Estimation of Land Surface Temperature from Landsat-8 OLI Thermal Infrared Satellite Data. A Comparative Analysis of Two Cities in Ghana

This study employs Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) thermal infrared satellite data to compare land surface temperature of two cities in Ghana: Accra and Kumasi. These cities have human populations above 2 million and the corresponding anthropogenic impact on their environments significantly. Images were acquired with minimum cloud cover (<10%) from both dry and rainy seasons between December to August. Image preprocessing and rectification using ArcGIS 10.8 software were used. The shapefiles of Accra and Kumasi were used to extract from the full scenes to subset the study area. Thermal band data numbers were converted to Top of Atmospheric Spectral Radiance using radiance rescaling factors. To determine the density of green on a patch of land, normalized difference vegetation index (NDVI) was calculated by using red and near-infrared bands i.e. Band 4 and Band 5. Land surface emissivity (LSE) was also calculated to determine the efficiency of transmitting thermal energy across the surface into the atmosphere. Results of the study show variation of temperatures between different locations in two urban areas. The study found Accra to have experienced higher and lower dry season and wet season temperatures, respectively. The temperature ranges corresponding to the dry and wet seasons were found to be 21.0985oC to 46.1314oC, and, 18.3437oC to 30.9693oC respectively. Results of Kumasi also show a higher range of temperatures from 32.6986oC to 19.1077oC during the dry season. In the wet season, temperatures ranged from 26.4142oC to -0.898728oC. Among the reasons for the cities of Accra and Kumasi recorded higher than corresponding rural areas’ values can be attributed to the urban heat islands’ phenomenon.

基于Himawari-8静止卫星多通道资料的重庆地区短时强降水反演研究

收集了2021年重庆地区8次区域性暴雨天气过程中地面降水强度大于等于20mm/h的数据,匹配了相应时间空间范围的Himawari-8静止气象卫星多通道资料,建立了降水强度与辐射特征一一对应的数据集。在此基础上采用单位特征空间归类分析法,选择0.64μm、1.6μm、3.9μm、6.2μm、7.3μm、10.4μm等多个通道组成二维光谱空间,反演了强降水像素点的分布范围和集群特征,并基于反演结果开展了重庆地区短时强降水识别研究。提出了一种基于卫星多通道资料的强降水落区阈值判识方案,并利用该方案对2021~2022年重庆地区的16个强对流天气个例进行了检验。结果表明,该方案能够实现全天24h、逐10min的强降水落区连续动态监测,整点及整点前10min、前30min的卫星资料对降水落区的反演准确率达到70%~80%。

Achievements of Space Scientific Experiments Aboard SJ-8 Satellite

As scientific experiment payloads,microgravity experiments of fluid physics,life science,combustion science,physics and accelerator measurement were conducted on board the Chinese recoverable satellite SJ-8 during 18-day orbital flight.The experimental payloads and an experiment support system constituted the microgravity experiment system of the flight mission.This article has presented the briefs of the scientific achievements of these space experiments,the composition and performance of the Microgravity Experimental System(MES) and the general picture of the overall flight mission,respectively.

基于Landsat 8 OLI卫星遥感数据的黄前水库水源地保护区水土流失监测

近年来,为了提升饮用水水源地的综合监管水平,遥感监测技术得到了广泛应用。本文中基于landsat8 OLI卫星遥感数据,采用ENVI、Arc GIS等遥感图像处理技术,研究了黄前水库水源地保护区的植被覆盖度及水土流失分布特征。结果表明:黄前水库饮用水水源地保护区的林草覆盖度较高,占保护区总面积的57.32%;而水土流失较为严重,土壤侵蚀面积占55.30%,其中,以轻度、中度为主。该成果为黄前水库饮用水水源地保护区的水土流失监测和生态环境综合治理提供了技术支撑。

基于葵花8号卫星的成都地区初生对流研究

为探索成都地区初生对流的识别、预报方法,利用葵花8号气象卫星数据,借鉴上海夏季初生对流的识别算法对成都平原三次初生对流案例进行检验,并结合天气学方法分析了对流的后续演变特征。三次案例中的初生对流均被算法成功识别,识别方位与初生对流的雷达回波、降水基本一致,识别结果与初生对流的最小距离均值约10 km;识别时间较初生对流平均提前了37 min;初生对流识别结果结合天气学方法,可更准确地预报后续强对流的发生及位置。

