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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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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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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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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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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
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暗目标法的Himawari-8静止卫星数据气溶胶反演 总被引：1，自引：0，他引：1
Himawari-8(H8)是由日本气象厅发射的新一代静止气象卫星,可实现10 min/次的高频次对地观测,搭载的AHI(Advanced Himawari Imager)传感器设置有与MODIS暗目标气溶胶反演算法所需的类似波段。本文参考暗目标算法构建了针对该卫星传感器的陆地气溶胶反演算法:首先,通过基于地基站点观测数据的精确大气校正,统计得到短波红外与可见光波段的地表反射率比值关系,将此作为先验知识用于地—气解耦时的反射率估计;然后,初步假设大陆型气溶胶类型,利用辐射传输模型建立查找表;最后,通过模拟与卫星观测的表观反射率误差最小实现气溶胶光学厚度反演解算。选取2016年5月覆盖京津冀地区的观测数据进行测试,将反演结果与对应时间的MODIS气溶胶光学厚度产品进行对比验证,空间分布趋势一致、相关性较高,相关系数R达到0.852;通过与地基观测网AERONET站点实测数据对比验证,所有站点的相关系数R~2均大于0.88,精度较高。利用反演的高时间分辨率产品,分析了京津冀地区的大气空间分布和日变化情况,结果表明:采用暗目标法对H8静止卫星陆地气溶胶光学厚度反演具有一定的潜力和可行性,能反映气溶胶的高时间变化信息,有望成为大气环境污染变化监测新的重要手段。 相似文献
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北京地区HJ-1卫星CCD数据的气溶胶反演及在大气校正中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
与现有的大气卫星传感器相比,环境一号卫星(HJ-1)CCD相机具有较高的空间分辨率(30m),使得在城市地区找到光谱纯像元的机率大大增加。本文提出一种基于纯像元提取的城市地区气溶胶光学厚度(AerosolOpticalDepth,AOD)反演算法,利用像元纯净指数来提取CCD影像上的纯像元,并由HJ-1A星和B星的多时相CCD观测数据结合地表双向反射率模型确定纯像元的地表反射特性,在此基础上反演AOD。与AERONET地基测量数据的对比表明,该算法具有较高精度,相关系数为0.83,线性拟合斜率为1.091,截距为0.053。基于该方法的AOD反演结果作为输入,能较大程度提高HJ-1卫星CCD影像大气校正的精度。 相似文献
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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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针对地面监测站覆盖范围有限且成本高的不足,该文采用遥感卫星与地面站点数据相结合的方式,利用简化的气溶胶反演算法反演京津冀地区2013年秋、冬季节两次污染过程的气溶胶光学厚度,分辨率为500m。以气溶胶自动观测网在北京站点的监测数据作为简化的气溶胶反演算法的输入参数,分析气溶胶光学厚度与气溶胶自动观测网对应地面站点的相关性;将所反演气溶胶光学厚度与京津冀地区空气质量监测站点的细颗粒物浓度24h均值进行相关性分析,发现除近海城市外,相关性均较高。结果表明,简化的气溶胶反演算法适用于区域污染过程中的气溶胶光学厚度反演,反演精度高,对空气质量具有较好的监测能力。 相似文献
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利用BRDF原型和单方向反射率数据估算地表反照率 总被引：2，自引：2，他引：0
地表反照率是影响地表能量收支平衡的决定性参数之一,精确反演地表反照率需要考虑地表各向异性反射特征。本文尝试以双向反射分布函数BRDF原型为地表各向异性反射的先验知识,通过单方向反射率反演地表反照率。首先根据地面实测及MODIS多角度反射率数据对反演方法进行分析和精度评价,然后借助MODIS BRDF产品统计出研究区的主导BRDF原型,并联合环境一号卫星(HJ-1)单方向反射率数据反演30 m地表反照率,最终将结果与地表实测数据进行比较。结果表明:BRDF原型对BRDF的变化进行了约束,且能够适用于几十米尺度的遥感数据反照率的反演;不同级别的各向异性反射特征的分布是不均一的,借助于主导BRDF原型能够使大部分样本的地表反照率满足精度要求;利用研究区MODIS BRDF产品统计得到的主导BRDF原型为先验知识,通过HJ-1数据反演得到的地表反照率与地表实测反照率有较高的一致性,而朗伯假定条件下的反照率高于实测结果。本文算法简单高效,可为产生全国范围的中高分辨卫星反照率产品提供有价值的算法参考。 相似文献
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利用NPP卫星的VIIRS传感器数据,基于暗像元法反演陆地气溶胶光学厚度AOD。首先,根据红外波段的归一化植被指数NDVI来对暗像元进行识别;然后,利用6S软件进行辐射传输计算构建查找表;最后,根据VIIRS数据从查找表插值得到AOD,并对其进行海拔校正。选取华北地区作为反演实验区,获得了2013年9月1日的气溶胶分布。利用AERONET北京站太阳光度计地基观测结果对反演结果对比验证,发现二者具有显著的相关性,相关系数达到0.7920。将2013年9月1日的MODIS AOD产品与本研究反演的AOD进行比对,发现二者分布趋势一致,相关系数为0.7059,相关性显著。反演结果表明,本文算法反演陆地AOD效果较好,为大气颗粒物环境监测提供了良好方法手段和数据源。 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TERRA和AQUA共同反演陆地上空的气溶胶光学厚度 总被引：1，自引：0，他引：1
利用TERRA和AQUA共同反演气溶胶光学厚度和地表反射率特征，对其原理及方法进行了详细的讨论。通过Terra和Aqua两颗卫星对同一地点的不同角度的观测，结合多个光学通道的信息，反演了北京地区光学厚度及地表反射率信息。反演的气溶胶光学厚度同地面观测的结果相比具有很好的一致性。同时，对地表反射率及气溶胶波长指数等也进行了讨论和对比，结果显示，对北京地区，MODIS1通道地表反射率和7通道地表反射率的比在0．66左右，3通道和7通道的比在0．28左右。相比于NASA暗背景全球反演算法中1、3通道和7通道的比为0．50和0．25的处理方法，反演得到的气溶胶光学厚度结果也较好。 相似文献
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在卫星海洋遥感中,云作为海气耦合系统最重要的调节器之一,其检测结果对海洋上空云微物理特性的反演精度有较大影响。因此,快速而准确识别海洋上空的云像元是卫星遥感数据处理过程中首要解决的关键问题。以PARASOL (Polarization and Anisotropy of Reflectances for Atmospheric Sciences coupled with Observations from a Lidar)卫星搭载的POLDER3载荷遥感数据为研究对象,提出一种改进的海洋上空云检测方法。首先剔除海洋耀光;接着利用有云与晴空区近红外反射率差异检验识别有云像元,并利用偏振反射率检验进一步识别低反射率的云像元;然后利用近红外与可见光反射率比值检验识别晴空像元;最后建立多角度云检测结果空间融合规则,重新标记有云、晴空和未定像元。以印度洋海区为例进行实验分析,将云检测结果与Buriez方法进行对比,发现检测精度基本相当,而有云像元的识别速度却平均提高约3倍。结果表明:该方法能有效的检测出海洋上空的云像元,满足业务化数据处理的高精度及时效性要求,为后续云微物理特性反演提供可靠的数据源。 相似文献