一种基于多源遥感数据的大气XCO2空间化方法

    公开(公告)号:CN118779828A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410926003.1

    申请日:2024-07-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于多源遥感数据的大气XCO2空间化方法,包括:融合多颗温室气体观测卫星的大气XCO2遥感数据;获取包括大气NO2数据在内的空间自变量数据;对大气NO2数据进行高斯滤波平滑处理,选择相关系数最高的大气NO2数据的平滑结果作为大气XCO2遥感估算模型的输入变量;以大气XCO2遥感数据为因变量,大气NO2数据、植被指数、高程数据和气温数据为自变量,构建地理加权回归模型,得到大气XCO2遥感估算模型;得到大气XCO2空间连续分布。本发明弥补卫星遥感大气XCO2数据存在大量空白区域的缺陷,反映大气XCO2的空间连续分布格局,为大气XCO2监测提供技术支撑。

    一种普适性的针对无人机热红外数据的地表温度反演方法

    公开(公告)号:CN118500553B

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202410959268.1

    申请日:2024-07-17

    Abstract: 本发明公开了一种普适性的针对无人机热红外数据的地表温度反演方法,构建了针对无人机热像仪宽波段有效波长的温度和辐射亮度转换的修正方程,并基于全球大气廓线库构建了根据近地表温湿度和无人机高度估算大气透过率、上行和下行辐射的通用经验方程,能够方便快捷的应用于不同地点、时间以及飞行高度的无人机热红外数据,结合地表发射率数据反演得到准确的地表温度。本发明能够有效消除宽波段热红外数据温度与辐射亮度转换的误差,并根据近地表气象数据计算大气辐射参数消除大气的影响,具有推广使用的普适性,为从无人机遥感数据方便快捷的反演地表温度提供了技术支撑。

    一种基于无人机热红外遥感的地表温度反演方法

    公开(公告)号:CN117232659A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311511982.6

    申请日:2023-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于无人机热红外遥感的地表温度反演方法,包括:通过无人机获取热红外遥感影像、多光谱遥感影像、无人机上升和下降过程中不同飞行高度对应的大气温度和湿度数据,以及各个地面像控点的经纬度坐标信息;根据热像仪波谱响应函数计算中心有效波长,基于拼接和配准后的热红外正射影像将辐射温度转换为入瞳处辐射亮度;根据大气温湿度廓线数据得到无人机高度的大气透过率、大气上行辐射和大气下行辐射;采用地物类型混合像元法计算得到热红外像元的地表发射率;构建得到地表温度计算方程,反演得到地表温度。本发明能够基于无人机热红外遥感数据反演高精度地表温度,并为城市微热环境监测提供技术支撑。

    基于夜光灯光遥感数据的夜间PM2.5浓度监测方法

    公开(公告)号:CN113390769A

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN202110949698.1

    申请日:2021-08-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于夜光灯光遥感数据的夜间污染物浓度监测方法,包括:提取传感器接收的DNB辐射亮度、云覆盖、月相角、卫星天顶角和卫星过境时间共5种数据集;对提取的数据集中的数据进行预处理;根据卫星过境时间取与之相邻的前后两个整点时刻PM2.5站点观测数据进行线性插值,得到卫星过境时刻的PM2.5浓度;对卫星过境时刻的PM2.5浓度进行湿度订正;基于辐射传输理论分析遥感传感器接收的夜间灯光辐射与PM2.5浓度之间的关系,将夜间地表光辐射传输方程。本发明能够对夜间大气环境进行监测,反映夜间大气污染的精细空间分布格局,为夜间大气环境监测与管理提供技术支撑。

    一种普适性的针对无人机热红外数据的地表温度反演方法

    公开(公告)号:CN118500553A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410959268.1

    申请日:2024-07-17

    Abstract: 本发明公开了一种普适性的针对无人机热红外数据的地表温度反演方法,构建了针对无人机热像仪宽波段有效波长的温度和辐射亮度转换的修正方程,并基于全球大气廓线库构建了根据近地表温湿度和无人机高度估算大气透过率、上行和下行辐射的通用经验方程,能够方便快捷的应用于不同地点、时间以及飞行高度的无人机热红外数据,结合地表发射率数据反演得到准确的地表温度。本发明能够有效消除宽波段热红外数据温度与辐射亮度转换的误差,并根据近地表气象数据计算大气辐射参数消除大气的影响,具有推广使用的普适性,为从无人机遥感数据方便快捷的反演地表温度提供了技术支撑。

