基于可见光红外成像辐射仪数据的地表温度反演

地表温度是农业旱灾和作物估产模型的重要参数。该文针对可见光红外成像辐射仪(visible infrared imager radiometer suite,VIIRS)传感器缺乏水汽通道的特点,联合Aqua卫星搭载的中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据提出了基于分裂窗算法的VIIRS地表温度反演方法。对地表发射率和大气透过率这2个关键参数的获取进行了详细分析,选取了处于作物生长期的2013年6月4日VIIRS数据进行实例验证分析。结果表明,与全国气象数据比较该文算法在大尺度上能够较好地获取中国地表温度;与MODIS数据温度产品在高温产粮区比较,该文算法与MODIS温度产品精度较一致,两者差值小于1 K。使用MODTRAN(moderate resolution transmission)软件对算法的精度进行了模拟评价验证,分析表明:在一定的水汽和地表发射率条件下,算法反演精度一般保持在1 K内,平均误差为0.431 K,误差标准偏差为0.247 K。能够为农业干旱、作物长势等农情信息监测提供所需的地表温度数据。

基于海表耀斑中红外基准NPP/VIIRS反射通道在轨验证

将美国NPP卫星可见光红外成像辐射仪(Visible Infrared Imaging Radiometer,VIIRS)的中红外通道(中心波长3.697μm)作为检验基准,使用菲涅尔反射定理建立中红外和被验证通道的海表反射率关系,对四个太阳反射通道(中心波长位于0.672、0.862、1.238和1.602μm)进行了基于海水表面耀斑区反射率精度验证并深入分析该方法的不确定度.结果表明:VIIRS四个通道的验证不确定度分别为3.8%、3.9%、4.1%和4.1%,这一方法可实现VIIRS部分光学通道的在轨较高精度验证.

基于VIIRS数据洪泽湖悬浮物浓度估算算法研究

基于2012~2015年洪泽湖4次星地同步试验数据,建立了较高精度的水体悬浮物浓度单波段(671 nm)模型(R^2=0.74,RMSE=8.58 mg/L),并进行了验证(R^2=0.72,RMSE=11.98 mg/L);然后,将该算法成功应用到了2012~2015年464景VIIRS无云影像上.结果表明,洪泽湖悬浮物浓度呈现春夏低、秋冬高的季节特征和东、中部高,西、北部低的空间分布特征;在年际变化尺度上,悬浮物浓度年均值呈现较小的减少趋势.总体来说,VIIRS在浑浊水体悬浮物浓度上表现了较好的探测能力,在湖泊水色遥感领域具有较大潜力.

基于VIIRS影像的秸秆焚烧火点监测方法

利用VIIRS SDR数据,基于火点像元亮温特征及其与背景亮温的偏差来提取秸秆焚烧火点信息。采用湖北省2015年秋收季节的VIIRS SDR 750 m分辨率下的第5、7、11波段反射率产品和13、15、16波段亮温值产品,基于VIIRS卫星影像秸秆焚烧火点监测算法和GIS平台叠加火点信息和地理基础数据生成湖北省秸秆焚烧火点分布图。结果表明,小火点检测率较高,漏检率降低。

VIIRS高分辨率地表反射率关系库支持下的气溶胶光学厚度反演

通过遥感技术反演气溶胶光学厚度AOD对于全面、动态监测大气污染时空变化具有重要意义。可见光红外成像辐射仪VIIRS作为MODIS的后继传感器,可在全球范围内实现对气溶胶的连续时空监测。针对复杂的地表类型,通过构建基于像素的动态地表反射率关系库,能实现陆地AOD高分辨率反演。利用全球气溶胶自动观测网站AERONET地基站点观测结果对反演结果对比验证,发现二者具有显著的相关性,相关系数达到0.849,RMSE为0.184,优于官方产品的0.197;通过与2018-04-20真彩图比对,反演结果较官方产品更符合实际气溶胶分布趋势。该算法在陆地AOD反演上具有良好的性能,为进一步研究利用Suomi-NPP VIIRS数据反演大气颗粒物质量浓度提供了重要数据源。

西太平洋东印度洋Suomi-NPP/VIIRS海表温度印证

本文利用现场测量数据对Suomi-NPP/VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)海表温度(Sea Surface Temperature SST)数据进行印证,研究区域为80°E—118°E,10°S—23°N,时间范围为2015年5月—2018年12月,两者匹配的时间窗口为1 h,空间窗口是0.02°。印证结果显示,SST偏差位于±0.5℃范围内占比75%,位于±1℃范围内占比92%,白天的平均偏差和标准差分别为0.07和0.69℃,晚上的平均偏差和标准差分别为-0.04和0.45℃;2015年的平均偏差为-0.07℃,标准差为0.46℃,白天和晚上的匹配点数量分别为3351和4613;2016年平均偏差为0.00℃,标准差为0.61℃,白天和晚上的匹配点数量分别为3189和3911;2017年平均偏差为0.08℃,标准差为0.63℃,白天和晚上的匹配点数量分别为2191和2401;2018年平均偏差为0.08℃,标准差为0.57℃,白天和晚上的匹配点数量分别为1690和2747。通过印证结果对误差的来源和分布进行了探究,VIIRS晚上的数据质量优于白天,2015和2016年的匹配点集中在西太平洋南部和印度洋北部,2017和2018年的匹配点的集中在西太平洋南部,SST偏差有明显的季节性变化。

