卫星气溶胶反演

landsat 遥感影像地表温度反演教程

基于辐射传输方程的Landsat数据地表温度反演教程一、数据准备 Landsa 8遥感影像数据一景，本教程以重庆市2015年7月26日的=行列号为（128，049）影像（LC8LGN00）为例。同时需提前查询影像的基本信息（详见下表）标识日期采集时间中心经度中心纬度LC8LGN002016/7/263:26:56 ………………………… 二、地表温度反演的总体流程三、具体步骤 1、辐射定标地表温度反演主要包括两部分，一是对热红外数据，二是多光谱数据进行辐射定标。（1）热红外数据辐射定标

选择Radiometric Correction/Radiometric Calibration。在File Selection对话框中，选择数据LC8LGN02_MTL_Thermal，单击Spectral Subset选择Thermal Infrared1（），打开Radiometric Calibration面板。 Scale factor 不能改变，否则后续计算会报错。保持默认1即可。（2）多光谱数据辐射定标选择要校正的多光谱数据“LC8LGN02_MTL_MultiSpectral” 进行辐射定标。因为后续需要对多光谱数据进行大气校正，可直接单击Apply Flaash Settings，如下图。

注意与热红外数据辐射定标是的差别，设置后Scale factor值为。 2、大气校正本教程选择Flaash 校正法。FLAASH Atmospheric Correction，双击此工具，打开辐射定标的数据，进行相关的参数设置进行大气校正。注意：如果在多光谱数据辐射定标时Scale factor值忘记设置，可在本步骤中打开辐射定标数时设置single scale faceor 值为，若已设置，则默认值为1即可。 1)Input Radiance Image：打开辐射定标结果数据； 2)设置输出反射率的路径，由于定标时候； 3)设置输出FLAASH校正文件的路径，最优状态：路径所在磁盘空间足够大； 4)中心点经纬度Scene Center Location：自动获取； 5)选择传感器类型：Landsat-8 OLI；其对应的传感器高度以及影像数据的分辨率自动读取； 6) 设置研究区域的地面高程数据；

遥感反演PM2.5的文献阅读笔记

一、PM2.5遥感反演基本原理卫星遥感反演大气气溶胶是基于卫星传感器探测到的大气上界的表观反射率，也是卫星传感器接收到的辐射值L 。 ))(1/(),(),(),,,(''0ρτρμτμτμμτa s a s a d v s a S T F L L -?+Φ= 0L 为整层大气反射的太阳辐射，主要来自于大气中分子和气溶胶的散射贡献； ) ,(s a d F μτ为太阳下行总辐射；),(s a T μτ为传感器和目标物之间的透过率；'ρ为地表反射率； )(a S τ为大气半球反照率。由上式可看出卫星观测到的反射率既是AOD 的函数，又是下垫面反射率的函数，如果知道下垫面反射率，并根据不同地区的气溶胶特征确定大气气溶胶的模型就可以得到AOD 。因此利用AOD 与地面监测指标之间的数学关系，进而建立相应的数学统计模型，这就是基于卫星遥感反演AOD 进而通过统计模型预测PM2.5的基本原理和思路。二、遥感数据源目前能用于反演PM2.5的遥感传感器主要有云－气溶胶光达和红外探险者卫星观测器CALIPSO 、中分辨率成像光谱仪MODIS 、多角度成像光谱仪MISR 、多角度多通道偏振探测器 POLDER 、大气臭氧总量绘图仪TOMS 和TOMS 的后继者臭氧监测仪OMI 。目前应用最多的传感器主要是MODIS 和MISR 。三、PM2.5时空分布计算方法利用遥感反演的AOD 结合影响PM2.5的其他因素，采用统计方法间接计算PM2.5时空分布是当前主要的方法。其计算方法大体可以分为简单线性模型、多元线性回归模型、人工智能模型和广义加法模型4种。简单线性模型是利用近地面监测站的PM2.5浓度与AOD 之间的简单二元关系建立的，是较早用于PM2.5反演的模型构建方法。多元线性回归模型除了考虑AOD 外，还将与PM2.5有相关性的湿度、温度、风速、气溶胶类型、大气边界层高度等因素作为自变量，因此多自变量进行PM2.5多元线性回归，其精度得到显著的提高。由于PM2.5浓度的时空分布受到气象场、排放源、复杂下垫面、理化生过程的耦合等多种因素的影响，具有较强的非线性特性。有学者采用神经网络模型、支持向量机模型、贝叶斯网络算法、基因算法等人工智能算法进行PM2.5时空分布计算，取得较好的应用效果。广义相加模型GAM 是线性模型非参数化的扩展将一些与因变量间存在的复杂非线性关系的自变量以不同函数加和的形式拟合入模型可以探索到变量间非单调非线性关系从中找

