,一定程度上可弥补MODIS 3 km DT AOD数据产品在时空覆盖度与精度方面的缺陷,但分辨率偏低。此外,受气溶胶组分来源的季节变化与地表反射率估算的季节性误差影响,MODIS AOD数据产品精度同时也存在季节性特征。本文由此以京津冀为试验区,顾及AOD季节变化特性,开展MODIS 10 km DT＿DB＿Combined AOD数据产品偏差纠正下的地统计反演模拟BGIM(Bias-corrected Geostatistical Inverse Model)降尺度算法研究。试验同时引入AERONET地基观测数据和MODIS3 km DT AOD数据产品作为降尺度结果的绝对与相对验证标准。结果表明：季节偏差系数纠正下生成的MODIS3 ...     

时空约束下任务驱动的遥感影像发现案例推理方法

遥感应用任务与遥感影像的关联关系在时空约束下非常复杂,难以抽象且不易精确建模。通过任务发现遥感影像的方法直接在遥感应用任务和遥感影像之间建立关联,不仅关联关系维护困难,而且忽略了时空因素的影响,导致查询准确率不高。利用基于案例的推理技术,将难以抽象成规则和精确建模的任务与遥感影像在时空约束下的关联隐含在案例中,设计相应的类比推理模型,实现通过任务智能检索相关遥感影像。原型系统实验表明了该方法的可行性,并提升了遥感影像数据的服务效果。     

基于卫星遥感的池州市气溶胶光学厚度时空分布

气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)是大气环境的重要评价指标,可用于反映空气污染程度。通过卫星遥感获取AOD,可以弥补地面观测难以反映AOD空间分布和整体变化趋势的不足。以池州市为研究区,利用2013年12月—2014年12月间获取的EOS MODIS数据,基于改进的暗像元法(V5.2算法),反演研究区2014年全年4个季度的AOD;在对其可靠性进行验证的基础上,分析研究区AOD时空变化特征。研究结果表明,AOD反演结果与MOD04_3K气溶胶数据在整体变化趋势上有较好的一致性,但同时也存在一定差异,尤其是在冬半年;研究区AOD区域差异和季节变化明显,总体表现为北部沿江AOD明显高于南部,春夏季节高于秋冬季节,同时不同地区变化趋势和幅度存在不同;AOD的时空变化强烈受到自然因素和人为因素2方面的影响。     

附有物理量和气象条件约束的光学卫星国土观测有效覆盖率评估

传统光学卫星国土观测覆盖评估建立在卫星对地理想覆盖的基础上,并未考虑卫星存储、星地数据传输、观测时长等物理量及观测区域气象因素对于覆盖性能的影响。本文针对光学遥感卫星的国土观测需求.建立国土观测有效覆盖能力评估指标体系,根据卫星数据存储能力、星地数据传输能力、卫星单圈最大观测时长、卫星观测太阳高度角等性能参数,提出了基于物理性能约束下的有效覆盖计算方法。根据气象台站历年气象数据,提出了气象约束因子的计算方法。综合考虑卫星物理性能约束与观测区域气象约束,计算光学遥感卫星对地观测有效覆盖能力。最后根据专家设计的光学遥感卫星国土观测有效覆盖能力评估指标权重,利用层次分析法(AHP)评估光学遥感卫星系统对于国土观测的需求满足程度。试验结果表明,本文方法对于国土观测有效覆盖的估算和评价结果更加精确,更接近于国土观测的实际应用需求,为对地观测有效覆盖能力评估提供了一种更为精确的可行方案。     

高分一号卫星影像谐波模型模拟方法研究

随着遥感技术的发展,遥感应用的广度和深度得到了大幅度提升,遥感用户对遥感数据的空间分辨率及时间分辨率的需求也越来越高。遥感影像空间分辨率与时间分辨率之间的矛盾难以调和,再加上云、雾、雪和云阴影等因素的影响,限制了高时空分辨率干净遥感影像的获取,为此尝试研发一种影像模拟方法,以便拓展高空间分辨率遥感影像的时间分辨率。利用无云、雾、雪和云阴影的高分一号(GF-1)卫星时间序列影像为每个波段每个像元构建以日期为参数的谐波模型,进而建立基于谐波模型的影像模拟方法,实现指定日期GF-1卫星影像的模拟。基于谐波模型的影像模拟方法生成的模拟影像与真实影像在视觉上十分接近,在定量评估方面也取得了较好的效果,两者之间各波段大多数像元差值处于-0. 03~0. 03间,均方根误差保持在0. 02~0. 05间,表明基于谐波模型的影像模拟方法具有较高的精度与稳定性,可有效提升GF-1卫星影像的时间分辨率,具有一定的实用价值。     

