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所谓热源点强度指的是气象卫星观測的含有火点像元中亚像元火点面积大小和温度高低的程度。极轨气象卫星AVHRR辐射计具有中红外、热红外及近红外通道，而高温热源点（即火点，如林火、草原火等）在不同红外波段发射辐射率有较大差异。根据高温热源点在不同红外波段（中红外、热红外和近红外波段）的黑体辐射特性和AVHRR通道特点（波长、空间分辨率、亮温动态范围等），可以利用多个红外通道资料估算亚像元火点面积和温度。对于由中红外3.7μm通道和热红外11μm通道混合像元表达式建立的二元非线性方程组，可利用牛顿迭代法求解火点亚 相似文献
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选取了10个新疆火灾EOS／MODIS卫星遥感监测实例,在分析MODIS光谱数据的基础上,结合火场实况,进行了深入研究,结果表明：①由RGB 7．2．1通道合成影像可以发现火场。利用21～31通道差,可确定火场,但当中红外各通道不饱和时,则选择20～31通道差更为有效。截取MODIS光谱数据分析窗,做相应的判识则是最有效的手段。②火点判识参数（阀值）要根据气候和地理的不同来调整,灵活准确的调整参数是发现火点的关键。③将7通道、21通道数据点对点像元重合,可以判断火势当前位置和移动方向。④火灾遥感监测只能提供即时火场面积,通过截取光谱数据分析窗,计算火区像元数,即可估算即时火场面积。 相似文献
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根据雾与云、积雪、裸地等地表物在可见光、长波红外和中红外波段的反射及辐射特性差异,利用MODIS卫星多通道多光谱探测数据,采用最佳波段组合法和量化判识指标法,对2006年3月8日到10日北疆大雾天气进行判识检验试验和动态监测分析。结果:发现较利于雾与背景(地物、云、雪)分离的最佳波段是可见光B0.65μm和近红外B0.85μm、短红外B1.64μm、中红外B3.7μm、热红外B11μm,综合判识就可以将云、雾、雪、裸地有效的区分;雾在夜间的有效温度在中红外波段比热红外波段低,可采用中红外和热红外波段的组合方法,根据两通道的亮温差进行雾的监测。 相似文献
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利用2005年9月东亚中低纬地区的63个时次的TRMM卫星资料,分析了降水云和非降水云的红外辐射特征。结果显示:10.8μm通道大部分非降水像元的亮温大于280 K,晴空像元的亮温更高;大部分降水像元的亮温小于280 K,降水越强亮温越低,强降水的亮温在260 K以下。非降水像元的分裂窗通道亮温差(BTD45)总的来说都高于1.5 K;降水像元的BTD45总的来说都小于3.0 K,强降水像元BTD45较低,一般在2.0 K以下。在此基础上,分析了中低纬度夏季6次的不同类型的大尺度短时强降水数据,得到了中低纬度夏季强降水过程中非降水云和降水云对应的红外辐射特征,并以此为依据,提出BTD45为3.0 K和10.8μm通道亮温260 K为降水识别阈值,二者结合,可以得到较好的降水判识结果。 相似文献
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介绍了利用AQUA卫星高光谱AIRS资料对FY-1C、FY-1D气象卫星热红外通道进行交叉定标的方法及定标结果。首先利用卫星轨道预报软件预报出AQUA与FY-1C以及AQUA与FY-1D卫星交叉点,再对交叉区域卫星资料进行像元投影和像元匹配,像元匹配包括时间、观测角度、环境均匀性等检验。以AIRS探测结果作为辐射基准,利用其观测值和FY-1卫星热红外通道光谱响应函数进行光谱匹配,最终得到FY-1卫星热红外通道的准真值并与FY-1卫星的业务产品进行比较分析。对FY-1C、FY-1D两年多卫星资料进行多次交叉比对,结果表明FY-1C通道4比AIRS观测亮温低1.3K左右,通道5低3.6K左右;而FY-1D通道4比AIRS观测亮温低0.3K左右,通道5低3.6K左右。这个准真值与FY-1观测的计数值进行再定标得到新的定标系数。 相似文献
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利用FY-2C卫星数据反演云辐射特性 总被引：2，自引：0，他引：2
本文利用FY-2C静止卫星提供的可见光、中红外和热红外观测数据, 开展了水云光学厚度、粒子有效半径和云顶温度的云参数遥感探测理论和反演方法研究。基于FY-2C可见光、中红外(3.75 μm)与热红外(11 μm)通道辐射率对云光学厚度、 云滴有效半径、云顶温度辐射参数的敏感性分析, 提出三通道同时反演云的光学厚度、云滴有效半径及云顶温度的迭代方案; 通过个例分析进行了云参数反演试验, 并将结果与MODIS的云反演产品进行了对比, 最后对反演误差进行了分析。主要结论如下:(1) 个例反演得到的云参数与各通道探测数据有着较好的对应关系, 迭代计算标准偏差在允许的计算精度范围内(<0.89%), 反演结果具有合理性; (2) 通过与MODIS云反演产品的对比可以看到, 两者云光学厚度、云滴有效半径的均值和直方图分布都非常一致, 而MODIS的云顶温度比FY-2C反演值要高, 考虑到FY-2C的 11 μm通道测量的辐射值与MODIS相比偏小, 因此认为我们的反演方法与MODIS方法的精度是相当的。 相似文献
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气象卫星的红外窗区通道 (8~12 μm) 对于通常大气气溶胶几乎没有响应, 但对于较大颗粒且浓度较强的沙尘气溶胶, 尤其是沙尘暴有明显的信号反应。空气中的沙尘在红外分裂窗通道表现出两个特征:一是对地表发射到空间的红外信号产生衰减, 造成卫星探测到的地气系统亮温降低, 这就是所谓的红外差值沙尘指数IDDI; 二是沙尘粒子在红外分裂窗两个通道的比辐射率不同, 11 μm比12 μm的比辐射率低, 从而造成这两个通道的亮温差是负值。基于这两个特征和沙尘多通道光谱聚类法, 针对静止气象卫星观测数据进行了沙尘暴卫星遥感监测业务算法开发, 输出沙尘暴监测产品和红外差值沙尘指数产品, 这一算法不仅用于已经退役的GMS-5卫星, 而且应用于正在运行的静止气象卫星FY-2C, 它还为沙尘暴的定量或半定量遥感提供参考借鉴。 相似文献
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中红外和热红外在测算水稻种植面积上的应用 总被引：6，自引：1，他引：5
在利用ＡＶＨＲＲ数据测算水稻种值面积中,对ＡＶＨＲＲ各通道数据进行统计特征分析和影象线性拉伸处理,发现其中红外（ＣＨ３）和热红外（ＣＨ４）通道信息量丰富,且在中红外和热红外拉伸影象上存在稻田的这温较旱地低－“稻区低温”现象。因此,在测算水稻种植面积时,半加了第３、４两通道－中红外和热红外通道。实际应用证明：增加两红外通道非常有助于水稻鉴别。 相似文献