绝密-空间大地测量学复习

第一章概论 1.大地测量学的基本体系：几何大地测量学、物理大地测量学、空间大地测量学空间大地测量学主要研究利用自然天体或人造天体来精确测定点的位置，确定地球的形状、大小、外部重力场，以及它们随时间的变化状况的一整套理论和方法。 2. 国家平面坐标系统实现过程主要工作（1）国家平面控制网布设（2）建立大地基准、确定全网起算数据（3）控制网的起始方位角的求定（4）控制网的起始边长的测定（5）其它工作 3.传统大地测量常规方法的局限性（1）测站间需保持通视：采用光电仪器，必须通视；需花费大量人力物力修建觇标；边长受限制；工作难度大、效率低。（2）无法同时精确确定点的三维坐标：平面控制网和高程控制网是分别布设的；并且增加了工作量。（3）观测受气候条件影响：雨天、黑夜、大雾、大风、能见度低时不宜测量。（4）难以避免某些系统误差的影响：光学仪器的测量值会因为大气密度不同而受到不同的弯曲影响，地球引力由两极到赤道减小，大气密度变化也逐渐减小。（5）难以建立地心坐标系：海洋区域无法布设大地控制网，陆地只能区域测量，建立区域参考椭球与区域大地水准面吻合；无法建立全球参考椭球。 4. 时代对大地测量提出的新要求（1）要求提供更精确的地心坐标：空间技术和远程武器迅猛发展，要求地心坐标；（2）要求提供全球统一的坐标：全球化的航空、航海导航要求全球统一的坐标系统（3）要求在长距离上进行高精度的测量：如研究全球性的地质构造运动、建立和维持全球的参考框架、不同坐标系间的联测等；（4）要求提供精确的（似）大地水准面差距：GNSS等空间定位技术逐步取代传统的经典大地测量技术成为布设全球性或区域性的大地控制网的主要手段；人们对高精度的、高分辨率的大地水准面差距N或高程异常的要求越来越迫切。（5）要求高精度的高分辨率的地球重力场模型：精密定轨和轨道预报（尤其是低轨卫星）需要高精度的高分辨率的地球重力场模型来予以支持。（6）要求出现一种全天候，更为快捷的、精确、简便的全新的大地测量方法。 5. 空间大地测量产生的可能性（1）空间技术的发展：按需要设计卫星，并能精确控制姿态，精确测定卫星轨道并进行预报，为卫星定位技术的产生奠定了基础。（2）计算机技术的发展：为大量资料的极其复杂的数学处理提供了可能性。（3）现代电子技术，尤其是超大规模集成电路技术。（4）其他技术：多路多址技术、编码技术、解码技术等通讯技术，信号和滤波理论；大气科学的发展。 6. 空间大地测量学利用自然天体或人造天体来精确测定测点的位置，从而精确确定地球的形状，大小，外部重力场以及它们随时间的变化状况的一整套理论和方法(或一门科学)称为空间大地测量学。7. 空间大地测量的主要任务一类是建立和维持各种坐标框架：

遥感反演土壤湿度的主要方法

遥感反演土壤湿度的主要方法遥感反演土壤湿度根据波段的不同分为3类：微波遥感土壤湿度法；作物植被指数法；热红外遥感监测法（主要是应用热惯量模型）。 1.1 微波遥感土壤湿度法分主动微波遥感监测法和被动微波遥感监测法两种。此方法物理基础坚实，即土壤的介电特性和土壤含水量密切相关，水分的介电常数大约为80，干土仅为3，它们之间存在较大的反差。土壤的介电常数随土壤湿度的变化而变化，表现于卫星遥感图像上将是灰度值G亮度温度Tb的变化。因此，微波遥感土壤水分的方法被广泛地应用于实际的监测工作中。 1.1.1 主动微波遥感监测法以应用x波段侧视雷达为主，主要是后向反射系数法。因为含水量的多少直接影响土壤的介电常数，使雷达回波对土壤湿度反映极为敏感，据此可建立后向散射系数和土壤水分含量之间的函数关系。国内李杏朝据微波后向反射系数法，用x波段散射计测量土壤后向反射系数，与同步获得的X 波段、HH极化机载SAR图像一起试验监测土壤水分；田国良等在河南也应用此方法也进行土壤水分研究。主动微波遥感土壤水分精度较高，且可以全天候使用，成为监测水分最灵活、最适用、最有效的方法，随着大量的主动微波遥感器的卫星（ERS系列、EOS、SAR、Radar sat、ADEOS、TRMM 等）的发射升空，将使微波遥感的成本不断下降，逐渐被应用于实践 1.1.2 被动微波遥感监测法原理同主动微波遥感法。值得指出，植被在地表过程研究中的影响突出，为了消除植被的影响，必须同时重视植被的遥感监测，建立相关的计算模型。Teng等通过实验得出在浓密植被覆盖区土壤湿度监测中应避免使用19GHZ波段，此时SMMR 的6.6GHZ波段比SSM／I的19GHZ在遥感监测土壤湿度信息方面的精度更高。说明在植被较密时，为了消除植被对土壤湿度反演的影响，应尽量选择波段较长的微波辐射计。 1.2 作物植被指数法采用此方法是基于植被在可见光部分叶绿素吸收了70％-90％红光，反射了大部分绿光，而由于叶肉组织的作用，后行叶片在近红外波段的反射较强。通过各光谱波段所反射的太阳辐射的比来表达，这就叫植被指数。常用的植被指数有：归一化植被指数（Normal Difference Vegetation Index, NDVI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index, RVI）距平植被指数（Average Vegetation Index, AVI）和植被条件指数（Vegetation Condition Index，VCI）。 1.3 热红外遥感监测法土壤热惯量和土壤水分的关系密切，即土壤水分高，热惯量大，土壤表面的昼夜温差小，反之亦然。热红外遥感手段主要利用地表温度日变化幅度、植被冠层和冠层空气温差、表观热惯量、热模型（蒸散比）估测土壤含水量[5]。土壤热惯量法是土壤热特性的综合性参数，定义为： P = tCm (1) (1)式中：P为热惯量（J/m2 k?S1/2）；ρ为密度（kg/m3 ）；C为比热（J/kg?k）；λ为热导率。在实际工作中，常用表观热惯量来代替P： ATI=(1一A)／(Td-Tn) (2) 式中：Td、Tn分别为昼夜温度，A为全波段反照率。

