高分四号静止轨道卫星高精度在轨几何定标

高分四号是世界上第一颗静止轨道高分辨率光学遥感卫星,高精度的几何定标是确保其成像几何质量的关键。本文分析了静止轨道卫星成像几何误差源及成像区域特点,提出了其严格几何成像模型;并在此基础上提出了静止轨道卫星面阵传感器在轨几何定标模型与定标参数估计方案。本文利用Landsat 8数字正射影像与GDEM2数字高程模型对高分四号卫星进行在轨几何定标,结果表明,通过严格的几何定标,可见光近红外传感器与中红外传感器的内部畸变在沿轨与垂轨方向上均稳定优于1个像素,通过统计分析可知,高分四号静止轨道卫星影像的绝对定位精度会受到成像时间与成像角度的影响而存在显著的波动。     

高分四号静止卫星辐射性能模拟与信噪比分析——以香港近海岸水体为例

随着高分四号(GF-4号)地球同步卫星的发射与初步应用,其兼顾高空间与高时间分辨率的优势在同类型卫星中独具特色,中国对地静止卫星影像的研究也越来越受到重视。为了对GF-4号卫星在轨探测能力进行评估,掌握日内可用影像数据时段以合理安排成像时间提高卫星使用效率与延长寿命,有必要对以暗像元为代表的典型地物(如水体)进行辐射能模拟与信噪比研究。基于MODTRAN辐射传输模型,将香港沿岸水体作为暗目标,对GF-4号静止卫星多光谱遥感全色谱段以及蓝、绿、红、近红外4个多光谱谱段进行标准大气条件下入瞳处辐亮度的模拟,并利用在轨影像进行验证。在此基础上去除大气背景辐射干扰计算有效信噪比,并分别选取一年中春分、夏至、秋分、冬至,4个典型日的模拟数据进行质量分析,探讨一天连续观测中卫星能够获取高质量水体影像的有效时段,尤其是对晨昏时段临界微弱信号的敏感性进行分析。结果表明,夏至、冬至日内表观辐亮度峰值依次为59.26 W/(m~2·sr·μm)、56.20 W/(m~2·sr·μm),均出现在蓝光谱段;夏至、冬至最高地表有效辐亮度分别为17.52 W/(m~2·sr·μm)、12.13 W/(m~2·sr·μm),出现在蓝光谱段,但差距有所缩小。这是由于入瞳处辐射主要受到大气背景辐射的影响,以夏至正午为例,各谱段受背景辐射影响程度达到49.7%—75.5%。为规避背景辐射噪声,提出适用于陆表观测的有效辐射百分比的概念,推导出传统信噪比、有效信噪比以及有效辐射百分比之间的转换关系式,揭示了背景辐射对成像信噪比干扰的定量形式,提出有效信噪比计算方法,并以此为依据,以香港海岸带水体为目标,建立了相应有效信噪比对应时刻表。经计算香港海岸带水体一年中卫星全天有效信噪比均低于50 dB,夏至、冬至最高地表有效信噪比分别为41.0 dB、38.2 dB,其中蓝光谱段模拟效果最差,近红外、全色谱段结果较好。为保障影像质量,以香港海岸带水体有效信噪比35 dB为阈值确定影像获取时段,分别为夏至日北京时间7:49—17:01,冬至日北京时间9:28—15:07。     

