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1.
云检测是卫星遥感影像应用中的重要环节。为了获取FY-3中分辨率光谱成像仪(Medium Resolution Spectral Imager,MERSI)传感器精确的云掩膜数据,在分析云与植被、水体、裸露地表等地物在不同波段光谱差异的基础上,结合FY-3/MERSI数据的通道特性,构建基于多光谱和综合阈值的云检测算法。采用热红外通道亮温(CH_5)检测出高云,使用云检测指数(Normalized Cloud Detection Index,I_(NCD))和可见光波段反射率(CH_3)检测中低云。利用江西地区的FY-3/MERSI数据进行应用,将检测结果与其他算法、人机交互解译结果进行了对比分析。结果表明,该算法对FY-3/MERSI影像上的云区具有较好的检测效果,同时利用地面气象观测资料进行验证,检测精度均高于88%,能够满足当前云检测精度需求。 相似文献
2.
对同一区域不同时次的FY一3A／MERSI与MODIS的归一化植被指数(NDVI)和 比值植被指数(RVI)进行了计算,并针对地面光谱和影像数据方面进行了分析。结果表明, FY一3A／MERSI比MODIS数据更敏感,但受大气辐射传输影响也更突出,卫星入瞳处的反射率与地面实测资料相比,MERSI比MODIS变化大。FY一3A／MERSI与MODIS植被指数具有很好的相关性,遥感影像植被指数相关系数为0．98(NDVI)和0．96(RVI),地面光谱产生的 植被指数(NDVI和RVI)相关性则达到0．99。 相似文献
3.
《高原气象》2020,(1)
基于2018年中国东南沿海台风观测实例,以美国EOS/MODIS极轨气象卫星和日本第二代静止气象卫星Himawari?8为参照,对我国FY?4A静止气象卫星的云顶高度(Cloud Top Height,CTH)、云顶温度(Cloud Top Temperature,CTT)和云顶气压(Cloud Top Pressure,CTP)三个产品的精度进行了对比,并分析了其在台风应用中的表现。结果表明:FY?4A卫星云顶参数产品与MODIS和Himawari?8同类产品均具有很好的线性相关关系,其中FY?4A与MODIS的相关系数最大(r≥0.98),平均值偏差最小,特别是在具有深厚密蔽云的台风中心和内雨带区,各卫星反演参数的精度更加接近,如在台风中心,FY?4A与Himawari?8的CTT、CTH和CTP分别相差0. 78℃、30 m和0. 2 hPa。FY?4A云顶参数产品质量可靠,与MODIS和Himawari?8等国际同类卫星精度相当,适合深厚的台风云系分析。偏差产生主要受透明薄卷云和小尺度云存在的影响,这与仪器的空间分辨率、不同仪器对云的探测能力以及云检测算法相关。 相似文献
4.
FY 3D极轨卫星搭载的中分辨率光谱成像仪MERSI载荷具有最高分辨率达250 M的可见光遥感图像，包含了丰富的植被、山区等地表信息。风云三号卫星对遥感应用监测等具有重要作用。但是作为极轨卫星，FY 3D每间隔102 min覆盖一轨数据，由于每轨数据的卫星天顶角、太阳高度角等条件存在差异，再加上风云三号是星上实时定标，每条轨道也存在定标上的差异，因此在全球拼图时不同轨道反射率数据亮度差异明显，有很明显的缝隙，再加上云的移动和变化，因此不同轨道间的云数据也明显出现断层，从而影响整个MERSI II全球数据的应用，尤其在植被监测、城市热岛监测的应用上更是影响精度。本文以风云三号D星业务系统的全球拼图浏览系统为工作平台，创新提出了基于一定优选算法，利用卫星天顶角进行轨道间数据融合的技术，设计和开发了相应的工程化模块，来消除轨道间数据差异，业务实践证明，该技术效果明显，可显著提高后续MERSI II载荷的遥感产品应用。 相似文献
5.