利用MODIS的L1B数据反演气溶胶的流程如下

利用MODIS的L1B数据反演气溶胶的流程如下：该方案中的数据和算法介绍： 1、MODIS数据是采用的MODIS L1B 1KM数据。应严格按照说明进行操作，例如数据是1km的，数据的合成是反射率在上，发射率在下等，下面将详细介绍各个步骤。 2、这是在ENVI 5.0下做的北京市气溶胶反演，具体包括MODIS影像（HDF）的辐射校正、几何校正、云检测、气溶胶反演。 3、气溶胶反演算法采用经典的暗像元法（DDV）也叫浓密植被法，因此对于冬季反演的气溶胶效果不好。 4、气溶胶反演的查找表是利用IDL调用6S辐射模型得到的，采用的是一般的参数，因此3-9月期间都可以用这一个查找表进行气溶胶反演，也可以自己制定查找表。 5、七纬查找表，从左向右，依次为太阳天顶角，卫星天顶角，相对方位角，P0、T、 S （辐射传输方程参数），最后一列为气溶胶光学厚度（AOD） 6.感兴趣的可以提供用到的modis云检测工具和气溶胶反演工具以及详细的pdf文档。 MODIS数据下载地址：https://www.360docs.net/doc/4812789717.html,/data/search.html

一、MODIS影像的辐射校正在ENVI 5.0中打开MODIS影像的HDF文件就已经做了辐射校正，打开HDF文件的方法是File->Open As->EOS->MODIS,打开后在数据列表中可以看到三个文件，第一个是发射率Emissive（band20-band36），第二个是辐射率Radiance（band1-band26）,第三个是反射率Reflectance（band1-band26），如图1所示。图1 ENVI5.0打开HDF文件二、几何校正 2.1发射率文件的几何校正（1）Georeference MODIS工具 ENVI5.0下有对特定传感器进行几何校正的工具，其中就有专门针对MODIS数据的几何校正，如图2 Georeference MODIS工具的位置。

多源遥感数据反演土壤水分方法

多源遥感数据反演土壤水分方法张友静1,王军战2,鲍艳松3 (11河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京　210098;21中国科学院寒区旱区环境与工程研究所, 甘肃兰州　730000;31南京信息工程大学大气物理学院,江苏南京　210044) 摘要:基于AS AR 2APP 影像数据和光学影像数据,根据水云模型研究了小麦覆盖下地表土壤含水量的反演方法。利用T M 和MOD I S 影像构建的植被生物、物理参数与实测小麦含水量进行回归分析,发现T M 影像提取的归一化水分指数(NDW I )反演精度较好,相关系数达到0187。根据这一关系,结合水云模型并联立裸露地表土壤湿度反演模型,建立了基于多源遥感数据的土壤含水量反演模型和参数统一求解方案。反演结果表明:该方案可得到理想的土壤水分反演精度,并可控制参数估计的误差。反演土壤含水量和准同步实测数据的相关系数为019,均方根误差为3183%。在此基础上,分析了模型参数的敏感性,并制作了研究区土壤缺水量分布图。关键词:土壤含水量;多源遥感数据;水云模型;AS AR;多尺度中图分类号:P33819 文献标志码:A 文章编号:100126791(2010)022******* 收稿日期:2009203209 基金项目:国家自然科学基金资助项目(40701130;40830639) 作者简介:张友静(1955-),男,江苏南京人,教授,主要从事遥感机理与方法研究。E 2mail:zhangyj@hhu 1edu 1cn 土壤含水量是地表和大气界面的重要状态参数,并直接影响地表的热量和水量平衡,因而受到水文、气象和农业灌溉等多个学科的关注。微波土壤水分遥感研究始于20世纪80年代,其中最具代表性的是U laby 利用试验数据得出土壤后向散射系数的主导因素为粗糙度和含水量 [1]。80年代后,Dobs on 和U laby 利用车载、高塔、航空平台的微波数据研究了土壤湿度反演的最佳工作模式,并一致认为小角度入射后向散射系数对土壤湿度最敏感[2]。随着微波散射模型不断发展,相继出现微波散射的小扰动模型、几何光学模型、物理光学模型、两尺度模型和积分方程模型A I E M 。Dobos on 等在物理模型和试验研究的基础上各自建立了经验和半经验模型,成功地反演了裸土的土壤含水量 [324]。2000年以来,随着Rardrsat,E NV I S AT AS AR 传感器发射,基于卫星雷达数据的土壤湿度反演逐步开展。李震等综合主动和被动微波数据,建立一种半经验模型,用于估算地表土壤水分的变化 [526]。研究表明AS AR 数据在半干旱区农田土壤湿度反演方面具有独特的优势[729]。在植被覆盖条件下,微波信号的组成十分复杂。研究提取植被覆盖下的土壤湿度信息的重点在于如何有效的分离出植被对微波的散射信号,以便用土壤的后向散射信号估算植被覆盖下的土壤含水量。直接用多频同步微波遥感数据通过理论模型或数值模拟求解植被对微波的散射信号[9],具有很好的同步性和物理意义。但遥感数据获取较为困难,同时求解所需的地面同步观测的数据要求很高,因而区域尺度的监测应用还有待深入研究。根据植被的生物、物理特征与植被散射信号之间的关系,采用同步光学遥感数据反演植被散射信号是近年来的研究热点[9211]。但在植被特征参数表达农作物后向散射信号的能力评价、模型参数的识别以及整体求解方案等方面的研究较少。此外,为满足土壤水分监测和灌溉决策的需求,还需研究不同时空分辨率数据反演植被散射信号的能力。本文根据水云模型,研究多尺度下不同植被特征参数与小麦含水量的关系,采用将所有参数放入统一框架下估算的策略,构建了结合光学和微波遥感数据的土壤水分估算模型,并分析了模型参数的敏感性。经准同步实测数据检验,小麦覆盖下土壤水分的估算达到了较高的精度。第21卷第2期 2010年3月水科学进展ADVANCES I N WATER SC I ENCE Vol 121,No 12　M ar .,2010

