CN1619336A - 海上气象能见度的卫星定量遥感方法 - Google Patents

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Abstract

海上气象能见度的卫星定量遥感方法，首先将NOAA、MODIS卫星电信号转换成数字信号，输出原始1B影像数据；对原始影像数据分别进行几何纠正和投影变换、传感器辐射校正、行星反射率计算、大气条件判别及分类，然后根据能见度实测数据，分别采用能见度空间延拓和大气参数解方法进行能见度定量计算，最后按常规气象能见度分级标准，及能见度分级色标，将计算结果显示成标准彩色能见度等级分布图，并标注基本的图像信息，按JPG图像格式输出。以上构筑的本发明实现了海上气象能见度的定量及大范围同步监测和逐日能见度业务化监测手段，为沿海的航空、航海及军事活动提供快速、准确的能见度动态监测资料，具有较为广阔的应用前景。

Description

海上气象能见度的卫星定量遥感方法
技术领域
本发明涉及海洋环境动态监测中的一种海上气象能见度的卫星定量遥感方法
背景技术
气象能见度对航空、航海、陆上交通及军事活动等都有重要影响，近年来，因能见度过低而造成的重大交通事故、海难、空难等事故屡有发生。因此，对能见度特别是对低能见度的监测和预报具有重要意义。而常规的能见度监测方法往往是通过在陆海表面布设站点进行人工或仪器自动观测，不仅耗费大量的人力物力，而且观测站点的设置密度和观测密度也难以满足监测的需要。由于缺乏足够、准确的海面观测资料及相关信息，对海上能见度的监测，特别是具有灾害性的低能见度进行实时的监测和预报，一直都较为困难。
众所周知，利用卫星遥感技术进行海上能见度的大范围定量监测，具有大范围、动态、同步、快速、直观等特点，并且在数据的空间采样密度和定量精度等方面也具有独特的优势，但目前仅限于沙尘暴、雾和低云等典型低能见度现象的遥感定性研究，而对不同大气条件(如工业污染、烟尘，霾，降水等)下的能见度定量遥感，国内外均未见到相关的报道或文献记录。
因此，为提供大范围的海上气象能见度等级分布图，特别是对具有灾害性的低能见度天气进行监测和预警，具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是克服已有技术的不足，提供一种海上气象能见度的卫星定量遥感方法，以便能进行遥感数据的实时处理，输出沿海及海上大范围的能见度等级分布图，基本实现海上能见度的快速监测。
本发明针对沿海及海上大范围海域能见度观测站点布设困难，观测资料密度有限的问题，采用已有的气象遥感观测数据NOAA/AVHRR(甚高分辨率辐射计Advanced VeryHigh Resolution Radiometer)和新型遥感数据EOS-MODIS(中分辨率成像光谱仪Moderate Resolution Imaging SpectroradioMeter)为基本资料，进行遥感数据的实时处理，输出沿海及海上大范围的能见度等级分布图，具体方法或步骤如下：
(1)首先是数据采集，将NOAA、MODIS卫星电信号转换成数字信号，输出原始1B影像数据；
(2)几何纠正和投影变换：对影像数据进行逐像元几何纠正，并将影像坐标经纬度重新投影到通用墨卡托投影平面坐标系下，输出影像灰度值(DN值)；
(3)传感器辐射校正：读取以整数方式存储的影像灰度值(DN值)，利用影像数据头文件，读取影像纠正参数，再以线性辐射定标函数计算出地表辐射亮度L和辐射亮温T，输出结果为浮点32位地表辐射物理量L和T；
(4)获取行星反射率：利用(3)中采集到的影像头文件参数，将(3)中的辐射辐射物理量L进一步换算成各波段的像元行星反射率Rλ；
(5)大气条件判别及分类：根据(4)中计算得到的各波段(中心波长λ)行星反射率Rλ和辐射亮温T，进行卫星过境时大气条件的初步判别，并按晴空、低云/雾、低透过率和降雨云对卫星过境时的大气条件进行分类；
(6)能见度定量的计算：利用(1)～(5)步数据处理完成的各波段行星反射率Rλ和大气判别结果，同时，结合实际海上能见度的实测数据，采用能见度空间延拓或者大气特征参数解方法，进行实时海上能见度定量计算，输出逐像元的能见度定量计算结果；
(7)最后，结果输出：按常规气象能见度分级标准，及能见度分级色标，将计算结果显示成标准彩色能见度等级分布图，并标注基本的图像信息，将结果按JPG图像格式输出。
附图说明
图1：本发明的流程示意图
图2：空间延拓法流程图
图3：大气特征参数解算法流程图
具体实施方式
本发明给出从数据采集到能见度空间分布和定量分级结果输出的详细过程，具体实施方式如下：
