基于FY-3/VIRR数据的山东省地表温度反演及应用研究

为了检验FY-3/VIRR数据地表温度反演精度,本研究基于FY-3/VIRR数据,选用改进型的Becker和Li分裂窗地表温度反演算法和像元二分法,对山东区域春、夏、秋、冬四季代表月份(4月、7月、10月和1月)分别进行地表温度和植被覆盖度反演,并将反演的地表温度TLS与山东省气象局120个大监站的准同步空气温度Ta和0 cm地温TS进行相关性分析。结果表明:利用FY-3/VIRR数据反演的山东省地表温度与地面实际情况基本吻合,能直观反映山东地区地表温度的空间分布特征,且与植被覆盖度呈明显负相关关系。同时,对于非均匀下垫面,反演的地表温度TLS与空气温度Ta和0 cm地温TS的相关性都不好,不同季节的相关系数差异较大,但(TS-Ta)与(TS-TLS)存在显著线性正相关关系,且相关系数稳定,不同季节的样本判定系数R2都达到0.52以上。

FY-3/VIRR卫星遥感数据反演省级区域蒸散量

为了扩大气象卫星FY-3在科研、业务中的应用范围,将数据尽快用于遥感反演蒸散量业务工作中,根据FY-3/VIRR卫星通道特点,以山东为研究区域,基于地表能量平衡方程,结合地面气象要素,提出了利用FY-3卫星遥感数据进行区域蒸散反演的方法,建立了省级的区域逐日蒸散量估算系统。以2013年5月11日、8月20日、10月16日估算的日蒸散量为例,分析表明:基于FY-3/VIRR卫星反演的日蒸散量与利用Pen-man公式方法得到的数据对比,偏差分别为-0.19、-0.12和0.16 mm/d,相对偏差分别为10%、12%和11%;反演结果可准确揭示区域内不同地表覆盖类型的蒸散量的空间特点和差异性,结果较为合理;与同区域、同时段的EOS/MODIS蒸散产品进行对比分析表明:2种日蒸散产品的空间分布特征总体非常相似,相关系数在0.99以上,均方根差在0.36 mm以下,说明2种产品的一致性较好。利用中国新型自主研发的FY-3卫星资料估算蒸散量是可行的。

FY-3/VIRR资料积雪多阈值综合判识方法研究

利用卫星遥感监测积雪分布相比地面观测具有明显优势,目前基于FY-3卫星数据在积雪监测方面的研究较少。借鉴现有积雪卫星遥感监测算法,研究出适用于FY-3/VIRR资料的积雪判识方法,利用归一化积雪指数和多波段综合阈值实现积雪判识,提取积雪信息生成区域二值化积雪分布图。通过实例分析验证算法有效可行,并与MODIS积雪产品MOD10及其L1B数据NDSI判识结果进行对比,说明算法判识结果良好。研究表明,FY-3卫星数据可作为积雪遥测的可靠资料来源,可延用于积雪监测与灾害预警业务系统中,促进国产卫星数据的应用与推广。

FY-3/VIRR及MERSI与EOS/MODIS植被指数比较与差异原因分析

为了论证FY-3/VIRR、FY-3/MERSI及EOS/MODIS影像之间协同反演的可行性,这些数据生成植被指数间的比较来说明。选取2012年覆盖黑河上游附近的多对同日过境的晴空数据,利用统计方法对比分析了FY-3/VIRR、FY-3/MERSI与EOS/MODIS的归一化植被指数。结果表明:FY-3/VIRR和FY-3/MERSI的NDVI与EOS/MODIS存在显著的相关性,相关系数均超过0.99;但3种数据所生成的NDVI也存在显著的差异。对引起NDVI差异的原因进行了详细分析,发现光谱响应函数、大气水汽、辐射定标、观测角度等都会对植被指数产生一定的影响;这些分析可以为以后多源遥感数据协同反演提供参考。

