项目名称: 基于时间序列技术的NOAA/AVHRR陆地气溶胶遥感反演研究

项目编号: No.41271371

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 薛勇

作者单位: 中国科学院遥感与数字地球研究所

项目金额: 75万元

中文摘要: 大气气溶胶是地气辐射平衡的重要影响因子。利用卫星观测资料能够反演气溶胶的时空分布,进而为研究气候变化提供支持。AVHRR是唯一能够提供30年对地观测资料的卫星传感器。由于AVHRR传感器通道有限,其在陆地气溶胶反演方面进展缓慢,难以提供全球产品。本研究将针对AVHRR传感器特点,建立地气耦合的气溶胶光学厚度遥感反演模型,利用时间序列技术实现地气分离,同时获得陆地气溶胶光学厚度和地表二向性反射参数。为解决气溶胶遥感反演中类型参数确定的难题,本研究将基于地面长年观测资料和其他辅助数据,建立AVHRR陆地气溶胶反演先验知识库。通过选取不同实验区进行反演测试,评价反演算法的适用性和反演精度,之后应用于中国地区大尺度气溶胶光学厚度产品样例生产。通过本项研究建立的基于时间序列技术的AVHRR陆地气溶胶遥感反演算法,有望实现30年中国地区的气溶胶产品生产,进而为全球气候变化研究提供必要的数据支撑。

中文关键词: 气溶胶光学厚度;大气遥感建模;定标;协同反演;验证

英文摘要: Atmospheric aerosols play an important role in the radiation balance and global climate changing. Satellite remote sensing is an effective method to obtain aerosol's spatial and temporal distribution. Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) is the only sensor which can provide the Earth observation datasets as long as 30 years. However, it is difficult to retrieve aerosol over land and provide the global products because of the band limitation of AVHRR sensor. In our study, we will focus on modeling and inversion from AVHRR data. Aerosol optical depth and bidirectional reflectance distribution function (BRDF) parameters will be retrieved by a new time series technique. To determined aerosol's type, prior knowledge is needed. We will test our algorithm over many different sites. After evaluating the accuracy and feasibility of our algorithm, we will apply it to AVHRR data for the generatation of aerosol product over China. From our study, it is possible to get aerosol datasets over 30 years and support the climate changing study.

英文关键词: Aerosol Optical Depth (AOD);Modeling;Calibration;Synergetic retrieval;Validation

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

无人机地理空间情报在智能化海战中的应用
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月14日
专知会员服务
87+阅读 · 2021年9月4日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年1月29日
最新《时序数据分析》书稿,512页pdf
专知会员服务
112+阅读 · 2020年12月25日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
120+阅读 · 2020年12月7日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月2日
基于深度学习的多标签生成研究进展
专知会员服务
142+阅读 · 2020年4月25日
基于深度学习的小目标检测方法综述
专知
2+阅读 · 2021年4月29日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
8+阅读 · 2021年3月23日
R语言时间序列分析
R语言中文社区
12+阅读 · 2018年11月19日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28日
【工业智能】风机齿轮箱故障诊断 — 基于振动信号
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
Antipatterns in Software Classification Taxonomies
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
25+阅读 · 2021年3月20日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
Arxiv
26+阅读 · 2020年2月21日
Meta-Learning to Cluster
Arxiv
17+阅读 · 2019年10月30日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
无人机地理空间情报在智能化海战中的应用
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月14日
专知会员服务
87+阅读 · 2021年9月4日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年1月29日
最新《时序数据分析》书稿,512页pdf
专知会员服务
112+阅读 · 2020年12月25日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
120+阅读 · 2020年12月7日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月2日
基于深度学习的多标签生成研究进展
专知会员服务
142+阅读 · 2020年4月25日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员