余涛-气溶胶遥感反演研究20150714.ppt

1、b,气溶胶遥感反演研究,1,余 涛,20150714,2,卫星大气气溶胶监测的意义,大气中悬浮着的各种固体和液体微粒，尺度在10-4微米到100微米之间。,PM 2.5 是气溶胶。,PM，英文全称为 particulate matter (颗粒物），是评价某一地方空气质量的重要指标。PM包括PM2.5（大气中直径小于2.5微米的可入肺颗粒物，2013年2月28日，“PM2.5”规范中文名，正式命名为“细颗粒物”。），PM10（直径小于10微米的可吸入颗粒物）。PM 的单位一般为 （即每立方米多少毫克）。,1.1 气溶胶定义和来源,自然：尘粒、烟粒、海洋中浪花飞溅的盐粒、花粉、流星飞逝后留下的灰

2、烬，火山尘埃等； 人为：煤、油及其他矿物燃料的燃烧物质，以及车辆产生的废气排放至空气中的大量烟粒等。,自然界产生的气溶胶,人类制造的气溶胶,1.1 气溶胶定义和来源,5,汽车尾气 （数十米）,森林火灾 （蔓延数百平方公里）,工厂排放 （几公里到几十公里）,火山爆发 （漂浮达数百公里）,大规模霾 （数十万平方公里）,1.2 气溶胶几何特性-宏观,6,直径：纳米,1.2 气溶胶几何特性-微观,大气中的气溶胶粒子来源较多，大小不同，形状各异。在实际研究中宏观上分析时需要有一个粒子尺度分布函数来描述气溶胶粒子群。,常用的三种尺度分布函数：数量谱分布，面积谱分布，体积谱分布,1.2 气溶胶几何特性-微观

3、形态特性,1.2 气溶胶几何特性-典型气溶胶类型的尺度分布函数,1.3 气溶胶化学特性-气溶胶组成,1.3 气溶胶化学特性-气溶胶组成,太阳光在大气气溶胶粒子中传播时，会发生散射和吸收，其中散射又分为反射和投射。,1.4 气溶胶光学特性-散射和吸收,散射相函数用来描述电磁波被介质散射后在各个方向上的强度分布比例。对于球形粒子，可以利用著名的MIE（米散射）理论来计算单个粒子的散射相函数。对于非球形粒子，常用T-Matrix和几何光学理论来计算相函数，或者直接利用仪器观测来得到。,MIE计算得到的相函数,采用T-Matrix计算的不同形状的非球形粒子相函数,1.4 气溶胶光学特性-散射相函数,光

4、波是一种横波，也是一种电磁波。电磁波的波动性质由 Maxwell 方程组来描述，其基本研究对象是矢量波，分别是电场矢量 E 和磁场矢量 H，完整描述它们需要四个参量：波的振幅、波长、位相和偏振。,当电场矢量 E 的振动集中在某一方向时，称光在这一方向是偏振的。,1.4 气溶胶光学特性-偏振特性,当电场振动的轨迹是一条直线时，称为线偏振。,当电场振动的轨迹是一个圆时，称为圆偏振。,1.4 气溶胶光学特性-偏振特性,不论是非偏和偏振，当不同波段的入射光线经过气溶胶粒子散射后，在不同方向上的散射分量是不同的。因此当卫星从不同角度观测气溶胶粒子时，得到的不同波段的辐射值是不同的。,用AirMISR得到

5、的不同波段，不同角度得到的非偏辐射值,用国产多角度偏振设备（DPC）得到的不同波段的偏振辐射值及其彩色合成图,490nm,665nm,865nm,合成图,1.4 气溶胶光学特性-多角度特性和多光谱特性,：,几何特性,化学特性,卫星监测气溶胶,光学特性,卫星与载荷设计,气溶胶的特性分析为卫星载荷的设计和反演提供了理论依据,气溶胶物质特性,遥感采样特性,空间分辨率,光谱分辨率,时间分辨率,角度分辨率,极化分辨率,技术应用,17,卫星大气气溶胶监测的意义,18,气候系统是一个极其复杂的多圈、多层次系统。在诸多影响气候变化的因子中，气溶胶是一个既重要却又不确定的影响因子。,2.1气溶胶的影响-气候系统

6、,19,直接、间接辐射强迫作用 通过云影响降水 与雪、冰的相互作用,影响大气辐射平衡，严重影响区域和全球变化！,2.1气溶胶的影响-气候系统,环境：大气能见度下降，阻碍空中、水面和路面交通 健康：显著提高呼吸道、肺心病以及癌症等疾病的发病率,20,2.1气溶胶的影响-人居环境,21,晴空、污染天气对比图,晴空、沙尘天气对比图,2.1气溶胶的影响-人居环境,2008年：我国三分之二城市空气气溶胶细粒子浓度超标。,22,2.1气溶胶的影响-人居环境,大气校正后的图像效果,23,如何利用卫星对大气气溶胶进行有效监测？ 中国地区气溶胶如何？ 如何利用卫星反演气溶胶参数信息？获得真实的地面信息？ ,气溶

