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气溶胶不确定性评估：一种融合遥感AQUA MODIS与AERONET数据的综合方法
摘要： 中分辨率成像光谱仪（MODIS）是广泛应用于全球每日环境与气候变化监测的传感器之一。本研究采用10公里分辨率的MODIS第六版气溶胶产品，结合地面观测数据监测气溶胶变化并评估其不确定性。根据地表类型（区分陆地与海洋），气溶胶光学厚度（AOD）通过不同算法反演获取?；谖鞯先菲芙夯魅送纾ˋERONET）站点数据，我们采用两种验证方法计算了AQUA卫星搭载MODIS反演AOD的精度。结果表明：研究时段内两种算法获得的MODIS与AERONET数据均具有良好一致性，相关系数较高。这些发现证实MODIS数据在西迪萨利姆AERONET站点表现优异，适用于突尼斯空气质量监测。通过AERONET全网络的验证工作建立了可信度基础，可深入分析突尼斯境内AOD空间变异特征。MODIS数据能以较高精度可靠识别研究区域主要沙尘源地及典型输送路径。
关键词： 水，遥感，气溶胶光学厚度，AERONET，气溶胶，MODIS
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 - 结合复合白色物体指数的MODIS近实时洪水监测
摘要： 洪水是比其他任何类型的自然灾害都更影响人类社会的最严重自然灾害。随着高时空分辨率卫星降雨分析数据的可用，我们也有能力在全球范围内近乎实时地减轻此类灾害。在本研究中，我们利用白物体指数（WOI）合成数据构建了一个实时洪水监测系统。通过将WOI与MVC和MOD35进行对比，测试了WOI的有效性。
关键词： 白色物体指数，湄公河MLSWI，MODIS，洪水
更新于2025-09-23 15:23:52
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利用MODIS数据探测阿拉伯海尘埃及气溶胶特性
摘要： 本研究探讨了中分辨率成像光谱仪（MODIS）热红外波段在沙尘检测中的应用。选取了2002-2008年间阿拉伯海上空的8个沙尘暴案例（4个TERRA卫星和4个AQUA卫星案例），采用MODIS热红外波段29（8微米）、31（11微米）和32（12微米）的亮度温度（BT）差值法进行沙尘暴检测。通过评估BT差值（BT29-BT31和BT31-BT32）的表现发现，BT31-BT32的检测效果优于BT29-BT31。研究表明，BT31-BT32是MODIS卫星用于海洋沙尘检测的有效波段组合。在全部8个沙尘暴案例中，均识别出了最大（Dmax）和最小（Dmin）沙尘强度区域，并利用MODIS二级数据分析了这些区域的气溶胶特性（气溶胶光学厚度τ、不对称因子g和安格斯特朗指数α）。AQUA卫星案例中Dmax区域的τ值高于TERRA卫星案例，而g值基本相当。TERRA卫星案例的α值始终为正，但AQUA卫星案例中也出现了负α值。午后发生的沙尘暴强度高于上午，且沙尘颗粒更粗。
关键词： BT差异，阿拉伯海，沙尘检测，MODIS，沙尘气溶胶特性
更新于2025-09-23 15:23:52
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MODIS-Aqua生物光学算法在阿根廷埃尔林孔光学复杂水域中浮游植物吸收系数测量的验证
摘要： 埃尔林孔是阿根廷海内陆架（南纬39°-41.5°、西经62.5°-60°）布宜诺斯艾利斯省南部的高产区，被视为具有重要商业价值的鱼类栖息地及当地手工渔业关键区域。本研究首次通过原位测量，关联浮游植物吸收系数（aph(λ)）、群落组成与叶绿素a（Chl-a）浓度进行特征分析，并采用两种大气校正算法与三种生物光学半解析算法评估aph(443)的卫星反演效果，以确定最适合该研究区域的方案。2013年11月至2017年3月间共开展28次海洋调查，采样包括物理参数（温度、盐度、悬浮颗粒物SPM）、Chl-a、浮游植物吸收光谱及群落组成。浮游植物群落以微型浮游生物（40-80%）中的链状硅藻为主，而单细胞颗石藻Gephyrocapsa oceanica（直径<10μm）是微微型浮游生物（占比达40%）的关键组分。原位Chl-a（均值1.8 mg m?3）与aph(443)（均值0.052 m?1）总体呈协变关系但无明显季节性，其相关性较弱（R2=0.52）且离散度高，符合浮游植物组成的高年间变异性特征。此外，浮游植物相对较低的平均比吸收系数（aph*(443)=0.032 m2(mg Chl-a)?1，aph*(676)=0.014 m2(mg Chl-a)?1）表明存在大型细胞及色素包装效应。尽管该水域光学特性复杂，通过准解析算法反演aph系数（R2=0.55，偏差19%）并依据距岸距离、水深及浊度切换大气校正算法，仍获得合理结果。本文首次揭示了埃尔林孔光学复杂水域中浮游植物组成、藻类物质吸收特征及其对生物光学算法性能的影响机制。
