AVHRR

摘要： 福建省长汀县是我国典型南方亚热带红壤丘陵区。由于山势陡峭,降雨量强度大等自然原因和人类不合理开采等历史原因,导致长汀成为我国南方水土流失最严重的区域之一,造成大量经济和生态损失。经过多年的水土流失治理和封山育林保护,长汀的生态环境显著改善,但植被覆盖变化的时空分布格局仍然不清晰。为了解决此科学问题,本文基于多源卫星遥感分析长汀县1980-2020年植被覆盖度变化及其空间分布格局。结果表明:长汀县植被覆盖度40年间呈逐年上升趋势;除了主城区汀州镇外,其余乡镇植被覆盖度均逐年上升,其中三洲、河田、策武和濯田四个水土流失严重的乡镇植被覆盖增加速度最快;多源遥感NDVI数据具有一定差异,MODIS最高,Landsat次之,AVHRR最小;时间趋势回归系数上,多源遥感数据也存在一定差异;本文的研究结果为长汀水土流失治理和生态环境保护提供重要借鉴意义。

摘要： 针对2000年前北半球较高时空分辨率和高精度的历史积雪范围数据缺失问题,利用NOAAAVHRR地表反射率数据,以Landsat-5 TM生成的积雪范围影像作为参考真值,优化基于多指标的多级决策树积雪识别算法的阈值,并结合云雪混淆区分技术,生成了北半球AVHRR 1981—1999年L1级逐日积雪范围数据集。此外,针对AVHRR在高纬度地区数据完全缺失和低纬度地区数据部分缺失问题,利用微波雪深数据集进行填充,生成了北半球L2级逐日积雪范围数据集。最后,利用北半球1981—1999年间2546个气象台站记录的雪深数据和939景Landsat-5 TM参考积雪范围影像作为验证数据,对AVHRR积雪范围数据集进行了精度验证。结果表明:L1级和L2级数据集的总体精度分别为81.8%和82.2%,用户精度分别为83.7%和83.8%,生产者精度分别为81.7%和84.2%,说明算法精度较高,错分误差和漏分误差均比较均衡。进一步利用Landsat-5 TM参考积雪范围影像对L2级数据集进行面上精度评估,发现L2级数据集的总体精度为90.3%,用户精度为90.2%,生产者精度为99.1%,L2级数据集精度较高。生成的北半球历史数据集可为全球积雪变化研究提供有效数据补充。

摘要： 积雪物候是指季节性积雪随季节周期的变化趋势和变化规律,对融雪径流、土壤冻融、植被物候和动物迁徙等过程有着重要影响,是积雪区能量平衡、水文、生态及气象模型的重要输入因子,也是积雪变化研究主要内容之一。中国是中低纬度主要的季节性积雪区,积雪物候研究具有重要的意义。本文基于1980–2020年5 km AVHRR逐日无云积雪面积产品,制备了中国长时间序列积雪物候数据集,该数据集包含积雪日数、积雪初日、积雪终日三个数据子集。利用地面气象台站实测雪深数据对产品进行验证,验证结果表明:积雪日数、积雪初日和积雪终日验证相关系数R2分别为0.80,0.76和0.94,均方根误差RMSE分别为22.78天,17.87天和16.39天,平均绝对误差MAE分别为13.26天,7.51天和7.76天,精度可靠。本数据集可服务于中国积雪时空变化分析,为气候变化,水文水资源,生态环境,人文经济等科学研究、工程建设以及社会服务提供基础数据资料。