7、胶的存在会显著改变地气辐射传输过程！,2.1气溶胶的影响-对地观测,24,大气气溶胶通过散射与吸收阳光对地球系统辐射平衡有重要的影响；气溶胶粒子在很多生物地球化学循环中起着重要的作用；气溶胶构成大气污染源，如沙尘暴、烟尘等； 气溶胶影响对地观测,研究和监测大气气溶胶具有重要意义！,2.1气溶胶的影响,25,？,如何评价气溶胶对于区域和全球气候变化的影响？ 如何获得区域气溶胶的时空分布？对人们生活的影响？ 如何减小对地观测中的噪声影响？,2.2 卫星监测气溶胶,传统对大颗粒沙尘气溶胶的观测主要依靠地基观测为主，如：AERONET地基站点。但是由于站点密度低且分布离散，因此，利用这种方式对大气污染

8、的监测会受到极大限制。,地基监测,卫星遥感在对大尺度、连续观测方面具有自身得天独厚的优势，因此非常适合对气溶胶有效监测。,卫星监测,地基观测,站点离散,卫星观测,全球尺度,连续观测,2.2 卫星监测气溶胶,卫星遥感在大气环境质量变化的连续性、空间性和趋势性监测方面具有明显优点。 在不同尺度上反映大气污染物的宏观分布趋势、源汇分布和传输路径，为大气污染的全方位立体监测提供了重要的信息来源。,2.2 卫星监测气溶胶,28,Huang et al.利用星载激光雷达Calipso产品研究了2007年的一次沙尘暴事件。 沙尘从Sahara沙漠传输到墨西哥！,2.2 卫星监测气溶胶,29,2.2 卫星监测

9、气溶胶,卫星观测气溶胶的传输与扩散,基于不同时间的卫星图像，可以清楚地看到灰霾气溶胶的变化趋势,北京地区2012年冬季灰霾态势变化实例,PM2.5=248g/cm3 AQI=289,PM2.5=568g/cm3 AQI=500,PM2.5=299g/cm3 AQI=293,PM2.5=112g/cm3 AQI=122,2.2 卫星监测气溶胶,31,卫星大气气溶胶监测的意义,32,遥感是一种非接触式的、无损的探测，是人类开展信息获取、认识与理解自然界、服务其自身发展的有效手段。获取目标特性是发现、识别、确认、理解、判断、预测的过程，遥感目标特性的分析是从外到内、由表及内确定目标的存在状态，其根本

10、就是目标特征场，场是一系列遥感要素的集合，信息量则是构成目标场的各要素的函数。,属性：光谱、时间、空间、角度、极化,信息量,目标特性,“场”： 由五个属性相互耦合，获取的可用于描述目标特性的信息量的特征分布。,3.1 场概念,气溶胶垂直分布场,遥感目标场具有时空连续特性，不同遥感目标变量在时间、空间上都具有不同的异质性，同时与地物目标场的时空变异特征有关。气溶胶场是通过遥感无损探测手段获取其特性。其场的分布特征与大气、地表及卫星性能指标相关。,3.2 气溶胶场,局部区域气溶胶光学厚度场,全球气溶胶光学厚度场,34,3.3 遥感目标信息量分析-模型,空间信息量,精度信息量,其中C为一景图像所对应

11、的地面面积，G为地面分辨率（即空间分辨率），n为像元数，K为波段数（光谱分辨率），m为量化基数（辐射分辨率）。,1.多波段影像提供更对信息。但因波段间相关性，多波段影像的实际信息量要小于多波段影像总信息量。 2.分辨率越高，信息量越大。然而，上述计算信息量公式，面对不同传感器影像，不同地物等因素，信息量大小不具有普适性，没有一个统一的标准来描述信息量与目标之间的关系。 3.几何场分布信息量与辐射信息量互秩。,35,3.3 遥感目标的信息量分析-模型,36,3.3 遥感目标的信息量分析-模型,应用层次-多星组网（例）,航天遥感技术是面向自然界的、无损的、全程的、全面的探测技术。 航天遥感技术本质

12、上是面向目标特性的时空采样过程，通过在波段、偏振度、时间、空间、角度等维度上的采样，将无限的信息转化成为有限的信息，求解病态方程利用先验知识在有限信息里进行信息获取。 航天遥感是人类认知世界、理解世界的工具，利用航天遥感对自然界的认知经历了发现、识别、确认、理解、评价和预测的过程。,3.3 遥感目标的信息量分析-规模度量,所需的空间分辨率逐层递进,3.3 遥感目标的信息量分析-规模度量,发现（1-2个像元，1000m MODIS）,秸秆焚烧的发现、识别、确认、理解过程,3.3 遥感目标的信息量分析-规模度量,识别（10个像元，30m HJ-1A）,秸秆焚烧的发现、识别、确认、理解过程,3.3