(1)数据采集——利用已有NOAA、MODIS数据接收站的数据采集卡(或数据采集软件)，在卫星过境时，接收NOAA、MODIS卫星电信号，并将其转换成数字信号，之后按1B级影像数据格式输出。
(2)几何纠正和投影变换——从数字信号中提供的卫星定位数据(像元经纬度)，对影像数据进行逐像元坐标(经纬度)定位——几何纠正，随后采用通用墨卡托柱面投影将影像坐标经纬度换算到平面坐标系下，按平面坐标重新采集像元灰度值，并输出处理结果。其中，像元重采样采用立方卷积运算，像元值内插采用常用的8邻域算法。
(3)传感器辐射校正——利用影像数据头文件，提取影像纠正参数a和b，再用线性辐射定标函数(L＝a×DN+b)实现影像灰度值(DN值)向辐射物理量(辐射亮度T、辐射温度L)的转换，以纠正因传感器性能、星上电压变化、噪声及系统误差对遥感信号的影响，输出结果为浮点32位辐射亮度值。
(4)求取行星反射率——利用影像头文件中的成像参数(包括太阳高度角、观测天顶角、数据采集时间)，进行逐像元计算，得到成像时到达地面的太阳直射光辐照度F0，再利用(3)中的像元反射辐亮度L，将(3)中的辐射信号换算成各波段像元行星反射率Rλ，并考虑反射率与角度的关系，采用二向反射率函数进行计算，公式如下：
其中，θs，θv，φs，φv分别是入射天顶角，入射方位角，反射天顶角和反射方位角，F0为入射辐照度，L为(3)中计算得到的辐射亮度值。
(5)大气条件判别——根据(4)中计算得到的各波段行星反射率Rλ和辐射亮温T，与已有的海上能见度光谱进行谱特征分析，初步判别卫星过境时的大气条件，按晴空、低云/雾、低透过率和降雨云四种情况，对当时的大气条件进行分类，以便按分类结果做能见度计算。
(6)能见度遥感定量计算——利用(1)～(5)步处理得到的各波段行星反射率Rλ和大气判别结果，同时，结合实际海上能见度的实测数据，进行实时海上能见度定量计算，输出逐像元的能见度定量计算结果。
其中，根据实际海上能见度实测数据情况，能见度的遥感定量计算分别采用能见度空间延拓和大气特征参数解两种方法来实现。当海上有能见度实测数据并满足要求时，采用空间延拓方法(方法a)，其具体流程如图2；当实测数据缺乏或方法a的数据结果不满足检验要求时，采用大气特征参数解(方法b)进行能见度计算，具体实施流程如图3。
方法的详细说明如下：
(a)能见度空间延拓——以同步获取的沿海气象台站、民航测站或海上船只的能见度实测数据，对应能见度测点位置提取对应观测点上的遥感各通道光谱数据，进行主成分分析，其中，NOAA数据采用五个通道及通道组合，MODIS数据采用可见光和近红外通道，得到重构的相互正交的特征向量，再根据特征矩阵确定能见度相关主模态，选择前N个累积方差贡献率达到99％的特征向量，建立能见度回归方程，对于回归结果通过95％置信度检验的数据，再利用回归方程计算整幅影像的能见度定量结果；对于回归结果信度不满足信度检验要求的遥感数据，退出并转用下面的方法(b)进行能见度计算。
(b)大气特征参数解——考虑到实际海上能见度反演时，实测能见度数据稀缺，在没有或仅有少量地面观测数据时，通过以下的迭代运算，求解符合实际大气条件的地面能见度。具体步骤是：利用(5)判别得到的大气分类结果及相应的各波段的光谱反射率，以典型相关分析进行实测光谱反射率Rλ和已有地表反射率光谱的比较，根据特征光谱相似性判别结果，确定卫星过境时刻气溶胶和水汽粒子尺度参数，即近地层大气的水汽含量、气溶胶光学厚度、云顶温度和粒子尺度四个变量，将一、二个变量初值作为已知量，根据大气成分和粒子尺度参数，在辐射传输计算中，将大气的辐射消光作用分为分子散射、瑞利散射、米散射和云顶辐射四种情况，从而求出在卫星过境时刻的大气条件下，叠加了大气影响的进入传感器的辐亮度，将该计算结果与卫星实际接收到的整层大气的辐亮度进行比较，如误差小于10％，既确定整层大气的水汽、气溶胶含量，如误差不满足条件，则调整大气特征参数，重新计算大气辐射传输方程，直到整层大气的水汽、气溶胶含量使大气辐射传输计算得到的表观反射率与卫星实际观测到的表观反射率误差在允许范围内。然后再利用已有的整层大气、水汽含量与能见度的关系，计算得到卫星过境时刻的能见度定量结果；对于降雨云情况下的能见度计算，则利用云顶辐射亮温T与能见度的定量关系，直接计算得到积雨云情况下的海上能见度。
在上述大气辐射传输方程计算过程中，对应与不同的大气粒子，分别采用以下方程，进行辐射传输计算：
□大气分子散射：
τm＝0.0082λ-4/cosθ
其中，θ为散射路径与入射表面法线的夹角；λ为波长，τm为大气路程透过率。
□气溶胶路径散射：
