夜间陆地辐射雾的遥感时序数据检测

针对目前单时相遥感夜间陆地辐射雾检测不能有效分离雾和地表、低云的问题,利用日本第2代多功能卫星数据的高时间分辨率特性,提出了基于时序特征和支持向量机的夜间陆地辐射雾检测模型。该模型首先在单时相夜间陆地辐射雾检测基础上,使用第1和第4波段亮温差时序曲线构造的亮温差累积特征将夜间地表与陆地辐射雾和低云分离,然后利用第1波段亮温时序曲线构造的亮温变化累积特征、斜率匹配特征和频域奇异性特征,结合支持向量机进行夜间雾和低云的分类,从而实现基于时序数据的夜间陆地辐射雾检测。对两期遥感时序数据进行实验发现,与单时相夜间陆地辐射雾检测相比,利用时序数据的方法较好地提高了夜间陆地辐射雾的检测精度。     

基于SBDART辐射传输模型的夜间辐射雾自动检测及时间序列分析

如何确定合适的阈值来区分夜间辐射雾、晴空地表和中高云一直是雾检测研究的重点。圣巴巴拉DISORT大气辐射传输模型(Santa Barbara DISORT atmospheric radiative transfer,SBDART)可模拟雾顶亮度温度。基于该模型获取MODIS B20与B31波段的亮温差(brightness temperature difference,BTD),将其用于夜间辐射雾检测。以MODIS卫星数据为可行性试验数据,用国家卫星气象中心提供的地面验证数据进行验证,结果表明,使用该模型监测夜间雾的准确率达78.3%,误判率为21.7%,可靠性指标为0.643,Kappa系数为0.730。为进一步验证方法的稳定性,选取8景卫星序列图像进行时间序列分析,结果显示Kappa系数均值为0.744,说明应用当前阈值方法对MODIS夜间雾检测具有可适用性。该方法为夜间雾预报和夜间雾参数反演提供了有效的参考。     

基于FY-2E卫星数据的福建沿海海雾遥感监测

利用我国自主研制的风云二号静止气象卫星资料,结合地面自动气象站能见度资料,通过对大量不同时相卫星资料的试验分析,找出台湾海峡海雾、云以及晴空海表等典型下垫面的可见光、热红外和中红外3个通道的光谱特征和变化规律,在此基础上运用反射率阈值实现云雾与海洋表面的自动分离,用亮温阈值实现海雾和低云与中高云的自动分离,用中红外和热红外通道的归一化差值指标实现夜间海雾的自动识别,最后建立台湾海峡海雾自动监测业务软件系统,并选择2015年和2016年地面实测资料对遥感监测结果进行精度验证。研究结果表明:风云静止卫星逐时海雾产品能有效地弥补极轨卫星在监测时次上的不足,很好地为台湾海峡海雾动态监测业务提供数据支持;遥感监测结果与地面观测结果相吻合,总体上较为理想,海雾监测平均准确率白天超过70%,但夜间判识精度低于白天;但同时风云静止卫星遥感技术在海雾和低云的有效分离方面仍然存在局限性。     

基于VIIRS影像的秸秆焚烧火点监测方法

利用VIIRS SDR数据,基于火点像元亮温特征及其与背景亮温的偏差来提取秸秆焚烧火点信息。采用湖北省2015年秋收季节的VIIRS SDR 750 m分辨率下的第5、7、11波段反射率产品和13、15、16波段亮温值产品,基于VIIRS卫星影像秸秆焚烧火点监测算法和GIS平台叠加火点信息和地理基础数据生成湖北省秸秆焚烧火点分布图。结果表明,小火点检测率较高,漏检率降低。     

基于HSV色彩空间的遥感图像快速云检测

对可见光波段遥感图像进行HSV色彩空间变换,结合图像的亮度特征和饱和度特征,对饱和度通道和亮度通道分别进行同态滤波和直方图均衡化处理,增强目标云区对比度;转换为RGB色彩空间之后,接着进行2%的线性拉伸,结合云的暗原色通道特性生成暗通道图,不断突出云区与非云区对比;最后进行otsu阈值分割提取云区。实验依托实际项目需求,针对原始影像波段少的特点,选取3幅压缩后全色遥感影像为实验数据,并与阈值法进行目视判别和精度统计对比。实验结果表明该方法可以快速、较高精度地检测出云区,所提出的方法对检测数据质量和波段数要求低,检测快速,检测云区较为完整准确、实用性强。     

融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法

针对夜间云检测问题,本文基于静止气象卫星Himawari-8影像数据,分析了云像元光谱特征与图像特征,提出了融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法,实现了静止卫星夜间云的快速、准确检测。利用MODIS云产品和CALIPSO雷达数据,对云检测结果进行定性分析与定量验证。结果表明：(1)云检测结果与MODIS的云产品MYD06分布基本一致;(2)算法夜间平均云检测精度达到80.3%;(3)不同季节夜间的云检测精度随季节变化较明显,夏季最高达到83.3%,可以区分不同季节夜间的云与非云区域。因此,融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法能有效实现夜间云检测,为夜间云检测应用提供了新思路。     