13、遥感目标的信息量分析-规模度量,确认（20个像元，16m GF）,秸秆焚烧的发现、识别、确认、理解过程,3.3 遥感目标的信息量分析-规模度量,理解（25个像元，无人机）,秸秆焚烧的发现、识别、确认、理解过程,3.3 遥感目标的信息量分析-规模度量,在对地物目标发现、识别、确认、理解基础上，对地物目标进行深度理解、判断及预测，揭示地物目标的物理特性及专题特性。,43,3.3 遥感目标的信息量分析-规模度量,44,发现、识别、确认、理解、判断、预测目标的特性，根本是在研究遥感目标在空间、时间抑或时空域上的特征量度，而这些指标的时空变异性特征都具有尺度依赖性，研究尺度的不同会产生不同的研究结果，满

14、足不同的目标需求，是卫星最优采样标准的依据。,空间,时间,站点 1-10km2,区域 100km2,陆地/海洋 104-105km2,全球 107-108km2,时,天,周,月,季,年,年代,世纪,国家 100-103km2,对全球气候变化影响,长时间序列、趋势、预测分析,组分分析；变化规律分析,污染监测、源汇分析,点源,面源,3.4 气溶胶场特性的尺度特征,45,获取气溶胶特性，分析和研究其目标特性要进行遥感采样，包括时空采样、光谱采样和辐射采样，即将目标特性时间域、空间域、光谱和辐射上的连续信息量转化为离散信息量。利用卫星遥感监测气溶胶，面临的就是如何选择最优采样的问题？ 气溶胶人为排放源

15、的搜索空间分辨率高 气溶胶输送路径和迁徙方向时间分辨率高 大气校正的气溶胶输入光谱选择是否合适 气溶胶光学参数高精度反演多角度观测 细颗粒物光学参数反演偏振遥感,3.5 遥感采样,基于MODIS、MISR、OMI、POLDER等中低分辨率多光谱遥感图像，可以满足全球尺度的遥感监测需求，提供目标空间分布特征。,全球2005-2010年OMI监测 对流层NO2各季节平均垂直柱浓度,全球PM2.5卫星遥感反演分布图,全球沙尘气溶胶卫星遥感反演分布图,3.6全球气候变化-时空采样（低空间分辨率）,FORMOSAT-2 2-m Nature Color,基于卫星图像，特别是高空间分辨率遥感图像，进行面源

16、、点源大气污染监测及识别。,通过卫星遥感解译，可以及时发现大气污染的源头。,生物质燃烧,工业排放,大型煤堆,3.6污染源搜索时空采样（高空间分辨率）,48,中国气溶胶的时空分布分布,时空分布复杂：气溶胶类型和气溶胶浓度随着季节和地理位置的不同变化强烈。,GF-1 20140329,GF-1 20140304,3.6卫星监测灰霾态势变化时空采样（中空间分辨率）,基于不同时间的环境系列卫星图像（30米空间分辨率，2天重访周期），可以清楚看到灰霾气溶胶的变化趋势。,北京地区2012年冬季灰霾态势变化实例,PM2.5=248g/cm3 AQI=289,PM2.5=568g/cm3 AQI=500,PM

17、2.5=299g/cm3 AQI=293,PM2.5=112g/cm3 AQI=122,3.6卫星监测灰霾态势变化时空采样（时间分辨率）,50,支持灰霾气溶胶的预报工作,通过获得高时间分辨率的卫星遥感图像，可以较为准确地分析和预测气溶胶的来源和迁徙。,3.6区域气溶胶的来源和迁移时空采样（高时间分辨率）,点源面源的高分监测可见光，近红外波段； 气溶胶反演过程中 地表信息去除特殊波段如2.1m； 薄云去除如1.38m。,MODIS：CH26薄云0.04,3.7 最优波段选择光谱采样,多角度遥感，如MISR和POLDER等，通过对大气粒子的多个方向的探测，使得对大气粒子探测信息得以丰富，为定量反演

18、各种大气粒子参数提供了新的途径。,MISR，0-70度，9个观测角度,3.8 气溶胶多角度信息角度采样,灰霾天气下气溶胶细颗粒物的光学厚度POLDER卫星反演结果,细粒子,细+粗,3.8 细粒子光学特性极化采样,卫星监测的目标是获得满足于应用需要的目标特性的结果，而是否满足需要与精度相关。由于在不同尺度下对研究对象、过程的细节描述程度的不同。随着研究尺度的变化，表征目标指标时空变异的参数值也随之变化，直接影响估值的不确定性，因此，定量描述目标的三个关键要素：空间尺度、时间尺度、精度是相互依赖，相互制约，构成立方体。,卫星遥感发展的原则是不断提高 光谱、空间、时间分辨率，加强多角度、偏振信息，提

19、升目标反演精度，用于获取不同气溶胶特性。这是通过耦合多维参量求得最优解的过程。,3.9 遥感采样与目标精度,傅里叶变换说明了非周期的函数可以用正弦函数和/或余弦函数乘以加权函数的积分来表示。如图：,55,傅里叶变换将函数的值域（红色）与频域（蓝色）相关联。频谱中的不同成分频率在频域中以峰值形式表示。从而产生频率域影像坐标系，如下如图所示：,傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数。 傅立叶频谱图上我们看到的明暗不一的亮点，实际上图像上某一点与邻域点差异的强弱，即梯度的大小，也即该点的频率的大小。,3.9 遥感采样与目标精度,多源遥感观测是更有效的获取气溶胶特性的手段,

