导读:本文包含了大气红外遥感论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:超光谱大气红外遥感图像,关键信息保护,辐射抽稀,图像压缩
大气红外遥感论文文献综述
魏安琪[1]（2018）在《基于关键信息保护的超光谱大气红外遥感图像压缩研究》一文中研究指出超光谱大气红外遥感图像是由气象卫星搭载的大气垂直探测仪观测地球得到的辐射数据,其普遍拥有红外段上千个光谱通道,具有极高的光谱分辨率并且覆盖广阔的空间范围,每日产生的海量数据给数据的传输和存储带来了巨大的挑战。因此,非常有必要开展针对超光谱大气红外遥感图像压缩的研究。在应用方面,超光谱大气红外遥感图像携带丰富的地球大气状态变量信息,被广泛用于数值天气预报和气候研究等领域。考虑到超光谱大气红外遥感图像通道间信息内容有高度冗余以及巨大的数据量带来的计算负担,全部数据应用于同化计算并不是必要的也不是最优的,观测数据在输入同化系统前需要进行辐射抽稀,获取的关键数据子集需要重点保护。因此,本文提出了基于关键信息保护的超光谱图像压缩方法。首先,针对超光谱大气红外遥感数据的成像特点、物理特性、数据应用处理流程以及数据的可压缩性四个方面,与传统高光谱图像进行了对比分析。并着重分析了超光谱大气探测仪AIRS数据特性。然后,提出了面向同化应用及压缩的关键性数据抽取方案,包括基于信息容量及相关性约束的通道选择和基于信息熵的空间下采样,从光谱和空间两个维度抽取关键性数据子集。针对本文所抽取的通道数据进行一维变分同化得到的温度廓线取得了接近真实探空数据的效果。此外关键性数据抽取过程综合考虑信息容量和相关性约束,兼顾应用需求的同时便于进一步压缩。最后,设计实现了基于关键信息保护的压缩和解压缩方案。在压缩端,首先,对关键性数据子集采用基于主成分分析的压缩方法进行无损压缩;再利用关键性数据子集采用叁维空谱分组重建预测的方式预测完整数据,并对预测残差进一步处理。最后,采用多级树集合分裂算法和区间编码对预测残差进行有损和无损编码获得压缩码流。在解压缩端,采用与压缩相反的处理方式可恢复完整数据。实验采用超光谱大气红外探测仪AIRS获取的标准超光谱大气红外数据。结果表明,在有损压缩中,随着峰值信噪比的提高,压缩比会有所降低,在峰值信噪比大于40d B的前提下,压缩比最高可以达到3.74。在无损压缩中,压缩比可达到2.81。本文的压缩码流着重保护了关键性数据部分,在缩小了数据量的同时,保障了数据后续处理和同化计算。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
王倩,毕研盟,杨忠东[2]（2018）在《气溶胶对大气CO_2短波红外遥感探测影响的模拟分析》一文中研究指出气溶胶引起的光学路径长度改变是影响高分辨率近红外光谱反演大气CO_2浓度的重要误差源.本文利用高精度大气辐射传输模式模拟中国碳卫星观测,结合CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星的气溶胶廓线产品研究了不同特性的气溶胶对卫星观测光谱的影响.模拟结果显示:气溶胶散射引起的光学路径长度改变与气溶胶类型、模态以及垂直分布密切相关;城市型和海洋型气溶胶对观测光谱影响很大;多层分布的积聚模态大陆型和海洋型气溶胶在光学厚度小于0.3时,会引起5%以内的负辐射变化,随光学厚度不断增加会引起正的辐射变化;主要以粗粒子模态存在的气溶胶在不同的垂直分布情况下均会引起辐射的负变化,从而造成CO_2浓度的高估;另外,随气溶胶分布高度变高,负的辐射变化程度会逐渐减小.(本文来源于《物理学报》期刊2018年03期）
