卫星热红外遥感资料在地震预报中的应用研究

利用NOAA—AVHRR数据通过Becker ＆ Li地温计算模型反演，得到有关地震发生前后每日的地表温度分布图像，然后进行逐日的地表温度分布图像以及震源区地表温度平均值日变时序曲线分析。结果表明震前出现了较明显的热红外地震前兆异常。最后指出，从NOAA—AVHRR数据中利用分裂窗技术反演陆地表面温度结果容易受到云层的干扰，但是更高空间分辨率和光谱分辨率的EOS／MODIS数据的产生以及由于EOS／AMSU能够透过云层探测到地表亮温，必将使卫星遥感热红外信息在地震监测预报中的应用范围及深度上得以拓展。     

基于多轨道卫星观测数据分析尼泊尔地震长波辐射特征

综合已经在红外异常提取中应用的涡度和RST(Robust Satellite Technique)算法优点,提出了红外异常指数算法.并基于长时间尺度的中国静止卫星FY-2D和美国极轨卫星NOAA长波辐射数据,应用RST和异常指数算法,分别对2015年4月25日尼泊尔M_s8.1和5月12日M_s7.5地震前后卫星长波辐射变化特征进行了分析,开展了多轨道、多时空分辨率长波辐射同步地震热红外特征研究.结果表明,运用RST算法,两次地震前后,未能在震中周围发现明显的长波辐射异常.运用异常指数算法:(1)对于NOAA卫星,4月15日在M_s8.1地震震中以西出现热红外异常,到4月24日震中以西约100 km处出现异常最大值,随后逐渐消失.5月10日在M_s7.5地震震中以东约200 km发现异常;(2)在NOAA卫星长波辐射异常发现最大值当日,采用FY-2D卫星每3 h的数据分析可发现红外异常的动态演化过程,弥补NOAA卫星分辨率不足.以上结果为利用多轨道卫星监测地震热辐射变化提供了依据.     

一种新的卫星热红外遥感信息数据源:EOS/MODIS数据

概略介绍了四川省地震局近年来所开展的卫星遥感热红外辐射信息用于地震监测预报的研究工作及其进展；对目前地震系统卫星遥感热红外辐射信息研究工作所使用的数据源进行了比较；着重介绍了一种新的卫星热红外遥感信息数据源——搭载于美国地球观测系统(EOS)的Terra和Aqua极轨卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)这一唯一进行直接广播的对地观测仪器的基本参数及数据特性。对MODIS数据与目前正在使用的AVHRR数据进行对比分析后认为，EOS／MODIS数据的产生，将进一步推动利用卫星热红外辐射资料研究强震前的热异常场的工作，并可望在我国地震监测预报实践中得到应用。     

利用NOAA/AVHRR数据获取地表特征参数的方法研究

地表特征参数的正确与否直接影响到区域陆面蒸散量估算精度,因此在区域非均匀陆面蒸散研究中,地表特征参数的获取方法是一个值得探讨的问题．与传统的方法相比,卫星遥感技术在求取地表特征参数时有其独特的优势．NOAA气象卫星AVHRR资料以其时间分辨率高、覆盖面广、价格低廉等优点广泛应用于非均匀陆面蒸散研究和应用中．本文建立了NOAA／AVHRR计算地表特征参数的参数化模型,选取中国东北松嫩平原西部地区2000年7月8日的AVHRR资料,试算了研究区地表温度、地表发射率、地表反照率、NDVI等主要地表特征参数,并且参照2000年研究区土地利用数据对各参数的空间分布特征及合理性进行了分析。     

