MODIS数据存储格式研究

新型的遥感数据MODIS在近年来得到了比较广泛的应用,该数据有很多优点,在地理科学与资源管理中的应用潜力很大。深入研究该数据采用的HDF文件的数据结构,是开发自主知识产权的遥感图像处理软件的前提工作。本文就:什么是HDF,为什么创造HDF,HDF的高等级应用程序接口,HDF命令行用法和可视化工具,主要的HDF平台,HDF的基本原理,HDF文件格式,用多文件接口对HDF文件的基本操作,确定一个文件是否为HDF文件等问题展开了讨论。     

利用GDAL扩展ArcGISEngine对HDF文件的支持

介绍了HDF格式和GDAL原理,重点研究了利用GDAL和ArcGIS Engine提供的接口来扩展ArcGIS Engine对HDF文件格式支持的技术实现,结果表明,利用GDAL可以扩展ArcGIS Engine对HDF文件的支持,最终实现多源空间数据访问。     

支持多源遥感数据格式的抽象库DFAL

针对当前遥感数据缺乏统一文件格式标准,多源遥感产品的生产使用涉及多种文件格式的现状,在研究多种遥感数据格式及对应库GDAL、HDF4、HDF5的基础上,参考国家气象局的NOAA AVHRR 1B格式标准,利用工厂模式,设计和实现了一个具有统一操作接口的多源遥感数据格式抽象库DFAL,在更高的抽象层次解决了GDAL和HDF4、HDF5库不能一致使用的问题。使用DFAL库进行不同文件格式的读写,专家无需了解这些文件格式的差别,以便从繁杂的遥感数据格式中解放出来,将更多精力投入到遥感科学研究的层面上。在DFAL库的基础上实现了两类常用遥感数据格式Geo TIFF和HDF5之间的转换工具,方便工程应用。DFAL库及转换工具在国家高技术研究发展计划《星机地综合定量遥感系统与应用示范》的多尺度按需定量遥感产品生产系统中进行了应用测试,取得了很好的实际效果,证明了DFAL库稳定性和可用性,并大大减少了多源数据协同使用时多种文件格式读写的工作量。     

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。     

MODIS L1B数据在水利中的应用

MODIS是EOS计划中一个重要的传感器,从水利应用的角度,介绍了MODISL1B数据的特征和处理流程,综合说明了MODIS数据在水旱情监测中的应用前景、处理方法和流程,并在此基础上讨论了深入研究过程中的主要问题。     

HDF 5格式特点及其对遥感数据格式标准化的几点启示

阐述了HDF 5数据格式的特点及其对遥感数据标准化的启示和借鉴作用。HDF 5格式层次式的逻辑结构、B树的物理存储方式，面向对象的特性、数据类型的广泛支持、自我描述以及内容与表达的分离等特点，使得它在记录和存储科学数据时具有强大的优势。遥感数据标准化如何设计一种结构简单且扩展性很好，同时支持不同平台的标准格式，可以从HDF 5的实现方法上得到借鉴。     

应用小波收缩方法剔除MODIS热红外波段数据条带噪声

采用多元并扫方式 (1km分辨率 1 0元并扫 ,5 0 0m分辨率 2 0元并扫 ,2 5 0m分辨率 4 0元并扫 )的MODIS传感器由于各探测单元在轨响应差异而引起的条带噪声对MODIS定量产品的反演计算精度造成一定影响。这种影响在MODIS的热红外波段尤其明显。为了尽可能减少这种影响 ,提高MODIS定量产品反演精度 ,提出应用小波收缩方法剔除MODIS数据条带噪声。研究首先使用连续小波变换方法分析MODIS条带数据 ,确定MODIS数据条带噪声在小波系数域中的尺度。其次 ,在分析条带噪声模式的基础上 ,使用小波收缩方法对MODIS 1B数据进行噪声剔除计算。最后比较了分别使用噪声剔除前后的两组MODIS 1B数据反演得到的部分云和大气定量遥感产品 ,结果表明 ,使用剔除噪声后的MODIS 1B数据反演的定量遥感产品精度具有明显的提高     

基于MODIS云产品的AIRS像素云检测

为了利用MODIS云产品数据检测出大气红外探测器(AIRS)数据中像素云的特性,首先采用空间匹配算法对MODIS和AIRS数据进行匹配,然后结合MODIS云分类、云相态掩模及其业务上的云检测算法,实现了利用MODIS数据对AIRS像素云(单个视场云)特性的检测.结果表明,用MODIS 1 km分辨率产品数据可以实现对AIRS数据的云分类(低云、中云、高云)和云相态(水云、冰云、混合云)检测.     

