《卫星遥感监测技术导则+霾gbt+42190-2022》详细解读

《卫星遥感监测技术导则霾gb/t42190-2022》详细解读contents目录1范围2规范性引用文件3术语和定义4监测数据5霾区判识6霾强度等级判识附录A(资料性)霾监测常用卫星传感器的光谱通道参数contents目录附录B(规范性)空气分子瑞利散射贡献计算方法附录C(规范性)色彩空间转换方法附录D(规范性)等经纬投影像元面积计算公式附录E(规范性)卫星近地面气溶胶消光系数计算方法参考文献011范围本导则适用于利用卫星遥感技术对霾进行监测，为霾的预警、防控和治理提供技术支撑。适用于各级气象、环保、应急等部门开展霾的卫星遥感监测业务。可为科研机构、高校等开展霾的相关研究提供方法参考。1.1适用性1.2监测对象本导则主要针对霾这一大气污染现象进行卫星遥感监测。监测内容包括霾的分布范围、强度等级、持续时间等。需要采用先进的遥感图像处理技术和分析方法，对卫星遥感数据进行处理和解译，提取霾的相关信息。应结合地面观测数据和其他相关资料，对卫星遥感监测结果进行验证和校准，提高监测精度和水平。卫星遥感监测应满足一定的空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率要求，以确保监测结果的准确性和可靠性。1.3技术要求022规范性引用文件卫星遥感技术相关标准卫星遥感数据获取与处理规范该标准规定了卫星遥感数据的获取、处理、质量控制等技术要求，是卫星遥感监测的基础性标准。卫星遥感影像产品规范该标准规定了卫星遥感影像产品的分类、命名、格式、质量等要求，为卫星遥感监测提供了统一的影像产品标准。环境空气质量标准该标准规定了环境空气中污染物的浓度限值、监测方法、数据统计等要求，是评价空气质量的主要依据。空气质量监测技术规范该标准规定了空气质量监测的布点、采样、分析测试、数据处理等技术要求，为卫星遥感监测霾提供了技术支持。空气质量监测相关标准该标准规定了气象观测的项目、方法、仪器、时次等技术要求，为卫星遥感监测提供了气象数据支持。气象观测规范包括大气、水、土壤等环境保护相关标准，为卫星遥感监测提供了环境保护方面的参考依据。环境保护标准其他相关标准033术语和定义卫星遥感监测是指利用卫星搭载的遥感器对地球表面进行观测，获取地表信息的技术手段。该技术具有覆盖范围广、观测频率高、数据质量稳定等优点，被广泛应用于气象、环境、农业、林业、水利、城市规划等领域。在霾的监测中，卫星遥感监测能够实现对霾分布范围、强度、持续时间等信息的有效获取，为霾的预警、防控和治理提供重要支持。3.1卫星遥感监测霾是指空气中悬浮的大量微小颗粒物（如灰尘、硫酸、硝酸、有机碳氢化合物等）形成的浑浊现象，也称为灰霾。这些颗粒物会对人体的呼吸系统、心血管系统等造成不良影响，严重时还会引发多种疾病。霾的形成与气象条件、污染物排放等因素有关。在气象条件方面，静风、逆温等不利气象条件容易导致污染物积聚而形成霾；在污染物排放方面，工业废气、汽车尾气、建筑扬尘等都是霾的重要来源。3.2霾VS卫星遥感监测霾是指利用卫星遥感技术对霾进行监测和分析的过程。通过对卫星遥感数据的处理和分析，可以获取霾的分布范围、强度、光学厚度等信息，进而评估霾对环境和人体健康的影响。卫星遥感监测霾的技术方法主要包括图像识别、光谱分析、反演算法等。其中，图像识别可以实现对霾的目视解译和自动识别；光谱分析可以获取霾的光谱特征，进而推断其成分和浓度；反演算法则可以通过建立数学模型来推算出霾的光学厚度等参数。3.3卫星遥感监测霾044监测数据利用卫星搭载的传感器获取大气环境信息，包括气溶胶光学厚度、颗粒物浓度等。结合地面空气质量监测站点的实时数据，对卫星遥感数据进行验证和补充。4.1数据来源地面监测数据卫星遥感数据对原始卫星遥感数据进行辐射定标、大气校正等处理，以消除传感器误差和大气干扰。利用反演算法将卫星遥感数据转换为霾的相关参数，如霾的厚度、浓度等。