利用MODIS卫星资料反演北京地区气溶胶光学厚度

大气气溶胶是影响城市环境空气质量的重要因素,同时对人类健康具有重要影响。传统的气溶胶遥感反演方法多适用于海洋及植被等地表反射率较低的区域,对于城市等高亮地表区域,地表反射率较高且难以确定,气溶胶反演面临巨大挑战。针对该问题,提出一种新的地表反射率的确定方法,将下垫面划分为暗地表和亮地表两种类型,分别使用可见光与短波红外的线性关系和利用长时间序列MODIS表现反射率数据使用最小值合成技术构建先验数据集的方法,确定其地表反射率,然后基于辐射传输方程理论利用查找表方法,进行气溶胶光学厚度反演。选择下垫面复杂、空气污染问题严重的北京市作为研究区,应用MODIS数据进行气溶胶反演实验,最后使用北京站、香河站、北京CAMS站和北京RADI站4个AERONET气溶胶地基观测数据和MODIS气溶胶产品对反演结果进行对比验证。结果表明该算法气溶胶反演结果与地基观测数据具有较高的一致性（R2=0.902）,能以较高精度实现城市等高反射率地区的气溶胶反演,反演精度与空间连续性上较MOD04有显著提高。     

基于成像光谱仪MODIS的近十年武汉水汽含量变化分析

应用中分辨率成像光谱仪近红外通道数据进行大气水汽含量反演.采用三通道比值加权平均法用于武汉地区大气水汽含量反演,将反演结果与EOS发布的水汽产品进行对比,验证了该反演算法的可信性.借助遥感影像处理软件ENVI,利用三通道比值加权平均法反演了武汉地区近十年(2001-2011)的大气水汽含量,结合武汉地区实际地理位置、气候条件和城市发展现状,分析了武汉地区大气水汽含量变化.结果表明:武汉地区大气水汽含量在秋季和冬季呈明显减少趋势.借助统计软件SPSS对中分辨率成像光谱仪反演的大气水汽含量与地面气象探测因子气压、气温和相对湿度之间做回归分析,结果表明:大气水汽含量与气温呈正相关,气压呈负相关,和相对湿度的相关性不大,但在温度一定时,两者呈正相关.     

基于环境减灾小卫星(HJ-1B)的地表温度单窗反演研究

地表温度是地球环境中的一个关键参数,可探测地表温度的热红外波段在光谱谱段中占有重要位置.针对近年来发射的HJ-1B星波段特点,本研究在基于影像的COST模型大气校正基础上,以宁夏为研究区,采用无需大气水汽含量参数的单窗算法反演地表温度,并采用同步的MODIS温度产品对比验证,结果表明该法具有<1 K的较高精度.同时,对...     

耦合京津冀气溶胶模式的HJ-1卫星CCD数据大气校正

针对目前HJ-1 CCD大气校正没有考虑中国地区气溶胶模式的问题,提出一种耦合中国地区局部气溶胶模式的大气校正方法。以京津冀地区作为研究区域,该方法对地基北京城区和香河站点反演的气溶胶模式参数进行聚类,得到京津冀地区具有代表性的四类气溶胶模式,并根据四类气溶胶模式来建立查找表进行气溶胶光学厚度的反演。HJ-1 CCD数据没有短波红外波段(2.12 μm),无法采用MODIS的气溶胶算法中获得地表反射率的方法来计算蓝红波段的反射率,本文在气溶胶光学厚度的反演中采用HJ-1卫星的蓝色(0.43~0.52 μm)和红色(0.63~0.69 μm)波段的反射率比值作为误差方程的依据,不需要输入地表目标的反射率。基于反演后的光学厚度对HJ-1 CCD数据进行大气校正,并与ASD光谱辐射计测量数据以及MODIS地表产品数据(MOD09)进行对比。结果表明,该方法得到的大气校正结果与ASD测量结果接近,并与MOD09有较强的相关性,红色波段的平均相关系数达到了0.8以上,受气溶胶影响最大的蓝色波段平均的相关系数也达到了0.75左右。     

