Mapping floods due to Hurricane Sandy using NPP VIIRS and ATMS data and geotagged Flickr imagery

In this study, we present an approach to estimate the extent of large-scale coastal floods caused by Hurricane Sandy using passive optical and microwave remote sensing data. The approach estimates the water fraction from coarse-resolution VIIRS and ATMS data through mixed-pixel linear decomposition. Based on the water fraction difference, using the physical characteristics of water inundation in a basin, the flood map derived from the coarse-resolution VIIRS and ATMS measurements was extrapolated to a higher spatial resolution of 30 m using topographic information. It is found that flood map derived from VIIRS shows less inundated area than the Federal Emergency Management Agency (FEMA) flood map and the ground observations. The bias was mainly caused by the time difference in observations. This is because VIIRS can only detect flood under clear conditions, while we can only find some clear-sky data around the New York area on 4 November 2012, when most flooding water already receded. Meanwhile, microwave measurements can penetrate through clouds and sense surface water bodies under clear-or-cloudy conditions. We therefore developed a new method to derive flood maps from passive microwave ATMS observations. To evaluate the flood mapping method, the corresponding ground observations and the FEMA storm surge flooding (SSF) products are used. The results show there was good agreement between our ATMS and the FEMA SSF flood areas, with a correlation of 0.95. Furthermore, we compared our results to geotagged Flickr contributions reporting flooding, and found that 95% of these Flickr reports were distributed within the ATMS-derived flood area, supporting the argument that such crowd-generated content can be valuable for remote sensing operations. Overall, the methodology presented in this paper was able to produce high-quality and high-resolution flood maps over large-scale coastal areas.     

基于卫星遥感的长江三角洲地表热环境人口暴露空间特征

研究城市地表热环境变化的时空演变规律对防灾减灾具有重要意义。本研究以卫星遥感的夜间灯光,植被指数,高程和坡度为自变量构建了适用于人口空间分布估算的随机森林模型,结合卫星遥感反演的地表温度数据,以2016年夏季为例,研究了1km分辨率的长江三角洲地区夏季地表热环境人口暴露分布特征。研究表明:(1)利用随机模型对长江三角洲2016年人口进行1000m格网空间化分布模拟,变量解释度达到80%,人口空间化结果接近实际。(2)人口密度高值区和夏季大部分月份内的地表热环境高温区和人口暴露高和极高风险区总体有较好的对应。6月皖北地区高温区面积增大导致地表热环境的人口暴露风险较高等级的面积比例高于其他月份。(3)在月和季节平均尺度上,地表高温热环境暴露极高和高风险区域面积极少,处于沿海地区、长江下游沿线以及各县区的中心城市;中等暴露风险区域主要分布在东部及中心城市周边地区;低暴露风险区分布在东北部内陆地区和东北部人口数量相对较少地区。     

基于遥感数据和POI数据的GDP空间化研究 ——以北京市为例

为了比较分析不同数据对格网化社会经济活动空间分布精度差异性的影响,以北京市为例,基于土地利用数据对第一产业空间建模,基于NPP/VIIRS夜间灯光数据和POI数据运用熵值赋权和代用数据空间展布的方法对第二、三产业空间建模,将第一产业和第二、三产业进行格网叠加,并与辖区GDP统计数据进行误差分析。结果表明:借助土地利用数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据和POI数据的GDP空间模拟结果与真实分布格局较为一致,而使用土地利用数据和夜间灯光数据进行GDP空间化模拟的精度明显降低。因此,将反映细节信息的POI数据加入到GDP空间化研究后,能够进一步扩展GDP空间化的数据源,提高GDP空间化模拟精度。基于土地利用数据、NPP/VIIRS夜光数据和POI数据可以实现较高精度的GDP空间化模拟。     

NPOESS/VIIRS及其云图产品的应用

美国国家极轨业务环境卫星系统计划(NPOESs)第1颗卫星预计于2010年发射,可见光红外成像辐射仪(VIIRS)是NPOESS卫星计划的首要关键载荷,该仪器继承、发展和集成了3颗现有卫星有效载荷的功能,其预期云图产晶在整个NPOESS计划应用产品中处于最高优先级地位.从简要介绍NPOESS/VIIRS仪器特征人手,从云图解释的物理基础出发,利用现有卫星载荷类似通道云图实例,对VIIRS预期云图产品进行了概要分析,给出该载荷云图产品在改进和提高云分析与预报水平方面的预期应用潜力和价值.     

基于VIIRS火点数据和FARSITE系统的森林火灾蔓延模拟

针对森林火灾模型模拟、预测火灾蔓延结果精度随时间增加而降低的问题,提出了使用卫星遥感火监测数据重初始化火灾模型降低模拟结果误差的方法。使用FARSITE（Fire Area Simulator）火灾模拟系统模拟内蒙古自治区一场森林火灾,并使用375 m的VIIRS（Visible infrared Imaging Radiometer Suite）火监测数据对FARSITE重初始化,探究该方法在中国林火蔓延模拟中的应用。使用SC（S?rensen’s Coefficient）值,辅以多源卫星遥感数据,评估该方法模拟结果精度。结果显示,各模拟过程中,模拟结果精度均随模拟时间的增加而降低,重初始化的模拟结果与实际过火区一致性更高,VIIRS重初始化模拟结果SC值最高提高56.89%,最终SC值提高了45.45%;最终模拟结果的SC值从最初的54.14%经过VIIRS火点修正后提高到78.76%;模拟过程中的VIIRS火点重初始化的模拟结果SC值最高为87.8%。使用VIIRS火监测数据重初始化FARSITE火灾模拟系统,将火灾分为多次进行模拟,缩短模拟时间,有效控制模拟误差的传递,提高了森林火灾蔓延模拟的精度,这种方法提高了火灾模型在大规模、长时间森林火灾应用中的可靠性。     