基于卫星资料的北京陆表水体的热环境效应分析

应用不同分辨率的卫星资料对北京水体类别、密云水库及城区典型水体的热环境特性及城区水体对其周围热环境影响进行研究分析.利用2006年的MODIS卫星地表温度产品对北京不同类型的地表温度研究显示:就北京四季平均状态来说,水体类别在白天具有降温作用,在秋季和冬季夜晚具有保温作用,在春季和夏季夜晚具有降温作用.利用NOAA/AVHRR卫星资料对密云水库的研究分析显示:密云水库在夏季白天具有"冷湖效应",夜晚具有"暖湖效应";密云水库在冬季未结冰时白天和夜间具有"暖湖效应",在结冰时白天具有"冷湖效应"而晚上无冷暖效应.利用FY-3A/MERSI、NOAA/AVHRR和Landsat-TM卫星资料对北京城区典型水体监测结果显示:城区水体不会有热岛现象出现,大面积的水体易出现"冷岛效应".利用2008年夏季Landsat-TM卫星资料对城区典型水体和天坛公园绿地500 m范围内的建筑地温研究分析显示:城区水体温度明显低于天坛公园绿地.城区各水体周边100 m范围内建筑区地温平均下降1.2℃;100～200 m内下降0.6℃;200～300 m内下降0.4℃,300 m范围外无明显变化.天坛公园绿地周边仅100 m内的建筑区地温下降,下降值为0.4℃.这些研究结果表明:卫星资料能有效监测水体的热环境效应,大面积的水体是降低城市地表热岛效应的重要来源,北京城区水体对周边最大300 m范围内的建筑区地表温度具有降温效应.     

基于多源卫星数据的小型水体蓝藻水华联合监测——以天津于桥水库为例

近年来水体富营养化呈扩张趋势,蓝藻水华不仅在太湖等大型湖泊频发,水面面积较小的天津于桥水库等也形势严峻,亟需加强卫星遥感监测.但是,以往在太湖等业务化使用非常成功的MODIS等卫星数据(约500 m),由于空间分辨率较低,难以满足小型水体的监测要求;而Landsat-8等空间分辨率较高的卫星数据(30 m),通常重返周期较长,无法满足水华高频监测需求.本文以天津市于桥水库(面积约80 km2)为研究区,针对常用的卫星数据,从空间、时间、光谱范围和数据可获取性共4个方面,评价不同卫星数据蓝藻水华监测能力和算法,同时对不同卫星监测结果一致性进行评估.结果表明:(1)筛选出国产HJ-1A\B CCD、GF-1 WFV和美国Landsat-8 OLI这3种卫星波段合适,空间分辨率较高,适用于桥水库蓝藻水华监测,但考虑到其重返周期较长,建议多星联合观测;(2)各个卫星监测结果与卫星影像目视解译结果基本一致,均方根误差和相对误差均分别控制在0.78 km2和4.9%以内;(3)不同卫星监测结果一致性良好,一致性精度达到99.5%;(4)根据历史影像结果,发现于桥水库2016年水质开始呈富营养化,藻华现象在夏、秋两季最为严重.研究表明,针对小型水面水体蓝藻水华监测,利用较高分辨率数据联合监测,是一种有效的替代策略,今后可在更多小型水域推广.     

中国大陆中强地震长波辐射信息变化特征

以静止卫星长波辐射资料(OLR)为数据源,应用功率谱相对变化法对有资料覆盖的中国大陆5.6～6.4级中强地震进行了分析研究.使用的有效数据的起止时间为2006年1月1日到2010年12月31日,其中2009年11月25日到2010年12月31日为FY2-E卫星数据(FY2-E为FY2-C替代星).由于数据量大,我们只选择了地理范围为5° N～50°S、55°～150°E内的数据进行了处理.     

基于EOS/MODIS数据的青海湖遥感监测

在二十世纪八十年代,NASA 开始设计地球观测系统(EOS),MODIS 数据是地球观测系统中很具特色的数据,在 TERRA 和 AQUA 卫星上均搭载有 MODIS 传感器．利用 MODIS 的较高的空间分辨率和光谱分辨率进行地球资源的监测 及预测、预报未来变化的研究是近几年热点的研究问题．本文介绍利用 EOS/MODIS 遥感数据进行湖泊水域计算机自动 识别及面积计算、湖水面温度反演、湖冰信息自动提取、湖泊封冻和解冻监测原理和方法,并以青海湖为例介绍了实际应 用情况．     