哨兵1号和高分三号SAR数据海浪谱反演精度评估

Ocean wave is one of the important marine dynamic phenomenon that affect human activities. At present, the main observation means include buoy observation, marine numerical prediction model, and microwave remote sensing observation. However, we cannot conduct large-scale observation by buoy, and the marine numerical prediction model’s result is not measured data. Spectrometers and altimeters in microwave remote sensing instruments can also measure spectral parameters. However, SAR, which has a higher resolution, can provide 2D sea surface information. The Sentinel-1 satellite of ESA and GF-3 satellite independently developed by China are now in orbit, and numerous teams are working to retrieve wave parameters from SAR data of these two satellites. In this work, we compared the wave parameter inversion accuracy of Sentinel-1 SAR Interferometric Wide Swath model and GF-3 SAR strip model based on wave spectrum, which provides a reference for the wide application of GF-3 SAR data. The sea states according to the ERA-5 data of ECMWF are divided into three categories: low, moderate, and high sea states. The sea areas of Hormuz and Malacca Straits of the maritime Silk Road in the Indian Ocean and the coastal waters of the Pacific and Atlantic Ocean are selected as the study areas. Meanwhile, the SAR data of Sentinel-1 and GF-3 satellites under different sea states are selected as the data source. The MPI method is used to retrieve the wave spectrum and wave parameters using the E spectrum as the initial guess. Subsequently, the SAR data inversion results of the two satellites under different sea states are compared with the ERA-5 and buoy wave data. The inversion accuracy of the wave parameters can be verified by calculating the values of the Root Mean Square Error (RMSE) and Scatter Index (SI), and the inversion accuracy of the wave parameters of the two satellites under different sea conditions can be compared. The RMSEs of significant wave height (Hs) retrieved by GF-3 SAR under low, moderate, and high sea conditions are 0.30, 0.34, and 0.48 m, and those of mean wave period (Tm) are 1.02, 0.99, and 0.95 s, respectively, compared with the ERA-5 data. In addition, the RMSE of Hs retrieved by Sentinel-1 SAR under low, moderate, and high sea conditions are 0.30, 0.29, and 0.33 m, respectively, and the RMSEs of Tm are 0.94, 0.51, and 0.64 s, respectively. The RMSEs of Hs and Tm under different sea conditions retrieved by GF-3 SAR are 0.38 m and 0.99 s, and those of Hs and Tm retrieved by Sentinel-1 SAR are 0.31 m and 0.70 s, respectively, compared with the ERA-5 data. The RMSEs of the retrieved Hs and Tm of GF-3 satellite are 0.42 m and 0.94 s, and those of the retrieved Hs and Tm of Sentinel-1 are 0.40 m and 0.91 s, respectively, compared with the buoy data. The SAR wave parameter inversion of Sentinel-1 and GF-3 SAR based on the wave spectrum shows that the inversion results of the two satellites meet the index requirements in this field, and the accuracy of the inversion results of wave spectrum is the same. The strip mode SAR data of GF-3 satellite, China’s first self-developed SAR satellite, has broad prospects in marine research fields. © 2023 National Remote Sensing Bulletin. All rights reserved.     

高分五号全谱段光谱成像仪地表温度与发射率反演

地表温度在全球能量平衡和气候变化研究中具有重要意义。中国新一代高分辨率卫星高分五号卫星(GF-5)搭载的全谱段成像光谱仪有4个40 m空间分辨率的热红外波段,可以提供高空间分辨率的地表温度信息。本文提出了适用于全谱段成像光谱仪的温度与发射率分离TES(Temperature and Emissivity Separation)算法同时反演地表温度和发射率,为了提高大气校正精度,算法加入了水汽缩放WVS(Water Vapor Scaling)大气校正方法。首先利用Seebor V5.0全球大气廓线库构建模拟数据对算法精度进行了评价;然后利用张掖地区11景ASTER影像作为替代数据和同步的地面实测数据对算法精度进行了验证。模拟数据结果表明加入WVS方法后TES算法反演地表温度的RMSE由2.59 K降低到1.54 K,4个波段地表发射率的RMSE分别从0.122、0.12、0.102和0.037降低到0.042、0.04、0.028和0.026;地表验证结果表明本文算法反演的地表温度与站点实测值具有更好的一致性,平均Bias由1.08 K降低到0.47 K,RMSE由2.17 K降低到1.7 K;反演的各波段地表发射率与地面实测结果误差均小于1%。因此,本文提出的温度与发射率分离算法具有较高精度,可以利用GF-5数据获取高精度高空间分辨率的地表温度和发射率数据,服务于其他相关研究。     

基于GF-1WFV数据的16 m分辨率反照率产品算法与验证

地表反照率在陆面气候和生物圈模型中起着至关重要的作用。为了更好地满足多领域研究的要求,拓宽定量遥感参数的应用,许多研究学者及团队正在利用不同的算法开发高分辨率地表反照率产品。本文提出的算法基于中国高分一号卫星WFV传感器数据和500 m分辨率的GLASS反照率产品生成高空间分辨率的反照率产品。算法思路首先用直接反演算法反演GF-1 WFV数据得到16 m分辨率初级反照率产品,再将500 m分辨率的GLASS反照率产品与16 m分辨率初级产品的纹理信息进行降尺度融合,最终得到16 m分辨率的融合反照率产品。以2016年—2017年黑河实验区的8个站点的地面观测值对算法结果进行验证,实测数据与反演融合数据的时间序列图表明融合后的16 m分辨率反照率与实测值一致性较好;同时,通过2016年—2017年所有站点散点图分析,融合反照率均方根误差为0.02439,初级反照率则为0.05135,融合反照率比初级反照率更接近实测值。16 m分辨率反照率产品在平均值与500 m分辨率的GLASS反照率产品一致的前提下丰富了空间纹理信息,能够更好地支持在区域尺度研究人类活动对环境的影响。     

