基于HJ-1B与TM热红外数据的大亚湾核电基地温排水遥感监测

选取同天过境的Landsat5TM和HJ-1B红外相机数据,在获取3个大气参数后,结合辐射传输模型分别对大亚湾核电基地附近海域海表温度和温排水温升区的分布情况进行遥感监测,对比结果显示,环境卫星遥感监测数据与TM数据监测所得温排水在空间分布上具有较高一致性,二者反演出的绝对温度相差不超过1.1℃,相同温升等级范围内的相对温度均值也不超过0.4℃.因此,HJ-1B红外相机可满足核电站热污染的监测需求.

HJ-1B卫星热红外通道在轨场地定标与验证

在对热红外辐射计CE312定标的基础上,基于青海湖水面辐射校正场,采用CE312开展同步测量实验,对HJ-1B卫星热红外通道进行在轨绝对辐射定标。由于HJ-1B卫星在轨星上定标系统不稳定,高温点难以准确获取,因此分别使用单点法和两点法,对2010年8月1日和5日两组传感器入瞳等效辐亮度值和卫星通道计数值回归得到该卫星通道绝对定标系数,并使用内蒙达里湖水面辐射校正场2010年6月29日实测数据进行定标系数的验证工作。验证结果表明,青海湖场地两次定标系数有较好的一致性,定标结果稳定可信。两点法所得定标系数的精度高于单点法。

HJ-1B卫星IRS传感器热红外通道交叉定标

以TERRA卫星中分辨率成像光谱仪(MODIS)传感器热红外通道的星上定标结果为标准,采用交叉定标方法获取HJ-1B卫星红外多光谱相机(IRS)传感器热红外通道定标系数。首先,获取两个传感器的对应通道,利用MODTRAN模拟光谱响应、观测角、大气条件和温度变化对匹配因子的影响,然后确定此研究只考虑对应通道的波谱响应和地表温度差异,并计算出不同地表温度下匹配因子的变化趋势。选择7次不同时间双星同步观测青海湖区域的图像作为交叉定标数据,根据MODIS的辐射亮度和匹配因子计算出IRS传感器热红外通道的辐射亮度,最后,将得到的辐射亮度和DN值进行线性回归,获得IRS热红外通道的定标系数。将此次定标结果与HJ-1B卫星IRS传感器热红外通道星上4次黑体定标结果进行比较,定标结果一致性较好。

HJ-1B/IRS热红外数据反演太湖水温的方法比较

太湖是我国典型的富营养化湖泊,水温是影响太湖藻类生长的重要环境因子之一,我国环境减灾卫星HJ-1B搭载的红外多光谱相机IRS对太湖水温动态遥感监测具有较大的性能优势.利用6景过境太湖的IRS热红外遥感影像,分别采用单通道普适性算法、辐射传输模型法和单窗算法反演太湖水温,并与实测水温和同期的TERRA/MODIS温度产品进行对比.结果表明,普适性单通道算法反演水温偏高,而辐射传输模型法和单窗算法则偏低;3种算法反演水温的均方根误差在1.001 K以内,单窗算法反演精度最高,其次是辐射传输模型法,再次为普适性单通道算法,而同期MODIS温度产品的均方根误差为1.507 K.3种算法从IRS热红外数据反演的水温直方图均呈正峰态、尖峰状态分布,反演结果能真实地反映太湖水温的空间分布特征.本研究对只有单个热红外通道的卫星传感器开展内陆水体水温遥感监测具有一定的参考意义.

