云检测

1云检测2卫星和传感器介绍EOS（EarthobservationSystem）卫星是美国对地观测系统计划中一系列卫星的简称。该系列卫星主要由三颗卫星组成，分别是Terra，Aqua，和Aura3卫星和传感器介绍TerraTerra(EOS-AM1)，极地轨道环境遥感卫星，于1999年12月18日成功地发射，是美国国家宇航局(NASA)地球行星使命计划中总数15颗卫星的第一颗，也是第一个提供对地球过程进行整体观测的系统。其主要目标是实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息，进行土地利用和土地覆盖研究、气候季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化研究以及大气臭氧变化研究等，实现对地球环境变化的长期观测和研究。Terra卫星上载有下列五种对地观测仪器：■先进的空间热辐射反辐射计（ASTER）■云和地球辐射能量系统（CERES）（两个相同的扫描器）■多角度成像光谱辐射计（MISR）■中分辨率成像光谱仪（MODIS）■对流层污染探测装置（MOPITT）4Aqua取自拉丁文，意思是“水”。这颗卫星主要使命是研究地球水循环，它的观测结果有望增进科学家对全球气候变化的了解，并可用来进行更准确的天气预报。按计划，卫星上的６个科学仪器将对地球海洋、大气层、陆地、冰雪覆盖区域以及植被等展开综合观测，搜集全球降雨、水蒸发、云层形成、洋流等水循环活动数据。利用这些数据，科学家们可以更深入地研究地球水循环和生态系统的变化规律，从而加深对地球生态系统与环境变化之间相互作用关系的理解。该卫星还可以对地球大气层温度和湿度、海洋表面温度、土壤湿度等变化进行更精确的测量，有关测量结果在天气预报上据认为有重要价值。“阿卡”是美国宇航局发射的第二颗“地球观测系统”系列卫星。卫星和传感器介绍Aqua5由美国喷射推进实验室研制而成的AURA地球观测卫星在经历三次发射延误之后﹐2004年7月15号终于发射成功。美国宇航局的这颗卫星称为“先兆”（Aura），目的是研究大气成分，测定污染物的移动和平流层臭氧的恢复情况以及对气候变化的影响。该卫星将定点于700公里高度，计划运行寿命为6年。这次发射为宇航局地球观测系统的卫星系列中的第一次，此外，还有陆地（Terra）卫星及水（Aqua）卫星等一起组成地球观测卫星系列。Aura卫星的重要功能之一是了解局地的空气污染将如何影响全球大气，同时探明全球大气化学成分及气候变化如何影响局地空气质量的。卫星和传感器介绍Aura6卫星和传感器介绍MODIS7卫星和传感器介绍MODIS从数据资源开发利用和经济核算综合平衡的角度来看，更值得世界各国普遍注意的是安装在TERRA和AQUA两颗卫星上的中分辨率成象光谱仪（MODIS）获取的数据。MODIS数据主要有三个特点，其一，NASA对MODIS数据实行全世界免费接收的政策（TERRA卫星除MODIS外的其他传感器获取的数据均采取公开有偿接收和有偿使用的政策），这样的数据接收和使用政策对于目前我国大多数科学家来说是不可多得的、廉价并且实用的数据资源；其二，MODIS数据涉及波段范围广（36个波段）、数据分辨率比NOAA－AVHRR有较大的进展（250米、500米和1000米）。这些数据均对地球科学的综合研究和对陆地、大气和海洋进行分门别类的研究有较高的实用价值；其三，TERRA和AQUA卫星都是太阳同步极轨卫星，TERRA在地方时上午过境，AQUA将在地方时下午过境。TERRA与AQUA上的MODIS数据在时间更新频率上相配合，加上晚间过境数据，对于接收MODIS数据来说，可以得到每天最少2次白天和2次黑夜更新数据。这样的数据更新频率，对实时地球观测和应急处理（例如森林和草原火灾监测和救灾）有较大的实用价值。8卫星和传感器介绍MODIS910云检测概述与下垫面相比，云具有较高的反射率和较低的温度。