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。     

高分四号卫星在干旱遥感监测中的应用

高分四号(GF-4)是国家高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的一颗地球同步卫星,为探索GF-4号卫星在大面积干旱监测中的应用,本文对该卫星在快速监测大面积干旱方面的应用能力进行了初步探讨。以2016年内蒙古自治区巴林左旗和巴林右旗地区严重旱灾为例,利用NDVI差值对该区域的干旱情况进行了监测,并与MODIS NDVI产品进行对比分析,得到了研究区内2016年干旱分布情况,结果表明其总体趋势与MODIS NDVI产品一致,且细节信息更加丰富。本文主要是GF-4卫星数据结合GF-1卫星数据对内蒙部分干旱区域进行监测和分析,体现了国产高分辨率卫星数据,尤其是GF-4卫星数据,对提高中国突发灾害的应对能力具有重要意义。     

集合卡尔曼滤波方法的高时空分辨率山区地表反照率反演EI北大核心CSCD

高分辨率地表反照率遥感产品以其空间分辨率高的优点,目前正成为区域能量平衡和气候变化研究的重要数据源。现行的高分辨率地表反照率遥感反演算法及数据产品均假设地表平坦且均一,缺乏对地表异质性和地形复杂性的考虑,将适用于平坦地表的反演算法应用于山区将存在一定的误差。改进的直接算法将直接反演算法与山地辐射传输模型结合,为反演山区高分辨率地表反照率提供了可能,可以反演山区地表反照率产品。但该算法受到下垫面积雪、云污染等影响,反演的影像时域不连续,且存在着较多的缺失值,无法构建时空连续的地表反照率产品来支撑山区地表能量平衡相关研究。针对这一问题,本文以高分四号(GF-4)卫星数据为例,首先基于改进的直接反演算法反演山区高分辨率地表反照率,结合MODIS BRDF/Albedo产品构建先验知识背景场,采用集合卡尔曼滤波方法对反演的山区地表反照率进行时空填补,构建了时空连续的地表反照率反演方法,并生产了2016年—2017年的山区地表反照率产品。研究结果表明,反演的时空连续高分辨率地表反照率产品与地面站点观测数据的一致性较好。不同坡度地面站点的验证结果显示,反演的时空连续地表反照率产品在湿地、农田等平坦地表下RMSE小于0.01,坡度较大的站点下RMSE为0.0163。本文描述的山区地表反照率时空填补技术也可以应用到其他定量遥感产品,为这些产品在山区地表下的填补技术提供有效参考。     

高分三号卫星总体设计与关键技术

高分三号(GF-3)卫星作为我国首颗自主研制的C频段多极化SAR卫星,突破了多项关键技术。卫星在明确SAR载荷的体制和基本配置的基础上,围绕SAR载荷的需求开展卫星平台适应能力的分析以及载荷与平台之间的匹配性研究,形成了一系列卫星特点和技术创新点,主要技术指标达到或超过国际同类卫星水平。     

融合Sentinel-2数据的高分五号高光谱数据降尺度

高分五号(GF-5)是中国首颗实现对大气和陆地综合观测的全谱段高光谱卫星,其搭载的可见短波红外高光谱相机AHSI提供的遥感数据拥有极高的光谱分辨率。然而,AHSI数据的空间分辨率为30 m,较低的空间分辨率限制了应用场景。为实现GF-5数据的降尺度,本文通过融合10 m哨兵二号(Sentinel-2)多光谱数据,生成10 m GF-5高光谱数据。在方法上,针对现有先进的信息损失引导的图像融合方法ILGIF (Information Loss-Guided Image Fusion)在高光谱图像降尺度中计算时间成本高的问题,本文提出了其快速版本FILGIF (Fast ILGIF)。另一方面,在降尺度过程中,本文考虑并估计了30 m GF-5高光谱数据和10 m Sentinel-2数据之间的尺度转换点扩散函数PSF (Point Spread Function),提高融合数据质量。实验结果验证了融合Sentinel-2数据用于GF-5高光谱数据降尺度的可行性。同时,结果表明：在获得与ILGIF相当精度的前提下,FILGIF大幅提高了运行效率;尺度转换PSF对降尺度过程有着重要影响,其准...     

