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一种用于城市地区的颗粒物光学厚度遥感监测方法.pdf

摘要
申请专利号:

CN201410158796.3

申请日:

2014.04.21

公开号:

CN103954974A

公开日:

2014.07.30

当前法律状态:

驳回

有效性:

无权

法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G01S 17/95申请公布日:20140730|||实质审查的生效IPC(主分类):G01S 17/95申请日:20140421|||公开
IPC分类号: G01S17/95 主分类号: G01S17/95
申请人: 山东科技大学
发明人: 孙林
地址: 266590 山东省青岛市经济技术开发区前湾港路579号
优先权:
专利代理机构: 济南舜源专利事务所有限公司 37205 代理人: 王连君
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法律状态
申请(专利)号:

CN201410158796.3

授权太阳城集团号:

||||||

法律状态太阳城集团日:

2017.05.31|||2014.08.27|||2014.07.30

法律状态类型:

发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

摘要

本发明公开了一种用于城市地区的颗粒物光学厚度遥感监测方法,其包括以下步骤:MODIS数据的预处理,包括几何纠正,云识别,清晰图像的大气纠正;根据预处理后得到的清晰图像和待反演图像的几何参数,耦合构建的城市地区BRDF模型,获取待反演图像的地表反射率;针对城市地区这一特殊的地表结构,提出改进的结构函数法,计算待反演图像的地表反射率结构函数值和表观反射率的结构函数值;最后根据待反演影像的几何条件构建反演颗粒物光学厚度的查找表,通过该影像的地表反射率及表观反射率的结构函数值查找其气溶胶光学厚度。改进的结构函数计算方法能有效降低由于多幅图像的匹配误差对计算结果的影响,在城市地区具有更高的稳定性,提高了颗粒物光学厚度反演的准确性。

权利要求书

权利要求书
1.  一种用于城市地区的颗粒物光学厚度遥感监测方法,其包括以下步骤:
A、MODIS数据的预处理,包括几何纠正,云识别,清晰图像的大气纠正;
B、根据待反演图像与步骤A中获得的清晰图像的几何参数,耦合构建的城市地区BRDF模型,获取待反演图像的地表反射率;
C、计算待反演图像的地表反射率结构函数值和表观反射率的结构函数值;
D、根据待反演影像的几何条件构建反演颗粒物光学厚度的查找表,通过待反演影像的地表反射率及表观反射率的结构函数值查找其颗粒物光学厚度。

2.  根据权利要求1所述的颗粒物光学厚度遥感监测方法,其特征在于,所述步骤A中还包括几何纠正步骤:先利用MODIS数据中的经纬度数据作为控制点,同时,通过插值算法计算每个像元实际经纬度数据;然后针对每一个扫描带的数据进行几何纠正,最后将所有扫描带的几何纠正结果进行拼接完成几何纠正。

3.  根据权利要求1所述的颗粒物光学厚度遥感监测方法,其特征在于,所述步骤A中还包括清晰图像大气纠正步骤:由卫星传感器获取的辐射值L(μv)可由下式表示:
L(μv)=L0(μv)+ρt1-ρtSFdT(μv)---(1)]]>
式(1)中L(μv)是传感器接收到的辐射亮度,ρt是表观反射率,L0(μv)是路径辐射项,Fd=usF0T(us)是太阳下行总辐射,F0是大气层顶的太阳辐照度;是传感器和目标之间的透过率,是直射透过率,t′d(θv)是散射透过率;在已知的观测条件下,设定一组ρt值以及相应的传感器,通过MODTRAN4或6S辐射传输模型模拟得到一组辐射亮度L(μv),并得到清晰图像大气纠正的参数路径辐射项、透过率、大气半球反照率和太阳下行总辐射,将上述参数代入式(1)中进行清晰图像大气纠正。

4.  根据权利要求1所述的颗粒物光学厚度遥感监测方法,其特征在于,所述步骤A中还包括云识别步骤:一次读入系列图像的MODIS数据的波段太阳城集团,然后逐点检测,最后生成云标识文件。

5.  根据权利要求1所述的颗粒物光学厚度遥感监测方法,其特征在于,所述步骤C中还包括针对城市地区这一复杂地表提出的结构函数计算方法:
M2(d)=1(dmax-dmin)2(n-dmin)(m-dmin)Σi=1n-dΣj=1m-dΣdj=dmindj=dmaxΣdi=dmindi=dmax[(ρi,j-ρi+di,j+dj)2]---(2)]]>
其中m*n即为计算窗口的大小,dmax、dmin是指参与计算的像元间距的最大、最小像元距 离,ρ为反射率。