FY-3A/VIRR反演云微物理特征及与TERRA/MODIS反演结果的比较

利用FY-3A/VIRR多光谱资料反演了云微物理参数,针对2009年4月18日和5月21日两个个例,选取深厚积云、高、中、低云作为分析对象,并与TERRA/MODIS反演结果进行了比较,分析了FY-3A的可靠性和稳定性。结果表明：（1）FY-3A反演的云微物理参数形成的可视化RGB合成图,色彩层次较为丰富,与TERRA RGB合成图的云外形特征基本一致,可以定性地应用于云降水特征分析。（2）与TERRA相比,FY-3A可见光反射率偏低5%,云顶平均温度偏低1~5℃,变化范围减小,4、5月个例反映的偏低程度稳定,基本可以用于定量分析。（3）FY-3A对粒子有效半径（Re）反演的问题较多,一是同一顶高Re的分布层次少,反映的粒子大小不充分;二是Re小值端偏大明显,有时甚至达8μm（5~13μm）;三是Re大值端有时偏大,有时偏小;四是5月个例比4月的偏差增大。因此,在用FY-3A反演的Re定量分析时,容易造成部分特征不明显,甚至丢失。

基于FY-3A/VIRR数据的重庆市干旱监测研究

利用FY-3A/VIRR数据,基于植被供水指数法(VSWI),监测重庆市2011年盛夏干旱演变过程.利用全市150个土壤水分观测站点的数据和同期遥感反演结果进行相关分析,均达到极显著性相关;监测显示8月中下旬重庆市出现比较严重的干旱,特别是中部和西南部重旱一直持续.结果表明,FY-3A/VIRR遥感反演数据能够客观反映重庆地区的干旱演变过程,可应用于干旱监测业务.

基于FY-3B/VIRR数据的新疆沙尘天气遥感监测应用研究

新疆是我国沙尘天气多发区,但是地面测站稀少,使用卫星遥感监测沙尘天气有非常大的优势。利用国家卫星气象中心开发并向各省推广的SMART业务系统,以FY-3B/VIRR为数据源,采用以人机交互方式分析区域沙尘遥感监测方法。以2012年数据为例,对沙尘天气进行了遥感监测,结果表明FY-3B/VIRR数据可有效提取沙尘天气信息,具有较好的沙尘监测评估业务应用前景。

SOFM神经网络的FY-3A/VIRR多光谱图像云相态反演方法

针对使用阈值方法反演云相态存在的不足,本文提出了一种基于Self-Organizing Feature Map(SOFM)神经网络的云相态反演方法。采用覆盖中国地域的Feng Yun-3A/Visible and Inf Rared Radiometer(FY-3A/VIRR)多光谱图像开展了云相态反演实验。实验结果表明:SOFM神经网络方法与K-means方法的结果具有较好的一致性,且SOFM神经网络方法反演云相态的准确性优于FY-3A业务产品。此外,SOFM神经网络方法反演云相态所需时间仅为FY-3A业务产品的约1/3。

基于FY-3A/VIRR数据的雪盖信息提取软件设计与实现

目前基于FY-3A/VIRR资料的处理研究较少且VIRR数据量庞大,一些商用遥感图像处理软件很难直接完成对图像的预处理工作,这样对后续的定量化反演以及对FY-3A/VIRR的推广使用带来了困难。为了解决业务化问题,运用改进的归一化积雪指数(NDSI)、综合阈值判别算法和IDL、VB混合编程技术相结合的方法设计了积雪信息批量提取软件,实现了针对FY-3A/VIRR数据的单幅图像或多幅图像的积雪信息提取以及精度验证。实验表明,该软件处理速度快、实时性好、可批量提取积雪信息,大大节省了人力资源,同时提高了VIRR数据的分发和共享能力,可以在今后的工业生产和自动化领域推广使用。

