大气水分含量的空间异质性及其对地表温度反演的影响

大气水分含量是影响单波段热红外地表温度反演的关键因素之一。研究大气水分含量空间异质性对地表温度反演的影响误差有助于单波段热红外数据的合理应用。以MODIS MOD 05_L2产品为数据源,探讨区域大气水分含量的空间异质性及其对Landsat地表温度反演的影响。在推导大气水分含量对地表温度反演误差模型的基础上,针对Landsat5热红外波段,结合不同区域的大气水分含量分布状况,对大气水分含量的空间异质性可能引起的地表温度反演误差进行了模拟计算与对比分析。结果显示,大气水分含量空间异质性对地表温度反演的影响与大气水分含量及其异质性程度有关:当大气水分含量的空间异质性相对较大时,误差值和误差范围都比较大,达到0.5~2℃,相对误差为2%~20%;当大气水分含量空间分布较均匀时,误差值和误差范围为0.1~0.2℃,相对误差为0.5%~2%。可见,对于空间异质性程度较大的区域,区域面上大气参数的获得对地表温度的准确反演具有重要意义。     

实用劈窗算法的改进及大气水汽含量对精度影响评价

对劈窗算法进行了改进,提高了算法的精度和实用性.对影响大气透过率的大气水汽含量进行了敏感性分析.模拟数据结果表明,劈窗算法对大气水汽含量不敏感,当大气水汽含量误差在-80%～80%变化时,反演的平均精度仍能在1 ℃以下.对实际MODIS影像进行反演的结果与大气模拟数据分析的结论基本一致,这说明适当地利用大气水汽含量的先验知识可以提高劈窗算法反演地表温度的精度.     

单窗算法的大气参数估计方法

根据地表热辐射传导方程,提出了一个简单可行且精度较高的专门用于从TM6数据中演算地表温度的方法——单窗算法.这一算法把大气和地表状态对地表热传导的影响直接包括在演算公式中.该方法需要两个大气参数进行地表温度的演算,即大气平均作用温度和大气透射率.本文论述这两个大气参数的估计方法:根据大气水分含量或地表附近空气湿度来估计大气透射率;通过分析标准大气剖面资料,尤其是大气水分和气温随高程的变化规律,根据地表温度推算大气平均作用温度.     

HJ-1B热红外LST反演及利用偏微分对其误差精度分析

针对HJ-1B热红外波段特点,采用修正型QKB算法,反演广州市2013-01-14的地表温度(land surface temperature,LST)。建立偏微分方程得出,当辐射率误差为0.01时,引起的LST误差约为0.6K,LST误差与大气透过率成反比,与大气透过率误差成正比,0.1的透过率误差引起LST误差约1K。大气水汽含量w误差与LST误差成线性关系,当大气水汽含量误差为0.1g/cm2时,引起LST误差约为0.2K。LST反演误差与近地表气温误差和大气平均作用温度误差均成正比,1K的近地表气温误差引起LST反演误差约1K。总的来说,LST反演误差与区间比值和大气平均作用温度误差和近地表气温误差相关。用算法反演出来的广州市地表温度与MOD11_L2温度产品具有较强的空间一致性,温度差值曲线呈正态分布,主要集中在-0.9~0.9℃区域,选取广州市6个观测点,得出修正型QKB算法和实测地温平均值相差约为0.31K,MOD11_L2与实测地温的温度平均值相差0.65K,误差均小于1K。通过对修正型QKB算法偏微分方程的推导,可对HJ-1B/IRS中的LST反演进行更细致和精确的分析,为其他针对环境卫星热红外波段类似反演LST的算法提供一定的借鉴,也为后续提高LST反演精度提供科学依据。     

基于6S模型的大气透射率改进算法

6S模型在遥感应用、气候研究等方面具有较高的应用价值。为了解决6S模型中大气透射率计算精度较差的问题,利用最小二乘法,结合温度与气压对6S大气透射率计算法进行改进。实验表明,改进模型不但能提升大气透射率计算精度和稳定性,而且适用于不同大气模式。     

基于GPS和MODIS数据的大气可降水量反演算法研究

基于高精度的PWVGPS与MODIS近红外三通道比值透射率间的关系建立MODIS大气可降水量新反演算法以提高反演精度。利用美国Kansas州和Oklahoma州2009年4月～9月间17期的MODIS数据和对应的SuomiNet网PWVGPS数据进行研究,发现Kaufman和Gao Bo-Cai算法反演的PWVMODIS系统性地偏低于PWVGPS,存在较大的反演误差。以高精度的PWVGPS为标准水汽值,研究PWVGPS与MODIS近红外第19波段的三通道比值透射率间的关系,建立了MODIS大气可降水量新反演算法,并利用研究区数据进行试验验证,结果表明新算法可大幅提高PWVMODIS的反演精度。     

