风云三号D星的中分辨率光谱成像仪的轨道间数据融合技术

FY-3D极轨卫星搭载的中分辨率光谱成像仪MERSI载荷具有最高分辨率达250 M的可见光遥感图像,包含了丰富的植被、山区等地表信息。风云三号卫星对遥感应用监测等具有重要作用。但是作为极轨卫星,FY-3D每间隔102min覆盖一轨数据,由于每轨数据的卫星天顶角、太阳高度角等条件存在差异,再加上风云三号是星上实时定标,每条轨道也存在定标上的差异,因此在全球拼图时不同轨道反射率数据亮度差异明显,有很明显的缝隙,再加上云的移动和变化,因此不同轨道间的云数据也明显出现断层,从而影响整个MERSI-II全球数据的应用,尤其在植被监测、城市热岛监测的应用上更是影响精度。本文以风云三号D星业务系统的全球拼图浏览系统为工作平台,创新提出了基于一定优选算法,利用卫星天顶角进行轨道间数据融合的技术,设计和开发了相应的工程化模块,来消除轨道间数据差异,业务实践证明,该技术效果明显,可显著提高后续MERSI-II载荷的遥感产品应用。

基于自然环境模拟的预报云图仿真系统

预报云图仿真系统能够为用户模拟生成未来时刻的用户关心谱段的卫星观测云图。该系统通过数值天气预报建立正演所需要的大气数据场(含云微物理特性),引入FTRM快速辐射传输模式,对有云模式下各个通道的辐射能量进行模拟。预报云图系统能够为卫星应用系统工程建设提供模拟数据支持并能够为灾害性天气检测提供分析数据。经过实际数据生产与验证,生成的预报云图在云系形状和典型目标能量等级上与实际观测数据具有可比性。系统生成的预报云图具有高可用度,可作为模拟数据使用。

基于深度学习的FY3D/MERSI和EOS/MODIS云检测模型研究

针对FY3D/MERSI和EOS/MODIS的云检测问题,提出了一种基于深度学习技术的全自动云检测算法,首次将深度学习引入到卫星影像云检测领域。本算法使用深度全卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks)作为核心结构,基于EOS/MODIS基本云检测原理选择合适的通道作为特性向量参数,针对不同的场景进行分类和网络模型的训练,最终得到基于深度学习的云检测模型。经过EOS/MODIS数据和FY3D/MERSI数据的测试,云检测的精度达到98%以上,可以看出基于深度学习的云检测算法能够用于云检测,该算法具有效率高、精度高等特点,云检测效果理想。

风云四号静止气象卫星的云顶高度反演算法

我国新一代静止轨道气象卫星——风云四号搭载多通道扫描成像辐射计(AGRI).云顶高度产品对于监测中小尺度强对流系统、研究云的气候效应具有重要意义.风云四号云顶高度算法(FCTHA)融合红外分裂窗和CO2切片算法的优点,反演得到的云顶高度产品与多源卫星观测资料的交叉检验结果较好.与静止轨道葵花八号卫星云顶高度产品比较,细节纹理具有较高一致性,偏差为1.4~1.8 km.与MODIS/Terra和MODIS/Aqua云顶高度产品相关系数大于0.8,且长时间序列偏差为0.4~1.3 km.与近似真实云顶高度的CALIPSO云顶高度产品比较,在多层云和高云条件下误差较大;但单层水云的分季节检验相关系数均在0.8以上,春季最高(0.88),平均偏差均小于1 km,冬季最小(0.61 km).