L为散射辐亮度； 为大气分子或气溶胶的平均一次散射反照率；P(Θ)为瑞利散射相函数，F0’为入射光辐照度，θs为入射光天顶角。
□米散射：
L＝E0·P(Θ)
L为散射辐亮度；P(Θ)为米散射相函数，E0为入射光辐射能。
(c)散射相函数P(Θ)的确定：在已知沿海能见度观测结果的情况下，散射项函数利用已知站点的同步数据，建立回归方程；在没有地面观测值的情况下，散射项函数利用已有数据库拟合得到。
(7)能见度结果输出——利用(6)中得到的能见度计算结果，按常规气象能见度分级标准，将能见度按十八个等级分级，并建立能见度分级色标，在此基础上，再利用海陆界线屏蔽陆地计算结果，得到海上能见度分级分布结果；最后，将计算结果显示成标准彩色能见度等级分布图，标注上基本的图像信息，按JPG图像格式输出，提供给能见度业务预报部门。
以上构筑的本发明实现了海上气象能见度从定性到定量，从站点观测到大范围同步监测，从典型低能见度现象监测到逐日能见度业务化监测，为沿海的航空、航海及军事活动提供快速、准确的能见度动态监测资料，具有较为广阔的应用前景。

Claims (3)

1海上气象能见度的卫星定量遥感方法，具体方法或步骤如下：
(1)首先是数据采集，将NOAA、MODIS卫星电信号转换成数字信号，输出原始1B影像数据；
(2)几何纠正和投影变换：对影像数据进行逐像元几何纠正，并将影像坐标经纬度重新投影到通用墨卡托投影平面坐标系下，输出影像灰度值；
(3)传感器辐射校正：读取以整数方式存储的影像灰度值，利用影像数据头文件，读取影像纠正参数，再以线性辐射定标函数计算出地表辐射亮度L和辐射亮温T，输出结果为浮点32位地表辐射物理量L和T；
(4)获取行星反射率：利用(3)中采集到的影像头文件参数，将(3)中的辐射物理量L进一步换算成各波段像元行星反射率Rλ；
(5)大气条件判别及分类：根据(4)中计算得到的波段行星反射率Rλ和辐射亮温T，进行卫星过境时大气条件的初步判别，并按晴空、低云/雾、低透过率和降雨云对卫星过境时的大气条件进行分类；
(6)能见度定量计算：利用(1)～(5)步处理完成的各波段行星反射率Rλ和大气判别结果，同时，结合实际海上能见度的实测数据，采用能见度空间延拓或者大气特征参数解方法，进行实时海上能见度定量计算，输出能见度分布结果；
(7)结果输出：按常规气象能见度分级标准，及能见度分级色标，将计算结果显示成标准彩色能见度等级分布图，并标注基本的图像信息，将结果按JPG图像格式输出。
2如权利要求1所述的海上气象能见度的卫星定量遥感方法，其特征在于上述的空间延拓方法是以同步获取的能见度实测数据，提取对应观测点上的遥感各通道光谱数据，进行主成分分析，得到重构的相互正交的特征向量，再根据特征矩阵确定能见度相关主模态，建立能见度回归方程，并依此计算出能见度定量结果。
3如权利要求1所述的海上气象能见度的卫星定量遥感方法，其特征在于上述的大气特征参数解方法是将数据预处理得到的各波段的光谱反射率Rλ以典型相关分析进行实测光谱反射率和已有地表反射率光谱的比较，确定卫星过境时的气溶胶和水汽粒子尺度参数，即近地层大气的水汽含量、气溶胶光学厚度、云顶温度和粒子尺度四个变量，分别考虑分子散射、瑞利散射、米散射和云顶辐射四种情况，进行辐射传输计算，以求出卫星过境时刻大气条件下进入传感器的辐亮度，得到与卫星接收到的实际辐亮度近似的计算结果，从而确定整层大气的水汽、气溶胶含量。然后再利用已有的整层大气、水汽含量与能见度的关系，计算得到卫星过境时刻大气条件下的能见度定量结果；对于降雨云情况下的能见度计算，则利用云顶辐射与能见度的定量关系直接计算得到积雨云情况下的海上能见度。
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100357936C (zh) * 2005-06-29 2007-12-26 上海大学 大气程辐射遥感数字图像的计算机生成方法
CN100410682C (zh) * 2005-10-20 2008-08-13 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 基于modis数据自动探测草原火灾迹地的方法
CN100443919C (zh) * 2005-12-16 2008-12-17 中国科学院上海技术物理研究所 多源极轨气象卫星热红外波段数据的自动同化方法
CN100485408C (zh) * 2005-10-20 2009-05-06 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 提取火灾迹地面积的modis时间序列数据合成方法及其装置
