多光谱遥感影像煤火监测新方法（英文）

煤火在世界各地均有不同程度的发生,严重威胁生态环境,煤火燃烧释放大量的有毒有害气体,造成大气污染,同时煤火燃烧形成地下空洞,导致地表塌陷,直接威胁着矿区人员的生命安全。遥感技术的迅猛发展使大尺度反演与监测煤火温度变为可能。单窗算法是一个简单可行且精度较高的煤火温度反演方法,该方法需要两个大气参数进行温度反演,即大气水分含量和地表比辐射率。由于该算法需要卫星影像获取瞬间时的大气水分含量,而卫星过境瞬间的大气水分含量受多种因素影响难以获得;单窗算法对不同类型的地物均采用统一的地表比辐射率,这会导致反演温度不精确,误差较大。针对上述存在的问题,采用基于地面湿度参量建立起的大气可降水量与地面水汽压间的经验关系,计算大气水分含量,同时,采用NDVI阈值法计算不同地物类型的地表比辐射率,对单窗算法中的两个参数进行精确估计,从而改进提高该算法的精度及可操作性。将改进的算法应用于内蒙古乌达矿区,反演从1988年到2015年间研究区的煤火温度,提取每年研究区的温度异常区域,对比分析煤火区域分布、面积变化情况。本文提出的改进算法能够快速、高效的反演煤火温度,对掌握煤火异常区域变化情况提供技术支持,具有可操作性及现实意义。     

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。     

基于夜间热红外光谱的地下煤火监测方法研究

地下煤火燃烧在地表和近地面形成温度高于其周围环境的区域,可用热红外遥感技术监测地下煤火高温度区及热异常区。以内蒙古自治区乌达煤田火区为例,探索了利用不同季节夜间ASTER热红外光谱进行地下煤火监测方法。采样TES-ADE算法反演地表温度,阈值分割法提取煤火区,分析地表温度的季节变化规律、夜间与白天地表温度差异、煤火区分布格局及变化趋势。结果表明:(1)相对白天来说,夜间热红外光谱能够有效反演煤火区的地表温度,而且能够避免沙地、裸地与建筑物的干扰,提取的高温区基本都是煤火区;(2)相对其他季节来说,冬季热红外光谱是反演煤火区地表温度及提取煤火区的最佳时相,能有效区分煤火区与背景区;(3)冬季夜间热红外光谱能够有效监测煤火区的变化与分布格局。     

基于相关性的中红外温度与发射率分离算法

温度和发射率是耦合在一起的.在精确获得大气参数的情况下,由传感器的辐射测量反演地表的温度与发射率,仍然是一个病态问题,必须采取一定的策略进行温度与发射率的分离.因此,温度与发射率的分离是红外遥感的核心问题.文章在分析无太阳直射光影响时大气下行辐射和含有大气残留的地表发射率之间关系的基础上,提出了一个针对野外测量中红外高光谱数据的温度与发射率分离算法.该算法利用大气下行辐射和含有大气残留的地表发射率之间的相关性作为判据来优化地表温度,进而获得地表发射率.基于模拟的中红外高光谱数据,对算法的精度进行评价.结果表明,该算法能够获得较高的地表温度和发射率反演精度;具有较广的适用范围,对测量过程中大气下行辐射变化不敏感;同时算法具有一定的抗噪性.     

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...     

基于HJ-1-CCD数据的地表反射率反演与验证

环境一号卫星OCD相机(HJ-1-CCD)30m的空间分辨率在地物识别中具有潜在优势,然而由于缺少短波红外通道,利用暗像元法反演地表反射率较为困难.基于北京与珠三角地区的地物光谱试验,获得暗像元的植被指数与红、蓝波段反射率比值,构建基于辐射传输模型的大气校正算法.为了验证算法精度,将北京地区卫星反演值与实测的草坪、水体...     

基于热红外光谱和微波反演地表温度的研究进展

地表温度(LST)是研究地表和大气之间辐射和能量交换以及区域和全球尺度地表物理过程的重要参数。卫星遥感技术在生态环境、水文、气象、地震、军事的应用研究,以及气候模式的辐射过程描述都需要获得准确的LST。光谱中的红外和微波对于探测LST发挥重要作用。文章综合分析了热红外波谱和微波遥感反演LST的研究进展,包括:利用热红外辐射温度表探测LST的方法,晴空条件下星载传感器的红外通道反演LST的单窗、分裂窗等反演方法,单通道和多通道算法,组分温度的反演方法,单通道多角度法和多通道多角度法,以及地表发射率ε特性研究等。微波可以全天候探测地表,文章分析了被动微波波段遥感反演LST的方法。并对这些方法的优缺点、适用性及应用前景进行了评述。     

