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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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南海珊瑚礁区34年卫星遥感海表温度变化的时空特征分析 总被引：2，自引：3，他引：2
选取NOAA OISST数据集的1982-2015年南海月平均海洋表面温度（SST），先对东沙、西沙和南沙礁区海域的多年SST进行时间尺度上的统计，然后对该数据集进行距平场的经验正交函数（EOF）分解，研究南海海表温度的时间和空间年际变化特征。研究显示:（1）不同的礁区海域SST升温趋势不同，东沙礁区海域SST升温趋势最明显（0.216℃/（10 a）），西沙和南沙礁区SST的升温趋势分别为0.180℃/（10 a）和0.096℃/（10 a）；（2）西沙和南沙礁区全年处于珊瑚生长的最适海温范围内，东沙一年中有4个月海温较低，SST最高的月份分别集中在7月（东沙礁区）、6月（西沙礁区）和5月（南沙礁区）；（3） EOF第一模态的空间分布显示南海SST变化是同相位的，由西北—东南振幅量值递减，在礁区振幅从大到小依次为东沙、西沙、南沙；（4） EOF第一模态时间系数显示南海SST变化与El Niño事件相关。南海海表温度异常场与Niño3.4指数的相关性分析显示两者关联度最高为0.723，平均关联度也高达0.655；南海SST的变化滞后Niño3.4区7~8个月。综上，在全球变暖背景下，南海SST的变化不仅受到El Niño事件的影响，其不断上升也在悄然威胁珊瑚的正常生长。 相似文献
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