基于卫星高光谱遥感的2007年—2017年新疆地区大气NO_(2)时空变化趋势分析

自2013年国务院颁布《大气污染防治行动计划》等大气综合治理政策以来,我国东部地区大气颗粒物等重要污染物得到了有效控制。伴随着我国能源政策的变化,西北地区在加大能源开发力度的同时,大气污染亦呈现加剧趋势,但在之前的研究中未得到重视。卫星遥感的监测手段较地面观测具有不受地域限制,观测时间长,观测污染物种类多等优势。其中,星载紫外-可见高光谱仪OMI自2005年在轨运行,在大气污染的时空变化趋势探测、排放源估计以及模式的同化和验证等科学应用中得到广泛应用。中国科学技术大学的卫星对流层NO_(2)柱浓度产品,通过对OMI原始测量光谱的二次标定和气体反演算法的关键优化,在与地基观测的结果对比验证中呈现良好的相关性,适合用于我国高气溶胶背景下的大气污染分析。结合中国科学技术大学OMI NO_(2)数据产品,我国新疆地区大气NO_(2)污染的时空分布特征得以表征。在2007年—2017年期间,新疆地区的NO_(2)污染集中分布于北疆,其中“乌鲁木齐—昌吉—石河子”城市群(乌昌石地区)与新疆总体NO_(2)水平月变化相关性很强(相关性系数r=0.942,p-value<0.01)。新疆NO_(2)年际变化存在明显阶段性特征,与相关政策以及能源行业排放变化相符:2007年—2010年变化趋势不明显,2014年较2010年总体年平均浓度增长18.5%,其中乌昌石地区增长41.3%;2017年较2014年总体平均浓度下降26.4%,乌昌石地区下降42.8%。乌昌石地区由于石油化工企业,经济开发区等分布密集,成为NO_(2)污染的聚集区,与乌鲁木齐市,昌吉市NO_(2)变化具有强相关性(r=0.982,p-value<0.01;r=0.951,p-value<0.01)。受采暖时期排放以及特殊气象条件控制,乌昌石地区NO_(2)污染峰值为12月,冬季污染尤其显著;在2007年—2016年采暖期间(每年10月—次年4月初),乌昌石地区NO_(2)水平有显著上升趋势(显著性水平α=0.01),在未来大气治理中需要格外关注。

异构卫星遥感数据融合的水深反演模型

为探究影像分辨率和水深反演模型对异构卫星数据融合水深反演结果的影响,本文将ICESat-2激光测高数据分别与多时相Landsat 8、Sentinel-2及WorldView-3卫星数据相融合,利用对数比值模型、多波段模型、BP神经网络、支持向量机、随机森林和极限梯度提升进行水深反演。试验结果表明,影像空间分辨率对水深反演结果精度影响不显著,且综合考虑反演结果的精度和分辨率,Sentinel-2卫星数据性能最佳,同时极限梯度提升相较于其他模型的反演性能最优,其在东沙环礁试验区域的水深反演结果RMSE最优可达0.51 m。该结果对基于异构遥感卫星数据融合的近岸区域水深测量具有很好的参考价值。

基于高光谱遥感数据的土壤微量元素监测应用

土壤中的微量元素含量不仅影响农作物品质和产量,若过量存在还会对生态环境构成威胁。本文利用高光谱卫星遥感影像,结合地面实测样本数据构建了土壤微量元素监测模型,定量反演土壤中的微量元素含量。高光谱卫星遥感技术在定量反演方向的应用,弥补了传统土壤微量元素测量方法的不足,可实现大范围、短周期、高时效、高精度的无损探测。

基于卫星高光谱遥感的水体和林木面积测绘分析

本文的研究图片来源于“珠海1号”高光谱卫星,使用了BP神经网络自适应算法,利用该算法建立地物鉴别模型,根据该模型进行计算,绘制伪彩图,根据像素点数量推算实际面积,经过计算和验证,误差率非常小,能够满足水体和林木面积测绘的要求。

