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南极海冰边界amsr-e密集度产品精度检验

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武汉大学学报（信息科学版） 2016年第4期41卷 559-564页

作者：苏昊月庞小平赵羲武汉大学中国南极测绘研究中心湖北武汉430079

根据海冰船测目视观测标准在MODIS影像上提取模拟的海冰边界,并利用相应的MODIS海冰密集度验证amsr-e海冰密集度产品在海冰边界的精度。研究结果表明,海冰边界像素上,amsr-e海冰密集度的平均值与15%阈值存在显著差异,且amsr-e与MODIS海... 详细信息

根据海冰船测目视观测标准在MODIS影像上提取模拟的海冰边界,并利用相应的MODIS海冰密集度验证amsr-e海冰密集度产品在海冰边界的精度。研究结果表明,海冰边界像素上,amsr-e海冰密集度的平均值与15%阈值存在显著差异,且amsr-e与MODIS海冰密集度的相关性很弱（R2≤0.2）,基于ASI的海冰反演算法在夏季低估边界海冰密集度。考虑整个冰区（包括多年冰、一年冰、新冰和开阔海域）的截线分析显示,amsr-e与MODIS海冰密集度存在较好的线性关系（夏季R2=0.82,冬季R2=0.81）,amsr-e海冰密集度在20%~30%区间的误差最大。

关键词：海冰边界海冰密集度遥感影像 amsr-e MODIS

基于amsr-e的黄河源区表层土壤水分时空变化（英文）

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中国水土保持科学 2017年第1期15卷 22-32页

作者：王蕊朱清科马浩王瑜北京林业大学水土保持学院北京100083 国家林业局西北林业调查规划设计院西安710048

黄河源区生态环境和水文过程对气候变化的响应是该区域研究的热点问题,但相对于其他环境和水文要素而言,大尺度长序列的土壤水分时空分布特征研究不足。本文基于amsr-e被动微波遥感数据和地面实测数据,首先采用引入Qp模型的双通道反演... 详细信息

黄河源区生态环境和水文过程对气候变化的响应是该区域研究的热点问题,但相对于其他环境和水文要素而言,大尺度长序列的土壤水分时空分布特征研究不足。本文基于amsr-e被动微波遥感数据和地面实测数据,首先采用引入Qp模型的双通道反演算法校正amsr-e土壤水分数据,获得的土壤水分产品(SMD)精度高于官方提供的土壤水分产品(SMO),但其波动范围与实测数据有差异。之后采用逐月回归分析法对SMD进行二次校正,其土壤水分产品(SML)具有更高的精度且变化趋势与实测数据一致。基于SML土壤水分产品,对黄河源区及其5个自然分区表层土壤水分的时空变化特征及其影响因素进行分析。黄河源区年平均表层土壤水分为0.140~0.380 cm3/cm3,在2003—2010年间呈下降趋势,在东南部土壤水分较高的若尔盖丘状高原区、黄南山地区和果洛玉树高原宽谷区土壤水分呈下降趋势,其中若尔盖丘状高原区的下降速率最快,而在西北部土壤水分较低的黄河源宽谷湖盆区和柴达木东缘山区呈增加趋势;春季土壤水分呈下降趋势,夏季呈增加趋势,秋季的波动较大,冬季的变化的不大,其中9月土壤水分增加率和5月减少率最大。土壤水分受降水和植被指数的影响最大,气温表现为在年高温月份与土壤水分呈负相关,在年低温月份呈正相关。研究结果为amsr-e土壤水分数据的研究与应用提供了依据,有助于深化对区域尺度土壤水分格局及其对气候变化响应的研究,对高原生态环境建设有重大意义。

关键词： amsr-e 表层土壤水分黄河源区

amsr-e的C/X双波段垂直极化亮温反演海面盐度

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遥感技术与应用 2017年第2期32卷 356-362页

