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.     

加权平均温度模型对GPS水汽反演的影响北大核心CSCD

针对加权平均温度(Tm)模型对GPS水汽反演精度影响的问题,该文基于无线电探空资料,利用线性回归分析方法建立湖南地区Tm模型,以此模型反演GPS可降水量。通过与无线电探空资料对比,分析Tm本地化对GPS水汽反演精度的影响。对2016年4月至12月临近长沙、怀化和郴州的GPS可降水量进行反演,结果表明:较Bevis Tm模型,采用本地化的Tm模型反演得到的GPS可降水量精度更高,和无线电探空测得可降水量对比,平均偏差分别降低了25.68%、36.87%和13.70%,均方根误差分别降低了1.40%、1.93%和1.36%。     

海表温度对SMOS盐度遥感反演精度的影响

利用星载微波辐射计对全球海表盐度的卫星遥感探测,其精度会受到多种环境因子的影响。采用广义加性模型GAM和偏最小二乘法PLS分析了水温对海表盐度遥感反演精度的影响,同时,利用ARGO观测数据对SMOS卫星反演的赤道太平洋和西北太平洋海表盐度进行精度检验。结果表明,水温对海表盐度反演精度具有显著影响,且Stokes矢量第一参数(总辐亮度)是海表盐度反演的最佳亮温参数。在平均水温约16℃时的均方误差约为0.9 psu,23℃水温下的均方误差约为0.7 psu,30℃水温下的均方误差约为0.4 psu,即高水温下盐度反演精度相对较高。     

全球海表温度变化特征分析

使用一维连续小波变换方法,分析了1880～2011年全球海洋表面温度平均异常时间序列的变化特征;探讨了全球以及半球在不同时间尺度上的变化、突变点以及一致性;清晰地获得了海温在不同时间层次上的分布和冷暖交替情况。另外,在大尺度上全球海洋表面温度有80 a和40 a附近的2个年代际周期,在中尺度上存在一个12 a和一个19 a的周期,在小尺度上存在一个4～6 a的主周期。     

青岛气温与全球海表温度的相关分析

利用奇异谱算法对国家160站气象资料中的青岛气温数据和ERSST海表温度资料进行了分析,研究了青岛气温的发展趋势和周期性变化规律,并对未来青岛市气温进行了预测,预测结果与原观测数据接近(相关度接近0.95)。同时也研究了青岛气温异常和全球海表温度的相关性,研究表明:青岛气温异常与全球海表温度异常部分地区存在超过0.79的相关性,其中最大正滑动相关系数位于9月份8N、49W点,并且青岛气温异常存在4个单位的滞后时间。     

海表温度预报方法研究

利用遥感站3年来的海表温度资料,编写了一系列的数据处理、分析和预报程序,得到了东海海区海表温度的年变化规律,并利用周期外推预报法实现东海辖区海表温度的预报,为进一步研究东海辖区海水性质及海水运动的分布和变化打下了基础。     

地基GPS水汽反演中区域大气加权平均温度模型

利用地基GPS反演可降水量,需要准确求得水汽转换参数。为了提高区域GPS大气水汽反演的精度,分析了大气加权平均温度的时空特性及其与地面温度之间的函数关系;利用江苏地区2003—2011年的气象探空数据建立了适用于江苏地区的局地大气加权平均温度计算模型。比较江苏模型、Bevis模型和李建国模型求得的大气加权平均温度值,江苏模型的精度较Bevis模型和李建国模型分别提高33.14%和9.28%。由江苏模型得到的可降水量内符合精度约为11.12 mm,较GAMIT软件结果精度提高约7.91%。     

利用GPS遥感哈尔滨地区大气综合水汽含量

介绍了利用全球定位系统遥感水汽的原理,并利用2004年6月哈尔滨GPS跟踪站的观测资料和气象资料,对哈尔滨地区的大气综合水汽含量进行了反演。     

地基GPS反演大气水汽含量实践

随着地基GPS技术日益完善以及GPS在气象学中应用的不断深化,地基GPS探测技术已经成为一种有效的大气水汽探测手段,总结了地基GPS反演大气水汽含量的原理和方法,并通过实例分析了其误差产生的原因,验证了GPS反演大气水汽含量的可行性。     

利用MODIS红外资料反演大气参数以及表层温度的研究

提出了用牛顿非线性迭代法同时反演大气参数和表层温度,该反演算法应用到我国渤海地区MODIS红外资料中,可反演得到中尺度范围内的大气温度、水汽廓线,其误差分别不超过1.5 K和18%。反演得到的表层温度、大气可降水量(TPW)和大气稳定度(TTI)与美国国家宇航局(NASA)MOD07产品相似。     

基于自适应参数估计的多时相遥感图像变化检测

提出一种基于自适应参数估计实现多时相遥感图像的变化检测算法.首先应用分层Markov随机场模型建立多时相差分图像的统计模型;然后通过非监督的迭代自适应参数估计实现差分图像的分类,从而检测出变化的像元.在每次参数估计过程中,先将上次估计出的参数用于最大后验估计实现差分图像的分类,然后根据分类结果再对参数进行修正,并将修正后的参数用于下一次迭代分类,如此循环迭代,能够自适应地完成差分图像的参数估计与分类.     