说明书

说明书一种用于城市地区的颗粒物光学厚度遥感监测方法
技术领域
本发明涉及一种用于城市地区的颗粒物光学厚度遥感监测方法。 
背景技术
城市是人的聚集区,城市地区的颗粒物对人们生活具有重要的影响。当前,使用遥感手段监测颗粒物最多的是监测颗粒物的光学厚度。对于陆地上的颗粒物光学厚度反演,浓密植被算法已经比较成熟,但只能适用于红蓝波段地表反射率较低的浓密植被地区。城市地区,大部分地表在可见光波段的反射率都比较高,对于空间分辨率较低的图像,很难在城市中找到浓密植被像元,限制了浓密植被法在城市地区的应用。对于地表反射率较高地区的颗粒物光学厚度的反演,Tanré等提出了基于图像模糊效应的结构函数法(或称对比算法)。暗目标法是基于路径辐射项来获取颗粒物太阳城集团的,而结构函数法则是基于大气透过率来获取颗粒物的太阳城集团。 
结构函数方法反演颗粒物光学厚度主要是基于大气透过率的方法,获取的颗粒物光学厚度是以多幅图像的透过率的比率为基础的。透过率的变化是有距离一个特定距离内的像素来决定的。由于不同区域都有其特定的空间分布结构故结构函数采用地表反射率的变化来衡量反射率在空间上的变化率。应用结构函数方法反演颗粒物光学厚度时,需以参考图像的地表反射率的变化率作为对照,,故需要对参考图像计算经大气校正后的真实的地表反射率变化率的结构函数值Mp(d,t1),并计算待反演图像的表观反射率的变化率的结构函数值而: 
Mp*(d,t2)=Mp(d,t2)T(τa,μs)Fd(τa,μs)1-AS(τa)---(1)]]>
式中,Mρ·(d,t2)为待反演图像的地表真实反射率的;T为整层大气透过率;τa为大气的光学厚度,包括气体分子光学厚度和颗粒物粒子光学厚度;με为太阳天顶角的余弦值;Fd为下行总辐射;A为目标物的平均反照率;S为大气半球反射率。 
结构函数法已经被运用于TM、AVHRR等数据颗粒物光学厚度的反演,理论上讲,通过计算图像上一像元和它临近某像元的地表反射率差值△ρi,j和辐亮度差值(或表观反射率差值)的关系便可获取该地区的颗粒物光学厚度,但实际应用中,由于不同图像之间的匹 配精度的影响,△ρi,j和(或)的空间位置并不完全一致,这给反演结果带来很大的误差。为降低由于图像匹配精度带来的空间位置差异对反演精度的影响,针对不同的卫星数据类型以及反演地区的区域特征,研究人员提出了不同的计算方法,定义结构函数为: 
M2(d)=1n(m-d)Σi=1nΣj=1m-d(ρi,j-ρi,j+d)2---(2)]]>
该方法用于AVHRR反演干旱半干旱地区的颗粒物光学厚度,取得了较好的反演效果。Gin-Rong Liu等(2002)将结构函数定义改进为: 
M2(d)13(n-d)(m-d)Σi=1n-dΣj=1m-d[(ρi,j-ρi,j+d)2+(ρi,j-ρi+d,j)2+(ρi,j-ρi+d,j+d)2]---(3)]]>
对于这两种方法,第一种方法是某像元和同一行固定距离的临近像元对比,第二种方法是某像元和它同一行、同一列以及45度方向固定间距的临近像元对比,相对于第一种方法而言,第二种方法具有更高的稳定性,在较强的地表变化条件下能够保持相对稳定。但这两种方法d在各个方向上取值是固定的,对于城市这类特殊的地区,地表的差异性非常明显,不同d值的设定对结构函数的计算结果有较大的差异,误差率较高。 
因此,现有技术有待于更进一步的改进和发展。 
发明内容
鉴于上述现有技术的不足,本发明提出一种用于城市地区的颗粒物光学厚度遥感监测方法,提高颗粒物光学厚度反演的准确性。 
为解决上述技术问题,本发明方案包括: 
一种用于城市地区的颗粒物光学厚度遥感监测方法,其包括以下步骤: 
A、MODIS数据的预处理,包括几何纠正,云识别,清晰图像的大气纠正; 
B、根据待反演图像与步骤A中获得的清晰图像的几何参数,耦合构建的城市地区BRDF模型,获取待反演图像的地表反射率; 