大气气溶胶相关研究综述

摘要近日，环保部公布了我国第一部综合性大气污染防治规划——《重点区域大气污染防治“十二五”规划》。事实上，随着大气污染给人民生活带来的不便增多，人们空前关注大气科学进展以及PM2.5治理的理论依据。本文将从三个方面对大气气溶胶的研究做出总结和分析：大气气溶胶的基本特征，大气气溶胶的气候效应，国内外相关的大气气溶胶研究计划。关键词：大气气溶胶；气候效应；环境健康；研究综述前言气溶胶是指长时间悬浮在空气中能被观察或测量的液体或固体粒子，其实际直径一般为0.001～100μｍ，动力学直径为0.002～100μｍ，对人体、环境、气候等产生着重要的影响。 [4] 由于大气气溶胶在气候、环境等方面的重要作用，近年来越来越引起科学界的重视。很多过程可以产生气溶胶，根据来源可分为自然气溶胶和人为气溶胶。自然源主要是海洋、土壤和生物圈以及火山等；人为源主要来自化石燃料的燃烧、工农业生产活动等。工业革命以来，人类活动不仅直接向大气排放大量粒子，更重要的是向大气排放大量的SO2和SO X，NO2和NO X在大气中通过非均相化学反应逐渐转化成硫酸盐和硝酸盐粒子，形成二次气溶胶。污染气体形成的大气气溶胶自工业革命以来有大幅度增加。来自自然源的气溶胶如沙尘，也由于人类活动利用土地变化而发生着改变。尽管气溶胶只是地球大气成分中含量很少的组分，但由于其在许多大气过程中的重要作用而日益受到重视。随着环境污染问题的发展，人们已认识到大气气溶胶自身的污染特性与其物理化学性质以及在大气中的非均相化学反应有着密切的关系。[5] 气溶胶还与其他环境问题如臭氧层的破坏、酸雨的形成、烟雾事件的发生等密切相关。此外，气溶胶对人体和其他生物的生理健康也有其特有的影响。[1] 由于气溶胶的气候效应问题，气溶胶再次成为国际学术界的研究热点之一，大气气溶胶是当今大气化学研究中前沿的领域。国际大气化学研究计划（IGAC）科学指导委员会于1994年将国际全球大气化学研究计划和国际气溶胶计划（ICAP）合并重组，大气气溶胶研究被列为3大研究方向之一。大气气溶胶的研究内容，发展到包括物理和化学的性状、来源和形成、时空分布、对气候变化和环境质量的影响以及对大气化学过程的影响等多方面、多层次的综合研究，也涉及到大气科学的各个领域，具有很强的综合性。

重力法在海洋勘探中的应用

重力法在海洋勘探中的应用资工11204 方世祥地球的表面的3/4被海洋覆盖，海底是世界上最大的资源宝库，大量的石油、天然气及各种矿产蕴含其中，海底资源探测对人类的生存和发展及其重要；另外，海洋空间的利用也越来越迫切，涉及到海底工程勘察，海底管线探测，浅海水深探测、浅海底电导率填图、咸水-淡水分界面探测，探测化学污染区，承压含水层盐渍或污染探测等领域，海洋地壳上覆盖着深浅不同的海水，所以地球物理方法是探测研究海底的必不可少的手段之一。除了地震方法之外，海洋重力法是一种主要的海洋地球物理方法，它适用于地震方法不易分辨而重力勘探拥有优势的区域。要准确研究地球形状与地球内部构造，勘探海洋丰富的矿产资源，保障航天和远程武器发射等，就必须了解海洋重力场精细结构，高精度的海洋重力测量正是解决这些问题的重要手段之一。近年来，卫星技术取得了较大的进展。未来海洋重力场的精细结构，可以利用卫星测高、卫星重力梯度测量和海洋测量相结合的方法来研究。 1、什么是重力勘探? 重力勘探地球物理勘探方法之一。重力勘探是测量与围岩有密度差异的地质体在其周围引起的重力异常﹐以确定这些地质体存在的空间位置﹑大小和形状﹐从而对工作地区的地质构造和矿产分布情况作出判断的一种地球物理勘探方法。它是以牛顿万有引力定律为基础的。只要勘探地质体与其周围岩体有一定的密度差异，就可以用精密的重力测量仪器（主要为重力仪和扭秤）找出重力异常。然后，结合工作地区的地质和其他物探资料，对重力异常进行定性解释和定量解释，便可以推断覆盖层以下密度不同的矿体与岩层埋藏情况，进而找出隐伏矿体存在的位置和地质构造情况。 2、运用领域在区域地质调查﹑矿产普查和勘探的各个阶段都可应用重力勘探﹐要根据具体的地质任务设计相应的野外工作方法。 3、应用条件应用重力勘探的条件是﹕被探测的地质体与围岩的密度存在一定的差别﹔被探测的地质体有足够大的体积和有利的埋藏条件﹔干扰水平低。 4、重力仪 marine gravimeter 是船舰上或潜水艇内使用的重力仪。在海洋中匀速直线航行条件下，连续地进行重力测量，由于仪器安放在运动的船体上，受到垂直加速度和水平加速度以及基座倾斜的影响很大。一般情况下，干扰加速度的幅度比有意义的重力异常强几万一几十万倍。因此，重力仪弹性系统必须有足够大的阻尼，还需要把仪器安放在或陀螺稳定平台上。因为海区开阔，航线长，不能经常闭合基点，所以，要求海洋重力仪零点位移应尽可能地小，测程范围又要足够大。海洋重力仪种类很多，结构原理与陆地重力仪大体相同。整套仪器包括重力仪主体(弹性系统，恒温装置、阻尼装置、指示系统等)；模拟的或数字的记录器；控制器；常平架或陀螺稳定平台；电源几大部分。 5、重力数据的处理和解释野外获得的重力数据要作进一步处理和解释才能解决所提出的地质任务,主要分3个阶段:野外观测数据的处理,并绘制各种重力异常图:重力异常的分解(应用平均法﹑场的变换﹑频率滤波等方法),即从叠加的异常中分出那些用来解决具体地质问题的异常:确定异常体的性质﹑形状﹑产状及其他特徵参数。解释分为定性的和定量的两个内容,定性解释是根据重力图并与地质资料对比,初步查明重力异常性质和获得有关异常源的信息。除某些构造外,对一般地质体重力异常的解释可

