三种经典夜间陆地雾遥感反演方法的适用性对比分析

相较于地面站点观测,卫星可以监测更大范围的夜间雾区分布,目前虽然已存在几种经典的夜间陆地雾遥感反演算法,然而其在我国大范围陆上的适用性尚不清楚。基于葵花8号(Himawari-8)静止气象卫星数据,分别利用双通道差值法、温度差值法及归一化大雾指数法反演了我国2016年1月—2018年12月的夜间陆地雾区,并用地面观测资料以鉴定成功评分、准确率、判识率和误判率为指标参数对雾区反演结果进行验证分析,讨论了三种反演方法的适用性。结果显示:1)三种夜间陆地雾反演方法在秋季和冬季反演效果最好,其中温度差值法的鉴定成功评分高、准确率高、误判率低,反演效果最好,双通道差值法的判识率高、误判率高,反演效果次之,归一化大雾指数法效果最差。2)三种方法对夜间陆地雾的反演在秋季和冬季的最佳适用区域略有不同,但都倾向于在平原和盆地达到最佳效果,如华北平原、长江中下游平原和四川盆地。3)两次雾过程的反演结果显示,温度差值法和双通道差值法对平原地区夜间雾的识别能力均较强,在具体雾过程反演中各有优势。

H8/AHI卫星数据的白天陆地雾检测

雾是一种灾害性天气,严重影响交通秩序,造成生命财产的严重损失。10 min时间分辨率的Himawari-8/AHI(H8/AHI)卫星数据为近实时雾检测提供了可能,但白天影像反射率受太阳高度角影响较大,常规雾检测算法较难适合该卫星数据的雾检测。以该数据时序影像间云、雾与地表的光谱特征和运动特征差异为切入点,利用多幅时序影像合成晴空底图,采用背景差分法去除地表,相邻时刻时序影像取比值去除影像中运动较快且纹理粗糙的云,最后结合传统云雾分离算法去除影像中零散的未被分离检测的云,实现白天陆地雾近实时快速检测。检测结果表明:该算法可实现近实时白天雾检测,算法适用时段为白天9:00~15:00,算法定量验证精度较高,冬季连续6天雾检测正确率平均值为96.6%,错误率平均值为9.4%,可靠性因子平均值为87.9%。算法优点为检测阈值不受太阳高度角影响,与已有白天雾检测算法相比,本算法检测精度有较大提高。冬春季2月~5月120 d雾检测结果误检率仅3.6%,证明算法具有一定的可靠性和稳定性。