燕山大学电气工程学院, 河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
气溶胶光学厚度(AOD)是气溶胶浓度和大气浊度的重要表征参数。 通过遥感手段实现大气气溶胶光学厚度的反演是大气监测与治理过程中的重要方式, 其中遥感反演AOD的重点和难点是如何选择适合卫星传感器成像特点的方法和符合研究区域的气溶胶类型。 针对传统暗目标法无法直接应用于高分四号(GF-4)卫星多光谱遥感数据的问题, 通过研究得出了GF-4卫星多光谱数据中红、 蓝波段等效地表反射率的分布和两者之间的线性关系, 结合AOD反演原理改进暗目标法使其适用于GF-4卫星多光谱遥感数据; 分析6S辐射传输模型输入参数中气溶胶类型对AOD反演精度的影响, 结果表明气溶胶类型是影响AOD高精度反演的关键要素之一; 利用粒子群(PSO)聚类算法对京津冀地区气溶胶特性实测样本进行聚类分析, 通过分析各个气溶胶类型聚类结果的占比和半衰期变化情况, 最终确定聚类得到的C1、 C4型和6S模型内置的大陆型气溶胶类型进行京津冀地区的AOD反演。 为了验证不同气溶胶类型AOD反演结果的精度, 将反演结果与MODIS气溶胶产品和气溶胶自动观测网(AERONET)地基站点数据进行对比验证, 通过相关系数、 绝对误差等评价标准对不同气溶胶类型的适用性和特点进行评价。 实验结果表明, 以细粒子为主导的C4型气溶胶更满足京津冀地区夏秋两季的气溶胶特点, 与AERONET地基数据的一致性较好, 进一步证明了PSO聚类算法能够有效减小气溶胶类型的差异对AOD反演精度的影响。
气溶胶 GF-4卫星多光谱数据 京津冀地区 PSO聚类算法 Aerosol GF-4 satellite multispectral data Beijing-Tianjin-Hebei region PSO clustering algorithm 光谱学与光谱分析
2020, 40(11): 3321
山东科技大学测绘科学与工程学院, 山东 青岛 266590
京津冀地区的大气颗粒物污染非常严重,对气候环境和人类健康产生直接影响。为了使用遥感技术对京津冀地区的颗粒物污染进行快速、准确的评价,验证了NASA近期发布的全球1 km分辨率的MCD19A2气溶胶光学厚度(AOD)产品在京津冀地区的精度,明确了卫星产品在该区域应用的可靠性,并分析了AOD产品与空气质量指数(AQI)的相关性,探讨其对空气污染的指示作用。获取2014~2018年京津冀地区的MCD19A2 AOD空间分布数据,以及同步的AERONET实测数据,对两类数据进行了时空转化等处理,以实现数据间的精确匹配。验证结果表明,MCD19A2产品在该区域达到较高的精度及稳定性,相关系数、均方根误差、平均绝对误差和期望误差范围分别为0.9504、0.1243、0.0863和82.26%。基于不同尺度AOD结果,与AQI数据进行相关性分析,二者具有较高的相关性,表明MCD19A2数据对空气污染状况具有直接的指示作用。该研究可为气溶胶特性研究、空气质量监测等方面的工作提供一定的参考。
遥感 气溶胶监测 气溶胶光学厚度 MCD19A2数据 京津冀地区 空气污染 激光与光电子学进展
2020, 57(23): 232802
1 首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地, 北京 100048
2 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室, 北京 100048
3 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101
针对目前HJ-1 CCD大气校正没有考虑中国地区气溶胶模式的问题, 提出一种耦合中国地区局部气溶胶模式的大气校正方法。 以京津冀地区作为研究区域, 该方法对地基北京城区和香河站点反演的气溶胶模式参数进行聚类, 得到京津冀地区具有代表性的四类气溶胶模式, 并根据四类气溶胶模式来建立查找表进行气溶胶光学厚度的反演。 HJ-1 CCD数据没有短波红外波段(2.12 μm), 无法采用MODIS的气溶胶算法中获得地表反射率的方法来计算蓝红波段的反射率, 本文在气溶胶光学厚度的反演中采用HJ-1卫星的蓝色（0.43~0.52 μm）和红色（0.63~0.69 μm）波段的反射率比值作为误差方程的依据, 不需要输入地表目标的反射率。 基于反演后的光学厚度对HJ-1 CCD数据进行大气校正, 并与ASD光谱辐射计测量数据以及MODIS地表产品数据（MOD09）进行对比。 结果表明, 该方法得到的大气校正结果与ASD测量结果接近, 并与MOD09有较强的相关性, 红色波段的平均相关系数达到了0.8以上, 受气溶胶影响最大的蓝色波段平均的相关系数也达到了0.75左右。
大气校正 气溶胶 京津冀地区 环境一号卫星 Atmospheric correction Aerosol Beijing-Tianjin-Hebei region HJ-1 satellite 光谱学与光谱分析
2016, 36(5): 1284