HJ-1B热红外遥感数据陆表温度反演误差分析

误差问题制约着遥感数据和模型的应用。结合HJ-1B热红外波段(IRS4)遥感数据,基于热红外辐射传输(radiant transfer,RT)模型,对陆表温度(land surface temperature,LST)反演误差源做精确理论分析,并就减小误差提出建议。首先利用MODTRAN 4修正IRS4 LST反演RT模型,通过建立偏微分方程,研究误差产生规律和各参量误差对模型总误差的贡献。分析发现,LST反演误差与随地表温度和比辐射率的升高而降低,随大气总水汽含量升高而升高;LST主要误差源为等效噪声温差、水汽估算误差和比辐射率误差,典型情况下将分别造成0.6,0.6和0.5 K的LST误差。总体而言,利用IRS4反演LST的误差在1 K左右,除非用地面探测手段将水汽误差和比辐射误差分别降低到5%和0.5%,否则IRS4数据无法满足精度高于1 K的LST应用。     

基于地对空观测光谱的大气CO_2柱浓度反演分析（英文）

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1.6μm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390.9μg·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-0.012~0.042nm范围时,将会导致1μg·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 364cm-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0.11μg·mL-1,最大可达4μg·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。     

利用Landsat热红外数据研究1985年—2015年北京市冬季热场分布

由于北京城市中心区冬季供暖、汽车尾气、工业生产等因素的影响,以及冬季植被覆盖减少导致地表热惯量降低,致使北京市冬季地表热场与其他季节差异明显。冬季城市热场分布直接影响冬季大气颗粒物等污染物的扩散速度,因此,研究热场分布对了解城市热场在大气颗粒物污染中的贡献具有重要的意义。首先利用MODTRAN大气辐射传输模型计算大气透过率、大气上行辐射与大气下行辐射三个关键参数,通过构建查找表解算热红外波段辐射传输方程。使用数据模拟的手段评价了该方法的精度,结果表明,当比辐射率和水汽分别在±0.005和±0.6的误差范围内波动时,温度反演的误差分别小于0.348和2.117 K,表明该方法可达到较高的反演精度。选择长时间序列Landsat TM、ETM+数据,进行地表温度反演,得到1985年—2015年北京市的地表温度。基于反演的地表温度分析了北京市热场的时空分布。结果表明,北京冬季热场分布在空间上可分为四个层次：北京市二环内温度较高、二环到五环内低温环状特征明显、外围郊区温度高以及北京西部的山区温度最低;随着近30年来北京市的快速发展,热场分布在长时间序列中发生了明显的改变：随着北京城市的不断扩张,环状低温区域也不断扩大,从三环扩展到六环;城市二环以内热岛效应随时间推移而增强,且分布范围扩大。     

不同地物类型微波发射率特征分析

地表微波发射率是表征地表特征的重要参数,同时也是反演地表、大气参数的重要条件。不同地物类型由于其结构,含水量,粗糙度等的差异而具有各自的辐射特征。利用2003年6～8月,2003年12月～2004年2月两个时段针对AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer-EOS)传感器的晴空条件下全球地表微波发射率数据,结合IGBP分类标准及覆盖度数据,选择相对较纯像元,分析了不同地表类型的发射率特征以及不同地物类型的发射率在不同波段随季节的变化规律。结果表明,地表发射率跟频率与极化相关,几乎所有植被和裸土类型双极化下的发射率变化趋势是随频率的增加而增大,而冰雪覆盖类型V极化发射率随频率增加而减小。此外,发射率跟地表类型密切相关。植被类型的发射率要高于裸土的发射率。因此,随着植被密度的降低,裸土的贡献增大,导致总体发射率的降低。对于植被类型,一般在夏季处于生长旺盛期,发射率比较稳定,可作为特征发射率。积雪覆盖是一个重要因素,尤其在冬季影响着地表的发射率变化。     

A radiative transfer model for surface radiation budget studies

A high resolution spectral radiative transfer model of the troposphere for computing downwelling radiance and flux density at the surface in the 5–200 μm region has been developed. The model is fast and accurate and takes into consideration all major and minor constituents active in this region, namely, water vapor, carbon dioxide, ozone, nitrous oxide, and methane. It uses the quasi-random band model of absorption for computing atmospheric transmittances due to various bands. Continuum absorption by water vapor in the 8–14 μm region has also been taken into account.The model has been used to examine the sensitivity of downwelling flux to variations of surface water vapor pressure (or surface relative humidity), water vapor scale-height and concentrations of other gaseous constituents of the atmosphere. In addition, sensitivity to changes in a number of cloud parameters, namely, fractional cloud cover, cloud hieght, and high-cloud emissivity, has also been examined. Results obtained with the present model compare well with those from other empirical and semi-empirical correlations. The present work demonstrates, for the first time, the feasibility of using a high-resolution narrow-band model for computing this flux for a meteorological application.     