北京市气溶胶(PM10、PM2.5)反演与预警系统

说明：此文件为报名时必须要提交的文件，作为报名的一个重要组成部分不可缺少，如参赛小组不提交该文档，则报名无效 Esri 2012 中国大学生GIS软件开发竞赛项目计划书（D-ENVI/IDL开发组适用）参赛作品名称北京市气溶胶（PM10、PM2.5）反演与预警系统团队成员姓名学校/院系聊城大学环境与规划学院队长及联系电话快递地址邮编252059 队长电子邮箱（说明：2012年4月30日集中报名截至后，选手仍然可以报名参赛，但组委会将不再提供参赛软件。）竞赛官方讨论站点：https://www.360docs.net/doc/4812789717.html, 参赛须知：所有参赛作品必须是原创作品，并且参赛者均须保证其提交的作品是由其本人或所属参赛团队原创并拥有、以前从未被发表或发布或许可给第三方发表或发布、以及不损害任何第三方的名誉权、隐私权等任何权利。参赛作品的原创版权归参赛团队所有，竞赛组委会仅拥有对获奖作品进行展示及推广的权利。如果提交作品，则意味着接受并遵守参赛要求和参赛规则。

项目计划书提交时间: 即日起至2012年4月30日截止。项目计划书提交流程: （1）在报名系统选择报名小组，并依次填加小组成员及指导老师；（2）下载该项目计划书，完整填写后，在报名小组信息中相应位置进行上载（请注意项目计划书文件的大小，尽量不要超过1.5m）；（3）组委会在收到该文件后，会给予审核，审核通过后，系统自动赋予参赛编号。项目计划书应包括如下内容（请以此为模板填写）：一、项目概述 1. 引言近二十多年来，随着我国工业化和城市化进程加快，各种大气污染物高强度、集中性的排放，大大超过了环境承载力，导致空气质量严重下降。大气污染不仅影响城市景观，还会严重危害公众健康，已成为影响我国城市和区域可持续发展的重要因素。气溶胶即悬浮在气体中的固体颗粒物和液体微粒与气体载体共同组成的多相体系，其动力学直径大约在0.001um—100um 之间，直径<10um的可吸入颗粒物(PM10)和直径小于2．5um的可入肺颗粒物(PM2.5)对人体健康有巨大危害。气溶胶颗粒的增加是近年来城市及郊区频现“灰霾”天气的一个重要原因。而且，气溶胶（PM10、PM2.5）的污染会严重影响人的身体健康，据统计由于气溶胶的污染，北京市人口寿命平均减少五年左右。 2. 项目背景/选题动机/目的目前国内对气溶胶的监测依靠环保部门地面采集、监测网络等方式获得数据，这种方式费时、费力、昂贵，对于发展中国家更是如此。同时气溶胶的时空特征存在巨大差异，而地基测站很少，所以地基观测方式难以实现大范围监测。相比于传统的监测手段，卫星遥感技术具有宏观性强，能快速获取地表的空间变化和时间动态变化信息等特点，在环境质量现状和应急监测方面具有明显的优势，卫星观测反演气溶胶的方法已成为越来越重要的气溶胶监测手段。二、需求分析 1. 概要【指出项目的需求，该系统主要解决的实际问题】由于地面监测的局限性，辅以遥感动态监测气溶胶成为不二之选，本系统基于高时间分辨率的MODIS 影像和高空间分辨率的环境减灾卫星影像、TM影像反演北京市气溶胶时空分布，在反演气溶胶的基础上分析气溶胶与PM10和PM2.5的关系，从而得到PM10和PM2.5的时空分布图。结合植被覆盖度、地表温度、相对湿度、地形（DEM）以及气象等多种影响因子来综合分析与气溶胶和PM10、PM2.5的关系。最后利用数据挖掘CART算法以多种影响因子为自变量实现气溶胶的预警。从而帮助受污染城市对气溶胶（PM10、PM2.5）进行预防和治理，给城市人民一个清爽的空气，一个健康的身体。 2. 应用领域/实用性分析【指出项目的应用领域及实用性】本系统是对城市气溶胶进行动态监测与预警，可以用来监测城市大气状况，尤其是对人身体健康影响很大的PM10、PM2.5。以此来帮助城市人民预防和治理大气污染，还城市人民一个清新的家园。三、系统功能概述【针对需求，对系统的设计概念和功能进行描述】本系统是C/S和B/S相结合的，在C/S端系统主要分为三大功能模块：1.基于多种影像的气溶胶反演 2.分析影响气溶胶产生以及分布的因子 3.利用CART算法对气溶胶进行预警；在B/S端主要是发布气溶胶现状分布图、和各种因子之间的分析结果以及预测的气溶胶时空分布图供不同用户（林业局、交通局、国土资源局、城市普通人民）浏览与分析。图1是基于StarUML软件制作的用例图（Use Case Diagram）。