冰云的微物理特性参数反演是云参数反演的难点和热点问题,目前风云二号(FY-2)卫星还没有相关的业务产品。考虑薄卷云覆盖在中低云上的两层云情况,采用六棱柱形状的冰云,在云相态识别基础上,利用FY-2卫星观测数据,采用双通道算法反演冰云光学厚度。选取2013年8月的EOS/Terra和EOS/Aqua云参数产品对反演的FY-2云光学厚度精度进行比对分析。研究结果表明,联合FY-2的可见光通道和中波红外通道可反演冰云光学厚度。基于匹配得到的34个分析个例,FY-2反演的云光学厚度分布态势与EOS/MODIS云产品相同,但FY-2云光学厚度反演值小于EOS/MODIS云光学厚度产品值。FY-2反演云光学厚度与EOS/MODIS云光学厚度产品的平均偏差为6.41,相关系数平均为0.92,线性拟合平均斜率为0.74。FY-2与EOS/MODIS云光学厚度值偏差出现原因除了反演算法存在差异外,与反演所用数据的不同存在密切关系,基础观测数据越相近,FY-2与EOS/MODIS云光学厚度反演结果的偏差越小。 相似文献
6.
刘健 《Acta Meteorologica Sinica》2015,73(6):1121-1130
冰云的微物理特性参数反演是云参数反演的难点和热点问题,目前风云二号(FY-2)卫星还没有相关的业务产品。考虑薄卷云覆盖在中低云上的两层云情况,采用六棱柱形状的冰云,在云相态识别基础上,利用FY-2 卫星观测数据,采用双通道算法反演冰云光学厚度。选取2013年8月的EOS/Terra和EOS/Aqua云参数产品对反演的FY-2云光学厚度精度进行比对分析。研究结果表明,联合FY-2的可见光通道和中波红外通道可反演冰云光学厚度。基于匹配得到的34个分析个例,FY-2反演的云光学厚度分布态势与EOS/ MODIS云产品相同,但FY-2云光学厚度反演值小于EOS/MODIS 云光学厚度产品值。FY-2 反演云光学厚度与EOS/MODIS云光学厚度产品的平均偏差为6.41,相关系数平均为0.92,线性拟合平均斜率为0.74。FY-2 与EOS/MODIS云光学厚度值偏差出现原因除了反演算法存在差异外,与反演所用数据的不同存在密切关系,基础观测数据越相近,FY-2 与EOS/MODIS云光学厚度反演结果的偏差越小。 相似文献
7.
FY-3A/MERSI是我国自主研发的第二代极轨气象卫星FY-3A搭载的中分辨率光谱成像仪,其海洋水色产品可为全球海洋生态环境的研究提供基础资料。以美国东北部海域为研究区,利用NASA海洋生物学处理小组(OBPG)海洋生物光学数据库(SeaBASS)的现场观测资料,以及TERRA/MODIS海洋水色产品数据,分别对FY-3A/MERSI海色产品的遥感反射率、色素浓度和有色可溶性有机物(CDOM)443 nm吸收系数进行了真实性检验。结果表明:MERSI 443~685 nm 6个通道的遥感反射率总体偏高、精度较低,叶绿素-a浓度与现场实测值和MODIS叶绿素-a浓度相比精度较低,总色素浓度与现场实测值相比精度也很低,而CDOM产品的精度稍好。要提高MERSI海色产品的精度,首先要加强图像大气校正的研究,在此基础上,进一步开展各要素遥感反演算法的研究。 相似文献
8.
