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在卫星遥感大气研究中，已有的精确反演海洋表面反射率和其上空气溶胶光学厚度分布的算法，由于陆地地表像元反射率的不均一性，使得这些方法在应用于陆地表面反射率的反演中具有一定的局限性。而利用三步校正法可以去除地表邻近像元的影响，从而消除这种局限性。文中介绍了三步校正的算法，并对日本千叶地区ASTER卫星数据进行了大气和地表邻近像元的影响校正，精确地反演了该地区的地表反射率，通过地表反射率和气溶胶光学厚度之间的关系计算得到了气溶胶光学厚度的分布。同时证明了在洁净天反演的地表反射率可以应用于反演同一季节中非洁净天的气溶胶光学厚度分布，这样不但减小了气溶胶模式选择的影响，而且实现了在缺少太阳辐射计数据情况下获得气溶胶光学厚度分布的目的。 相似文献
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利用深蓝算法从HJ-1数据反演陆地气溶胶 总被引：8，自引：1，他引：7
大气气溶胶是环境空气污染监测的重要指标,在利用环境一号卫星CCD相机进行气溶胶监测时,暗目标法和结构函数法都有相应的不足。本文从Hsu等人(2004)提出的深蓝算法出发,以MODIS的地表反射率产品为基础建立反射率库,并利用地面观测数据分析了各种典型地物在CCD相机与MODIS蓝波段反射率之间关系,提出了将MODIS地表反射率修正到CCD相机的方法,进而实现地气解耦,反演气溶胶光学厚度。选择北京地区为实验区,进行了算法实验,并用AERONET/PHOTONS北京站的数据进行了验证,结果表明,(1)光学厚度较大时(>0.5),深蓝算法精度能够较好的满足环境一号卫星CCD相机对气溶胶日常监测的要求;(2)气溶胶模式会对结果产生较大的影响,尤其是城市型气溶胶。 相似文献
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传统的气溶胶遥感反演算法在地表反射率较低、结构较为均一的海洋及浓密植被等区域的气溶胶反演可以达到较高的精度,而在城市、矿区等高亮度、高异质性区域的气溶胶反演中仍面临较大的挑战。当地表反射率较高时,卫星传感器获取的对气溶胶具有标识性的信息不足,导致了气溶胶反演的困难。为更大程度地挖掘卫星信号中对气溶胶具有标识性的信息,本文提出使用深度学习技术的气溶胶遥感反演算法,用于Landsat 8 OLI传感器的气溶胶反演。选择全球不同区域的AERONET站点气溶胶实测数据以及对应区域的Landsat 8 OLI传感器的观测几何角度和表观反射率数据,根据合理的时空匹配原则构建样本数据。选择深度置信网络,在合理设置训练批次和训练次数的基础上对网络进行训练和测试,生成关于卫星传感器数据的气溶胶光学厚度拟合网络模型,实现气溶胶遥感反演。使用独立的AERONET站点气溶胶实测数据对反演结果进行了验证,结果表明：该方法可反演不同地表类型区域连续空间覆盖的气溶胶光学厚度,且达到了较高的精度（R=0.8745,RMSE=0.0391,MAE=0.0616,EE=87.94%）。与传统的方法相比,本方法基于单时相卫星遥感数据即可实现气溶胶的高精度反演,简化了气溶胶反演的步骤,提高了气溶胶反演的稳定性和时空适应性。 相似文献
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CBERS02B卫星CCD传感器数据反演陆地气溶胶 总被引：5，自引：0，他引：5
研究利用CBERS02B卫星的CCD传感器数据反演陆地气溶胶的方法。采用的方法是暗像元法。具体步骤为: 根据地面采集的植被光谱数据, 结合CCD传感器特点, 建立浓密植被(暗像元)红蓝波段(CCD传感器的第三和第一波段)反射率与地表反射率之间的关系, 确定了暗像元识别的阈值, 讨论气溶胶光学厚度对暗像元识别的影响以及消除这种影响的方法; 利用6S进行辐射传输运算, 构建查找表; 根据CBERS02B卫星的CCD传感器数据, 从查找表插值得到气溶胶光学厚度, 并进行了算法的误差分析。用广西南宁市及北京地区附近的两景数据进行了实际的反演试验, 使用MODIS的气溶胶产品与反演结果进行比对。结果显示, CBERS02B卫星的CCD传感器数据能够较好的反演陆地气溶胶。 相似文献
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北京地区Landsat 8 OLI高空间分辨率气溶胶光学厚度反演 总被引：3，自引：0，他引：3
卫星气溶胶光学厚度(AOD)反演中,传统暗目标方法在反射率较低的水体、浓密植被覆盖区域取得了较好效果,在反射率较高且结构复杂的高反射地表上空目前多采用深蓝算法,但存在空间分辨率较低,对细节分布描述性较差等问题。为解决这一问题,本文首先以5年(2008年—2012年)长时间序列MODIS地表反射率产品为基础,采用最小值合成法建立500 m分辨率逐月地表反射率产品数据集,然后利用地物波谱库中典型地物波谱数据,分析建立MODIS与Landsat 8 OLI传感器蓝光波段反射率转换模型,最后北京地区AERONET地基观测数据确定了气溶胶光学物理参数,并反演获取了北京地区上空500 m分辨率的AOD分布。为验证反演算法的精度,分别将反演结果同AERONET及MODIS/Terra气溶胶产品(MOD04)进行交叉对比,同时利用相关系数R,均方根误差RMSE,平均绝对误差MAE以及MODIS AOD产品预期误差EE共4个指标进行衡量。结果表明:算法反演获取的AOD与AERONET观测值具有较高的一致性,各指标分别为R=0.963,RMSE=0.156,MAE=0.097,EE=85.3%,稍优于MOD04产品(R=0.962,RMSE=0.158,MAE=0.101,EE=75.8%),并且有效的对比点数也高于MOD04。通过与地基观测相比,卫星遥感获取的高分辨率城市地区AOD精度可作为定量评估城市空气质量的有效依据。 相似文献
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地表反射率产品支持的GF-1 PMS气溶胶光学厚度反演及大气校正 总被引：1，自引：0，他引：1
GF-1卫星PMS(GF-1 PMS)数据具有高空间分辨率、短重访周期的特点,可以在地表类型识别、参数提取中发挥重要作用。但由于缺少2.1μm附近的短波红外波段,使得气溶胶反演时地表反射率的精确确定非常困难,从而导致其高精度大气校正难以开展,限制了该数据的应用。本文提出了一种地表反射率数据支持的气溶胶反演方法,用于GF-1PMS数据的大气校正。其基本思想是:使用现有的地表反射率数据集为GF-1PMS数据提供地表反射率,用于确定GF-1PMS图像中浓密植被像元(DDV)的分布,基于确定的浓密植被像元反演气溶胶光学厚度(AOD),并用于大气校正。这里使用的地表反射率数据集为合成的无云MODIS地表反射率产品,对GF-1PMS数据做了空间尺度的转换。为降低两类数据配准误差对地表反射率确定的影响,提出了使用区域NDVI分布百分比匹配的方法,回避了像元的直接匹配,为GF-1PMS数据提供DDV的空间分布。为验证该方法的有效性,利用北京、太湖两个AERONET站点观测的气溶胶光学厚度对气溶胶反演结果进行精度验证,结果表明,气溶胶反演算法精度较高,稳定性较强。AOD反演结果应用于北京和敦煌地区的GF-1PMS数据大气校正,获得的地表反射率与地面实测的地表反射率的误差低于0.015,且大气校正后影像对比度明显提高。 相似文献
