大气污染特征时空分析的自动化提取算法研究 ——以华北平原应用示范为例
发布时间：2021-12-27 22:19
随着我国经济迅速崛起,环境污染问题日益突出,尤其华北平原在过去10年内灰霾现象频繁发生。遥感卫星具有覆盖范围广、动态更新等优势,可以弥补地面监测站点空间分布上存在的不足,已成为区域和全球尺度大气污染物监测的重要手段。华北平原大气污染物成分复杂、来源广泛,常以气溶胶光学厚度AOD（Aerosol Optical Depth）、二氧化氮NO2、二氧化硫SO2等复合污染物为主,借助卫星遥感观测资料有助于厘清该区域大气污染的时空特征,能够为该区域的大气污染防治提供重要的数据支援。而多源、时间序列遥感数据面临格式不统一、数据量大、处理速度慢、用户等待时间长等问题,为实现对华北平原多种大气污染物时空特征的准确把握,必须借助计算机手段对大气污染特征提取进行自动化建模。论文针对这一应用需求,为多源大气污染参数产品制定数据规范标准,并实现多源数据的归档与预处理。在此基础上构建大气参数提取算法,并进行遥感数据源和提取算法的验证评价。最后以华北平原为研究区,使用MODIS AOD数据和OMI NO2、SO2数据对2006...
【文章来源】：河南大学河南省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
011年2月20日上午11点35分Terra/MODIS观测到的我国北部的真彩图（来源于MODIS官方真彩）
GOMENO2大气对流层柱浓度产品（来源于：顾建斌，2017）
图 1-3 OMI 传感器空间工作原理（来源：Dutch Space）气污染物特征分析算法的研究进展AOD今世界，国内外学者做了大量 MODIS 反演 AOD 的探索性研究[17]。国外
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Landsat8影像时间序列NDVI的作物种植结构提取[J]. 白燕英,高聚林,张宝林. 干旱区地理. 2019(04)
[2]多源遥感数据管理系统的设计与实现[J]. 张广耀,尹宏杰,栾海军. 矿山测量. 2019(02)
[3]基于XML技术和海洋元数据标准的海洋遥感卫星数据规范性[J]. 许欣欣. 科技创新导报. 2019(06)
[4]面向遥感业务应用的解译成果数据管理系统研究和构建[J]. 随欣欣,眭素文,刘锟. 国土资源遥感. 2018(03)
[5]基于MODIS C6产品研究湖北省气溶胶光学特性的时空分布[J]. 王晓玲,吕睿,王艳杰,朱君. 生态环境学报. 2018(06)
[6]中国近15年气溶胶光学厚度时空分布特征[J]. 王银牌,喻鑫,谢广奇. 中国环境科学. 2018(02)
[7]河南省2005～2015年NO2和PM2.5时空变化遥感解析[J]. 蔡坤,郑泰皓,陈良富,李莘莘,范萌. 中国环境科学. 2017(12)
[8]Comparison of SO2 column retrievals from BRD and DOAS algorithms[J]. YAN HuanHuan,LI XiaoJing,WANG WeiHe,ZHANG XingYing,CHEN LiangFu,HAN Dong,YU Chao,GAO Ling. Science China（Earth Sciences）. 2017(09)
[9]秋季秸秆焚烧对京津冀地区霾污染过程的影响分析[J]. 程良晓,范萌,陈良富,江涛,苏林. 中国环境科学. 2017(08)
[10]MODIS和OMI数据评估阅兵期间北京市大气减排成效[J]. 张晗,余超,苏林,李令军,范萌,王雅鹏,陈良富. 遥感学报. 2017(04)
博士论文
[1]MODIS时间序列重建方法与应用[D]. 丁超.中国地质大学(北京) 2018
[2]遥感数据时域滤波与重建的谐波分析扩展方法研究[D]. 杨刚.武汉大学 2016
[3]基于卫星遥感的我国PM2.5时空分布研究[D]. 马宗伟.南京大学 2015
[4]卫星遥感定量分析燃煤电厂二氧化硫和氮氧化物排放[D]. 王斯文.清华大学 2014
[5]基于OMI卫星数据和数值模拟的中国大气SO2浓度监测与排放量估算[D]. 姜杰.南京师范大学 2012
硕士论文
[1]近十年北京地区气溶胶对太阳辐射的影响研究[D]. 唐利琴.成都信息工程大学 2018
[2]稀疏快速傅里叶变换的应用方法研究[D]. 王文超.中国测绘科学研究院 2018
[3]多源遥感元数据集成技术研究与应用[D]. 许钦亚.燕山大学 2018
[4]中国东部典型区域气溶胶光学特性观测研究及卫星AOD产品精度分析[D]. 张琦.南京信息工程大学 2017
[5]基于小波方法的扎龙湿地景观动态特征分析及驱动力识别[D]. 于海鹏.哈尔滨师范大学 2017