基于朴素贝叶斯的FY-4A/AGRI云检测方法

光学遥感云检测是定量遥感和遥感应用的基础,尝试将朴素贝叶斯的机器学习方法应用于风云四号气象卫星A星(FY-4A)搭载的先进静止轨道辐射成像仪(AGRI)红外通道数据云检测。因辐射物理方法的云检测采用可见光通道导致存在日夜不连续现象,仅选取FY-4A/AGRI载荷7个红外通道的光谱数据,构建10种特征分类,利用正交偏振云-气溶胶激光雷达(CALIOP)与FY-4A/AGRI时空匹配数据,对不同地表类型和不同季节的数据集进行分类训练和验证。与CALIOP数据交叉验证显示除积雪上空云识别准确率约为81%,深海、浅水、陆地和荒漠上空的云识别准确率均高于92%,误判率基本低于10%,总体云识别精度达到90%;与2021年10月和2022年1,4,7月MODIS 2级云检测产品比对,深海、浅水云识别准确率均在88%以上,误判率分别低于3%和10%,夏季云识别效果最佳,总体云识别准确率高达90%。云检测结果不仅得到云、可能云、可能晴空和晴空4种分类结果,还得到每种特征和综合特征云检测分类器的不确定性概率值,这为云和地表相关检测产品提供重要参考。

基于朴素贝叶斯方法的FY-4A/AGRI云检测模型

针对风云四号A星(FY-4A)中多通道扫描成像辐射计(advanced geosynchronous radiation imager,AGRI)云检测问题,提出了一种基于朴素贝叶斯算法的全自动云检测方法。使用朴素贝叶斯算法作为核心结构,基于光学载荷基本云检测原理选择合适的红外通道作为特性分类器参数,可保证日夜云检测一致性,同时针对不同的地表类型和不同月份分别分类训练构建,最终得到基于朴素贝叶斯算法的云检测模型。针对FY-4A/AGRI数据生成了7种经典的云检测特征和1种基于红外合成图像特征的贝叶斯分类器,经过2019年国家卫星气象中心业务云检测产品的学习测试验证,在陆地、沙漠、浅水和深海的召回率(probability of detection,POD)达到98%以上,积雪POD达到80%,南北极POD达到80%以上。将检测结果与国家卫星气象中心业务系统云检测结果进行比较,全年月度平均POD均高于98%,误判率(false alarm ratio,FAR)低于5%,Kuipers评分(Kuiper’s skill score,KSS)均高于90%。

星载降水测量雷达反射率因子宽幅计算调度策略及应用

我国首颗降水测量卫星于2023年4月成功发射,联合使用主被动微波仪器双频降水测量雷达和微波成像仪开展高精度降水探测。针对降水测量雷达幅宽覆盖有限的现状,利用同平台微波成像仪资料,采用深度学习模型研发了宽幅雷达反射率因子产品,实现了降水测量雷达现有幅宽的2.67倍覆盖,显著增大了降水测量雷达的观测范围。以2023年台风“泰利”和华北极端短时强降水为例对业务生成的宽幅结果进行应用潜力分析,结果显示,宽幅雷达反射率因子的计算结果与地基雷达反射率因子的结果较为一致,在实际业务中具有较强的参考性。在地面系统业务调度中,为了支撑持续不断的宽幅雷达反射率因子数据的高时效计算,设计了宽幅雷达反射率因子业务流程,综合考虑业务实施的资源消耗、时效性及可靠性等,提出数据驱动的最佳业务调度策略,可以有效地减少运行时间,提高业务产品生成与服务的时效性。