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大气气溶胶光学厚度的宽带消光遥感方法及其应用 总被引：6，自引：1，他引：6
该文发展了遥感气溶胶光学厚度的一个宽带消光遥感方法 ,它应用地面上太阳直射表探测的宽波段太阳直射信息反演 0 75 μm大气柱光学厚度。这方法的主要误差因子是气溶胶谱的不确定性。数值试验表明 ,气溶胶谱分布的误差所引起光学厚度解的误差一般小于 5 %。 1995年 1— 10月进行的 12 6 7组对比实验表明 ,由本方法探测的气溶胶光学厚度与光度计探测的气溶胶光学厚度的标准差为 10 5 % ,两者平均结果的偏差只有 0 7%。该文还应用这个方法 ,从气象台站辐射观测资料反演得到北京、沈阳等 10个地方 1980— 1994年间晴天气溶胶光学厚度资料 ,并分析其变化规律 相似文献
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在卫星气溶胶反演中,如何确定研究区域的气溶胶模型直接影响目前大多数卫星遥感算法的气溶胶光学厚度反演精度。本文基于气溶胶自动观测网(AERONET)典型类型的动态气溶胶模型,提出了一种基于动态气溶胶模型的气溶胶光学厚度反演算法,并将其运用到PARASOL(Polarization and Anisotropy of Reflectance for Atmospheric Science coupled with Observations from Lidar)卫星的反演中。针对华北地区2012年的PARASOL卫星观测数据,应用动态气溶胶模型反演算法反演气溶胶光学厚度,并与地面观测站点进行对比验证,结果显示通过气溶胶模型选取与反演结果的迭代约束,在865 nm反演的气溶胶光学厚度与地基观测的相关程度(R2)达到0.71,均方根误差(RMSE)为0.15,与PARASOL气溶胶产品相比一定程度提高了反演结果的精度。 相似文献
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POLDER-2PARASOL卫星气溶胶业务产品在北京地区的验证分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用地面AERONET/PHOTONS气溶胶观测网北京和香河站点的资料,在北京地区对POLDER12/PARAsOL卫星多角度偏振信息获得的气溶胶反演产品进行了验证分析.地基AERONET/PHOTONS观测网的体积谱分布资料分析显示,在北京地区气溶胶尺度分布的细粒子截断半径约为0.3um.将POLDER-2/PARASOL卫星气溶胶业务产品和重新定义的地基AERONET/PHOTONs细模态(半径r<0.3p.m)气溶胶光学厚度(AOT)比较,两者在北京地区有着很好的一致性,说明卫星的气溶胶业务反演产品表征了主要来自人类污染排放的细粒子气溶胶贡献.然而,由于POLDER系列卫星业务反演方法固定了埃斯屈朗(Angstrom)指数的变化范围是1.8-3.0造成了细粒子贡献占绝对主导的局限.由地基AERONET/PHOTONS观测资料的分析可知,这个埃斯屈朗指数的先验值远远大于北京地区的地基测量结果,导致了POLDER业务反演的气溶胶光学厚度偏低,埃斯屈朗指数偏高. 相似文献
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针对GF-4等国产卫星气溶胶光学厚度反演算法存在的地表反射率估计困难、云像元污染等问题,本文发展了一种增强型地表反射率库支持的气溶胶光学厚度反演方法,改进了云筛选与地表反射率确定方案,在考虑GF-4逐像元成像角度的情况下,使用6SV模型与MOD09-CMA数据对季度尺度上的GF-4 PMS传感器数据进行大气校正,提出了百分比最小值均值法建立地表反射率库,并据此建立了NDVI与红蓝反射率关系模型,根据地表反射率的分布特点,当NDVI小于0.2的时候使用地表反射率库估计地表反射率,而当NDVI大于0.2时,则使用NDVI来估计地表反射率。使用MOD04气溶胶模式时空分布确定气溶胶参数。在京津冀地区开展气溶胶光学厚度反演实验,使用Aeronet站点数据与MOD04产品对反演结果进行了对比验证,与Aeronet相关系数R为0.964,均方根误差RMSE为0.13,满足±(0.05+0.2τ)的点多于78.9%,相关系数与均方根误差优于MODIS暗目标法产品,满足期望误差线的数量优于MODIS暗目标与深蓝算法产品。 相似文献
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A coupled atmospheric and topographic correction algorithm for remotely sensed satellite imagery over mountainous terrain 总被引：1，自引：0，他引：1
Zhaoming Zhang Xiaomei Zhang Tengfei Long Guizhou Wang Mengmeng Wang 《地理信息系统科学与遥感》2018,55(3):400-416
Radiometric correction is an important issue in the quantitative remote-sensing community. By integrating dark object subtraction (DOS)-based atmospheric correction with physics-based topographic correction, a coupled land surface reflectance retrieval algorithm (coupled atmospheric and topographic correction algorithm, named the CAT algorithm) for rugged mountainous regions is proposed. Terra MODIS-derived atmospheric characterization data (including aerosol optical