基于H8卫星的昆明大暴雨过程对流云特征及触发机制分析

利用葵花8号(H8)卫星、NCEP FNL再分析、地面加密观测及探空资料,针对2019年7月20日发生在昆明的一次大暴雨天气,分析该过程中对流云初生、发展的演变特征及其触发的物理机制。结果表明:(1)500 hPa低涡切变是此次过程产生的主要影响系统,对流云团的快速发展以及云团的合并使得降雨增强和持续。(2)降雨发生初期,云顶高度较低;随着对流云发展,红外亮温降温率达−30℃·(30 min)^(-1),降雨迅速增强;当云顶高度接近水汽层顶即水汽与红外亮温差小于2℃时,降雨进一步增强;红外亮温快速降低,以及水汽与红外亮温差可作为预判对流云产生短时强降水的参考标准。(3)对流有效位能呈细长条型,并有一定的对流抑制能,在地面辐合的作用下,容易触发对流;当冷空气侵入时,在地形抬升作用配合下,对流发展为深对流;整层比湿积分高达3554g·kg^(-1)并配合南北两侧水汽输入,为此次强降雨的发生提供了十分有利的水汽条件。

Himawari-8卫星云下海表温度反演的机器学习方法比较研究

针对Himawari-8卫星因云层覆盖导致云下位置海表温度缺失或者反演精度下降的问题,利用近红外波段瑞利校正后阈值递增方法,建立6种无云-有云混合的遥感-实测样本数据集,评估了3种机器学习算法多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)、随机森林回归(random forest regression,RFR)和支持向量回归(support vector regression,SVR)的云下海表温度反演的性能。实验结果表明,当阈值为0.125(无云)时,R^(2)都超过了0.98;当阈值为0.4时,性能指标趋于平稳,MLP、RFR和SVR算法的R^(2)分别为0.80、0.81和0.76。通过阈值递增方式构建的阈值模型对无云区域的海表温度影响较小,能够确保无云区域的反演精度。随着阈值的递增,模型对有云区域出现不同程度的低估和反演精度的下降,但在无云区域的制图效果与葵花卫星海表温度产品一致性较高。该方法可以显著提高海表温度反演结果的空间覆盖率,使得研究区空间覆盖率从75%提高到99%。

基于H-8的四川盆地气溶胶光学厚度时空特征分析

使用葵花-8(H-8)卫星气溶胶光学厚度(AOD)资料,基于逐像元的趋势率分析和相关性分析等方法,对2016—2020年四川盆地AOD时空分布演变特征及其气象条件进行研究,结果表明:(1)2016—2020年AOD呈现明显先减后增的月变化特征,秋冬大于春夏。年变化为前4年较平稳,2020年下降明显。(2)盆地各市AOD趋势率均为下降,并呈现盆中下降明显、盆周趋势较缓的环形分布特征。(3)2016-2020年AOD与降水、温度、风速呈负相关,与相对湿度呈正相关。近5年盆地AOD总体呈下降趋势。

2020年8月14—15日聊城极端降水过程成因分析

【目的】通过研究聊城出现的一次极端降水过程,揭示天气成因,提升农业气象服务水平。【方法】从天气实况、环流背景和影响系统、雷达产品出发,对该次极端降水过程进行多尺度特征分析。【结果】低层大气有顺时针的垂直风切变,强暖平流,为此次聊城暴雨发生提供有利的水汽和能量供应,主要影响系统为副高边缘的西南急流和暖式切变线。通过雷达产品分析,聊城市在云顶亮温最低的中部地区,云团合并、亮温梯度最大的南部地区,产生短时强降水和暴雨天气。【结论】研究结果可为暴雨预报预测和相关研究提供参考依据。

基于Himawari-8亚像元分解的林火检测

受空间分辨率的影响,卫星遥感影像普遍存在混合像元,传统的林火监测方法是以像元为单位,容易漏判小火点。针对该问题,文章提出了基于亚像元分解的森林火点检测算法,基于改进的自适应阈值法进行火点判识,判别影像中林火范围。通过光谱解混确定含典型线状地物的混合像元,利用丰度图像提供的信息将地物类别标签分配到每个亚像元中。基于空间相关性理论构建线性优化模型,获得亚像元定位结果,准确定位到火点所在经纬度。以葵花八号卫星数据为数据源,对本文所提出的亚像元火点检测算法进行了实验。结果表明,基于完全约束最小二乘模型进行林火混合像元分解,可获得火点亚像元级的空间分布细节信息,精度较高,对火点的位置信息提取效果良好。

“实践八号”搭载8个苜蓿品种细胞学效应研究

通过"实践八号"育种卫星搭载8个苜蓿Medicago sativa品种干种子,研究苜蓿根尖细胞学效应。研究结果表明,航天诱变促进了8个苜蓿品种的根尖细胞有丝分裂活动,龙牧803有丝分裂指数的辐射生物损伤增加的幅度最大,草原1号增加的幅度最小。同时,航天诱变诱发了8个苜蓿品种根尖细胞产生染色体断片、染色体粘连、游离染色体、落后染色体等畸变类型,染色体断片是主要畸变类型,Pleven6总畸变率最大,肇东苜蓿总畸变率最小,初步推断8个苜蓿品种中Pleven6对航天诱变的敏感性最高,肇东苜蓿的敏感性最低。

