400～1000nm波段反演气溶胶光学厚度的暗像元法

从卫星遥感的角度来看,气溶胶的不确定性是可见-近红外遥感中大气校正的难点,从遥感数据本身来反演气溶胶参数,进而完成大气校正,一直是遥感研究的重点。针对可见-近红外波段大气辐射传输特点,提出了利用浓密植被红波段(660nm)与近红外波段(830nm)之间的线性关系反演气溶胶光学厚度的基于可见近红外波段的暗像元法,该方法主要思想是首先假设在清洁大气的条件下,利用MODTRAN辐射传输模型对遥感图像进行大气校正,以减少近红外波段大气的影响,再通过双层叠代法搜索浓密植被像元作为暗像元,根据红波段和近红外波段之间的线性关系通过近红外波段计算暗像元的红波段表观反射率,并反演气溶胶光学厚度。利用该方法对PHI航空高光谱图像进行了气溶胶光学厚度的反演,并给出了反演原理、步骤和误差分析。

基于暗像元法的南宁市气溶胶反演

近年来空气质量备受人们关注,气溶胶光学厚度作为空气污染的指标之一,可反映空气质量状况。文章利用Terra卫星MODIS数据作为数据源,基于6S模型、暗像元法反演南宁市气溶胶光学厚度,将卫星反演结果与地面观测CE-318气溶胶光学厚度反演结果进行精度验证,结果表明MODIS反演AOD在南宁市具有可行性。基于MODIS的AOD反演结果表明,南宁市整体空气质量良好,少数区域的气溶胶光学厚度较高,具有由西北区域向中部及南部转移的现象。

高分六号卫星遥感估算大气细颗粒物方法研究

针对目前利用高分六号卫星开展地区高空间分辨率大气细颗粒物监测研究较少的问题,提出了基于高分六号卫星宽幅相机数据的气溶胶光学厚度及大气细颗粒物遥感反演的技术方法,并在京津冀及周边地区开展了应用实验和对比分析。首先,基于改进暗像元法反演了高分六号卫星数据的气溶胶光学厚度;然后,结合地面大气细颗粒物监测数据与多种气象辅助数据,基于随机森林算法,构建了多参量综合的大气细颗粒物估算模型,对京津冀地区的大气细颗粒物浓度进行了估算。研究表明:高分六号气溶胶光学厚度反演结果与地基站点监测结果的相关系数为0.94,反演精度较高;大气细颗粒物估算结果与地基站点监测结果的决定系数达到0.79以上,较好地反映了京津冀地区的大气细颗粒物空间分布。

城市AOD时空分布及与颗粒物浓度关系研究

由于不同区域的气候背景和污染物排放情况不同,导致气溶胶光学厚度在不同区域与颗粒物浓度的关系存在差异,因此,研究城市AOD时空分布及与颗粒物浓度关系。将山东省作为研究区域,结合深蓝算法和暗像元法,根据采集的数据反演气溶胶光学厚度,分析气溶胶光学厚度在各个地区的分布情况,获取气溶胶光学厚度的日变化情况和月变化情况,引入Pearson相关系数法获取相关性变化情况,分析结果表明,两者之间的Pearson相关系数低,并且进行垂直修正和湿度修正分析结果,提高相关性分析结果的精度。

基于MODIS数据反演江浙皖地区气溶胶光学厚度

气溶胶是气候变化和大气污染的重要影响因素。人们发现卫星遥感为大面积获取气溶胶光学厚度提供了手段,同时卫星遥感的气溶胶光学厚度弥补了地面观测空间覆盖不足的缺陷。文章首先介绍了使用暗像元法反演气溶胶光学厚度的算法和计算流程,利用传统的暗像元法和改进的暗像元法(即V5.2算法)反演江浙皖地区(29～33°N;116～120°E)气溶胶光学厚度的空间分布,并对两种算法所得结果进行比较与分析。结果表明:暗像元法基本可以反映出该区域气溶胶光学厚度的空间分布特点,尤其是在浓密植被区卫星反演得到的结果与(AERONET)太阳光度计的观测值基本相近。但是在城市地区,该算法得到的结果与观测值存在一定的偏差,有待于进一步改善。