遥感数据时空尺度对地理要素时空变化分析的影响

地理要素的时空变化分析对于了解和掌握地表的规律性有着重要的作用。利用地面站点观测、实地调查等传统方式获取数据,对地理要素进行时空变化分析是最常用的方法。但该类方法往往表现的是"点尺度"观测,不能在大尺度情况下准确地反映地表的时空变化信息。遥感卫星能以一定的时间间隔获得空间连续的对地"面尺度"观测数据,然而其特定的空间和时间分辨率使其获取的地表信息仍十分有限。同时地表的空间异质性和个别地表短时间内的快速变化,使得利用遥感数据对地理要素进行时空变化分析时,时空变化分析结果会随观测尺度而发生改变。本文从空间尺度和时间尺度两方面综述遥感数据时空尺度对地理要素的时空变化分析产生的影响和原因,并针对这些问题总结了减小时空尺度对结果不确定性影响的现行方法。可以通过多源遥感协同观测和反演、尺度转换、空间建模等方法减小空间尺度引起的不确定性;通过联合多时相遥感数据的方法减小时间尺度引起的不确定性。在实际应用中,应根据所观测地理要素的实际情况,综合分析选择合适的方法。     

基于环境卫星的北京市气溶胶光学厚度时空分布特征

气溶胶作为环境监测的重要指标,采用环境卫星数据对其进行反演时,深蓝算法和暗像元法各有不足。以北京市为研究对象,采用HJ-1卫星数据,使用暗像元法和深蓝算法相结合的方法对北京市气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)进行反演,并分析其时空分布特征。实验结果表明:基于HJ-1卫星数据反演的北京市AOD与AERONET地基观测数据的相关系数达到了0.934;通过HJ-1卫星数据反演的北京市AOD在时间上表现出明显的季节性特征,其中夏季AOD值最大,冬季最小;在空间分布上AOD高值主要集中在人口密集的城区中心,整体分布呈现西北低东南高的趋势;采用MODIS数据对反演结果进行验证分析,结果表明,二者时空变化趋势一致。这些结果说明使用暗像元法和深蓝算法相结合的方法反演北京市AOD是可行的,为北京市AOD反演提供了新思路,有助于北京市环境污染监测和气候变化研究。     

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。     

遥感定量反演地表参数对于气候变化的响应研究（英文）

遥感定量反演地表参数时间序列产品已被广泛应用于植被动态变化、全球气候变化、防灾减灾及环境保护等领域。由于卫星观测往往受到大气条件(如云、气溶胶、水汽等)以及传感器自身稳定性的影响等,许多由卫星观测反演得到的陆表产品,如归一化差值植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)、地表温度(LST)、微波极化亮温(PDBT)等存在严重的时空不连续问题。为了获取时间序列上连续、空间上完整的地表参数遥感产品以满足长时序的陆面过程分析与建模的需求,目前已发展多种遥感时间序列重建模型。本文介绍了基于傅里叶变换的时间序列谐波分析(HANTS)方法,能够识别并去除受到云和大气影响的像元(噪声),对原始时序数据进行时间插值来重建连续时间序列的数据,并针对其面向多种不同时空尺度的遥感反演地表参数以及在非洲、南美洲、欧洲、中国及印度等全球不同地区的应用研究进行了综述,包括植被动态变化对于气候变化及流域水循环过程的响应、干旱监测、基于土壤含水量饱和度时间序列分析的洪涝灾害易发区监测、遥感估算地表蒸散发时间尺度扩展等方面的研究,充分阐释了遥感时间序列产品在地气相互作用的各类研究领域的应用。     

省域的国产光学卫星影像获取困难区分析

对已有遥感卫星影像在湖北省内各市(州)的覆盖情况进行了分析,运用ArcGIS中的空间分析功能,计算出覆盖率、覆盖频次等指标,并分析出湖北省域范围内卫星影像获取困难的地区,为遥感影像覆盖质量的提升提供数据支撑.     

