基于GPS和大气传输模型的InSAR大气改正方法研究

利用GPS数据改正InSAR大气影响中,GPS站网的低空间密度是限制改正精度的一个主要因素.文中引入大气传输模型(ATM)来考虑大气状态在时间上的演化,并兼顾了风向的估计,把GPS-ZWD(GPS湿延迟)时间序列观测值转换为空间上分布比较稠密的GPS-ZWD网络,然后利用该稠密网络在空间上内插产生水汽延迟图,来更好地模拟InSAR影像获取时刻的水汽场,提高大气改正精度.实验结果表明,在研究地区有限的数据条件下(即只有6个GPS点的情况下),GPS+ATM算法在重现大气信号能力方面比单纯的使用影像获取时刻的GPS-ZWD数据要强,并且其对长波的大气误差去除更明显;用来做实验的三幅差分干涉图中,GPS+ATM算法对两幅以长波信号为主的干涉图中的大气影响分别降低了21.7%和22.6%,比仅使用SAR过境时刻GPS-ZWD数据时的结果分别改进了4.5%和8.7%.而对以短波信号为主的干涉图没有明显提高.

红外制导半实物仿真系统中大气传输模型的分析

文中从大气吸收、大气散射和大气湍流效应三个方面讨论了大气传输效应对红外辐射传输的影响,并采用面向对象的语言实现并封装了一个用来模拟红外辐射大气传输效应的动态链接库,最后,获得了相关仿真的图像结果。

红外辐射大气传输效应模型的分析与实现

考虑到当前国内外用于红外成像制导导弹半实物仿真系统的大气仿真软件固有的局限性,分析了红外辐射在大气中的传输效应并用面向对象的语言实现了红外辐射大气传输效应的仿真软件。最后,运用设计的软件对红外图像进行处理,得出传输一定距离后的红外图像。

大气辐射传输模型的比较研究

讨论了三种通用的大气辐射传输模型的特点和使用限制,用辐射传输定律作了数值检验,并与实验测量资料作了比较。结果表明,氧碘激光和氟化氢泛频20P4激光谱线大气透过率的计算值与实验测量值吻合,氟化氢泛频20P5却出现严重偏差。还研究了大气气溶胶种类对大气透过率计算和测量的严重影响。

基于大气辐射传输模型的地物偏振反射率反演方法

提出一种基于大气矢量辐射传输模型的地物偏振反射率反演方法.利用辐射传输模型,建立地表反射率、观测条件与传感器入瞳处辐亮度偏振态的查找表,再进行查找表反查及数值计算,完成偏振反射率反演.验证实验表明,典型地面目标物的偏振反射率反演精度可达到90%.

基于Monte Carlo大气辐射传输模型的Ring效应模拟

Ring效应描述了由于大气的转动Raman散射导致的太阳夫琅禾费线变弱的现象,这种现象受气溶胶光学性质的影响,因此可以通过模拟Ring效应反映气溶胶状况。研究了基于Monte Carlo大气辐射传输模型(McArtim)模拟计算Ring效应的方法。采用合适的大气参数带入模型,计算总光子中发生转动Raman散射的光子数的概率来衡量Ring效应的强度,并将模拟计算的Ring强度结果和MAX-DOAS系统实测的Ring效应强度进行对比,得到了较好的一致性。结果表明,通过大气辐射传输模型模拟计算Ring效应具有快速特点,在未来的工作中将结合MAX-DOAS技术,利用Ring效应模拟反演大气气溶胶状况。

