基于主成分分析的CO2统计反演方法

二氧化碳（CO2）卫星遥感中,大气环境因素是影响反演精度的重要原因,目前反演条件通常限制在气溶胶光学厚度小于0.3的情况。我国大气气溶胶高值情况较为普遍,对大气条件的较高要求将严重影响我国CO2卫星遥感数据的应用能力。针对这种情况,利用基于主成分分析法对中国京津地区高气溶胶光学厚度的大气CO2反演,得到的CO2柱浓度与2013年、2014年GOSAT-Level2产品进行对比分析,均方根误差分别为0.65%和0.46%,相关性分别为0.77和0.93。     

圆形渐变滤光片光谱辐射计辐射定标

基于分区线性法对圆形渐变滤光片型光谱辐射计开展辐射定标研究,以解决温度范围大、工作波段宽的测量目标对该类型光谱辐射计造成的非线性问题。所提光谱辐射计的主要技术原理是将待测目标的温度区间分为多个子区间,采集目标温度区间内多个不同温度黑体对应的测量光谱,并计算各个温度下的响应度函数。在进行红外光谱测量时,将目标光谱与区间内记录的不同温度点光谱进行比对,从而确定待测目标所属温度子区间的上下限。根据子区间计算的响应度函数,通过线性插值求得待测目标的响应度函数并进行辐射定标。基于该方法的实验结果表明,待测目标理论辐亮度与使用分区线性法进行辐射定标得到的辐亮度在波长范围内的平均偏差小于1%。通过定标结果反演测量黑体的等效温度,等效温度误差小于2%。     

二氧化碳浓度高精度反演的敏感性研究

超光谱技术是高精度反演大气二氧化碳浓度的基础,针对超光谱技术的特点和大气二氧化碳浓度反演精度的要求,在探索大气二氧化碳的吸收特性后,选择了一个适合二氧化碳浓度探测的波段进行研究。根据反演原理和目前所使用的反演方法,利用前向模型LBLRTM着重分析如下四个敏感因素对反演精度的影响：光谱分辨率、海拔高度、二氧化碳初始浓度和地表反照率。研究结果表明,在大气二氧化碳浓度的反演过程中这些因素对精度的提高存在一定的影响。     

大气CO2反演的地表反射率影响分析与比值反演方法

近红外波段空基大气CO₂反演是一个病态问题,地表特征的不确定性是其重要的影响因素之一。针对大气CO₂高精度反演的需求,研究了地表反射率两大不确定性因素对大气CO₂反演的影响程度,提出了比值光谱法对这种影响进行校正。比值光谱法中CO₂无吸收通道(off-line)的选择至关重要,通过比较和分析多种off-line通道的选择方法,发现多通道多点平均法因多数据平均可降低随机误差的优势,获得的off-line通道对应的反演精度最高,而且离散程度也小。比值光谱法结合多通道多点平均法选取出的off-line通道对地表反射率的不确定性影响有明显的校正效果,有利于大气CO₂反演精度的提高。     

植物叶绿素荧光对CO2反演精度的影响

大气散射效应作为CO₂反演的主要误差源,严重影响了大气CO₂卫星测量的反演精度。氧气在大气中含量稳定,大气CO₂反演方法中常利用氧气的这一特性进行散射校正,其中典型的有光子概率密度函数(PPDF)方法。然而,O₂ A吸收带的光辐射中存在的植物叶绿素荧光会在不同程度上影响PPDF因子的反演,进而限制了CO₂反演精度。由于植被荧光信号较弱,在以往CO₂反演中没有引起足够重视。在调研全球植被荧光分布的基础上,模拟分析了荧光对大气CO₂柱含量(XCO₂)的影响。模拟计算无气溶胶条件下,以及气溶胶和地表反照率两者综合条件下荧光的影响,结果显示,当不考虑气溶胶的影响,荧光强度从0.1增加到1.8(mW·m-2·sr-1·nm-1),会给CO₂的反演结果造成0.1~2 (10-6)的偏差;考虑气溶胶与地表反射率的影响时,会给CO₂的反演结果造成(0.1~3)×10-6的偏差。此研究表明,对于具有高精度需求的CO₂反演,植物叶绿素荧光是一个不可忽略的影响因素。     