内蒙古乌梁素海“黄苔”暴发卫星遥感动态监测

通过综合分析"黄苔"、芦苇、明水体和陆地等地物在EOS/MODIS图像上不同波段的光谱特征,提出了利用EOS/MODIS可见光、近红外波段数据提取"黄苔"信息的方法.结合乌梁素海"黄苔"实地考察资料和高空间分辨率的中巴资源卫星CBERS/CCD数据对MODIS数据监测"黄苔"的结果进行了比对验证.研究结果表明,本文提出的方法可以对"黄苔"进行有效的监测.同时提出了简单可行的去除程辐射影响的大气校正方法,利用MODIS 2008年5-10月的数据对内蒙古乌梁素海的"黄苔"灾情进行了动态监测,获得了乌梁素海"黄苔"灾情发生发展的特征信息,乌梁素海在2008年5月初开始出现"黄苔",6-7月份发生大面积"黄苔"暴发,进入8月以后"黄苔"开始逐渐消退,10月份基本消失,并初步分析了"黄苔"暴发的原因.     

基于基准场的地震红外异常分析技术

从卫星红外遥感图像中识别和提取与构造活动有关的热异常信息,是地震红外遥感监测预警的关键技术.为消除遥感影像中的复杂背景影响以及实现红外异常信息的自动识别与提取,本文提出了一种基于基准场的地震红外异常分析技术(IAARF),其核心是利用已有的多年同期红外遥感资料建立研究区的两个基准场,即异常识别基准场和异常提取基准场.文中设计了异常分析技术流程,提出了异常识别方法和异常定量提取模型.并以1998年张北Ms6.2地震为例,采用1995-1998年的90景NOAA/AVHRR影像进行了应用实验和对比分析,结果表明IAARF技术是有效的,可望用于卫星红外遥感异常的日常监测与分析预警工作中.     

基于HJ-CCD和MODIS的吉林省中西部湖泊透明度反演对比

水体透明度能够反映光在水体中的穿透程度,影响水生植被及以光为依赖条件的水生生物的分布,获取透明度的传统方法是采用透明度盘进行测量,但也可以通过遥感方法获得.环境减灾卫星是专门用于环境与灾害监测预报的小卫星星座,影像覆盖范围广,空间、时相分辨率较高,可以为水环境遥感提供较好的数据源.MODIS数据在近岸水体和内陆大型湖泊水环境监测中也有广泛应用,它的时相分辨率也很高,但空间分辨率低.利用HJ-1A卫星CCD数据和MODIS日反射率产品(MOD09GA),以2012年9月吉林省石头口门水库、二龙湖、查干湖、月亮泡等地的实测透明度为基础(实测点数74个,最小值为0.134 m,最大值为1.410 m,平均值为0.488 m),根据灰色关联度选取构建模型的波段组合,建立水体透明度反演模型.HJ1A-CCD数据与MOD09GA数据建立的模型R2分别为0.639和0.894,均方根误差(RMSE)分别为0.248和0.135,模型验证的平均相对误差(MRE)分别为17.1%和9.5%,RMSE分别为0.207和0.089.MODIS数据以其较高的辐射分辨率使模型精度较高,但是HJ数据在应用于透明度小于1 m的水体时精度也较高(MRE=13.5%,RMSE=0.066).HJ-CCD数据在空间分辨率上的优势使其能够获得透明度空间分布的细节信息.比较两者反演得到的湖泊平均透明度,结果较为一致.     

区域红外亮温背景场建立方法及初步应用

本文主要利用NOAA/AVHRR热红外亮温图像建立活动构造区域亮温背景场的方法, 对背景场建立过程中NOAA图像的几何精校正、 云和干扰噪点、 噪线的去除等关键问题进行了分析, 并提出相应的解决方法。 在此基础上, 利用多年的NOAA卫星资料, 建立了首都圈地区(38°～42°N, 112°～118°E)的旬、 月、 年不同时间尺度上的亮温背景场, 并进行了分析。 结果表明, 首都圈地区的亮温背景场变化主要受季节和地形因素的影响, 时间维上整体表现为夏高冬低的年变特征, 符合季节变化规律; 空间维上总体表现为东南部华北平原区亮温高, 西北部随海拔高程的增加而亮温逐渐降低为特征。     

一种基于指数函数的遥感水体信息提取方法

MODIS数据具有高时相分辨率、高光谱分辨率和中等地面分辨率的特征,利用MODIS数据来监测和提取旱情严重地区的水体信息已经成为一个重要的研究方向.本文利用各类地物在MODIS各个波段上的波谱特征差异性进行水体提取,但与以往水体信息提取方法有创新之处在于:本文借助于非线性的指数函数对低反射的水体的反射率进行了拉伸而对高...     