运用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域冬小麦理论产量

【目的】作物遥感估产是遥感技术在农业生产中研究与应用的重点领域,能够向大田区域生产提供及时可靠的产量信息,准确地估测作物产量,对于确保国家粮食安全,制定社会发展规划,指导和调控宏观种植业结构调整,提高涉农企业与农民的经营管理水平具有重要意义,为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。通过筛选冬小麦理论产量的敏感遥感变量,构建基于国产影像的理论产量遥感估测模型,实现区域冬小麦理论产量遥感估测,为及时了解不同生态区域冬小麦产量丰欠变化趋势提供参考。【方法】以2010年4月26日、2011年4月28日、2012年4月28日和2013年5月2日冬小麦开花期四景HJ-1A/1B影像为遥感数据,提取出13个遥感变量,以江苏省泰兴、姜堰、仪征、兴化、大丰5县作为试验采样区,于各实验区选取具有代表性的样点进行采样,并于室内进行测定,将335个实测的冬小麦理论产量样本按3﹕2比例分成建模集和验证集样本,依据估算残差平方和处于最小值确定模型所需主成分数,将决定系数、均方根误差和相对误差为模型评价参数,利用建模集样本分析了卫星遥感变量与冬小麦理论产量的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以理论单产为目标的多变量遥感估产模型,将其算法模型估产效果与线性回归算法和主成分分析算法模型进行比较,并制作了冬小麦理论产量空间等级分布图。【结果】理论产量与所选的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有极显著的多重相关性;理论产量偏最小二乘回归模型的最佳主成分数为4,且结构加强色素植被指数、归一化植被指数、绿色归一化植被指数和植被衰减指数为理论产量遥感估测的敏感变量;经建模集和验证集评价,理论产量估测模型的决定系数分别为0.79和0.76,均方根误差分别为720.45和928.05kg·hm-2,相对误差分别为11.45%和13.92%,且估测精度比线性回归算法分别提高了25%以上和27%以上,比主成分分析算法分别提高了15%以上和16%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域理论产量的效果明显好于线性回归和主成分分析算法,且具有较强的应用能力。【结论】该模型应用结果与冬小麦理论产量实际区域分布情况相符合,为提高遥感对区域冬小麦理论产量的估测精度提供了一种有效途径,有利于大面积应用和推广。

基于MODIS的HJ-1B热红外交叉辐射定标与时间序列建立

定量遥感应用迫切需要用到长时间序列数据,但历史数据的辐射精度不高,会给定量化遥感应用带来较大的不确定性。因此开展退役卫星历史数据的再定标,对于定量化应用具有极其重要的意义。为了获得定量遥感应用中较为精确的时间序列数据,文章选择已退役的HJ-1B卫星,基于MODIS数据,探索了HJ-1B红外发射谱段准SNO交叉定标方法,通过多年连续数据计算出利用典型场景红外发射谱段再定标系数的时间序列,并通过实验数据的反演对再定标结果进行检验。

热红外遥感中大气透过率的研究(二):大气透过率模式的应用

大气透过率是热红外遥感中的一个重要参数。针对前文构建的大气透过率模式,以我国环境灾害卫星HJ-1B红外相机IRS第4通道的大气透过率模式为例,利用辐射传输模型MODTRAN模拟水体辐亮度,对模式中的变量引入不同的误差,将模拟的辐亮度反演水温,分析不同气溶胶模型、水汽量、能见度和观测天顶角对反演水温的敏感性。并将该大气透过率模式用于HJ-1B/IRS热红外图像中,反演了2009年4月17日、21日、22日和25日太湖水温。研究结果表明:同一波段、不同气溶胶模型的大气透过率模式在反演温度时会产生不同的误差,以气溶胶模型为平流雾的最大、对流型的最小;大气透过率模式中3个变量的误差与温度反演的误差呈线性关系,即变量的误差越大,温度反演的误差也越大;以水汽量对温度反演最敏感,观测天顶角其次,能见度最弱。该大气透过率模式用于4天遥感图像反演中,除4月17日反演的误差稍高,均方根误差和平均相对误差分别为1.127℃和5.75%,其他3天的均方根误差都小于1℃、平均相对误差在5%以下,说明所建的大气透过率模式在热红外遥感中具有较高的应用精度。

HJ-1B卫星热红外遥感影像农田地表温度反演

本文以我国自主研发的HJ-1B卫星影像为数据源,利用其热红外影像、基于JM&S普适性单通道算法反演2009年5月20日河北省涿州市和高碑店市的农田地表温度。最后将HJ-1B IRS影像的地表温度反演结果与同时相Landsat TM5影像的反演结果进行比较分析,分析结果表明:本文所提出的基于HJ-1B卫星热红外影像反演农田地表温度精度可靠,该方法是可行性的。

HJ-1B热红外波段在轨绝对辐射定标

针对HJ-1B红外相机(IRS)热红外通道特点,利用青海湖辐射校正场进行HJ-1B热红外绝对辐射定标,提出新的场地定标算法,并通过实测数据和Landsat5-TM数据对不同定标系数进行真实性检验分析,发现该场地定标算法获得的系数比原始系数精度提高约0.6%—3%,总体精度为1K左右。研究结果表明文章提出的定标算法适用于不具备观测冷空间能力的卫星传感器在轨绝对辐射定标,得到的定标系数合理可靠。