利用MODIS资料反演杭州市500米分辨率气溶胶光学厚度

反演城市/区域范围内高空间分辨率的气溶胶光学厚度时,如果气溶胶类型选取的不合理造成的反演误差会很大,甚至超过地表反射率确定误差导致的反演误差。针对这一问题,本文提出了一种结合MODIS L1B资料和AERONET(Aerosol Robotic Network)的气溶胶光学厚度产品,基于6S大气辐射传输模型的计算,确定杭州市在2008年12月16日的气溶胶类型的方法。利用得到的气溶胶类型,结合改进的暗像元法,反演了杭州市500m空间分辨率的气溶胶光学厚度。将气溶胶光学厚度反演结果与采用标准气溶胶类型时的反演结果进行比较,结果表明,本文确定的气溶胶类型更符合杭州市当天的情况,应用到气溶胶光学厚度反演中,精度也最好,相对误差的绝对值在20%以内。

北部湾MODIS气溶胶光学厚度的反演

通过IDL语言调用6S模型源码生成相应查找表,对北部湾及周边区域2008年MODIS高分辨率(1 km×1 km)影像进行气溶胶光学厚度反演。反演结果与AERONET公布的Bac_Giang、MuKdahan和Hongkong_poly站的气溶胶产品进行精度验证,得出北部湾地区的气溶胶光学厚度反演,春、秋、冬季选取大陆型气溶胶模式,夏季选取海洋型模式能更好地贴近实际情况。运用此方法对北部湾以及越南东北部地区2004年、2006年、2008年、2010年中晴空少云天进行气溶胶时空分布反演并分析结果。

桂东南地区气溶胶光学厚度定量反演研究

运用地理信息系统的研究方法,针对桂东南地区的地理位置和自然环境,采用经典暗像元法,并借助IDL语言调用6S模型生成相应查找表的方法,对研究区及周边区域2009年MODIS高分辨率(1KM×1KM)影像进行气溶胶光学厚度反演.反演结果与AERONET(aerosol robotic network)国际气溶胶监测网站公布的Bac_Giang、MuKdahan和Hongkong_poly站点气溶胶厚度观测值进行精度验证.最后得出桂东南地区2005、2007、2009、2011年的气溶胶时空分布特征反演情况,并分析结果.

基于MODIS卫星遥感数据的大气气溶胶光学厚度优选反演方法

通过地面大气气溶胶的测定,可以反映大气浑浊度,进而在某种程度上确定区域的气候效应,其中关键技术是大气气溶胶光学厚度的反演.目前使用的卫星遥感气溶胶光学厚度反演算法中,扩展暗像元法精度较低而V5.2法适用范围较窄.提出了一种优选反演法,通过引入中红外通道表观反射率来选择扩展暗像元法或V5.2法.其中,在V5.2法中添加了Walthall双向反射分布订正.实验对比了相关方法反演的气溶胶光学厚度数据,结果表明所提方法可以弥补扩展暗像元法和V5.2算法各自的不足.

近十来年杭州市大气气溶胶光学厚度卫星反演研究

利用杭州市2003-2015年逐日MODIS数据,基于暗像元算法反演其500m空间分辨率的气溶胶光学厚度(AOD)历史序列,并结合地基观测数据进行验证,在此基础上分析杭州市AOD时空分布特征.结果表明:AOD反演结果的平均绝对误差、相对误差分别为0.16%、33.08%,反演结果相对可靠;在2003-2015年期间,杭州市AOD年均值呈波动状态,但无明显增加或下降趋势,最大值出现在2008年,最小值出现在2013年;春、夏季AOD均值较高,大于秋、冬季,冬季AOD均值最低;AOD月均值在1-6月呈现增加趋势,并在6月达到峰值,随后在7-12月呈减小趋势;此外,杭州市AOD空间分布特征表现为东北部高、西南部低,其中,最高值区域主要分布于杭州市中心,次高值分布于江干区、余杭区东部、萧山区东部.