因此，简单的可见光和红外窗区的阈值就可提供相当不错的云检测方法。然而许多情况下，如下垫面为冰雪，云为薄卷云，夜间出现低的层云或小的积云时，云和下垫面的辐射相似，难以用简单的可见光和红外光谱方法区别云和下垫面。具有36个光谱探测通道的MODIS为云检测提供了利用多光谱进行云检测的有利手段。11云检测目标MODIS的云检测算法是用来判定一个象元是否被云或厚的气溶胶覆盖，或是否有云的阴影的晴空点。云检测产品空间分辨率为250m和1000m。输入的是经过定标和导航的MODIS1B数据。只有好的数据才进行云检测。关于MODIS云检测有两点说明：（1）云检测的结果并不是MODIS的最终产品，它为其云参数（如相态和高度）提供辅助数据；（2）云检测算法是以经过定标和质量控制的数据做为输入参数。输出为云检测的结果。所有MODIS数据的处理流程均按照云检测的标准进行。在云检测输出中，首先进行冰雪区分，然后还要检测厚的气溶胶（沙尘暴，火山爆发和森林大火）云检测目标MODIS的云检测算法是用来判定一个象元是否被云或厚的气溶胶覆盖，或是否有云的阴影的晴空点。云检测产品空间分辨率为250m和1000m。输入的是经过定标和导航的MODIS1B数据。只有好的数据才进行云检测。关于MODIS云检测有两点说明：（1）云检测的结果并不是MODIS的最终产品，它为其云参数（如相态和高度）提供辅助数据；（2）云检测算法是以经过定标和质量控制的数据做为输入参数。输出为云检测的结果。所有MODIS数据的处理流程均按照云检测的标准进行。在云检测输出中，首先进行冰雪区分，然后还要检测厚的气溶胶（沙尘暴，火山爆发和森林大火）12云检测算法回顾ISCCP法：该检测方法把每一个象元的观测辐射值与晴空辐射值比较，若两者的差大于晴空辐射值本身的变化，判定该象元点是云点。由此可见，云检测中阈值的大小就确定了晴空估计值中不确定性的大小。ISCCP算法中假定，观测辐射只来自晴空和云两种大气状况。与这两种大气状况相联系的辐射值的变化范围并不相互重叠。因此，算法依赖于阈值，当象元的辐射值明显的有别于晴空象元时，认为象元被云覆盖。这种方法使云检测的误差最小。但是，当象元部分被云覆盖时，会发生误判。云检测算法回顾ISCCP法：该检测方法把每一个象元的观测辐射值与晴空辐射值比较，若两者的差大于晴空辐射值本身的变化，判定该象元点是云点。由此可见，云检测中阈值的大小就确定了晴空估计值中不确定性的大小。ISCCP算法中假定，观测辐射只来自晴空和云两种大气状况。与这两种大气状况相联系的辐射值的变化范围并不相互重叠。因此，算法依赖于阈值，当象元的辐射值明显的有别于晴空象元时，认为象元被云覆盖。这种方法使云检测的误差最小。但是，当象元部分被云覆盖时，会发生误判。13云检测算法回顾APOLLO法：该方法利用了AVHRR五个全分辨率探测通道资料。在五个通道资料的基础上，象元被认为是有云象元，必须满足几个条件：象元的反射率比所设定的阈值高，或温度比所设定的阈值低；通道2与通道1的比值介于0.7和1.1之间；通道4和通道5的亮度温度差大于所设定的阈值；若象元位于海洋上，其空间均一性还要大于所设定的阈值。如果象元通过了所有的多光谱云检测，象元为晴空，只要有一个检测未通过，就认为象元被云污染。14云检测算法回顾CLAVR法：利用AVHRR五个通道资料在全球范围内进行云检测。同样采用了一系列判识阈值，不同之处在于，采用了2*2的象元矩阵作为判识单位。当2*2像素点数列中4个像素点全不通过有云判识时，象元矩阵为无云；4个像素点全通过有云判识时，像素点矩阵为完全云覆盖；4个像素点中有1至3个象元通过有云判识时，认为象元矩阵式混合型。如果被判识为云或混合型的象元矩阵中的4个象元，满足另类晴空检测条件（冰雪，海洋镜面反射，亮的沙漠背景），象元矩阵被重新判识为晴空象元。根据下垫面性质和观测时间的不同，把算法分为白天海洋，白天陆地，夜间海洋和夜间陆地四类。