不同季节下FY-3B/MERSI数据大气校正前后对比

应用FLAASH模型对FY-3B/MERSI数据进行大气校正,并从大气校正前后反射率变化、NDVI和EVI变化及其与MODIS地表反射率产品比较等4方面对校正效果进行讨论分析,以期提供一种行之有效的FY-3B/MERSI数据大气校正方法。结果表明:(1)校正后削弱了大气分子与气溶胶在可见光波段的散射影响,且各通道反射率区间变宽;(2)除红光波段外,可见光其余波段各通道大气校正后的反射率均有所减小,且秋、冬季比春、夏季影像反射率减小幅度更大;对于近红外波段,除秋、冬季第16通道外,大气校正后的反射率均有所增加;(3)与MODIS地表反射率产品相比较,FY-3B/MERSI校正后的反射率与MYD09GA产品的误差均小于校正前,校正后的植被和居民地2种地物的反射率比校正前更具有较好的一致性;(4)校正后,植被与居民地的NDVI和EVI均有所增大,且NDVI较EVI增加的幅度大,同时校正前后两者的NDVI、EVI差值均增大,表明FY-3B/MERSI影像经大气校正后更有利于植被与非植被信息的区分。

基于FY3B/MERSI水稻长势监测及其与AQUA/MODIS数据对比分析

为利用中分辨率光谱成像仪FY3B/MERSI数据进行水稻种植面积信息提取及长势监测,首先对FY3B/MERSI与AQUA/MODIS单通道反射率进行对比分析;其次,通过目视解译和遥感监督分类方法提取了环鄱阳湖区双季早稻的空间分布;最后,基于面积识别结果,利用NDVI对环鄱阳湖区双季早稻长势进行监测。结果表明:(1)FY3B/MERSI与AQUA/MODIS水稻种植区红光和近红外通道反射率具有极显著相关性,且MERSI红光波段及近红外波段反射率都略小于对应MODIS反射率;(2)水稻的提取精度总体达到了92%,可以满足其生育期长势遥感监测的需求;(3)FY3B/MERSI和AQUA/MODIS计算的水稻区NDVI存在显著正相关,且二者测得的水稻长势均与实际苗情数据基本吻合,因此,由FY3B/MERSI遥感影像直接得到的水稻苗情分类基本可以满足业务化需要。

修正安装矩阵提高FY-3B/MERSI的地理定位精度

遥感数据的地理定位精度是影响其定量化应用的重要因素,为了提高FY-3B中分辨率光谱成像仪(MERSI)L1级数据的定位精度,分析了地理定位算法模型中安装矩阵与实际定位偏差之间的关系,通过修正风云三号卫星地面应用系统预处理模块中参数——安装矩阵,提高了地理定位精度。当仪器坐标系分别绕X轴、Y轴和Z轴旋转一个小角度后,遥感图像的定位结果会分别产生左右平移、前后平移和旋转变形。分析并建立旋转角度与变形之间的数量关系,根据海陆掩码与遥感图像的偏差程度估算安装矩阵的误差。修正安装矩阵后,计算出的定位结果准确性得到明显提高,精度达到1个像元左右。通过一段时间的业务系统测试,地理定位结果的质量稳定可靠。

基于洋面目标模拟的卫星反射波段观测质量分析初探

卫星观测数据质量是遥感应用的前提,传统的场地定标、交叉定标、稳定目标定标等都只能反映限定观测条件下的卫星数据质量。为了更全面的评估反射波段的观测数据质量,本文提出了一种基于6SV矢量辐射传输模式的全球洋面目标卫星观测模拟,以及基于双差分析的卫星观测质量分析方法,并将该方法应用于FY-3B MERSI,发现FY-3B MERSI可见光波段相对于Aqua MODIS存在系统性偏差和与扫描角相关的偏差特征(主要由偏振影响所致)。相对于传统的定标检验方法,该方法可以提供各种观测几何条件下的全球分析样本,可以发现卫星数据在空间分布、扫描、偏振依赖等方面的质量缺陷。

巴州地区植被与积雪变化特征分析

利用2012年和2018年气象卫星FY-3/MERSI/VIRR资料,通过植被NDVI和积雪NDSI遥感监测算法,提取并对比分析新疆巴音郭楞蒙古自治州植被、积雪的空间分布状况及年变化特征.结果表明,巴州地区植被覆盖度自西北向东南先减后增,以低覆盖度为主;积雪年变化基本特点是呈单峰型,积雪期稳定,11月至次年3月积雪覆盖区域主要分布在南部和北部山区;虽然2018年巴州地区植被覆盖度与积雪覆盖度均大于2012年,但最大植被覆盖率和积雪覆盖率分别仅为26%和9%,表明巴州地区生态问题依然严峻.

MERSI和MODIS卫星监测京津冀及周边地区PM_(2.5)浓度

京津冀及周边地区是中国PM_(2.5)污染最重的区域之一,利用卫星遥感技术监测大范围的PM_(2.5)时空分布变化是一种先进的重要手段。本研究首先基于暗像元算法利用FY-3B/MERSI与AQUA/MODIS对京津冀及周边区域进行了遥感AOT反演和验证分析;然后,引入气象资料和地面观测资料利用GWR模型反演了区域PM_(2.5)浓度,并对遥感反演结果进行了交叉验证评估,综合对比分析了MERSI和MODIS的气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力;最后,利用MERSI数据对2017年第一季度京津冀及周边区域的PM_(2.5)月均浓度时空分布变化情况进行了初步探索分析。结果表明:FY-3B/MERSI在气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力方面略优于AQUA/MODIS,MERSI反演的1 km分辨率AOT和PM_(2.5)与地面站点实测结果的决定系数R2分别为0.76μg/m^3和0.79μg/m^3,均方根误差分别为0.26μg/m^3和28μg/m^3,平均绝对误差分别为0.16μg/m^3和15μg/m^3,能基本满足对京津冀及周边区域PM_(2.5)的精细化监测需要。2017年第一季度京津冀及周边区域PM_(2.5)月均浓度遥感监测结果表明该区域的PM_(2.5)空间分布格局与地形地貌关系密切,高值区整体上沿太行山脉成带成片;从时间变化来看,1—3月呈逐月下降的趋势,其中3月份PM_(2.5)区域浓度较1月和2月有大幅下降。这说明FY-3\MERSI遥感反演产品能为环境质量监测和环境管理工作效果评估提供有效参考,本研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有重要参考意义。