HJ-1 CCD数据大气校正方法研究

本文开展了HJ-1CCD相机数据大气校正方法的研究工作。基于辐射传输模型构建了不同大气条件下的大气校正系数查找表;大气校正中用到的气溶胶光学厚度数据基于浓密植被区域红蓝波段地表反射率之间的关系反演得到。与对应当天的MODIS地表反射率数据的对比分析表明,本文提出的大气校正方法具有较高的精度。本文还从气溶胶光学厚度的反演精度、大气水汽含量的变化、辐射定标精度、海拔高度等方面对大气校正的不确定性进行了分析。     

大气校正对水深遥感反演的影响分析

目前遥感研究应用中的大气校正方法较多,主要有暗目标法、商业软件ENVI FLAASH和考虑地表多次散射的6S法等。这些方法校正后的结果对水深遥感反演影响的区别值得研究。基于此,开展上述3种大气校正方法对水深遥感反演的影响分析。结果表明:6S对应的水深反演精度最高,对应的三波段至八波段平均相对误差介于12%~13%之间,且海岸、蓝、绿和红光4个波段出现的次数较多,表现出明显规律性;其次是FLAASH对应的反演结果,除七波段组合外,平均相对误差均小于40%,其反演精度最高的是双波段组合,平均相对误差为19.77%,同时还表现出蓝光和黄光波段出现频率较高的规律;精度最低的是DOS对应的水深反演结果,其反演精度最高的是四波段组合,平均相对误差为25.17%,波段出现的规律性不明显。     

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ETM~+数据的旱情监测

以福州市及周边地区为研究区域,根据该地区2002-05-26和2001-05-21的ETM数据,运用单窗算法反演了该地区的地表温度(LST)。与以往研究不同,在反演大气等效平均温度和大气透射率时,结合了研究区内以及周边台站的气象信息,运用ArcGIS 9.3和ENVI4.5实现了相关参数的反演,并通过求得的LST和NDVI指数,求得干旱级别指数(TVDI),旱情监测结果和国家气候中心所得到的结果基本一致。     

TERRA/MODIS热红外通道陆地晴空大气可降水分裂窗反演

大气水汽在遥感反演地表温度中起到关键作用,精确的大气水含量对于提升反演精度有着重要意义,而热红外方法是夜晚获得区域大气水汽含量的唯一方法。本研究采用热红外方法中的改良分裂窗算法,首先,使用TIGR大气廓线与MODIS波谱响应函数通过MODTRAN辐射传输模式进行模拟,将大气廓线的水汽含量与大气透过率进行回归;然后,根据MODIS数据产品特点,使用2015年夏季MODIS数据观测角小于20°的范围进行反演;最后,将白天反演水汽分别与全球GPS地基大气水汽观测网络和MODIS近红外水汽产品进行比较,均方根误差分别为5.5 g/cm2和6.4 g/cm2,显示了高度的区域一致性。由于MODIS观测角度较大,本研究未对其他角度进行反演,若对其余角度的MODIS数据进行反演,可根据余弦角度变化,针对不同角度范围进行模拟与回归。     

基于 ETM+数据的旱情监测简

以福州市及周边地区为研究区域,根据该地区2002-05-26 和2001-05-21 的ETM 数据,运用单窗算法反演了该地区的地表温度（LST）.与以往研究不同,在反演大气等效平均温度和大气透射率时,结合了研究区内以及周边台站的气象信息,运用ArcGIS 9.3 和ENVI4.5 实现了相关参数的反演,并通过求得的LST 和NDVI 指数,求得干旱级别指数（TVDI）,旱情监测结果和国家气候中心所得到的结果基本一致.     

针对MODIS近红外数据反演大气水汽含量研究

遥感反演大气水汽含量对进行天气预报、遥感大气校正、气候变化及水循环等研究具有重要意义。首先，通过对大气辐射传 输方程的推导，改进了三通道算法； 然后，模拟了在不同传感器视角条件下，大气水汽含量与MODIS 17、18、19通道大气透过率之 间的关系，解决了传感器视角问题，提出了针对MODIS数据的大气水汽含量计算方法； 最后，在IDL 6.0环境下，编程实现了该方法 ，并对2003年6月14日的一景图像进行了反演，结果表明，本文提出的方法是可行的。     

两种高光谱热红外数据大气校正方法的分析与比较

利用模拟数据对Autonomous Atmospheric Compensation(AAC)和In-scene Atmospheric Compensation(ISAC)这两种高光谱热红外数据大气校正方法进行了对比和分析。结果显示,在满足方法适用条件情况下,AAC方法大气校正精度较高,除湿热的热带大气外,大气透过率的反演误差小于0.02,大气上行辐射的误差小于0.004W.m-2.sr-1.cm;而ISAC方法精度较低,透过率误差在0.05至0.3之间,上行辐射误差在0.003W.m-2.sr-1.cm至0.035W.m-2.sr-1.cm之间变化,误差随大气水汽含量增加而增加。大气非均一性对大气校正精度影响分析表明,AAC方法大气校正精度受大气非均一性影响显著。因此,需从高光谱数据光谱信息出发,发展针对低空间分辨率高光谱热红外数据的大气校正方法,以克服现有方法大气水平均一假设的不足。     