宿腾野[3]（2017）在《高光谱大气红外遥感图像的通道选择及压缩方法研究》一文中研究指出随着高光谱大气红外遥感探测技术的发展,对大气的探测越来越精细,探测周期越来越短,从而探测信息的数据量也随之越来越大,无论是在星上还是在星下,对于探测信息的存储和传输是在数据应用过程当中必然面对的问题。因此,为达到快速传输高光谱大气红外遥感图像数据,并使其占用的存储空间小,同时保证对数据同化和反演的准确度的目的,对其进行辐射抽稀(radiance thinning)是非常必要的,辐射抽稀分为两种方面,即对数据的无损压缩和光谱通道选择。本文主要针对辐射抽稀的两种情况展开研究。首先对大气探测及其遥感数据传输和存储进行分析,并以AIRS探测仪所探测的典型高光谱大气红外遥感图像为典型实验数据,对其空间相关性和光谱相关性的特性进行分析,定性说明对其进行无损压缩研究和光谱通道选择的可行性和必要性。其次,考虑高光谱大气红外遥感图像的光谱相关性极大,为实现有效的压缩效果,本文采用ICA变换去除谱间冗余,使图像在变换域的ICs成分实现相互独立;之后对所得ICs成分及变换系数进行量化与反量化,保留量化残差,对量化后数据以及量化残差进行预测处理,以减小待编码数据量;在编码部分本文选取区间编码并利用随机学习弱估计方法(SLWE)改进其中的概率估计模型,以提高编码效果。在编码之前,对待编码数据进行正值化处理,使其更适合区间编码过程。最后对典型的AIRS实验数据进行压缩,压缩比可达3.35以上,并与部分现有的经典压缩方法对比,本文所研究的压缩方法在压缩比上具有一定的优势。最后,根据AIRS探测资料中典型的亮温资料以及温、湿度反演廓线,通过辐射传输模式(RTTOV)得到其温、湿度Jacobi矩阵,为了从大量的AIRS探测资料中抽取出与应用相关的通道信息,实现减小数据量并适合应用的目的,分别对温、湿度Jacobi矩阵进行基于PC-AIC的通道选择,选出对温、湿度影响较大的波段通道。并根据所选通道对AIRS探测亮温资料进行温、湿度反演应用,将其反演结果与卫星资料数值天气预报应用研究组(NWPSAF)所给通道的反演结果对比,本文所研究方法对温、湿度反演所得廓线的误差更小。进一步给出基于信息容量迭代的经典通道选择方法,并与本文的PC-AIC算法对比,得出PC-AIC算法所选通道组合反演效果更好的结论,说明其在具体应用上,保证数据量减小的同时,可进行有效的通道选择。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2017-06-01）
龚绍琦,孙海波,王少峰,国文哲,李云梅[4]（2015）在《热红外遥感中大气透过率的研究(二):大气透过率模式的应用》一文中研究指出大气透过率是热红外遥感中的一个重要参数。针对前文构建的大气透过率模式,以我国环境灾害卫星HJ-1B红外相机IRS第4通道的大气透过率模式为例,利用辐射传输模型MODTRAN模拟水体辐亮度,对模式中的变量引入不同的误差,将模拟的辐亮度反演水温,分析不同气溶胶模型、水汽量、能见度和观测天顶角对反演水温的敏感性。并将该大气透过率模式用于HJ-1B/IRS热红外图像中,反演了2009年4月17日、21日、22日和25日太湖水温。研究结果表明:同一波段、不同气溶胶模型的大气透过率模式在反演温度时会产生不同的误差,以气溶胶模型为平流雾的最大、对流型的最小;大气透过率模式中3个变量的误差与温度反演的误差呈线性关系,即变量的误差越大,温度反演的误差也越大;以水汽量对温度反演最敏感,观测天顶角其次,能见度最弱。该大气透过率模式用于4天遥感图像反演中,除4月17日反演的误差稍高,均方根误差和平均相对误差分别为1.127℃和5.75%,其他3天的均方根误差都小于1℃、平均相对误差在5%以下,说明所建的大气透过率模式在热红外遥感中具有较高的应用精度。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2015年07期）
龚绍琦,孙海波,王少峰,国文哲,李云梅[5]（2015）在《热红外遥感中大气透过率的研究(一):大气透过率模式的构建》一文中研究指出大气透过率是热红外遥感中的一个重要参数。通过辐射传输模型MODTRAN模拟热红外波段的大气透过率,构建了基于大气模型、气溶胶模型、水汽量、能见度和观测天顶角等5个因素的大气透过率查找表,分析了不同参数对热红外大气透过率光谱曲线的影响,通过方差分析确定了影响大气透过率的关键因子,针对不同类型的气溶胶模型,构建了基于水汽量、能见度和观测天顶角的常用卫星传感器热红外通道的大气透过率经验模式,解决了卫星热红外遥感中大气透过率精确计算的问题。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2015年06期）