基于深度学习的河南冬小麦春季冻害识别及年代际变化特征模拟

采用深度学习长短时记忆模型LSTM,基于中国重要冬小麦种植区河南省的99个气象站点1981-2020年的气象、作物、灾情等多源数据,识别河南冬小麦春季冻害发生情况,探讨冬小麦春季冻害时空分布规律和年代际变化特征。结果表明:(1)优化后的LSTM模型可较好实现冬小麦春季冻害的识别。2017-2020年LSTM模型模拟日最低气温结果与实际最低气温相比,平均绝对百分比误差MAPE为8.73%,拟合优度R^(2)为0.90。结合冬小麦春季冻害指标和灾情资料,2017-2020年实际受灾情况与本研究模型模拟结果相符。(2)1981-2020年河南冬小麦春季轻度冻害危害在逐渐减弱,轻度冻害发生频率高值区由东北部南移至东部。1981-2020年河南冬小麦春季轻度冻害的整体分布情况呈东北部高,西南部和东南部低,40a平均发生频率为0~1.75次·10a^(-1)。轻度冻害发生频率由0.843次·10a^(-1)逐步降至0.157次·10a^(-1),其高值区由东北部南移至东部。(3)1981-2020年河南冬小麦春季重度冻害发生频率呈先增后减趋势,其发生频率高值区由东北部南移至东部。重度冻害40a整体分布表现为东部地区高于西部地区,北部地区高于南部地区,40a平均发生频率为0~2.75次·10a^(-1)。冬小麦春季重度冻害的发生频率由0.508次·10a^(-1)增至0.857次·10a^(-1),后减至0.289次·10a^(-1),重度冻害发生频率高值区由东北部南移至东部。河南冬小麦春季冻害整体呈减少趋势,但气候变暖下极端天气事件发生频率呈增加态势,加强气候变化背景下中国重大农业气象灾害对各地区农业生产影响的研究仍然是今后研究重点之一。本研究提出的基于深度学习LSTM的冬小麦春季冻害识别模型,对各精度评价指标均有提升,冻害识别结果与实际发生情况基本一致,可为全球气候变化背景下大面积冬小麦冻害识别提供思路和方法,对其他农业气象灾害识别有一定参考价值。

基于多灰度共生矩阵特征值的黄渤海白天海雾识别算法

本文基于多灰度共生矩阵特征值,即相关性、对比度、同质性和能量,进行联合海雾遥感判识,提出一种高准确率黄渤海白天海雾识别算法。采用第二代静止气象卫星FY-4A可见光、近红外和红外数据,将该算法应用于黄渤海区域白天海雾判识,并利用2019—2020年沿黄渤海气象站点能见度实测数据及CALIPSO卫星数据产品对本算法识别结果进行精度验证。结果表明:海雾识别平均检测率(POD)为92%,误报率(FAR)为27%,临近成功指数(CSI)为69%,可以实现对海雾的动态监测,为海上交通等领域提供较好的数据支持。

基于物候特征和全连接神经网络相结合的小麦自动识别研究

风云三号气象卫星具有空间分辨率高、时效性强、幅宽广等特点,对于实现河南省冬小麦自动识别具有很大优势。分析河南省冬小麦物候特征,基于冬小麦物候特征的植被指数时序变化规律,采用聚类分析可以得出冬小麦分类样本和时序指数特征。根据上述冬小麦分类样本和时序指数特征,考虑分类方法的高效性、精确性和自适应性,提出了基于物候特征和全连接神经网络相结合的小麦自动识别技术,该技术适用于河南省大面积冬小麦的分类。识别结果显示河南省2019年到2022年冬小麦的空间分布情况,采用质量检验指标对识别结果进行精度验证,得出冬小麦识别准确率为85.1%,非冬小麦识别准确率为84.5%。试验结果表明,基于物候特征和全连接神经网络相结合的方法在小麦自动识别方面取得了显著的性能提升,与传统方法相比,所提出的方法具有更高的准确率和更稳定的识别性能。该方法对于冬小麦监测具有重要意义,并为农业生产的智能化和可持续发展提供了新的思路。

基于Century与生态遥感综合模型相结合的植被生产力估算

该文研究利用气候数据和气候情景数据驱动Century模型模拟河南部分地区生态系统的净初级生产力(NPP),并利用MODIS植被指数产品与之模型模拟处理的NPP建立线性模型,从而反演整个河南地区的净初级生产力(NPP)。识别结果显示,模拟NPP值与实测NPP值的线性回归系数最高达到0.9,决定系数最高达到0.85,均方根误差最低为2.0 g/m^(2)。结果表明,该文采用Century模型,并利用遥感资料进行植被生产力的估算在河南区域准确度高和普适性强,该方法的应用在未来河南地区植被生产力估算中起着一定作用。

