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评估巴基斯坦环境差异显著地区MODIS和MISR气溶胶光学厚度反演结果
摘要： 中分辨率成像光谱仪（MODIS）和多角度成像光谱辐射计（MISR）传感器提供的气溶胶观测数据适用于广泛的应用领域。最新发布的MODIS第6.1版产品集（C061）相比前序版本进行了多项改进，这些改进有望降低气溶胶反演的不确定性。在将该数据集应用于区域尺度科学研究之前，需要与同系列或其他传感器的前序版本进行验证比对。本研究基于暗目标（DT）、深蓝（DB）两种算法及融合产品（DTB），评估了2007-2014年间Terra卫星（MOD04）和Aqua卫星（MYD04）搭载的MODIS第6版（C006）与第6.1版（C061）产品在巴基斯坦拉合尔、卡拉奇两地的表现，并将MISR气溶胶光学厚度（AOD）反演结果与地基气溶胶机器人网络（AERONET）数据进行对比。 结果表明：C061版MODIS AOD较C006有显著提升，其中10公里分辨率的DT（DB）产品普遍存在高估（低估）AERONET AOD的现象。MOD04与MYD04的DT和DB（3/10公里）产品在两站点表现相当，而DTB产品以DT（DB）像元为主导——拉合尔站点倾向DT像元，卡拉奇站点倾向DB像元。MISR在具有高反射率的卡拉奇表现优于植被茂密的拉合尔。两传感器的AOD年际变化周期与AERONET数据一致，夏季因气候条件导致AOD达到峰值。季节尺度上，除夏季受局地气象对地表条件的调制影响导致DT和DTB性能较低外，MODIS算法在拉合尔整体表现改善；但在卡拉奇呈现差异化特征——MODIS-DT（10公里）在秋冬与AERONET高度吻合，而MODIS-DT（3公里）则相反。MISR在两站点的春季表现相对较好。本研究深化了对MODIS和MISR性能的认知，为后续开展巴基斯坦地区卫星气溶胶产品验证研究奠定了基础。
关键词： 气溶胶光学深度、多角度成像光谱辐射计、中分辨率成像光谱仪、气溶胶地基观测网络
更新于2025-09-23 15:23:52
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一种改进的气溶胶光学厚度细模态分数反演算法 第二部分：在亚洲的应用与验证
摘要： 由于细颗粒气溶胶主要源于人为活动，细模态气溶胶光学厚度（fAOT）可用于推算PM2.5浓度。但基于卫星的fAOT产品（如中分辨率成像光谱仪MODIS数据）在陆地观测时存在较大不确定性。本研究采用亚洲地区数据对改进型查找表-光谱解卷积算法（LUT-SDA）进行测试与优化，通过引入季节变化参数替代2010-2014年AERONET数据建立的恒定年均值气溶胶参数，显著提升了算法精度。相较于原北京、香港和大阪版本，升级后的LUT-SDA使细模态占比（FMF）总均方根误差从0.24降至0.18。将该方法应用于2015-2016年间45个AERONET站点的fAOT反演验证显示：31%站点超过50%的反演值落在±(0.05+0.15×AERONET fAOT)误差范围内，42%站点40-50%反演值符合要求。与MODIS第6版fAOT相比，LUT-SDA反演结果与AERONET数据吻合度更高且偏差更低——约48%反演值处于误差包络内（RMSE=0.29），而MODIS仅22%达标（RMSE=0.42）。MODIS算法在亚洲多数区域存在严重低估现象（大量零值）。研究表明，优化后的LUT-SDA方法适用于卫星影像的大范围fAOT估算。
关键词： 中分辨率成像光谱仪、气溶胶光学厚度、细模态分数
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 利用卫星气溶胶光学厚度评估瓦伦西亚市颗粒物分布