CN102103653A (zh) * 2010-04-28 2011-06-22 长沙博为软件技术有限公司 一种dicom影像胶片打印的图文标注方法
CN101672768B (zh) * 2008-09-11 2011-08-10 中国海洋大学 海上浓雾条件下大气水平能见度场的获取方法
CN102200475A (zh) * 2010-03-24 2011-09-28 赵永超 一种高精度的(极)多元成像系统相对辐射定标方法
CN101145056B (zh) * 2006-09-16 2012-09-05 Abb技术有限公司 用于图形显示技术设备或技术过程的警报消息的显示系统
CN103109209A (zh) * 2010-06-28 2013-05-15 绿色视觉系统有限公司 经由超光谱成像和分析实时监控、参数分析、和调节整个区域中的受污染室外空气颗粒物
CN103605123A (zh) * 2013-12-04 2014-02-26 中国科学院遥感与数字地球研究所 基于氧a通道气溶胶散射效应的参数化遥感方法
CN103823220A (zh) * 2014-02-21 2014-05-28 武汉禾讯农业信息科技有限公司 一种改进的时序植被指数数据合成方法
CN103901420A (zh) * 2014-04-18 2014-07-02 山东科技大学 先验地表反射率支持的动态阈值法遥感数据云识别方法
CN105241429A (zh) * 2015-09-22 2016-01-13 中国科学院上海技术物理研究所 一种基于航空遥感的近海工业温排水提取方法
CN105487076A (zh) * 2016-01-06 2016-04-13 北京无线电测量研究所 一种毫米波云雷达大雾能见度反演方法及系统
CN109520972A (zh) * 2018-12-04 2019-03-26 青岛理工大学 一种分级式能见度测量方法及装置
RU2750133C1 (ru) * 2020-08-18 2021-06-22 Акционерное общество «Научно-производственное предприятие «Калужский приборостроительный завод «Тайфун» Способ измерения уровня радионаблюдаемости и устройство для его реализации
CN113361948A (zh) * 2021-06-24 2021-09-07 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于矩阵运算的空域对流天气信息量化方法
CN114161980A (zh) * 2021-10-15 2022-03-11 中标慧安信息技术股份有限公司 基于边缘计算和大数据分析的安全用电管理方法和系统
CN117269011A (zh) * 2023-11-13 2023-12-22 珠海光焱科技有限公司 基于激光光路测量系统的气象能见度判断方法

Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100357936C (zh) * 2005-06-29 2007-12-26 上海大学 大气程辐射遥感数字图像的计算机生成方法
CN100410682C (zh) * 2005-10-20 2008-08-13 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 基于modis数据自动探测草原火灾迹地的方法
CN100485408C (zh) * 2005-10-20 2009-05-06 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 提取火灾迹地面积的modis时间序列数据合成方法及其装置
CN100443919C (zh) * 2005-12-16 2008-12-17 中国科学院上海技术物理研究所 多源极轨气象卫星热红外波段数据的自动同化方法
CN101145056B (zh) * 2006-09-16 2012-09-05 Abb技术有限公司 用于图形显示技术设备或技术过程的警报消息的显示系统
CN101672768B (zh) * 2008-09-11 2011-08-10 中国海洋大学 海上浓雾条件下大气水平能见度场的获取方法
