中国西部积雪SMMR微波遥感的评价与初步应用

本文根据1978—1987年OSL的可见光影像及地面台站积雪记录,评价了NASA的用微波亮温反演积雪深度的算式。还根据DEM资料,用GIS技术把中国西部分成高山、高原、低山、丘陵及盆地五个单元,分别求得各区域订正算式,并以此计算了中国西部1978—1987年各季的平均雪盖率与雪量及它们的年际变化,为本区积雪影响东亚气候研究,提供了可靠基础资料。     

HJ-1B卫星遥感影像的积雪识别

针对国产卫星HJ-1B数据积雪像元识别的问题,该文分析了归一化差分积雪指数法和改进的归一化差分积雪指数法的优缺点,并根据积雪与其他地物的光谱特征变化幅度的差异性,提出了一个仅用HJ-CCD数据作为数据源的积雪识别方法。实验中,选取了两块不同特征的影像进行试验,以神经网络分类结合目视解译方法的提取结果作为标准进行精度评价。结果表明,该文提出的方法操作简单,能快速、准确地识别区域积雪覆盖面积。     

基于HJ-1B星热红外数据的大亚湾海温反演模型及其应用

为进一步推进HJ-1B星IRS4热红外数据在大亚湾核电站温排水动态监测中的应用,基于常用的海表温度反演算法,利用数值微分手段,从理论上对影响温度反演误差的大气总水汽含量、卫星观测角度以及地物比辐射率等参数进行敏感性分析;以单窗算法为温度反演模型的基础,利用2011年12月18日和22日大亚湾核电站地区的HJ-1B星IRS4数据以及与卫星过境时段对应的CE312实测红外辐射温度和气象观测数据,通过最小二乘线性回归方法,对反演模型参数进行修正,得出单窗算法修正值a=1 163.4,b=-4.013 4。最后,基于反演模型,利用2010和2011年HJ-1B星IRS4单通道数据开展了大亚湾核电站温排水研究。     

基于MODIS影像的内蒙古草原积雪监测

光学遥感源MODIS具有高光谱分辨率、高时间分辨率、高空间分辨率、全球范围内免费接收等优势,被广泛应用于洪涝、干旱、森林草原火灾、雪灾等自然灾害的动态监测领域。MODIS数据用于内蒙古草原积雪监测,提取积雪信息在国内尚属空白。本文利用MODIS L1B 500m分辨率数据,经过几何校正、去"双眼皮"预处理,根据归一化差分积雪指数(NDSI)算法和综合阈值判别法对内蒙古自治区2008年1月下旬大范围降雪进行积雪信息提取,制作积雪覆盖图。利用内蒙古生态与农业气象中心发布的雪情遥感监测信息验证积雪覆盖图的准确度。验证结果表明,MODIS数据用于大范围积雪监测非常有效。     

被动微波遥感积雪参数反演方法进展

雪深(snow depth,SD)和雪水当量(snow water equivalent,SWE)是气候水文研究中的重要参数,在雪灾监测中尤为重要。首先,简要介绍了被动微波遥感SD和SWE反演算法的物理基础——积雪微波辐射传输模型,分析了不同微波频段、不同特点的积雪微波辐射和散射特性。然后,根据前人的研究从数学角度将反演算法分为线性亮温梯度法和基于先验知识法,总结了2类算法的优势和局限性:线性亮温梯度法相对简单、速度快,一般只适用于特定的研究区;先验知识法需要获取研究区的样本数据,并反复训练才能达到较好的精度,但对样本的独立性及其均值差异显著性的要求较高。最后,重点介绍了我国风云三号微波成像仪(FY-3 MWRI)的全球SD和SWE反演算法和针对中国区域的改进算法,并对未来的研究热点进行了展望。     

利用非线性NDSI模型进行积雪覆盖率反演研究

基于统计回归的积雪覆盖率反演方法适合提取大范围区域的积雪覆盖率,提出了基于归一化积雪指数(NDSI)的非线性积雪覆盖率回归模型,利用阿拉斯加、西伯利亚和内蒙古地区的样本数据进行回归分析,估计模型参数,并利用建立的回归模型提取天山地区和祁连山地区的积雪覆盖率进行了验证。结果显示,基于NDSI的非线性积雪覆盖率回归模型对样本数据的拟合度和利用模型提取的积雪覆盖率精度相对于线性模型均有一定的提高。     

