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1.
Himawari-8静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,对于火点检测具有很强优势。对Himawari-8卫星的3.9μm和11.2μm两通道亮温进行了连续时相变化研究,得出两通道的亮温在时间上的变化差值稳定且规律明显。根据两通道的亮温时相特征,考虑白天可见光对3.9μm通道的影响,并结合火点产生时引起的亮温变化特征,提出了适用于晴空条件下改进的火点检测算法。在多处进行了此算法的实验,例如2018-11-27 T 16:40(UTC时)河北张家口市桥东区一化工厂附近发生的严重爆炸起火事件以及2019-02-28澳大利亚西南部发生的火灾事件,均快速有效的检测到了火点。实验表明,改进的火点检测算法能很好的进行火点检测,并能解决晨昏交界、冰雪下垫面、常规火源点、太阳耀光等火点检测的难题。  相似文献   
2.
Microwave Land Surface Emissivity (MLSE) over China under both clear and cloudy sky conditions was retrieved using measurements of recalibrated microwave brightness temperatures (Tbs) from Fengyun-3B Microwave Radiation Imager (FY-3B MWRI), combined with cloud properties derived from Himawari-8 Advanced Himawari Imager (AHI) observations. The contributions from cloud particles and atmospheric gases to the upwelling Tbs at the top of atmosphere were calculated and removed in radiative transfer. The MLSEs at horizontal polarizations at 10.65, 18.7, and 36.5 GHz during 7 July 2015 to 30 June 2019 over China showed high values in the southeast vegetated area and low values in the northwest barren, or sparsely vegetated, area. The maximum values were found in the belt area of the Qinling-Taihang Mountains and the eastern edge of the Qinghai-Tibet Plateau, which is highly consistent with MLSEs derived from AMSR-E. It demonstrates that the measurements of FY-3B MWRI Tbs, including its calibration and validation, are reliable, and the retrieval algorithm developed in this study works well. Seasonal variations of MLSE in China are mainly driven by the combined effects of vegetation, rainfall, and snow cover. In tropical and southern forest regions, the seasonal variation of MLSE is small due to the enhancement from vegetation and the suppression from rainfall. In the boreal area, snow causes a significant decrease of MLSE at 36.5 GHz in winter. Meanwhile, the MLSE at lower frequencies experiences less suppression. In the desert region in Xinjiang, increases of MLSEs at all frequencies are observed with increasing snow cover.  相似文献   
3.
湖泊藻华问题已成为全球水生态环境领域面临的长期挑战,风力条件变化和引调水工程的水力调度能改变湖体水动力结构,对藻类的生长和聚集过程产生影响,进行该过程的精细化监测和机制分析对于湖泊藻华预报预警和应急处置具有重要意义。本研究基于 Hiamwari-8/AHI 卫星遥感高频监测数据,对比分析了归一化差异植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)和浮游藻类指数(FAI)3种不同指数对太湖藻华的反演效果,开展了典型风力条件下和水力调度下太湖藻华生消过程的持续监测分析。结果表明,FAI 对藻华区域和非藻华区域的区分更加明显,其阈值提取的藻华面积与基于 MODIS 图像解译的藻华面积的相对误差最低,为-2.27%。当营养盐充足且水温持续保持在蓝藻大量生长增殖的阈值以上时,风力条件是导致太湖藻类迁移聚集的关键因子,风向主要影响藻类的水平迁移,使其进行方向性迁移并逐渐形成大面积藻华区域。风速主要影响藻类的垂向迁移并存在临界阈值,当风速低于约2.5 m/s的临界风速时,藻华面积随风速增加而增加;当风速高于临界风速时,藻华面积随风速增加而降低。水力调度对距离较近的贡湖湾区域具有显著影响,主要通过水动力扰动来影响藻类的垂向迁移,使藻类沿水深方向强烈掺混,导致区域藻华面积下降。此外,持续且更大流量的调水将不断增强水动力扰动,减小区域藻华面积。本研究揭示了典型风力条件及水力调度下太湖藻华分布特征和迁移机理,可为湖泊藻华的精确动态监测预警和科学管控提供重要技术支撑。  相似文献   
4.
Himawari 8 AHI数据地表温度反演的实用劈窗算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
地表温度是水文、气象、气候和环境等研究领域中的关键参数,利用热红外遥感可快速获取区域和全球高精度的地表温度数据。Himawari 8号是日本发射的新一代地球静止轨道气象卫星,星上搭载AHI(Advanced Himawari Imager)成像仪,具有更高的时空分辨率。利用AHI第14(11.2μm)和15(12.35μm)通道星上亮温数据,提出反演地表温度的实用劈窗算法,其中输入的发射率数据利用ASTER GED(Global Emissivity Dataset)v4计算得到。劈窗算法的系数由观测角度和大气水汽含量分区决定,其中大气水汽含量由两个劈窗通道直接估算得到。利用黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验(Hi WATER)4个站点的实测数据和中国7个湖泊中心点的MODIS地表温度产品对反演结果进行验证,结果表明,算法的均方根误差(RMSE)在3 K以内,达到目前常用遥感地表温度产品的精度。同时与利用MOD11C3 C6产品估算的发射率和温度反演结果进行对比分析,发现ASTER GED反演的结果具有更高的精度,适合用来生产高精度的地表温度产品。  相似文献   
5.
方红亮 《遥感学报》2021,25(1):109-125
地表参数定量遥感反演是遥感科学研究的重要环节。21世纪以来,地球静止气象卫星数据在地表参数遥感反演中受到越来越多的重视。本文对利用地球静止气象卫星进行地表参数遥感反演研究的进展进行了综述。文章首先简单介绍了当前正在运行的欧盟Meteosat、美国GOES-R、日本葵花和中国风云静止卫星系统,随后详细总结了不同卫星系统估算各种地表参数的方法。在此基础上,文章对进一步利用静止卫星估算地表参数的研究展开讨论,指出未来的研究应重点关注几个方面:(1)探索和运用新技术提高静止卫星数据获取和处理的效率和精度;(2)融合全球多颗静止气象卫星,同时与极轨卫星融合,生产覆盖全球的长时序地表参数产品;(3)探索地表参数的高效获取方法,对静止气象卫星地表参数产品开展真实性检验,满足地表过程研究和资源环境动态监测对高质量地表参数产品的需求。  相似文献   
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