基于高分辨率遥感影像的气溶胶光学厚度反演研究
发布时间：2021-04-22 19:06
城市地区的气溶胶分布存在小尺度变化,现有的卫星气溶胶产品分辨率较低,不能反映这种小尺度变化。而高分辨率的气溶胶产品能弥补上述不足,因此基于高分辨率遥感影像的气溶胶反演研究对城市地区的气溶胶研究和空气污染监测都有重大意义,具有重要的研究价值。本文利用Sentinel-2高分辨率遥感影像研究气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth,AOD）反演,旨在得到高分辨率的AOD产品。本文针对Sentinel-2影像的特点,提出了一种新的地表反射率库构建方法,并且用AERONET数据确定了研究区域的气溶胶类型,在此基础上实现了高分辨率的AOD反演。本文的研究内容如下:（1）基于Sentinel-2重访周期较短的特点,提出一种基于“最干净影像”的地表反射率估计方法,该方法通过分析长时间序列的AERONET的AOD数据,确定一个月的时间窗口中的“最干净影像”,并对其进行精确的大气校正得到地表反射率。“最干净影像”对应的地表反射率影像就构成了地表反射率库。在进行气溶胶反演时,用待反演影像和地表反射率库中同一月份的地表反射率影像进行反演。（2）气溶胶类型是影响AOD反演精度的重要因素,本文...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 气溶胶地基监测研究现状
1.2.2 气溶胶卫星遥感传感器发展
1.2.3 气溶胶遥感反演算法研究现状
1.2.4 基于高分辨率遥感影像的AOD反演研究现状
1.3 本文的主要贡献与创新
1.4 论文结构
第二章 研究区域与数据预处理
2.1 研究区域概况
2.2 数据源
2.2.1 Sentinel-2 数据
2.2.2 AERONET数据
2.3 云检测
2.4 雪检测
2.5 本章小结
第三章 地表反射率库构建
3.1 气溶胶反演中的地表反射率估计算法分析
3.2 地表反射率估计
3.3 北京地区AOD时间变化分析
3.4 北京地区地表反射率库构建
3.5 北京地区地表反射率分析
3.6 本章小结
第四章 基于地表反射率库的AOD反演算法
4.1 气溶胶光学厚度反演基础理论
4.2 6SV辐射传输模型
4.3 区域气溶胶类型确定方法研究
4.3.1 气溶胶类型参数
4.3.2 气溶胶类型分析
4.4 基于查找表的AOD反演方法
4.5 本章小结
第五章 基于高分辨率遥感影像的AOD反演与结果分析
5.1 Sentinel-2 AOD反演结果空间分布
5.2 Sentinel-2 AOD空间分布图与PM2.5 观测数据对比分析
5.3 Sentinel-2 AOD反演结果验证与分析
5.3.1 反演结果评价指标
5.3.2 AOD反演结果与AERONET观测结果对比分析
5.4 本文算法与暗像元算法AOD反演结果对比
5.5 Landsat8 AOD反演
5.5.1 Landsat8 数据与预处理
5.5.2 Landsat8 AOD反演与结果分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 不足与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]欧空局哨兵卫星Sentinel-2A/B数据特征及应用前景分析[J]. 田颖,陈卓奇,惠凤鸣,程晓,欧阳伦曦. 北京师范大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]北京地区Landsat 8 OLI高空间分辨率气溶胶光学厚度反演[J]. 田信鹏,孙林,刘强,李秀红. 遥感学报. 2018(01)
[3]暗目标法从风云三号数据反演陆地气溶胶[J]. 葛强,胡永权,张乐,张帅民. 遥感信息. 2017(03)
[4]高分一号数据的气溶胶光学厚度反演和验证[J]. 许研,张炜,司一丹,李莘莘. 遥感信息. 2016(05)
[5]利用高分四号数据监测“京津冀”地区陆地气溶胶[J]. 王中挺,张玉环,袁淑云,赵少华,周春艳,陈辉,马鹏飞. 环境与可持续发展. 2016(05)
[6]深蓝算法应用于GF-1 16m相机反演陆地气溶胶[J]. 张胜敏,周美玲,司一丹,王中挺. 遥感技术与应用. 2016(04)
[7]Landsat8 OLI城市地区气溶胶光学厚度遥感反演[J]. 孙林,田信鹏,于会泳,韦晶,麻盛芳,王健,孙长奎. 山东科技大学学报(自然科学版). 2015(05)
[8]利用暗目标法从高分一号卫星16m相机数据反演气溶胶光学厚度[J]. 王中挺,辛金元,贾松林,厉青,陈良富,赵少华. 遥感学报. 2015(03)
[9]扩展多波长偏振测量的太阳—天空辐射计观测网[J]. 李正强,李东辉,李凯涛,许华,陈兴峰,陈澄,谢一凇,李莉,李雷,李伟,吕阳,伽丽丽,张莹,顾行发. 遥感学报. 2015(03)
[10]基于TM图像的南京市气溶胶光学厚度反演[J]. 程晨,陈健,李鑫慧. 国土资源遥感. 2013(03)
博士论文
[1]多光谱卫星遥感影像云及云阴影精准检测算法研究[D]. 邱实.电子科技大学 2018
[2]基于Himawari-8/AHI数据的气溶胶光学厚度反演和沙尘监测研究[D]. 佘璐.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2018
[3]基于VIIRS和AHI数据的陆地气溶胶反演算法研究[D]. 汪洋.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2018
硕士论文
[1]基于国产高分辨率遥感卫星数据的上海地区气溶胶光学厚度反演[D]. 郭春颖.华东师范大学 2018
[2]星载传感器和地基观测网FMF数据融合及其在PM2.5遥感估算中的应用[D]. 赵爱梅.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2017