利用GPS反射信号遥感Michael飓风海面风场研究

对GPS反射信号的功率波形以及GPS信号在海面的散射区域进行了阐述,并对海面风场反演的原理和方法作了具体的介绍。处理了NASA在Michael飓风中机载实验的数据,反演得到的风速精度为2 m/s左右,从而验证了通过GPS反射信号反演海面风场在理论和实践上的可行性。     

线性正则化遥感反演中正则化参数的确定方法

研究了线性正则化反演中正则化参数的确定方法,提出了以香农熵减最大化为条件的正则化参数确定方法——最大熵法,并以具体遥感反演实例,和常规正则化参数确定方法比较,证明了最大熵法在观测数据误差不大的情况下有明显优势,在观测数据误差方差大、而先验知识精度较高时也显示优势。     

城市不透水面遥感估算

由于人口快速增长和农村人口向城市迁移,城市不透水面积也在持续快速增长。加速的城市扩张和无监控的城市开发会导致诸多生态环境问题。本文利用Landsat影像,采用附有限制条件的线性光谱混合分解、植被覆盖度与不透水面负相关模型、监督分类三种方法对南京城区的不透水表面分布进行空间分析。通过评估这三种方法提取的不透水面的精度和分析和种方法受其主要人为因素的影响大小以及不透水面的提取过程,表明了线性光谱混合分解方法较优。     

GIS支持下地物BRDF的卫星遥感反演模型研究

讨论一种基于RS和GIS的有别于一般和传统方法的地物BRDF构建原理.其核心是卫片像元坡面方向反射几何参数的逐点计算和地物不同坡面方向反射因子的反演计算.它开拓了一种在自然状况下能适应各种分辩率遥感卫星的不受地面测试仪器性能限制的快速、实时、自动地同时构建多种地物BRDF的新途径.     

非线性不适定遥感反演中正则化参数的定量确定

以地表和大气参数一体化反演为例,以香农熵减表达反演过程中的信息利用,在一定的合理假设下,推出了非线性不适定反演问题中正则化参数(先验信息比)在迭代过程中的定量确定方法。本文方法在保持反演稳定性的前提下,最大限度地利用观测数据中的信息,提高了目标参数的反演精度。     

基于GOCI的辐射沙脊群海表流场遥感分析

针对江苏沿海尤其是辐射沙脊群海域水沙动力环境复杂,难以实时更新实地海洋流场调查数据的问题,根据2014年1月韩国高分遥感影像GOCI与现场同步潮汐数据资料,运用最大交叉相关系数法,遥感模拟分析了辐射沙脊群海表瞬时流场。结果表明,在辐射沙脊群海域琼港-洋口港一带,近岸海流场变化明显,海流自沿岸滩涂带流向外海;同时远岸瞬时流场的涡旋及流场瞬时方向变化亦较清晰。通过遥感分析法观测海表流场,在一定程度上解决了基础资料更新难的问题,实现了实时检测辐射沙脊群海表流场变化的目的。     

基于热红外遥感技术的腾冲地区地热异常区温度反演研究

我国云南腾冲地区地热资源丰富,对地热资源进行定量的预测评价势在必行。而以遥感为手段进行地表温度的反演是地热研究的重要方法。本文利用ETM数据的Band6热红外通道,对工作区进行温度反演并通过消除阴影影响对反演温度进行修正使得温度差异较大的情况得到改善,减少了太阳照射造成的温差影响。结果表明,研究区地表温度分布主要有3个区域;通过温度反演结果与已知地热点叠加分析,选取14~21℃为进行地热预测评价的有利区间。     

基于劈窗算法从ASTER遥感数据反演地表温度

应用卫星热红外遥感影像反演地表温度对于研究城市生态环境、气象过程具有重要意义,ASTER 遥感数据为此提供了有效的信息源。针对从 ASTER 数据中反演地表温度(LST)的需要,首先利用 MODIS 数据反演大气水汽含量,并模拟出大气水汽含量与大气透过率的关系,求得大气透过率,然后通过决策树分类结果和地物光谱特征计算出地表反射率,最后采用劈窗算法反演出地表温度。通过某市2个季节的试验表明该方法具有较高的精度,能够有效应用于城市热环境分析,为城市物理环境综合分析评价提供支持。     

基于地貌类型的土壤有机质多光谱遥感反演

基于地貌类型分析土壤有机质含量与多光谱遥感影像光谱波段之间相关关系,构建不同地貌类型区有机质含量反演模型。结果表明,各波段光谱反射率与土壤有机质含量均呈负相关关系。利用SPSS软件对所有波段进行剔除变量(remove)线性回归分析,当全部波段参与构建反演模型时,一次反演模型拟合效果较好。分地貌类型区构建土壤有机质反演模型精度高于整个区域反演模型精度,与实际值对比,当允许误差为7%时,土壤有机质含量识别度为91.65%。基于地貌类型构建土壤有机质含量反演模型提取研究区土壤有机质含量切实可行,且精度较高。