基于辐射传输模型的环境一号卫星CCD相机的水体大气校正方法研究

水体大气校正问题是开展我国环境一号卫星水色遥感定量化应用的关键。针对环境卫星CCD相机的特点,以水气耦合的辐射传输模型构建大气校正参数查找表,研究以地面气象数据辅助的逐像元水体大气校正方法,实现水体离水反射率和遥感反射比的反演。以现场测量数据和MODIS数据为参考进行水体大气校正效果验证,研究发现CCD相机的反演结果在蓝、绿波段的精度较高而红、近红的反演结果系统偏大。研究结果还表明气溶胶模型是影响水体大气校正精度的重要因素。     

HJ-1A/1B卫星CCD影像水环境遥感大气校正方法评价研究——以鄱阳湖为例

HJ-1A/1B卫星CCD传感器具有较高的空间、时间分辨率,在内陆湖泊水质遥感定量监测方面有很大潜力,大气校正是制约其应用的关键问题之一。以我国第一大淡水湖——鄱阳湖为研究区域,结合2009年、2011年两次现场实测数据对FLAASH,6S,COST和QUAC四种大气校正结果进行对比分析,并探讨各种大气校正算法对悬浮泥沙浓度反演精度的影响。结果表明:(1)HJ-1A/1B卫星CCD的第1波段在水环境遥感应用时,建议进行重新定标;第2和3波段四种大气校正结果精度相对较高,其中,FLAASH,6S和COST三种大气校正算法精度都较高,QUAC精度偏低,建议在可能的情况下对该算法进行有针对性的改进;(2)FLAASH,6S,COST和QUAC四种大气校正算法第2和3波段比值结果与实测数据吻合度最好,平均相对误差分别为8.2%,9.5%,7.6%和11.6%,因此建议在鄱阳湖水域尽量采用第2和3波段比值作为反演因子;(3)以四种大气校正结果为基础,与悬浮泥沙浓度直接建模,结果发现,四种模型反演精度均比用实测遥感反射率与实测悬浮泥沙浓度建立的模型反演结果要高,FLAASH,6S和COST三种算法反演所得悬浮泥沙浓度精度都较高,平均相对误差分别为:10.0%,10.2%和8.0%;QUAC略差,平均相对误差为18.6%。建议在泥沙浓度反演时采用大气校正结果与悬浮泥沙浓度直接建模,可以有效降低利用实测光谱数据建模引起的大气校正误差的累积效应;(4)在精度要求不是特别高的前提下,四种大气校正算法都可以采用,但综合算法复杂程度、精度、稳定性等多种因素,在辅助信息不全的情况下,COST大气校正算法更值得推荐。     

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MODTRAN的双查找表法反演高光谱数据的水汽含量

基于MODTRAN辐射传输模型,假设近红外波段地物反射率随波长线性变化,考虑程辐射的影响,发展了一种通过双查找表反演高光谱遥感数据水汽含量的方法。建立查找表过程中,使用三次样条插值方法对查找表水汽含量值加密以减少MODTRAN运行时间。使用两个查找表,通过逐步搜索法对高光谱遥感数据进行水汽反演,得到水汽含量分布图。结果显示,使用三次样条插值方法得到的辐亮度值与MODTRAN计算结果只有0.1%的误差。对两景机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)高光谱数据进行水汽反演,得到水汽含量分布图,并用其对辐亮度数据进行大气校正,得到反射率数据。水汽含量分布图变化平缓,无亮/暗点出现,反射率数据在水汽吸收波段的光谱曲线没有过/欠校正现象,这表明水汽反演方法有效。     

ADI土壤水分反演方法

土壤水分是影响植被、土壤和大气之间能量和水分循环的重要因素,及时准确获取土壤湿度信息有利于提高作物估产精度和改善田间管理措施。本文基于红光与近红外光谱特征空间(NIR-RED)发展了一种新型土壤水分遥感监测模型ADI(angle dryness index),提高了可见光与近红外波段监测土壤水分的精度。经过研究表明,在红光与近红外(NIR-RED)特征空间中,存在一个中间角度变量θ,利用光谱反射率与土壤水分之间的经验关系式模型以及混合像元分解公式证明该变量能够表征土壤湿度情况,而不受植被覆盖度的影响,因此利用该原理构建了ADI方法。最后利用两组遥感数据(分别为TM5与MODIS产品数据)以及对应的地面观测数据进行验证,结果表明计算值与实测值均具有较高的一致性,R2分别达到0.74与0.64。同时,将MPDI的计算结果与实测值进行了比较,两组数据的R2均小于0.60,表明ADI方法的计算精度高于MPDI。在MPDI的计算过程中用到了植被覆盖度,这可能是引起计算结果误差的主要因素。此外,MPDI的计算结果表征土壤湿度的相对值,而ADI则能定量的获取土壤水分含量。MODIS像元除了具有植被与土壤两个端元,还有其他类型端元的概率高于TM数据,因而MODIS数据的计算精度低于TM。因此,ADI是一种简单可行且具有较大应用前景的土壤水分反演方法,适合于推广应用。     