FY-3卫星VIRR海表温度产品进展

介绍了在过去的5年中根据用户需求FY-3卫星可见光红外扫描辐射计(VIRR)海温产品算法和产品设计的进展。给出了其中主要的国内外海温算法。介绍了FY-3卫星VIRR海温产品的进展:FY-3A星海表温度(SST)用可见光阈值进行云检测,其SST值偏低;FY-3B星SST用云检测产品中的确信晴空进行分纬度带的白天MCSST算法,但整体海温仍偏低;FY-3C星SST在B星的基础上进行了优化,首次反演了夜间海温,并提供了逐像元的质量标识及海温的气候偏差,设计了5km全球海温,实现了5min段海温产品存档,提高了风云海温产品的可靠性、可用性和精度。给出了FY-3C星VIRR海温产品的图像及质量检验情况。归纳了海温产品的同一框架下多级别、多源、高分辨率的发展趋势。将风云卫星海温产品规格与高分辨率海温科学组(GHRSST)GDS2.0的交叉比对,海温科学组认为中国在海温方面的能力在不断增强。研究认为:长序列海温产品重处理以确保海温产品的一致性非常必要,海温产品需采用国际通用海温产品规格。

基于FY-3A/VIRR数据的藏西北干旱遥感监测研究

藏西北地区生态环境脆弱,由于地形复杂、气候独特,该区的观测资料非常缺乏。利用遥感技术开展藏西北地区的干旱监测,能获取在空间上连续变化的地表干旱情况,对于指导该区农牧业生产具有重要的意义。基于FY-3A/VIRR的一级数据和标准旬产品(地表温度、植被指数),采用温度植被干旱指数(TVDI)进行藏西北地区的干旱监测研究,并将监测结果分别与基于EOS/MODIS数据监测的结果、同期的野外实测土壤水分数据以及气象站点的降水量数据进行了对比分析。结果表明:利用FY-3A/VIRR数据的TVDI遥感监测结果与实测土壤水分、气象站累计降水量数据均呈显著的负相关关系,通过了0.01水平的显著性检验;利用FY-3A/VIRR数据与EOS/MODIS数据估算的TVDI干旱等级空间分布特征基本一致,FY-3A/VIRR数据可以代替EOS/MODIS数据在藏西北地区开展干旱遥感监测,可为指导藏西北地区农牧业生产提供数据支持。

FY-3C/VIRR西北太平洋区域海表温度精度评估

本文对我国第二代极轨气象卫星风云三号C星(Fengyun-3C,FY-3C)上的可见光红外扫描辐射计(Visible and Infra-Red Radiometer,VIRR)测得的西北太平洋地区的海表温度数据精度进行了评估,该评估结果可为风云卫星遥感资料的使用提供参考。将FY-3C/VIRR Level-2(二级数据)海表温度数据与实测浮标海表温度数据进行比较,两者匹配的时间窗口为1 h,空间窗口为0.01°,分别对FY-3C/VIRR全样本和质量等级为优的海表温度数据进行评估。FY-3C/VIRR全样本海表温度数据白天平均偏差为-0.12℃(FY-3C/VIRR海表温度减去实测海表温度),标准偏差为0.79℃;夜晚平均偏差为0.03℃,标准偏差为0.76℃。FY-3C/VIRR最优样本海表温度数据白天平均偏差为-0.01℃,标准偏差为0.64℃;夜晚平均偏差为0.16℃,标准偏差为0.58℃。针对部分云漏检及温度梯度大区域卫星与实测海表温度空间不匹配的问题,对匹配点周围3×3网格的有效海表温度数据进行统计分析,统计结果表明FY-3C/VIRR海表温度数据在质量为优、且匹配点周围3×3网格数据的局部标准偏差在阈值为0.3℃时,白天匹配数据的平均偏差为0.03℃,标准偏差为0.51℃;夜晚匹配数据的平均偏差为0.23℃,标准偏差为0.55℃。结果表明FY-3C/VIRR测得的海表温度数据精度较高,可用于全球变化与海气相互作用等研究。