20、利用多源遥感技术探测气溶胶的光学特性，从而反演获得气溶胶的物理化学成份。,3.10 最优遥感采样信息的融合,不同遥感采样特点的卫星可协同用于气溶胶特性获取,3.11 气溶胶卫星监测现状,紫外,热红外,OMI,GF4,AIRS SEVEI,58,卫星大气气溶胶监测的意义,59,我国的气候复杂多样，海南属于热带季风气候，南方属于亚热带季风气候，东北和中部属于温带季风气候，西北属于温带大陆型气候，青藏高原属于高原山地气候。而且受不同气候影响干湿区域分布也不同。西北属于干旱半干旱，东北和南方属于湿润，中部属于半湿润地区。,4.1 中国气候特性,我国的干湿区域分布,我国的气候类型分布,60,地形地貌特性

21、是影响气溶胶卫星遥感反演的重要因素。卫星接收到的是地面和大气反射太阳能量的总和，因此遥感反演气溶胶的前提是获取地表的反射特性。中国复杂的下垫面特性增加了卫星反演气溶胶的难度！,4.2 中国下垫面特性,61,地形多样，陆地上的5种基本地形类型，中国均有分布：高原、山岭、平原、丘陵、盆地。,4.2 中国下垫面特性：地形特征,62,地表覆盖多样：森林、草原、沙漠、湖泊、人工建筑,4.2 中国下垫面特性：地貌特性,63,近年来，中国经济飞速发展，工业和人类活动频繁，这导致中国是世界上公认的气溶胶总量高且类型和特性复杂的地区之一。,主要特点 来源广 组成复杂 总量高,4.3 中国地区气溶胶的特点,4.3

22、 中国地区气溶胶的特点：来源广泛,自然源： 地面扬尘 海水溅沫 生物体燃烧,64,4.3 中国地区气溶胶的特点：来源广泛,人为源： 化石燃料的使用 工厂排放 汽车尾气,65,几乎包含所有已知的气溶胶类型：城市型（碳气溶胶）、大陆型（沙尘气溶胶为主）、海洋型（海盐气溶胶为主）以及霾天（硫酸盐气溶胶和铵盐气溶胶为主）。由于气溶胶成分复杂导致气溶胶的物理化学变化更加复杂，二次气溶胶成为主要的污染物之一。,4.3 中国地区气溶胶的特点：组成复杂,北京市PM2.5主要来源 （二次无机气溶胶占26%）,气溶胶的物理化学变化过程,粒子大小和微观形态复杂：从10nm到1000nm尺度的颗粒物都有出现。,67,

23、4.3 中国地区气溶胶的特点：组成复杂,硫酸盐气溶胶微观形态,不同类型气溶胶的尺度分布,68,4.3 中国地区气溶胶的特点：组成复杂,中国气溶胶的时空分布分布,时空分布复杂：气溶胶类型和气溶胶浓度随着季节和地理位置的不同变化强烈。,黑炭含量高：吸收能力强：黑炭对太阳光有强烈的吸收作用从而成为影响气候变化的重要因素。吸附能力强：黑炭尺度范围为10nm-100nm，其表面可以吸附污染物（SO2、O3）甚至是有毒有害物质如：多环芳烃族，可以导致癌症、畸形、基因突变等（ Streets et al. 2003; Bond et al. 2004）。,69,4.3 中国地区气溶胶的特点：组成复杂,黑炭的

24、微观形态,全球碳元素气溶胶的分布,70,气溶胶光学厚度（AOD）分布图,4.3 中国地区气溶胶的特点：总量高,中国气溶胶的总量高，特别是在中国东部人为源的细粒子气溶胶浓度高。而在中国西北地区自然源的沙尘气溶胶浓度高。,71,气溶胶地基观测仪器C318,4.4 中国气溶胶特性的描述,由于中国气溶胶的广泛性和复杂性，迫切需要定量化的描述中国区域气溶胶的特性。因此，我们利用中国多个地基AERONET观测站点的资料构建了适合中国下垫面特性和气溶胶特点的气溶胶模型。,中国地区地基AERONET站点分布,72,4.4 中国气溶胶特性的描述：数据和方法,利用地基站点2001-2012年连续观测数据，选择了2

25、1个气溶胶物理和光学特性参数进行聚类分析，构建了中国气溶胶模型(陈好，2013)。 1）复折射指数：包括440nm、675nm、870nm 和1020nm 四个波段的复折射指数的实部和虚部，共8个参数。 2）气溶胶粒子谱分布参数：包括粗细粒子的半径、标准偏差、体积浓度等，共6个参数。 3）单次散射反照率：包括675nm、870nm 和1020nm 3个波段的观测值。 4）不对称因子：包括440nm、675nm和870nm3个波段的观测值。 5）球度比：描述气溶胶粒子球度的百分比。,中国地区地基AERONET站点分布,4.4 中国气溶胶特性的描述：结果,通过聚类分析得出了四种气溶胶类型：细粒子强

