MODIS气溶胶光学厚度产品在陕西省PM10监测中的应用研究

利用NASA MODIS(中分辨率成像光谱仪)的气溶胶光学厚度(AOT)产品与陕西省范围内空气污染物中PM10的质量浓度作比较分析,发现两者具有较好相关性。AOT变化趋势可以反映PM10的质量浓度变化趋势。在进一步研究中,利用27个观测点数据结合2012年4月的每日MODIS数据反演出全省范围内PM10质量浓度月均值空间分布影像,进而对全省范围空气污染情况进行分析,获得陕西省大气污染分布情况,成功地监测出一直盘踞在渭河谷地至秦岭北麓的"大气污染带",同时计算出区域性PM10质量密度分布情况。结果表明在陕西省利用AOT数据进行区域大气污染分析研究具有可行性,为在较大区域范围内评估空气质量提供了一种有效途径。     

利用TERRA和AQUA共同反演陆地上空的气溶胶光学厚度

利用TERRA和AQUA共同反演气溶胶光学厚度和地表反射率特征，对其原理及方法进行了详细的讨论。通过Terra和Aqua两颗卫星对同一地点的不同角度的观测，结合多个光学通道的信息，反演了北京地区光学厚度及地表反射率信息。反演的气溶胶光学厚度同地面观测的结果相比具有很好的一致性。同时，对地表反射率及气溶胶波长指数等也进行了讨论和对比，结果显示，对北京地区，MODIS1通道地表反射率和7通道地表反射率的比在0．66左右，3通道和7通道的比在0．28左右。相比于NASA暗背景全球反演算法中1、3通道和7通道的比为0．50和0．25的处理方法，反演得到的气溶胶光学厚度结果也较好。     

大气气溶胶光学厚度的宽带消光遥感方法及其应用

该文发展了遥感气溶胶光学厚度的一个宽带消光遥感方法 ,它应用地面上太阳直射表探测的宽波段太阳直射信息反演 0 75 μm大气柱光学厚度。这方法的主要误差因子是气溶胶谱的不确定性。数值试验表明 ,气溶胶谱分布的误差所引起光学厚度解的误差一般小于 5 %。 1995年 1— 10月进行的 12 6 7组对比实验表明 ,由本方法探测的气溶胶光学厚度与光度计探测的气溶胶光学厚度的标准差为 10 5 % ,两者平均结果的偏差只有 0 7%。该文还应用这个方法 ,从气象台站辐射观测资料反演得到北京、沈阳等 10个地方 1980— 1994年间晴天气溶胶光学厚度资料 ,并分析其变化规律     

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。     

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...     

气溶胶光学厚度对蓝藻水华信息提取的影响

通过探讨气溶胶光学厚度(AOT)对蓝藻水华信息提取的影响程度和消除方法,为蓝藻水华的动态监测提供可靠依据.首先,利用MODIS数据产品(MOD 02,MOD 04和MOD 09),基于单波段和比值植被指数2种方法分别提取了2006年太湖蓝藻水华的空间分布信息,探讨了AOT对信息提取阈值选择的影响方式和影响程度.研究结果表明:在固定阈值情况下,采用上述2种方法提取的蓝藻水华信息面积差异与AOT的相关性高于自选阈值情况下的相关性;在单波段法和比值植被指数法中,大气校正前所设定的阈值与AOT的相关性都高于大气校正后再选择阈值的相关性.这反映出AOT对蓝藻水华信息提取的影响是不容忽视的,即便不能完全消除,也要选择适当的方法尽量降低其影响程度.     

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.     