基于FY-3C/VIRR海温资料的超强厄尔尼诺演变过程诊断分析

为了定量评估FY-3C卫星可见光红外扫描辐射计的海表面温度(SST)产品数据在厄尔尼诺事件分析中的可用性,利用FY-3CSST产品数据对2014/2016年超强厄尔尼诺形成、发展的时空演变过程进行诊断分析,并与气候态分析中常用的美国气象环境预报中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)联合制作的最优插值海表温度(OISST)资料进行对比评估。研究认为:FY-3C/VIRR月均海温数据能够刻画出厄尔尼诺期间海表面温度异常升高的基本时空分布特征;FY-3C/VIRRSST与OISST资料相比,海温距平场振幅变化范围较小,FY-3C/VIRRSST全样本资料在进行重采样及异常值剔除处理后的气候特征分析效果更好,在具体应用海温产品时可根据应用目标选取高产品等级像元参与运算;中高纬度与赤道低纬度的海温距平存在区域偏差现象,具体表现为FY-3CSST中高纬度海温暖异常值相比OISST偏高,赤道中东太平洋海温暖异常值相对OISST偏低,全局回归系数的代表性是造成这种区域偏差现象出现的主要原因,为FY-3CSST海温资料在气候态分析中的应用提供了借鉴,并为海温资料的进一步完善提供了改进建议。

基于FY-3C/VIRR卫星数据重庆植被覆盖度时空变化研究

随着中国产风云系列卫星的飞速发展,FY系列遥感数据种类不断丰富。中国大多数植被监测研究重视使用国外数据研究轻视国产数据的应用,文中探究利用中国产FY-3C/VIRR植被指数产品数据监测区域植被覆盖度年内变化规律的可靠性。以植被覆盖度(FC)为监测指标,利用Aqua/MODIS植被指数产品数据对比,采用像元二分模型对重庆区域2015年植被覆盖度进行反演分析。结果表明,基于FY-3C/VIRR的NDVI植被指数数据与Aqua/MODIS植被指数数据在时空分布上具有良好的一致性。空间上,高值区集中分布在山区,低值区集中在人口聚居的主城区和长江流域。时间序列上,1-8月持续升高,8-12月波动降低,与重庆市实际植被生长规律相同。对重庆市4种主要地表覆盖类型(低海拔混交林、低海拔小起伏山地作物、低海拔中起伏山地作物、中海拔混交林)提取分析,结果显示FY-3C/VIRR植被指数数据对多种地物覆盖的大范围研究区植被监测能力与Aqua/MODIS植被指数数据相似。重庆市植被覆盖度空间分布差异及分布规律特征明显,重庆市主城区及主要水系呈现低值,高值区域主要集中在东北山区和东南局部山区。高值区分布与山区和水系走势一致,呈现条纹式分布。时间序列上,基于FY-3C/VIRR的植被覆盖度1-10月呈现波动上升,10-12月显著下降,最低值出现在2月为38.32%,最大值出现在10月为72.88%。2015年年均植被覆盖度FY-3C/VIRR为53.45%,Aqua/MODIS为65.55%。

基于FY-3A/VIRR卫星资料的江西省大雾遥感监测

根据雾在可见光、中红外、长波红外通道的反射及辐射特性与云和地物存在差异,从纹理特征、光谱分布特征等方面对云雾的差异进行分析研究,并利用多波段阈值法对风云三号气象卫星遥感影像进行日间大雾信息提取。结果表明,FY-3A/VIRR遥感资料对江西省大雾的监测效果较好,可在大雾卫星遥感监测业务中推广应用。

基于FY-3A/VIRR数据的藏北地区夏旱动态遥感监测

藏北地区自然环境恶劣,严重缺乏基础气象台站观测资料,给气象干旱监测造成很大困难。遥感监测为藏北地区进行大面积、长时间序列的干旱监测提供了有效手段。运用2011—2017年FY-3A/VIRR旬数据,利用温度植被干旱指数(TVDI)模型对藏北地区干旱时空特征进行了遥感动态监测,并采用模糊数学法建立了基于FY-3A/VIRR TVDI的干旱等级监测标准。研究结果表明:(1)基于FY-3A/VIRR旬数据的TVDI与实测20 cm土壤水分含量显著相关(P<0.05),因此可用于藏北地区旱情的遥感动态监测;(2)TVDI与6—8月降水量存在显著的负相关关系(P<0.05),说明该方法能较好地反映藏北夏季气象干旱情况;(3)依据TVDI值可将干旱等级划分为无旱、轻旱、中旱、重旱、特旱,这一干旱等级划分标准存在区域差异,在对半湿润区和半干旱区进行干旱监测时,采用不同阈值有助于提高预测精度。研究结果为FY-3A数据在藏北地区旱情监测的适用性提供了实证,也为获得藏北地区的干旱等级监测结果提供了可靠的数据和方法。