26、散射、细粒子中度吸收、细粒子强吸收和沙尘。其中细粒子中度吸收气溶胶占比最高，细粒子强吸收气溶胶占比最少。,四种气溶胶类型占总数的百分比,四种气溶胶类型的物理和光学参数,74,四种气溶胶类型的尺度分布,4.4 中国气溶胶特性的描述：结果,下面分别是四种气溶胶类型的尺度分布、单次散射反照率和不对称因子：,四种气溶胶类型的SSA和不对称因子,75,4.4 中国气溶胶特性的描述：空间分布,中国不同类型气溶胶的空间分布差异较大：北部和中部站点（北京、太湖）观测到的气溶胶既有细粒子为主气溶胶，也有粗粒子为主气溶胶。南部站点（香港、台湾）则是以细粒子气溶胶为主。这是由于北部站点的大气环境较为复杂，春季受到西

27、北部沙尘的影响，冬季受到煤烟排放的影响，同时当地交通运输和工业排放也会产生各类气溶胶污染，而南部主要是以交通运输和工业污染为主。,不同气溶胶类型在中国不同区域的分布情况,76,四种气溶胶类型的尺度分布,4.4 中国气溶胶特性的描述：时间分布,中国不同类型气溶胶的季节特性较明显：沙尘气溶胶主要出现在春季，强散射细粒子类气溶胶主要出现在夏季、空气湿度较大的区域，而强吸收细粒子类气溶胶主要出现在秋冬季节。这是由于秋冬季节北方的采暖和南方的工业活动造成黑碳成分增高，细粒子气溶胶的吸收性增强。强散射型细粒子气溶胶主要出现在夏季，这是由于夏季雨水多，空气相对湿度较大，细粒子气溶胶吸湿性增长较明显，气溶胶对

28、光线的吸收能力明显减弱。,77,不同类型气溶胶的年度变化,4.4 中国气溶胶特性的描述：时间分布,不同类型气溶胶的年度变化：中国不同类型气溶胶近在2002到2012年间的变化趋势为：沙尘和细粒子强散射型气溶胶在2002年到2012年间呈现了明显的上升趋势，上升的幅度分别为1.1%和1.3%；而中度吸收、强吸收细粒子气溶胶在2002到2012年则呈现了下降趋势，下降的幅度分别为1.02%和1.51%。,78,4.4 中国气溶胶特性的描述：与全球模型对比,中国的气溶胶模型与全球气溶胶模型（Omar，2005）差异较大：城市（对应细粒子中度吸收型）、沙尘（对应沙尘型）和污染型（对应细粒子强吸收型）三

29、类气溶胶的粗细粒子浓度、单次散射反照率和不对称因子均高于全球平均水平。,中国气溶胶模型与全球气溶胶模型尺度分布、SSA和不对称因子的对比,79,卫星大气气溶胶监测的意义,5.1 面向应用的遥感产品体系,面向应用的遥感产品包括3类、6个级别具体如下：,数据产品图像产品目标特征信息产品专题信息产品,0级：原始影像数据产品 1级：系统辐射校正产品 2级：系统几何校正产品,3级：地物影像产品4级：目标辐射、分类产品 5级：目标物理特性产品,6级：目标专题特性产品,81,5.1 面向应用的遥感产品体系-数据产品品种,82,5.1 面向应用的遥感产品体系-图像产品品种,83,5.1 面向应用的遥感产品体系

30、-目标特征信息产品品种,84,5.1 面向应用的遥感产品体系-专题信息产品品种,85,5.1 面向应用的遥感产品体系-信息产品规格标准化,85,降低遥感数据库和遥感应用系统复杂度 利于多源数据的同化融合与协同应用 屏蔽了星源信息，起到了数据脱密作用,卫星大气气溶胶参数反演中，云检测是首要问题。,具有较大光学厚度的气溶胶，与薄云的区分度不高，容易错误识别。 气溶胶和云的相互作用，加大遥感反演的难度。 气溶胶和云在不同高度层，有云遮挡情况下，气溶胶反演难度太大。,5.2云监测（3级）,（1） 去除耀斑。利用第18波段( 0.936 m )反射率，可以剔除耀斑。 （2）归一化积雪指数NDSI=(b4

31、-b6)/(b4+b6)剔除雪 (CH4的0.55 m 、CH6的1.64 m),第18波段剔除耀斑,归一化积雪指数剔除雪,MODIS厚云检测,（3）NDSI=(b4-b6)/(b4+b6)剔除土壤 （4）利用第1波段(0.66 m)反射率剔除水体,设定第1通道反射率区分云和水体。,归一化积雪指数剔除土壤,MODIS厚云检测,MODIS厚云检测结论（多光谱阈值法）： 1）利用CH18(0.936m) 剔除耀斑。 2）利用雪盖指数NDSI 剔除雪。 3）利用NDSI(CH4的0.55 m 、CH6的1.64 m) 剔除陆地（包括沙漠）和植被。 4）利用CH1(0.66m) 剔除水体。,MODIS