大气CO2卫星遥感中植物叶绿素荧光影响的校正

大气CO₂卫星遥感监测的关键在于高精度,而植物叶绿素荧光存在与大气散射相似的光谱特征,干扰大气散射相关参数的反演结果,从而影响CO₂的反演精度。因植物叶绿素荧光强度微弱且影响特征与大气散射高度相关而难以准确校正。鉴于现有大气CO₂卫星遥感精度不足,以及植物叶绿素荧光对大气CO₂反演存在不可忽视的影响程度和复杂性,设计了O₂-A、1.6和2.06 μm CO₂三个光谱带协同的参数化校正方法。首先通过对大气散射采取基于光子路径长度概率密度函数（PPDF）的参数化建模,降低叶绿素荧光与大气散射参数的光谱相关性;其次,针对叶绿素荧光强度弱,难以准确反演的问题,基于轨道碳观测器（OCO-2）的叶绿素荧光产品构建了5km分辨率的全球叶绿素荧光先验信息库,增强CO₂与叶绿素荧光同步反演中对叶绿素荧光的先验约束,提高叶绿素荧光的反演精度。通过O₂-A、1.6和2.06 μm CO₂三个光谱带的协同同时反演大气散射、叶绿素荧光和大气CO₂,并结合叶绿素荧光丰富的先验信息,能够较准确剥离大气散射和叶绿素荧光而提高大气CO₂的反演精度。选择叶绿素荧光强度明显较高的柱总碳观测网络（TCCON）中的Park Falls（45.945°N,90.273°W）站点开展验证,对该站点近4年每年8月份的温室气体观测卫星（GOSAT）数据进行反演,发现植被叶绿素荧光导致GOSAT XCO₂反演结果系统偏低2×10-6(ppm)左右,通过本文的方法进行校正,反演结果的低估程度有明显改善,最大低估由2.58 ppm降低到1.49 ppm,且离散程度也有一定程度的改善,明显控制了CO₂反演中叶绿素荧光的影响,对于实现1%（~4 ppm）的CO₂反演精度来说,提供了有力支撑。     

基于GMI数据的植被荧光反演研究

太阳诱导叶绿素荧光直接指示植被生理状态,而植被作为重要的碳汇,若能利用温室气体卫星遥感数据反演出植被叶绿素荧光,则对于分析大气温室气体源、汇具有重要意义。利用氧气吸收线拟合法,基于GF-5卫星“大气主要温室气体监测仪(GMI)”及美国OCO-2遥感数据,针对亚马逊森林、撒哈拉沙漠和非洲草原地区2019年1月和7月GMI卫星遥感数据开展了叶绿素荧光反演研究,并将结果与OCO-2数据荧光产品进行对比分析。反演结果表明：以OCO-2荧光产品为基准,在三个研究区域的两个研究时段内,GMI数据能够较好地反演叶绿素荧光强度。     

中红外光谱特性分析及中高层13CO2反演条件研究

利用辐射传输模型(SCIATRAN)联合高分辨透射率谱线(HITRAN)库对包含13CO2强吸收特征的中红外光谱进行特性分析,发现中红外相比于近红外与热红外波段,13CO2的吸收特征更为明显,并且中红外波段对对流层5～15 km处的二氧化碳浓度变化极为敏感.大气的对流与交换使得中高层CO2的浓度变化与近地表息息相关.通...     

用于温室气体反演的云检测算法

高分五号卫星同时搭载了温室气体探测仪(GMI)和大气多角度偏振探测仪,两者在云检测方面各有优势,但是均存在局限。提出了一种基于两者数据的协同云筛选新算法以提高温室气体反演中的云筛选效率。利用该算法检测了全球16d在轨实测数据中的77581个GMI观测点,筛选出晴空观测点9508个,占比为12.26%。利用融合后的中分辨率成像光谱仪云掩模和卷云反射率数据集,验证了该算法进行云检测的正确率,得到陆地上和海洋上的云检测正确率分别为92.93%和81.91%。     

不同大气条件下红外成像效果模拟

红外成像仿真技术是解决实际应用中对红外图像数据源需求的重要途径。大气传输是红外成像的必经环节,对红外图像质量有着重要影响,大气传输效应模拟能提高成像的真实感。同一场景在不同大气条件下红外成像的模拟能为特定的图像分析提供数据。在大气传输理论的基础上,研究了红外成像大气作用效果的模拟方法,通过飞艇平台获得的红外图像作为数据,利用大气辐射传输模型进行大气修正得到地面辐亮度基准图像,在此基础上进行了不同大气模式、温度和水汽含量下的红外图像仿真实验,并对实验结果进行了评价,取得了较为理想的仿真效果,为大气效应模拟提供了一种有效的方法。