基于辐射传输模型的Hyperion光谱重建应用评价

光谱重建是高光谱数据定量分析的前提,大气校正是光谱重建的关键环节。对于缺少地面同步测量的高光谱数据,大气辐射传输模型是最可行的大气校正方法。应用当前流行的大气辐射传输模型MODTRAN 4.0和6S,分别对试验区EO-1 Hyperion高光谱数据进行大气校正和光谱重建。通过对植被、粘土矿及水体3类地物光谱重建结果的对比分析,并利用统计方法计算光谱重建精度,评价大气辐射传输模型校正的效果和模型的适用性。最后,通过FLAASH模型的试验体现了高光谱数据大气校正集成化处理的优越性。     

20年时间序列海表温度数据集反演和评价

海表温度是研究海洋表面海气相互作用的一个至关重要的物理参数。为建立长时间序列海表温度数据集,在海表温度反演模型建立过程中还需要考虑卫星之间的差异、卫星仪器随时间的衰减、所采用反演算法模型建立过程中人的主观因素的影响等。为此,针对1989—2008年间NOAA/AVHRR数据特点,发展了统一的海表温度反演模型,并生成了20年时间序列海表温度数据集,空间分辨率达到1km。利用船舶浮标资料和OISST数据对该数据集进行了验证,验证结果表明该数据集均方根误差在1℃左右。最后针对1997/1998年厄尔尼诺事件,用反演的海表温度分析了西太平洋暖池区海表温度距平对这次事件的响应。     

A Modified Becker''s Split-Window Approach for Retrieving Land Surface Temperature from AVHRR and VIRR

In order to provide a long time-series, high spatial resolution, and high accuracy dataset of land surface temperature (LST) for climatic change research, a modified Becker and Li's split-window approach is pro- posed in this paper to retrieve LST from the measurements of Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) onboard National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)-7 to -18 and the Visible and InfraRed Radiometer (VIRR) onboard FY-3A. For this purpose, the Moderate Resolution Transmittance Model (MODTRAN) 4.1 was first employed to compute the spectral radiance at the top of atmosphere (TOA) under a variety of surface and atmosphere conditions. Then, a temperature dataset consists of boundary temperature Ts (which is one of the input parameters to MODTRAN), and channels 4 and 5 brightness temperatures (T4 and T5) were constructed. Note that channels 4 and 5 brightness tempera- tures were simulated from the MODTRAN output spectral radiance by convolving them with the spectral response functions (SRFs) of channels 4 and 5 of AVHRRs and VIRR. The coefficients of modified Becker and Li's split-window approach for various AVHRRs and VIRR were subsequently regressed based on this temperature dataset using the least square method. As an example of validation, one AVHRR satellite image over Beijing acquired at 0312 UTC 27 April 2008 by AVHRR onboard NOAA-17 was selected to retrieve the LST image using the modified Becker and Li's approach. The comparison between this LST image and that from the MODIS level-2 LST product provided by the University of Tokyo in Japan indicates that the correlation coefficient is 0.88, the bias is 0.6 K, and the root mean square deviation (RMSD) is 2.1 K. Furthermore, about 70% and 37% pixels in the LST difference image, which is the result of retrieved LST image from AVHRR minus the corresponding MODIS LST image, have the values within ±2 and ±1 K, respectively.     

利用MODTRAN3计算我国太阳直接辐射和散射辐射

根据光的多次散射理论－离散纵标法，利用我国国家一级辐射测站的大气廓线，计算出晴空大气观测波段不同高度上的太阳直接辐射和向下散射辐射。将模式输出的地面辐射值与地面辐射观测资料进行比较，对不同高度的太阳直接辐射和向下散辐射以及日变化进行了讨论。最终目的是直接由MODTRAN3计算我国辐射空白站的地面辐射值，以弥补我国辐射站稀少，时空分布短缺的不足。     

用GMS卫星资料研究我国东南部夏季短波云辐射强迫

利用中分辨率辐射计算模式（MODTRAN3）、站点的温压湿探空资料和美国标准大气的气溶胶、臭氧和微量气体参数，计算出无云情况下的地面总辐射，再与实测地面总辐射结合得出云对太阳的辐射强迫。同时利用GMS卫星资料反演出云辐射参数——反照率和亮温，分析了短波云辐射强迫和云辐射参数的关系，建立了两者的回归模式，用于估算地面资料缺少地区的短波云辐射强迫。     

青藏高原北部及其邻近地区太阳加热率和大气红外冷却率

利用中分辨率辐射计算模式(MODTRAN3)和青藏高原北部及其邻近地区格尔木、哈密、酒泉三站的探空资料，对各站点夏季太阳直接辐射、向下总辐射和净辐射进行了计算，并进一步计算了大气的太阳加热率和红外冷却率。分析了青藏高原北部及其邻近地区的加热率和冷却率的一些特点。结果表明，青藏高原北部及其邻近地区加热率在llkm高度附近有最小值，夏季红外冷却率在llkm高度附近取得最大值，太阳天顶角的变化对太阳加热率有较强的影响。     

Hyperion高光谱影像的分析与处理

EO-1 Hyperion是新型地球观测卫星,也是一颗实验性的高光谱星载卫星.Hyperion影像具有高光谱分辨率的特点,同时该传感器在波段的辐射定标参数、影像的坏线和条带、以及光谱的Smile效应等处理方面有待改进.针对黑河上游祁连山区的Hyperion影像,进行了DN值分析,DN值转换辐亮度值、影像条带去除和坏线替换、光谱Smile效应校正,以及经MODTRAN辐射传输的大气订正等处理,获得了高光谱分辨率的雪反射率的反演网像,为研究区积雪面积的提取、雪粒径和雪反照率的反演等后续工作提供了基础图像.     