利用GNSS PWV的AOD自适应预测方法

气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)是气溶胶总含量的基本参数,对研究大气空气质量变化具有重要作用.为了探究不同类型A OD对空气质量的影响,本文提出两种基于GNSS PWV的AOD自适应预测方法.提出的方法考虑了相邻历元间AOD的时间自相关性,且模型系数能够自适应更新.一种方法是直接基于GNSS PWV对550 nm的AOD进行建模,简称TAF(total AOD forecast)模型.另一种AOD建模方法顾及了5种不同类型AOD对PWV的敏感性,简称FTAF(five type-based AOD forecast,FTAF)模型.该模型首先建立PWV与5种类型AOD的函数关系.其次,依据550 nm AOD与5种类型AOD之间的关系,确定不同类型AOD在550 nm AOD中所占的权重.最后,利用PWV预测5种类型的AOD,并通过加权平均获取最终的550 nm AOD.选取京津冀地区16个GNSS测站数据对提出模型的精度进行验证,结果发现提出的两种550 nm AOD预测模型均具有较高的精度,且FTAF模型优于TAF模型.本文提出的AOD预测模型能有效地将GNSS反演的对流层参数应用于大气环境遥感监测,为大气环境质量研究提供了一种新思路.     

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。     

耦合地表方向反射特性的城市地区气溶胶光学厚度遥感反演

地气分离是气溶胶光学厚度AOD (Aerosol Optical Depth)卫星遥感反演中的难点之一,当前大多反演算法一般将地表假定为朗伯体,这使得反演结果在城市等高异质地区具有较大的不确定性。本文利用长时间序列MODIS BRDF/Abledo产品,通过离散余弦变换的惩罚最小二乘估计时空滤波算法构建了地表BRDF形状因子先验数据集。通过耦合考虑地表各向异性反射特性的辐射传输前向模型及半经验核驱动模型,以先验数据集为驱动进行地表参数估算,实现考虑地表BRDF效应的气溶胶遥感反演。基于该算法,以北京为研究区开展了Landsat 8 OLI传感器反演实验,并使用AERONET地基观测数据及与朗伯假设和地表反射率数据库支持反演进行交叉对比,结果表明,新算法在城市/植被地区的反演点对在期望误差线内比重为84.6%/86.0%,可以有效改善朗伯假设对AOD的高估。通过与MODIS气溶胶产品（MOD04/MCD19A2）对比,新算法获取的AOD与AERONET观测值具有更高的一致性,城市站点反演结果在误差线内占比较DT、DB、DTDB及MAIAC产品分别提高了46.8%、13.9%、14.7%及...     

多源卫星遥感影像时空融合研究的现状及展望

高空间分辨率的地表或者大气环境动态监测需要高时间-空间分辨率的卫星遥感影像作为数据支撑,但由于卫星传感器硬件技术及卫星发射成本等客观因素的限制,使得获取高时空分辨率遥感影像的较为便捷高效、低成本的可行手段就是将分别具有高时间和高空间分辨率的多源遥感影像进行时空融合,从而生成不同研究和应用所需的高时空分辨率卫星影像。现阶段,虽然国内外的学者进行了大量的时空融合算法研究,但是这些研究都局限于特定的数据类型、算法原理、应用目的等客观限制,而且其发展呈现出多样性。本文对现有主流的时空融合算法研究进行了归纳总结,将其分为4种:(1)基于地物组分的时空融合;(2)基于地表空间信息的时空融合;(3)基于地物时相变化的时空融合;(4)组合性的时空融合。同时,本文还对时空融合算法中存在的问题和面临的挑战进行了分析,并对其未来的发展方向进行了前瞻性的展望。     

面向对象的遥感影像时空特征模型研究

对遥感影像的影像对象进行时空特征分析是遥感影像的智能分析与解译的基础,现有的时空数据模型不能满足影像对象时空特征分析的需要。文中基于遥感影像多尺度分割产生的影像对象用面向对象的方法建立时空特征数据模型,此模型可以满足对象存储和基于时间、空间、特征、属性查询的需要。同时,将此模型应用于遥感影像中海岸线与海岸带地物的时空特征建模,并验证模型的有效性。     