PSO聚类算法的京津冀地区气溶胶光学厚度反演

气溶胶光学厚度(AOD)是气溶胶浓度和大气浊度的重要表征参数。通过遥感手段实现大气气溶胶光学厚度的反演是大气监测与治理过程中的重要方式,其中遥感反演AOD的重点和难点是如何选择适合卫星传感器成像特点的方法和符合研究区域的气溶胶类型。针对传统暗目标法无法直接应用于高分四号(GF-4)卫星多光谱遥感数据的问题,通过研究得出了GF-4卫星多光谱数据中红、蓝波段等效地表反射率的分布和两者之间的线性关系,结合AOD反演原理改进暗目标法使其适用于GF-4卫星多光谱遥感数据;分析6S辐射传输模型输入参数中气溶胶类型对AOD反演精度的影响,结果表明气溶胶类型是影响AOD高精度反演的关键要素之一;利用粒子群(PSO)聚类算法对京津冀地区气溶胶特性实测样本进行聚类分析,通过分析各个气溶胶类型聚类结果的占比和半衰期变化情况,最终确定聚类得到的C1、 C4型和6S模型内置的大陆型气溶胶类型进行京津冀地区的AOD反演。为了验证不同气溶胶类型AOD反演结果的精度,将反演结果与MODIS气溶胶产品和气溶胶自动观测网(AERONET)地基站点数据进行对比验证,通过相关系数、绝对误差等评价标准对不同气溶胶类型的适用性和特点进行评价。实验结果表明,以细粒子为主导的C4型气溶胶更满足京津冀地区夏秋两季的气溶胶特点,与AERONET地基数据的一致性较好,进一步证明了PSO聚类算法能够有效减小气溶胶类型的差异对AOD反演精度的影响。     

遥感反演时间序列叶面积指数的集合卡尔曼平滑算法

基于MODIS LAI产品数据集(MOD15A2)构建经验性的LAI动态模型,以LAI作为连接参数,将LAI动态模型与植被辐射传输模型MCRM2相耦合,提出了将耦合模型与时间序列MODIS反射率观测数据集(MOD09A1)同化进行LAI反演的方案.将集合卡尔曼平滑(EnKS)方法引入到LAI同化反演中,为更好地评价该算...     

基于地对空观测光谱的大气CO2柱浓度反演分析

基于地对空高光谱观测获取大气CO₂柱浓度(大气中CO₂的垂直总含量)数据是验证和改进卫星高光谱观测反演CO₂浓度的重要数据源之一,而目前在中国还没有基于地面光谱观测进行大气CO₂柱浓度反演研究的报告。利用光谱分析仪与太阳跟踪仪等构成的地面观测系统在中国内蒙古锡林郭勒草原进行了地对空高光谱观测,基于高光谱观测数据反演了大气CO₂柱浓度。在基于1.6 μm大气CO₂的光谱吸收特征进行CO₂浓度反演过程中,评价分析了观测光谱的波长漂移和气象参数对大气CO₂柱浓度反演精度的影响。结果显示观测期间平均大气CO₂柱浓度为390.9 μg·mL-1。波长的漂移将会导致反演浓度值整体偏低;波长漂移从-0.012～0.042 nm范围时,将会导致1 μg·mL-1以上的偏差。同时,研究发现光谱透过率在6 357～6 358,6 360～6 361和6 363～6 364 cm-1谱段敏感于气象参数的变化。对比利用与光谱观测同时和非同时观测的气象参数进行的浓度反演结果发现,非同时观测气象参数的利用引起的浓度偏差最小在0.11 μg·mL-1,最大可达4 μg·mL-1;本论文的分析结果对基于光谱反演CO₂柱浓度算法的改进有着一定的参考价值。     

