光合有效辐射遥感产品质量控制与评价

定量遥感产品的质量控制和质量评价是产品生产过程的重要环节,生成的产品质量信息对用户具有重要的参考价值。对于算法较为复杂,涉及诸多输入数据和计算环节的遥感数据产品,质量控制和质量评价是一个难点。本文以一个极轨卫星与静止卫星结合的光合有效辐射(PAR)产品算法为例,分析了定量遥感产品质量控制和质量评价的方法。在确定总体技术框架的基础上,详细描述了数据输入及产品输出质量控制标识体系的建立、质量控制方法实施以及产品质量评价具体方案。光合有效辐射估算需要多源遥感数据和较多空间数据,导致最终产品不确定性的来源较多。本研究通过算法解析、产品的不确定性分析以及建立质量标识体系等方法来确定质量控制方案,从而可以利用质量控制标识追溯到输入数据和每一个中间处理过程的质量或者误差,并最终生成产品的总体质量等级。最后简要介绍了利用地面实测数据和产品质量标识对产品进行质量评价的方法。     

粗糙地表土壤含水量遥感模型研究

土壤粗糙度对地表二向反射率特征有重要影响而且极不稳定 ,是影响土壤含水量遥感精度的一个重要因素。该文分析土壤含水量影响反射率的物理过程 ,论证土壤含水量与土壤光谱的关系服从比尔定律 ;分析土块级土壤粗糙度影响土壤反射率的根本原因是微坡面的倾斜使二次和多次散射的比例增加。在此基础上建立粗糙地表土壤含水量遥感模型 ;实验证明模型具有较高的精度     

基于遥感数据和多因子评价的中国地区建设光伏电站的适宜性分析

中国属于太阳能资源丰富的国家之一,光伏装机量位居世界第一,未来其装机量仍会不断增加。本文拟利用遥感技术获取区域太阳能资源的时空分布,采用多因子评价模型对中国地区大型光伏电站区域适宜性进行评估,以期为光伏电站的选址提供科学依据。结合太阳总辐射、日照时数的稳定程度、离路网的距离、离城镇的距离和坡向5个因子,通过设定海拔以及土地覆盖类型对应的限制区域,利用MuSyQ辐射产品、DEM、道路网数据、VIIRS夜间灯光数据、土地覆盖产品得到因子图层,使用层次分析法确定各因子在模型中的权重,借助GIS进行叠加分析并分为“低适宜”、“较适宜”、“适宜”、“非常适宜”和“限制区”5类,得到光伏电站建设的空间适宜性分布。研究结果表明,西北地区的适宜区占全国的53.0%,“非常适宜”区占全国的47.3%,其累计光伏电站装机量占全国的45.6%。建设光伏电站的“适宜”和“非常适宜”区面积的大小与装机量的多少没有明显的线性关系。“非常适宜”区作为光伏电站的最佳建设场所,光伏发电潜力大于2016年全国发电量的5倍。同时,国家政策制定的装机规模指标以及光电补贴政策对光伏电站的选址也起了一定的指向作用。     

利用HJ-1B热红外数据估算晴天大气下行长波辐射

针对HJ-1B红外相机只有一个热红外通道的特点,本文利用大气辐射传输模型模拟和统计回归方法,发展了一个利用HJ-1B辐射亮温和大气水汽含量反演高分辨率大气下行长波辐射的参数化模型.为了分析模型的适宜性和误差来源,利用模拟数据对模型进行了精度评价,结果表明模型在大多数气候条件下反演结果较好,但在大气水汽含量较高时存在低估现象.误差分析表明,大气水汽含量、传感器辐射亮度、地表与大气的温差等方面的不确定性会对反演结果产生一定的影响.利用2009~2010年HJ-1B数据反演得到黑河流域和海河流域的瞬时下行长波辐射,并利用6个站点的地面观测数据对反演结果进行了验证.结果表明,除花寨子荒漠站外,其他各站点反演值与实测值的一致性较好,均方根误差在20W/m2左右,略好于MODIS数据的反演结果.花寨子站夏季时存在较多的高估现象,主要由地气温差过大引起,经过地气温差校正后,结果得到明显改善.     

HJ-1卫星数据估算地表能量平衡

利用遥感数据估算和监测地表能量平衡的研究和应用一直以来都是学术探索的前沿和焦点,目前针对国际主流卫星数据(如MODIS,Landsat TM等)的算法研究有很多,且在不同的尺度上发展了一系列遥感技术和应用方法。本文以环境一号卫星(HJ-1)数据为主要数据源,研究和分析了地表能量平衡遥感估算方法。在下行短波和长波辐射,以及地表净辐射估算的基础上,重点研究了地表显热和潜热通量(蒸散)的估算方法,针对辐射温度代替空气动力学温度所引起的误差校正,对比分析了基于KB-1系数的热力学粗糙度长度,以及附加阻抗两种方法。使用2010年HJ-1B数据反演得到海河流域地表能量平衡各分量瞬时值,利用3个地面站点的测量数据对反演结果进行验证和误差分析。结果表明下行短波辐射的反演误差是地表净辐射反演误差的主要来源,地表温度的反演精度以及地表粗糙度的模拟精度是影响显热通量反演精度的主要因素。利用两种方法估算的显热通量趋势基本一致,但KB-1系数法的反演结果一般低于附加阻抗法。在下垫面较为复杂的区域,模型结果误差较大,需要更加精细的模型以刻画地表非均匀性的影响。     

