發(fā)布時間：2018-05-19 06:40

  本文選題：霾 + 光譜特性��； 參考：《光譜學(xué)與光譜分析》2016年12期

【摘要】：近年來,我國頻繁發(fā)生的灰霾污染事件和常態(tài)性的高細(xì)顆粒物濃度(PM2.5),已經(jīng)引起了全世界范圍的廣泛關(guān)注。衛(wèi)星遙感能夠?qū)Υ髿馕廴具M(jìn)行快速準(zhǔn)確地監(jiān)測。然而在大氣遙感領(lǐng)域具有代表性的中分辨率成像光譜儀(NASA/MODIS),其云監(jiān)測和暗像元反演算法通常把灰霾當(dāng)做薄云、霧或地表亮目標(biāo)處理,無法反演霾天的氣溶膠光學(xué)厚度(aerosol optical depth,AOD)。筆者研究了云、霧、霾、地表覆蓋等不同像元在可見光、近紅外以及紅外通道的光譜特性�；贛ODIS數(shù)據(jù),參考相關(guān)的云監(jiān)測和氣溶膠反演算法,選取多個對灰霾敏感的光譜通道,計(jì)算表觀反射率和亮度溫度。針對不同波段,分別探討了霾與薄云、低層云、霧、濃密植被和地表亮目標(biāo)等像元之間的光譜差異,統(tǒng)計(jì)灰霾分布的閾值區(qū)間,并設(shè)計(jì)基于MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的灰霾識別自動處理流程。通過對2008年華北平原春夏兩個重霾事件進(jìn)行測試,該算法的霾分布監(jiān)測結(jié)果與衛(wèi)星真彩圖具有較好的一致性�；诒本┖拖愫覣ERONET站點(diǎn)觀測的高AOD數(shù)據(jù),驗(yàn)證了本算法的霾識別率接近80%,在一定程度能夠彌補(bǔ)MODIS標(biāo)準(zhǔn)氣溶膠算法用于灰霾天的不足。最后,分析了灰霾識別過程中的主要誤差來源,并提出了基于霾紋理特征,以及其他輔助數(shù)據(jù)支撐的改進(jìn)方法。
[Abstract]:In recent years , China ' s frequent occurrence of haze pollution events and high particulate matter concentrations ( PM2.5 ) have attracted wide attention worldwide . Satellite remote sensing can rapidly and accurately monitor atmospheric pollution . However , in the field of atmospheric remote sensing , there is a representative mid - resolution imaging spectrometer ( NASA / MODIS ) . On the basis of MODIS data , the spectral characteristics of different pixels , such as cloud , fog , haze and surface coverage , are studied . Based on MODIS data , a plurality of spectral channels sensitive to gray haze are selected to calculate the apparent reflectance and brightness temperature . Based on the data obtained by the MODIS satellite remote sensing data , the haze recognition rate is close to 80 % . In the end , the main error sources in the process of haze recognition are analyzed , and the improved methods based on haze texture features and other auxiliary data supports are proposed .
【作者單位】： 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河南大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(41471367,41571417)資助
【分類號】：X51;X87

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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5 段云霞;李得勤;田莉;王賽，

本文編號：1909092