大气下行辐射简化计算及朗伯假设下大气下行辐射效应计算分析

地表温度反演及真实性检验必须考虑大气下行辐射效应,其简化计算通常假设地表为朗伯体以及大气下行辐射各向同性。本文从理论和方法上分析了大气下行辐射简化计算公式,提出了以某个最佳角度下行辐射值作为半球方向下行辐亮度的平均值来估算大气下行辐射的方法,研究了地表朗伯假设对大气下行辐射效应及传感器入瞳处总辐射的影响,给出了朗伯假设导致的最大可能相对误差的表达式。研究以TERRA-MODIS热红外通道31和32为例,以内蒙古二连浩特地区草场为研究区,输入2004年的探空资料和地温数据到大气辐射传输模型进行实验论证和数值模拟,得到以下初步结论:①对于二连浩特这样的典型内陆地区,忽略大气下行辐射效应最多能引起4K的误差,且随着卫星扫描角增加大气下行辐射效应在增加;②半球空间大气下行辐亮度为各向同性假设不是很合适,但可以获取某个最佳角度的下行辐射作为半球方向下行辐射平均值,以简化计算大气下行辐照度,对于二连浩特地区最佳角度取57°;③地表朗伯假设对大气下行辐射效应计算有影响,最大可能相对误差可达33.3%,随着卫星扫描角增加误差随之减少,综合考虑大气下行辐射效应占总辐射的比重,地表朗伯假设对总辐射影响不大,其带来的误差在可接受范围内。     

A modified Becker’s split-window approach for retrieving land surface temperature from AVHRR and VIRR

In order to provide a long time-series,high spatial resolution,and high accuracy dataset of land surface temperature(LST) for climatic change research,a modified Becker and Li’s split-window approach is proposed in this paper to retrieve LST from the measurements of Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) onboard National Oceanic and Atmospheric Administration(NOAA)-7 to-18 and the Visible and InfraRed Radiometer(VIRR) onboard FY-3A.For this purpose,the Moderate Resolution Transmittance Model(MODTRAN) 4.1 was first employed to compute the spectral radiance at the top of atmosphere(TOA) under a variety of surface and atmosphere conditions.Then,a temperature dataset consists of boundary temperature T s(which is one of the input parameters to MODTRAN),and channels 4 and 5 brightness temperatures(T 4 and T 5) were constructed.Note that channels 4 and 5 brightness temperatures were simulated from the MODTRAN output spectral radiance by convolving them with the spectral response functions(SRFs) of channels 4 and 5 of AVHRRs and VIRR.The coefficients of modified Becker and Li’s split-window approach for various AVHRRs and VIRR were subsequently regressed based on this temperature dataset using the least square method.As an example of validation,one AVHRR satellite image over Beijing acquired at 0312 UTC 27 April 2008 by AVHRR onboard NOAA-17 was selected to retrieve the LST image using the modified Becker and Li’s approach.The comparison between this LST image and that from the MODIS level-2 LST product provided by the University of Tokyo in Japan indicates that the correlation coefficient is 0.88,the bias is 0.6 K,and the root mean square deviation(RMSD) is 2.1 K.Furthermore,about 70% and 37% pixels in the LST difference image,which is the result of retrieved LST image from AVHRR minus the corresponding MODIS LST image,have the values within ± 2 and ± 1 K,respectively.     

大气臭氧总量与吸收性气溶胶指数的关系

吸收性气溶胶指数AAI(Absorbing Aerosol Index)是基于卫星观测的紫外后向散射辐射导出的参数,与大气中对紫外线有吸收作用的气溶胶(简称吸收性气溶胶)有关,能够定性反应吸收性气溶胶的存在与空间分布特征。由于臭氧在AAI反演波段对紫外线仍然存在弱吸收作用,因此AAI可能与大气臭氧总量有关,臭氧反演的误差也可能对AAI的反演精度造成影响。为了研究臭氧总量与AAI的关系,臭氧反演的精度对AAI反演的影响,利用辐射传输模型通过敏感性实验,来模拟吸收性气溶胶指数和臭氧总量之间的关系,臭氧反演误差对吸收气溶胶指数的反演的影响。采用沙漠气溶胶,不改变气溶胶的含量,通过改变中纬度夏季的臭氧总量来计算大气模型。对臭氧总量、气溶胶含量与AAI的内在关系,臭氧总量对AAI反演精度的影响进行了模拟,模拟结果表明,气溶胶指数与臭氧总量的改变存在正相关关系,而臭氧总量的反演误差对AAI指数的反演影响不大。基于风云三号气象卫星紫外臭氧总量探测仪(FY-3/TOU)的臭氧总量和吸收性气溶胶指数数据(2012年),分析了青藏高原地区7月份臭氧总量与吸收性气溶胶指数空间分布特征的关系,与模拟结果一致。