大气对星载被动微波影响分析研究

被动微波遥感具有全天候工作的能力,但是在不同的大气状态下被动微波遥感受大气的影响不同。为了研究大气对高级微波扫描辐射计AMSR-E (advanced microwave scanning radiometer-earth observing system)入瞳亮温的影响,分别采用晴空和典型层云大气数据作为微波辐射传输模型的输入,进行大气微波辐射信号的模拟工作并分析大气的影响。结果表明晴空下大气水汽是引起大气辐射的主要因素,晴空条件下大气对典型被动微波传感器低频的(<18.7 GHz)透过率大于0.98,在整个辐射传输过程中可以忽略不计。36.5和89 GHz的大气透过率在晴空下分别为0.896和0.756,在用微波高频通道进行陆表参数反演时需进行大气水汽影响的校正; 云覆盖条件或者阴天情况下云中液态水是引起大气辐射的主要因素,典型层云覆盖下大气的透过率在10.7,18.7和36.5 GHz分别为0.942,0.828和0.605。与晴空相比,由层云中液态水引起的大气下行辐射的增量在36.5 GHz最大达到75.365 K。表明在云覆盖时大气影响的校正过程中云层的影响是校正重点。最后利用大气探空数据计算了内蒙古海拉尔地区2013年夏季7月份的大气透过率,结果显示C、X波段的大气透过率接近1,89 GHz受水汽影响较大,其地球表层大气透过率不超过0.7。在内蒙古海拉尔地区,夏季大气透过率具有较为稳定的值,但是随着局部水汽的变化具有0.1左右的波动。     

Kmeans聚类与多光谱阈值相结合的MODIS云检测算法

采用Kmeans聚类与多光谱阈值相结合的方法进行云检测.在地物光谱分析的基础上,应用Kmeans聚类算法对聚类特征数据初始分为两类,第一类为云、烟雾和雪,而植被、水体和陆地等其他下垫面为第二类;然后应用光谱阈值判断排除烟雾和雪等的干扰,对MODIS数据中的云体实现检测.还研究了我国典型区域在不同季节、小同时棚的数据.在...     

基于冠层辐射传输模型的地表反射率光谱重建方法

针对基于多光谱数据有限光谱信息重建地表反射率光谱的病态求解难题,提出一种基于冠层辐射传输物理机理并充分考虑像元异质性的地表反射率光谱重建方法,该方法假设混合像元由植被和土壤两种地物类型组成,利用冠层辐射传输模型构造端元光谱查找表,进而通过组分比例因子估算实现基于多光谱图像的高光谱地表反射率模拟。以Landsat ETM+多光谱图像为例的地表反射率超光谱重建验证实验结果表明,模拟的反射率光谱能够较好的反映不同地物特征信息。进一步地,利用模拟的地表反射率拟合Landsat ETM+图像和MODIS图像,各波段模拟图像与实际观测图像之间具有较高的相关系数(Landsat: 0.90~0.99, MODIS: 0.74~0.85),进一步验证了该方法的可行性。     

基于约束优化的多光谱辐射真温反演算法

多光谱辐射测温是通过测量待测物某点的多个光谱辐射强度信息,通过普朗克公式反演获得真实温度。但是,通过普朗克公式获得的多光谱辐射测温方程组,是欠定方程组,即N个方程,N+1个未知数(N个未知的光谱发射率ε_λi和1个待求真温T)。目前,多采用事先假设一组发射率模型(发射率-波长或发射率-温度模型),假设模型与实际情况如果相符,则反演结果能够满足要求,如果假设模型与实际情况不符,则反演结果误差很大。但是,发射率模型受温度、表面状态、波长等诸多因素影响,难以事先确定发射率模型。因此受未知光谱发射率的制约一直是多光谱辐射测温理论面临的主要障碍,能否在无需任何光谱发射率假设模型的情况下,实现真温和光谱发射率的直接反演一直是多光谱辐射测温理论研究的热点和难点。通过对参考温度模型的分析表明,多光谱辐射测温反演过程的实质是寻找一组光谱发射率,使得每个通道方程解得的真温都相同,如不相同则继续寻找合适的光谱发射率,直到每个通道解得的真温都相等。为此,提出将多光谱辐射测温参考温度模型的求解过程转换为约束优化问题,即在光谱发射率0≤ε_λi≤1的约束条件下,通过梯度投影算法不断寻找光谱发射率,带入多光谱辐射测温参考温度模型方程组后,计算温度反演值的方差,直到每个光谱通道方程获得的温度值应该近似相等,此时各个光谱通道的温度反演值方差最小,这样就把多光谱辐射真温和发射率的反演问题转换为约束优化问题。约束优化算法是解决这一类问题的主要方法,但为了满足Ax≥b的约束条件,将0≤ε_λi≤1分解为ε_λi≥0和-ε_λi≥-1的两个约束条件,从而满足了约束优化问题Ax≥b的约束条件。这样就可以通过约束优化算法在无需任何光谱发射率假设模型的条件下,直接求解真温和光谱发射率。实验采用六种不同光谱发射率分布模式(随波长递增、递减、凸波动、凹波动、“M”型波动、“W”型波动)的材料为研究对象,以验证新算法对不同材料光谱发射率分布反演的适应性,利用Matlab的minRosen函数,选择光谱发射率的初始值均为0.5(取中间值,提高计算效率)。针对六种不同光谱发射率模型的仿真结果表明,新算法无需任何有关发射率的先验知识,对不同发射率模型反演结果均表现较好,在真温1 800 K的情况下,绝对误差均小于20 K,相对误差均小于1.2%,新算法具有无需考虑任何光谱发射率先验知识、反演精度较高及适合于各种发射率模型等优点,进一步完善了多光谱辐射测温理论,在高温测量领域具有良好的应用前景。