15云检测算法回顾二氧化碳薄片法：该方法利用了HIRS的多光谱资料，把穿透性云从不透明云和晴空区分出来。15微米附近的二氧化碳吸收波段，可探测到不同层次上的云。吸收波段的中心反映出大气上层的情况，而吸收波段的翼区是大气下层的反映。这种方法对薄卷云的检测十分有效。但当云和晴空辐射间的差异小于仪器噪音时，检测方法就遇到困难。16云检测算法回顾利用TOVS进行云检测也有很多方法，如把AVHRR和HIRS资料联合使用。如果满足以下任何条件，象元被认为是云点：（1）从AVHRR反演得到的表面温度比初始条件温度低10摄氏度；（2）任何一个AVHRR的太阳发射通道的平均反射率大于25%；（3）HIRS的可见光通道的反射率大于25%；……17云检测算法的输入与输出数据输入数据包含：经过定标定位的MODIS的1B的通道1，2，4，5，6，7，18，19，20，22，23，26，27，29，31，32，35的数据以及一些辅助数据。辅助数据包括太阳角，太阳和卫星的高度角和方位角；1km分辨率的海/陆标记；地表高程；1km分辨率MODIS冰雪产品；地表温度和风速以及晴空辐射数据。18算法描述检测算法的总体方案是以单一象元为检测对象。对不同下垫面类型，采用自动的纹理分类方法进行云检测。但MODIS的许多光谱通道不适于纹理分类的云检测方法。当检测结果的可信度低于95%时，纹理分类的云检测方法不再适用，而采用多光谱的云检测方法。19可信度标志对于单一象元的检测结果，很大程度上依赖于阈值，但阈值并不具备全球性。例如，用0.86微米和0.66微米的反射率比值进行云检测，有云的条件是。如果因为一个象元的，就认为这个象元为云点，而附近一个象元的就认为是晴空点，这显然是不对的。因此会产生检测结果可信度的问题。它与很多因素有关，如仪器的噪声，地面光谱辐射特性，大气的湿度以及气溶胶的反射等。单一象元的可信度水平可以帮助确定是否进行另外的检测以提高象元检测的可信度。最终的检测可信度分为四个等级：明确的晴空，大概的晴空，可能的晴空和明确的非晴空。1.1/9.066.087.0RR09.1/66.087.0RR11.1/66.087.0RR20可信度标志MODIS用[0,1]上任意一个值代表检测结果的可信度水平。值越大说明晴空象元的检测结果越可信。如图，横坐标是观测值，纵坐标是晴空象元检测结果的可信度。当观测值大于时，晴空象元检测的可信度为1；当观测值小于时，晴空象元检测的可信度为0，表示该象元为云点。而和的大小就是决定是否有云的最大和最小的检测阈值，它们可以通过理论计算获得。21简单亮度温度试验该方法最适用于夜间海洋上空的云检测，在其他情况下慎用。利用进行云检测，在上一页幻灯片中的三个参数值分别选取为267K,270K和273K,如图所示。由于陆面反射率变化很大，利用红外波段检测云的难度很大。对于特定的地面类型可建立简单的云检测阈值。如对于沙漠地区，就可作为有云的判识阈值。这样一个简单的阈值随季节，观测时间的变化而变化。因此简单的阈值云检测只适用于海洋。11BTKTB2731122和云检测方法1211BBTT116.8BBTT在红外光谱区，下垫面在不同光谱上的发射辐射相对一致。因此，可用红外窗区（8.6，11，12微米）检测云。231211BBTT116.8BBTT在红外光谱区，下垫面在不同光谱上的发射辐射相对一致。因此，可用红外窗区（8.6，11，12微米）检测云。这一技术的物理前提是在窗区通道，冰和水的吸收峰值位于不同的波长上，使得8.6微米和11微米的正的亮度温度差代表云，而海洋上负的亮度温度差为晴空。基于这种认识，可设定云检测的阈值：和云检测方法)ln(488198.0456924.0)ln(6480.119767.31211118PWMTPWMT如果且，则认为象元为云点。上述算法的前提是降水量已知。118116.8MTTTBB12111211MTTTBB24云检测方法7.311BBTT可用于夜间检测被云部分覆盖和被薄云覆盖的象元。只有当视场全部为