风云静止卫星地表温度产品空值数据稳健修复

静止卫星地表温度数据是研究昼夜气候和环境变化的重要参数。但现有发布的静止卫星地表温度数据由于受到云等大气因素的影响,往往出现数值缺失现象。针对该问题,提出基于昼夜变化模型的风云静止卫星地表温度空值数据的稳健修复方法。由多项式、傅里叶函数和高斯函数构建新的昼夜变化模型,并利用LevenbergMarquardt算法进行模型参数的求解与优化,进而实现空值修复。以风云2号F星数据(FY-2F)为例,模拟不同类型的像元缺失情况进行修复,并将不同模型修复结果与真实温度值比较,同时也对真实数据进行了测试。结果表明:本文提出的修复方法能有效对温度空值数据修复,且优于传统方法。     

基于道路的地球同步卫星定位松驰解法

针对文献中定位方法的弱点，提出了一种通过道路宽度进行强制约束的松驰解法。该方法不仅能提高高等级道路上用户的定位精度，而且在保证方差最小的情况下，使用户总被限制在道路上。     

森林资源监测中GF-2卫星影像波段配准误差分析

通过对GF-2卫星影像正射校正及波段模拟配准误差试验,分析GF-2卫星正射校正方法的选择以及不同配准误差下对GF-2卫星影像自动分类结果的影响;最后介绍GF-2遥感影像在森林资源监测应用中的初步测试。研究结果表明:正射校正时,当校正精度要求控制在RMS2时,控制点数量选择范围在85~95间较为合理,且控制点数在90个时,RMS值最小;经有理函数模型与卫片模型比较后,卫片模型校正精度较高;以目视判读为主时,实践中建议使用三次卷积重采样法输出结果最好;波段模拟配准误差试验中,配准误差与各地类面积变化间存在显著的线性关系;对于森林面积监测时,配准误差应小于0.3个像元。此研究可为新型国产卫星数据在森林资源监测中的应用提供参考。     

静止气象卫星轨道运动的成像补偿研究

为进一步提高观测频次和信噪比,近年来各国新一代静止气象卫星均采用三轴稳定工作模式对地扫描成像。为了精确提取遥感目标物所在地点关于地表、云和大气状态的定量参数产品,必须要解决图像配准和定位问题。轨道漂移运动引起卫星视轴在地球表面上移动,导致连续图像之间产生相对位移,影响云图动画的图像配准精度。以2016年12月发射的中国风云四号卫星成像仪为研究对象,给出了图像参考基准的严密定义,研究了一种轨道运动补偿OMC(Orbit Motion Compensation)方法。通过给成像仪2维扫描机构增加转角补偿的方法在卫星上实时引导视线扫描路径,卫星相当于在理想轨道位置的视角成像。得到的遥感图像均被配准到地球固定网格FG(Fixed Grid),保持相对固定的几何定位关系。由于这种在卫星上完成的补偿剥离了L0级图像数据与卫星轨道测量信息之间的关系,从根源上保证了原始图像的长周期定位稳定性。为证明方法的正确性,利用风云四号卫星在轨测试的遥感图像L0级数据进行了试验验证。结果表明,云图动画中南北方向相对运动距离由973.0μrad缩小至75.6μrad,东西方向由205.8μrad缩小至81.2μrad。星上轨道运动补偿有效削弱了周期性轨道运动对图像定位与配准的干扰,显著提升图像配准精度。针对未来带有长线阵的新型静止卫星成像仪发展趋势,分析了进行星上轨道运动补偿时引起的长线阵探测器边缘像元误差问题,提出了采用电推进系统对卫星轨道倾角进行高精度保持控制来降低边缘误差的解决方案。     

