基于HY-1C/1D卫星的辽东湾海域海冰监测研究

利用HY-1C/1D卫星数据对辽东湾海域进行了海冰监测研究,包括海冰类型划分与选取、结合光谱特征和纹理特征的最优特征集选取,基于支持向量机分类方法进行海冰分类,并进行了变化规律和影响因素分析,极大提升了海冰监测空间尺度和范围尺度,丰富了海冰监测的形式,最终制作完成了多期海冰分类图件和海冰监测影像图件,满足海洋预警部门日常的预警预报工作。

基于开源代码构建水色遥感数据处理系统--以HY-1C/D为例

中国在《国家民用空间基础设施中长期发展规划(2015年—2025年)》中专门规划了海洋观测卫星系列,通过从单一的试验星到星座的组网,建立起较为完善的海洋环境立体监测体系。由于大气层的影响以及海洋参数在大气层顶的贡献通常很低,卫星观测对海洋卫星地面数据处理系统定量化程度提出了很高的要求。美国自20世纪70年代发射CZCS水色卫星以来,在水色卫星数据处理系统上积累了多年经验。本文通过借鉴NASA成熟开源的SeaDAS科学处理框架,针对HY-1C/D海洋水色水温仪传感器(COCTS),集成前人算法,开发出HY-1C/D离线数据处理系统(OffLine-COCPS),实现了从L1B数据(几何定位和辐射定标后)开始到水体遥感反射比和各类水色产品制作的全链条数据流程。结果表明,自主建立的HY-1C/1D卫星COCTS传感器大气校正相关查找表基本满足了在全球范围内的定量化应用。根据统计投影得到HY-1C/1D双星COCTS反演的叶绿素全球产品,表明系统可实现对HY-1C/1D双星反演叶绿素产品提供支撑,进而与NASA官方发布的同期MODIS叶绿素产品散点图比较,整体分布趋势也与MODIS保持一致。通过本研究,成功实现了对国产水色卫星传感器和自主反演算法的扩展,后续亦可对大气校正算法和其他水色反演算法进行扩展,而对大气校正的精度和水色反演产品的精度评价还需开展更多的工作。

南海北部叶绿素a浓度遥感反演算法评估与COCTS反演算法构建

本文利用2018年9—10月和2020年7—8月在南海北部海域获取的叶绿素a浓度和遥感反射率现场实测数据,对3种叶绿素a浓度标准算法(OC2v4、OC3M和OC4v4)及3种区域算法(OC4v4_TP、OC2_X、INOC3)进行了模型精度评估;根据我国自主海洋水色卫星(HY-1C和HY-1D卫星)搭载的水色水温扫描仪(COCTS)的波段设置,构建了适用于我国南海北部海域的两波段、三波段、四波段和五波段比值的叶绿素a浓度反演算法。研究结果表明:标准算法的反演精度优于区域算法;针对HY-1C和HY-1D卫星构建的五波段比值OC5_C算法反演精度较标准算法反演精度有很大提高,叶绿素a浓度反演值与实测值的平均绝对误差为0.08μg/L,平均相对误差为21.36%,可为我国海洋水色卫星遥感数据在南海及同类水体的定量化应用提供算法支撑。