C、针对城市地区这一特殊的地表结构,提出改进的结构函数法,计算待反演图像的地表反射率结构函数值和表观反射率的结构函数值; 
D、根据待反演影像的几何条件构建反演颗粒物光学厚度的查找表,通过待反演影像的地表反射率及表观反射率的结构函数值查找其颗粒物光学厚度。 
所述的颗粒物光学厚度遥感监测方法,其中,所述步骤A中还包括几何纠正步骤:先利用MODIS数据中的经纬度数据作为控制点,同时,通过插值算法计算每个像元实际经纬度数据;然后针对每一个扫描带的数据进行几何纠正,最后将所有扫描带的几何纠正结果进行拼接完成几何纠正。 
所述的颗粒物光学厚度遥感监测方法,其中,所述步骤A中还包括清晰图像大气纠正步骤:由卫星传感器获取的辐射值L(μv)可由下式表示: 
ρt=L(μv)-L0(μv)FdT(μv)+S(L(μv)-L0(μv))---(4)]]>
式(4)中L(μv)是传感器接收到的辐射亮度,ρt是表观反射率,L0(μv)是路径辐射项,Fd=usF0T(us)是太阳下行总辐射,F0是大气层顶的太阳辐照度);是传感器和目标之间的透过率,是直射透过率,t′d(θv)是散射透过率;在已知的观测条件下,设定一组ρt值以及相应的传感器,通过MODTRAN4或6S辐射传输模型模拟得到一组辐射亮度L(μv),并得到清晰图像大气纠正的参数路径辐射项、透过率、大气半球反照率和太阳下行总辐射,将上述参数代入式(4)中进行清晰图像大气纠正。 
所述的颗粒物光学厚度遥感监测方法,其中,所述步骤A中还包括云识别步骤:一次读入系列图像的MODIS数据的波段太阳城集团,然后逐点检测,最后生成云标识文件。 
所述的颗粒物光学厚度遥感监测方法,其中,所述步骤C中还包括针对城市地区这一复杂地表提出的结构函数计算方法: 
M2(d)=1(dmax-dmin)2(n-dmin)(m-dmin)Σi=1n-dΣj=1m-dΣdj=dmindj=dmaxΣdi=dmindi=dmax[(ρi,j-ρi+di,j+dj)2]---(5)]]>
其中m*n即为计算窗口的大小,dmax、dmin是指参与计算的像元间距的最大、最小像元距离,ρ为反射率。 
本发明提供的一种用于城市地区的颗粒物光学厚度遥感监测方法,对系列图像的MODIS数据进行预处理;然后再计算结构函数值;根据结构函数值构建反演颗粒物光学厚度的查找表,根据系列图像中不同图像的几何参数构建颗粒物光学厚度的查找表,能有效降低由于多幅图像的匹配误差对计算结果的影响,在城市地区具有更高的稳定性,根据清洁图像的结构函数值,耦合构建的地表二向反射率模型,计算出待反演图像的地表反射率的结构函数值和表观反射率的结构函数值(或辐射值的结构函数值),根据二者的方程关系可以获取待反演图像的颗粒物光学厚度,经验证,反演结果与环境监测站的环境污染监测结果以及该地区AERONET测站的测量结果具有很好的一致性。 
附图说明
图1是本发明中颗粒物光学厚度遥感监测方法的流程示意图; 
图2是本发明中一个实施例的流程示意图; 
图3是传统检测方法与本发明检测方法的对比图; 
图4是不同方法计算的地表反射率结构函数值的最大误差图; 
图5是不同方法计算的地表反射率结构函数值的均方根误差图。 
具体实施方式
本发明提供了一种用于城市地区的颗粒物光学厚度遥感监测方法,为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确,以下对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。 
本发明提供了一种用于城市地区的颗粒物光学厚度遥感监测方法,如图1所示的,其包括以下步骤: 
步骤101:MODIS数据的预处理,包括几何纠正,云识别,清晰图像的大气纠正; 
步骤102:根据待反演图像与步骤101中获得的清晰图像的几何参数,耦合构建的城市地区BRDF模型,获取待反演图像的地表反射率; 
步骤103:针对城市地区这一特殊的地表结构,提出改进的结构函数法,计算待反演图像的地表反射率结构函数值和表观反射率的结构函数值; 