超光谱红外卫星资料同步反演不同地表类型的大气廓线、地表温度和地表发射率

大气温度、水汽、地表温度和地表发射率是大气和地表的本征信息量。利用卫星红外资料精确反演大气温湿廓线有利于准确预报天气和研究气候变化,同时地表温度和地表发射率光谱的反演为研究植物生长与作物产量、地表水分蒸发与循环、能量平衡、地表成分及物理性质、气候变迁与全球环境提供重要参数指标。把大气和地面作为一个整体系统来考虑,建立一种能同步反演大气温度廓线、大气水汽廓线、地表温度和地表发射率的反演方法,利用超光谱红外卫星资料(atmospheric infrared sounder, AIRS),针对我国新疆地区沙漠和雪地两种典型发射率地表同步反演大气温度廓线、水汽廓线、地表温度和地表发射率。反演方法首先线性化地球-大气系统红外辐射传输方程, 提出通过经验正交函数构建大气廓线和地表发射率光谱,有效减少反演变量数,建立同步物理反演模式,然后以美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)的预报结果(初始大气温度、水汽廓线以及地表参数)作为初始值,最后通过牛顿迭代得到最优化解。反演观测区域覆盖我国新疆塔克拉玛干沙漠和准噶尔盆地,分别选择位于塔克拉玛干沙漠腹地的塔中探测站(纬度38.98°, 经度83.64°)和准噶尔盆地的阜康荒漠生态系统国家野外科学观测研究站(纬度44.2°, 经度87.9° )为反演地面验证点。反演结果表明,塔克拉玛干沙漠地表温度明显高于准噶尔盆地地表温度,与实际情况相一致;根据反演的8.6和13.4 μm处的地表发射率分布情况,可以看出在8.6 μm处沙漠地表发射率明显低于雪地发射率,在6～15 μm范围内,反演的沙漠地区(塔中站)地表发射率和雪地地区(阜康站)地表发射率与美国喷气推进实验室测量的沙漠发射率光谱和雪地发射率光谱相一致。研究表明,把大气和地面作为一个整体系统来考虑,把地表发射率加入到反演中,通过比较和分析沙漠地区(塔中)和雪地地区(阜康)的大气廓线反演结果与当地气象探空值和传统反演方法反演值,改进了大气温度廓线和水汽廓线反演精度,特别是边界层温度和水汽改进尤为明显;同时分析表明在发射率光谱变化较大的沙漠地区, 大气廓线反演精度的改进比雪地要高,这是由于地表发射率光谱在沙漠、戈壁地区变化较大,而雪地的发射率光谱变化不大。用该方法针对地表发射率光谱变化较大的地区(沙漠)同步反演大气廓线、地表温度和地表发射率,可以更有效的提高大气温度廓线、水汽廓线的反演精度。该研究结果可以为数值天气预报和我国未来超光谱红外卫星应用提供服务和有力支持, 具有十分重要的意义。     

Channel selection using information content analysis: A case study of CO2 retrieval from near infrared measurements

A major challenge in retrieving CO₂ concentrations from thermal infrared remote sensing comes from the fact that measurements in the 4.3 and 15 μm absorption bands (AIRS or TES) are sensitive to both temperature and CO₂ variations. This complicates the selection of absorption channels with maximum CO₂ concentration information content. In contrast, retrievals using near infrared (NIR) CO₂ absorption bands are relatively insensitive to temperature and are most sensitive to changes of CO₂ near the surface, where the sources and sinks are located. The Orbiting Carbon Observatory (OCO) was built to measure reflected sunlight in three NIR spectral regions (the 0.76 μm O₂ A-band and two CO₂ bands at 1.61 and 2.06 μm). In an effort to significantly increase the speed of accurate CO₂ retrieval algorithms for OCO, we performed an information content analysis to identify the 20 best channels from each CO₂ spectral region to use in OCO retrievals. Retrievals using these 40 channels provide as much as 75% of the total CO₂ information content compared to retrievals using all 1016 channels in each spectral region. The CO₂ retrievals using our selected channels have a precision better than 0.1 ppm. This technique can be applied to the retrieval of other geophysical variables (e.g., temperature or CH₄), or modified for other instruments, such as AIRS or TES.     