黑河流域遥感-地面观测同步试验:森林水文和中游干旱区水文试验

主要介绍了黑河流域遥感—地面观测同步试验(Watershed Allied Telemetry Experimental Research,WATER)的第二阶段,即以森林水文过程及中游干旱区生态水文过程为主要目标的中游试验。简要阐述了试验目标与研究内容,重点介绍了航空飞行试验、地面同步试验和加密观测试验的样方布置、数据获取与处理以及研究进展与展望。中游试验的核心研究内容是紧密围绕森林水文及中游干旱区水文的水循环问题开展航空遥感、地面同步观测试验和水文与生态参数加密观测试验,改善蒸散发反演模型和算法,探讨尺度转换方法。其中航空试验使用了微波辐射计、激光雷达(LiDAR)、高光谱成像仪、热红外成像仪和多光谱CCD相机5类传感器,飞行了17个架次和72个小时。     

复杂地形云阴影识别

云阴影检测在遥感科学领域是一个重要研究方向,在许多方面有重要应用。单纯采用光谱阈值法识别云阴影会面临较多困难,难以准确识别,而采用时间序列法,则需耗费较多机时,过程较为繁复。在准确识别云像元的基础上,应用几何学方法识别云阴影是较为准确、实用的方法。目前,应用几何学方法计算起伏地形条件下的云阴影分布和变化特征的研究较少,本文提出了一种基于几何学方法的复杂地形条件下的云阴影识别方法,可以计算云像元对应阴影在复杂地形上的位置。模拟和实验表明,所提出的算法在识别复杂地形条件的云阴影方面具有较好效果,克服了几何法识别云阴影模型的原有缺陷。     

基于GF-4数据分析低分辨率卫星云检测尺度误差对下行辐射计算的影响

为研究低分辨率气象卫星数据云检测的尺度误差及其给下行辐射计算带来的影响,利用高分辨率静止卫星GF-4数据进行云检测并进行误差分析。首先运用可见光通道阈值法和时间序列法,对GF-4数据进行云检测,以GF-4云检测结果为基准,分析Himawari-8和FY-2(FY-2G和FY-2E)云检测结果的误差。在研究区内FY-2G,FY-2E与Himawari-8云图能够将云和晴空较好的区分开,造成误差的主要原因是不同空间分辨率卫星所产生的尺度效应(云检测算法不同造成的差异在此不予讨论),误差大多发生在薄云以及碎云较多的区域,高分辨率数据能够较好地检测出碎云,而低分辨率数据则会产生误检、漏检等情况。在此基础上对下行短波辐射遥感计算的误差进行分析,发现像元中实际云量的误差会给下行辐射的估算带来明显误差,所选试验区瞬时下行辐射相对误差最大为-173.52%,日总下行短波辐射相对误差最大为-20.20%。研究结果表明,在碎云较多的区域,利用高分辨率静止卫星数据可以显著提高下行短波辐射的估算精度。     

地表蒸散定量遥感的研究进展

简要介绍了遥感监测地表蒸散和能量平衡研究的科学意义和应用价值，回顾了国内外的研究历史和现状，分析了目前该领域存在的一些问题和难点，并对今后的工作重点和研究方向提出了建议。     

地面站点观测数据代表性评价方法研究进展

在遥感产品真实性检验中,地面站点网络的连续观测数据是进行算法及产品验证的重要数据来源。通常站点观测的空间范围有限,测量数据直接与产品像元值比较会存在尺度误差。因此,分析与评价站点观测在多大尺度上具有代表性,对有效利用观测数据进行算法与产品精度评价具有重要意义。目前全球地面观测站点类型繁多,虽有一定的代表性评价方法,但各类方法的优缺点及适用参数、适用条件各异。因此,为使站点观测代表性评价方法广泛的应用于地面站点观测,进而开展更加有效的遥感产品真实性检验,有必要对当前站点代表性评价方法进行系统的综述及梳理。本文首先阐述遥感产品真实性检验对站点连续观测数据的需求以及站点观测代表性评价的必要性。其次,分析站点观测代表性的评价指标特征,包含点面特征比较以及空间异质性两种评价指标。基于不同评价指标,综述了各种研究方法在站点观测数据代表性评价中的应用,即对点面特征比较评价的物理模型法、站点与区域分布图统计评价法和多站点多时相联合评价法,以及对空间异质性进行评价的一阶统计法和半方差函数法,总结不同代表性评价方法的原理及优缺点。然后,介绍了目前站点数据及代表性评价方法在蒸散、反照率和地表温度等遥感产品真实性检验中的应用,并且以黑河中游农田区观测LAI为例,分析了基于不同评价指标的不同评价方法的特点。最后,针对当前观测代表性评价方法面临的问题提出了下一步的研究方向。