摘要： 估算PM10和PM2.5的暴露水平需要掌握高时空分辨率的地表浓度数据。本文通过评估西班牙瓦伦西亚地区PM10与PM2.5地面监测数据与MODIS气溶胶光学厚度（AOD）卫星数据的关系，确定了该地颗粒物浓度。研究使用了瓦伦西亚空气污染监测控制网络的数据，以及空间分辨率为3公里的MODIS Terra和Aqua卫星"陆地海洋光学深度"科学数据集。针对PM10建立的线性回归模型斜率为25.99微克/立方米，截距为12.07微克/立方米（均方根误差=8.61微克/立方米）；PM2.5模型的斜率和截距分别为26.87微克/立方米和5.98微克/立方米（均方根误差=5.5微克/立方米）。
关键词： 瓦伦西亚，颗粒物，空气质量，气溶胶光学厚度，中分辨率成像光谱仪
更新于2025-09-23 15:22:29
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印度艾哈迈达巴德市Ceilometer CL31与MODIS卫星云底高度测量评估
摘要： 云层在地球大气中发挥着实际作用，其中与云型相关的云底高度（CBH）是描述云对环境影响的最重要特征之一。本研究详细分析了2013年5月至2015年1月期间印度艾哈迈达巴德（23.03°N，72.54°E）Ceilometer CL31的云底高度观测数据，并将其与地基CL31测量的云底高度及Aqua和Terra卫星搭载的MODIS（中分辨率成像光谱仪）反演的云底高度进行了对比。2014年7月25日和2015年1月1日，MODIS反演的云底高度分别为约1.955公里和约1.093公里，与测云仪测量值（约1.92公里和约1.097公里）吻合良好。在艾哈迈达巴德观测到一些有趣的云动力学特征，如强下沉气流和上升气流，揭示了季风期和季风后期不同的云特征。在印度夏季风和季风后期，云底高度呈现季节性变化。结果表明，测云仪是精确探测低云和中云的优秀仪器，而MODIS卫星能准确反演该区域的高云。用于MODIS卫星的云底高度算法也能捕捉低云。
关键词： 季风、卫星、中分辨率成像光谱仪（MODIS）、季风后期、云动力学、云底高度、测云仪
更新于2025-09-23 15:21:21
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北方树线树木生理的近端遥感研究：光化学反射指数（PRI）季末变化是对气候还是光周期的响应？
摘要： 目前关于全球最大植被过渡带——森林苔原交错带（FTE）如何响应气候变化的研究相对较少。新近获取的北美和欧洲地区光化学反射指数（PRI）卫星时间序列数据，通过追踪与光合物候相关的叶片色素库变化，为常绿树木对气候变化的生理响应提供了新视角。但在将这些数据应用于以常绿树种为主的系统前，有必要深入理解驱动PRI与环境条件关联的精细机制。本研究旨在阐明FTE晚季物候转换期中，哪些环境因子（包括易受气候变化影响的空气/土壤温度，以及不受影响的日照时长）驱动PRI变化。我们假设：相较于气温等不可预测因子，PRI捕捉的晚季叶片色素库物候变化主要受日照时长驱动，这将增加利用PRI时间序列解析FTE气候变化效应的复杂性。 研究在阿拉斯加六个FTE站点获取了单株树木的地面PRI时间序列数据，结合气象变量与日照信息，采用线性混合效应模型（显著性水平α=0.001）测定各环境因子对PRI晚期信号变化的影响强度（标准化斜率b*）。结果表明：日照时长对PRI晚期变化具有最强显著影响（b*=0.08，p<0.001），但易受气候变化影响的环境变量同样显著（日均太阳辐射b*=-0.03，p<0.001；日均土壤温度b*=0.02，p<0.001）。这些发现说明，解读晚季物候转换期的PRI时间序列确实有助于理解北方林线对气候变化的响应机制。
关键词： 优先指数、气候变化、光周期、光合物候、中分辨率成像光谱仪、太阳辐射、北方树线、森林苔原交错带
更新于2025-09-23 15:21:21