Toward unified satellite climatology of aerosol properties: Direct comparisons of advanced level 2 aerosol products

The development of a unified satellite climatology of aerosol properties requires accurate quantification and deep understanding of the underlying factors contributing to discrepancies between individual satellite products. In this paper we compare the most recent level 2 results obtained for coincident pixels viewed at essentially the same time by the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Multiangle Imaging Spectroradiometer (MISR) instruments flown on the EOS Terra platform. This strategy eliminates potential sampling effects and provides a virtually direct comparison of spatially and temporally collocated MODIS and MISR retrievals. We show that the MODIS and MISR Ångström exponent datasets reveal essentially no correlation. Although the corresponding aerosol optical thickness (AOT) datasets can agree worse than expected over the oceans, still the agreement is often satisfactory. However, the agreement over the land is often poor or even unacceptable. Of the collocated pixels for which there is a MODIS aerosol retrieval, only ∼40% or fewer pixels have a MISR aerosol retrieval, and vice versa. These findings further illustrate the complexity of the problem of aerosol retrievals from satellite observations and indicate that the creation of a meaningful unified MODIS-MISR aerosol climatology will be a nontrivial task.     

利用FTIR和MODIS数据估算塔克拉玛干沙漠宽波段地表比辐射率

分析并提供了一个利用MODIS窄波段数据,估算地表宽波段(8～14 μm)比辐射率的最优估算方程,并根据该方程获得了塔克拉玛干沙漠地区地表比辐射率特征分布情况。首先,沿塔克拉玛干沙漠的两条南北穿越公路,使用傅里叶变换热红外光谱仪(FTIR),选取20个观测点,获取实测的地表宽波段比辐射率。其次,利用MODIS温度产品MOD11A1和MOD11C1热红外区域第29,31和32波段和MOD09A1近红外区域第7波段数据,建立待定系数的地表宽波段比辐射率多元线性回归估算方程。通过FTIR的观测值和MODIS数据确定该估算方程的系数,并进行误差分析。研究发现,使用FTIR观测值,由MODIS第29,31和32波段数据的线性回归方程,可以产生高精度的地表宽波段比辐射率。加入MODIS第7波段后,新的线性回归估算方程的精度更高,均方根误差RMSE为0.004 5,平均偏差Bias为0.000 1。与文献中的其他六种估算方程横向对比,RMSE和Bias分别比其他六种估算方程低1和2个数量级。最后,利用该估算方程获得了研究区的地表比辐射率分布图,结果显示,沙漠中心区域的值为0.880～0.910,平均值为0.906;有稀疏植被区域的值为0.910～0.940;靠近沙漠边缘的绿洲的值为0.950～0.980。     

基于敦煌场地定标的FY-3 MERSI反射太阳波段在轨响应变化分析

鉴于中分辨率光谱成像仪不能实现反射太阳波段的星上绝对辐射定标,提出了基于地表方向模型、矢量辐射传输模型6SV并联合MODTRAN吸收透过率校正的敦煌场替代定标新方法,4年的同步定标结果表明,除了水汽吸收中心波段之外,定标不确定度小于5%,而多数波段优于3%。以Aqua MODIS为辐射基准的大气顶辐射计算试验表明,正演与卫星观测间的平均偏差在波长<1 μm的窗区波段小于3%,波长>1 μm的小于5%(除了2.1 μm波段);此外,经场地定标的MERSI 表观反射率与MODIS具有很好的一致性。基于多年的场地定标结果发现：可采用二次多项式拟合定标系数的时间变化,进而实现逐天的定标更新;波长<0.6 μm的波段衰变较大,波段8(0.41 μm)入轨第一年的衰变率约为14%;在轨初期衰变最大,一年后趋缓,两年后部分波长>0.6 μm的波段出现响应增加现象。     

AIRS与COSMIC反演大气温湿廓线比较

将福卫三号星系计划(COSMIC)气象、电离层及气候卫星探测系统、大气红外探测器(AIRS)反演的大气温度和湿度廓线与时间、空间匹配的欧洲中心中期天气预报(ECMWF)、美国环境预报中心(NCEP)分析值和无线电探空观测值进行比较, 结果表明, COSMIC具有垂直分辨率高、全天候的观测特点, 反演的大气温度和湿度廓线相对于AIRS而言与无线电探空观测值更接近, 能提供大气廓线的更精细结构, 但受掩星事件发生时所能探测最低高度的限制, 不能得到该高度以下的大气信息。AIRS在晴空时大气温湿廓线反演精度较高, 但受云天的限制, 在云层以下, 反演精度就大大降低。