遥感在气象中的信息提取


与传统温、压、湿、风等常规观测手段不同,遥感不仅是一项涉及观测的技术,更是一门涉及综合性探测的科学。遥感借助辐射测量技术,通过科学算法反演出能够准确反映大气、陆地和海洋状态的各种物理和生态参量,遥感技术在天气气候、大气监测、灾害监测等方面发挥了重大作用,并已经在重大气象有关防灾减灾工作中得到验证。

    如下图是遥感在气象中的应用分类。

 

图1:遥感在气象中的应用分类

1.天气气候

 

  • 气温、降水

     卫星可见光云图可以监测热带气旋以及云团的移动趋势,一般白色表示太阳光反射强,灰黑的地方表示反射较弱。一般陆地表现为灰色,海洋表现为黑色,而冰雪和深厚云系覆盖的地区一般呈白色。用红外探测器可以计算各地晴空大气温度和湿度的铅直分布。微波辐射仪,可以探测云上和云下的大气温度和湿度的分布,以及云中含水总量和雨强的分布.

     遥感对大雾监测也非常有效,通过卫星遥感,实时监测各地雾情的变化,便于发出天气预警和作出决策。利用卫星遥感监测大雾具有及时、宏观的明显优势。图像纹理信息反映了图像的灰度性质及其空间关系。通过对雾的成因、辐射特性、雾遥感基本原理的阐述,结合中国FY-1D美/国NOAA系列极轨卫星资料通道特点,分析雾的图像纹理信息,并依据雾在可见光波段和中红外波段与云类不同的光谱特性,选用不同的光谱通道进行大雾监测。

 

图2 NOAA17气象卫星大雾遥感监测图(江苏省)

 

  •  气候变化

    利用遥感技术可以对气候变化因子进行有效监测,可以对大范围区域进行气候的异常监测,热红外遥感可以利用热红外探测器收集、记录地物辐射的热红外辐射信息,并利用这种热红外信息来识别地物和反演地表参数(如温度、发射率、湿度、热惯量等),包括季节到年际气候预测--提高瞬时短期气候异常变化的时间和空间预报准确性;长期气候变化--决定长期气候变化及其趋势的机理和因素以及人类活动的影响研究

2.大气监测

 

  • 气溶胶

    气溶胶是液态或固态微粒在空气中的悬浮体系。遥感可以对气溶胶监测从而对气候做分析,监测气溶胶的厚度、浓度、成分、属性等信息。气溶胶粒子能够从两方面影响天气和气候。一方面可以将太阳光反射到太空中,从而冷却大气,并会使大气的能见度变坏另一方面却能通过微粒散射、漫射和吸收一部分太阳辐射,减少地面长波辐射的外逸,使大气升温。

    卫星遥感气溶胶的研究始于20世纪60年代,随着新型卫星传感器的不断研制和发射成功,越来越多的卫星传感器开始适用于大气气溶胶的探测,也出现了多种实用气溶胶遥感反演算法。

图3 全球气溶胶分布图

3.灾害监测

 

  • 海冰

    我国的渤海和黄海北部每年冬季都会发生结冰,结冰程度直接影响海上油气资源的开发、交通运输、港口海岸工程作业等。利用可见光和红外通道资料,结合海冰的光谱特征,可以进行冰水识别和海冰信息提取,获取海冰分布范围、面积、冰型、密集度、外缘线等信息。地球两极有将近3000万平方公里的面积被海冰覆盖,极低海冰监测队极低海域的航道设计和海上航行安全保证非常重要。利用卫星的微波辐射计和散射计以及SAR数据,可以获取极地区域海冰分布和变化情况。

  • 凌汛

    卫星遥感监测凌汛主要依据不同地物的光谱响应特征不同。在近红外波段,洁净水体的反射率远比土壤和植被的反射率低,所以在卫星图像上可以很容易地区分水体和非水体的界限。像黄河这样泥沙含量较高的水体,其反射率的最大值移向可见光波段,但仍比土壤和植被为低。这样,在卫星图像上就能够将发生凌汛的地点及其区域判读出来,进而可以根据像元数估算淹没范围和面积。

 

图4 2011年3月1日黄河凌汛遥感监测图 (内蒙古生态与农业气象中心)

  • 干旱

    通过遥感手段可以获取地表蒸发量、作物表面温度、土壤热容量、土壤水分含量、植物水分胁迫及叶片含水量等 , 对作物生长的土壤含水状况、作物缺水或供水状况、植被指数等指标所反映的作物生长状况的分析 ,间接或直接地对作物旱情进行研究。

    目前比较成熟的遥感旱情监测模型有:植被指数模型、热惯量模型、作物缺水指数模型、植被指数与地表温度特征空间模型、微波模型、水文模型和气象模型等。



图5 气象卫星全国旬干旱监测图

  • 沙尘暴

    研究表明,我国区域的沙尘暴与某些低云亮温接近,但反射率不同。西北某些裸露地表与沙尘暴反射率接近,但其亮温却不同。所以,沙尘暴的监测就是利用其与云系、地表反射率及辐射率的差异进行的。目前,利用可见光和红外多光谱卫星通道信息判别沙尘暴仍是较好的方法之一,而夜间还难以进行沙尘暴的观测。