摘要： 利用走航CTD观测资料和AVHRR资料分析了江苏沿海2016年夏季(6-8月)冷水块特征.7月18-21日的走航CTD观测资料表明,从海面到30 m层都存在冷中心,冷中心逐层向东倾斜,显示存在从黄海沿底部向江苏沿海输送冷水的通道.AVHRR资料的月平均海表温均存在冷水块,其半径为67.9～85.8 km,强度为0.5～1.2°C,冷水块中心与沿岸温差为1.9～2.9°C;逐日的海表温有78 d存在冷水块,最大半径161.8 km,最大强度2.8°C°C,与沿岸最大温差为5.9°C,其中心位置变化大,相邻两天中心位置的最大距离为125.4 km.逐日冷水块和风场对比分析表明,南风有利于冷水块的生成.%In this paper,the analysis of characteristics of a cold water patch (CWP) off the Jiangsu coast is carried out based on in-situ oceanographic observations using CTD and remote sensing data made by the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR)in the period of summer 2016 from June to Augst.Analysis of the CTD data demonstrates that relatively cold waters occurred at different depths from the sea surface to 30 m over the study region in summer 2016,with the center of the cold waters leaning to the east at deeper depth.This confirms the transportation of cold subsurface waters from the bottom of the Yellow Sea to the Jiangsu coast.The distributions of monthly averaged AVHRR Sea Surface Temperature (SST) demonstrate the existence of CWP,the radius of which varies from 67.9 km to 85.8 km,the intensity from 0.5 °C to 1.2 °C,the temperature difference between the CWP center and the coast at the same latitude from 1.9 °C to 2.9 °C.The daily distribution of SST indicates that there are 78 days existing CWP,among which the maximum radius is 161.8 km,the maximum intensity is 2.8 °C,the maximum temperature difference is 5.9 °C.The daily position of CWP center ranges in a large area,the longest distance between two adjacent days is 125.4 km.The effect of the surface wind forcing on the cold water area is also examined using a correlation analysis of the estimated radius and intensity of the CWP with surface winds,which came to a conclusion the southerly wind plays an important role in developing the CWP.

摘要： METOP-A/AVHRR sea surface temperature (SST) retrieved by using variation algorithm.SST retrieval was done for one month.In this paper,the result of variation retrieval (VAR SST) was evaluated by the product which retrieved by using regression algorithm of the same sensor and satellite (GBL SST),OISST and the buoy observation.This evaluation was done in the global regional and the weather system active regional.According to the evaluation index,we know that VAR SST is better than GBL SST when they are compared with OISST and worse than it when they are compared with buoy observation.In addition,the VAR SST also improved the GBL SST shortcomings about time fluctuations.When the VAR SST and the GBL SST compared with OISST in different latitude zones,we discovered that the VAR SST,which with higher accuracy,is better than GBL SST in the low latitudes and the middle latitude of Southern Hemisphere.According to the research,variation algorithm can correct the atmospheric attenuation in satellite remote sensing more effectively and get a higher accurate SST,especially in the area of the complex weather system.That's because the atmospheric temperature and water vapor mixing ratio were considered in this algorithm.%基于变分理论算法实现了METOP-A卫星AVHRR传感器探测数据的海洋表面温度变分反演,进行了连续1个月的海表温度反演试验,并分别从全球、分纬度带和天气系统活跃区域3个方面,将变分反演结果(VAR SST)与利用统计回归方法反演相同卫星得到的海表温度产品(GBL SST)、其他海温融合产品(OISST)及实际浮标观测数据等进行一系列评估.从全球评估指标看出,以OISST为参照,VAR SST要优于GBL SST;以浮标观测为参照,VAR SST略逊于GBL SST,而且VAR SST还改进了GBL SST随时间波动大的缺点;从分纬度带对比看出,在与OISST对比时,VAR SST在低纬度地区和北半球中纬度地区的质量要优于GBL SST,海温反演精度较高.研究还表明,由于变分方法考虑了大气状态的变化,能够更加有效订正卫星遥感过程中大气的削弱作用,从而反演出精度更高的海表温度,尤其在天气系统较为复杂的区域效果明显.

摘要： 利用集合卡尔曼滤波法对2011-05-14太平洋区域(140°～150°E,15°～25°N)AMSRE SST和AVHRR SST数据与混合坐标海洋模型(HYCOM) SST融合,然后根据均值、方差、信息熵、梯度对融合结果图像质量进行分析,并用XBT现场SST数据对融合结果进行精度验证.结果显示,融合后SST图像未改变原始数据总体分布,均值接近原始数据,而且携带更丰富的信息,方差、信息熵分别为0.788 3°C2和4.787 8,在细节表现上也更突出,其梯度为0.136 8 K/0.1°,远高于原始数据;融合精度也得到了提升,最大绝对误差、最小绝对误差和平均绝对误差分别为0.714 4,0.006 9和0.244 7°C,均方根误差为0.310 6°C,平均相对误差为0.88％.在与最优插值融合结果对比后发现,两者在分布上大致相同,且在细节和精度方面,集合卡尔曼滤波的结果优于最优插值法的结果.