基于卫星遥感的近地面PM2.5浓度反演进展

细颗粒物PM_2.5(Fine Particulate Matter)是影响空气质量和公共健康的关键因素之一。高时空分辨率的PM_2.5数据是公共健康风险评估和流行病学研究的基本需求。相较于地面站点,卫星遥感技术具有连续观测、宽覆盖和低成本的优势,基于卫星气溶胶光学厚度AOD (Aerosol Optical Depth)反演PM_2.5质量浓度的方法已成为热点。本研究概述了卫星AOD产品反演PM_2.5浓度的原理,介绍了用于PM_2.5反演的主要卫星AOD产品及其反演精度;总结了现有的PM_2.5估算方法及其优缺点,指出目前PM_2.5反演研究存在的问题;提出未来PM_2.5反演方向主要集中在高时空分辨率的PM_2.5浓度重建、基于激光雷达数据的三维PM_2.5浓度反演及PM_2.5化学组分反演等方向。比例因子法、物理机理模型和统计模型这3种方法都能在不同时期不同程度...     

VRSS-1卫星数据气溶胶光学厚度反演及精度验证

采用委内瑞拉遥感卫星(VRSS-1)数据进行气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)反演,是VRSS-1卫星数据在环保领域应用的一次尝试。本文采用将VRSS-1卫星数据反演的气溶胶光学厚度结果与NASA(美国航空航天局)公布的MODIS气溶胶标准产品对比的方法进行精度验证,以确定所选择的气溶胶光学厚度算法是否适合VRSS-1卫星数据。     

基于北斗星间链路的卫星自主导航可行性分析

北斗三号卫星导航系统(BeiDou-3 navigation satellite system, BDS-3)在BDS-2基础上,设计实现了高速宽带星间链路网络,以期实现导航和通信的一体化建设,并为卫星自主定轨(autonomous orbit determination,AOD)技术的实现积累宝贵的实测数据。首先,利用星间链路数据建立分布式AOD模型;然后,利用实测的BDS-3星间链路数据,分析了18颗中圆轨道(medium Earth orbit, MEO)卫星间的建链有效率、星座构型及星间测量噪声,并讨论了轨道初值、滤波处理间隔等因素对AOD精度的影响;最后,给出了基于北斗三号系统18颗MEO卫星星间测距数据的AOD结果,用事后精密轨道产品对其进行了评估分析。结果表明:(1)BDS-3星间链路运行稳定,每颗卫星基本可维持9条左右的星间双向测距链路,星间有效链路数和星座布局已能够支撑实现分布式导航星座的AOD;(2)轨道初始精度、滤波处理间隔等都会影响状态估计精度和收敛速度;(3)轨道初值位置精度为0.1 m、滤波处理间隔为60 s的条件下,AOD连续运行30天的用户测距误差(us...     

高分遥感驱动的精准土地利用与土地覆盖变化信息智能计算模型与方法研究

通过对地观测可在影像空间上全面反映地表地理现象、格局及演化过程,基于遥感数据提取的土地利用与覆盖变化(LUCC)产品为分析地理要素空间分布规律及其变化机制提供全覆盖、定量化和快速更新的本底信息.本文以高分辨率遥感视觉特征(图)与多源多模态观测机理特征(谱)相互耦合的图谱认知理论研究为基础,提出了精细地理图斑空间结构(精...     

一种国产高分卫星遥感影像变分融合方法

由于现有全色/多光谱融合方法对国产高分卫星遥感影像数据特点考虑不足,提出一种针对国产高分卫星遥感影像的变分融合方法。该方法充分考虑融合影像波段间光谱关系的保持,构建基于光谱梯度的三维光谱高保真模型,并针对国产高分卫星全色影像存在模糊降质的数据特点,发展顾及模糊降质的空间增强模型。在此基础上,结合影像先验知识建立融合目标函数,最后采用梯度下降法优化求解得到融合影像。通过高分一号(GF-1)和高分二号(GF-2)影像数据对提出的融合方法进行实验验证,并与典型GS,PRACS和ATWT-M3等融合方法分别从定性和定量2方面进行比较分析。实验结果表明,该融合方法充分考虑了国产高分卫星影像数据特点,在对照实验的几种方法中得到了最优的融合结果,可在有效提升多光谱影像空间分辨率的同时,很大程度上保持原有的光谱信息。