常用大气校正模型对图像清晰度提升的对比分析

大气散射、吸收及临近效应等降低了大气调制传递函数而影响遥感图像清晰度,去除大气影响对提高图像清晰度具有重要意义。文章采用典型遥感卫星Landsat-8多光谱数据进行大气校正对图像清晰度提升的研究,基于6S模型、FLAASH模型和黑暗像元法(DOS)模型进行大气校正,得到各谱段地物反射率图像。采用常用的基于图像特征参数(灰度梯度、边缘、熵及频谱)和多光谱图像色彩保真度的清晰度评价方法对校正前后图像清晰度进行评价。结果表明:采用FLAASH、6S和DOS三种模型,大气校正后的清晰度特征参数(以熵为例)较原图平均提升程度分别为27%、10%、1.3%。而色彩保真度方面,各谱段反射率与实际反射率差(以草地为例)的平均值分别为0.018、0.028、0.038。因此,基于辐射传输模型的方法具有更高的大气校正精度,其中FLAASH模型对图像清晰度的提升最明显。

基于6S模型的遥感影像逐像元大气纠正算法

大气纠正的目的是从遥感影像中去除大气影响,并反演获取地物真实反射率。介绍了一种逐像元对遥感影像进行大气纠正的算法,该算法基于6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)大气辐射传输模型计算建立的查找表(look-up table),并利用地面暗目标(dark object)进行陆地气溶胶光学厚度的自动反演,由于气溶胶的分布具有空间连续性,在获取地面暗目标气溶胶光学厚度值后,通过空间插值的方法计算影像中非暗目标像元的气溶胶光学厚度值,经过查找表二次插值计算,逐像元进行大气纠正并获取像元地表反射率值。以Landsat5遥感影像为例,介绍了算法流程,展示了大气纠正的结果。结果显示,利用查找表逐像元大气纠正的算法,能够在一定程度上去除云雾对影像的影响,更加精确的对遥感影像进行大气纠正并获取地物的真实反射率。

基于SBDART辐射传输模型的夜间辐射雾自动检测及时间序列分析

如何确定合适的阈值来区分夜间辐射雾、晴空地表和中高云一直是雾检测研究的重点。圣巴巴拉DISORT大气辐射传输模型(Santa Barbara DISORT atmospheric radiative transfer,SBDART)可模拟雾顶亮度温度。基于该模型获取MODIS B20与B31波段的亮温差(brightness temperature difference,BTD),将其用于夜间辐射雾检测。以MODIS卫星数据为可行性试验数据,用国家卫星气象中心提供的地面验证数据进行验证,结果表明,使用该模型监测夜间雾的准确率达78.3%,误判率为21.7%,可靠性指标为0.643,Kappa系数为0.730。为进一步验证方法的稳定性,选取8景卫星序列图像进行时间序列分析,结果显示Kappa系数均值为0.744,说明应用当前阈值方法对MODIS夜间雾检测具有可适用性。该方法为夜间雾预报和夜间雾参数反演提供了有效的参考。

合肥大气下行长波辐射估算模型研究与改进

大气下行辐射是地表辐射和能量平衡中的一个关键参数,在反演地表温度和发射率、开展气候变化研究中起着关键作用。基于现有的大气下行辐射测量方法的分析比较,开展了合肥大气下行长波辐射的研究。利用MODTRAN辐射传输模型模拟计算了合肥大气下行辐射通量,并以该方法获取的大气下行辐射通量为基准,对广泛应用的晴天经验模型进行性能评价,验证了Idso模型和Ångstrom模型对于合肥大气条件的适用性。进而利用MODTRAN辐射传输模型模拟数据对Idso模型中的参数进行修正,提高了该模型的模拟精度。该研究为方便快捷准确地获取合肥大气下行辐射通量提供了可靠方法。

地面与卫星太赫兹通信高频大气窗口分析

较大的传输路径损耗限制了太赫兹无线通信在大气中的传输距离,要想实现地面与卫星之间太赫兹波的长程传输,必须先找到低衰减的大气透明窗口。本文结合我国大气分布特点,通过大气辐射传输模型工具am(atmospheric model)对大气吸收衰减建模进行分析,从中选定适合我国地面与卫星太赫兹通信的理想地基站点;利用真实大气数据和分层传输理论,计算了地面与卫星之间太赫兹通信的总路径损耗,结合信号发射功率、天线增益、信噪比、噪声功率值和相应的路径衰减阈值,给出了天线增益分别为0~100 dBi时10~15 THz频段内的总可用带宽和大气窗口;通过将高海拔平台作为地面与卫星之间太赫兹通信的中继链路,给出了1~15 THz频段内的可用大气窗口,为我国地面与卫星通信链路的建立、地基站点和通信频段的选取提供了理论和数值参考。