FY-3C/VIRR海表温度产品及质量检验

国家卫星气象中心FY-3C/VIRR(visibleandinfraredradiometer,可见光红外扫描辐射计)海表温度产品在云检测产品的基础上,采用多通道MCSST(multichannelSST)算法进行晴空区海温反演。该文详细介绍了海表温度产品算法、产品设计、质量控制及质量检验方法。FY-3C/VIRR海表温度产品包括5min段原始投影海温和5km全球等经纬度投影海温。设计逐像元的海温质量标识,将海温像元分为优、良、差3个等级,用户可根据应用目标选择海温的质量等级。与日最优插值海温OISST(optimuminterpolationSST)相比,FY-3C/VIRR2015年1月—2019年12月的5 min段海温质量检验结果表明:质量等级为优的海温,白天和夜间的偏差分别为-0.18℃和-0.06℃,均方根误差分别为0.85℃和0.8℃;白天海温均方根误差有季节性波动,夏季有的月份均方根误差大于1℃(如2015年7月、2016年7月和2019年7月);在海温回归系数不变的条件下,夜间海温偏差的季节性波动与星上黑体温度相关显著。从一级数据质量、定位、业务运行状况等方面讨论引起海表温度产品异常的原因,为FY-3C/VIRR历史数据定位、定标和产品重处理及用户应用提供重要的参考信息。

FY-3B/VIRR海表温度算法改进及精度评估

该文介绍了卫星观测海表温度(SST)算法的发展历程,给出了所用SST算法的同归模型,并在FY-3B/VIRR业务SST算法的基础上进行了改进。基于NOAA-19/AVHRR匹配数据集,进行多算法建模分析及精度评估,白天最优算法为非线性SST(NL)算法,夜间最优算法为三通道SST(TC)算法,最优算法的确定与NESDIS/STAR-致。建立2012年8月-2013年3月FY-3B/VIRR匹配数据集,并在此基础上进行多算法回归建模及精度评估,白天和夜间的最优均为NL算法,分析发现夜间TC算法采用匹配数据集版本2(MDB_V2)时,3.7μm通道存在类似百叶窗的条带现象。以2012年10-12月FY-3B/VIRR匹配数据集计算回归系数,以2013年1-3月独立样本进行精度评估,与浮标SST相比,NL算法白天和夜间的均方根误差分别为0.41℃和0.43℃。与日平均最优插值海温(OISST)相比,NL算法白天和夜间的均方根误差分别为1.45℃和1.5℃;选择与OISST偏差在2℃以内的样本,NL算法白天和夜间均方根误差分别为0.82℃和0.84℃。

中国不同气候区高、低温及强降水阈值

基于中国国家气象信息中心提供的2 426套逐日温度和降水观测资料,以气候区划新方案为区划方案,采用分组法、排序法、插值法、正态变换法、平方根变换法、立方根变换法,分不同气候区分别计算了高、低温和强降水逐月阈值。经验证,该研究结果具有一定的气候代表性和可信性,其结果可为极端高、低温和极端暴雨气候事件的实时监测预警服务提供参考依据,同时也可为实时探测数据质量控制提供基本参数。

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。

FY3A/VIRR海面温度业务产品算法改进与质量检验

针对FY3A/VIRR海面温度(SST)业务产品温度偏低的现状,进行误差原因分析,并对SST产品算法进行了如下改进:采用精度优先原则,以尽可能大的SST覆盖度提高SST反演精度;针对业务SST云污染的现状,构建3×3数据块,并在此基础上进行了SST空间一致性检验;引入气候阈值检验,以进一步剔除异常值。改进后的SST产品,全球日平均SST的覆盖度有所降低,但SST的一致性提高了;算法改进前后全球月平均SST覆盖度基本一致,但改进后云污染的现象得到了抑制。利用分析场日平均OISST对改进后的FY3ASST进行了质量检验,在南北纬70°之间的海域,FY3ASST的全局精度为-0.23±1.74℃,负的偏差说明云和气溶胶的影响仍然存在。改进后的FY3ASST 1.74℃的均方根误差与FY3A VIRR 11μm通道1.6K的定标精度量级相当。