FY-3A陆表温度反演及高温天气过程动态监测

采用FY-3A/VIRR数据,利用Becker局地分裂窗改进算法反演得到逐日陆表温度(LST),对2009年一次高温天气过程进行动态监测,并分析不同下垫面的热环境变化。结果显示:此过程中可见光红外扫描辐射计(VIRR)陆表温度产品在敦煌辐射校正场地两次验证的误差为-0.17 K和1.77 K,与同时间过境的MODIS产品均方根误差为2.64 K,直方图对比陆表温度的频数分布基本一致;对高温天气过程监测发现,此次出现以华北的石家庄、郑州、北京等地和西北地区东部的西安等地为中心的两个陆表温度高值区,部分地区达到了320.2 K以上;城市剖面资料证实城市热岛现象存在,并发现工矿用地的热岛效应不容忽视,主要是大面积的工矿用地周围植被破坏严重,地表增温更为显著。

FY-3C/可见光红外扫描辐射计中红外通道太阳污染的识别和修正

基于风云-3C/可见光红外扫描辐射计（FY-3/CVIRR）的中红外通道（3.7μm）的太阳污染现象和发生规律,分析了太阳污染出现的时空特征,提出了初步判识并修正北半球太阳污染数据的方法,并就太阳污染对定标系数和黑体亮温的影响做了定量的评估。结果表明,对于FY-3C/VIRR的中红外通道,太阳光线照射到定标黑体时所形成的北半球高纬度太阳污染主要出现在太阳天顶角在85°~118°之间的位置时;由太阳污染导致的该区域地球观测亮温日平均偏差为4.5K左右,最大偏差达到15K左右。通过对逐日太阳污染数据进行识别,并采用污染前后定标系数进行线性求差值,可以初步修正太阳污染对定标系数带来的异常影响。

基于FY-3A遥感数据的冰岛火山灰云识别

2010年4月至5月期间冰岛艾雅法拉火山喷发造成了欧洲航空业史无前例的瘫痪以及巨大的经济损失,其严重影响再次显示,对火山灰云进行有效监测的重要性。火山灰云是由火山碎屑物及气体组成的混合物,火山碎屑物主要由直径小于2mm的岩石、矿物、火山玻璃碎片组成,火山灰云中的气体主要包括水汽、CO2、SO2、H2S、CH4、CO、HCL、HF、HBr、和NOx等。使用具有我国自主知识产权的FY-3A/VIRR数据,对此次艾雅法拉火山喷发的不同阶段选取具有典型风向变化的日期,采用分裂窗亮温差算法(SWTD)、RGB真彩色方法、中红外波段数据等进行火山灰云的识别,并将结果与冰岛地区的火山灰监测报告以及前人的研究结果进行对比研究,结果表明:火山喷发初期火山灰云中较高含量的水汽会补偿反面吸收的影响,妨碍分裂窗亮温差算法(SWTD)对火山灰云的识别,而中红外波段数据因对高温物体的敏感性,不受水汽的影响,对喷发初期较高温度的火山灰云识别效果较好;在喷发中期,火山灰云浓度较大时三种方法均表现良好,卫星图像中火山灰云的位置信息及漂移方向均非常清晰,且同气象条件相吻合,验证了识别方法的正确性。该项结果表明,具有我国自主知识产权的FY-3A数据能够达到监测火山灰云的目的,而如何更加清晰地界定火山灰云的边界位置以及更加准确的计算出火山灰云的浓度需要进一步的深入研究。

基于FY3\VIRR数据的积雪遥感监测分析

以FY-3可见光与红外辐射计(VIRR)为主要数据,利用FY3\VIRR 1、6、10通道数据,以指数法和光谱阈值相结合的多光谱积雪监测算法对2013年阿勒泰地区卫星数据进行积雪监测处理。处理结果与MODIS积雪监测业务产品对比分析得出:利用FY3\VIRR可以实现对研究区的积雪遥感监测,监测结果与现有MODIS积雪监测业务产品较一致,具有可比性。