基于ZY-3数据与MODIS数据气溶胶光学厚度反演方法对比分析

以湖北省东部的大悟—红安一带为研究区,选用资源三号立体测绘卫星(简称ZY-3)多光谱数据与MODIS L1B级数据实现气溶胶光学厚度(AOD)反演,从而对比分析两种影像反演结果的差异性。ZY-3数据的AOD反演是在Gilabert算法的基础上增加漫反射项,选择多个暗像元,应用空间插值的方法来实现;MODIS数据的AOD反演同样采用暗像元法实现。两种卫星影像数据的反演结果显示ZY-3数据反演结果比MODIS数据的反演结果更为精细,更适合小范围地区的研究。     

基于FLAASH模型的MODIS1B数据的大气校正

主要介绍了FLAASH大气校正模型的主要原理及算法,并运用ENVI软件中的FLAASH大气校正模型对上海长江口地区MODIS1B卫星影像进行大气校正,对校正前后的影像进行对比分析。研究表明,MODIS1B卫星影像经过FLAASH大气校正后,较好地消除了大气影响。     

MODIS数据Bowtie效应快速消除算法研究

 Bowtie效应是EOS/MODIS L1B级图像数据的一个几何畸变问题，虽然目前已经提出了几种消除方法，但在计算效率和实际应用等方面还有许多限制。本文在分析国内外消除Bowtie效应的基本原理和算法的基础上，在不用星历表数据的前提下，对中国、美国和澳大利亚及其周边地区数据进行了实验，找出了这些地区Bowtie 效应的规律，提出了一种简单有效的消除算法。实验结果表明，该算法可以在不使用星历表数据情况下快速有效地消除Bowtie 效应。     

Multi-threaded compression of Earth observation time-series data

ABSTRACT

Earth observation data are typically compressed using general-purpose single-threaded compression algorithms that operate at a fraction of the bandwidth of modern storage and processing systems. We present evidence that recently developed multi-threaded compression codecs offer substantial benefits over widely used single-threaded codecs in terms of compression efficiency when applied to a selection of moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) datasets stored in the HDF5 format. Compression codecs from the LZ77 and Rice families are shown to vary in efficacy when applied to different MODIS data products, highlighting the need for compression strategies to be tailored to different classes of data. We also introduce LPC-Rice, a new multi-threaded codec, that performs particularly well when applied to time-series data.     

Integrating Environmental Models with GIS: An Object-oriented Approach Utilising a Hierarchical Data Format (HDF) Data Repository

Conceptual, as well as operational, aspects need to be taken into account when developing an integrated modelling framework. A set of achievable requirements has been identified which are used to realise a solution that is applied to the modelling of ephemeral flood channels. The solution described provides: (1) a common data repository within which all model run details, scientific data sets and output results reside; (2) the ability to interactively visualise and select suitable data sets from the data repository to configure the model; (3) an interface for mediating the flow of information between model and other applications; and (4) the possibility to allow model functionality and associated data to be made available to the wider scientific community. This is achieved using an object-oriented approach within the Research System Inc. Interactive Data Language (IDL) and the adoption of National Center for Supercomputer Application's HDF as a common file format for modelling scenarios. The paper outlines the development of a class library, EM_HDF, for mediating and facilitating data exchange between the model and its HDF data repository. The developed system is designed to be applicable to a wide range of modelling applications beyond the fluvial model described.     

太湖悬浮物浓度的MODIS影像估测研究

通过研究,发现在大样本(N=335)的情况下MODIS 500 mB1-B3与太湖悬浮物浓度具有较好的线性关系(R2=0.659)。同时,运用实测光谱深入分析悬浮物的敏感波段,进一步揭示了采用B1-B3估测的理论依据,并建立了适用于各个季节的太湖悬浮物通用遥感估测模型。     

Asian Dust Storm Monitoring Combining Terra and Aqua MODIS SRB Measurements

Sand and dust storms (SDSs), which present environmental risks and affect the regional climate, have been worsened in the East Asian regions over the last decade. Monitoring SDS from space using satellite remote sensing (RS) has become one of the most important issues in this field. At present, satellite RS of SDS is limited to using true-color images or aerosol optical thickness (AOT), or a new algorithm called "Deep Blue". Using current existing approaches makes it difficult to identify SDS from clouds. The authors have detected SDS by combining Terra and Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) solar reflectance band (SRB) measurements. Based on the dust spectral characteristic, this letter proposes a normalized difference dust index (NDDI) using MODIS reflectance measurements and applies it to the Asian SDS cases. The simple NDDI index is found to be able to identify SDS and clouds easily. The results suggest that NDDI could be used to detect SDS over bright surfaces where the MODIS AOT product is not available     

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。     

Deriving Marine-Boundary-Layer Lapse Rate from Collocated CALIPSO, MODIS, and AMSR-E Data to Study Global Low-Cloud Height Statistics

Global cloud-top height statistics of marine-boundary-layer clouds are derived from the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO) Level 2 aerosol and cloud layer products. The boundary-layer lapse rate in the northeast region of the Pacific Ocean is investigated using sea surface temperature (SST) data from the Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS (AMSR-E), cloud-top temperature data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), and cloud-top height data from CALIPSO. Based on the lapse rate derived from the combined CALIPSO/MODIS/AMSR-E measurements, cloud-top heights in regions within CALIPSO tracks are derived from AMSR SST and MODIS cloud temperature to test the validity of this approach. For homogeneous low-level clouds, the results agree with the cloud-top height from the collocated CALIPSO cloud-top height measurements. These results suggest that the database of derived lapse rates from the combined measurements can be applied to study cloud-top height climate statistics using the MODIS and AMSR data when CALIPSO observations are not available.