作者：王兆徽季轩梁廖菲宋清涛国家卫星海洋应用中心北京100081 国家海洋局空间海洋遥感与应用研究重点实验室北京100081 国家海洋环境预报中心北京100081 国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室北京100081 中国气象局广州热带海洋气象研究所广东广州510080 广州市气象台广东广州511430

利用星载传感器观测数据反演的大气海洋参数进行综合研究是物理海洋学等海洋学科获取信息的重要手段。特别是全球尺度精细化的海面盐度信息,只有通过卫星观测才能有效获得。星载微波辐射计能够获取低频波段的亮温数据,具有一定的海面盐... 详细信息

利用星载传感器观测数据反演的大气海洋参数进行综合研究是物理海洋学等海洋学科获取信息的重要手段。特别是全球尺度精细化的海面盐度信息,只有通过卫星观测才能有效获得。星载微波辐射计能够获取低频波段的亮温数据,具有一定的海面盐度反演能力。使用amsr-e的C/X双波段垂直极化亮温数据和amsr-e的L2b产品反演亚马孙河口海区和中国黄海东海海区的海面盐度,并将反演结果与WOA09气候态盐度数据进行比较。实验表明:使用星载微波辐射计的C/X双波段垂直极化亮温能够有效获得河口区域海面盐度的变化趋势,反演精度约为1.5psu,具有一定的应用价值,为将来我国盐度卫星的数据处理提供一定的帮助。

关键词：海面盐度星载微波辐射计 amsr-e 反演算法

amsr-e卫星反演土壤湿度与eCWMF、NeCP再分析土壤湿度比较分析

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遥感技术与应用 2013年第4期28卷 666-673页

作者：李昂陆其峰杨晓峰张建伟南京信息工程大学江苏南京210044 国家卫星气象中心北京100081

土壤湿度是气象学、气候学研究领域的重要环境因子和过程参数。amsr-e可提供全球范围的较长时序的卫星反演土壤湿度产品,将eCWMF和NeCP再分析资料与amsr-e土壤湿度产品进行时空比较,在评价三者一致性的同时对amsr-e土壤湿度进行检验,并... 详细信息

土壤湿度是气象学、气候学研究领域的重要环境因子和过程参数。amsr-e可提供全球范围的较长时序的卫星反演土壤湿度产品,将eCWMF和NeCP再分析资料与amsr-e土壤湿度产品进行时空比较,在评价三者一致性的同时对amsr-e土壤湿度进行检验,并进一步使用站点观测资料(土壤湿度、降水量)对中国区域的amsr-e、eCWMF以及NeCP土壤湿度进行检验。结果表明:全球及中国区域amsr-e、eCWMF与NeCP土壤湿度空间分布特征一致性较好,但与eCWMF、NCeP相比amsr-e土壤湿度在数值上明显偏小,尤其当amsr-e土壤湿度数值较小时,与另两者的差距较大;三者土壤湿度均与降水量有较好的对应关系,比较而言,eCWMF和NeCP土壤湿度与降水量的对应关系更好;与站点土壤湿度相比,eCWMF和NeCP土壤湿度偏大,amsr-e土壤湿度偏小,全国范围内2009年159个站点统计结果显示:eCWMF、NeCP与站点的均方根误差(0.107、0.124)小于amsr-e的均方根误差(0.127)。

关键词： amsr-e eCWMF NeCP 土壤湿度

amsr-e与amsr2被动微波亮温数据交叉定标

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遥感技术与应用 2016年第5期31卷 919-924页

作者：胡同喜赵天杰施建成谷金枝中国科学院大学北京100049 中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室北京100101 首都师范大学北京100048

长时间序列的对地观测数据集在研究地球环境变化及趋势分析中具有十分重要的意义。而目前的对地观测卫星寿命很少有到数十年或者几十年以上。因而，通过对具有重叠观测并且具有相近配置的传感器之间进行交叉校正获得连续的对地观测数据... 详细信息

