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以上海市为例,探索中国新型自主的FY-3A/MERSI数据在典型大城市热环境研究中的应用模式,包括实时监测与同化数值预报两个方面。结果表明:FY-3A/MERSI反演的250 m地表温度及其他衍生指标能够客观呈现城市热场格局及热岛效应,精细揭示出上海市区—近郊—远郊的地温明显分异,热岛由中心城区呈放射性面状过渡到远郊以乡镇为中心的团块状,其形成与下垫面介质关系密切。同化FY-3A/MERSI数据产品的中尺度数值模式,耦合城市冠层参数化方案,可实现250 m格网0～48 h城市近地层气温空间精细化预报,提取1 h间隔的热环境日演变特征将有助于在不同天气形式下进行热环境灾害潜式预报及机理分析。预报结果在时空分辨率方面明显优于常规数值预报,并避免了卫星云污染的影响,说明FY-3A卫星探测资料能有效改善模式背景场与初始场。 相似文献
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FY-3A/MERSI数据在中国北方干旱监测中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
中国新一代极轨气象卫星风云3号A星(简称FY-3A)上搭载的中分辨率光谱成像仪(MERSI)具有5个250m分辨率通道,进一步加强了对地表精细地物的观测能力,为大面积干旱监测提供了新的遥感数据源。利用FY-3A/MERSI传感器250m分辨率数据和垂直干旱指数(perpendicular drought index,PDI)对2009年夏季内蒙古自治区中东部干旱进行了监测。结合气象部门的降水、温度和气象干旱资料对比分析表明,基于250m分辨率的时序FY-3A/MERSI卫星资料反演的PDI干旱指数能够客观地反映研究区旱情的空间分布和动态发展过程。利用实地观测的土壤水分数据验证了PDI指数和土壤水分之间的关系。从验证结果看:PDI指数和对应实地观测的10cm、20cm土壤持水百分含量之间有较好的负相关关系,其中PDI和20cm深度处的土壤持水百分含量之间的相关关系更为稳定,R2达到0.69以上。该研究表明利用中国新型、自主的FY-3A卫星资料进行干旱监测业务是可行的。 相似文献
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卫星遥感技术可获取大面积、空间连续的地表温度(land surface temperature,LST),为全球变化、生态环境和农业生产等领域提供了宝贵的数据源,但受到云、气溶胶、观测角度和太阳光照角度等影响,遥感反演的LST在时间和空间上均存在不同程度的缺失,限制了LST遥感产品的应用。以长江三角洲地区为研究区,以风云2号F星(FY-2F) LST日均值产品为数据源,利用LST时间序列特征,基于Savitzky-Golay(S-G)滤波算法进行了LST长时间序列的重建研究。结果表明,研究区重建前FY-2F LST产品的平均时相缺失率为19. 43%,经滤波后缺失率降低为1. 69%,并能够保证LST空间一致性。通过模拟验证,S-G滤波重建LST的拟合精度为0. 95,平均绝对误差为1. 35 K,具有较高的精度,可以用于进一步热环境时空分布规律的研究。 相似文献
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风云三号温度植被指数反演土壤湿度研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了研究利用我国自主产权极轨卫星风云三号(FY-3)的MERSI数据反演区域土壤水分的效果,该文利用MERSI数据分别提取归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度并构建NDVI-Ts特征空间;依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标,反演了2012年乌昌地区4—9月的土壤湿度。从反演结果看乌昌地区2012年4—5月土壤湿度较低,造成农区农作物不同程度的缺水,这与实际旱情监测相一致。研究结果表明:基于MERSI数据的TVDI指数能够较好地反映区域土壤湿度的变化情况,为今后应用风云三号数据进行干旱监测提供参考。 相似文献
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《国土资源遥感》2015,(4)
地表温度是气候、水文和生态等研究领域的基本参数,在地表水量和能量平衡的研究和应用中发挥着十分重要的作用。强烈的异质性是地表温度反演精度不高的主要原因之一。该文以黄河源区玛曲为研究区,评估FY-2C数据的地表温度反演精度,为将来温度反演算法和产品的进一步发展提供依据。首先,以与FY-2C相同空间分辨率的MODIS地表温度产品(MOD11B1)为地表温度真值,对反演的地表温度进行了验证;然后,利用研究区内20个采样点的土壤温度(5 cm)实测数据对反演结果进行验证。结果表明,FY-2C地表温度与MODIS温度产品具有较好的相关性,相关系数在0.72~0.95之间,均方根误差在0.44~3.87 K之间,平均均方根误差为1.90 K;反演结果和实测数据的相关系数为0.69。 相似文献
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地表温度LST（Land Surface Temperature）是全球气候变化研究的关键参数,遥感是获取全球和区域尺度地表温度的一种切实可行手段,但现有的单一传感器无法提供高时空分辨率的LST数据,限制了遥感地表温度数据的深入广泛应用。现有的降尺度方法难以生成无缝高时空分辨率的地表温度数据,且降尺度效果易受高空间分辨率LST数据缺失及有效时刻分布影响。本文提出了一种基于地表温度日变化模型DTC（Diurnal Temperature Cycle）偏差系数解算的地表温度降尺度方法,采用FY-4A、MODIS和Landsat 8的LST数据生成晴空及多云条件下逐小时100 m的无缝LST数据。方法主要包含4部分：（1）利用空值重建方法获取无缝的FY-4A的LST数据;（2）建立FY-4A LST数据的DTC模型;（3）采用时空融合模型对MODIS的LST数据进行空间降尺度;（4）解算DTC模型偏差系数,获取逐小时100 m分辨率的无缝LST数据。实验结果表明,本文提出的方法具有较高的降尺度精度,可获得晴空及多云条件下无缝高时空地表温度数据,且高空间分辨率的地表温度数据缺失和有效时刻分布对本文方法降尺度结果影响较小。 相似文献