ICCD相机遥感模型与仿真

文章介绍了一个基于增强型CCD相机 (ICCD)的遥感成像模型 ,并对模型的 4个基本组成部分 ,即ICCD相机模型、大气传输模型、地面反射率模型、星历模型 ,进行了探讨和分析 ,该模型可以模拟动态条件下 (时间、地点、气象条件等变化 )ICCD相机的成像过程。

面向多类型土壤有机碳定量反演的天基高光谱探测参数研究

星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分析模型、信噪比分析模型、特征波段的提取分析模型以及偏最小二乘回归反演模型的面向不同土壤类型有机碳监测的高光谱卫星“地面-大气-仪器-观测-反演”全链路仿真分析方法,实现了土壤类型、大气效应、仪器特性参数、反演方法的耦合影响分析。结果表明:①3种类型土壤有机碳反演的最佳光谱分辨率均在10~20 nm。②不同土壤类型对观测的信噪比需求不同。对于Phaeozem的有机碳监测,较另外两种土壤有更高的信噪比需求。③在不同特征波段提取分析方法下所需的最佳光谱分辨率和信噪比一致。不同类型土壤光谱数据提取出的特征波段不同,其中反演效果最佳的土壤类型为Chernozem,特征波段数为26个,R^(2)=0.8265,RMSE=3.4389 g/kg。④反演模型与仪器特性参数无耦合关系,同一类型土壤不同反演算法的最佳光谱分辨率和信噪比需求一致。⑤Chernozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于506.66,特征波段提取数为26个;Kastanozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率17 nm,信噪比大于331.42,特征波段提取数为22个;Phaeozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于432.51,特征波段提取数为19个。

紫外光脉冲非视线传输的Monte Carlo模拟

应用Monte Carlo方法建立紫外光脉冲在散射大气中非视线传输的模型,模型参数来源于大气透过率及辐射传输算法软件Modtran。利用该模型实现了对散射大气系统脉冲响应函数的模拟,为进一步分析和处理紫外光信号提供依据。

南海岛礁遥感影像大气校正算法研究

针对目前传统大气辐射传输模型使用时难以确定气溶胶光学厚度的问题,提出一种仅依靠影像自身信息的大气校正算法,该算法针对南海水域清澈的特点,将暗像元法和大气辐射传输模型相结合,通过暗像元匹配和迭代运算确定气溶胶。实验结果表明:该算法与Sen2cor算法相比大气校正后的地物剖面光谱曲线基本一致,校正后影像能够反映出水深与蓝绿波段对数比值较好的相关性,具有较好的使用价值。

典型多尺度海面结构体辐射散射方向-光谱特性计算与分析

针对3级以上海况的高精度海洋场景红外仿真问题,提出一种“先拆后建”的研究思路:将含泡沫和破碎波的多尺度海面抽象为粗糙海面、泡沫、破碎波的组合,进而拆解出“粗糙海面”、“含泡沫粗糙海面”、“含破碎波粗糙海面”3类典型多尺度海面结构体,最后通过海面栅格化、结构体匹配、方向-光谱特性重构渲染等方法,由3类典型多尺度结构体方向-光谱特性组合重构大范围海面辐射散射特性,完成多尺度海面“气-面-体”耦合辐射/散射特性的计算。对拆解出的3类典型多尺度海面结构体分别开展多尺度耦合辐射、散射特性建模研究,构建3类多尺度海面结构体辐射散射方向-光谱特性计算模型,并对结构体辐射散射方向-光谱特性的影响因素进行分析,结果表明:随着海面风速的增大,海面典型结构体中的泡沫厚度及气泡浓度逐渐增大,使得结构体的散射能力增强,从而增大结构体的双向反射分布函数;随着探测波长的增大,海水的吸收性显著增强,导致不同风速条件下结构体双向反射分布函数之间的差异显著增大;对于不同的入射角,结构体双向反射分布函数最大值对应的天顶角随入射天顶角的变化逐渐发生变化。

