先进微波探测器资料反演地表微波辐射率试验

利用美国环境卫星A型先进微波探测器AMSU A资料反演中国陆地区域地表微波辐射率。通过辐射传输正演模拟 ,提出了AMSU A窗区通道反演地表微波辐射率的指数分析方法。利用模拟数据对比了指数分析方法和以往通道亮温组合方法。结果表明 :对于地表比较干燥的地区 ,指数分析的反演结果略优于通道亮温组合的反演结果。在此基础上利用IGBP(InternationalGeosphere BiosphereProgram)的地表分类数据 ,提取AMSU A像元裸土组分的面积百分比信息 ,并进一步应用于AMSU A像元裸土组分地表微波辐射率的反演试验 ,提高了反演精度 ,并可进一步应用于区域地表湿度信息提取和大气参数反演 ,以及AMSU

卫星遥感多通道微波比辐射率植被指数(EDVI)在不同类型植被区的特点分析研究

地表微波比辐射率植被指数(emissivity difference vegetation index,EDVI)可以很好地指示地表植被含水量,并且可以应用于有云情况和浓密植被区域.以往的研究仅限于使用19GHz和37GHz微波信号,仅能反映植被某单层的含水情况,而Aqua卫星的Advanced Microwave Radiometer-Earth Observing System(AMSR-E)微波辐射计观测可为植被含水量遥感提供更多的通道选择.本研究利用多源卫星遥感产品,包括AMSR-E亮温、Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)云参数和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的再分析资料等,反演了东亚及东南亚地区6.925、10.65、18.7、36.5GHz垂直极化微波通道的陆地表微波比辐射率,并以此建立了三组多通道微波比辐射率植被指数EDVI(6v,37v)、EDVI(10v,37v)和EDVI(18v,37v),研究了该三组EDVI指数在森林和农田两类植被类型区的特点.结果表明,在森林区域,EDVI(6v,37v)和EDVI(10v,37v)普遍大于EDVI(18v,37v),这很可能是由于前两者对于浓密植被的穿透更深,能反映更多的植被含水量,而EDVI(18v,37v)的穿透性相对较弱,主要反映冠层顶部、相对浅薄植被层的植被含水量.综合利用这三组EDVI指数之间的差异,在高大浓密植被区域,可以实现对植被含水量在上、中、下三层的垂直分布的估计.对于低矮植被,其垂直结构不丰富,此三者的差异不明显.

应用先进微波探测器AMSU资料遥感反演春季陆地表层湿度

利用先进微波探测器 (AMSU)正演快速微波辐射传输模型 ,完成了AMSU窗区通道亮温与地表温湿特征的相关性分析 ,根据模拟计算结果改进了现有业务上反演地表微波辐射率的统计分析方法 ,得到适用于我国非冻土积雪覆盖地区地表微波辐射率反演的指数分析模型 ;进一步通过地表微波辐射传输模型迭代反演得到土壤体积含水量信息。2 0 0 1年相互匹配的AMSU资料和地面农业气象观测站地表相对湿度观测结果的对比分析表明二者间具有一定的相关性。利用 2 0 0 2年 3月和 2 0 0 3年 3月的AMSU资料 ,反演了我国陆地区域地表湿度 ;连续两年春季地表湿度反演结果的对比分析表明 ,与 2 0 0 2年春季相比 ,2 0 0 3年我国北方沙尘暴发生源区地表湿度反演值普遍偏高 ,潮湿的下垫面特征与沙尘暴发生频次的减少之间有一定的对应关系。试验结果表明 ,利用AMSU遥感资料可以获取大范围陆地表层湿度信息 ,进行区域尺度陆地表层湿度特征的动态分析 ,为我国沙尘暴监测分析提供陆地表层湿度基础信息。

SSM/I资料反演大范围地表湿度试验

利用SSM/I遥感数据 ,结合 2 0 0 2年汛期“973”外场观测资料及T1 0 6资料 ,借助微波辐射传输正演模型 ,通过物理反演原理提取SSM/I低频 1 9GHz通道像元平均地表微波比辐射率 ,然后利用地表微波辐射模型 ,估算SSM/I像元的地表湿度信息。以 2 0 0 2年 8月中旬发生在长江流域的暴雨天气过程为例 ,将反演得到的地表湿度信息与地面观测到的降水信息进行对比分析 ,并与地面的洪涝特征进行对比分析 。

青藏高原地表微波比辐射率的反演与分析

利用Aqua卫星上同时搭载的AMSR-E和MODIS提供同步观测的微波和红外资料,反演青藏高原地区陆面微波比辐射率。结合MODIS反演的地表类型资料,分析该地区陆地微波比辐射率随地表类型、微波频率、不同时间尺度的变化特征。结果表明:该地区主要的3种地表类型中,草地比辐射率普遍高于裸地和灌木丛,并且后两者比辐射率的量值和变化趋势都很接近;陆面微波比辐射率随着频率增大而逐渐减小,并且垂直极化比辐射率随频率变化幅度较为显著。3种地表类型的比辐射率随年度变化很小,有一定的季节差异,而昼夜差异显著。不同地表的水平极化比辐射率差异幅度比垂直极化更加显著,能更有效地识别地表类型。