摘要： 用贵州省近11 a(2007—2017年)卫星遥感火险监测数据,对野外火灾发生的时空分布特征进行分析,结果表明:①春季是四季中野火发生频次最高的季节,占了全年的近一半,其次是冬季; 2月份野火发生频次最高,其次是3月份,2—5月发生的野火次数占了全年72.6%。②近11 a遥感监测野火频次总体呈逐年减少的趋势,平均每年减少194起,变化分为2个变化阶段,2007—2010年处于上升趋势,2011—2017年呈现减少趋势。③从空间分布来看,9个市州中发生野火频次最高的是黔南,占全省的21.3%,黔西南排第二,占全省的19.7%,其后依次是毕节、安顺、黔东南、六盘水、遵义、铜仁和贵阳;各种植被中森林火灾占总野火频次的一半。

摘要： 用贵州省近11 a(2007-2017年)卫星遥感火险监测数据,对野外火灾发生的时空分布特征进行分析,结果表明:①春季是四季中野火发生频次最高的季节,占了全年的近一半,其次是冬季;2月份野火发生频次最高,其次是3月份,2-5月发生的野火次数占了全年72.6％.②近11a遥感监测野火频次总体呈逐年减少的趋势,平均每年减少194起,变化分为2个变化阶段,2007-2010年处于上升趋势,2011-2017年呈现减少趋势.③从空间分布来看,9个市州中发生野火频次最高的是黔南,占全省的21.3％,黔西南排第二,占全省的19.7％,其后依次是毕节、安顺、黔东南、六盘水、遵义、铜仁和贵阳;各种植被中森林火灾占总野火频次的一半.

摘要： 沙尘是全球气溶胶系统的主要特征之一,其对地表辐射收支平衡具有显著影响.在过去的几年中,卫星遥感技术已被广泛应用于空气质量监测.本文整理了不同传感器在该领域中的应用,并分析提出了新的理论和方法.文中提供了一份国内外对雾霾监测研究的简要概述,并有针对性地评估了各种方法和经典指数.最后提出一些观点和建议,希望提高遥感在探测全球沙尘暴事件中所起到的作用.%Dust is a dominant feature of global aerosol system which has a significant effect on the atmospheric radiation budget be cause of a large emission amount.During the last decade,satellite remote sensing has been used on air quality monitoring.This paper reviews the different sensors that have been used in the past years as well as new theories emerged and approaches proposed.It provides a brief overview of previous researches on dust storms detection and critically evaluates the various methods and indexes.Finally,some suggestions are given to strengthen the application of remote sensing in the field of detecting dust events.

摘要： 针对福建省森林火灾的特点,采用NOAA/AVHRR通道3和4、EOS/MODIS通道23和31作为林火识别主要数据开展林火实时监测.研究确定适合于福建省林火监测的AVHRR和MODIS通道阈值,将地理信息系统技术和林火位置有机结合,使林火地理定位可具体到行政乡镇一级.充分利用MODIS的250米分辩率可见光数据,根据MODIS的NDVI在火灾发生前后的变化特征来估算林火面积.通过对2003年福建省37起森林火灾卫星遥感监测结果与地面实况进行对比检验,林火灾情监测在晴空条件下准确率达80％.对2004年福建省35起森林火灾面积进行估算,总体估算误差可在15公顷以内.

摘要： 针对福建省森林火灾的特点,采用NOAA/AVHRR通道3和4、EOS/MODIS通道23和31作为林火识别主要数据开展林火实时监测.研究确定适合于福建省林火监测的AVHRR和MODIS通道阈值,将地理信息系统技术和林火位置有机结合,使林火地理定位可具体到行政乡镇一级.充分利用MODIS的250米分辩率可见光数据,根据MODIS的NDVI在火灾发生前后的变化特征来估算林火面积.通过对2003年福建省37起森林火灾卫星遥感监测结果与地面实况进行对比检验,林火灾情监测在晴空条件下准确率达80％.对2004年福建省35起森林火灾面积进行估算,总体估算误差可在15公顷以内.

