夜光卫星遥感对城市夜间霾的监测识别与研究

随着我国经济社会快速发展及城市化进程加快,大气污染物排放量增加,导致霾现象频发。目前对日间霾的研究较多,而对夜间霾的研究与监测等则很少,夜光卫星遥感为夜间霾的大范围高分辨率研究提供了新的方法。本文以北京2016年12月21日的一次夜间强霾为例,基于VIIRS DNB夜光卫星数据,构建了夜光霾指数模型,对霾变化过程及相关特征进行了分析。并与地基实测PM2.5质量浓度进行了对比分析,验证了算法精度,相关性R2达到了0.9769。研究结果表明,建立的夜光霾指数能较好表征夜间霾颗粒物特征及霾动态变化,为夜间霾污染治理及研究提供了科学支撑。

耦合夜光遥感的粤港澳不透水面提取及其热岛效应研究

不透水面作为反映城市化进程及城市生态环境的重要指标,也是影响城市热岛效应的重要因素,是城市化研究中的重要数据源。当前通过卫星遥感反演不透水面是一种主要的方法,数据源及反演机理的不同,也给不透水面提取带来了差异。因此,本文利用VIIRS夜光数据与Landsat8等多源遥感数据,基于LISI指数法反演了2015年粤港澳湾区四个城市不透水面,并与线性光谱混合法(LSMA)进行了对比,同时结合高分不透水面产品进行了不透水面地表类型、空间结构等方面的深入对比分析;再结合反演的地表温度,分析城市热岛与不透水面的关系。主要结论如下:①基于LISI指数表征的不透水面,与线性光谱混合法反演的不透水面相关性R2约0.62,但与耦合大数据及机器学习模型的不透水面产品相关性较高,R2=0.8882。LISI指数法能较高精度挖掘不透水面密度及其时空特征。②不透水面、地表温度空间特征均与下垫面性质密切相关,强不透水面与强热岛均分布在建筑地表,而弱不透水面与冷岛则往往分布在植被地类附近。且不透水面与地表温度呈明显正比例关系。研究表明,LISI指数表征的粤港澳湾区不透水面提取具有较高的精度,可高效耦合多源数据,为进一步提高不透水面提取精度及相关应用提供科学依据。