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A cloud-detection algorithm for METEOSAT first generation data has been developed. The algorithm utilizes solely infrared data from the METEOSAT thermal infrared window channel at around 11.5 μm. The developed algorithm estimates an assumed clear-sky brightness temperature from time series analysis on pixel bases. Land-/sea-depending dynamic thresholds are then utilized discriminating the infrared images in cloudy, undecided, and cloud free pixels. The cloud-detection algorithm has been validated against synoptic observations. The developed cloud-detection scheme has been applied to 10 years (1992–2001) of METEOSAT data, extracting cloud coverage statistics for the Baltic Sea catchment area. These have been compared to corresponding cloud coverage statistics derived from the BALTIMOS coupled model system. Building overall averaged values of the cloud coverage in the period from 1999 to 2001 gives results with very good agreement between simulation and observation: the total METEOSAT-derived cloud coverage amounts to 0.65 compared to 0.63 for BALTIMOS. In contrast, large discrepancies in the phase of the diurnal cycle of cloud coverage have been observed. A significant trend in total cloud amount was observed neither from the model nor from the satellite. 相似文献
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采用2005—2009年FY-2C静止气象卫星可见光和红外自旋扫描辐射计的红外1(IR1)、红外2(IR2) 和水汽 (WV) 亮温资料,选取2449个云分类样本。设计两层嵌套的前向传递后向反馈 (BP) 人工神经网络模型,第1层网络选取IR1,IR2,WV亮温及IR1与WV亮温差和IR2与WV亮温差5个特征量,第2层网络选取特征量IR1与IR2亮温差,两层网络都采用一层隐含层且带有附加动量法的简单网络,降低了网络的冗余度。误差分析表明:嵌套BP人工神经网络模型的分类准确率在中云和薄卷云这两类上分别提高了42.7%和11.3%,整个分类模型的平均平方误差和标准化平均平方误差分别降低了6.1%和44.7%,相关系数提高了3.4%。通过3个个例的对比分析发现,嵌套模型的分类结果比传统模型的分类结果更合理,特别是在中低云和薄卷云的云量和位置分辨能力上有了较大提高。 相似文献
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2016年12月发射升空的FY-4A是中国第二代静止轨道气象卫星,该星上搭载了可提供东半球近实时高分辨率卫星观测数据的扫描辐射成像仪——AGRI（Advanced Geostationary Radiation Imager）。在其观测数据应用于大气参数反演或同化前,数据偏差的定量化分析是一个必要环节。采用快速辐射传输模式RTTOV（Radiative Transfer for the TIROS Operational Vertical Sounder）,基于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）第5个全球再分析数据产品（ERA5）对AGRI的7个红外通道（通道08—14）进行了模拟,并利用MODIS云检测产品对模拟结果进行了晴空筛选,以期得到一些对AGRI的定量应用有价值的偏差分析结果。观测-模拟（O-B）的偏差分析结果显示:海洋和陆地上,通道10（7.1 μm）存在明显大于其他红外通道的系统性偏差,这很可能来源于ERA5在对流层中层对水汽的高估。通道08为近红外短波通道,地表反射作用影响强烈,陆地上存在较大的平均偏差,而海洋上平均偏差小于0.4 K。通道14在ERA5近地层气温偏高及定标偏差的影响下,海洋存在接近1 K的平均偏差;陆地上存在2 K左右的平均偏差。其余各红外通道在海洋和陆地上的平均偏差分别在0.6和1.3 K以下。偏差影响因子分析结果显示:地表海拔高度、观测天顶角对偏差也存在一定程度的影响;海洋上偏差分布存在季节变化可能来源于再分析资料中海表温度估算的季节性误差。 相似文献
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沙尘识别是沙尘灾害监测和沙尘气溶胶特性研究的首要工作。利用辐射传输方程进行了沙尘气溶胶的辐射计算，对不同沙尘气溶胶光学厚度下的热红外通道温差ΔT（T11μm-T12μm）的变化进行了分析，并针对水汽和陆地表面温度进行了敏感性分析。发现随着沙尘气溶胶光学厚度的增加，ΔT逐渐减小。理论分析表明，利用热红外通道的温度差ΔT进行陆地沙尘识别是可行的。进一步，利用NOAA-AVHRR热红外通道的温度差ΔT < 0进行了3次陆地沙尘识别，经与地面气象站观测的沙尘天气现象相比较，结果基本一致。 相似文献
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This paper presents a nighttime sea fog detection algorithm incorporating unsupervised learning technique. The algorithm is based on data sets that combine brightness temperatures from the 3.7 μm and 10.8 μm channels of the meteorological imager (MI) onboard the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), with sea surface temperature from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA). Previous algorithms generally employed threshold values including the brightness temperature difference between the near infrared and infrared. The threshold values were previously determined from