Suomi NPP卫星可见光红外成像辐射仪的改进动态阈值云检测算法

基于可见光红外成像辐射仪多波段、宽覆盖、长重访周期的特点,以及云层在可见光到热红外通道的分布及变化特性,提出了一种适用于可见光红外成像辐射仪数据的改进的动态阈值云检测算法;通过遥感目视解译的方法对云检测结果进行精度验证,并与通用动态阈值云检测算法、可见光红外成像辐射仪云掩膜产品的结果进行对比。结果表明:所提算法能以较高的精度识别不同地表上空的云层,平均总体精度为93.23%,平均Kappa系数为0.821,对薄、碎云的整体识别精度得到了明显提高,错分和漏分误差明显减小;所提算法的云检测结果整体优于通用动态阈值云检测算法和可见光红外成像辐射仪云掩膜产品的云检测结果。

海洋水色遥感器发展趋势初探

海洋水色遥感技术是近年兴起的海洋探测技术。它通过各种遥感平台上的探测器对海洋表面的水色进行探测,反演出海洋水体中的叶绿素浓度、泥沙含量及黄色物质浓度,进而得到关于海洋的各种信息。本文介绍了未来几年的星载海洋水色遥感器,并将其与第二代海洋水色遥感器进行了初步对比,对其未来的发展趋势进行了展望。

基于6S模型NPP VIIRS数据快速大气校正及精度评估

运用一种快速大气校正方法以消除大气气溶胶粒子散射对电磁波传输的影响。基于大气辐射传输模型构建了气溶胶反演及大气校正查找表,采用暗像元算法实现了气溶胶光学厚度(AOD)反演,基于逐像元计算了大气校正参数。实验利用新一代的极轨运行环境卫星上的可见光红外成像辐射仪(VIIRS)数据,分析了大气校正前后植被与水体的反射率差异以及大气校正前后归一化植被指数的变化;利用实测光谱数据与中等分辨率成像光谱仪(MODIS)地表反射率数据对大气校正结果进行验证。结果表明,经过大气校正后的地物光谱曲线更接近实测光谱曲线,与MODIS地表反射率产品相比,快速大气校正结果具有较高的精度和较小误差(±0.04以内),扩大了遥感数据定量化的应用范围。

17种意想不到的方式:太空让世界更美好

1.气象传感器：预知风暴路径与强度 2011年,美国国家海洋和大气管理局（NOAA）和美国国家航空航天局（NASA）发射极地轨道气象卫星Suomi NPP。通过卫星搭载的可见光红外成像辐射仪（VIIRS）和跨轨迹红外探测器（CrIS）,可以更好地预测风暴的强度和路径,如2012年的飓风＂桑迪＂。VIIRS扫描辐射仪可在弱光下收集红外图像和可见光图像。

珞珈一号夜间灯光影像在建设用地提取中的应用:以武汉市为例

城市建设用地能够反映城市建设发展在地域空间上的分布形态,是规划主管部门监测城市建设和扩张的关键指标。2018-06-02发射的珞珈一号卫星可提供130 m分辨率的夜间灯光数据,在城市建设用地的提取方面具有较大潜力。首先整合珞珈一号夜间灯光影像与Landsat 8多光谱影像以及网络地图兴趣点数据;然后分别采用人类居住合成指数和阈值法对武汉市进行建设用地提取;最后与可见光红外成像辐射仪(visible infrared imager radiometer suite,VIIRS)夜间灯光影像采用相应方法得到的结果进行对比。结果发现,珞珈一号影像与Landsat影像整合后采用人类居住合成指数的方法提取的建设用地最准确,其Kappa系数为0.769;VIIRS与Landsat 8影像整合后采用相同方法得到的建设用地,其Kappa系数为0.702;夜间灯光影像与兴趣点数据结合进行建设用地提取的精度有所下降,兴趣点数据分别与珞珈一号、VIIRS夜间灯光影像结合得到的建设用地,其Kappa系数分别为0.618、0.574;珞珈一号、VIIRS夜间灯光影像采用简单阈值法进行建设用地提取,其Kappa系数分别为0.503、0.482。该实验结果表明,珞珈一号夜间灯光影像数据具有更高的空间分辨率和更加丰富的空间细节,是进行城市建设用地提取的理想数据源。