技术领域
[0001] 本
发明涉及卫星遥感技术领域，具体涉及一种基于环境卫星的灰霾反演方法。
背景技术
[0002] 环境与灾害监测预报
小卫星星座A、B星(HJ-1A/1B星)于2008年9月6日上午11点25分成功发射。在HJ-1-A卫星和HJ-1-B卫星上均装载的两台CCD相机设计原理完全相同，以星下点对称放置，平分视场、并行观测，联合完成对地幅宽度为700公里、地面像元
分辨率30米、4个谱段的推扫成像。但由于
传感器高空间分辨率的限制，
光谱分辨率均较低。目前,环境卫星已经越来越多地应用到我国生态环境、土地利用，
自然灾害等领域。随着工业经济的发展，区域性大气污染在京津唐、长三
角，珠三角等地区日益严重，这就需要卫星大气遥感技术进行大尺度、快速，定量的监测和分析，为环保和气象部
门提供有效的污染物来源、传输和分布等信息支持。
[0003] 卫星大气遥感定量反演与监测大气
气溶胶，以及
温室与污染气体的理论及技术的研究对于环保、气象，
气候变化研究具有重要的意义。NASA(National Aeronautics and Space Administration，美国国家航空航天局)，欧空局等单位已经相继发射了一系列高
精度的用于大气成分和变化监测的传感器。近几年来，基于卫星遥感的大气气溶胶，污染气体的反演与监测技术发展迅速，取得了一系列的进展。尤其是随着我国中东部地区空气
质量问题的加剧，卫星遥感技术在监测区域尺度的城市群污染与输送，污染源的分布与排放变化等方面发挥着越来越重要的作用。NASA MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrometer，中分辨率成像光谱仪)传感器提供的10km分辨率的气溶胶光学厚度产品具有较高的精度，被广泛用于颗粒污染的分布与定量监测。但是国外传感器主要用于晴空观测与反演，高精度的定量反演并不适用于气溶胶浓度特别高的地区。由于我国大气污染严重，在华北平原工业区，经济区城市群等经常出现浓厚的灰霾污染，经常被国外卫星传感器误作薄
云处理。而且，国外用于大气监测的卫星反演结果主要用于
气候变化研究，分辨率较低，不适用于直接用来监测城市地区等。目前，迫切需要一种定量、有效的
算法来实现我国东部灰霾以及光化学烟雾的卫星定量反演与监测。
[0004] 气溶胶卫星遥感定量算法是基于
辐射传输机理，通过测量大气颗粒物对太阳光的散射，剔除地表
信号，来得到大气气溶胶消光柱总量的技术。由于卫星接收到的信号包含了来自地表和大气的共同分量，如何有效精确的分离两者成为反演算法的关键。目前，应用最广的是基于MODIS的暗像元算法和深蓝算法：
[0005] 暗像元算法：基于2.12μm短波红外波段受气溶胶影响较小，信号主要来自地表，并且2.12μm与红(0.66μm)，蓝波段(0.47μm)在浓密植被地区具有一定的线性关系，假设特定的气溶胶模式，可以解算出大气的信号贡献。但是这种算法只适用植被地区，而且在灰霾等高浓度气溶胶时精度降低。
[0006] 深蓝算法：利用蓝光波段信息与MODIS地表反射率产品差异，结合基于辐射传输计算的查找表，计算沙漠地区以及裸地，城市地区等的气溶胶光学厚度。该算法主要反演暗像元算法无值地区，而且主要适用于沙漠等方向性反射较弱地区，在植被地区不确定性较大。
[0007] 以上算法都是基于MODIS传感器的10km气溶胶产品，分辨率较粗而且不能准确区分薄云与灰霾，不适于我国典型地区的灰霾监测。
发明内容
[0008] 本发明提供一种基于环境卫星的灰霾污染监测方法，结合环境卫星数据高空间分辨率与地表反射率数据高光谱分辨率的优势，克服现有气溶胶卫星监测应用受到空间分辨率低的限制，以及现有反演方法不适用严重灰霾识别和监测的问题，解决MODIS气溶胶算法不能计算重灰霾和空间分辨率有限的问题。
[0009] 本发明的方法包括以下步骤：
[0010] S1、获取给定海拔的地表反射率数据，以及所监测区域的地基数据和环境卫星数据；
[0011] S2、利用所述地基数据建立所监测区域的灰霾气溶胶模式，根据所述灰霾气溶胶模式和地表反射率数据建立用于灰霾数据反演的查找表；
[0012] S3、根据所述环境卫星数据识别灰霾；
[0013] S4、利用所述环境卫星数据、地表反射率数据、查找表计算得到所监测区域的灰霾光学厚度，作为反演得到的灰霾数据。