步骤104:根据待反演影像的几何条件构建反演颗粒物光学厚度的查找表,通过待反演影像的地表反射率及表观反射率的结构函数值查找其颗粒物光学厚度。 
更进一步的,所述步骤101中还包括几何纠正步骤:先利用MODIS数据中的经纬度数据作为控制点,同时,通过插值算法计算每个像元实际经纬度数据;然后针对每一个扫描带的数据进行几何纠正,最后将所有扫描带的几何纠正结果进行拼接完成几何纠正。 
所述的颗粒物光学厚度遥感监测方法,其中,所述步骤A中还包括清晰图像大气纠正步骤:由卫星传感器获取的辐射值L(μv)可由下式表示: 
ρt=L(μv)-L0(μv)FdT(μv)+S(L(μv)-L0(μv))---(4)]]>
式(4)中L(μv)是传感器接收到的辐射亮度,ρt是表观反射率,L0(μv)是路径辐射项,Fd=usF0T(us)是太阳下行总辐射,F0是大气层顶的太阳辐照度);是传感器和目标之间的透过率,是直射透过率,t′d(θv)是散射透过率;在已知的观测条件下,设定一组ρt值以及相应的传感器,通过MODTRAN4或6S辐射传输模型模拟得到一组辐射亮度L(μv),并得到清晰图像大气纠正的参数路径辐射项、透过率、大气半球反照率和太阳下行总 辐射,将上述参数代入式(4)中进行清晰图像大气纠正。 
更为具体的是,所述步骤104中还包括云识别步骤:一次读入系列图像的MODIS数据的波段太阳城集团,然后逐点检测,最后生成云标识文件。 
尤其是,所述步骤103中还包括: 
M2(d)=1(dmax-dmin)2(n-dmin)(m-dmin)Σi=1n-dΣj=1m-dΣdj=dmindj=dmaxΣdi=dmindi=dmax[(ρi,j-ρi+di,j+dj)2]---(5)]]>
其中m*n即为计算窗口的大小,dmax、dmin是指参与计算的像元间距的最大、最小像元距 
离,ρ为反射率,对窗口内每个像元与和它距离在dmin-dmax之间的像元计算差异值平方和的均值,对于城市这类特殊的地区,地表的差异性非常明显,改进的结构函数计算方法在城市地区具有更好的稳定性。如图3所示的,传统检测方法与本发明检测方法的对比图,自左向右排序,第三幅图为采用本发明颗粒物光学厚度遥感监测方法处理得到图像,其效果明显优于传统检测方法。 
为了更进一步描述本发明,以下列举更为详尽的实施例进行说明,如图2所示的。 
1、MODIS数据的预处理 
在颗粒物反演研究中,首先要对MODIS数据进行预处理,该步骤十分必要。经过几何纠正、清晰图像的大气纠正和云标识,得到可靠的MODIS数据。 
(1-1)MODIS数据的几何纠正有以下步骤:首先利用MODIS1B数据中的经纬度数据作为控制点,同时,通过插值算法计算每个像元实际经纬度数据。其次,针对每一个扫描带的数据进行几何纠正。最后,将所有扫描带的几何纠正结果进行拼接就可以完成几何纠正全部过程。 
(1-2)清晰图像的大气纠正。由卫星传感器获取的辐射值L(μv)可由式(4)变形得到表示: 
L(μv)=L0(μv)+ρt1-ρtSFdT(μv)---(6)]]>
式(4-1)中:L(μv)是传感器接收到的辐射亮度,L0(μv)是路径辐射项,Fd=usF0T(us)是太阳下行总辐射(F0是大气层顶的太阳辐照度),是传感器和目标之间的透过率(是直射透过率,t′d(θv)是散射透过率)。在已知的观测条件(太阳和传感器的几何参数,大气廓线,地表反射率等)下,设定一组ρt值以及相应的传感器高度,通过 MODTRAN4、6S等辐射传输模型模拟得到一组辐射亮度L(μv),代入式(4),再经过简单的代数运算就可以求出大气校正所需的参数(路径辐射项、透过率、大气半球反照率和太阳下行总辐射)。由式(4-1),可以解出ρt: 
ρt=L(μv)-L0(μv)FdT(μv)+S(L(μv)-L0(μv))---(4)]]>
地表反射率和相应传感器高度设置见下表1所示。 
表1 