climatological analysis or model simulation. Although this method using predetermined thresholds is very simple and effective in detecting low cloud, it has difficulty in distinguishing fog from stratus because they share similar characteristics of particle size and altitude. In order to improve this, the unsupervised learning approach, which allows a more effective interpretation from the insufficient information, has been utilized. The unsupervised learning method employed in this paper is the expectation–maximization (EM) algorithm that is widely used in incomplete data problems. It identifies distinguishing features of the data by organizing and optimizing the data. This allows for the application of optimal threshold values for fog detection by considering the characteristics of a specific domain. The algorithm has been evaluated using the Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) vertical profile products, which showed promising results within a local domain with probability of detection (POD) of 0.753 and critical success index (CSI) of 0.477, respectively. 相似文献
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The mid-wave infrared band(3-5 μm) has been widely used for atmospheric soundings.The sunglint impact on the atmospheric parameter retrieval using this band has been neglected because the reflected radiances in this band are significantly less than those in the visible band.In this study,an investigation of sunglint impact on the atmospheric soundings was conducted with Atmospheric InfraRed Sounder observation data from 1 July to 7 July 2007 over the Atlantic Ocean.The impact of sunglint can lead to a brightness temperature increase of 1.0 K for the surface sensitive sounding channels near 4.58 μm.This contamination can indirectly cause a positive bias of 4 g kg-1 in the water vapor retrieval near the ocean surface,and it can be corrected by simply excluding those contaminated channels. 相似文献
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Summary Crystal size and optical depth of optically thin cirrus clouds and contrails over the North Sea and Adriatic Sea on the 18th of October 1989 are retrieved by comparison of NOAA AVHRR/2 brightness temperatures of channel 4 (9.97 µm–11.56 µm) and channel 5 (11.075 µm–12.76 µm) with one dimensional radiative transfer calculations. Measured brightness temperatures in all three infrared channels and their differences show higher values for contrails than for cirrus. The radiative properties of young contrails are consistent only, if smaller crystal size than those given for natural cirrus are adopted for the calculations. However, there is a continuous transition in radiative parameters between clouds classified as natural cirrus or contrails. For the test areas ice clouds are classified with respect to optical depth and mean crystal size. Finally infrared fluxes and heating rates in the spectral range 4 µm–40 µm are calculated for an atmosphere with a 500 m thick contrail or cirrus uncinus. At given ice content a far stronger atmospheric warming is found for a contrail with relatively small ice crystals: up to 80 K/day at cloud base for an ice content of 0.05 gm–3 compared to 10 K/day for a cirrus uncinus with large crystals.With 11 Figures 相似文献