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[IEEE 2018年第十届国际模式识别协会遥感模式识别研讨会（PRRS）- 北京（2018年8月19日-2018年8月20日）] 2018年第十届IAPR遥感模式识别研讨会（PRRS）- 基于MODIS数据的绿潮检测优雅端到端全卷积网络（E3FCN）
摘要： 利用遥感（RS）数据监测绿潮（GT）的发生、蔓延与消退过程，对灾害预警、趋势预测及决策支持具有重要价值。然而，不同观测条件下的遥感影像存在显著差异，这给检测任务带来巨大挑战。本文提出一种基于优雅端到端全卷积网络（E3FCN）的绿潮精准检测方法，采用中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据实现。预处理阶段首先通过滑动窗口将RS影像分割为子图像。为提升绿潮像素检测效率，研究改进了原始全卷积神经网络（FCN）架构，构建可端到端训练的E3FCN模型。该模型分为收缩路径与扩展路径两部分：收缩路径负责提取高层特征，扩展路径通过跳跃连接技术实现像素级预测。最终通过融合各子图像的预测结果生成整幅影像的预测图，该方法同时能提升整体性能。实验表明，E3FCN在完整数据集上的平均精度达98.06%，显著优于支持向量回归（SVR）的73.27%、归一化植被指数（NDVI）的71.75%以及增强型植被指数（EVI）的64.41%。
关键词： 绿潮，优雅端到端全卷积网络（E3FCN），深度学习，遥感，中分辨率成像光谱仪（MODIS）
更新于2025-09-23 15:21:01
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阿拉斯加AERONET站点MODIS反演气溶胶光学厚度的评估
摘要： 阿拉斯加的空气质量监测网络目前仅覆盖城市区域和国家公园的地面观测，导致该州大部分地区缺乏监测。全球范围内已成功利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）气溶胶光学厚度（AOD）估算近地面颗粒物污染浓度，该方法或可应用于阿拉斯加。本研究通过对比2000至2014年间Terra和Aqua卫星MODIS 550纳米波段AOD数据与阿拉斯加乌特恰维克（原巴罗）及邦纳扎溪两地地基气溶胶机器人网络（AERONET）太阳光度计反演的AOD值，验证了卫星数据用于估算近地面颗粒物浓度的可行性。由于MODIS数据仅能获取4至10月资料，评估时段限于该区间，同时分析了Terra与Aqua单独及合并数据。结果表明：MODIS第六版10公里分辨率的合并数据在陆地无效但在海洋有效；而单独的Terra或Aqua第六版10公里分辨率AOD产品在陆地有效，合并后则无效。此外，3公里分辨率的MODIS第六版AOD产品在陆地和海洋均有效，且在陆地表现优于10公里产品。这些发现表明，MODIS第六版AOD产品可在夏季定量应用于阿拉斯加的空气质量研究。
关键词： 阿拉斯加，气溶胶光学厚度，中分辨率成像光谱仪，气溶胶机器人网络，空气质量
更新于2025-09-23 15:21:01
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南亚地区MODIS多角度大气校正（MAIAC）气溶胶产品的比较与评估
