从MODIS数据反演粗细粒子气溶胶

陆地气溶胶一般由粗粒子和细粒子气溶胶组成,二者的光学特性并不相似,如何利用卫星观测数据获取粗粒子和细粒子气溶胶是反演中所面临的重要问题.基于AERONET/PHOTONS北京站地面观测数据,本文分析得到了北京地区的气溶胶模式(包括气溶胶复折射指数和谱分布函数),结果表明北京地区的气溶胶呈明显的粗细粒子混合的双峰分布,粗...     

霾光谱特性分析与卫星遥感识别算法

近年来,我国频繁发生的灰霾污染事件和常态性的高细颗粒物浓度(PM_2.5),已经引起了全世界范围的广泛关注。卫星遥感能够对大气污染进行快速准确地监测。然而在大气遥感领域具有代表性的中分辨率成像光谱仪(NASA/MODIS),其云监测和暗像元反演算法通常把灰霾当做薄云、雾或地表亮目标处理,无法反演霾天的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth, AOD)。笔者研究了云、雾、霾、地表覆盖等不同像元在可见光、近红外以及红外通道的光谱特性。基于MODIS数据,参考相关的云监测和气溶胶反演算法,选取多个对灰霾敏感的光谱通道,计算表观反射率和亮度温度。针对不同波段,分别探讨了霾与薄云、低层云、雾、浓密植被和地表亮目标等像元之间的光谱差异,统计灰霾分布的阈值区间,并设计基于MODIS卫星遥感数据的灰霾识别自动处理流程。通过对2008年华北平原春夏两个重霾事件进行测试,该算法的霾分布监测结果与卫星真彩图具有较好的一致性。基于北京和香河AERONET站点观测的高AOD数据,验证了本算法的霾识别率接近80%,在一定程度能够弥补MODIS标准气溶胶算法用于灰霾天的不足。最后,分析了灰霾识别过程中的主要误差来源,并提出了基于霾纹理特征,以及其他辅助数据支撑的改进方法。     

基于多源卫星多光谱遥感数据的过火面积估算研究

露天生物质燃烧是重要的大气污染物排放源,导致空气质量恶化并引起气候变化。卫星遥感数据能够提供大尺度、多时相的监测信息,然而燃烧火点监测和火烧迹地监测两种方式都存在着局限性。以美国东南部地区为研究区域,通过结合卫星遥感获取的高分辨率燃烧面积数据及多时相的燃烧火点数据,建立时空匹配模型估算露天生物质燃烧过火面积。通过分析植被燃烧前后的光谱变化特征,基于高分辨率的Landsat-5 TM4波段(0.84 μm)与7波段(2.22 μm)数据, 利用差分归一化燃烧比(dNBR: the differential normalized burn ratio)提取燃烧面积数据;而燃烧火点数据则通过分析燃烧植被的热红外光谱特征利用MODIS 4与11 μm波段数据提取。结果显示,该地区燃烧面积与燃烧火点数量之间相关系数达0.63,并且二者之间的比例关系随植被类型而发生变化,林地、草地、灌木、耕地和沼泽五种植被类型对应的像元燃烧面积分别为0.69,1.27,0.86,0.72和0.94 km2。通过与美国火灾中心(national interagency fire center, NIFC)地面调查数据比对,模型估算的美国东南部过火面积数据较为精确,而同期的MODIS燃烧面积产品(MCD45)及燃烧源清单产品(global fire emissions database, GFED)遗漏了该区域大量的小面积燃烧事件。因此,本研究建立的过火面积估算模型能够提供更为精确的排放源参数信息,有利于区域空气质量模式准确地模拟露天生物质燃烧排放状况。     

PROSAIL冠层光谱模型遥感反演区域叶面积指数

大面积区域作物叶面积指数遥感反演,对指导作物管理具有非常重要的意义,验证和发展基于物理叶面积指数遥感反演可避免基于经验模型的缺点。以北京地区青云店、魏善庄和高丽营为研究区,采用MODIS和ASTER两类不同空间分辨率遥感数据,探讨PROSAIL物理模型反演冬小麦叶面积指数的可行性,尤其在不同空间分辨率遥感数据上的稳定性,并与经验模型进行了对比分析。 与经验模型相比,物理模型模拟LAI值更具真实性;用线性组分加权的方法,对小尺度物理模型反演LAI进行尺度扩展并与基于大尺度遥感数据的LAI物理反演结果相对比,相差不大,说明LAI物理反演方法在空间尺度上的稳定性。     

Response to “Toward unified satellite climatology of aerosol properties. 3. MODIS versus MISR versus AERONET”

A recent paper by Mishchenko et al. compares near-coincident MISR, MODIS, and AERONET aerosol optical depth (AOD), and gives a much less favorable impression of the utility of the satellite products than that presented by the instrument teams and other groups. We trace the reasons for the differing pictures to whether known and previously documented limitations of the products are taken into account in the assessments. Specifically, the analysis approaches differ primarily in (1) the treatment of outliers, (2) the application of absolute vs. relative criteria for testing agreement, and (3) the ways in which seasonally varying spatial distributions of coincident retrievals are taken into account. Mishchenko et al. also do not distinguish between observational sampling differences and retrieval algorithm error. We assess the implications of the different analysis approaches, and cite examples demonstrating how the MISR and MODIS aerosol products have been applied successfully to a range of scientific investigations.     