北京区域冬季灰霾过程中人为气溶胶光学厚度估算

本文使用北京地区不同时期（2009年1月和2013年1月）的地基气溶胶观测资料,估算了灰霾天气的人为气溶胶光学厚度,在此基础上结合气溶胶光学参数进行了对比分析。结果表明：（1）2013年1月人为气溶胶光学厚度（440 nm）较2009年1月有所增加,月平均值分别为0.88和0.44;（2）2013年1月灰霾污染中人为气溶胶占统治地位的天数比例是86.7%,高于2009年1月的62.5%;（3）2013年1月人为成分在气溶胶光学厚度（440 nm）中的贡献平均达88%,说明灰霾污染主要是由人为气溶胶造成的。     

湖北省气溶胶光学厚度时空分布特征研究

利用MODIS遥感数据反演湖北省2003～2008年气溶胶光学厚度(AOD)数据,研究了AOD平均值的空间分布与时间变化特征;利用自组织映射(SOM)模型与线性模型,分析了湖北省AOD与人口密度、人均工业产值、森林覆盖率之间的关系。结果表明,在空间分布上,AOD高值区主要位于地势较低、人口密度较大、人均工业产值较高、森林覆盖率较低的湖北中南部;AOD次高值、低值区位于地势较高、人口密度较小、人均工业产值较低、森林覆盖率较高的湖北西部、东北部和东南部,对高值区呈环绕之势。在时间变化上,AOD年均值呈逐年增加的趋势;四季均值及细粒比分布存在明显差异;月平均值在冬春、春夏之交分别呈上升与下降趋势。在AOD时空分布的影响因素上,SOM模型与线性模型分析结论一致,AOD分布与人口密度、人均工业产值呈正相关,与森林覆盖率呈负相关。     

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。     

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。     

基于蚁群优化的特征选择新方法

利用蚁群优化算法解决特征选择问题,以获得能代表问题空间的较优特征子集,并能降低分类系统的搜索空间。以航空纹理影像的特征选择和分类问题为例,利用主分量变换和蚁群优化算法分别对原始纹理影像特征集合进行特征提取、选择和分类。结果表明,本文方法不仅能够降低图像特征空间维数,减少图像分类的工作量,而且还可以提高分类识别的正确率。     

Description of a New Method for Retrieving the Aerosol Optical Thickness from Satellite Remotely Sensed Imagery Using the Maximum Contrast Value and Darkest Pixel Approach

Satellite sensors have provided new datasets for monitoring regional and urban air quality. Satellite sensors provide comprehensive geospatial information on air quality with both qualitative remotely sensed imagery and quantitative data, such as aerosol optical depth which is the basic unknown parameter for any atmospheric correction method in the pre‐processing of satellite imagery. This article presents a new method for retrieving aerosol optical thickness directly from satellite remotely sensed imagery for short wavelength bands in which atmospheric scattering is the dominant contribution to the at‐satellite recorded signal. The method is based on the determination of the aerosol optical thickness through the application of the contrast tool (maximum contrast value), the radiative transfer calculations and the ‘tracking’ of the suitable darkest pixel in the scene. The proposed method that needs no a‐priori information has been applied to LANDSAT‐5 TM, LANDSAT‐7 ETM+, SPOT‐5 and IKONOS data of two different geographical areas: West London and Cyprus. The retrieved aerosol optical thickness values show high correlations with in‐situ visibility data acquired during the satellite overpass. Indeed, for the West London area a logarithmic regression was fitted for relating the determined aerosol optical thickness with the in‐situ visibility values. A high correlation coefficient (r²= 0.82; p= 0.2) was found. Plots obtained from Tanre et al. (1979, 1990) and Forster (1984 ) were reproduced and estimates for these areas were generated with the proposed method so as to compare the results. The author's results show good agreement with Forster's aerosol optical thickness vs. visibility results and a small deviation from Tanre's model estimates.     