中巴经济走廊DMSP/OLS与NPP/VIIRS夜光数据辐射一致性校正

由美国国防气象卫星搭载的可见光成像线性扫描业务系统(DMSP/OLS)和国家极轨卫星搭载的可见光近红外成像辐射仪(NPP/VIIRS)获取的夜间灯光影像是监测人类社会经济活动和自然现象(如林火、油气燃烧等)的主要数据源。然而,现有的夜间灯光数据存在缺乏星上的辐射定标、像元饱和、时间尺度不连续、多源夜间灯光影像辐射不一致等问题。基于此,本文以中巴经济走廊区域为研究区,提出了一种基于线性拟合提取不变目标区域的方法,实现了DMSP/OLS影像间、DMSP/OLS与NPP/VIIRS两种数据间的相互校正。然后对中巴经济走廊的校正结果在不同空间尺度上选用区域灰度总量、标准化差异指数以及标准化差异指数和作为评价指标进行检验。结果表明:两种校正模型的拟合优度均在0.78以上,校正后的DMSP/OLS影像灰度总量与GDP和人口数据的相关性显著提高(GDP:R~2=0.7689;人口:R~2=0.9033),且标准化差异指数明显降低;NPP/VIIRS影像经过与DMSP/OLS互校正后在辐射亮度、时空分布上与DMSP/OLS更加一致,空间细节信息更加突出,从而增强了多源夜间灯光影像的一致性,更加适合用于长时间序列社会经济要素发展趋势的分析。     

NPP/VIIRS多时相夜光遥感影像校正方法

针对NPP/VⅡRS影像含有短暂光源和背景噪声的问题,研究了月度影像的辐射特征,提出了多时相夜光遥感影像校正方法。该方法采用峰值特征化放大影像的辐射差异,通过卷积运算区分稳定像元与异常像元,结合最大熵阈值自适应滤波分割了卷积边界的混淆噪声。试验结果表明,该方法修正了原始影像的异常波动,剔除了异常像元,影像拟合经济数据的能力明显提升,弥补了夜光数据微观小尺度研究的缺失,可为社会经济数据动态评估提供新的途径。     

基于夜间灯光与LUC数据的川渝地区人口空间化研究

高精度的人口空间分布数据是开展小尺度人口活动变化规律研究的关键数据。夜间遥感影像对于反映人类社会活动具有独特的能力,因而被广泛的应用于社会经济领域的空间数据挖掘。本研究以DMSP/OLS夜间灯光数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据、常住人口统计数据、土地利用数据为数据源,在县级尺度上建立逐步回归模型,构建川渝地区人口空间分布数据;并随机抽取研究区内500个乡镇,以常住人口统计数据为真实数据,对人口空间化结果进行精度检验。结果表明：① 2种夜间灯光数据与人口均有较高的相关性,相关系数均在0.76以上,NPP/VIIRS夜间灯光数据与人口的相关性要高于DMSP/OLS,且受拟合模型的影响不大。② 与人口相关性较高的土地利用类型有多种,耕地、林地对人口空间分布也有影响,在建模时不应只考虑建成区。③ 在2种夜间灯光数据分别与土地利用与土地覆被数据（Land Use/ Land Cover, LUC）结合时,使用DMSP/OLS夜间灯光数据和NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的逐步回归模型的复相关系数R²分别为0.796、0.817,模型拟合率较高,而基于NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的人口空间化结果分辨率（500 m）相比DMSP/OLS提高了一倍（1 km）,中心城区与周边城区人口密度变化更加自然,更符合实际人口分布情况。④ 与LUC数据结合时,使用NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的人口空间化结果精度要高于DMSP/OLS夜间灯光数据,表明NPP/VIIRS夜间灯光数据相比DMSP/OLS更适用于人口数据空间化研究。     

整合DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光遥感数据的长江三角洲城市格局时空演化研究

本文基于1992-2012年DMSP/OLS和2012-2018年NPP/VIIRS夜间灯光遥感数据,对长江三角洲城市群时空演化格局进行监测.考虑到不同卫星夜间灯光遥感数据之间的不一致性以及城市核心区亮度过饱和问题,对DMSP/OLS和NPP/VIIRS数据进行连续性校正、去饱和处理和一致性校正,构建长江三角洲区域19...     

基于Terra和NPP卫星的NDVI产品在呼伦贝尔地区植被监测中的对比

为了探索基于多源卫星产品组建长时间序列NDVI并开展生态监测与灾害评估的可能性，利用相关系数、均方根误差、标准差和平均偏差等方法，结合泰勒图，对呼伦贝尔地区2012—2021年基于Terra和NPP卫星逐16 d的NDVI产品进行比较。结果表明：NPP/NDVI的多年均值略高于Terra/NDVI，两者在草原植被类型下的一致性最优，其次为耕地，森林植被的一致性较差。在呼伦贝尔非植被生长季，Terra/NDVI与NPP/NDVI的偏差主要集中在森林，且以Terra/NDVI偏高为主。在植被生长季初期2种NDVI产品的偏差呈现零散、随机分布，中期的偏差相对较小，生长季后期则以Terra/NDVI小于NPP/NDVI的负偏差为主。虽然2种卫星产品的总体偏差不大，但在开展NDVI的距平分析或计算VCI等指数时，较小的偏差会被放大。呼伦贝尔草地在考虑两种NDVI产品偏差纠正的前提下基本可替代使用，而耕地、林地植被的协同应用仍需谨慎。