基于风能资源专业观测网的风能资源评估

利用中国风能资源专业观测网2009年5—10月各高度层(10、30、50、70m)的10min观测数据分析了全国近地层风速及风功率密度的时空、方位及梯度分布特征。结果表明:①全国各地区平均风功率密度基本为165.2W/m2,西北地区以及东南沿海地区风能资源更为丰富;②5月和10月两个月风能资源的可开发量较大,其中北方地区一般5月较大,而南方地区10月较大;③全国各地大体上呈现西北内陆、东北、华北地区刮偏西北风,东部沿海地区刮偏东南风,云贵地区盛行西南风的趋势;④从不同梯度情况来看,越往高层风能资源的可开发量越大;⑤从全国风能资源的日变化情况来看,一般从08:00—20:00风能资源比较丰富,其中15:00平均风功率密度和平均风速达到极大值,但不同地区不同时段风能资源分布还存在一定差异。

基于环境仿真的对地遥感卫星任务仿真系统

对地遥感卫星任务仿真系统(Satellite Mission Simulation System,SMSS)能够模拟对地遥感卫星对地遥感探测的过程,为卫星研制人员提供了卫星设计指标的分析与验证平台。应用综合自然环境建模与仿真技术提高了系统对地观测背景仿真、平台仿真、相机仿真的逼真度和数据准确性进而提高了卫星平台与载荷设计指标分析结论的参考价值。研制人员利用SMSS可开展设计指标评估工作。不仅如此,在地面系统在轨测试的应用场景中,SMSS可支持用户完成星地对接测试、开展地面应用系统后续数据处理等环节的调试工作。

航天器姿态跟踪的非线性离散滑模仿真模型设计

为提高三轴稳定刚体航天器对时变参数摄动及外界环境干扰的鲁棒性能,提出一种基于非线性离散滑模控制的姿态跟踪控制系统设计方法.建立了航天器姿控模型,针对该模型中存在的时变特性与干扰力矩,将原系统进行反馈线性化解耦和模型离散化,由离散指数趋近律推导了离散滑模姿态控制律.依据某航天器的模型数据进行的仿真结果表明,所设计的离散滑模姿控系统在确保航天器姿态稳定的同时,实现了各通道的解耦控制,可有效减小干扰引起的姿态角跟踪偏差,对系统外干扰和内部参数摄动都具有良好的鲁棒性能,同时还验证了对指令跟踪的动态性能与采样周期的关系.

基于ERA5的快速辐射传输模式与FY-4A成像仪观测结果的偏差分析

2016年12月发射升空的FY-4A是中国第二代静止轨道气象卫星,该星上搭载了可提供东半球近实时高分辨率卫星观测数据的扫描辐射成像仪——AGRI (Advanced Geostationary Radiation Imager)。在其观测数据应用于大气参数反演或同化前,数据偏差的定量化分析是一个必要环节。采用快速辐射传输模式RTTOV (Radiative Transfer for the TIROS Operational Vertical Sounder),基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第5个全球再分析数据产品(ERA5)对AGRI的7个红外通道(通道08-14)进行了模拟,并利用MODIS云检测产品对模拟结果进行了晴空筛选,以期得到一些对AGRI的定量应用有价值的偏差分析结果。观测-模拟(O-B)的偏差分析结果显示:海洋和陆地上,通道10(7.1 μm)存在明显大于其他红外通道的系统性偏差,这很可能来源于ERA5在对流层中层对水汽的高估。通道08为近红外短波通道,地表反射作用影响强烈,陆地上存在较大的平均偏差,而海洋上平均偏差小于0.4 K。通道14在ERA5近地层气温偏高及定标偏差的影响下,海洋存在接近1 K的平均偏差;陆地上存在2 K左右的平均偏差。其余各红外通道在海洋和陆地上的平均偏差分别在0.6和1.3 K以下。偏差影响因子分析结果显示:地表海拔高度、观测天顶角对偏差也存在一定程度的影响;海洋上偏差分布存在季节变化可能来源于再分析资料中海表温度估算的季节性误差。