成都及周边地区春夏EVI反演特征

利用MODIS卫星资料通过暗像元法,对成都及周边地区1万km2范围内的光学厚度进行反演,进而得到该区域内大气订正后的地表反射率以计算增强植被指数EVI,讨论了其在成都及周边地区的特征.研究结果表明:反演区域内气溶胶分布具有明显地域性,成都市及周边区域污染较重,加之扩散条件差,气溶胶光学厚度约为0.8～1.0,西岭雪山和青城山等林地地区光学厚度约为0.2～0.4.大气订正后计算的EVI能够比较准确的反映城市、耕地、草地、森林以及它们交界地带的过渡特征,以及不同地表覆盖类型条件下植被指数的时间变化趋势.

基于MODIS数据的大气气溶胶光学厚度反演——以皖苏沪地区为例

目的气溶胶是影响大气质量的重要因素,卫星遥感在气溶胶反演研究上的优势日益凸显。利用2016年5月16日和5月25日皖苏沪地区MODIS L1B数据,反演气溶胶光学厚度的分布。方法利用AERONET监测网中太湖、徐州、合肥、南京和上海监测站的太阳光度计观测数据,对反演结果进行了精度验证。结果结果表明:绝对误差不超过0.08,相对误差绝对值在18%以内,反演结果符合研究精度要求。结论反演结果与实际观测数据之间虽然存在一定偏差,但大致能反映研究期内皖、苏、沪地区气溶胶光学厚度的分布情况,研究结果具有一定的参考价值。

贵阳市AOD遥感反演及其与土地利用类型的耦合关系

传统的大气监测方法难以满足宏观、实时、动态的监测需求,应用高分辨率遥感影像进行区域大气质量状况监测手段逐渐备受关注。基于Landsat 8影像数据,运用暗像元法,通过"6S"辐射传输模型构建查找表,建立蓝、红波段地表反射率、表观反射率与气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)之间的关系,获取贵阳市30 m分辨率的AOD分布,分析贵阳市AOD空间分布特征及与土地利用的耦合关系。结果表明:1)基于遥感手段反演的AOD与地面监测数据一致性较好,与PM2. 5的相关性最高,贵阳市AOD最大值为0. 95,最小值为0. 23,均值为0. 63; 2)贵阳市云岩区的AOD均值最大,开阳县最小,AOD呈现出"南高北低"的分布格局; 3) AOD均值最大的土地利用类型是建设用地,为0. 73,最小的土地类型是林地,为0. 53; 4)将贵阳市AOD分为高值区、较高值区、较低值区、低值区4个等级,建设用地与水体在高值区面积比重明显大于在其它AOD等级的比重,林地在高值区的比重明显小于在其它AOD分区的比重,冬季耕地、草地在各区间分布比重差异较小。针对贵阳市气溶胶分布状况,提出大气环境保护的相关建议与对策。

资源一号04星WFI数据气溶胶反演与验证——以北京市及北京周边地区为例

相比目前常用的传感器,资源一号04星(CBERS04)WFI传感器具有较优的时间分辨率、空间分辨率和幅宽优势,对区域气溶胶遥感估算具有较大的应用潜力。针对WFI数据,结合暗像元法和深蓝算法,构建动态查找表参与辐射传输计算,有效地反演出复杂地表上空的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)。结果表明,所提出的构建动态查找表并集成暗像元法和深蓝算法的方法,能较好地反映实际气溶胶分布情况;基于WFI反演的AOD空间分布与MODIS气溶胶产品基本一致,但具有更广的空间分布,更能反映区域AOD的分布细节;与AERONET站点AOD值间具有显著相关性(r>0.94),且67%的反演结果位于误差区间以内,但低值AOD容易出现高估现象。