外文文献翻译-：上海冬季亚微米级气溶胶吸湿性增长特性说课讲解

冬季上海地区亚微米级城市气溶胶的吸湿性增长摘要：吸湿性增长因子和混合状态的信息对理解被严重污染的长三角地区的雾的形成机制具有重要的作用。在此研究了环境气溶胶的吸湿性增长。用HTDMA测量了复旦大学校园中粒径在30-250nm的干粒子的吸湿性增长因子，研究两种模式化的表面混合物。较少吸湿组在85%的相对湿度下的吸湿性增长因子为1.10。较少吸湿组的平均数部分在0.33-0.17范围内呈现多样化，随着干粒子的尺度的增长有轻微的减少。较多吸湿组的吸湿性增长因子显示出爱根核与积聚模态的粒子有显著的不同。爱根核为接近1.3，而积聚模态为1.4以上。在以硫酸铵盐为基础的模式中，较多吸湿组的吸湿体积增长分数在0.47-0.70这个范围内，而且爱根核和积聚模态的粒子的吸湿性增长分数的界限很清晰。以相对湿度测试为背景的吸湿性增长不仅显示出潮解相对湿度决定于粒子大小，同时也显示出硝酸盐粒子的增长最初是由硫酸盐的凝结提升的。结果也表明了大多数积聚模态的粒子在有雾的情况下都会潮解。 1前言：近20年来，随着经济的快速增长和城市化进程的加快，中国超大城市的空气污染问题越来越受到关注。由化石燃料燃烧排放的一次污染物和由光化学氧化和多相反应而来的二次污染物对城市居民的环境和健康造成了极大地威胁。雾这种能见度小于十公里的现象是由于高浓度的微粒排放造成的。长江三角洲是中国四大雾区之一。作为长三角的经济中心，上海为国家GDP做出了4.6%的贡献。作为全国最大的超大城市，上海有1800万的常住居民和280万的流动人口（Geng等人，2008）。由当前研究为基础做出结论，上海雾天能见度的下降主要是由于PM2.5浓度升高造成的（Fu等人，2008）。很多因素影响着大气能见度，比如化学组成、粒子大小的贡献、气溶胶的构成和气溶胶的混合状态。水相、海盐和矿物尘埃的参与促进了硝酸的吸湿反应。N2O5在对流层表面的水解（Dentener和Crutzen，1993；Mongili等人，2006），硫酸盐在有雾状态下的组成（Tursic等人，2004）。环境气溶胶的吸湿增长会改变粒子大小和光学特性（Gasso等人，2000；Kotchenruther等人，1999；Swietlicki等人，1999）。作为相对湿度RH的功能之一的光散射性质是衡量大气气溶胶直接影响气候的衡量参数之一,有些人已经试图将吸湿性增长因子包含到全球气候模型中去（Boucher 和

第一章作业_传统、天文观测手段用于大地测量的研究

传统/天文观测手段用于大地测量的研究摘要：随着生产力的迅猛发展、科学技术水平的不断提高，不少部门和领域对大地测量有了更新的要求，而传统的大地测量由于不具有大范围、高精度、实时动态的特点及其诸多的局限性，更高精度、更快捷、更简便的空间大地测量逐渐取代其而成为大地测量的主要技术手段。关键字：传统大地测量学；空间大地测量学；卫星重力测量；航空重力测量 1.传统大地测量的局限性 1.1 定位时要求测站间保持通视在用传统大地测量技术进行观测时，要求观测仪器与照准目标间保持通视，而这种基本要求会引发如下一系列的问题：（1）需要花费大量的人力物力来修建觇标；（2）观测边长受到限制；（3）迁站困难。 1.2 无法同时精确测定点的三维坐标采用传统的经典大地测量方法进行定位时，点的平面位置是以椭球面为基准面通过三角测量、导线测量、插网、插点等方法求得；而点的高程是通过水准测量的方法测量得到，由于二者观测路线迥异，受观测条件限制一般不可能同时测得平面坐标以及高程。 1.3 观测受气象条件的限制用传统大地测量方法进行定位时，当遇大雾、大风、大雪的天气，都无法进行外业观测，不仅影响作业效率，而且会极大的影响测量精度。 1.4 难以避免某些系统误差的影响由于地球形状并不是一个规则的球体，地球的引力场也并不均匀，采用传统的大地测量方式进行观测时，会受到诸如地球旁折光等一些因素的影响，导致测量结果中含有不可克服的系统误差，会极大的损害定位精度。 1.5 难以建立地心坐标系仅靠传统的大地测量方法不能在海洋上布设控制网进行测量，受观测条件等限制也不能得到所有陆地表面的大地测量资料，在这种情况下得到的椭球定位一般无法使参考椭球体的中心与地球质心重合。 2.空间大地测量的产生及其可能性 2.1时代对大地测量提出的新要求随着生产力迅猛发展、科学技术水平的不断提高，不少部门和领域对大地测量学提出了新的要求：（1）要求提供更精确的地心坐标；（2）要求提供全球统一的坐标系；（3）要求在长距离上进行高精度的测量；（4）要求提供精确的（似）大地水准面差距；（5）要求高精度、高分辨率的地球重力场模型；（6）要求出现一种全天候、更为快捷、精确、简便的全新的大地测量方法。

近地表气温遥感反演方法(定)