基于VIIRS数据的哈尔滨市秸秆焚烧火点监测

采用哈尔滨市2020年秋收季开始至2021年春耕季结束的VIIRS SDR 742 m分辨率下的第5、7、11波段反射率产品和13、15、16波段亮温值产品,分析火点像元亮温特征及与背景亮温的偏差来提取哈尔滨市秸秆焚烧火点信息,对VIIRS卫星影像数据提取算法进行验证,同时对火点监测算法监测到的哈尔滨市秸秆焚烧火点进行时空分布研究。结果表明,此算法监测率较高,可以为监管部门提供重点有效的监测信息,提高对重点区域的监管力度。     

低云、高云和白天陆地雾遥感分离研究

雾灾一直都在影响人们日常生活,对雾进行有效的监测可减轻雾灾的危害程度。目前大雾遥感检测的难点为低云和雾的分离,并且高云下面的雾经常被误分掉,因此本文结合现有的研究成果和基于Gabor变换的纹理特征来分离低云和雾,并对高云和雾在透光性和光谱特性进行了研究,用红波段与近红外波段构建的归一化雾指数来提取高云下面的雾区。使用中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS）数据对发生在北方的两场大雾进行了实验,结果显示,大雾检测的总体精度都在80%以上,大雾检测的精度和稳定性得到了明显提高。     

基于MODIS卫星数据的平流雾检测研究

利用MODIS卫星数据．对雾与目标物(水、云、雪、地物)分别进行采样．得到光谱曲线并进行光谱分析，提出了有利于白天和夜问平流雾检测的波段．利用该波段选择结果．采用阈值法对平流雾进行检测并得到地面数据验证。结果表明，MODIS数据在雾检测方面具有很大的潜力。     

利用MODIS数据监测夜间雾

在分析雾、云、地表、水体等目标物红外辐射特性的基础上,针对MODIS数据提出了夜间雾监测算法.试验表明,该算法能够将低云大雾与中高云、水体和地表区分开.     

应用于O2-A波段云检测的阈值选取方法

云污染直接决定了卫星数据用于反演的可行性,云检测是温室气体反演流程中的必要环节,阈值的选取决定了在O₂-A波段利用阈值法对卫星数据进行云检测的效果,如何获取最优阈值成为关键,目前的阈值选取大多数是经验法,缺乏系统考虑。提出了一种半经验阈值选取方法,根据晴空涵盖率和误判率构建优选函数,通过求取优选函数的极值实现了最优阈值的选取。利用GOSAT卫星数据进行算法验证的结果显示,相比于传统的经验统计法,该方法所选取的阈值应用于O₂-A波段云检测时,云判定的准确率提高近10%。     

基于多源数据与随机森林方法的城市建成区提取——以郑州市为例

基于夜间灯光数据的阈值分割法在城镇建成区提取研究中被广泛应用,但由于夜间灯光数据分辨率低、灯光溢出和阈值分割法无法顾及区域差异等问题,一定程度上影响了该方法的提取精度。以郑州市为例,以LJ1-01与NPP/VIIRS两种夜间灯光影像为主要数据源,结合Landsat8中分辨率遥感影像、网络城市兴趣点(POI)及路网数据,利用随机森林分类方法对郑州市2018年建成区进行提取,参考土地利用数据,对RF分类法与NTL、VANUI、BANUI、PANUI、RANUI指数等阈值法进行对比实验和精度评价,评估基于多源数据的随机森林分类方法在城市建成区提取中的优势。实验表明,RF比阈值法提取的建成区更接近真实建成区且提取精度更高,具有更好适用性;LJ1-01数据提取的效果和精度总体优于NPP/VIIRS数据;在采用RF分类时,各类特征的重要性在不同夜光数据源中表现差异较大。     

基于多光谱综合的MODIS数据云检测研究

云检测是卫星遥感数据处理中不可缺少的工作。通过分析云在不同波段中的大气辐射特点，结合MODIS数据的光谱特性，提出 一种多光谱综合的云检测方法。该算法从可见光反射率、红外波段亮温值以及亮温差等方面综合考虑，逐步建立一个云检测掩模。通 过对不同时期不同背景的MODIS数据进行验证和对比分析，结果表明，该模型的云检测效果理想，尤其对可见光波段难以识别的薄卷 云也有很好效果，为有效利用MODIS数据以及进行更加精确的反演提供可靠依据。     

基于MODIS数据的雾光谱特性研究

通过对中国东部不同区域不同季节的15幅白天MODIS影像进行雾与地物、雪、云的光谱特性差异分析,发现较利于雾与背景（地物、云、雪）分离的波段并分析其原因,为进一步利用MODIS数据进行大范围不同季节雾检测提供了一些初步建议和思路。     