风云二号C/D卫星与GOES卫星太阳X射线探测数据交叉比对

风云二号卫星是我国研制的第一代静止业务气象卫星.本文针对风云二号C星/D星(FY-2C/D)太阳X射线探测数据与美国GOES系列卫星太阳X射线探测数据开展交叉比对,以检验FY-2C/D卫星数据的有效性.研究结果表明在X射线通量变化的时间特性以及通量大小等方面,FY-2C/D卫星探测结果与GOES系列卫星探测结果具有较好的一致性.对2004年11月—2010年6月期间85次耀斑事件X射线峰值流量的比对结果表明,FY-2C卫星与GOES系列卫星的探测结果在1~8 Å波段的相关系数为0.795,FY-2D卫星与GOES系列卫星的探测结果在0.5~3 Å和1~8 Å波段的相关系数分别为0.921和0.989,说明FY-2C/D卫星太阳X射线探测结果可信度较高,能够用于太阳X射线耀斑的监测、预警以及研究工作.     

基于不同时空尺度多源遥感数据的新疆于田地区地震热异常分析

针对2000年以来新疆于田地区5次M_S5.0以上地震,采用MODIS地表温度数据与NOAA卫星长波辐射数据,从不同时间、空间尺度对震前热红外异常特征进行提取和分析。研究结果表明,5次地震的两种数据均提取出明显的热异常,两种数据异常提取结果具有一定的时空关联。基于以上不同时空尺度热红外特征分析结果,总结提出了一种多时空尺度的异常判别方法。基于该方法对于田及周边地区2018—2020年连续3年的热红外数据进行扫描,开展M_S5.0以上地震热红外异常的回溯性检验应用,共检验出19次异常,其中12次对应地震发生,7次错报,此外有7次漏报。通过不同时空尺度多源遥感数据对震前热红外异常特征进行综合提取,能够减轻环境因素干扰,提取出有效的热异常特征。以上研究结果可为多时空尺度地震热红外异常判别提供支撑。     

基于多源数据集成的多分辨率全球地表覆盖制图

全球地表覆盖数据产品(如地表覆盖,植被连续场)最高空间分辨率已达到30 m.不同领域的用户对于这些产品的精度和空间分辨率有着不同的需求.基于此,本文从制图精度和空间分辨率两方面对现有的30 m地表覆盖数据进行改进和分析.首先通过将两套30 m全球地表覆盖产品(FROM-GLC、FROM-GLC-seg(Segmentation))与两套粗分辨率全球产品(基于夜间灯光数据的不透水层NL-ISA、MODIS城市产品MODIS-urban)进行集成,生成了30 m分辨率的地表覆盖新产品FROM-GLC-agg(Aggregation).随后,采用了分辨率低于30 m的数据集(如MODIS地表覆盖产品MCD12Q1,全球地表覆盖产品GlobCover2009,MODIS水体掩模产品MOD44W等)对FROM-GLC-agg进行后处理以进一步消除类别混淆.经过多源数据合成的新地表覆盖数据产品中来自30 m分辨率全球地表覆盖产品的象元仍占98.9%.在此基础上,通过众数聚合和比例聚合这两种升尺度方法生成了8套粗分辨率(250 m,500 m,1 km,5km,10 km,25 km,50 km和100 km)全球地表覆盖数据集来满足不同应用的需求.通过基于混淆矩阵的精度比较表明FROM-GLC-agg的总体精度为65.51%,该精度显著优于先前的两套30 m地表覆盖产品.多源数据合成后的30 m分辨率数据以及升尺度处理后的250 m,500 m,1km分辨率数据的最高总体精度分别为69.50%,76.65%,74.60%和73.47%.对采用众数聚合法得到的不同分辨率下地表覆盖类型的面积偏差分析显示,当分辨率超过5 km时,大部分植被类型会有至少5%的面积偏差.因此,对于需要使用粗分辨率地表覆盖数据作为输入的用户,建议使用包含了准确地表覆盖类型占比的比例聚合数据.     