摘要： 多角度大气校正实施算法（MAIAC）是一种应用于MODIS第六版（C6）数据的新通用算法，可在高空间分辨率（1公里）下反演陆地气溶胶光学厚度（AOD）。本研究首次评估了2006至2016年间南亚地区MODIS Aqua（A）和Terra（T）卫星的MAIAC AOD数据。通过将MAIAC反演结果与地基AErosol RObotic NETwork（AERONET）AOD观测值，以及两种业务化MODIS算法（暗目标DT和深蓝DB）的反演结果进行对比，评估了MAIAC的精度。MAIAC AOD比DT或DB具有更高的空间覆盖率和反演频次。其高空间分辨率增强了区分气溶胶源的能力，能识别复杂地理区域中的细颗粒特征（如野火烟羽和雾霾），并在多云或地表部分积雪条件下提供更多反演数据。与AERONET相比，MAIAC AOD精度优于DT和DB，在更多样化的地表、气溶胶类型及载荷条件下均展现反演能力。结果显示其预期误差达标率较高（A/T分别为72.22%和73.50%），且均方根误差（A/T分别为0.148和0.164）、平均偏差（A/T分别为0.978和1.049）及平均绝对误差（A/T分别为0.098和0.096）较低。此外，MAIAC在视角几何和气溶胶类型方面的偏差小于其他两种算法。该算法在明亮植被地表表现良好，对密植植被区（尤其是烟雾AOD）反演精度最高，但对沙尘AOD存在低估。结论表明，MAIAC在南亚地区提供高分辨率AOD的能力具有应用前景，在流行病学和气候学研究中较现有气溶胶反演算法更具优势。
关键词： 南亚，气溶胶光学厚度，中分辨率成像光谱仪，印度恒河平原，气溶胶，AERONET网络，多角度实施大气校正算法
更新于2025-09-23 22:44:30
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云光学厚度分布模式对辐射强迫计算的影响
摘要： 将卫星反演的云特性进行网格化处理会导致部分信息丢失。本研究从云光学厚度（τ）的分布模式角度出发，分析了使用网格化τ计算辐射强迫时产生的误差。通过SBDART（圣巴巴拉离散纵标大气辐射传输）模拟结果，在保持平均τ不变的情况下，我们计算了理想概率分布函数（PDF）中该误差值；随后利用MODIS（中分辨率成像光谱仪）像素级观测反演的τ开展实际案例模拟。理想实验与真实案例结果表明：网格化过程导致的误差与τ的PDF分布高度相关。当τ符合两点分布或均匀分布时相对误差最大（达10-20%），而呈二项分布时误差低于5%?；?016年6月MODIS像素级数据分析发现，单个网格点（1°×1°）内τ的PDF无法简单用正态分布描述。虽然采用τ的对数平均值能有效控制误差，但误差仍可达4%。研究表明：使用网格化数据（尤其是算术平均值）计算辐射强迫可能产生一定程度的不确定性，这种不确定性与网格点内云特性的分布模式密切相关。未来网格化处理时应全面考虑云特性的PDF分布特征。
关键词： 辐射强迫、分布格局、云光学厚度、网格、中分辨率成像光谱仪（MODIS）
更新于2025-09-24 01:12:02
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[2019年IEEE全球通信会议研讨会（GC Wkshps） - 美国夏威夷州威科洛亚（2019.12.9-2019.12.13）] 2019年IEEE全球通信会议研讨会（GC Wkshps） - 通过非高斯操作改善低压缩纠缠态的量子密钥分发
摘要： 本研究调查了伊比利亚半岛西南部大西洋海域的标准与区域藻类色素指数1（API1）估算结果。标准API1数据源自中分辨率成像光谱仪（MERIS）轨道传感器。通过采用区域反演方案（以MERIS数据和现场遥感反射率Rrs作为输入参数），计算出等效数值。用于开发区域算法及分析测试产品的参考数据包括：不同离岸距离采集的叶绿素a总浓度（TChla）现场实测值及同步Rrs值?；谄ヅ浞治龅难橹そ峁砻鳎曜糀PI1相对于参考TChla值存在系统性高估。通过对重点关注区域产品图的对比分析，进一步证实了该趋势，并证明了采用区域算法研究星载产品的可行性与合理性。为此类应用设计的类似方案还可用于即将发射的哨兵3号/海洋和陆地颜色仪（Sentinel-3/OLCI）数据产品的早期评估。
关键词： 遥感反射率、中分辨率成像光谱仪（MERIS）藻类色素指数1（API1）、海洋颜色、多层感知器（MLP）神经网络
更新于2025-09-19 17:13:59