基于Landsat-8/TIRS的红沿河核电基地海表温度反演算法比对

文章以红沿河核电基地周围海域为研究区,利用Landsat-8热红外遥感影像(thermal infrared sensor,TIRS),分别对辐射传输方程法、单窗算法、普适性单通道法和Qin劈窗算法等四种算法进行海表温度反演模型参数修订与数据处理。通过与实际观测温度数据进行精度验证与比对分析,寻求基于Landsat-8/TIRS数据的区域最佳温度反演算法。结果表明,辐射传输方程法均方根误差在1K以内,反演精度最高;Qin劈窗算法次之,均方根误差达到3K左右,反演精度较差,整体反演温度偏高;单窗算法和普适性单通道法均方根误差高于3K,反演精度最差,整体反演温度偏低。辐射传输方程法可作为红沿河核电海域温排水遥感监测首选算法。

Himawari-8静止气象卫星草原火监测分析

Himawari-8(向日葵8号)静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,在草原火灾监测具有很强优势。提出利用Himawari-8数据的自适应阈值火点监测算法,并以2016年4月内蒙古自治区呼伦贝尔市边界境外草原火灾为例,重点利用19~20日的22个小时期间的132个时次Himawari-8数据,对火情进行连续动态监测。结果显示,本次火灾共持续22 h,过火区域约1 500km2,火点像元最长持续时间约6 h。通过分析多时次连续观测影像和火点信息可知,火场在一段时间内从西向东的蔓延速度为5.4 km/h,达到急进地表火程度。分析表明,Himawari-8的10 min一次密集观测频次可实现快速获取火点位置、面积、温度等火情信息。可跟踪火场动态发展变化,估算火场蔓延速度和方向以及确定火场类型,提高卫星遥感草原火监测和预警能力。

我国风云四号气象卫星与日本Himawari-8/9卫星比较分析

从观测仪器种类、观测波段设置、观测时空分辨率、仪器灵敏度、仪器定标精度、数据服务能力等六个方面比较和分析了我国风云四号(FY-4)试验星与日本Himawari-8/9卫星的水平和差距。从观测仪器种类方面来看,Himawari-8/9卫星只装载了辐射成像仪(AHI),FY-4试验星除装载一台与AHI性能基本相当的扫描辐射成像仪(AGRI)外,更将首次在静止轨道上同时实现红外干涉式高光谱探测和闪电探测;观测波段设置方面,FY-4试验星搭载的AGRI与Himawari-8/9 AHI基本相当;时空分辨率方面,AHI略优于AGRI;仪器灵敏度方面,AHI和AGRI在发射波段基本一致,AHI在反射波段明显优于AGRI;仪器定标精度方面,AHI和AGRI基本相当;数据服务能力方面,FY-4试验星仍然采用传统的卫星直接广播和借助通信卫星转发两种模式,而Himawari-8/9以互联网云服务为主,可按需灵活调配服务内容和性能且运维成本较低。

改进的光谱角法在Landsat-8 OLI影像土地利用分类中的应用

文章对光谱角法分类的原理进行了阐述和分析,提出了一种结合图像分割算法改进光谱角法的影像分类方法,采用改进的光谱角分类方法以陆地观测卫星-8陆地成像仪(Landsat-8 OLI)遥感影像数据为数据源对武汉市武昌区的土地利用情况进行分类,并对分类精度进行了分析。研究结果表明改进的光谱角分类方法对于Landsat-8 OLI数据分类效果较好,提高了影像分类的精度。