D-InSAR技术的积雪深度反演

积雪深度是大量气候、水文、农业及生态模型的重要输入变量。选用欧空局Sentinel-1主动微波数据,利用合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)差分干涉测量技术的二轨法,根据积雪相位与雪深之间的转换关系,反演新疆天山中段的巴音布鲁克盆地典型区的积雪雪深分布,提出了基于InSAR二轨差分的雪深估计方法,反演得到2016年12月18日的空间分辨率为13.89 m的雪深分布。研究表明:(1)对Sentinel-1数据进行正确的预处理以后,可以应用SAR差分干涉测量技术的二轨法反演区域雪深分布。但由于像对相干性和积雪状态的差异,积雪深度超过10 cm,可以获取较准确的雪深反演结果,R=0.65,反演误差的均方根误差RMSE=4.52 cm,平均相对误差为22.42%,反演雪深结果均比实测结果略偏低;而当雪深小于10 cm时,雪深反演值较实测值存在较大的误差,相对误差均高于34.52%,且反演雪深值均比实测值偏高。(2)雪深反演精度受高程及实际雪深的差异影响显著,另外雪深反演精度也受限于干涉像对相干性。结果表明,对于获取区域积雪雪深,InSAR技术较光学及被动微波遥感具有非常广阔的应用前景。     

HJ-1B/IRS水温反演模型及监测示范

利用2008～2009年期间约10景HJ-1B/IRS热红外波段遥感数据和过境时刻相应的气象观测数据,以EOS/MODIS温度产品为参照,在单窗算法的基础上,基于水体目标对该算法的参数进行修正,建立HJ-1B/IRS水体温度反演模型;将该模型反演的水体温度及采用单窗算法参数计算的温度与EOS/MODIS温度产品进行比较结果表明:采用单窗算法参数计算出的水体温度与EOS/MODIS温度产品的绝对平均误差为7.84℃;采用本研究得到的参数所反演的温度与EOS/MODIS温度产品的绝对平均误差为0.83℃。将水温反演模型应用于辽东湾区域,实现对该区域水温的动态监测。     

基于IDL的MODIS 1B数据雪面温度反演

对MODIS数据的分裂窗算法进行了简要介绍,通过交互式数据语言(IDL)编程,实现了直接利用MODIS lB数据的雪面温度反演,并将反演结果存贮为标准的HDF文件格式,以供其他软件使用。以我国新疆北部(北疆)为例,将该算法的反演结果与气象站雪面温度观测资料进行对比,结果表明:系统反演得到的雪面温度分布规律与气象观测资料是一致的,反演的平均误差为1.73℃,基本反映了北疆地区的雪面温度分布情况。     

基于大气温度和水汽含量改进HJ-1B地表温度反演

为了提高地面气象站稀少地区地表温度遥感反演的精度,本文基于多源遥感数据的优势,首先利用MODIS影像获取研究区像元尺度上平均大气水汽含量;然后利用同时相的HJ-1B影像估算区域地表比辐射率,再采用温度-植被指数法获取近地表大气温度;最后将以上3个参数输入单窗体算法,改进其地表温度反演的精度。研究结果表明,改进单窗体算法反演地表温度与地面实测温度的偏差小于1 K,为地面气象站点稀少的植被覆盖区域提供了一种可行的精确遥感反演地表温度方法。     

基于改进算法的HJ-1气溶胶厚度反演研究

提出了在HJ-1 CCD自带卫星观测角度数据的基础上,结合卫星自带几何解算参数推算连续像元的太阳天顶角、方位角,并将原始卫星观测角度、推算几何角度数据生成对应四波段合成数据的改进算法,以提高反演数据的精度.结合Kaufman暗目标法和改进算法后对应连续像元几何数据的6S模型调用表,对南宁市中心城区2018年8月、9月、...     

基于HJ-1A/B CCD数据的东湖叶绿素a浓度反演可行性研究

以武汉东湖为研究区域,利用HJ-1A/B CCD数据和地而准同步叶绿索a浓度实测数据,建市适合东湖水体的叶绿素a浓度遥感定量估算模型,从而分析HJ-1A/B CCD数据应用于内陆湖泊水体叶绿素a浓度反演的可行性.     

MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究

在综合分析已有研究成果的基础上,选择MODIS遥感影像,借助灰色系统理论,结合观测站实测雪深数据,选择雪深反演特征参数,构建反演模型,并定义多元回归模型的综合评价系数,进而从构建的多个回归模型中,选择出雪深反演最优模型。     

HJ-1B卫星三种反演地表温度模型的分析与验证

由于对不同的传感器,单通道算法中的经验公式必须根据相应的热红外波段特征重新进行拟合,该文以覆盖广州市的卫星影像HJ-1B/CCD和HJ-1B/IRS为数据源,利用基于同步面上像元尺度的多源遥感数据MOD021KM,并结合上下行辐射和地表比辐射率来反演大气水汽含量以及大气透射率。在此基础上,针对环境卫星,提出修正的普适性单通道算法、大气辐射传输方程算法和单窗算法3种模型,进行广州市地表温度反演,最后利用野外观测数据进行验证。结果表明,相比普适性单通道算法和单窗算法,辐射传输方程模型精度比较高。     