长时间序列的对地观测数据集在研究地球环境变化及趋势分析中具有十分重要的意义。而目前的对地观测卫星寿命很少有到数十年或者几十年以上。因而，通过对具有重叠观测并且具有相近配置的传感器之间进行交叉校正获得连续的对地观测数据就显得十分必要。由于不同传感器之间系统配置以及定标过程不同等，即使同时同地的观测值也可能会有一些差异。amsr-e和amsr2具有极其接近的物理配置，为了获得长时间序列的地表参数数据集，选取该传感器2013～2014年一年期18．7GHZ和36．5GHZ陆面观测数据进行对比来确定观测值之间的差异，并建立了针对两传感器在这两个频率之间基于像元观测的线性转换模型。对比发现这两个通道的观测值之间的相关性在0．98以上，两传感器同时同地亮温观测值有2～6k的差距，这些差异在地表参数反演及长时间序列数据集的建立中应予以关注。

关键词： amsr-e amsr2 交叉定标亮温

amsr-e卫星亮度温度数据在高原东北部土壤湿度观测和模拟中的应用

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高原气象 2010年第3期29卷 545-553页

作者：史小康文军王磊田辉张堂堂中国科学院寒区旱区环境与工程研究所西部气候与环境灾害试验室甘肃兰州730000

为了改进青藏高原东北部土壤湿度的观测和模拟效果,利用amsr-e(Advanced Microwave Scanning Radiometer-eOS)亮度温度资料,估算了高原东北部的土壤湿度值;还利用耦合了Noah陆面模型的WRF中尺度模式WRF-Noah,结合牛顿松驰逼近同化法对AM... 详细信息

为了改进青藏高原东北部土壤湿度的观测和模拟效果,利用amsr-e(Advanced Microwave Scanning Radiometer-eOS)亮度温度资料,估算了高原东北部的土壤湿度值;还利用耦合了Noah陆面模型的WRF中尺度模式WRF-Noah,结合牛顿松驰逼近同化法对amsr-e估算的土壤湿度进行了同化试验。结果表明:与实测及NCeP再分析值土壤湿度相比,估算的高原东北部的土壤湿度值虽小些,但能够体现土壤湿度随降水事件等的影响。使用牛顿松弛逼近法同化后比没有同化或采用直接替代法模拟的土壤湿度的效果要好。在区域尺度上,通过对牛顿松弛逼近法中质量因子的详细控制,采用该同化方法后对沙漠地区土壤湿度的模拟改善最为明显,其次是草地以及灌木丛与草地混合区;在时间尺度上,采用牛顿松弛逼近同化方法后模拟值与实测值的均方根误差得到减少。

关键词： amsr-e 土壤湿度同化 WRF-Noah模式

利用amsr-e数据反演华北平原冬小麦单散射反照率

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遥感学报 2015年第1期19卷 162-171页

作者：柴琳娜吴凤敏张立新施建成北京师范大学遥感科学国家重点实验室遥感与地理信息系统研究中心地理学与遥感科学学院北京100875 重庆市地理信息中心重庆401121 中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室北京100101

首先,基于冬小麦不同生育期的地面实测参数,构建了组成冬小麦冠层的、包括不同尺寸和含水量的介电散射体模拟数据库,并在此基础上建立冬小麦单散射反照率和光学厚度分别在C(6.925 GHz)和X(10.65 GHz)波段之间的依赖关系。然后,根据一阶... 详细信息

首先,基于冬小麦不同生育期的地面实测参数,构建了组成冬小麦冠层的、包括不同尺寸和含水量的介电散射体模拟数据库,并在此基础上建立冬小麦单散射反照率和光学厚度分别在C(6.925 GHz)和X(10.65 GHz)波段之间的依赖关系。然后,根据一阶参数化模型推导得到的微波植被指数MVIs(Microwave Vegetation Indices)的物理表达式,结合amsr-e被动微波亮温数据,反演了华北平原地区冬小麦不同生育期的单散射反照率。与MODIS日归一化差异植被指数NDVI的对比结果显示:冬小麦单散射反照率与NDVI随时间的变化趋势大致相同,但在冬小麦的抽穗期到乳熟期,NDVI呈现饱和趋势,而单散射反照率对小麦的生长变化仍旧比较敏感,在指示冬小麦生长方面具有一定优势。