李健,任红玲,高枞亭,李尚锋,刘珂[6]（2011）在《东北平原中部春季卫星热红外遥感的大气辐射传输模拟》一文中研究指出本文使用2008～2010年春季EOSTERRA/MODIS数据,选取33个东北平原中部基本为晴空的实例,配以准同步的地面气象观测数据和NCEP再分析大气廓线数据,利用MODTRAN大气辐射传输程序对此33例进行了热红外遥感的大气辐射传输模拟,得到如下结果:东北平原中部春季晴空条件下,在MODIS10.5～11.5μm通道,(1)地气系统总光谱辐射亮度的数值范围为5.76～10.20Wm-2sr-1μm-1;(2)地表发射辐射的数值范围为5.38～9.43Wm-2sr-1μm-1;(3)大气程辐射数值范围为0.17～0.93Wm-2sr-1μm-1;(4)大气透射率数值范围为0.859～0.966;(5)通过模拟星上辐射亮度数据反演地表温度,从而分析大气辐射传输对地表温度遥感的影响:完全不考虑大气影响时误差数值范围为-4.562～-1.016K(均值为-2.464K,中值为-2.676K),考虑大气吸收及大气上行辐射时误差数值范围为0.034～0.211K(均值为0.106K,中值略大于均值),大气吸收、大气上行辐射及大气下行辐射都考虑时误差数值接近-0.01K。这些结果对于进一步在东北地区开展定量遥感有一定的参考意义,特别是针对地表温度遥感的分析结果,可以从定量数值方面加深认识东北平原中部大气辐射传输对热红外遥感精度的影响。(本文来源于《第28届中国气象学会年会——S9大气物理学与大气环境》期刊2011-11-01）
蒋德明,曹思沁,屈佑铭[7]（2010）在《利用神经网络方法从高光谱分辨率红外遥感资料反演大气温度廓线》一文中研究指出采用主分量分解数据压缩技术和基于误差反传学习算法的叁层前馈神经网络(BP神经网络),使用AUQA/AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)高光谱分辨率红外观测资料,对不同光谱通道组合,在中纬度复杂地形上反演了垂直空间分辨率为1 km的大气温度廓线,并与相匹配的ECWMF分析场资料进行了比较。结果表明,从AIRS资料能够获得1 K/km垂直分辨率的对流层温度反演精度。但是青藏高原对反演结果有明显的影响,并且这种影响与光谱波段有关。消除这种影响的途径之一是增加非卫星观测的附加预报因子。同时改进了神经网络反演策略,采用逐层反演的方法,缩短了所需要的网络训练时间。(本文来源于《热带气象学报》期刊2010年06期）
蒋德明,董超华,曹思沁[8]（2009）在《附加影响因子对红外遥感资料反演大气温湿廓线的辅助作用》一文中研究指出利用AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)实际观测资料和采用特征向量反演方法,研究了非红外遥感因子对红外遥感大气温湿廓线反演的辅助作用。这些因子包括:微波探测通道、纬度、地形、表面高度、表面温度、表面气压等。试验结果表明,微波通道可以明显改善对流层中低层(800hPa以下)温度和湿度的反演结果,对800hPa以上没有明显的作用。划分纬度带有助于提高反演精度。在较平坦的地区温度反演的均方根误差远远小于地形起伏较大的地区。而水汽反演误差对地形变化不敏感。增加附加影响因子对改善对流层中低层温度反演精度有十分明显的作用,对中低层湿度反演精度有一定的改善。(本文来源于《热带气象学报》期刊2009年S1期）