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。     

GPT／2模型用于 GPS 大气可降水汽反演的精度分析

气象参数(温度T、气压P)是GPS大气可降水汽(PWV)反演中必不可少的数据,也是PWV反演的重要误差源之一。文中主要对GPT/2(GPT、GPT2)模型用于PWV反演的精度进行验证和分析。基于非差精密单点定位(PPP)技术,选取SuomiNet网9个测站的观测数据,借助研制的PPP软件,分别采用GPT模型、改进的GPT2模型以及测站实测气象数据进行大气可降水汽(PWV)反演。以实测气象数据处理结果为参考,对两种模型解算的PWV进行了对比和精度分析。结果表明:改进的GPT2模型优于GPT模型,尤其是当测站的高程较大时,GPT2模型的稳定性更优、适用性更广;采用GPT2模型解算的PWV偏差均值小于±1.0mm,精度(RMS)优于±1.5mm。在缺少实测气象数据的情况下,利用GPT2模型数据仍然能够取得较为理想的PWV反演结果。     

香港地区大气加权平均温度建模与研究

在地基GPS水汽反演过程中,针对因大气加权平均温度的精度而影响大气可降水量计算结果精度的问题,文中采用回归分析方法对香港地区2006-2016年的探空数据进行研究,构建适用于香港地区的单因子以及多因子两种大气加权平均温度计算模型.并使用两种模型分别预测2017年加权平均温度,与多种经验公式结果以及真值进行对比,单因子和多因子模型与真值的偏差在-5～5K范围内分别占比80.72%和85.26%,明显优于其他经验公式;且按季节分别建模对大气加权平均温度计算结果的精度并没有明显提高,但按昼夜分别建模能够使计算结果的精度得到明显的提高.因此为了能够使水汽反演计算时的精度得到提升,应当使用当地多年的探空气象资料构建适用于当地的加权平均温度计算模型,对于提高GPS反演大气水汽总量的精度具有重要意义.     

近地表大气逆温条件下的地表温度遥感反演与验证

为了减少近地表大气逆温对地表温度遥感反演精度的影响,提出在晴空的地表温度"通用劈窗算法"模型中增加一个温度改正项来实现。在建立该误差改正项时,利用正常条件下的通用劈窗算法系数和具有不同逆温强度的逆温廓线,并结合大气辐射传输模型MODTRAN计算,得到近地表大气逆温条件下的地表温度反演误差,并在分析了该误差值与相应的逆温强度的关系后,发现该温度改正项可以表示为近地表大气逆温强度的二次项函数。为了进一步提高地表温度的反演精度,将地表温度和大气水汽含量进行分组,分别针对每个分组来确定温度改正项方程的系数。模拟结果表明,在逆温强度为1.7 K/100m时,该温度改正项可以使地表温度的反演精度提高0.44 K。利用内蒙古海拉尔试验站的实测数据对地表温度反演结果进行了验证,在近地表大气存在逆温的条件下,该方法能提高地表温度的遥感反演精度0.47K。但是,由于本文提出的方法需要已知大气温度廓线来计算大气逆温强度,因此在实际应用中该方法受到了一定的限制。     

基于GPS的海表温度遥感反演参数估计

在GPS技术支持下,研究利用多学科综合从GPS卫星数据中反演大气水汽含量的问题;探讨了通过建立大气水汽含量与大气平均作用温度和多光谱热波段透过率的关系模型,进而求算热波段的大气平均作用温度和大气透射率参数,进一步反演海洋表面温度的新方法.     

卫星遥感大气的层析扫描反演方法

为了解决卫星气象的迫切需要，提高低层大气常规大气参数测量的精度和垂直分辨率，并兼顾中高层大气研究的需要，借鉴了医学上的ＣＴ扫描反演的思路，发展了一种“卫星层析扫描反演技术”即采用一种具有天底横向扫描；沿轨多角度扫描的中低分辨率传感器，利用ＣＴ反演方法，可以在低层大气中获得１－２ｋｍ垂直分辨率１—１０ｋｍ水平分辨率的温度、湿度廓线的三维分布，能够探测较高层大气，并能快速覆盖全球。采用美国标准大气模式，在理想情况下对探测器光谱通道进行了优化，并利用美国ＮＡＳＡ的实际温度廓线作了模拟计算（考虑了测量噪声）．反演结果表明，理想的层析扫描反演方法的温度反演精度比传统方法显著提高了约４０％。