青海高原短时强降水天气的葵花-8卫星监测预警特征对比分析

为获得青海高原(以下简称高原)对流云团的强降水监测预警特征和预警方法,使用葵花-8卫星数据跟踪识别高原典型强降水天气过程的对流云团,计算并分析具有提前预警意义的云团特征参数。结果表明:(1)本文提出的对流云团识别的改进多通道法,经与传统多通道法对比检验,证明所得云团更接近对流主体,该方法适用于高原对流云团识别。(2)对流形成到成熟阶段,特征参数起伏变化,但红外与水汽通道亮温差(DTB13)和云顶亮温(Tmin)整体下降,云顶亮温梯度(GTmax)整体上升;在对流发展阶段仅红外1和2通道亮温差(DTB12)平均可达预警极值,在成熟阶段则是Tmin、DTB13、GTmax、深对流指数(DCI)等平均可达预警极值。高原上强降水天气的对流云多发展成深对流,降水发生在云团特征参数极值附近,短时强降水发生在深对流云区内特定云顶(上冲云顶或近似上冲云顶)所在特征参数极值区内或边缘附近。(3)特征参数极值对一般降水和强降水的开始时间分别提前0~1 h和0.5~4.5 h出现,在西风型流场下对强降水开始的提前时间相对较长。降水开始前,副高型流场下对流云团向深对流发展变化最剧烈,表现为DCI和GTmax平均最大,且DTB12均值最小,而西风型流场下积云发展相对弱。降水开始后,西风型流场下的深对流相对浅但云顶变化仍剧烈,表现为DCI和Tmin均值分别更低,但GTmax和DTB13平均更大,而在低涡切变型流场下的对流发展相对较深厚。(4)提出高原短时强降水天气的对流云团预警方法为:当对流云团发展到具有特定云顶,其所在尺度为50 km范围云区的Tmin≤223 K、DCI≥20 K、GTmax≥18 K、DTB12≤0 K、DTB13≤3 K等同时满足时,可预警在该范围内将产生或继续产生短时强降水,经检验该预警方法在高原深对流云短时强降水预警中的实用性较高。

基于Himawari-8卫星的逐时次海表温度融合

Himawari-8卫星是日本气象厅发射的新一代地球同步静止气象卫星,为获取逐时次海表温度产品提供了有力数据支持。本文以Himawari-8 AHI海表温度为基础,利用最优插值法融合GCOM-W1 AMSR2海表温度和NERA-GOOS现场观测资料,生成逐时次海表温度融合产品。为了充分利用邻近时刻的海表温度观测资料,利用Himawari-8 AHI海表温度和欧洲中期天气预报中心海面风速数据建立匹配数据集,研究建立海表温度日变化模型,实现邻近时刻海表温度的订正;为了消除多源海表温度间的系统偏差,以Himawari-8 AHI海表温度为目标数据,利用泊松方程对GCOM-W1 AMSR2海表温度进行偏差订正。实验验证结果表明,利用逐时次海表温度融合产品计算的日增温情况与海面风速具有较好的相关性,间接证实了逐时次海表温度融合产品的准确性;另外,逐时次海表温度融合产品与现场观测海表温度的偏差为0.09℃、均方根误差为0.89℃,二者具有较好的一致性,说明逐时次海表温度融合产品具有较高的精度。

基于“葵花8号”气象卫星的陇东南地区强对流识别跟踪技术研究

利用常规观测资料、区域自动站资料和“葵花8号”气象卫星资料,对2016年4—9月甘肃省陇东南地区出现的43次强对流天气过程进行分析,确立了强对流云团识别指标、追踪方法及预报指标,并对2018年部分个例进行效果检验。结果表明:(1)利用卫星B13通道(10.4μm)亮温值TBB≤238 K或B08通道(6.2μm)与B13通道亮温差△TBB<0 K双阈值作为强对流云团识别指标,可以准确识别出陇东南地区的强对流天气云团;(2)利用“逆向搜索法”、“面积重叠法”及对云团重心的计算,可以对强对流云团进行准确定位、追踪及移动路径外推预报;(3)建立的强对流天气落区判别指标对该地区短时强降水及冰雹落区具有一定的预报能力。

甘肃河东地区基于Himawari-8卫星多通道数据的降水反演

应用Himawari-8卫星多通道数据和甘肃河东地区三次区域性降水天气观测数据,利用支持向量机(SVM)、云顶亮温变温和降水二次曲线拟合方法进行降水反演及对比分析。结果表明:(1)SVM反演降水能力随降水量级增大逐渐降低,反演结果整体偏小,尤其对20mm·h^-1以上降水反演结果明显偏小;(2)云顶亮温变温分布随小时降水强度增大向低值区转移,负变温越大对应着越强的小时降水量。云顶亮温变温与小时降水的关系近似为二次曲线,当变温为负值时其与降水量呈显著线性负相关;(3)SVM反演结果优于二次曲线拟合,前者具有更高的相关系数、更小的相对误差及均方根误差。

基于葵花8号卫星资料的对流初生预警研究

强对流天气带来的强降水、雷电、大风严重危害着航空飞行安全,因此准确的临近预警强对流对航空工作的顺利运行有较高的实用价值。基于对流初生预警算法,利用华东地区发生的大量对流初生个例对算法进行阈值调整,提高算法适用范围,并将原算法、调整后的算法和SATCAST算法三者对比。结果表明:调整后的算法可以较好的适用于华东地区;相比SATCAST算法在云边缘误报较多,调整后的算法能有效地消除云边缘误报,预警效果更佳。