摘要： 针对福建省森林火灾的特点,采用NOAA/AVHRR通道3和4、EOS/MODIS通道23和31作为林火识别主要数据开展林火实时监测.研究确定适合于福建省林火监测的AVHRR和MODIS通道阈值,将地理信息系统技术和林火位置有机结合,使林火地理定位可具体到行政乡镇一级.充分利用MODIS的250米分辩率可见光数据,根据MODIS的NDVI在火灾发生前后的变化特征来估算林火面积.通过对2003年福建省37起森林火灾卫星遥感监测结果与地面实况进行对比检验,林火灾情监测在晴空条件下准确率达80％.对2004年福建省35起森林火灾面积进行估算,总体估算误差可在15公顷以内.

摘要： 针对福建省森林火灾的特点,采用NOAA/AVHRR通道3和4、EOS/MODIS通道23和31作为林火识别主要数据开展林火实时监测.研究确定适合于福建省林火监测的AVHRR和MODIS通道阈值,将地理信息系统技术和林火位置有机结合,使林火地理定位可具体到行政乡镇一级.充分利用MODIS的250米分辩率可见光数据,根据MODIS的NDVI在火灾发生前后的变化特征来估算林火面积.通过对2003年福建省37起森林火灾卫星遥感监测结果与地面实况进行对比检验,林火灾情监测在晴空条件下准确率达80％.对2004年福建省35起森林火灾面积进行估算,总体估算误差可在15公顷以内.

摘要： 针对福建省森林火灾的特点,采用NOAA/AVHRR通道3和4、EOS/MODIS通道23和31作为林火识别主要数据开展林火实时监测.研究确定适合于福建省林火监测的AVHRR和MODIS通道阈值,将地理信息系统技术和林火位置有机结合,使林火地理定位可具体到行政乡镇一级.充分利用MODIS的250米分辩率可见光数据,根据MODIS的NDVI在火灾发生前后的变化特征来估算林火面积.通过对2003年福建省37起森林火灾卫星遥感监测结果与地面实况进行对比检验,林火灾情监测在晴空条件下准确率达80％.对2004年福建省35起森林火灾面积进行估算,总体估算误差可在15公顷以内.

摘要： 本文对基于AVHRR研究成都平原中部热岛效应的主要结果和最新进展的总体回顾和比较表明，16年来随着城市的发展，成都平原城市热岛效应的范围显著扩展.最近5年春季晴天下午成都市的城市热场分布由岛状转变为大体与二、三环路平行的环状，温度的水平分布梯度也由比较均一、对称逐渐演变为不均一和非对称.

摘要： 本文对基于AVHRR研究成都平原中部热岛效应的主要结果和最新进展的总体回顾和比较表明，16年来随着城市的发展，成都平原城市热岛效应的范围显著扩展.最近5年春季晴天下午成都市的城市热场分布由岛状转变为大体与二、三环路平行的环状，温度的水平分布梯度也由比较均一、对称逐渐演变为不均一和非对称.

摘要： 本文对基于AVHRR研究成都平原中部热岛效应的主要结果和最新进展的总体回顾和比较表明，16年来随着城市的发展，成都平原城市热岛效应的范围显著扩展.最近5年春季晴天下午成都市的城市热场分布由岛状转变为大体与二、三环路平行的环状，温度的水平分布梯度也由比较均一、对称逐渐演变为不均一和非对称.

摘要： 作为城市气候主要特征之一的热岛效应有日渐严重的趋势，给城市发展和市民生活带来一系列负面影响.对2000～2005年春季下午NOAA气象卫星遥感数据的处理和分析发现，成都平原城市热岛效应的规模呈扩大趋势.成都市区热岛强度一般为5～7 °C，局部地方极值可达8°C以上；市中心区热岛强度相对减弱，东部工业区热岛高温区面积逐渐缩小，市区西南部热岛明显发展，致使2003年起热岛次高温区在二、三环路附近大致呈环状分布.热岛演变与近几年城市建设和改造活动密切相关.研究成果为缓解热岛效应、改善存居环境提供了参考依据.