关键词： 浮游植物吸收、生物光学算法、浑浊近岸水域、浮游植物组成、验证、MODIS-Aqua
更新于2025-09-23 15:22:29
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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 - 基于AMSR-E/AMSR2的极地海冰浓度反演与验证
摘要： 海冰浓度（SIC）是极地地区大气-海冰-海洋系统的重要参数。不来梅大学（UB）提供的每日6.25公里分辨率AMSR-E/AMSR2海冰浓度产品是广泛使用的海冰浓度数据之一。本文利用MODIS数据和航空影像对该产品进行验证。结果表明：基于航空影像，AMSR-E ASI算法的日平均海冰浓度产品低估约17.9%；基于MODIS影像则低估约8.5%。通过对比ASI算法、动态定标点ASI算法（DT-ASI）以及NT算法从海冰浓度推导的海冰范围（SIE）和海冰面积（SIA），进行了相关分析。
关键词： 检索、验证、航拍图像、海冰浓度、AMSR-E、MODIS
更新于2025-09-23 15:22:29
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 南海地区MODIS、MERIS与SeaWiFS反演Rrs产品的差异
摘要： 本研究对比了SeaWiFS、MERIS和MODIS卫星数据与南海实测数据的归一化离水辐亮度(Rrs)差异。结果表明：所有卫星反演的Rrs均低于实测值，除全球海洋412和660纳米波段及南海555和660纳米波段外，三大传感器Rrs的绝对百分比差异(APD)大多小于20%。三个任务的蓝光波段表现良好（APD<15%），其中MODIS的Rrs精度优于MERIS（或SeaWiFS）。在南海区域对比显示：三者Rrs整体吻合较好，但在近岸区域差异显著——MODIS在412、443和488纳米波段的Rrs高于MERIS和SeaWiFS，MERIS（或SeaWiFS）与MODIS的差异随波段变化（488纳米波段最优）。2008至2010年间，三大任务在南海蓝光波段的差异还存在季节性变化。
关键词： 验证，SCS，交叉验证，MODIS/MERIS/SeaWiFS，Rrs
更新于2025-09-23 15:21:21
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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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土壤质地对利用MODIS影像估算裸土含水量影响的研究
摘要： 土壤的光谱特性受其质地及养分含量的显著影响。迄今已有诸多研究尝试利用卫星图像不同波段的土壤反射率来评估土壤水分。本文研究表明，粗质地土壤与反射率值未呈现显著关联，这部分归因于其较弱的水分储存能力；相反，细质地土壤表现更优，这可归功于其更高的水分储存能力及毛细现象。最终，研究提出了一种由地表温度（LST）、归一化差异水分指数（NDWI）和可见光-短波红外干旱指数（VSDI）组合构建的线性回归模型。该方法普遍将土壤水分含量估算精度提升至1%，对中质地土壤尤为显著。通过与七种常规土壤水分估算方法（均采用中分辨率成像光谱仪MODIS数据）的性能对比验证了该成果。
关键词： 土壤含水量，MODIS，土壤质地，美国土壤气候分析网络（US - SCAN）
更新于2025-09-23 15:21:01
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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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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 青藏高原1公里全天候地表温度估算
摘要： 地表温度（LST）对地球表面的能量平衡和水循环具有重大影响。融合热红外（TIR）与被动微波（MW）遥感技术为获取中等分辨率的全天候LST提供了可能。然而由于MW LST降尺度存在困难，当前将TIR LST与MW LST融合成全天候LST的方法在具有复杂地表（如青藏高原）的大范围区域应用受限。本研究充分考虑地形对融合LST估算的影响，改进了最新发展的物理方法来生成1公里全天候LST，并将其应用于青藏高原地区融合MODIS（1公里）和AMSR2（10公里）观测数据。结果表明：通过与五个不同土地覆盖类型地面站点实测LST验证，融合LST的精度达到0.99K-3.22K。该研究有助于持续监测LST，并提升大尺度高质量全天候LST相关陆面过程研究的时空分辨率。
关键词： MODIS、空间相关性、AMSR2、地表温度（LST）、被动微波遥感
更新于2025-09-23 15:21:01