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MERSI和MODIS卫星监测京津冀及周边地区PM2.5浓度 总被引：1，自引：0，他引：1
京津冀及周边地区是中国PM_(2.5)污染最重的区域之一,利用卫星遥感技术监测大范围的PM_(2.5)时空分布变化是一种先进的重要手段。本研究首先基于暗像元算法利用FY-3B/MERSI与AQUA/MODIS对京津冀及周边区域进行了遥感AOT反演和验证分析;然后,引入气象资料和地面观测资料利用GWR模型反演了区域PM_(2.5)浓度,并对遥感反演结果进行了交叉验证评估,综合对比分析了MERSI和MODIS的气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力;最后,利用MERSI数据对2017年第一季度京津冀及周边区域的PM_(2.5)月均浓度时空分布变化情况进行了初步探索分析。结果表明:FY-3B/MERSI在气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力方面略优于AQUA/MODIS,MERSI反演的1 km分辨率AOT和PM_(2.5)与地面站点实测结果的决定系数R2分别为0.76μg/m~3和0.79μg/m~3,均方根误差分别为0.26μg/m~3和28μg/m~3,平均绝对误差分别为0.16μg/m~3和15μg/m~3,能基本满足对京津冀及周边区域PM_(2.5)的精细化监测需要。2017年第一季度京津冀及周边区域PM_(2.5)月均浓度遥感监测结果表明该区域的PM_(2.5)空间分布格局与地形地貌关系密切,高值区整体上沿太行山脉成带成片;从时间变化来看,1—3月呈逐月下降的趋势,其中3月份PM_(2.5)区域浓度较1月和2月有大幅下降。这说明FY-3\MERSI遥感反演产品能为环境质量监测和环境管理工作效果评估提供有效参考,本研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有重要参考意义。 相似文献
8.
精确的水汽信息对于短临天气预警和长期气候监测具有重要意义。本文针对搭载在我国第2代极轨卫星风云三号A星(FY-3A)上中分辨率光谱成像仪(medium-resolution spectral imager,MERSI)获取水汽精度较低的现状,提出一种GNSS约束的MERSI/FY-3A PWV校准方法。首先,对MERSI/FY-3A的PWV段产品进行处理得到水汽日产品,并利用GNSS和无线电探空(radiosonde,RS)数据对其进行评估;然后,根据PWV的季节分布特性,构建GNSS约束的MERSI/FY-3A PWV季节自适应校准模型;最后,分别利用GNSS、RS和再分析资料对校准后的MERSI/FY-3A水汽进行对比,验证提出方法的有效性。研究表明:本文提出的PWV校准方法,能够有效改善MERSI/FY-3A水汽日产品和旬产品的精度,改善率分别为58.63%和68.72%。该方法可为遥感水汽快速校准研究提供重要的理论依据。 相似文献
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地表温度是是决定地表辐射能量收支的重要变量,在岩石圈、水圈、生物圈和大气圈的能量平衡和水量平衡研究中起着重要作用。利用热红外遥感技术可实现区域和全球尺度地表温度的快速获取,其受到了研究者的广泛关注。目前,FY-3D是国内光谱分辨率最高的对地观测卫星,极大的提高了对地观测能力,其搭载的中分辨率光谱成像仪（MERSI-II）经过大幅升级改进,性能有了显著提升,热红外数据的空间分辨率达到了250 m。本文使用大气辐射传输模型MODTRAN 5模拟了MERSI-II传感器热红外通道星上观测数据。在此基础上,构建了通用劈窗地表温度反演模型,结合ASTER GED全球地表发射率产品以及MERSI-II自身大气水汽反演算法,发展了地表温度遥感反演方法。最后,利用2019-08内蒙古乌海沙漠地区及美国SURFRAD多个站点的实测地表温度数据对本文提出的方法进行了验证。研究结果表明,相较地表实测数据,构建的劈窗算法反演的地表温度RMSE在1.6—2.6 K,反演精度达到了预期目标,还具有较高的空间分辨率,可以用于业务化的地表温度的反演,同时也说明其辐射定标精度有了一定保证,有效满足了区域和全球尺度地表温度遥感监测应用需求。 相似文献
10.
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(6)
热红外遥感为地表温度(land surface temperature,LST)时空全局快速获取提供了有效手段,但目前已有的地表温度产品未估算云覆盖像元地表温度,如何估算地表温度产品中空值像元的地表温度,得到无缝的地表温度数据,是热红外遥感的研究难点。针对该问题,提出了一种顾及时空特征的LST重建模型,该模型首先在时间域对LST空值进行重建,然后在空间域对LST空值进行重建,最后采用Savitzky-Golay滤波器对重建的LST数据进行平滑去噪,实现LST的空值重建。以黑河流域为研究区域,以风云四号A星(Fengyun 4A,FY-4A)数据为例,计算了该模型在不同天气条件下的重建精度,并分析了不同空值区域大小对重建结果的影响。结果表明,所提方法能解决晴空和多云天气下有空值像元的LST重建问题,一天内LST连续空值数目为1～31时,重建的均方根误差为0.405～1.915 K,决定系数R2为0.952～0.989;与传统的昼夜温度变化模型相比较,该模型不受有效LST像元数量和LST分布时刻的影响。 相似文献