depth, integrated precipitable water, surface pressure, and ozone concentration) are employed as inputs for the proposed algorithm. A physics-based path radiance estimation model is proposed and embedded in the CAT algorithm, and band-specific per-pixel path radiance values are calculated. After the CAT algorithm was performed, the correlation between reflectance and terrain was dramatically reduced, with correlation coefficients nearly equal zero, especially for the near infrared and short-wave infrared bands, meanwhile the image information content increased over 20%. To provide a comparison with previous studies, two commonly used methods in the literature (DOS + Cosine and DOS + C) were employed. The results of the comparison show that the proposed algorithm performed better in both atmospheric and topographic corrections without empirical regression. 相似文献
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Pekka Kolmonen Larisa Sogacheva Timo H. Virtanen Markku Kulmala 《International Journal of Digital Earth》2016,9(6):545-561
An advanced along-track scanning radiometer (AATSR) global multi-year aerosol retrieval algorithm is described. Over land, the AATSR dual-view (ADV) algorithm utilizes the measured top of the atmosphere (TOA) reflectance in both the nadir and forward views to decouple the contributions of the atmosphere and the surface to retrieve aerosol properties. Over ocean, the AATSR single-view (ASV) algorithm minimizes the discrepancy between the measured and modelled TOA reflectances in one of the views to retrieve the aerosol information using an ocean reflectance model. Necessary steps to process global, multi-year aerosol information are presented. These include cloud screening, the averaging of measured reflectance, and post-processing. Limitations of the algorithms are also discussed. The main product of the aerosol retrieval is the aerosol optical depth (AOD) at visible/near-infrared wavelengths. The retrieved AOD is validated using data from the surface-based AERONET and maritime aerosol network (MAN) sun photometer networks as references. The validation shows good agreement with the reference (r?=?0.85, RMSE?=?0.09 over land; r?=?0.83, RMSE?=?0.09 at coasts and r?=?0.96, RMSE?=?0.06 over open ocean). The results of the aerosol retrievals are presented for the full AATSR mission years 2002–2012 with seasonally averaged time series for selected regions. 相似文献
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In this study, we have implemented a fast atmospheric correction algorithm to IRS-P6 advanced wide field sensor (AWiFS) satellite data for retrieving surface reflectance under different atmospheric and surface conditions. The algorithm is based on MODIS climatology products and simplified use of Second Simulation of Satellite Signal in Solar Spectrum (6S) radiative transfer code. The algorithm requires information on aerosol optical depth (AOD) for correcting the satellite dataset. The