可见光-近红外通道数据大气校正方法研究

针可见光-近红外通道数据进行大气校正,提升可见光-近红外通道数据的可靠性。进行大气校正时,应获取可见光-近红外光谱响应函数,建立可见光-近红外通道数据校正所需的查找表,但传统方法不能获取精确的对可见光-近红外光谱响应函数,进行大气校正时出现较大偏差。提出一种基于6S模型的Himawari-8可见光-近红外通道数据的大气校正方法。在6S大气辐射传输模型中加入可见光与近红外光谱响应函数,进行辐射传输模拟并对所需输入的参数做敏感性分析后,建立包含太阳天顶角、卫星天顶角、相对方位角、气溶胶光学厚度、臭氧含量、水汽含量、表观反射率等参数的查找表。利用查找表对Himawari-8可见光与近红外波段数据进行逐像元大气校正。从反射率值、归一化植被指数(NDVI)、MODIS地表反射率三个方面,分析6S模型查找表法大气校正的效果。仿真结果表明:选用的校正方法有效,校正后Himawari-8可见光与近红外波段数据范围加宽,各波段反射率更平滑,能区分的地物信息更多;校正后各波段NDVI和MODIS值更接近实际情况,说明选用方法具有较高的校正精度。

大气校正方法及其在高光谱影像Hyperion中的应用

利用遥感影像反演地物反射率,大气校正必不可少。对于高光谱影像,其信噪比与多波段遥感影像相比非常低,消除大气的影响显得尤为重要。在大气辐射传输模型Modtran4.0基础上,给出了一种直接、有效的大气校正参数计算方法。结合MODIS/TERRA大气温湿度廓线产品,使用此方法计算了高光谱影像Hyperion大气校正参数,并用于Hyperion影像的部分波段的反射率反演,与卫星过境时地面同步实测的典型地物反射率以及高光谱大气校正软件ACORN的计算结果进行比较,获得了比较好的结果。研究表明,大气辐射传输模型和卫星遥感大气参数产品相结合用于遥感影像的大气校正是可行的。

土壤水分模拟与墒情预报模型研究进展

土壤墒情预报是在土壤水分模拟模型的基础上对农田耕作层土壤水分的增长和消退程度所进行的预报。墒情预报是灌溉预报的基础 ,对于水资源短缺条件下农田水分的合理调控具有重要意义。墒情预报模型可以分为确定性模型与随机性模型两大类 ,其中确定性模型包括水量平衡模型、土壤 -植物 -大气连续体 (SPAC)水分传输模型、SPAC水热耦合传输模型等 ,随机性模型包括数理统计模型 (包括回归模型、时间序列模型、人工神经网络模型等 )、随机水量平衡模型与随机土壤水动力学模型等。本文对各类墒情预报模型进行比较 。

资源一号02D高光谱数据大气校正及应用

针对高光谱数据大气校正耗时长和查找表构建不准确等问题,提出基于MODTRAN辐射传输模型实时创建大气校正参数查找表的方法,并应用于水体叶绿素浓度反演。首先,基于高光谱数据实时构建大气校正参数查找表;其次,根据循环迭代反演得到水汽含量和气溶胶光学厚度对查找表插值得到各个波段的大气校正参数,从而完成所有波段数据的大气校正;最后,选择植被、土壤和水体3类典型地物精度分析,并基于反演水体的叶绿素a浓度验证大气校正精度的可靠性。实验结果表明:该方法明显优于6S、FLAASH等大气校正方法;在运行效率上,在多线程并行加速后,运行效率提升了2~4倍;基于水体反射率数据反演水体叶绿素a浓度,反演模型预测集验证中ρ为0.804 7,RMSE为1.8。