苏门答腊两次M>8.0地震前后CO和O_3卫星遥感气体地球化学异常与地面验证

利用印度尼西亚Bukit Koto Tabang(BKT)观测站的地面和大气红外探测仪(AIRS)卫星观测数据,分别提取了该观测站2004年和2005年苏门答腊两次M>8.0地震前后地面和卫星观测所获得的CO总量、近地面(1 000 hPa)CO体积分数和O3总量的高光谱气体地球化学信息,对BKT台站附近卫星观测数据和地面观测数据进行了相互验证。结果表明两次大地震前卫星和地面观测均捕获到了CO和O3异常,其中卫星观测获得的CO总量和CO体积分数与地面测得的CO浓度呈强正相关,相关系数分别为0.83和0.75,表明CO浓度异常可能主要源于孕震过程中地下逸出的气体,大气中的化学反应对CO异常的贡献次之。O3卫星观测结果与地面观测结果也呈正相关关系(r=0.49),地震前O3异常可能主要归因于地震前地下逸出的气体在大气中的化学反应。地面观测的CO和O3浓度在两次地震前标准偏差变大,且CO和O3浓度变化与分别以地面观测站和地震震中为中心从卫星数据提取的气体浓度与地面观测数据变化趋势一致。研究结果丰富了利用高光谱卫星数据提取地震前后气体地球化学异常信息的方法。

珠海一号高光谱卫星数据及应用概况

珠海一号高光谱卫星是由珠海欧比特宇航科技股份有限公司发射并运营的商业遥感卫星星座中的第2组卫星,该组5颗卫星(4颗高光谱+1颗高分辨率)于2018年4月26日在酒泉卫星发射中心成功发射并正常运行。高光谱卫星数据设计传输32个波段,空间分辨率可达到10m,扫描带宽可达150km。本文介绍了珠海一号高光谱卫星,描述了不同级别的高光谱卫星数据产品,分析了珠海一号高光谱卫星在农业、林业、环境监测及海洋监测等方面的应用前景。

珠海一号高光谱卫星辐射精度真实性检验研究

“珠海一号(OHS)”高光谱商业遥感卫星数据在国民经济建设中发挥着越来越重要的作用。当前,针对商业遥感卫星数据质量精度的验证和评价研究成果较少。本文基于地面实测数据,对OHS卫星高光谱数据的辐射精度进行了真实性检验和定量分析。结果表明:OHS卫星表观辐亮度与实测结果具有较好的线性相关关系,相关系数R2大于0.7。与实测结果相比,OHS卫星各通道表观辐亮度值整体偏低,但两者光谱曲线形态基本一致。随着时间的推移,OHS传感器性能可能存在衰减,不同通道的衰减程度不一;在31个通道中,与实测值之间的相对差异在20%以内的通道数为9个;在20%~30%之间为14个,30%~40%为8个。

基于小波的干涉多光谱卫星图像压缩方法

分析了干涉多光谱卫星遥感图像的成像特性 ,并根据该类图像对压缩效果的要求提出了一种基于小波分层树集合分割排序 (SetPartitioninginHierarchicalTrees,SPIHT)的局部图像优先编码方法 ,通过对图像小波域系数的局部增强 ,获得了对图像重要数据优先编码的特性 ,在 8倍压缩比的条件下获得了满意的效果。用该方法对多幅干涉多光谱图像进行了测试 ,测试结果表明 :该方法性能优于其他多光谱卫星遥感图像编码方法 ,并有利于在实时图像编码系统中得到应用。