利用NPP/VIIRS微光数据反演夜间气溶胶光学厚度

大气气溶胶具有气候环境和健康效应,且具有明显的时空和昼夜变化特征。因此探测夜间气溶胶光学厚度（AOD）具有重要的意义。NPP/VIIRS上的昼夜通道DNB（Day Night Band）为夜间反演AOD提供了有效的数据。基于大气辐射传输理论对夜间AOD进行反演,首先,利用“背景合成法”获取夜间城市灯光真实辐射值;然后,利用改进的“消光法”反演夜间AOD。选取华北地区作为研究对象,获得了2016-03—2017-02新月日期的夜间城市灯光真实值,选择其中的2016年7月和10月的2次污染天气过程,反演了夜间AOD分布。通过北京、天津和郑州的太阳光度计地基观测结果和北京市环境质量监测站空气质量指数（AQI）对反演结果进行验证,结果表明反演结果和观测结果有较好的一致性,展示了卫星微光数据在夜间城市污染空间分布监测中的应用潜力。     

360°激光扫描仪锥扫描角标定

360°激光扫描仪已广泛应用于车载移动测量系统,是车载移动测量系统的关键传感器之一,它的测量精度直接影响整个系统的最终测量结果。根据360°激光扫描仪的工作原理,发现了一种新的设备测量误差源——锥扫描角,分析其产生的原因,设计了动态标定和静态标定两种试验方案,验证锥扫描角的存在,并对其作出标定。提高了360°激光扫描仪的测量精度,为同类设备的标定提供参考。     

基于动态阈值的HJ-1B图像云检测算法研究

针对环境与灾害监测预报小卫星星座1B星(HJ-1B)的传感器波段特征,通过对云检测阈值的年度波动性分析,提出了一种基于波谱标准差异常的“动态阈值云检测算法”.该算法的实现主要是采用图像配准、波段运算、线性回归和误差分析等方法,获取云异常区域,进而剔除图像中的云像元.研究结果表明,该算法可以很好地检测出不同时相、不同类型下垫面上空的云像元,为有效利用HJ-1B数据并提高其图像分类精度发挥作用.     

水体上方云和云阴影检测算法

目前常见的云和云阴影检测主要针对陆地表面,而对于不同类型水体光谱特征对检测结果影响的研究较少.因此针对富含泥沙或者叶绿素的水体,利用云与水体的光谱差异,采用波段组合的方式来识别潜在云像元,提高薄云像元的识别精度;根据云阴影与不同类型水体的光谱特征差异,采用设定动态阈值的方法,准确识别云阴影.利用目视解译法对检测结果进行验证发现,云像元位置准确,边界清晰,总体正确率高于90％;云阴影方位精准,结构完整,总体正确率高于88％.     

采用主成分分析的改进云检测算法

针对Fmask云检测算法难以区分Landsat遥感影像上云和冰这一技术难题,该文提出一种基于主成分分析的改进Fmask云检测算法。首先对Fmask中归一化植被指数和归一化雪指数固定阈值进行自适应阈值改进,并对影像进行主成分变换,然后对主成分分析变换后的组合波段进行改进的Fmask云检测,最后进行算法对比分析。以北极地区的TM影像进行实验,结果表明,对同时覆盖冰层和云层的Landsat遥感影像,该文提出的算法能够提高云检测精度。     

火星表面亮温的时空变化特征分析

利用3个火星轨道器获取的热红外波段探测数据,分析了火星表面亮温在时间维上的年际和季节性变化规律,以及空间维上随地形和纬度的变化特征。研究结果表明:(1)5个火星年的表面亮温年际变化幅度均未超出轨道器热红外波段探测数据的精度范围。(2)火星南半球表面亮温的季节性变化幅度大,远日点时期表面亮温随季节的变化基本符合正弦规律且年际差异小,而近日点则有多处明显偏离正弦规律且年际差异较大;北半球表面亮温的季节性变化幅度远小于南半球,且季节特征不明显,受全球性尘暴影响而引起的夜间升温要大于夏季太阳辐射能增加引起的升温。(3)在同一时段,盆地、峡谷等低海拔地形的表面亮温较高,而山峰、高原、台地等高海拔地形的表面亮温一般较低;Olympus Mons地区的表面亮温与高程之间存在相关系数为–0.9072的负相关关系,线性拟合的结果表明该区域海拔每上升1 km,表面亮温下降约1.4 K。(4)表面亮温随纬度的变化总体上满足低纬度高于高纬度的规律,但受到地形等因素的影响,表面亮温最大值出现在偏离赤道的35°S位置,而赤道附近纬度的表面亮温最小值要小于临近稍高纬度位置的最小值;从赤道到两极同纬度表面亮温的差异逐渐减小。