atmospheric correction algorithm has been tested for IRS-P6 AWiFS False colour composites covering the International Crops Research Institute for the Semi-Arid Tropics Farm, Patancheru, Hyderabad, India, under varying atmospheric conditions. Ground measurements of surface reflectance representing different land use/land cover, i.e. red soil, chick pea, groundnut and pigeon pea crops were conducted to validate the algorithm. Terra MODIS AOD550 validated with Microtops-II sun photometer–derived AOD500 over the urban region of Hyderabad exhibited very good correlation of ～0.92, suggesting possible use of satellite-derived AOD for atmospheric correction. 相似文献
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利用云下阴影实现陆地上空气溶胶和地表反射率的同时反演—理论方法和模拟 总被引：3，自引：0，他引：3
卫星探测信号包含大气中分子和粒子的散射贡献以及地表反射的贡献,在陆地上空二者的贡献相当,并且陆地地表反射率在时间和空间上极度不均一,因此,很难区分二者的各自贡献从而定量提取大气气溶胶和地表反射率,陆地上空气溶胶的反演也一直是一个极具挑战性的课题.而高分辨率卫星资料如TM5的可见光通道能够很好地区分云和云下阴影,如果云是不透光的,在阴影上空,卫星信号仅包含大气散射贡献和地表漫反射贡献,而在邻近的非阴影区上空,卫星探测信号还包含地表直接反射的贡献,根据这个原理,利用辐射传输模式分析了阴影区和非阴影区上空卫星探测的辐射量差别与地表反射率和大气气溶胶的关系,提出一种利用云下阴影来同时提取阴影上空大气气溶胶和地表反射率的单波长反演方案,并对气溶胶单次散射反照率,散射相函数,测量精度以及地表反射率的不均一性进行了敏感性分析. 相似文献
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利用MODIS图像反演海岸与海岛的地物光谱反射率 总被引：3，自引：0，他引：3
提出一种利用MODIS图像,用查找表反演海岸与海岛地物光谱反射率的方法。该方法首先借助AHMAD辐射传输模型,由MODIS图像的水体像元反演出气溶胶的光学特性;在所选影像为晴空无云条件下,假设一定范围内的海岛与海岸上空的大气和水体上空的大气一样,借助6S辐射传输模型计算基于地物光谱反射率的查找表,然后由MODIS图像的陆地像元的反射率和几何条件加上反演的气溶胶光学厚度,用插值法可求得地物光谱反射率。还给出了厦门地区实际卫星图像的反演结果,并就反演误差进行了分析。 相似文献
16.
《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2009,6(4):694-698
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本文使用北京地区不同时期（2009年1月和2013年1月）的地基气溶胶观测资料,估算了灰霾天气的人为气溶胶光学厚度,在此基础上结合气溶胶光学参数进行了对比分析。结果表明：（1）2013年1月人为气溶胶光学厚度（440 nm）较2009年1月有所增加,月平均值分别为0.88和0.44;（2）2013年1月灰霾污染中人为气溶胶占统治地位的天数比例是86.7%,高于2009年1月的62.5%;（3）2013年1月人为成分在气溶胶光学厚度（440 nm）中的贡献平均达88%,说明灰霾污染主要是由人为气溶胶造成的。 相似文献
18.
《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2006,3(4):484-486
Sand and dust storms (SDSs), which present environmental risks and affect the regional climate, have been worsened in the East Asian regions over the last decade. Monitoring SDS from space using satellite remote sensing (RS) has become one of the most important issues in this field. At present, satellite RS of SDS is limited to using true-color images or aerosol optical thickness (AOT), or a new algorithm called "Deep Blue". Using current existing approaches makes it difficult to identify SDS from clouds. The authors have detected SDS by combining Terra and Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) solar reflectance band (SRB) measurements. Based on the dust spectral characteristic, this letter proposes a normalized difference dust index (NDDI) using MODIS reflectance measurements and applies it to the Asian SDS cases. The simple NDDI index is found to be able to identify SDS and clouds easily. The results suggest that NDDI could be used to detect SDS over bright surfaces where the MODIS AOT product is not available 相似文献