一种改进的地理加权回归模型水深反演方法

利用多光谱卫星遥感影像反演浅海水深是水深测量的一种重要方式。提出一种基于主成分分析的地理加权回归模型(PCA-GWR),采用WorldView-2多光谱卫星遥感影像数据,对经过数学变换后的波段反射率数据先进行主成分分析,将得到第一主成分量进行地理加权回归分析,并与双波段比值模型、多波段线性模型和地理加权回归模型(GWR)的水深反演结果进行比较。结果显示,各个反演模型反演水深值与实测水深值的相关系数r均大于0.75,其中PCA-GWR模型水深反演结果最好,r为0.96、RMSE为1.56 m、MAE为1.06 m。研究表明,PCA-GWR模型可有效去除数据变换后的冗余信息,降低数据空间非平稳性,具有较高的反演精度与可靠性,适用于浅海水深反演。

卫星红外高光谱反演大气水汽含量

利用高光谱大气红外探测仪AIRS模拟及观测数据,发展基于主成分分析技术的多层前馈神经网络反演算法,进行大气中水汽柱总量(IWV)的反演计算、模拟及实测验证。首先,基于全球晴空大气廓线训练样本SeeBorV4.0,利用快速辐射传输模式CRTM进行了辐射传输模拟计算,得到全球高光谱分辨率模拟辐亮度;其次,利用主成分分析技术对模式模拟和AIRS实测高光谱数据进行降维、去噪及去相关处理,并采用多层前向神经网络算法反演大气水汽柱总量;最后,利用数值试验、AIRS实测L1B数据及其水汽产品,对反演算法进行了验证。通过与AIRS官方大气产品的统计分析,本算法反演均方根误差为0.387g/cm2,最大偏差为0.82g/cm2,空间分辨率保留了AIRS像素原分辨率(比AIRS官方大气产品高3倍)。

二氧化碳柱浓度的卫星反演试验及地基验证

基于最优估计理论,采用LBLRTM和VLIDORT辐射传输模式以及包含Line Mixing效应的aer_v_3.2数据库,构建了一套短波红外高光谱卫星反演XCO2的算法.利用该算法试验了Line Mixing效应对卫星反演结果的影响,对GOSAT卫星观测光谱数据进行了系统性试验反演,并利用选取的TCCON站点一年中的匹配观测资料进行了地面验证,同时与GOSAT卫星官方L2B产品进行了比对.试验表明,忽略Line Mixing将系统性低估约0.25%的CO2柱浓度.在气溶胶光学厚度小于0.3的大气条件下,本文反演算法反演结果与GOSAT官方数据产品精度接近,与地基观测值相差小于1%,而高浓度气溶胶背景下卫星反演CO2浓度的有效方法仍有待于突破.

张渤地震带高光谱气体地球化学特征

利用卫星高光谱数据分析了张家口—渤海(张渤)地震带CO和CH4总量的时、空变化特征及其影响因素。时间上,该地区CO总量存在明显的周期性季节变化,但是CH4总量的周期性季节变化不明显。空间上,研究区南部CO和CH4总量高于北部地区;由西向东气体总量增大,在平原和山区交界的地方变化明显。CO和CH4总量背景趋势时间上受气候和气象变化影响,空间上主要受控于区域地形地貌、地质背景、构造和地震活动及地壳厚度等。研究结果不仅为研究区地震地球化学测量提供了新的科学资料,而且对地震异常判识、断裂带分段活动性研究具有重要意义。

遥感技术在毒草识别中的研究进展

毒草的滋生蔓延严重破坏草地生境,制约草地畜牧业的发展。遥感技术作为牧场管理的一种重要的技术手段,其传感器自身的空间分辨率和光谱分辨率的高低是决定毒草识别成功与否的关键。于毒草独特的物候特征出现时获取影像数据能帮助提高分类识别的精度。回顾了3种遥感技术在毒草识别中的研究进展。航空摄影成本高、数据处理复杂,难于得到推广;多光谱卫星遥感大多空间分辨率低,仅在识别大面积滋生、密度较大的毒草方面展现出了一定的潜力;高光谱遥感的出现改善了对植被分类识别的精度,是未来毒草识别的主要依据。由于高光谱数据的冗余性和复杂性,数据处理技术和分类方法的选择也是影响毒草识别精度的重要因素。