HJ-1B热红外辐射定标对地表温度反演的影响

辐射定标是地表温度反演的关键环节。在实际应用中,定标参数的选取直接影响辐射定标结果。由于卫星在轨定标系统的灵敏度会随时间发生改变,这使得实际的辐射定标存在不确定性。本文基于单波段热红外辐射传输方程给出了辐射定标影响地表温度反演的敏感性分析模型,并重点对HJ-1B热红外波段的辐射定标问题及其对地表温度反演的影响进行讨论和分析。敏感性分析模型显示,在一般的情形下,辐射定标偏差与地表温度反演误差的比值在数值上约为1∶11,即0.1个单位(W·m–2·sr–1·μm–1)的辐射定标偏差可能引起1.1 K左右的温度反演误差。由于对HJ-1B热红外波段定标参数的更新存在滞后,即使仅考虑相邻年份间的定标偏差,相应的地表温度平均绝对误差也在1.0—2.0 K左右。在更严重的情形下,因辐射定标偏差引起的地表温度误差甚至高达5.0 K以上。同时,分析结果也表明对HJ-1B的存档影像,无论使用其头文件中的定标参数还是当年公布的定标参数,定标后辐射亮度值的偏差均存在一定的不稳定性。针对当前在HJ-1B定标参数更新方面的不足,本文假定传感器辐射性能变化是匀速稳定的,相应地提出了线性内插修正法和线性外推法两个定标参数估计/修正方案。通过线性内插的方法进行辐射定标修正后,在一定程度上减小了误差的不稳定性,与MODIS B31波段的亮温相比,偏差在1.0 K以内(约为0.5 K)。当定标参数尚未公布时,由线性外推法修正后的辐射定标结果所得亮温的偏差约为1.0 K。与在大亚湾核电站附近海域进行的一次卫星同步观测(2011年12月18日)相比,经两个方案修正后的海表温度偏差分别约为0.2 K和0.7 K。案例分析的结果表明,在现阶段,线性内插修正法和线性外推法是简单有效的,可供用户在实际应用中参考和使用。

基于HJ-1B热红外数据的干旱区陆面温度反演与比较

基于HJ-1B卫星热红外数据,利用辐射传输方程法、单窗算法和普适性单通道算法3种单通道算法,对新疆干旱区的陆面温度进行反演,并利用MODTRAN 4.0模型对各算法进行了模拟验证。结果表明：3种算法都能得到较高精度的陆面温度反演结果,平均误差为-0.75-0.51 K,均方根误差（RMSE）为-0.17-0.13 K。与MODIS陆面温度产品的交叉比较验证表明,基于HJ-1B热红外数据的反演结果与基于MODIS数据的陆面温度产品之间的平均偏差为-1.88-0.83 K,均方根误差为3.8 K,确定系数大于0.8,具有较高的相关性。

一种利用HJ-1B红外相机数据自动识别林火的方法

森林火灾是一种世界性的重要自然灾害,它分布广、发生频度高,破坏森林资源,干扰人民正常生活秩序,造成全球性环境污染,越来越受到各国政府的重视。环境减灾1B卫星上的红外相机(简称HJ-1BIRS),其空间分辨率提高到了150m,高温饱和点达到了500K,是国内目前卫星上可探测地表温度最高的相机。在对HJ-1BIRS数据相关波段进行抽样统计分析基础上,针对HJ-1BIRS数据各波段特性,采用自适应的劈窗检测算法识别林火;在IDL语言环境下,实现了基于HJ-1BIRS和背景信息集成的林火自动识别算法程序。同时,通过近1a的试运行,并选取发生在东北林区和南方林区的森林火灾为验证案例,对算法及其监测精度进行验证。验证结果表明:该方法的判对率达到了90%以上,遗失率都低于10%,错判率为0,该方法基本能满足我国林火监测业务的精度要求。

基于最大似然法和SVM法的太湖流域HJ-1B影像分类

以太湖流域作为研究对象,基于环境减灾卫星HJ-1B影像数据,比较利用最大似然法和支持向量机法进行土地利用/覆盖分类的效果。结果显示,SVM法在总体分类精度和Kappa系数上较传统最大似然法有所提高。SVM分类方法对于有限样本的分类表现出优越的性能,改善了传统分类方法的局限性,具有很大的应用潜力。