32、薄云检测（1）利用1.38m（MODIS 第26波段）反射率剔除普通地物。,CH26薄云,（2）利用1、6波段反射率差异剔除复杂下垫面。,复杂下垫面CH1CH6,薄云CH1CH6,MODIS薄云检测,薄云检测结论：（1）利用26波段(1.38m) 剔除普通地物； （2）利用1波段(0.66m)反射率大于6波段(1.64 m)反射率,剔除复杂下垫面（沙地和裸地混合等等）。,5.2 云检测-低分辨率遥感图像,薄云检测,CH26,NDSI,厚云检测,CH1,NDSI,CH1CH6,剔除普通地物,剔除复杂下垫面,云检测综合结果,CH18,剔除植被、土壤、裸地,剔除耀斑,剔除雪,剔除水体,MODIS云检

33、测,Parasol云检测 通过可见光与近红外反射率阈值，排除耀斑、海冰和积雪 偏振反射率阈值判断： 散射角(80120)， (AOD, 0.443m)； 中低云检测：散射角(135150)， （0.865m)；,94,散射角(800.05为有云Clear: 晴空的海洋； Sc: 积云； Ci: 卷云。,95,Parasol云检测,散射角(135PR*2%),为有云(Us+Uv)作为偏振反射率的权重，代表太阳天顶角和观测天顶角的余弦； 无云几乎没有变化，有云则在140度左右有虹效果。,96,Parasol云检测,中国区域单景PARASOL云检测结果,Parasol云检测,高空间分辨率遥感图像，一

34、般缺少红外波段和偏振信息，可以利用构建底图、动态阈值、图像分割等技术进行云检测。,利用GF1卫星遥感数据多光谱各波段(NIR,R,G,B)反射率的动态阈值，能够准确地定位出云像元，生成云掩膜（2米全色波段基于对应的8米多光谱的云掩膜）。 然后，基于云纹理特征云检测，可以从形态和边界上，去除矩形、多边形等高亮规则建筑的错误检测区域。,高分一号,在各个季节，选择GF1卫星晴空遥感数据，进行平均，构建背景场，同时获得标准差图像。 基于瓦片数据库，检索获得在相同地理位置上的不同时间的遥感数据，并选择晴空无云数据； 平均：各个晴空遥感数据进行平均，可以用于有云分布时，进行图像的差值运算，获得变化情况；

35、标准差：不同晴空遥感数据间的反射率标准差，可以用于生成动态阈值，以适用于不同季节和不同地物类型。,高分一号：关键技术之构建底图,高分一号：背景场差值影像分析,将待检测的GF1卫星遥感数据与季背景场的对应波段进行差值运算，获取各个特征波段的差值影像。,红波段反射率差值影像,利用目视判读，可以得出以下两点结论：1）在红波段（其他波段类似的）反射率差异图像中出现了明显且集中的“正值区”。 2）大多数晴空区域被有效的弱化，该区域内部的差值波动较小，但其数值不为零。,红波段反射率差值影像剖面图,对于晴空辐射值而言，由于太阳照射强度、大气中水汽含量、气溶胶浓度等外界因素的变化，会导致晴空反射率发生正常的改

36、变。本文通过将研究区不同时相的差值影像和标准差影像进行比较，利用区域直方图统计、剖面图分析和波段运算方法，分析两者在云异常区域的光谱特征，最终选取两倍标准差影像作为界定晴空正常变化范围的阈值，即超出该阈值的区域被判识为异常区域。实际上该阈值是动态的，因为随着检测季节和检测区域的变化，差值影像和标准差影像都会有相应的变化。由于每幅异常影像的均值、标准差不同，因此该阈值也是动态变化的。,高分一号：关键技术之动态阈值,高分一号：云异常区域的获取,根据上述获取云异常信息的过程，提出了面向GF1卫星遥感数据的基于波谱标准差异常的动态阈值云检测模型。利用大于该影像自身两倍标准差以外的区域作为最终的云异常区

37、域。,特征波段异常提取模型,近红外异常提取结果,红波段异常提取结果,高分一号：关键技术之图像分割,GF-1/2号卫星的空间分辨率高(=16m)，根据云的物理特性，其在遥感图像上至少大于10个像元，而且表现为成块分布，边缘不规则等特点。图像分割，可以获得图像的分块区域，降低椒盐噪声对于云检测的影响。轮廓提取，可以减少云检测过程中对于规则高亮地物的错误检测。,基于云纹理特征的GF1卫星遥感数据云检测，可以从形态和边界上，去除矩形、多边形等高亮规则建筑的错误检测区域。,高分一号：高亮地物检查,角点个数 Nc=7,根据上述基于波谱标准差异常的动态阈值云检测模块，检测出云像元后，可以获得去云后的高分一号