[0014] 优选地，步骤S2中，所述查找表包含所述地表反射率数据中的大气的路径辐射项等效反射率ρ0、大气透过率T和大气半球下行返照率S和假设的灰霾光学厚度这四种数据，建立查找表的方式为：假设灰霾光学厚度τ已知，用6S辐射传输模拟方法计算生成以上四项数据。
[0015] 优选地，根据所述环境卫星数据中的
近红外波谱数据识别灰霾。
[0016] 优选地，所述环境卫星数据为环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A/1B星)CCD数据。
[0017] 优选地，所述地表反射率数据为MODIS500m蓝光波段地表反射率数据。
[0018] 优选地，所述地基数据是由CE318太阳光度计测量得到的气溶胶光学特性。
[0019] 上述技术方案可以从环境小卫星高空间分辨率图像信息中获取城市，工业区等亮地表地区的灰霾分布和光学厚度，在满足定量，大尺度反演灰霾光学特性的同时，提高了灰霾识别和监测的准确度。
附图说明
[0021] 图2为用本发明实施例的方法反演得到的实验数据分布图
[0022] 图3为根据现有的NASA MODIS业务化算法反演得到的北京地区灰霾分布图具体实施方式
[0023] 下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0024] 如图1所示，本发明实施例提供了一种基于环境卫星的灰霾数据反演方法，包括以下步骤：
[0025] S1、利用MODIS获取500m的蓝光波段8天均值的地表反射率数据，以及所监测区域的地基数据和环境卫星数据，这些数据作为反演方法所要用到的已知参数；
[0026] 本实施例中，获取8天均值的地表反射率数据可以来排除云等因素的影响，而且利用MODIS获取地表反射率数据可以获得高精度的地表反射率参数，还利用了环境卫星数据的高空间分辨率。所述地基数据由CE318太阳光度计测量得到。
[0027] S2、在地基CE318观测的气溶胶光学特性
基础上，建立典型地区的灰霾气溶胶模式，生成灰霾反演计算用的查找表；
[0028] 本实施例所选用的地基数据以CE318太阳光度计观测的气溶胶体积谱分布和单次散射特性为主，获取北京，天津等城市的灰霾天气溶胶模型。根据测得的气溶胶模式，利用6S辐射传输模拟建立初始条件的查找表，建立查找表初始条件包括：传感器参数，波段中心
波长、波段宽度、波段响应函数；大气参数，主要包括气溶胶模式和光学厚度等；几何参数，包括太阳天顶角、观测天顶角、相对方位角；以及地表参数，主要是地表反射率和海拔高度。查找表包括不同灰霾光学厚度情况下的单次散射反照率ρ0、大气透过率T、半球下行反照率参数S。以上数据反映的是大气本身的情况，与卫星数据无关。6S辐射传输模拟可通过专门的
软件实现，模拟出的结果用于简化步骤S4的计算。
[0029] S3、根据所述环境卫星数据中的近红外波谱数据识别灰霾；
[0030] 本实施例中，根据灰霾在各个通道上的反射率特征和的近红外波谱特征，将灰霾
覆盖像元从低云和亮目标背景中识别出来。事实上，基于环境卫星数据的高空间分辨率可有效识别亮地表、薄云和灰霾。
[0031] S4、根据环境卫数据提取大气顶部反射率ρTOA，ρTOA与MODIS真实地表反射率的差值ρS，结合查找表，计算对应地区的灰霾光学厚度
[0032] 大气辐射原理如下，传输方程为：
[0033]
[0034] 式中:ρTOA是大气顶部反射率，ρ0是大气的路径辐射项等效反射率，ρS为地表二向反射率，当地表为朗伯体时为r；S为大气下界的半球反射率；T为大气透过率，不同的灰霾光学厚度有不同的T、S、ρ0。在上述公式中，大气顶部反射率和地表反射率可分别由卫星观测和MODIS地表反射率库得到，利用查找表匹配获取最合适的T、S、ρ0，即可获得对应的灰霾光学厚度。
[0035] 图2为用图1所示方法反演得到的2009年4月13北京地区的灰霾分布图，图3为根据现有的NASA MODIS业务化算法反演得到的北京地区灰霾分布图。从图2、图3对比可以看出，利用本发明实施例的方法可以反演得到连续的定量的灰霾数据，且具有更高的空间分辨率。
[0036] 由以上实施例可以看出，本发明实施例利用高空间分辨率的环境小卫星CCD相机数据，本发明的方法可以从环境卫星和MODIS地表反射率数据的结合观测及其他辅助数据中得到城市地区连续覆盖的细致灰霾空间分布，在解决了定量反演灰霾光学厚度的同时，提高了遥感反演结果的空间分辨率。
[0037] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。