CN102200475A (zh) * 2010-03-24 2011-09-28 赵永超 一种高精度的(极)多元成像系统相对辐射定标方法
CN102103653B (zh) * 2010-04-28 2013-06-12 长沙博为软件技术有限公司 一种dicom影像胶片打印的图文标注方法
CN102103653A (zh) * 2010-04-28 2011-06-22 长沙博为软件技术有限公司 一种dicom影像胶片打印的图文标注方法
US10317571B2 (en) 2010-06-28 2019-06-11 Green Vision Systems Ltd. Real-time monitoring, parametric profiling, and regulating contaminated outdoor air particulate matter throughout a region, via hyper-spectral imaging and analysis
CN103109209B (zh) * 2010-06-28 2015-11-25 绿色视觉系统有限公司 经由超光谱成像和分析实时监控、参数分析、和调节整个区域中的受污染室外空气颗粒物
CN103109209A (zh) * 2010-06-28 2013-05-15 绿色视觉系统有限公司 经由超光谱成像和分析实时监控、参数分析、和调节整个区域中的受污染室外空气颗粒物
CN103605123B (zh) * 2013-12-04 2016-08-31 中国科学院遥感与数字地球研究所 基于氧a通道气溶胶散射效应的参数化遥感方法
CN103605123A (zh) * 2013-12-04 2014-02-26 中国科学院遥感与数字地球研究所 基于氧a通道气溶胶散射效应的参数化遥感方法
CN103823220A (zh) * 2014-02-21 2014-05-28 武汉禾讯农业信息科技有限公司 一种改进的时序植被指数数据合成方法
CN103901420A (zh) * 2014-04-18 2014-07-02 山东科技大学 先验地表反射率支持的动态阈值法遥感数据云识别方法
CN105241429A (zh) * 2015-09-22 2016-01-13 中国科学院上海技术物理研究所 一种基于航空遥感的近海工业温排水提取方法
CN105487076A (zh) * 2016-01-06 2016-04-13 北京无线电测量研究所 一种毫米波云雷达大雾能见度反演方法及系统
CN109520972A (zh) * 2018-12-04 2019-03-26 青岛理工大学 一种分级式能见度测量方法及装置
RU2750133C1 (ru) * 2020-08-18 2021-06-22 Акционерное общество «Научно-производственное предприятие «Калужский приборостроительный завод «Тайфун» Способ измерения уровня радионаблюдаемости и устройство для его реализации
CN113361948A (zh) * 2021-06-24 2021-09-07 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于矩阵运算的空域对流天气信息量化方法
CN113361948B (zh) * 2021-06-24 2023-06-16 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于矩阵运算的空域对流天气信息量化方法
CN114161980A (zh) * 2021-10-15 2022-03-11 中标慧安信息技术股份有限公司 基于边缘计算和大数据分析的安全用电管理方法和系统
CN114161980B (zh) * 2021-10-15 2022-10-21 中标慧安信息技术股份有限公司 基于边缘计算和大数据分析的安全用电管理方法和系统
CN117269011A (zh) * 2023-11-13 2023-12-22 珠海光焱科技有限公司 基于激光光路测量系统的气象能见度判断方法
CN117269011B (zh) * 2023-11-13 2024-01-30 珠海光焱科技有限公司 基于激光光路测量系统的气象能见度判断方法

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