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利用太阳光度计测值估算北京上空水汽含量 总被引:4,自引:1,他引:4
基于CE318自动跟踪太阳光度计水汽通道(936nm)和一个窗区通道(870nm)的北京上空太阳直射辐射观测数据,利用修改的兰勒方法对大气柱水汽含量的估算方法,开展了太阳光度计的标定和北京上空水汽含量的计算等。利用探空观测结果对太阳光度计测量水汽量的标定显示,二者的线性相关性为0.986,定标不确定度为0.024g/cm^2。利用该方法对从2002至2004年观测的北京地区水汽含量进行了估算,结果表明在1,2,3,11,12月份,北京地区大气柱的水汽含量基本上小于0.5g/cm^2,三年中同月份水汽含量的平均值有较好的一致性。 相似文献
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基于MODIS晴空数据的森林日净第一性生产力估算 总被引:1,自引:0,他引:1
基于光能利用率模型提出了一个基于MODIS数据参数反演的日净第一性生产力估算模型. 其中包括基于植被冠层叶面积指数和地表反照率的光合有效辐射比例能量平衡模型, 基于大气气溶胶光学厚度、水汽含量和Bird模型相结合的光合有效辐射计算模型. 日净第一性生产力模型所需的主要参数从MODIS数据反演获得. 为了验证净第一性生产力结果的估算精度, 用中国生态系统研究网络2003和2004年千烟洲和长白山观测站点的日净第一性生产力观测数据和模型估算结果对比, 结果表明两者具有较好的一致性. 同时也将同期NASA的净第一性生产力产品加以对比, 结果表明千烟洲站点上2004年的NASA产品低估了净第一性生产力值, 但长白山站则高估了净第一性生产力结果. 相似文献
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北京区域2013严重灰霾污染的主被动遥感监测 总被引:4,自引:2,他引:2
灰霾造成的严重大气污染受到人们越来越多的重视。结合2013年1月北京严重灰霾污染事件,介绍了太阳-天空辐射计、激光雷达、多波段CCD相机等遥感监测手段,分析了地-空基、主-被动等遥感方法获得的灰霾气溶胶特性遥感结果,讨论了不同遥感监测手段的特点及联合使用,结果表明:主动遥感手段在严重污染、夜间等情况下具有观测优势,而被动遥感信息含量大,具有获得气溶胶复杂特性参数的能力;地面遥感点、垂直分布线监测数据与卫星遥感的面观测数据相结合,可以初步实现灰霾的主被动遥感立体监测。 相似文献
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中国地区气溶胶类型特性分析 总被引:6,自引:1,他引:5
利用全球气溶胶观测网(AERONET)2001年—2012年中国地区12个站点的地基遥感气溶胶物理光学特性产品研究了中国地区气溶胶类型特性及其时空变化规律。研究发现中国地区不同类别的气溶胶光学特性(单次散射反照率、不对称因子、光学厚度等)差异较大,由沙尘型、混合型、强散射型细粒子、弱吸收型细粒子、中度吸收型细粒子和强吸收型细粒子等6类组成。中国地区气溶胶类型具有极强的空间变化特性和明显的季节、年际变化特征,沙尘气溶胶主要出现在春季,强散射型细粒子气溶胶主要出现在夏季,而强吸收型细粒子气溶胶主要出现在秋冬季节;近10年间沙尘型、混合型和强散射型细粒子气溶胶呈现上升趋势,而强吸收型细粒子气溶胶则处于下降趋势。在此基础上对比了中国和美国、法国典型站点气溶胶类型,研究发现3个站点的气溶胶差异较大,中国强吸收细粒子类所占的比重高于后两者,同时强散射细粒子类所占的比重低于后两者。 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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利用卫星遥感探测大气二氧化碳(CO2)浓度,相比传统的地面观测方法,具有稳定、连续、大尺度观测等诸多优点,能更好地获得全球CO2的时空分布与变化特征。随着卫星遥感技术的发展,一系列具备大气CO2探测能力的卫星相继发射升空,大气制图扫描成像吸收光谱仪(SCIAMACHY)、温室气体观测卫星(GOSAT)、大气红外探测仪(AIRS)等卫星传感器,已经获得了多年的全球CO2浓度分布产品。对这些卫星资料进行对比分析,并与本底观测数据进行全球范围的长时间序列的对比验证。研究显示,3种CO2卫星遥感产品中,SCIAMACHY数据系统性略高于本底数据,且观测范围局限性较大;GOSAT数据稳定性较好,但系统误差较大,平均低于本底数据近9ppmv;AIRS数据产品相比前两者优势突出,单月全球覆盖率达到90%左右,与本底观测数据平均误差小于2ppmv(0.5%),相关系数达到0.9以上,能够较好地反映全球大气CO2浓度的时空特征。卫星遥感产品与本底观测资料显示,全球CO2浓度空间分布呈现出明显的纬度分布规律与海陆分布规律,时间变化规律方面则表现出明显的季节性周期变化。 相似文献
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土壤含水量是水文、农业和气象等领域的关键参数,而微波遥感是目前监测土壤含水量最有效的手段之一。本文利用主动微波与被动微波数据,结合其他多源遥感数据,运用随机森林算法分别在主动微波数据分辨率尺度和被动微波数据分辨率尺度下完成主被动微波数据的土壤含水量联合反演。首先对被动微波尺度的地表覆盖类型与归一化植被指数(NDVI)参数进行空间分辨率优化,再利用回归ReliefF方法对两种尺度所用的输入变量的重要性进行评估,并对输入变量进行优选,最后对比主被动微波数据土壤含水量联合反演和单独利用主动/被动微波数据进行反演的精度,分析主被动微波联合反演方法的有效性。结果表明:在主动微波尺度,主被动微波联合反演的精度相比单独利用主动微波数据反演的精度有所提升,相关系数r由0.691升至0.744,RMSE由0.084 8 cm3/cm3降至0.079 6 cm3/cm3;在被动微波尺度,主被动微波联合反演的精度反而比单独利用被动微波数据反演的精度更低,相关系数r由0.944变为0.939,RMSE由0.043 5 cm... 相似文献
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