MODIS影像的大气校正及在太湖蓝藻监测中的应用

MODIS 数据有免费、波段丰富、时间分辨率高等优点,是进行太湖蓝藻监测的重要数据源,由于MODIS传感器接收的是地物反射太阳辐射的信号,太阳辐射与地球大气的相互作用会引起传感器接收到的信号失真,为了提高利用MODIS数据监测太湖蓝藻的精度,必须对其进行大气校正.本文介绍了FIAASH大气校正模型的基本原理,并对2007年4月25日MODIS数据的前七个波段进行试验,对比分析了影像大气校正前后的NDVI值以检测大气校正的效果;分析表明,大气校正前后NDVI的变化趋势基本上相同,但大气校正后的NDVI动态范围更大,校正后NDVI的平均值和标准差增大,大气校正在一定程度上有效地降低了大气对遥感影像的影响,达到了增强信息的目的;最后,利用大气校正获取的地表真实反射率数据的第二波段与第一波段的比值,运用阈值法提取蓝藻信息,经试验当阈值为1.9时提取出来的蓝藻分布图基本上与实际相符.利用MODIS影像可以快速、及时地监测蓝藻爆发的位置及爆发程度.     

近年于田2次7.3级地震热红外异常特征分析

利用热红外遥感数据地震处理软件,对中国静止气象卫星FY2C/2E亮温观测数据进行处理,得到2008年3月21日和2014年2月14日于田2次7.3级地震的热红外异常特征。结果表明,热红外异常特征周期均为64天,震中发生于热异常区边缘和热异常条带交汇部位;2008年地震短临异常显著,2014年地震中短期异常明显;西昆仑和阿尔金断裂带的热异常起伏程度相似,热红外异常可能与断裂活动密切相关。在监测能力弱的地区,开展热红外资料在地震预测应用研究工作,可以弥补地震前兆监测能力弱的问题。     

卫星反照率产品的多尺度验证与不确定性分析

中低分辨率卫星反照率产品反映了局地与全球尺度地表吸收太阳短波辐射的能力,在气候变化与能量平衡研究中具有重要应用.卫星产品的精度通常基于地面观测值进行验证,而中低分辨率卫星反照率产品的验证需面对卫星与地面观测尺度的差异这一难题.引入高分辨率反照率作为尺度转换桥梁是一种常用验证策略,但高分辨率反照率数据本身的误差,以及它与地面观测、中低分辨率产品的互匹配都可能给验证结果带来不确定性.本文验证策略对这些不确定性进行了控制:以不确定性最小原则设计地面采样策略,用地面观测值对30 m分辨率反照率(用国产HJ-1a/b卫星数据反演得到)进行了校正,用校正后的30 m反照率升尺度后,选择不确定性更小的像元评价中低分辨率反照率的精度.以中国黑河流域中游为研究区开展了对GLASS和MODIS两种1 km分辨率反照率产品的验证试验.验证结果表明,尺度转换后的HJ反照率可以精确的检验低分辨率反照率产品的精度,但是必须考虑验证过程中的不确定性,并在验证时排除不确定性过大的像元.     

中亚干旱区生态环境变化的特点和趋势

在综合分析中亚生态环境变化的现状和趋势的基础上,利用NOAA和MODIS数据,建立了一套适合于大尺度生态环境变化监测的遥感指标体系,应用数理统计方法和地理信息系统(GIS)空间分析方法,对各种可能的生态环境问题的程度、范围、危害和分布进行广泛深入的分析,研究主要生态环境问题的危害程度、分布范围,分别对中亚地区1990年和2005年的生态环境变化状况进行了评价,并对15年以来的生态环境动态变化进行了对比分析.分析结果表明1990～2005年15年时间里,哈萨克斯坦的植被生长退化的总面积增加了0.069×105 km2,乌兹别克斯坦的植被生长退化的总面积增加了0.081×105km2;土库曼斯坦的植被生长退化的总面积增加了0.296×105 km2;吉尔吉斯坦的植被生长退化的总面积增加了0.022×105km2,塔吉克斯坦的植被生长退化的总面积增加了0.112×105 km2,总体呈现明显的退化甚至恶化的趋势.研究结论证明,NOAA和MODIS数据不仅能够成功地进行大尺度的生态环境监测,而且能够取得较好的效果.