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【6h】

基于MODIS卫星数据的夜间辐射雾检测和属性反演

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摘要

近年来，随着经济的高速发展，人们的活动已不仅仅局限于白天，雾对人类夜晚的生产活动影响亦愈来愈突出。
　　本文研究的目的是实现夜间陆地辐射雾的检测和属性反演，从宏观和微观上摸清大雾的生消发展规律，为有效防止雾害的发生提供可靠依据。
　　在夜间雾检测方面，如何获取合适的阈值来区分夜间辐射雾与晴空地表一直是雾检测研究的重点。SBDART(Santa Barbara DISORT Atmospheric RadiativeTransfer)模型可模拟雾顶亮度温度，本文拟基于该模型获取MODISB20与MODISB31波段的亮度温度差BTD(Brightness Temperature Difference)，将其用于夜间辐射雾检测。试验数据来自中国北方2007年11月25日MODIS卫星数据，地面验证数据来自国家卫星气象中心，验证结果表明该模型检测夜间雾成功指标CSI为64.3％，疑似成功率POD78.3％，误检率FAR21.7％，Kappa系数为0.730。为进一步验证方法稳定性，选取2007年11月21日-22日、23日-26日的两次陆地辐射雾过程共8幅卫星序列影像进行分析，结果显示CSI均值65.1％，Kappa系数均值0.704。时间序列影像分析结果说明应用当前阈值方法对MODIS夜间雾检测具有可适用性。
　　在夜间雾属性反演方面，算法主要通过以下三个步骤实现:1、基于SBDART辐射传输模型和BP神经网络反演光学厚度;2、根据温度绝热直减率反演垂直厚度;3、能见度反演。反演算法被应用于中国北方31万平方公里的一次陆地辐射雾（经度:114°E-121°E;纬度:32°N-40°N），经与地面观测站的能见度对比，方差R2为0.9065，回归方程斜率为0.6728，说明利用设计的算法流程能有效地反演夜间大雾的垂直厚度、光学厚度和能见度三个属性参数。为了对一次夜间陆地辐射雾过程进行动态变化分析，将23日-26日的4幅MODIS影像组成时间序列，反演每一幅影像中大雾区域的特征参数。
　　可见，研究方法主要利用亮温信息和双红外差值信息作为地物分类识别的标志，建立基于SBDART辐射传输模型和BP神经网络的夜间雾遥感检测和属性反演模型。同时，参数反演结果进行序列分析，有助于从理论上把握大雾变化过程，将成为今后雾研究的趋势。

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