张蕾,邱崇践[9]（2008）在《利用卫星红外遥感资料反演大气温湿廓线的叁维物理统计方法》一文中研究指出对黄静等提出的基于奇异值分解技术(SVD)的由卫星辐射观测反演大气温湿廓线的物理统计方法作出改进,改进后的方法在叁维空间实施SVD,使反演过程不仅考虑了大气温度和湿度垂直结构的统计特征,也能同时考虑其水平结构特征.使用模式资料和实际资料对所提方法进行验证并将反演结果与原有的一维方法作了比较.结果表明,新方法可以有效地降低观测误差的影响,反演结果明显好于原方法.(本文来源于《红外与毫米波学报》期刊2008年02期）
黄静,邱崇践,张艳武[10]（2007）在《一种利用卫星红外遥感资料反演晴空大气参数的物理统计方法》一文中研究指出给出一种新的由卫星辐射观测反演大气温湿廓线的物理统计方法,并用该方法分别进行了理想试验和实际反演试验,再将反演结果和一维变分反演方法的结果进行比较.结果表明:在理想试验中物理统计方法反演的温度廓线在大部分高度好于一维变分法;水汽廓线在模式中层的反演结果比背景场略差,在其他高度有所改进,而一维变分方法则对水汽廓线的背景值修正较小.在实际反演试验中,物理统计反演法对温度廓线的反演效果不够理想,只在400hpa以上高度和近地面对背景场有所修正,然而对水汽廓线的反演效果较好.(本文来源于《红外与毫米波学报》期刊2007年02期）
大气红外遥感论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
气溶胶引起的光学路径长度改变是影响高分辨率近红外光谱反演大气CO_2浓度的重要误差源.本文利用高精度大气辐射传输模式模拟中国碳卫星观测,结合CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星的气溶胶廓线产品研究了不同特性的气溶胶对卫星观测光谱的影响.模拟结果显示:气溶胶散射引起的光学路径长度改变与气溶胶类型、模态以及垂直分布密切相关;城市型和海洋型气溶胶对观测光谱影响很大;多层分布的积聚模态大陆型和海洋型气溶胶在光学厚度小于0.3时,会引起5%以内的负辐射变化,随光学厚度不断增加会引起正的辐射变化;主要以粗粒子模态存在的气溶胶在不同的垂直分布情况下均会引起辐射的负变化,从而造成CO_2浓度的高估;另外,随气溶胶分布高度变高,负的辐射变化程度会逐渐减小.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
大气红外遥感论文参考文献
[1].魏安琪.基于关键信息保护的超光谱大气红外遥感图像压缩研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[2].王倩,毕研盟,杨忠东.气溶胶对大气CO_2短波红外遥感探测影响的模拟分析[J].物理学报.2018
[3].宿腾野.高光谱大气红外遥感图像的通道选择及压缩方法研究[D].哈尔滨工业大学.2017
[4].龚绍琦,孙海波,王少峰,国文哲,李云梅.热红外遥感中大气透过率的研究(二):大气透过率模式的应用[J].红外与激光工程.2015
[5].龚绍琦,孙海波,王少峰,国文哲,李云梅.热红外遥感中大气透过率的研究(一):大气透过率模式的构建[J].红外与激光工程.2015
[6].李健,任红玲,高枞亭,李尚锋,刘珂.东北平原中部春季卫星热红外遥感的大气辐射传输模拟[C].第28届中国气象学会年会——S9大气物理学与大气环境.2011
[7].蒋德明,曹思沁,屈佑铭.利用神经网络方法从高光谱分辨率红外遥感资料反演大气温度廓线[J].热带气象学报.2010
[8].蒋德明,董超华,曹思沁.附加影响因子对红外遥感资料反演大气温湿廓线的辅助作用[J].热带气象学报.2009
[9].张蕾,邱崇践.利用卫星红外遥感资料反演大气温湿廓线的叁维物理统计方法[J].红外与毫米波学报.2008
[10].黄静,邱崇践,张艳武.一种利用卫星红外遥感资料反演晴空大气参数的物理统计方法[J].红外与毫米波学报.2007
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