    一种基于无人机热红外遥感的地表温度反演方法

    公开(公告)号:CN117232659B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311511982.6

    申请日:2023-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于无人机热红外遥感的地表温度反演方法,包括:通过无人机获取热红外遥感影像、多光谱遥感影像、无人机上升和下降过程中不同飞行高度对应的大气温度和湿度数据,以及各个地面像控点的经纬度坐标信息;根据热像仪波谱响应函数计算中心有效波长,基于拼接和配准后的热红外正射影像将辐射温度转换为入瞳处辐射亮度;根据大气温湿度廓线数据得到无人机高度的大气透过率、大气上行辐射和大气下行辐射;采用地物类型混合像元法计算得到热红外像元的地表发射率;构建得到地表温度计算方程,反演得到地表温度。本发明能够基于无人机热红外遥感数据反演高精度地表温度,并为城市微热环境监测提供技术支撑。

    一种基于遥感估算和重建气温的高温热浪评估方法

    公开(公告)号:CN119290163A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411815123.0

    申请日:2024-12-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于遥感估算和重建气温的高温热浪评估方法,包括:S1,基于遥感数据估算得到无云像元的日最高气温,运用傅里叶变换拟合得到遥感气候性气温;S2,基于再分析气温运用傅里叶变换拟合得到再分析气候性气温,结合再分析气温和再分析气候性气温计算得到受天气影响的再分析气温短期波动;S3,结合步骤S1中的遥感气候性气温和步骤S2中的再分析气温短期波动,插补云覆盖导致的有云像元空缺值,重建生成1km分辨率的全天候逐日日最高气温;S4,基于遥感全天候气温对高温热浪强度进行定量评估。本发明能够准确评估高温热浪强度,为有效应对高温天气、保障公共健康提供技术支撑。

    一种基于多源遥感数据的大气XCO2空间化方法

    公开(公告)号:CN118779828B

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202410926003.1

    申请日:2024-07-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于多源遥感数据的大气XCO2空间化方法,包括:融合多颗温室气体观测卫星的大气XCO2遥感数据;获取包括大气NO2数据在内的空间自变量数据;对大气NO2数据进行高斯滤波平滑处理,选择相关系数最高的大气NO2数据的平滑结果作为大气XCO2遥感估算模型的输入变量;以大气XCO2遥感数据为因变量,大气NO2数据、植被指数、高程数据和气温数据为自变量,构建地理加权回归模型,得到大气XCO2遥感估算模型;得到大气XCO2空间连续分布。本发明弥补卫星遥感大气XCO2数据存在大量空白区域的缺陷,反映大气XCO2的空间连续分布格局,为大气XCO2监测提供技术支撑。

    一种基于遥感估算和重建气温的高温热浪评估方法

    公开(公告)号:CN119290163B

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411815123.0

    申请日:2024-12-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于遥感估算和重建气温的高温热浪评估方法,包括:S1,基于遥感数据估算得到无云像元的日最高气温,运用傅里叶变换拟合得到遥感气候性气温;S2,基于再分析气温运用傅里叶变换拟合得到再分析气候性气温,结合再分析气温和再分析气候性气温计算得到受天气影响的再分析气温短期波动;S3,结合步骤S1中的遥感气候性气温和步骤S2中的再分析气温短期波动,插补云覆盖导致的有云像元空缺值,重建生成1km分辨率的全天候逐日日最高气温;S4,基于遥感全天候气温对高温热浪强度进行定量评估。本发明能够准确评估高温热浪强度,为有效应对高温天气、保障公共健康提供技术支撑。

    一种三阶段的高精度近地表气温遥感估算方法

    公开(公告)号:CN119203041A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411708900.1

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本发明公开了一种三阶段的高精度近地表气温遥感估算方法,所述方法包括:对遥感地表温度数据进行时间归一化,以消除成像时间差异;将研究区根据自然条件差异聚类划分为多个子区,基于时间归一化后的地表温度数据和空间辅助变量,在每个子区内分别利用四种机器学习模型估算气温,得到空间化的气温估算结果;通过广义加性模型集成四种机器学习模型的气温估算结果,得到更高精度的近地表气温。本发明不仅有效消除了地表温度的时间差异带来的不确定性,还考虑了不同地理环境下模型适应性的差异,基于集成的思路整合多种单一机器学习模型,提高了气温的遥感估算精度。

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