FY3A/VIRR海面温度业务产品算法改进与质量检验 总被引：2，自引：0，他引：2
针对FY3A/VIRR海面温度(SST)业务产品温度偏低的现状,进行误差原因分析,并对SST产品算法进行了如下改进:采用精度优先原则,以尽可能大的SST覆盖度提高SST反演精度;针对业务SST云污染的现状,构建3×3数据块,并在此基础上进行了SST空间一致性检验;引入气候阈值检验,以进一步剔除异常值。改进后的SST产品,全球日平均SST的覆盖度有所降低,但SST的一致性提高了;算法改进前后全球月平均SST覆盖度基本一致,但改进后云污染的现象得到了抑制。利用分析场日平均OISST对改进后的FY3ASST进行了质量检验,在南北纬70°之间的海域,FY3ASST的全局精度为-0.23±1.74℃,负的偏差说明云和气溶胶的影响仍然存在。改进后的FY3ASST 1.74℃的均方根误差与FY3A VIRR 11μm通道1.6K的定标精度量级相当。 相似文献
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MERSI/NDVI是风云三号D星的一个关键业务产品,深入了解其质量状况对推广产品应用、改进产品算法都具有重要意义.文中针对业务化运行后的全球MERSI/NDVI产品(2019年5月至2020年12月),以同期Terra MODIS/NDVI产品(MOD13A2)为参考,通过空间格局和时间序列的对比、APU(准确度Ac... 相似文献
10.
准确获取气溶胶光学厚度对于气候变化研究和大气环境监测具有重要意义。通过波长插值和时空匹配方法,利用气溶胶自动观测站网（AERONET）观测的气溶胶光学厚度（AOD）对风云3A/中分辨率光谱成像仪（FY-3A/MERSI）、Terra（Aqua）/MODIS的C5.1（Collections 5.1）和C6（Collections 6）气溶胶光学厚度产品在中国区域的反演精度进行验证分析。结合一次发生在中国境内的沙尘天气与一次严重雾霾天气个例,分析上述卫星气溶胶光学厚度的分布特征。研究结果表明,（1）FY-3A/MERSI AOD的反演精度较高（R=0.887,RMSE=0.234）,其值低于AERONET的观测值（Bias=-0.293）。（2）在不同的下垫面下,各种卫星暗像元算法AOD产品反演精度有差异,植被覆盖情况越好,反演精度越高,而植被很少的地区,即亮地表甚至没有反演值。（3）MODIS C5.1深蓝算法产品能在亮地表地区反演AOD,但效果不佳。MODIS C6中的深蓝算法产品在不同下垫面的反演精度都很高（RMSE为0.096-0.127）。（4）在不同季节的对比中,各种卫星AOD产品在夏季的反演精度最差,而反演最好的季节各有不同。（5）在一次沙尘天气污染与一次严重雾霾天气个例中,中国西部与北部区域,MODIS C6深蓝算法AOD的监测效果优于其他算法AOD;MERSI AOD产品在此区域的分布不连续。总体而言,MODIS C6 AOD分布比MODIS C5.1产品连续,MODIS 3 km产品在相同区域的AOD值高于其他产品。以上结论可为卫星AOD产品在中国区域的使用提供参考。 相似文献
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基于深度学习的高分辨率光学影像云检测过程中,云和云阴影及其边缘细节丢失较为严重,主要原因在于不同尺度空间语义信息特征融合存在不足。针对该问题,本文构建一种基于深度学习的多尺度特征融合网络（Multi-scale Feature Fusion Network, MFFN）的云和云阴影检测方法,该算法结合防止网络退化的残差神经网络模块（Res.block）、扩大网络感受野的多尺度卷积模块（MCM）和提取并融合不同尺度信息的多尺度特征模块（MFM）。试验表明,本算法能提取丰富的空间信息与语义信息,可取得较为精细的云与云阴影掩模,具有较高检测精度,其中云检测准确率达0.9796,云阴影检测准确率达0.8307。同时,该工作可为深度学习技术应用于业务云检测提供理论支持及技术储备。 相似文献