[6]基于遥感数据和排放源清单的河南省大气气态污染物特征研究[D]. 张磊石.郑州大学 2017
[7]多源数据采集与分析系统的设计与实现[D]. 兰天云.电子科技大学 2017
[8]中国及典型地区气溶胶光学厚度的时空分布特征及影响因素研究[D]. 姚玲玲.浙江大学 2017
[9]卫星遥感观测中国二氧化硫和二氧化氮浓度的时空变化[D]. 康思聪.清华大学 2016
[10]2001～2015年广东地区气溶胶光学厚度变化趋势及其影响因素[D]. 张磊.南京大学 2016
本文编号：3552842
【文章来源】：河南大学河南省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
011年2月20日上午11点35分Terra/MODIS观测到的我国北部的真彩图（来源于MODIS官方真彩）
GOMENO2大气对流层柱浓度产品（来源于：顾建斌，2017）
图 1-3 OMI 传感器空间工作原理（来源：Dutch Space）气污染物特征分析算法的研究进展AOD今世界，国内外学者做了大量 MODIS 反演 AOD 的探索性研究[17]。国外
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Landsat8影像时间序列NDVI的作物种植结构提取[J]. 白燕英,高聚林,张宝林. 干旱区地理. 2019(04)
[2]多源遥感数据管理系统的设计与实现[J]. 张广耀,尹宏杰,栾海军. 矿山测量. 2019(02)
[3]基于XML技术和海洋元数据标准的海洋遥感卫星数据规范性[J]. 许欣欣. 科技创新导报. 2019(06)
[4]面向遥感业务应用的解译成果数据管理系统研究和构建[J]. 随欣欣,眭素文,刘锟. 国土资源遥感. 2018(03)
[5]基于MODIS C6产品研究湖北省气溶胶光学特性的时空分布[J]. 王晓玲,吕睿,王艳杰,朱君. 生态环境学报. 2018(06)
[6]中国近15年气溶胶光学厚度时空分布特征[J]. 王银牌,喻鑫,谢广奇. 中国环境科学. 2018(02)
[7]河南省2005～2015年NO2和PM2.5时空变化遥感解析[J]. 蔡坤,郑泰皓,陈良富,李莘莘,范萌. 中国环境科学. 2017(12)
[8]Comparison of SO2 column retrievals from BRD and DOAS algorithms[J]. YAN HuanHuan,LI XiaoJing,WANG WeiHe,ZHANG XingYing,CHEN LiangFu,HAN Dong,YU Chao,GAO Ling. Science China（Earth Sciences）. 2017(09)
[9]秋季秸秆焚烧对京津冀地区霾污染过程的影响分析[J]. 程良晓,范萌,陈良富,江涛,苏林. 中国环境科学. 2017(08)
[10]MODIS和OMI数据评估阅兵期间北京市大气减排成效[J]. 张晗,余超,苏林,李令军,范萌,王雅鹏,陈良富. 遥感学报. 2017(04)
博士论文
[1]MODIS时间序列重建方法与应用[D]. 丁超.中国地质大学(北京) 2018
[2]遥感数据时域滤波与重建的谐波分析扩展方法研究[D]. 杨刚.武汉大学 2016
[3]基于卫星遥感的我国PM2.5时空分布研究[D]. 马宗伟.南京大学 2015
[4]卫星遥感定量分析燃煤电厂二氧化硫和氮氧化物排放[D]. 王斯文.清华大学 2014
[5]基于OMI卫星数据和数值模拟的中国大气SO2浓度监测与排放量估算[D]. 姜杰.南京师范大学 2012
硕士论文
[1]近十年北京地区气溶胶对太阳辐射的影响研究[D]. 唐利琴.成都信息工程大学 2018
[2]稀疏快速傅里叶变换的应用方法研究[D]. 王文超.中国测绘科学研究院 2018
[3]多源遥感元数据集成技术研究与应用[D]. 许钦亚.燕山大学 2018
[4]中国东部典型区域气溶胶光学特性观测研究及卫星AOD产品精度分析[D]. 张琦.南京信息工程大学 2017
[5]基于小波方法的扎龙湿地景观动态特征分析及驱动力识别[D]. 于海鹏.哈尔滨师范大学 2017
[6]基于遥感数据和排放源清单的河南省大气气态污染物特征研究[D]. 张磊石.郑州大学 2017
[7]多源数据采集与分析系统的设计与实现[D]. 兰天云.电子科技大学 2017
[8]中国及典型地区气溶胶光学厚度的时空分布特征及影响因素研究[D]. 姚玲玲.浙江大学 2017
[9]卫星遥感观测中国二氧化硫和二氧化氮浓度的时空变化[D]. 康思聪.清华大学 2016
[10]2001～2015年广东地区气溶胶光学厚度变化趋势及其影响因素[D]. 张磊.南京大学 2016
本文编号：3552842
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