近地表气温遥感反演方法研究进展摘要：气温是描述陆地环境条件的重要参数，也是气象观测资料中最基本观测项目之一。结合遥感的空间分辨率高，覆盖面广，资料同步性强的特点，运用遥感方法反演气温弥补了传统方法的缺点，气象卫星的发展，为其提供了技术平台支持。本文从近地表气温反演的各种不同的方法进行阐述，分别从半统计方法、统计方法、多因子分析方法和遗传算法方面进行叙述。关键词：气温；遥感；反演方法这 1.引言气温是描述陆地环境条件的重要参数，也是气象观测资料中最基本观测项目之一。由于近地球表面气温控制着大部分陆地表面过程(如光合作用、呼吸作用及陆地表面蒸散过程等)，因此，气温是各种植物生理、水文、气象、环境等模式或模型中的一个非常重要的近地表气象参数输入因子[1,2]。高山、水体、植被以及土壤含水量等，以至于表现出很大的空间异质性。我们常常听说的气温，是有气象观测站在植有草皮的观测场所中离地面1.5米高的百叶箱中的温度表测得的。由于温度表保持了良好的通风性并避免了阳光直接照射，因而具有较好的代表性，这个温度基本上反映了观测地点(当地)的气温。但是随着数值预报的发展，常规的探测手段越来越不能满足现代业务预报的需要。特别是在海洋，沙漠，沙漠等的荒僻的地区，基本不可能设立气象站点，即使设立站点也十分稀疏，这就使得我们所获取的气温资料十分有限，要想研究特定位置的气温水平空间分布状况及其内部结构特征等都有一定的困难。同时在不同地形和不同景观条件下，一个气象站观测的数据能够代表的范围有很大差别，即使通过空间内插过程也不能够获得满意的气温空间分布，从影响模型模拟结果[3]。而遥感具有覆盖面广，空间分辨率高，资料同步性强的特点，所以利用卫星遥感手段资料反演近地表的大气温度就弥补了传统手段的缺陷，不论在现实意义还是经济意义上，都是非常重要的。随着大气科学理论和遥感探测技术的迅速发展，在全球大气观测系统中，卫星探测技术将会成为中流砥柱。同时，从60年代有了气象卫星之后，给遥感反演温度提供了可靠的现实依据。目前反演大气参数的方法基本可以分为三类：物理方法、半统计方法和统计方法。物理方法是从辐射传输方程出发，根据已知的一些大气知识对方程进行简化，从而达到求解的目的，至今对它们的物理机制认识得还很不清楚，所以极大地限制了该方法的应用与发展。半统计方法是采用物理方法与实测资料的结合，建立个大气参数间的关系，然后利用实测资料进行各参数的反演。目前在该领域采用比较多的是统计方法，它主要包括单因子线性回归分析方法、多元统计方法、Bowen 比分析方法、遗传算法和神经网络方法等，利用这些方法时需考虑多种影响因素，从而建立各因素之间的相互关系[4]。本文具体从半统计方法和统计方法对气温反演进行研究，着重论述了统计方法反演近地表气温，考虑了热红外和微波两个波段对气温的反演。

陆地气溶胶光学厚度反演原理与方法

陆地气溶胶光学厚度遥感监测原理与方法大气气溶胶是由大气介质和混合于其中的固体或液体颗粒物共同组成的多相体系。粒子的直径多在10-3～102μm之间。气溶胶光学厚度指无云大气铅直气柱中气溶胶散射造成的消光程度，是大气遥感的重要指标，也是衡量大气污染的重要指标。利用卫星遥感进行气溶胶监测主要有暗目标法（Kaufman et al,1988）、结构函数法(Tanré et al.,1988)、多角度偏振法(Herman et al,1997)等。目前环境一号卫星CCD相机和超光谱相机的波段设置条件下，暗目标法可得到较好的应用，同时环境一号卫星CCD相机的高空间分辨率，为结构函数法的应用提供了可能。由于环境一号卫星各相机的工作方式的（非偏振）限制，目前尚无法应用多角度偏振方法，环境一号后续星将加入偏振传感器。 1.暗目标法在可见近红外波段，传感器接收到的信号，既是气溶胶光学厚度的函数，又是下垫面地表反射率的函数。当地表反射率很小时，卫星观测的辐射值主要是大气的贡献，能够提取大气气溶胶信息，暗目标法就是利用浓密植被地区红蓝波段的辐射值和气溶胶光学厚度的这种关系反演气溶胶光学厚度。 2.结构函数法对于高反射率地区，地表反射率较大，传感器测量的辐射值主要是地表的贡献项，对气溶胶的变化不再敏感，这时使用基于地表反射率的方法反演气溶胶光学厚度非常困难。结构函数法是早期研究陆地污染气溶胶采用的卫星遥感算法。该算法假设同一个地区一段时间内地表反射率是不变的，利用“清洁日”大气作为参考，反演“污染日”大气的气溶胶光学厚度。利用结构函数法可以反演城市地区的气溶胶分布状况。 3.多角度偏振方法大气中的气溶胶和大气分子与入射太阳辐射相互作用，除了可以散射和吸收入射辐射，还可以使入射辐射发生偏振，卫星通过测量后向散射的偏振特性，可以得到气溶胶信息。利用偏振信息进行气溶胶反演，具有受地表影响小、能够反演气溶胶物理性质的优势。

landsat 遥感影像地表温度反演教程

基于辐射传输方程的Landsat 数据地表温度反演教程一、数据准备 Landsa 8遥感影像数据一景，本教程以重庆市2015年7月26日的=行列号为（128，049）影像（LC8LGN00）为例。同时需提前查询影像的基本信息（详见下表）二、地表温度反演的总体流程三、具体步骤 1、辐射定标地表温度反演主要包括两部分，一是对热红外数据，二是多光谱数据进行辐射定标。（1）热红外数据辐射定标选择Radiometric Correction/Radiometric Calibration 。在File Selection 对话框中，选择数据LC8LGN02_MTL_Thermal ，单击Spectral Subset 选择Thermal Infrared1（），打开Radiometric Calibration 面板。（2）多光谱数据辐射定标选择要校正的多光谱数据“进行辐射定标。 Settings ，如下图。 2、大气校正