利用MODIS资料模拟计算水云大气红外辐射特性

利用MODIS二级云产品和大气产品资料,采用通用大气辐射传输软件模拟计算了水云存在的情况下8.55μm、11.03μm和12.02μm波段水云大气顶亮温,并对三波段的MODIS云顶观测亮温和模拟计算的亮温进行了对比分析.结果表明:利用MODIS卫星观测云参量、大气参量和空间几何参量,结合通用大气辐射传输软件模拟计算的亮温和MODIS云顶亮温分布基本一致,亮温差较小,主要分布在-10K~10K附近.模拟计算的三个通道亮温差BTD(8.55~11.03μm)和BTD(11.03~12.02μm)的变化符合水云的情况.     

2000年—2010年黄淮海平原夏玉米种植时空变化检测

用统计分析与遥感分类技术相结合的方法,进行了较高精度的夏玉米分类。在验证分类结果具有可靠质量的基础上,将分类影像二值化,采用图像叠合法得到了黄淮海平原2000年—2010年夏玉米变化检测图像,并按区域分析了该区域11年间夏玉米的种植变化情况。结果表明,2000年—2010年间,黄淮海平原夏玉米种植面积总体明显增加,其中南部区域种植面积逐年稳步增加,北部、东部和中部区域在2000年—2003年间为减少态势,在2003年—2010年间则持续增加;四大区域中,北部区域变化幅度最大;2000年—2010年间,黄淮海平原中、南部夏玉米种植比例不断加大,整个区域种植比重呈南移趋势。研究结果可为指导农业生产提供依据,具有较高的实用价值和推广性。     

2008年—2012年山东半岛海域浒苔时空分布特征研究

浒苔是我国近海一种新型的海洋生态灾害,自2008年以来,每年5—8月份在黄海海域周期性暴发与消亡,给沿海地区造成不同的环境影响和经济损失。基于2008年—2012年五年的MODIS数据,计算了山东半岛海域长时间序列NDVI,利用阈值分割法提取浒苔信息,并进一步获得爆发的时间、面积、相对聚集密度、影响范围及浒苔漂浮路径。结果表明：2008年以来各年浒苔最早发生在5月中旬至6月上旬,6月中旬至7上旬进入爆发期,浒苔面积、影响范围及浒苔密度达到最大值,其相对聚集密度峰值一般早于或晚于爆发期一个生长阶段,最终于7月下旬或8月上旬进入消亡期,平均持续时间约为71天。浒苔漂浮路径整体为从东南外海逐渐开始向西北近海海域靠近。从浒苔面积、影响范围、相对聚集密度等多项指标综合看,2008年和2009年两年浒苔爆发较为严重。     

基于LST_LAI特征空间的农田干旱监测研究

农田干旱具有范围广且对农业生产影响巨大的特点,对农田干旱的遥感实时动态监测是目前公认的难题。利用MODIS的地表温度(LST)产品和叶面积指数(LAI)产品,构建LST-LAI光谱特征空间,提出温度—叶面积干旱指数(temperature LAI drought index,TLDI)监测农田水分含量,并利用宁夏实测的0～10 cm平均土壤含水量验证该指数的精度,结果表明：它们之间具有良好的相关性,R2的变化范围为0.43～0.86。与TVDI相比,TLDI弥补了作物封垄后TVDI因归一化植被指数(NDVI)饱和对农田水分监测精度降低的缺陷。此外,利用MODIS数据产品LST和LAI进行农田干旱监测,避免了使用MODIS原始数据的繁杂处理过程,初步为MODIS数据产品在农田干旱监测业务化运行探索出一条技术流程。     

利用MODIS近红外数据反演大气水汽含量研究

大气水汽含量(precipitable water vapor, PWV)对遥感定量化及生态环境方面研究具有重要意义。针对传统水汽探测方法存在的问题,提出一种基于多通道表观反射率的ICIBR(improved continuum interpolated band ratio)水汽遥感反演方法。该方法结合MODIS数据第17,18和19三个近红外通道的水汽吸收特点,利用MODTRAN模型模拟大气含水量与三个通道ICIBR之间的关系,构建了适用于MODIS数据的ICIBR大气水汽含量定量反演模型。基于提出的ICIBR水汽反演方法,选择北美洲南部典型干旱、半干旱区德克萨斯州、俄克拉荷马州等地区为研究区,使用不同时间的四期MODIS 1B数据进行水汽反演实验。同时,选择SuomiNet提供的GPS水汽地基观测数据对反演结果进行精度验证以及MODIS大气水汽产品(MOD05)进行对比评价。验证和对比结果表明：该算法水汽反演结果与GPS水汽实测数据具有较高的一致性(r=0.967),均方根误差为0.276 cm,有71.08%的观测点对满足水汽反演误差精度(EE~±0.05+0.15PWV_gps)要求,同时与MOD05大气水汽产品相比,该方法在反演精度和准确估计方面有了较大提高,能够有效降低61%的水汽反演高估现象。该方法较传统算法更为简易、实用,具有较高的整体水汽反演精度。