数据预处理数据反演4.2数据处理时空分布特征分析霾的时空分布特征，包括霾的发生频率、持续时间、影响范围等。与气象条件关联结合气象数据，分析气象条件对霾的影响，如风向、风速、气压等。4.3数据分析通过与地面监测数据的对比，验证卫星遥感数据的精度和可靠性。精度验证分析卫星遥感数据在处理和反演过程中可能产生的误差来源，并提出相应的改进措施。误差分析4.4数据质量控制055霾区判识03考虑气象条件影响在判识霾区时，充分考虑气象条件对霾的影响，如风向、风速、气压等。01基于卫星遥感数据利用卫星遥感数据的高时空分辨率和连续性，对霾的分布、范围和强度进行监测和判识。02结合地面观测数据将卫星遥感数据与地面观测数据相结合，提高霾区判识的准确性和可靠性。5.1判识原则123根据卫星遥感数据反演的霾光学厚度等参数，设定一定的阈值，当参数超过该阈值时，即可判识为霾区。阈值法利用卫星遥感数据的空间分辨率和连续性，分析霾的空间分布特征和动态变化，进而判识霾区。空间分析法通过对卫星遥感数据的时间序列分析，结合地面观测数据，判识霾的发生、发展和消散过程。时间序列法5.2判识方法利用其他遥感数据源验证利用其他遥感数据源，如激光雷达、微波辐射计等，对霾区判识结果进行验证和补充。结合空气质量监测数据验证将霾区判识结果与空气质量监测数据进行对比分析，进一步验证判识结果的准确性和实用性。与地面观测数据对比将卫星遥感判识结果与地面观测数据进行对比，验证判识结果的准确性和可靠性。5.3判识结果验证066霾强度等级判识能见度在5-10km之间，相对湿度小于80%，霾粒子浓度较低。轻微霾能见度在3-5km之间，相对湿度小于80%，霾粒子浓度有所增加。轻度霾能见度在1-3km之间，相对湿度小于80%，霾粒子浓度较高，对人体健康有一定影响。中度霾能见度小于1km，相对湿度小于80%，霾粒子浓度很高，对人体健康有较大影响。重度霾霾强度等级划分基于卫星遥感数据利用卫星遥感数据获取大范围、连续性的霾分布信息，结合地面观测数据进行验证和校准。结合气象条件考虑气象条件对霾的影响，如风向、风速、气压等，综合分析霾的生成、扩散和消散过程。参考空气质量指数参考空气质量指数（AQI）等相关指标，对霾的强度等级进行辅助判识。判识方法卫星遥感数据可能受到云层、天气等因素的影响，需要结合地面观测数据进行验证和校准，确保数据的准确性和可靠性。数据准确性和可靠性卫星遥感数据具有一定的时效性和空间分辨率限制，需要根据实际情况进行选择和应用。时效性和空间分辨率霾的强度等级判识需要综合考虑多种因素和数据来源，进行综合分析和判断，避免单一因素或数据的误导。综合分析和判断注意事项07附录A(资料性)霾监测常用卫星传感器的光谱通道参数

多光谱传感器参数传感器类型常用的多光谱传感器包括MODIS、AVHRR、Landsat等。光谱分辨率多光谱传感器通常具有多个光谱通道，每个通道对应不同的波长范围，可捕捉不同地物反射或发射的特定光谱信息。空间分辨率多光谱传感器的空间分辨率较高，能够捕捉到更细致的地面信息，有助于准确监测霾的分布和变化。高光谱传感器如Hyperion等能够获取连续的光谱信息，提供更为丰富的地物特征。传感器类型高光谱传感器具有极高的光谱分辨率，能够捕捉到更多的光谱细节，有助于区分不同的地物类型和状态。光谱分辨率高光谱数据处理包括光谱校正、去噪、特征提取等步骤，可结合地面监测数据进行综合分析，提高霾监测的准确性和可靠性。数据处理与分析高光谱传感器参数123红外传感器如ASTER等能够捕捉地物发射的红外辐射信息，有助于监测地表温度和热异常等现象。传感器类型红外传感器的光谱范围通常覆盖中红外和远红外波段，能够捕捉到地表和大气的热辐射信息。光谱范围红外传感器在霾监测中可用于监测霾层的高度、厚度以及地表温度等参数，为霾的成因和扩散机制研究提供重要依据。应用场景红外传感器参数08附录B(规范性)空气分子瑞利散射贡献计算方法瑞利散射基本原理瑞利散射定义指当大气中粒子的直径小于入射光波长时发生的散射现象。瑞利散射特点散射光强度与波长的四次方成反比，即短波长的光比长波长的光更易被散射。