[3]基于Python的城市PM2.5数据分析与绿色经济效率研究[D]. 王文韬.中国石油大学(华东) 2017
[4]高分辨率气溶胶光学厚度反演及其与地表特征和热环境的相关关系研究[D]. 刘元亮.南京大学 2016
[5]城市地区高分辨率气溶胶遥感反演研究[D]. 熊亚举.电子科技大学 2016
[6]基于HJ-1卫星的气溶胶光学厚度反演[D]. 曾令建.南京信息工程大学 2011
[7]北京大气气溶胶中烃类有机污染物的特征研究[D]. 刘欣然.中国科学院研究生院（大气物理研究所） 2008
本文编号：3154306
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 气溶胶地基监测研究现状
1.2.2 气溶胶卫星遥感传感器发展
1.2.3 气溶胶遥感反演算法研究现状
1.2.4 基于高分辨率遥感影像的AOD反演研究现状
1.3 本文的主要贡献与创新
1.4 论文结构
第二章 研究区域与数据预处理
2.1 研究区域概况
2.2 数据源
2.2.1 Sentinel-2 数据
2.2.2 AERONET数据
2.3 云检测
2.4 雪检测
2.5 本章小结
第三章 地表反射率库构建
3.1 气溶胶反演中的地表反射率估计算法分析
3.2 地表反射率估计
3.3 北京地区AOD时间变化分析
3.4 北京地区地表反射率库构建
3.5 北京地区地表反射率分析
3.6 本章小结
第四章 基于地表反射率库的AOD反演算法
4.1 气溶胶光学厚度反演基础理论
4.2 6SV辐射传输模型
4.3 区域气溶胶类型确定方法研究
4.3.1 气溶胶类型参数
4.3.2 气溶胶类型分析
4.4 基于查找表的AOD反演方法
4.5 本章小结
第五章 基于高分辨率遥感影像的AOD反演与结果分析
5.1 Sentinel-2 AOD反演结果空间分布
5.2 Sentinel-2 AOD空间分布图与PM2.5 观测数据对比分析
5.3 Sentinel-2 AOD反演结果验证与分析
5.3.1 反演结果评价指标
5.3.2 AOD反演结果与AERONET观测结果对比分析
5.4 本文算法与暗像元算法AOD反演结果对比
5.5 Landsat8 AOD反演
5.5.1 Landsat8 数据与预处理
5.5.2 Landsat8 AOD反演与结果分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 不足与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]欧空局哨兵卫星Sentinel-2A/B数据特征及应用前景分析[J]. 田颖,陈卓奇,惠凤鸣,程晓,欧阳伦曦. 北京师范大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]北京地区Landsat 8 OLI高空间分辨率气溶胶光学厚度反演[J]. 田信鹏,孙林,刘强,李秀红. 遥感学报. 2018(01)
[3]暗目标法从风云三号数据反演陆地气溶胶[J]. 葛强,胡永权,张乐,张帅民. 遥感信息. 2017(03)
[4]高分一号数据的气溶胶光学厚度反演和验证[J]. 许研,张炜,司一丹,李莘莘. 遥感信息. 2016(05)
[5]利用高分四号数据监测“京津冀”地区陆地气溶胶[J]. 王中挺,张玉环,袁淑云,赵少华,周春艳,陈辉,马鹏飞. 环境与可持续发展. 2016(05)
[6]深蓝算法应用于GF-1 16m相机反演陆地气溶胶[J]. 张胜敏,周美玲,司一丹,王中挺. 遥感技术与应用. 2016(04)
[7]Landsat8 OLI城市地区气溶胶光学厚度遥感反演[J]. 孙林,田信鹏,于会泳,韦晶,麻盛芳,王健,孙长奎. 山东科技大学学报(自然科学版). 2015(05)
[8]利用暗目标法从高分一号卫星16m相机数据反演气溶胶光学厚度[J]. 王中挺,辛金元,贾松林,厉青,陈良富,赵少华. 遥感学报. 2015(03)
[9]扩展多波长偏振测量的太阳—天空辐射计观测网[J]. 李正强,李东辉,李凯涛,许华,陈兴峰,陈澄,谢一凇,李莉,李雷,李伟,吕阳,伽丽丽,张莹,顾行发. 遥感学报. 2015(03)
[10]基于TM图像的南京市气溶胶光学厚度反演[J]. 程晨,陈健,李鑫慧. 国土资源遥感. 2013(03)
博士论文
[1]多光谱卫星遥感影像云及云阴影精准检测算法研究[D]. 邱实.电子科技大学 2018
[2]基于Himawari-8/AHI数据的气溶胶光学厚度反演和沙尘监测研究[D]. 佘璐.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2018
[3]基于VIIRS和AHI数据的陆地气溶胶反演算法研究[D]. 汪洋.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2018
硕士论文
[1]基于国产高分辨率遥感卫星数据的上海地区气溶胶光学厚度反演[D]. 郭春颖.华东师范大学 2018
[2]星载传感器和地基观测网FMF数据融合及其在PM2.5遥感估算中的应用[D]. 赵爱梅.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2017
[3]基于Python的城市PM2.5数据分析与绿色经济效率研究[D]. 王文韬.中国石油大学(华东) 2017
[4]高分辨率气溶胶光学厚度反演及其与地表特征和热环境的相关关系研究[D]. 刘元亮.南京大学 2016
[5]城市地区高分辨率气溶胶遥感反演研究[D]. 熊亚举.电子科技大学 2016
[6]基于HJ-1卫星的气溶胶光学厚度反演[D]. 曾令建.南京信息工程大学 2011
[7]北京大气气溶胶中烃类有机污染物的特征研究[D]. 刘欣然.中国科学院研究生院（大气物理研究所） 2008
本文编号：3154306
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