Himawari-8静止卫星的气溶胶光学厚度反演并行算法研究

发布时间：2020-04-07 07:37

【摘要】：近年来,我国中东部频繁发生的雾霾天气受到了公众的广泛关注。雾霾的元凶是细颗粒物(PM_(2.5))。尽管环保部门的日常监测可以提供精确的PM_(2.5)数据,但这种常规监测只能在有限的地面站点进行,我国广大农村和西部地区站点较少。相比之下,卫星遥感观测则具有覆盖面积广阔,宏观变化清晰的特点,可以充分反映颗粒物在大区域尺度上的分布及传输特征。气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)是大气气溶胶的重要光学特性之一,也是遥感估算PM_(2.5)浓度的主要参数。相对于传统的极轨卫星,同一地区只能实现每天1-2次的覆盖观测,地球静止卫星具有时间分辨率高的突出优势,对污染物的跨境传输、雾霾成因解析等研究领域具有重要意义。然而静止卫星由于波段较少,数据量交大,在气溶胶反演精度和实时性等方面,还存在较多问题,无法满足我国环保气象等部门的业务需要。为了全天候、高精度、实时的产出气溶胶光学厚度遥感产品,本文针对目前国际上先进的葵花8号(Himawari-8)静止卫星数据,从反演算法和实时处理方面相对应的提出三个方面的解决方案:1.气溶胶模式构建。在卫星观测中,气溶胶模式的假定主要基于全球长时间序列地基数据的聚类分析。对某些特定地区或国家,全球尺度上的通用大陆型气溶胶模式可能并不适用。特别针对某些大气颗粒物污染状况比较严重的地区或国家,气溶胶组分复杂,变异性强,选择合适的气溶胶模式来构建查找表更加重要。本文将VIIRS-AOD-ATBD中的五种气溶胶模式与MODIS-DARK-TARGETS-ATBD-C005中的大陆型气溶胶模式构建查找表,并通过阈值判断与约束,选择最合适的气溶胶模式下反演的气溶胶光学厚度,作为Himawari-8 AOD观测值。2.地表反射率关系构建。建立准确的地表反射率关系,实现地气解耦是气溶胶光学厚度反演最重要的问题。对于不同的地表类型,可见光和近红外通道的地表反射率差别较大。本文通过大气校正得到的地表反射率,根据NDVI(Normalized difference vegetation Index)进行回归分析,训练得到各波段间最佳拟合关系及其NDVI分类阈值,最终成功构建出适用于Himawari-8的0.46μm-0.64μm波段和0.64μm-2.3μm波段间的地表反射率关系。3.气溶胶反演算法加速。气溶胶光学厚度反演过程中,有两个方面是整体性能的瓶颈,一是通过设定气溶胶模式,调用复杂的辐射传输模型构建查找表的过程,二是调用查找表对整幅影像进行逐像元反演的过程。随着GPU通用计算的不断发展,其强大的浮点计算能力,高密度的计算方式,高性价比的优势为上述问题提供了有效的解决方案。本文将基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)模型CPU与GPU并行协同处理的异构计算体系,规划一系列合理的气溶胶反演处理子任务,充分利用CPU和GPU各自的优点,最终实现Himawari-8大气气溶胶光学厚度反演算法的加速。本文算法反演的气溶胶光学厚度与地基AERONET观测数据总体的相关系数可达0.87,回归方程为=0.93+0.04,分季节观测时的相关性也较高。从区域尺度上对比Terra、Aqua和Himawari-8 standard AOD产品,同样表明本文反演结果在分布和精度上具有一致性。算法在CUDA并行化过程中,本文分别从任务分配、线程设定、存储模式三个方面对其进行优化。测试结果表明并行算法性能提升比较明显,并且随着影像尺度的增加,加速比不断提升并逐渐稳定在5.5左右。
【图文】：

异构体

) =4, =4 ( )( , ; , ) , ≠ 次散射可以逐级推导。PU/GPU 异步计算模式的体系结构中，CPU 具有复杂的控制逻辑和大容量的缓存，适分支繁杂的任务，而实际参与复杂、密集型计算的算术逻辑单元法满足针对特定应用场合的高密度计算需求。相比之下，GPU 的和高显存带宽的设计，能够使更多晶体管用于数据运算，而非数 CPU/GPU 异构体系

软件结构,标准图形,限制要求,共享存储

标准图形在 GPU 上执行通用外，早期的 GPU源限制要求程序只的方式以及位置上标准图形接口渲染设计了一种全新的统一的处理架构。② 运算核心满入了片内共享存储
【学位授予单位】：河南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：X513;X87

【参考文献】