38、图像。,亮温异常提取模型,高分一号：结果分析,105,106,1）云检测（前面已介绍） 2）地表信息贡献去除 3）气溶胶特性描述 4）辐射特性模拟 4）AOD迭代求解,5.3 短波(可见光至近红外)气溶胶遥感（5级）：,短波遥感反演气溶胶的关键是从遥感观测信号中分离出地表的贡献，实现地气分离。反演流程：,107,107,2）地表信息贡献的去除,低分辨率传感器(MODIS)：波段多、分辨率不高 浓密植被法 深蓝算法 中分辨率传感器(HJ-1)：像元数多、波段少 浓密植被法 纯像元法 多角度成像传感器（MISR）：成像角度多，增加信息量,5.3 短波(可见光至近红外)气溶胶遥感：,108,108,

39、2）地表信息贡献的去除-低分辨率传感器(MODIS),浓密植被法：中红外波段几乎不受大气影响，可由观测值得到该波段地表反射率，进而利用中红外-红光、红光-蓝光的地表反射率关系函数确定可见光地表反射率,5.3 短波(可见光至近红外)气溶胶遥感：,109,109,深蓝算法：针对亮地表区域 Used over bright land surfaces 利用深蓝波段地表较暗（反射率较小）的特点，分离地表贡献。 采用每三个月更新一次的蓝波段全球地表反射率库,5.3 短波(可见光至近红外)气溶胶遥感：,2）地表信息贡献的去除-低分辨率传感器(MODIS),110,110,深蓝算法AOD结果,深蓝算法对于北

40、方植被稀疏、反射率较高的地区能提供更多气溶胶信息,浓密植被算法对于南方植被浓密地区能提供更多气溶胶信息,浓密植被法AOD结果,5.3 短波(可见光至近红外)气溶胶遥感：,2）地表信息贡献的去除-低分辨率传感器(MODIS),111,111,2）地表信息贡献的去除-中等分辨率传感器(HJ-1)：,能够提供更多局部气溶胶的变化信息，如工业排放、汽车尾气等 纯像元法：针对城市区域 -地表反射率高且地物类型复杂 对于城市地表，浓密植被法存在植被像元不足，且不同波段间的地表反射率函数效果不理想。 利用中高空间分辨率特性，基于光谱纯像元反演气溶胶光学厚度,AERONET站点周围纯像元分布,5.3 短波(可

41、见光至近红外)气溶胶遥感：,112,112,能够提供更多局部气溶胶的变化信息，如工业排放、汽车尾气等 纯像元法：利用像元纯度指数PPI提取纯像元利用邻近日期的晴朗日影像计算纯像元地表反射率,纯像元地表BRDF,像元纯度指数法提取纯像元,2）地表信息贡献的去除-中等分辨率传感器(HJ-1)：,5.3 短波(可见光至近红外)气溶胶遥感：,113,113,能够提供更多局部气溶胶的变化信息，如工业排放、汽车尾气等 纯像元法：北京城区AOD反演结果及验证,(Fang et al., 2013, JRS),2）地表信息贡献的去除-中等分辨率传感器(HJ-1)：,5.3 短波(可见光至近红外)气溶胶遥感：,

42、114,2）地表信息贡献的去除-多角度成像传感器(MISR),成像：9个角度、4个波段、1.1km分辨率 气溶胶反演：不计算地表反射率绝对值，基于反射率随角度变化的波段一致性来避开地表模型引入的误差。 多角度观测值对气溶胶模式很敏感,5.3 短波(可见光至近红外)气溶胶遥感：,115,115,2）地表信息贡献的去除,-多角度成像传感器(MISR),5.3 短波(可见光至近红外)气溶胶遥感：,116,(Dubovik et al., 2002, JAS),地基光学观测,地基理化参数采样观测,复折射指数 粒子谱分布 单次散射反照率 相函数 ,3）气溶胶特性描述,5.3 短波(可见光至近红外)气溶胶

43、遥感：,117,需要输入的主要参数有传感器 几何姿态和时间参数 光谱响应 传感器高度大气 大气模型 气溶胶模型 气溶胶光学厚度下垫面 海拔高度 反射特性 输出：大气层顶表观辐亮度、大气程辐射、透过率等,6S操作流程,117,4）辐射特性模拟,5.3 短波(可见光至近红外)气溶胶遥感：,118,实际反演中像元的几何观测条件往往不是给定的输入设置，因此需要对查找表进行插值计算。,首先查找实际反演输入的几何姿态角度附近的给定输入的程辐射0、透过率T、大气球形反照率S ，根据已知的地表反射率，计算不同气溶胶光学厚度对应的表观反射率，与观测的表观反射率进行比较，残差最小的为实际几何观测时的AOD。,5）