机载WIDAS数据的Landsat卫星反照率初步验证

随着精细化监测的需求,中高空间分辨率的地表反照率产品逐渐成为气候模型的主要输入。目前,中高空间分辨率反照率产品的验证主要基于地表站点的通量塔观测数据,区域机载飞行数据的验证依然相对较少。因此,本文基于区域机载数据验证Landsat反照率产品。针对内蒙古自治区根河森林试验区所获取的机载红外广角双模式成像仪(WIDAS)多角度反射率数据,应用BRDF原型反演算法估算其反照率,分析了应用机载数据验证中高空间分辨率反照率产品的潜力。2016年内蒙古根河森林试验区机载WIDAS飞行多角度观测的可用多角度范围为25°,以前的研究表明BRDF原型反照率反演算法表现出对小观测角度的反照率反演结果的鲁棒性。因此,机载WIDAS反照率在一定程度可用于星载反照率的验证。首先,基于核驱动模型和各向异性平整指数(AFX)提取了试验区4种MODIS二向性反射分布函数(BRDF)原型;然后,将其作为先验知识应用到根河森林WIDAS机载数据的反照率反演中;最后,用WIDAS反照率和单个地面通量塔观测的反照率对Landsat卫星数据的反照率进行初步验证。验证结果表明Landsat反照率与WIDAS反照率结果较为一致,但略有低估,总体均方根误差(RMSE)约为0.02,偏差为0.0057。在多角度观测范围较小时,BRDF原型的反照率反演算法可为星载地表反照率的验证提供了一种有效的验证手段。     

高分二号卫星影像自适应模糊阈值法小波去噪

高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。     

深度学习模型识别静止卫星图像海上强对流云团

强对流天气破坏力强,对海上航行和海洋开发都有着很大的影响,但由于其生命史短,且海上气象测站少,因此难以对其进行快速准确的监测。而静止气象卫星的覆盖范围广、时间分辨率高,因此成为了监测强对流天气的重要手段。本文提出了一种利用Himawari-8卫星影像,基于深度信念网络(DBN)进行强对流云团自动识别的方法。该方法分别提取每张图像的光谱特征TBB13、TBB08-TBB13和TBB13-TBB15,以及基于光谱特征TBB08-TBB13的纹理特征能量Energy和对比度Contrast,再参考CloudSat卫星的云分类产品自动构建样本集,利用此样本集训练DBN模型,以确定模型的参数和结构。使用训练完成的DBN模型进行强对流云团识别,并对识别结果进行后处理。通过典型案例分析和精度评定发现,新方法的临界成功指数CSI为71.28%,检测概率POD为84.83%,虚警率FAR为18.31%。结果表明,该方法可以有效识别处于初生到消散不同阶段的强对流云团,并在一定程度上去除检测结果中多余的卷云。与单波段阈值法、多波段阈值法和支持向量机这3种方法相比,文中提出的方法能够提高强对流云团的识别精度。     

高分六号宽幅多光谱数据人工林类型分类

高分六号(GF-6)卫星于2018年成功发射,2019-03正式投入使用。由于GF-6宽幅相机的WFV(Wide Field of View)影像较GF-1的同类影像新增2个红边波段,将会提高对农业、林业、草原等资源监测能力。为了分析GF-6的WFV影像在人工林分类方面的能力,促进高分数据在林业领域的应用,本文选取广西高峰林场为研究区,以最新的GF-6 WFV影像为数据源,结合地面实测类型数据,进行广西南宁高峰林场的桉树,杉木等人工林类型提取。主要运用随机森林(random forests)的分层分类法:首先计算6种植被指数,并利用随机森林法进行植被指数的特征优选,然后确定4种波段组合数据集的分类方案,4种数据集分别为(1)无红边的前4个波段,(2)有红边的8个波段,(3) 8个波段加上未优化的植被指数特征组合,(4) 8个波段加上优化的植被指数特征组合。再进行WFV影像4种数据集的随机森林分类,随机森林采用分类回归树(CART)算法来生成分类树,结合了bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法。最后比较4个方案的分类结果并进行精度验证。结果表明:方案2比方案1精度提高了4.99%,Kappa系数提高了0.058。说明包含红边的8波段数据比4个波段数据精度有大幅提升。方案4的8波段加上优化植被指数特征组合的分类精度最高,达到了85.38%,比方案2包含红边波段组和方案1无红边波段组的精度分别提高了3.98%,8.97%,Kappa系数分别提高了0.046,0.104。说明WFV影像加入红边波段比无红边波段精度明显增高。由结果可知,红边指数的引入,增强了植被信息,能够较准确地反映人工林类型特征差异,明显提升了人工林的分类精度。本研究方法可以有效改善广西人工林类型信息提取效果,为GF-6影像质量的评价及其在林业应用潜力提供科学参考依据。