关键词：单散射反照率冬小麦 amsr-e 参数化模型微波植被指数被动微波

amsr-e亮温监测中国近地表冻融循环算法研究

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遥感技术与应用 2013年第2期28卷 182-191页

作者：谢燕梅晋锐杨兴国中国科学院寒区旱区环境与工程研究所甘肃兰州730000 宁夏自治区气象局宁夏银川750002

为更加精细地获取日内地表冻融循环信息,联合使用amsr-e升轨(13:30)和降轨(1:30)一天两次过境的逐日亮温数据,采用双指标算法,分别判定升轨和降轨过境时刻的地表冻融状态,综合两次过境信息将地表细分为日内完全冻结、日内完全融化、日... 详细信息

为更加精细地获取日内地表冻融循环信息,联合使用amsr-e升轨(13:30)和降轨(1:30)一天两次过境的逐日亮温数据,采用双指标算法,分别判定升轨和降轨过境时刻的地表冻融状态,综合两次过境信息将地表细分为日内完全冻结、日内完全融化、日内冻融循环和日内逆向冻融循环4种类型。经过验证,日内完全冻结地表分类精度达90%,日内完全融化地表和日内冻融循环地表分类精度约为70%。在日内地表冻融循环分类基础上,将年冻融循环周期划分为稳定冻结期、稳定融化期、春季冻融过渡期和秋季冻融过渡期。根据2004年分类结果得出,1月份,日内完全冻结地表和日内完全融化地表大体以秦岭淮河为界,随着温度逐渐升高,日内完全冻结地表南界、日内完全融化地表北界和日内冻融循环地表的南北界从东南向西北移动,温度降低,各边界线从西北向东南移动;稳定冻结期主要出现在1月和2月,稳定融化期出现在7月和8月,春季冻融过渡期是3～5月,秋季冻融过渡期是9～11月。

关键词： amsr-e 亮温日内冻融循环地表冻融状态

一种基于amsr-e和ASAR数据的土壤水分协同反演方法

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北京大学学报（自然科学版） 2016年第5期52卷 902-910页

作者：李新曾琪明王心逸黄江辉焦健北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所北京100871

在缺乏卫星过境时地面同步观测数据的情况下,大范围高时空分辨率的土壤水分监测存在一定的困难。针对这一问题,提出一种不依赖地面土壤水分同步观测数据的主、被动微波协同反演逐日高空间分辨率的土壤水分观测新方法。该方法将补偿后的A... 详细信息

在缺乏卫星过境时地面同步观测数据的情况下,大范围高时空分辨率的土壤水分监测存在一定的困难。针对这一问题,提出一种不依赖地面土壤水分同步观测数据的主、被动微波协同反演逐日高空间分辨率的土壤水分观测新方法。该方法将补偿后的amsr-e土壤水分作为"高时间分辨率土壤水分观测控制值",以此计算逐日土壤水分变化量,并结合ASAR交替极化模式数据,反演高空间分辨率的土壤水分基准日期值,然后基于两者建立土壤水分协同反演模型。该模型适用于地势比较平坦、地表粗糙度较小且无植被覆盖或植被覆盖度较低的区域。在陕西省渭北台塬西部地区的试验结果表明:该方法参数拟合的决定系数约为0.81;反演得到的土壤水分与凤翔县农业气象站地面实测土壤湿度数据对比,两者的决定系数为0.92,土壤体积含水量的均方根误差为0.025。反演结果可用于水分限制条件下作物生长模拟。

关键词：土壤水分 amsr-e ASAR 作物生长模拟模型 AIeM