环境与减灾小卫星高光谱成像仪陆地气溶胶光学厚度反演

环境与减灾小卫星高光谱成像仪是搭载在中国将于2007年发射的环境与减灾小卫星A星（HJ-1A）上的传感器之一，在0．45—0．95μm波段范围内设置了约135个通道，空间分辨率为100m，回访周期约为96h。本文根据传感器的参数设置，使用HYPERION数据仿真模拟了HJ-1A高光谱数据，探讨了它在陆地气溶胶光学厚度探测中的应用。文中使用浓密植被算法反演了模拟数据的气溶胶光学厚度。结果表明，HJ-1A高光谱成像仪能够很好地应用于陆地气溶胶光学厚度的反演。     

Comparison of Three Years of Terra and Aqua MODIS Aerosol Optical Thickness Over the Global Oceans

Far from land-based sources, long-term statistics of aerosol optical thickness (AOT) over the oceans is expected to have a negligible diurnal signal. Therefore, comparing large-scale regional and global mean AOT derived independently from Terra and Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer data will provide a measure of the precision of the overall product. Three years of overlapping records of quality and pixel-weighted level-3 statistics were analyzed. These data show that the instruments' measurement of the long-term global annual mean agree to within 1% or 0.0014-in optical thickness with an rms difference of 0.004, which is calculated from global monthly means. Two-thirds of the regions have long-term annual regional means that agree to within 2.5%. The highest regional difference is 5%, which is found over the southern circumpolar ocean. Other aerosol parameters such as particle size will show larger differences. Datasets that are not quality and pixel weighted may also show larger differences     

一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法

提出了一种基于一对一(one-verse-one,OVO)多类策略的支持向量机递归特征约减算法(supportvector machine recursive feature elimination,SVM-RFE)用于高光谱数据的特征选择。对比分析了该算法所选择波段与基于一对多(one-verse-all,OVA)策略的SVM-RFE算法、MSVM-RFE算法以及OneRI、nfoGain、ReliefF等3种基于特征排序的方法所选择波段在高光谱数据分类中的精度表现。结果显示,OVO SVM-RFE算法是一种可靠有效的高光谱数据特征选择算法,并且所选择波段在分类精度方面优于5种对比算法。     

Seasonality and Latitudinal Variation of Water Vapour and Aerosol Optical Thickness and Their relationship Over Tropical Indian Ocean

Aerosol and water vapour are very important element in the Earth’s climate system which has direct role in the Earth’s radiation budget. In this paper the seasonality, latitudinal distribution and the relationship of aerosol optical thickness (AOD) and water vapour (WV) using MODIS Level 3 monthly data from 2001 to 2008 are analysed. The analysis shows that AOD (0.55 μm) values reach maximum during southwest monsoon and remain minimum during northeast monsoon period. The Equatorial Indian Ocean shows minimum AOD (0.115 to 0.153) throughout the year compared to Arabian Sea (0.208 to 0.613) and Bay of Bengal (0.214 to 0.351). Arabian Sea shows high variation and maximum value of AOD compared to Bay of Bengal and Equatorial Indian Ocean. During southwest monsoon WV over Bay of Bengal was found higher in concentration compared to Arabian Sea and Equitorial Indian Ocean throughout the study period. Comparison between Arabian Sea (2.98 cm to 5.07 cm) and Bay of Bengal (3.49 cm to 5.94 cm) shows that WV concentration is less in Arabian Sea throughout the year. The analysis of correlation between WV and AOD was found to be inconsistent. However, AOD and WV shows a strong positive correlation for whole year (Mean R² =0.90) in the Equitorial Indian Ocean region except in the months of January, February and March. In general, the correlation between WV and AOD is found to be strongly positive for oceanic aerosol (sea salt) in low water vapour condition.     

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CPU和GPU协同处理的光学卫星遥感影像正射校正方法

本文系统地探讨了基于CPU和GPU协同处理的光学卫星遥感影像正射校正方法。首先使用“层次性分块”策略设计了基于CPU和GPU协同处理的正射校正方法,然后通过配置选择优化和存储层次性访问等手段进一步提高了方法执行效率。在Tesla M2050 GPU上对资源三号卫星下视全色影像进行正射校正的实验结果表明,本文方法大幅提高了光学卫星遥感影像正射校正效率,与传统串行正射校正算法相比,加速比最高达到110倍以上,相应的处理时间压缩至5s以内,可满足对大数据量光学卫星遥感影像进行快速正射校正的要求。     

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。