44、AOD迭代求解,5.3 短波(可见光至近红外)气溶胶遥感：,119,：大气顶的偏振反射率,：地表的偏振反射率,：大气的偏振反射率,：双程透过率,大气的偏振反射率可以根据矢量辐射传输软件来模拟。 将去除地表贡献后的反射率与矢量辐射传输软件模拟值进行比较，就可以反演出最接近观测值的气溶胶模式和光学厚度。,其中,5.4 偏振气溶胶遥感-POLDER,120,基本步骤,将不同的气溶胶模式和光学厚度进行组合，利用矢量辐射传输软件计算多种几何条件下不同气溶胶模式的大气偏振信息。 根据地表偏振反射率的经验公式来计算地表的偏振反射率。根据经验公式来计算双程透过率 将POLDRER670nm和865nm通道的偏

45、振反射率减去地表贡献后与查找表做最小方差拟合，得到气溶胶的模式、光学厚度以及Angstrom指数的反演值。,5.4 偏振气溶胶遥感-POLDER,121,5级产品,海洋 总的光学厚度和细粒子光学厚度 非球形指数 Angstrm系数 细粒子的有效半径和复折射指数 球形粗粒子的复折射指数 陆地 细粒子的光学厚度 细粒子的Angstrom系数,非球形粒子气溶胶,5.4 偏振气溶胶遥感-POLDER,122,5.4 偏振气溶胶遥感-POLDER,123,典型案例,细粒子气溶胶光学厚度全球分布（空间分布率10KM）,5.4 偏振气溶胶遥感-POLDER,124,124,POLDER气溶胶反演结果与地基C

46、E318 结果具有较好一致性。,精度评价,5.4 偏振气溶胶遥感-POLDER,125,125,5.5 长波气溶胶遥感（5级）,卫星的热红外窗区通道(812m) 对于通常大气气溶胶几乎没有响应 ,但对于较大颗粒且浓度较强的沙尘气溶胶 ,尤其是沙尘暴有明显的信号反应。,TERRA/AQUA MODIS NOAA AVHRR FY/2/3 A/B/C AQUR AIRS Calipso Caliop,沙尘天气在空间分布上可以连绵10-100KM, 在垂直分布上可以到达10KM的高空。因此，可以利用公里级气象卫星和激光雷达实现对沙尘过程的有效监测。,126,126,5.5 长波气溶胶遥感,127,沙

47、尘天气发生时，传感器在热红外窗区观测到的地表物质主要为：沙 尘云 （水云和冰云）晴空下垫面利用热红外遥感对沙尘气溶胶监测的前提就在于是否能对上述物质进行有效区分。,为了研究热红外遥感对沙尘气溶胶的监测能力，利用LBL（逐线积分）+ DISORT(离散坐标)相耦合的辐射传输模式，在8001250cm-1的热红外区间正向模拟了不同条件下波数间隔为0.1cm-1的大气层顶亮温。,5.5 长波气溶胶遥感,沙尘、云、晴空热红外光谱特征分析,“晴空”光谱变化比较平缓，没有大的跳跃性。 “沙尘”光谱会表现出独有“V”字特征。 “冰云”在“800-1000 cm-1”会表现出与沙尘相反的光谱特征。 “水云”在

48、“800-1000 cm-1”的亮温要高于“1000-1250 cm-1”,128,5.5 长波气溶胶遥感：,(XuHui et al, 2014),129,5.5长波气溶胶遥感：,(XuHui et al, 2015),大气层顶亮温对沙尘气溶胶的光学厚度以及高度信息均非常敏感。其中，沙尘层越高、光学厚度越大，其对层顶亮温造成的衰减量也就越大，沙尘气溶胶的“斜坡”特征越明显。 大气层顶亮温随沙尘层高度的变化几乎表现为线性增长或减小。大气层顶亮温对沙尘层高度的敏感性与光学厚度也密切相关：光学厚度越大，沙尘层高度对亮温的衰减作用越强，亮温对沙尘层高度的变化也就越敏感。,130,沙尘参数敏感性分析,

49、5.5 长波气溶胶遥感：,(XuHui et al, 2015),131,5.5 长波气溶胶遥感：,(XuHui, 2013),132,5.6 长波气溶胶时间变化研究（6级）：,OMI气溶胶指数月平均产品,MOIDS气溶胶光学厚度年平均产品,6级气溶胶产品在3，4，5级要素反演产品的基础之上，进行再加工、合成、质量控制，形成满足不同应用需求的周、月、旬、季、年平均产品。,133,卫星大气气溶胶监测的意义,134,主要是通过地气解耦，正向计算、模拟地气系统中太阳辐射的传输过程，最终得到卫星入瞳处的辐射值信息。它充分考虑了大气分子和气溶胶的吸收、散射过程，以及非均一地面和双向反射率的问题，对于研究地球辐射能量收支、以及反演地表、大气参数等都具有重要意义。,在气溶胶参数反演中，大气辐射传输模型常用于： 气溶胶参数的敏感性分析； 查找表构建； 气溶胶参数快速迭代求解,6.1 辐射传输模型,135,进几十年来，与大气辐射传输有关的应用需求增长极快，使大气辐射传输的过程研究与定量化算法研究均获得蓬勃发展，各种数值离散求解方法不断涌现出来并得到完善。常用的方法有：,