基于Himawari-8卫星的气溶胶光学厚度反演

葵花8号（H8）卫星是先进的静止卫星,能够实现分钟级的对地观测,对监测气溶胶变化情况具有巨大的研究意义。本文利用H8资料,参考暗目标法,构建了适用于H8的气溶胶光学厚度（AOD）反演算法,并以北京区域为实验区,选择雾霾污染等级为重度污染的2020年5月1日开展反演实验,反演结果分别与全球气溶胶地基观测网3个站点观测结果、中分辨率成像光谱仪官方气溶胶数据产品（MODIS AOD）进行对比验证。结果表明：利用暗目标法反演H8卫星AOD具备一定的可行性,能为气溶胶的日变化情况分析提供数据支撑。     

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。     

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。     

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。     

Himawari-8静止气象卫星时序法火点探测

随着新一代静止气象卫星的发射,高频次和高时效的观测特性对于火点探测具有独特优势。本文基于Himawari-8新一代静止气象卫星高频次观测特点,提出有利于火情初期火点判识的时序探测方法。与传统的极轨气象卫星遥感火情监测采用的上下文法不同,时序探测法判识火点的方法依据为探测像元亮温在观测时间上的差异。研究结果显示,在无云及无异常热源条件下,相邻时次中红外亮温差异较小,当前后时次亮温差达到3K时,可判识出火点,而上下文法的阈值均在6 K以上,时序法的火点判识阈值较上下文法明显降低,探测相应的亚像元火点面积减小一倍以上,从而提高了火情判识的灵敏度,实现火点早期发现。本文介绍了时序法火点判识方法,并以黑龙江桦川县的星地同步观测实验进行验证,研究表明,时序法较上下文法在初发火点探测灵敏度方面有明显优势,时序法和上下文法的结合可提高气象卫星对火情发展过程的监测能力。     

利用暗目标法从高分一号卫星16 m相机数据反演气溶胶光学厚度

针对高分一号卫星(GF-1)的16 m宽覆盖相机数据,探讨了暗目标法的应用。首先,利用地面观测的植被光谱数据,结合模拟计算,发现利用红蓝波段线性关系能更好地去除地表影响,而利用反演的气溶胶光学厚度AOD进行大气校正能很好地去除伪暗目标;然后,以天津地区和北京地区为试验区进行了反演试验。结果表明,利用本算法能较好地观测气溶胶分布,与地面观测结果均有较好的相关性(R0.8),但反演结果整体偏高,可能是云像元的影响。误差分析表明,整景图像采用统一的观测天顶角会带来较大误差,最大误差为0.3;绝对辐射定标精度在3%以下,反演精度能控制在10%,城市型气溶胶会对反演带来较大误差。     

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。     

太湖地区HJ-1卫星CCD数据反演气溶胶及大气校正

针对HJ-1卫星CCD数据,利用改进的暗像元法反演气溶胶光学厚度(AOD),再利用反演的AOD对其进行大气校正。将反演的气溶胶与地基太阳光度计数据进行对比验证,发现当反演的AOD值大于0.2时,反演值与地基观测值的相关系数为0.964,符合MODIS业务化反演AOD的精度要求。再将反演得到的气溶胶带入6S辐射传输模型中,对HJ-1卫星CCD数据进行大气校正实验。结果表明,该方法能有效提高HJ-1卫星CCD数据大气校正的精度,更好地复原地物的真实光谱信息。     

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。     

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。     

CBERS02B卫星CCD传感器数据反演陆地气溶胶

研究利用CBERS02B卫星的CCD传感器数据反演陆地气溶胶的方法。采用的方法是暗像元法。具体步骤为: 根据地面采集的植被光谱数据, 结合CCD传感器特点, 建立浓密植被(暗像元)红蓝波段(CCD传感器的第三和第一波段)反射率与地表反射率之间的关系, 确定了暗像元识别的阈值, 讨论气溶胶光学厚度对暗像元识别的影响以及消除这种影响的方法; 利用6S进行辐射传输运算, 构建查找表; 根据CBERS02B卫星的CCD传感器数据, 从查找表插值得到气溶胶光学厚度, 并进行了算法的误差分析。用广西南宁市及北京地区附近的两景数据进行了实际的反演试验, 使用MODIS的气溶胶产品与反演结果进行比对。结果显示, CBERS02B卫星的CCD传感器数据能够较好的反演陆地气溶胶。     

基于TM图像的南京市气溶胶光学厚度反演

气溶胶是影响地气能量平衡和气候变化的重要因素,对人类生活环境质量有着重要的影响.利用Landsat5TM图像,通过6S大气辐射传输模型建立查找表;在此基础上进行回归分析,得到暗像元的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD);再通过克里金插值计算得到南京市的AOD空间分布数据;最后通过大气校正对结果的合理性进行检验,并对反演结果进行了分析.结果表明:将暗像元法应用于TM图像可以较好地反演出南京市AOD的空间分布;南京市AOD总体呈现北高南低的分布特点,植被、城市建成区、地形的分布是影响南京市AOD分布的主要因素;对于南京市来说,采用高空间分辨率的图像能够获得比一般空间分辨率图像更多气溶胶分布的细节信息.     