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基于2005—2020年的中国气象局台风最佳路径数据集以及葵花（Himawari-8）和风云（FY-4）卫星云图数据,结合人工智能新技术,将深度学习模型应用于台风涡旋识别、台风定位定强、台风强度突变预测等方面,具体内容主要包括基于深度图像目标检测的台风涡旋识别模型、基于图像分类和检索的台风智能定强模型以及融合时空序列特征的台风快速增强判别模型,构建了一套台风智能监测和预报系统。通过对2020年全年样本进行了测试,结果显示:该系统对强热带风暴级及以上强度的台风涡旋正确识别率达90%以上,台风强度估测的MAE和RMSE分别为3.8 m/s和5.05 m/s,对全年独立样本强度快速加强预测的综合准确率达到65.3%,该系统实现了业务上利用高时空分辨率卫星图像实时对热带气旋进行自动识别、定位定强和智能追踪的功能,为进一步提高我国台风监测和预报预警的能力提供了有利支撑。 相似文献
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利用940 nm卫星遥感数据反演大气水汽的方法比较与应用分析 总被引：2，自引：0，他引：2
基于940nm近红外水汽吸收带及两侧窗区通道探测大气水汽总量是自20世纪80年代兴起的卫星遥感大气水汽方法,这一方法主要利用差分吸收概念反演柱水汽总量。文章分析比较了不同反演算法各自特点和存在问题,同时针对我国不同的卫星数据进行了多次水汽反演试验,最好结果的误差为0.04g/cm2,这为FY-3气象卫星中分辨率光谱成像仪陆地大气可降水业务产品算法的开发打下了坚实基础。 相似文献
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去除EOS/MODIS 1B数据中"弯弓"效应的方法 总被引：15，自引：7，他引：8
分析了中分辨率成像光谱仪EOS／MODIS的扫描方式,在此基础上研究了EOS／MODIS1B数据集“弯弓”效应的成因。对EOS／MODIS1B数据02级产品HDF文件的格式进行了探讨,并以250m分辨率资料为例,在2002年7月13日10时的MODIS资料中选取鄱阳湖以北部分地区,读取其数据进行插值、Lambert投影、重采样等处理,从而消除了影响资料使用的“弯弓”效应,同时也完成了对EOS／MODIS数据的几何校正,取得了一定的效果,为EOS／MODIS遥感资料在今后得以广泛应用作了有益的尝试。 相似文献
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FY-3D极轨气象卫星作为最新一代的极地轨道气象卫星,其图像数据包含了丰富的植被、河流、山区等地表信息,对陆地资源调查、地表类型变化监测等具有重要作用。但几乎每轨遥感图像大约有2/3区域都被云雾覆盖,无法直接获取云层下的地表信息用于产品应用。本文研究晴空数据合成技术,首次提出反射率最小合成法、植被指数最大合成法和西格玛合成法的3个标准联合运用的晴空合成技术,利用先进的多时次气象卫星遥感数据合成技术,自动生成FY-3D中分辨率光谱成像仪(MERSI-II)250m分辨率晴空遥感数据,较好地实现了云和云阴影的去除,生成的晴空效果良好,具备了后续应用的价值。 相似文献
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采用FY-3A/VIRR数据,利用Becker局地分裂窗改进算法反演得到逐日陆表温度 (LST), 对2009年一次高温天气过程进行动态监测, 并分析不同下垫面的热环境变化。结果显示:此过程中可见光红外扫描辐射计 (VIRR) 陆表温度产品在敦煌辐射校正场地两次验证的误差为-0.17 K和1.77 K,与同时间过境的MODIS产品均方根误差为2.64 K,直方图对比陆表温度的频数分布基本一致;对高温天气过程监测发现,此次出现以华北的石家庄、郑州、北京等地和西北地区东部的西安等地为中心的两个陆表温度高值区, 部分地区达到了320.2 K以上;城市剖面资料证实城市热岛现象存在,并发现工矿用地的热岛效应不容忽视,主要是大面积的工矿用地周围植被破坏严重,地表增温更为显著。 相似文献