摘要： 作为城市气候主要特征之一的热岛效应有日渐严重的趋势，给城市发展和市民生活带来一系列负面影响.对2000～2005年春季下午NOAA气象卫星遥感数据的处理和分析发现，成都平原城市热岛效应的规模呈扩大趋势.成都市区热岛强度一般为5～7 °C，局部地方极值可达8°C以上；市中心区热岛强度相对减弱，东部工业区热岛高温区面积逐渐缩小，市区西南部热岛明显发展，致使2003年起热岛次高温区在二、三环路附近大致呈环状分布.热岛演变与近几年城市建设和改造活动密切相关.研究成果为缓解热岛效应、改善存居环境提供了参考依据.

摘要： 本发明涉及一种林火热点判别的AVHRR传感器多时相红外辐射归一方法，包括如下步骤：剔除云体影响像元；计算NDVI值，提取植被面积；将AVHRR传感器红外数据进行辐射定标；选择参考的红外影像数据与待归一的红外影像数据进行曲线拟合，获取红外辐射归一化参数，确定红外辐射归一化模型，形成新的红外辐射归一化影像图。通过本发明的归一化方法，解决AVHRR传感器红外通道不同时相的辐射差异问题，建立辐射标准，构建AVHRR传感器多时相红外辐射归一化模型。本发明建立的红外辐射归一化模型能较好地消除辐射差异影响，弥补卫星传感器的时间差异性，提高AVHRR传感器红外辐射对地物变化监测的准确度。

摘要： 本发明提供一种AVHRR地表反射率重建方法、系统与装置，所述方法包括：对原始地表反射率数据进行去除无效值处理；对处理获取的有效原始地表反射率数据进行指定时间分辨率的合成处理；基于合成处理获取的合成地表反射率数据，计算归一化植被指数NDVI，并基于所述NDVI，利用给定算法重建NDVI上包络线；基于所述NDVI和所述NDVI上包络线，对所述合成地表反射率数据进行云检测，去除受云影响的数据；基于去除受云影响数据所得的剩余数据，以及所述NDVI上包络线，通过函数拟合，获取指定时间内任意时刻的计算反射率数据，重建时间连续的地表反射率。本发明能够在不影响通用性的基础上有效去除地表反射率重建中的云干扰并进行缺失值填充。

摘要： 本发明提供一种AVHRR地表反射率重建方法、系统与装置，所述方法包括：对原始地表反射率数据进行去除无效值处理；对处理获取的有效原始地表反射率数据进行指定时间分辨率的合成处理；基于合成处理获取的合成地表反射率数据，计算归一化植被指数NDVI，并基于所述NDVI，利用给定算法重建NDVI上包络线；基于所述NDVI和所述NDVI上包络线，对所述合成地表反射率数据进行云检测，去除受云影响的数据；基于去除受云影响数据所得的剩余数据，以及所述NDVI上包络线，通过函数拟合，获取指定时间内任意时刻的计算反射率数据，重建时间连续的地表反射率。本发明能够在不影响通用性的基础上有效去除地表反射率重建中的云干扰并进行缺失值填充。

摘要： 本发明涉及一种卫星林火热点监测方法，该方法包括以下步骤：实时接收并显示已经接收和正在接收的数据信息，接收完毕后将所述数据信息传送至处理器进行处理；预处理及投影变换，生成卫星数据局地文件；通道增强及彩色合成，生成遥感图像；地标订正，通过地理标志线，对图像进行二次地理定位；林火监测图像识别，设定通道阈值条件，识别热点。所述的方法基于AVHRR数据，可以有效识别林火热点，提供准确的林火遥感图来对森林火灾进行监测。

摘要： 本发明涉及一种林火热点判别的AVHRR传感器多时相红外辐射归一方法，包括如下步骤：剔除云体影响像元；计算NDVI值，提取植被面积；将AVHRR传感器红外数据进行辐射定标；选择参考的红外影像数据与待归一的红外影像数据进行曲线拟合，获取红外辐射归一化参数，确定红外辐射归一化模型，形成新的红外辐射归一化影像图。通过本发明的归一化方法，解决AVHRR传感器红外通道不同时相的辐射差异问题，建立辐射标准，构建AVHRR传感器多时相红外辐射归一化模型。本发明建立的红外辐射归一化模型能较好地消除辐射差异影响，弥补卫星传感器的时间差异性，提高AVHRR传感器红外辐射对地物变化监测的准确度。