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。     

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 ...     

利用POLDER多角度偏振数据反演陆上气溶胶光学厚度的群组残差最优方法

陆上气溶胶光学厚度(AOD)反演作为气候、环境领域的一大研究方向,偏振多角度遥感在这个方向上有其特有的优势.本文使用法国POLDER(Polarization and Directionality of Earth's Reflectance)1 级偏振多角度资料,提出了一种针对气溶胶反演的群组残差最优方法,反演了气溶...     

风云三号D星MERSI-II陆地气溶胶反演定量能力评估

风云三号卫星搭载的中分辨率光谱成像仪MERSI（MEdium-Resolution Spectral Imager）与NASA的MODIS属于同类型传感器,大多数通道设计相似,具备气溶胶反演的能力,但目前还没有精度可靠、稳定且全球适用的业务化气溶胶产品可供使用。本文借鉴MODIS暗目标DT（Dark target）算法思想,针对新发射的风云三号D星搭载的升级版MERSI-II传感器,构建全球适用的陆地气溶胶反演算法。为测试MERSI-II传感器气溶胶反演的定量能力,并与MODIS气溶胶产品具有可对比性,本文算法设计尽可能与DT算法在各方面处理相一致,主要在两个方面进行了改进与优化：（1）考虑到传感器波段设置差异,给出了针对MERSI-II的地表反射率估计模型;（2）改进内陆水体判别方法,解决DT算法雾霾漏反演的缺陷。通过将单景反演结果与MODIS气溶胶产品对比,反演结果的空间分布和值域大小均具有较好的一致性,相关系数达到0.9以上;有效地实现雾霾高值区反演,而MODIS产品在该区域漏反演。通过对3个月份全球数据反演试验,利用AERONET地基站网观测数据对结果进行验证,落入期望误差EE=±（0.05+0.15τ）范围的点数达到65.14%,接近2/3的要求,相关系数达到0.866,整体具有较高的验证精度;MERSI幅宽大于MODIS,加之本文像元掩膜的改进,使得MERSI反演像元数增加更多,匹配的验证点比例较MODIS高出20%左右。进一步将月平均结果与MODIS进行对比,空间分布一致性较好,反演结果大小对比相关性较好,相关系数达到0.93左右。表明本文针对MERSI-II气溶胶反演算法结果已接近国际同类型产品的精度要求,将为全球长时间序列气溶胶观测有提供重要补充。从而印证了MERSI观测数据已具有较好的定量应用能力,传感器性能、定标等正在逐渐走向成熟。     

深度置信网络算法反演Landsat 8 OLI气溶胶光学厚度

传统的气溶胶遥感反演算法在地表反射率较低、结构较为均一的海洋及浓密植被等区域的气溶胶反演可以达到较高的精度,而在城市、矿区等高亮度、高异质性区域的气溶胶反演中仍面临较大的挑战。当地表反射率较高时,卫星传感器获取的对气溶胶具有标识性的信息不足,导致了气溶胶反演的困难。为更大程度地挖掘卫星信号中对气溶胶具有标识性的信息,本文提出使用深度学习技术的气溶胶遥感反演算法,用于Landsat 8 OLI传感器的气溶胶反演。选择全球不同区域的AERONET站点气溶胶实测数据以及对应区域的Landsat 8 OLI传感器的观测几何角度和表观反射率数据,根据合理的时空匹配原则构建样本数据。选择深度置信网络,在合理设置训练批次和训练次数的基础上对网络进行训练和测试,生成关于卫星传感器数据的气溶胶光学厚度拟合网络模型,实现气溶胶遥感反演。使用独立的AERONET站点气溶胶实测数据对反演结果进行了验证,结果表明：该方法可反演不同地表类型区域连续空间覆盖的气溶胶光学厚度,且达到了较高的精度（R=0.8745,RMSE=0.0391,MAE=0.0616,EE=87.94%）。与传统的方法相比,本方法基于单时相卫星遥感数据即可实现气溶胶的高精度反演,简化了气溶胶反演的步骤,提高了气溶胶反演的稳定性和时空适应性。