基于MODTRAN的高光谱快速大气校正方法

高光谱遥感成像过程中一般会受大气成分的影响,为了利用高光谱数据进行有效的地物识别,这些影响必须消除。详细介绍大气校正的一个过程:首先采用大气预处理微分吸收法(APDA)和暗像元法,通过并行调用MODTRAN先后建立水汽和能见度的查找表,从而计算出图像中水汽含量和能见度,并利用得出的这些参数建立反射率查找表,最终对高光谱图像进行逐像元校正。该过程结合辐射传输模型法和基于图像信息的校正方法的优点,不需要实时的大气参数也能进行绝对大气校正。同时,加入并行处理使运行速度显著提高。通过对校正后的数据进行对比分析,结果表明校正后的光谱曲线与地面实物和其他软件校正后的光谱特征相吻合,该方法能够满足大气辐射校正的基本要求。

基于大连市MODIS数据的气溶胶光学厚度与PM2.5和PM10的相关性分析

本文根据MODIS数据,利用6S模型和暗像元法反演大连地区的气溶胶光学厚度,统计各监测站的PM2.5与PM10的质量浓度,利用数学模型进行二者之间的相关分析。通过分析发现在非极端天气下,AOD和PM2.5、PM10有良好的线性关系。通过MODIS进行颗粒物监测,弥补了监测站点密度小的局限性,对环境污染监测及防治开辟了新的方法。

大气气溶胶光学厚度反演软件系统设计和实现

为了实现大气气溶胶光学厚度反演的要求,提出一种基于传统暗像元算法为基础的一体化软件系统设计方案,并完成系统的设计和气溶胶光学厚度反演实验。该系统的软件设计主要利用开源GDAL库对MODIS遥感数据进行提取和处理,并通过6S模型建立得出数据查算表。经过应用表明通过该软件系统使反演过程简单化、可视化,同时实现了气溶胶光学厚度反演的一体化的处理。

基于MODIS数据的山西省PM_(2.5)浓度估算研究

通过ENVI软件对美国国家航空航天局(NASA)发布的MODIS L1B数据进行几何校正、波段合成、重采样、构建查找表等操作,反演了山西省2020年3—8月气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD),用大气气溶胶产品MOD04_3K验证AOD的反演精度,对反演结果中的高度进行订正,分析了山西省AOD时空分布特征,在此基础上建立了AOD与PM_(2.5)浓度的回归模型,并通过模型验证估算误差。结果表明:(1) MODIS L1B反演结果具有较高的精度,与大气气溶胶产品MOD04_3K数据的相关系数为0.934。(2)在时间分布上,AOD存在明显的季节性差异,夏季AOD均值远高于春季;在空间分布上,AOD呈现由北向南逐渐增加的趋势,高值主要出现在山西省南部的临汾市和运城市。(3)整体、春季、夏季3类回归模型的平均相对误差分别为25.91%,27.62%,23.87%,表明模型的拟合效果较好,可较为准确地估算PM浓度。

探究AOD与PM_(2.5)关系的一般性方法

指出了目前我国面临的环境问题日趋严重,而大气污染问题更是成为阻碍我国经济可持续发展、影响居民生产生活的关键性因素,探究大气污染区域分布状况,掌握其变化规律,制定相应的大气治理方案已成为当前刻不容缓的议题。针对大气中PM_(2.5)含量问题,结合时下热门的卫星遥感技术,探究了MODIS数据反演气溶胶光学厚度(AOD)与同时段同地区监测到的PM_(2.5)的含量值关系的一般性方法,以实现利用气溶胶光学厚度对PM_(2.5)的监测的效果,从而对当前的PM_(2.5)监测技术达到一个有效补充和拓展。

南海岛礁遥感影像大气校正算法研究

针对目前传统大气辐射传输模型使用时难以确定气溶胶光学厚度的问题,提出一种仅依靠影像自身信息的大气校正算法,该算法针对南海水域清澈的特点,将暗像元法和大气辐射传输模型相结合,通过暗像元匹配和迭代运算确定气溶胶。实验结果表明:该算法与Sen2cor算法相比大气校正后的地物剖面光谱曲线基本一致,校正后影像能够反映出水深与蓝绿波段对数比值较好的相关性,具有较好的使用价值。