本文選題：MODIS + 暗像元算法　； 參考：《東華理工大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：大氣氣溶膠是液態(tài)或者固態(tài)微粒在空氣中形成的微懸浮物,它在地球大氣輻射收支平衡和全球氣候變化扮演著非常重要的角色,其最重要的參數(shù)之一是光學(xué)厚度,精確探測(cè)氣溶膠光學(xué)厚度對(duì)于研究氣候變化具有十分重要的意義,衛(wèi)星遙感反演氣溶膠光學(xué)厚度具有傳統(tǒng)的地基探測(cè)不具有的優(yōu)勢(shì)。本文選取目前技術(shù)成熟、應(yīng)用廣泛的暗像元算法,利用MODIS遙感數(shù)據(jù)中的MOD021KM與MOD03角度數(shù)據(jù),采用6S輻射傳輸模型建立查找表,選取2014年3月至9月間南昌市以晴天為主的MODIS遙感影像。利用ENVI軟件處理該時(shí)間段內(nèi)質(zhì)量相對(duì)較高的一系列遙感影像數(shù)據(jù),提取處理后的Band 1紅波段(0.66um)、Band 3藍(lán)波段(0.47um)與Band 7近紅外波段(2.1um)的數(shù)據(jù)對(duì)大氣氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)進(jìn)行反演。根據(jù)本文所定義的查找表,預(yù)先預(yù)測(cè)本文所反演的氣溶膠結(jié)果與PM10濃度值呈負(fù)相關(guān)。查找省站處的AOD值并與南昌市9個(gè)地面監(jiān)測(cè)站獲取的PM10濃度平均值對(duì)比,發(fā)現(xiàn)AOD值與PM10濃度結(jié)果類似呈正態(tài)分布與事先預(yù)期的負(fù)關(guān)系相悖。當(dāng)AOD值在1.2時(shí),PM10濃度達(dá)到最大值,AOD值在0-1.2區(qū)間,AOD隨著與PM10濃度的增大而增大,與實(shí)際不符;AOD值在1.2-2區(qū)間,AOD隨著與PM10濃度的增大而減小,與事實(shí)較為符合�？梢缘贸隼肕ODIS遙感數(shù)據(jù)反演AOD不能直接應(yīng)用于預(yù)報(bào)空氣污染等級(jí),但可以在宏觀上指示空氣污染的分布區(qū)域,為大氣污染的預(yù)報(bào)與治理提供一定的參考作用。
[Abstract]:Atmospheric aerosols are microsuspended particles formed in the air by liquid or solid particles. They play a very important role in the balance of the earth's atmospheric radiation budget and global climate change, and one of its most important parameters is optical thickness. The accurate measurement of aerosol optical thickness is very important for the study of climate change. Satellite remote sensing inversion of aerosol optical thickness has the advantage of traditional ground detection. In this paper, we select the mature technology and widely used dark pixel algorithm, make use of MOD021KM and MOD03 angle data in MODIS remote sensing data, and use 6S radiative transfer model to establish the look-up table. From March to September 2014, MODIS remote sensing images of Nanchang with sunny weather were selected. A series of remote sensing image data of relatively high quality in this time period are processed by ENVI software, and the processed data of 0.66um band (0.66um), band3 blue band (0.47um) and near infrared band (2.1um) are extracted to retrieve the atmospheric aerosol optical thickness (AOD). According to the look-up table defined in this paper, it is predicted that the aerosol inversion in this paper is negatively correlated with PM10 concentration. The AOD values at provincial stations and compared with the average values of PM10 concentrations obtained from nine ground monitoring stations in Nanchang City were compared. It was found that the AOD values and PM10 concentration results were similar to those of normal distribution and the negative relationship between AOD values and the predicted values was contrary. When the AOD value is 1.2, the AOD value of PM10 increases with the increase of the concentration of PM10 in the range of 0-1.2, and decreases with the increase of the concentration of PM10 in the range of 1.2-2, which is more consistent with the fact that the AOD increases with the increase of the concentration of PM10. It can be concluded that AOD inversion using MODIS remote sensing data can not be directly used to predict air pollution level, but it can indicate the distribution of air pollution on the macro level, and provide a certain reference for air pollution prediction and control.
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：X513;X87

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本文編號(hào)：2051931