利用FY-3B MWRI遥感数据反演南极海冰表面积雪厚度

海冰表面积雪厚度是冰冻圈和全球气候系统的重要组成部分,在海洋、海冰和大气的能量传输中起着关键的作用。针对目前缺乏南极海冰表面积雪厚度国产卫星遥感数据产品的问题,本文探索应用FY-3B MWRI被动微波亮温数据开展南极海冰表面积雪厚度的遥感反演研究。结果表明基于2016年FY-3B MWRI 18.7 GHz、36.5 GHz垂直极化亮温及海冰密集度数据,采用Comiso03模型反演的积雪厚度结果较Markus98更好,与AWI2016年部署在威德尔海的浮标(2016S31、2016S37、2016S40)观测的积雪厚度同日同像元对比的偏差为-1.72 cm。FY-3B MWRI反演的2016年南极海冰表面积雪厚度与美国雪冰数据中心发布的GCOM-W1 AMSR-2积雪厚度产品整体上具有较好的一致性(时空平均偏差为-0.11 cm、相关系数为0.90),积累期和稳定期(4—10月)两者差异较小(时空平均偏差为-0.81 cm,相关系数为0.93),消融期(11月—次年3月)差异较大(时空平均偏差为2.76 cm,相关系数为0.85),差异主要分布在威德尔海北部和东南极冰边缘区。开展FY-...     

基于GPS新型L5信号的地表雪深反演研究

利用GPS多路径反射信号测量地表雪深具有全天候和高时空分辨率的特点,因此其可作为一种代替气象站监测雪深的新手段。然而,先前大多数研究仅使用了GPS L1和L2C波段信噪比数据探测积雪深度。为验证新型的L5信号在雪深反演方面的优越性,本文阐述了GPS-R技术反演雪深的原理,利用Lomb-Scargle周期图法所处理的受积雪表层影响的信噪比数据计算了频谱振幅强度,通过获取频谱特征值与天线高度的关系求解雪深值,最后分别与L1反演结果和实测雪深数据进行了对比。试验结果表明：与现有的GPS-R测量雪深结果相比,利用新型的L5反射信号反演地表雪深的精度更佳;采用GPS-R技术探测雪深对把握测站区域内的雪深变化情况和淡水资源储量具有重要价值。     

高斯过程回归辅助下的GPS干涉反射积雪深度估测

本文对全球定位系统干涉反射技术进行了研究。以美国板块边界天文台计划提供的P101测站的GPS监测数据为基础,利用GPS卫星高度角低于某一角度时多路径效应明显的特点,构建高斯过程回归(GPR)辅助的GPS干涉反射积雪深度估测模型,并监测了测站周围的积雪深度。结果表明,GPR辅助的GPS干涉反射积雪深度估测模型输出的雪深估测值的精度,相比传统单星反演结果有不同程度的提高,并且更贴近实测雪深的变化,为地表雪深反演提供了新思路。     

被动微波遥感雪深反演混合像元问题研究EI北大核心CSCD

积雪深度是反映地表积雪量变化的重要因子,是水文模型和气候模式中的重要参数之一。被动微波遥感以其穿云透雾、对雪层信息敏感等特点,被广泛应用于雪深的反演研究中。被动微波传感器的低空间分辨率(数千米至数十千米)及地表覆盖的复杂性,使星载被动微波遥感影像中的混合像元现象十分突出,严重制约了被动微波雪深遥感监测的应用和发展。目前,被动微波遥感雪深反演中的混合像元问题研究仍存在着诸多挑战:①理论支撑不足,对被动微波混合像元亮温响应特征及影响机制的研究尚不充分;②针对混合像元问题所发展的被动微波雪深反演算法,对地表异质性特征考虑不足。     

基于MEMLS模型的积雪深度反演方法

利用被动微波遥感反演积雪深度一直是积雪遥感领域中的研究热点。在现有的积雪深度反演算法中,NASA算法因其简洁、易于扩展的特点,成为应用最为广泛的算法。但NASA算法存在着一定不足:首先,由于NASA算法基于线性拟合得出,在应用到其他研究区域时需要对反演公式进行重新拟合,适用范围受到一定限制;其次,由于算法中引入的19GHz与37GHz的亮温差在雪深达到一定范围时会达到饱和,因此算法会低估积雪深度。本文针对现有反演算法的不足之处,结合蚁群智能算法的特点,发展了基于蚁群算法的积雪深度反演算法;此外,针对NASA算法中存在的雪深低估问题,引入了AMSR-E10.7GHz亮温数据,对算法进行了改进。利用MEMLS模型的模拟数据与AMSR-E辐射亮温数据对算法进行实验,并采用实测数据与AMSR-E雪水当量产品对算法的反演精度进行评价。结果表明,两种积雪深度反演算法均是可行的,反演精度与现有产品相比有较为明显的改进。     

基于MODIS数据的雪面温度遥感反演

通过对Planck函数在低温范围内进行线性化,改进了针对MODIS数据的实用性分裂窗算法,建立了基于MODIS数据的中纬度地区雪面温度遥感反演方法。以环青海湖地区为研究区进行了算法应用,取得了较理想的效果。验证并分析了雪面温度与海拔高度的负相关关系。通过对下垫面相对均一的3个样区进行分析,讨论了雪面温度与归一化积雪指数的关系,并提出了“NDSI-Ts空间”的概念。