美国下一代极轨气象卫星系统及最新发展

美国非常重视极轨气象卫星数据的连续性,20世纪90年代初就开始规划其下一代极轨气象卫星系统的发展。在过去的20年间,美国的极轨气象卫星发展计划经历了将军用"国防气象卫星计划"(DMSP)和民用"极轨环境卫星"[(POES),又称"诺阿"(NOAA)卫星]整合为军民共用的"国家极轨业务环境卫星系统"(NPOESS)、"国家极轨业务环境卫星系统"计划终止并重组为军用"国防气象卫星系统"(DWSS)和民用"联合极轨卫星系统"(JPSS)、取消"国防气象卫星系统"计划并仅维持民用"联合极轨卫星系统",直至最新军用极轨气象卫星方案出台的复杂历程,其未来发展还难以最终确定。

《天宫明珠——航天器面面观》之“来自太空的威胁”(五) 气象战士巡天游

气象卫星在现代战争中的作用日益明显——光电成像侦察卫星拍摄重要军事目标或出动飞机轰炸要塞之前,需要知道那里的云层情况;在大海中航行的舰艇需了解未来的海浪、水速及是否有大雾或台风等气象情报;

一种面向区域尺度的DMSP/OLS夜间灯光影像校正方法

针对美国国防气象卫星计划(Defense Meteorological Satellite Program,DMSP)/线性扫描业务系统(Operational Linescan System,OLS)夜间灯光影像存在大量饱和像元的问题,提出一种基于不饱和像元校正的去饱和方法。以北京市为研究区,提取出待校正影像内不饱和灯光像元与参考影像相应像元拟合,通过幂函数回归模型将参考影像校正到各期待校正影像尺度,得到饱和像元的真实灯光值;建立相互校正模型将待校正影像统一校正到参考影像尺度上,使影像具有可比性;利用连续性校正获得北京市1992—2013年时间序列影像数据。结果表明,该校正方法更大程度地改善了DMSP/OLS像元饱和现象,与GDP和人口的拟合优度分别为0.716和0.812,相比不变目标区域校正方法(GDP:R^(2)=0.613;人口:R^(2)=0.713),相关性有明显提高。该校正方法能消除地域间的差异,提高了夜间灯光影像的数据质量,形成较为优质的影像序列数据集。