将传感器接收的辐射亮度和MODTRAN4或6S等模拟的大气校正参数代入方程(4)就可以进行大气校正。 
把表1中对应辐射亮度值和设置的地表反射率、传感器高度对应起来,代入方程(4)联立得到由五个方程组成的方程组: 
L1=L0L2=L0+0.11-0.1SFdT(μv)L3=L0+0.21-0.2SFdT(μv)L4=0.11-0.1SFdL5=0.21-0.2SFd---(7)]]>
将模拟的五次辐射亮度值L1-L5代入上面的方程组,解出大气校正参数。 
L0=L1T(μv)=L3-L2L5-L4S=1-2a0.2-0.2aFd=(L3-L1)(1-0.2S)0.2T(μv)---(8)]]>
将大气校正系数与图像中的每个像元通过式(4)计算即可计获得像元的地表反射率。 
(1-3)MODIS数据的云标识。云的影响大大降低了大气颗粒物反演的精度。在大气颗粒物反演研究中,准确地判断遥感影像中有云像元非常重要。MODIS有多个波段可以用来检测云,主要是利用云在可见光和红外波段与植被、土壤、雪和水域等下垫面在反射率和辐射亮温值的差异进行检测,云具有较高的反射率并具有低的亮温值。首先要求一次读入所需的波段太阳城集团,然后逐点检测,最后生成云标识文件。 
2、待反演图像的地表反射率的估计 
根据清晰图像和待反演图像的几何参数,耦合构建的城市地区BRDF模型,获取待反演图像的地表反射率。 
3、计算结构函数 
首先,使用经过大气纠正以后的MODIS第一通道数据,模拟比较了式(5)中提出的改进以后的结构函数值计算方法,与式(3)中结构函数值计算方法的稳定性。模拟方法的设计是:从250米分辨率的北京市城市地区MODIS通道一的图像中,剪切出160×160个像元的两幅图像,两幅图像之间相差一个像元,即假定配准出现一个像元的误差,两种结构函数法的d值设定,分别为,式(3)d的设定为5、6、7、8、9,式(5)中(dmin,dmax)的设定为(3,6)、(3,8)、(4,8)、(4,9)、(5,8),式(3)和(5)中的m×n均设为20×20,且以20×20像元划分为8×8组块进行比较,则不同的参数设定条件下由这两幅图像计算的结构函数值的最大误差和均方根误差,处理的结果如图4、图5所示的,改进的方法最大误差和均方根误差都比传统的方法低,可以看出改进的结构函数计算方法在城市地区具有更好的稳定性。 
然后,计算结构函数值。假定在选定的系列图像中,清洁图像和其它待反演图像的地表特征保持不变,即没有雨、雪等影响地表反射率的天气特征,没有新的建筑物出现或原有建筑物的破坏等地表类型的改变。则可以根据清洁图像的结构函数值,耦合构建的地表二向反射率模型: 
M2(d)=1(dmax-dmin)2(n-dmin)(m-dmin)Σi=1n-dΣj=1m-dΣdj=dmindj=dmaxΣdi=dmindi=dmax[(ρi,j-ρi+di,j+dj)2]---(5)]]>
其中m*n即为计算窗口的大小,dmax、dmin是指参与计算的像元间距的最大、最小像元距离,ρ为反射率,对窗口内每个像元与和它距离在dmin-dmax之间的像元计算差异值平方和的均值,由式(1)可以获取待反演图像的颗粒物光学厚度。 
4、构建颗粒物光学厚度反演的查找表 
结构函数法实质是利用待反演图像和参考图像结构函数的比值对大气透过率插值得到颗粒物光学厚度,因此,实验利用6S模型生成含有太阳天顶角、观测天顶角、大气透过率和颗粒物光学厚度的查找表,建立查找表时的参数设置如下:几何参数与地表反射率数据一致;颗粒物模式为大陆性颗粒物;大气模式为中纬度夏季;波段设置为MODIS第一波段;采用构建的城市地区BRDF模型实现地表反射特性设定;颗粒物光学厚度设置如下:0.00001、0.05、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1.0、1.2、1.4、1.6、1.8、2.0、2.5。 
5、精度验证 
为了解反演的颗粒物光学厚度的精度,本发明将北京地区的反演结果与AERONET北京观测站点的观测数据进行对比。对比时,选择反演图像中以AERONET站点位置为中心的10×10个像元区域的光学厚度平均值与AERONET测量值进行对比,其中AERONET光学厚度值,选取的是以卫星过境时刻为中心的一小时内的测量值的平均值。经验证可知颗粒物光学厚度反演结果与AERONET测量结果具有很好的一致性,可见改进的结构函数法适用于城市地区颗粒物光学厚度反演,提高了检测颗粒物光学厚度的准确性。 
当然,以上说明仅仅为本发明的较佳实施例,本发明并不限于列举上述实施例,应当说明的是,任何熟悉本领域的技术人员在本说明书的教导下,所做出的所有等同替代、明显变形形式,均落在本说明书的实质范围之内,理应受到本发明的保护。 

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一种 用于 城市 地区 颗粒 光学 厚度 遥感 监测 方法
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