本教程选择Flaash 校正法。FLAASH Atmospheric Correction，双击此工具，打开辐射定标的数据，进行相关的参数设置进行大气校正。注意：如果在多光谱数据辐射定标时Scale factor值忘记设置，可在本步骤中打开辐射定标数时设置single scale faceor 值为，若已设置，则默认值为1即可。 1)Input Radiance Image：打开辐射定标结果数据； 2)设置输出反射率的路径，由于定标时候； 3)设置输出FLAASH校正文件的路径，最优状态：路径所在磁盘空间足够大； 4)中心点经纬度Scene Center Location：自动获取； 5)选择传感器类型：Landsat-8 OLI；其对应的传感器高度以及影像数据的分辨率自动读取； 6) 设置研究区域的地面高程数据； 7)影像生成时的飞行过境时间：在layer manager中的Lc8数据图层右键选择View Metadata，浏览time字段获取成像时间；注：也可以从元文件“”中找到，具体名称：DATE_ACQUIRED = 2013-05-12；SCENE_CENTER_TIME = 02:55:； 8) 大气模型参数选择：Sub-Arctic Summer（根据成像时间和纬度信息选择）； 9) 气溶胶模型Aerosol Model：Urban，气溶胶反演方法Aerosol Retrieval：2-band（K-T）； 10) 其他参数按照默认设置即可。 11) 多光谱参数设置中， K-T反演选择默认模式：Defaults->Over-Land Retrieval standard （600:2100）波谱响应函数：默认指向.. \Program Files\Exelis\ENVI51\classic\filt_func\ 把它重新指向：..\Program Files\Exelis\ENVI51\resource\filterfuncs\ 注：这是因为版本的一个小bug，即Classic中的L8的波谱响应函数不正确，另外一个一劳永逸的方法是：将

卫星重力的发展及应用

卫星重力的发展及应用姓名：*** 学号：09200200** 摘要:卫星重力资料在恢复地球重力场方面具有全球高覆盖率、高空间分辨率、高精度和高时间重复率等优点, 为大地测量和地球物理学科的发展开辟了新的途径。本文简要回顾了卫星重力的发展历程, 介绍了四种卫星重力探测技术的原理和发展状况, 最后对卫星重力在地球科学中的的应用情况进行了简要总结。关键字：卫星重力；地球重力场；重力测量 1 引言地球重力场是地球的一个基本物理场, 是地球物质分布和地球旋转运动信息的综合效并制约地球本身及其邻近空间的一切物理事件,因此,地球重力场观测是地球科学的一项基础性任务。目前常使用的重力测量手段主要有地表观测、航空测量以及卫星重力探测等。由于地面重力测量受地形和气候影响较大、耗时多、劳动强度大、作业成本高,使重力测量的地面覆盖率和分辨率受到极大的限制。航空重力测量虽然能够克服地形条件的限制, 但却只能用于局部地区或区域性的测量, 且仍受到气候条件的影响。卫星重力是近年来发展起来的新型空间探测技术, 其发展和应用是当今国际大地测量学界继GPS之后的又一次革命性突破。卫星重力探测不受地形等自然条件的影响,为解决全球高覆盖率、高精度、高空间分辨率和高时间重复率重力测量开辟了新的有效途径,不但弥补了传统重力测量方法的不足,而且可以使地球重力场和大地水准面的测定精度提高一个数量级以上,并可测定高精度的时变重力场,很快成为了大地测量和地球物理学中新的研究热点和前沿。卫星重力就是以卫星为载体,利用卫星本身为重力传感器或卫星所携带的重力传感器(加速度仪、精密测距系统和重力梯度仪等), 观测由地球重力场引起的卫星轨道摄动, 以这些数据资料来反演和恢复地球重力场的方法和技术。广义的卫星重力测量泛指所有基于卫星观测资料确定地球重力场的技术, 它包括了从20 世纪60 年代发展起来的地面光电卫星跟踪技术、Doppler 地面跟踪技术、人造卫星激

操作-大气校正,辐射定标,气溶胶反演

基于RS\GIS监测洪灾变化上机操作实例基本原理： ①大气校正遥感图像在获取过程中，受到大气吸收与散射、传感器定标、地形等因素的影响，且会随时间的不同而有所差异。利用多时相遥感图像的光谱信息检测地物变化的重要前提是要消除不变地物的辐射值差异。大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，大多数情况下，大气校正是反演地物真实反射率的过程。目前可以进行大气校正的模块有很多种，如最早的MODTRAN 4+，6S (Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)，ACORN，ATREM，在ERDAS IMAGINE 8.7上的模块ATCOR，以及ENVI上的模块FLAASH（基于MODTRAN）。 FLAASH可对LANDSAT，SPOT，A VHRR，ASTER，MODIS，MERIS，AATSR，IRS等多光谱、高光谱数据、航空影像及自定义格式的高光谱影像进行快速大气校正分析。下面的大气纠正步骤，都是基于FLAASH进行的。 ②辐射定标当我们拿到一幅原始影像，先要进行辐射定标，目的是把图像上的DN（Digital Number）值转为辐亮度或者是反射率。辐射定标的结果可以是表观辐亮度（L），也可以是表观反射率（ρ）。计算表观辐亮度（L）的公式为： Radiance=（（Lmax-Lmin）/（Qcalmax-Qcalmin）*（Qcal-Qcalmin）+Lmin ① 其中：Radiance 是表观辐亮度，注意单位是W/m2·sr·μm；Qcal为像元DN 值（也就是影像数据本身）；Qcalmax为传感器处最大辐亮度值所对应的DN值，一般为255；Qcalmin 为传感器处最大辐亮度值所对应的DN值，一般为0；Lmax 和Lmin是从参数表中查询，Lmin为光谱辐亮度的最小值，单位同L；Lmax为光谱辐亮度的最大值，单位同L。计算表观反射率（ρ）的公式为： ρ =π*L*d2/（ESUN*cos（θ））② 其中：ρ为表观反射率；L为①式中计算出来的表观辐亮度；d为日地距离；ESUN为大气层外的太阳辐射，也可以说是传感器接收处的太阳辐射；θ为太阳天顶角（这个可以通过影像的元数据获取）。以上参数可以查询下表获得。