根据遥感监测需求选择合适的入射光波长。确定入射光波长包括大气压强、温度、湿度等，以计算空气分子数密度。测量大气参数根据瑞利散射公式和测量的大气参数计算瑞利散射系数。计算瑞利散射系数将瑞利散射系数与光程长度相乘，得到空气分子瑞利散射对遥感信号的贡献。计算空气分子瑞利散射贡献空气分子瑞利散射贡献计算步骤03大气参数测量准确性大气参数的测量准确性对瑞利散射系数的计算具有重要影响，因此需采用高精度测量设备和方法。01考虑其他散射影响在计算空气分子瑞利散射贡献时，还需考虑气溶胶散射、米散射等其他散射过程的影响。02仪器校准与定标为确保遥感数据的准确性，需对遥感仪器进行定期校准和定标。注意事项09附录C(规范性)色彩空间转换方法色彩空间定义色彩空间是指描述和表示颜色的三维空间模型，通常由三个相对独立的属性来描述颜色的外观。常用色彩空间在遥感监测中，常用的色彩空间包括RGB色彩空间、CIELAB色彩空间等。色彩空间基本概念由于不同遥感传感器获取的图像数据具有不同的光谱范围和分辨率，因此需要进行色彩空间转换以实现数据的统一处理和分析。通过色彩空间转换，可以将不同遥感图像数据转换为具有一致视觉效果的颜色表示，便于目视解译和对比分析。色彩空间转换必要性视觉效果一致性遥感数据多样性将RGB色彩空间中的颜色值转换为CIELAB色彩空间中的对应值，通常涉及线性化、白点校正、色彩空间转换等步骤。RGB到CIELAB转换根据具体需求和遥感数据类型，还可以采用其他色彩空间转换方法，如RGB到HSV、RGB到YCbCr等。其他转换方法色彩空间转换方法转换精度问题在进行色彩空间转换时，需要注意转换精度问题，避免由于数值计算误差导致转换结果出现偏差。色彩失真问题不同色彩空间之间的转换可能会导致色彩失真问题，因此在进行转换时需要选择合适的转换方法和参数设置，以尽可能减小失真程度。色彩空间转换注意事项10附录D(规范性)等经纬投影像元面积计算公式等经纬投影基本概念等经纬投影是一种地图投影方式，它将地球表面划分为若干等面积的网格，每个网格内的经纬度间隔相等。在等经纬投影中，纬线和经线都是直线，且相互垂直，使得地图上的距离和方向与实际地球表面相近。影像元面积是指遥感影像中每个像素所代表的实际地面面积。公式：$A=(Deltalambdatimescosvarphi)times(Deltavarphi)timesR^{2}$，其中$A$为影像元面积，$Deltalambda$和$Deltavarphi$分别为像素的经纬度间隔，$varphi$为像素中心的纬度，$R$为地球半径。在等经纬投影中，影像元面积可以通过计算每个像素所跨越的经纬度间隔和地球半径来得出。影像元面积计算公式在实际应用中，需要注意经纬度间隔的单位和地球半径的取值，以确保计算结果的准确性。由于地球是一个椭球体，不同纬度的经线长度不同，因此在计算影像元面积时需要考虑纬度的影响。在遥感监测中，影像元面积的大小对于监测结果的精度和可靠性具有重要影响，因此需要选择合适的遥感数据和投影方式来确保监测结果的准确性。公式应用注意事项11附录E(规范性)卫星近地面气溶胶消光系数计算方法利用卫星传感器获取的大气顶部反射率数据，结合辐射传输模型和气溶胶模型，反演出近地面气溶胶消光系数。卫星遥感反演技术需要获取同步的地面气象观测数据、空气质量监测数据等，以辅助卫星遥感反演结果的验证和订正。辅助数据需求方法概述对卫星遥感数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、云检测等步骤，以获取准确的大气顶部反射率数据。数据预处理根据研究区域的气象条件、污染物排放情况等，构建合适的气溶胶模型，包括气溶胶类型、光学厚度、粒子谱分布等参数。气溶胶模型构建利用辐射传输模型模拟卫星传感器接收到的辐射亮度，并结合气溶胶模型反演出近地面气溶胶消光系数。辐射传输模型应用将卫星遥感反演结果与地面观测数据进行对比验证，根据验证结果对反演算法进行订正和优化，提高反演精度和可靠性