  • 火灾

    地面物体都通过电磁波向外放射辐射能,不同波长的辐射率是不同的,通常,温度升高时,辐射峰值波长移向短波方向。从气象卫星监测到的火灾发生前后来看,当地表处于常温时,辐射峰值在传感器的、通道的波长范围,而当地面出现火点等高温目标时 ,其峰值就移向通道,使通道的辐射率增大数百倍,利用这一原理,通过连续不断地观测,就可以及时发现火点。当火灾发生后,可以通过卫星接收到的彩色图象获取火灾现场情况和过火面积,以便客观、准确评估火灾损失,组织救灾。

  • 台风

    加强台风的监测和预报,是减轻台风灾害的重要的措施。对台风的探测主要是利用气象卫星。在卫星云图上,能清晰地看见台风的存在和大小。利用气象卫星资料,可以确定台风中心的位置,估计台风强度,监测台风移动方向和速度,以及狂风暴雨出现的地区等,对防止和减轻台风灾害起着关键作用。

    当台风到达近海时,还可用雷达监测台风动向。建立城市的预警系统,提高应急能力,建立应急响应机制。气象台的预报员根据所得到的各种资料,分析台风的动向,登陆的地点和时间,及时发布台风预报,台风紧报或紧急警报。

 

图6 2011年9月19日 超强台风灿都”卫星监测图 (海南省气象科学研究所)

<think>好的,我现在需要帮助用户寻找结合遥感影像进行火灾信息提取的模型或方法。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看里面有没有相关的信息。 用户提到了引用[1],里面讲到了端元提取技术在火灾后的应用,特别是使用热红外图像分离出烧毁区域的端元。这应该和光谱分析有关,可能涉及混合像元分解或者线性光谱解混的方法。然后引用[2]提到分类、检测、分割等技术,多任务学习或集成学习。这可能涉及到机器学习或深度学习的方法,比如随机森林、支持向量机,或者更现代的卷积神经网络。引用[3]提到了图像分割的依赖安装,说明分割模型在遥感中的应用,比如U-Net或者DeepLab。引用[4]则提到大规模神经网络的训练和遥感影像数据集,可能涉及预训练模型或迁移学习。 接下来,我应该将这些引用中的方法组织起来。火灾信息提取通常包括火点检测、燃烧范围提取、严重程度评估等步骤。用户可能需要具体的方法步骤和相关模型。比如,光谱特征分析中的归一化燃烧指数(NBR)或者dNBR,这是比较传统的遥感指数方法。然后,结合机器学习的分类器,如随机森林,来区分燃烧区域。再进一步,深度学习的图像分割模型,比如U-Net,可以更精确地提取边界。此外,引用[1]中的端元提取技术,如N-FINDR或VCA,可以用来分解混合像元,这在燃烧残留物识别中可能有用。 还需要考虑多源数据融合,比如结合热红外和可见光数据,或者使用时间序列分析,监测火灾前后的变化。另外,引用[2]提到的多任务学习可能可以同时处理火点检测和范围分割,提高效率。生成对抗网络(GAN)也可能用于数据增强,生成更多训练样本。 用户可能需要具体的实现步骤或代码示例,比如使用PyTorch的segmentation-models库,如引用[3]中的安装命令。可以建议用户安装这些库,并参考现有的分割模型架构。同时,引用[4]提到的遥感数据集,如Landsat或Sentinel-2影像,用户需要获取这些数据并进行预处理。 总结起来,回答的结构应该是先介绍传统的光谱指数方法,再过渡到机器学习分类器,然后是深度学习的分割模型,接着是端元提取技术,最后提到多源数据融合和时间序列分析。每个部分引用相关的文献,比如端元提取引用[1],分类方法引用[2],分割模型引用[3],数据集引用[4]。可能还需要提到评估方法,如准确率、IoU等指标,以及应用场景如救援和灾后评估。 最后,生成相关问题,覆盖模型选择、处理多时相数据、精度提升方法、开源工具和评估指标等方面,帮助用户进一步探索。</think>### 遥感影像火灾信息提取方法 结合遥感影像进行火灾信息提取的核心模型与方法可分为以下步骤,结合引用内容中的技术方向进行说明: --- #### **1. 光谱特征分析与指数构建** 火灾信息提取通常基于遥感影像的光谱特征差异,例如: - **归一化燃烧指数(NBR)**: $$ \text{NBR} = \frac{\rho_{\text{NIR}} - \rho_{\text{SWIR}}}{\rho_{\text{NIR}} + \rho_{\text{SWIR}}} $$ 通过火灾前后的NBR差异(dNBR)评估燃烧严重程度[^1]。 - **热红外波段分析**:利用Landsat或MODIS的热红外波段检测火点温度异常。 --- #### **2. 机器学习分类与检测** 结合分类器对燃烧区域进行自动化识别: - **传统分类方法**:如支持向量机(SVM)、随机森林(RF),通过光谱特征训练分类模型,区分燃烧/未燃烧区域[^2]。 - **深度学习目标检测**:采用Faster R-CNN、YOLO等模型定位火点位置,适用于高分辨率影像。 --- #### **3. 图像分割模型** **燃烧范围精确提取**需依赖像素级分割技术: - **U-Net架构**:适用于遥感影像分割,可结合PyTorch实现(参考引用[3]的安装依赖): ```python import segmentation_models_pytorch as smp model = smp.Unet(encoder_name="resnet34", classes=1) # 二分类(燃烧/未燃烧) ``` - **多任务分割网络**:结合语义分割与变化检测,提升时序分析精度[^2]。 --- #### **4. 端元提取与混合像元分解** 针对中低分辨率影像(如MODIS),采用端元提取技术分离混合像元: - **线性光谱解混(LSMA)**:通过N-FINDR、VCA等算法提取端元(如燃烧残留物、未燃烧植被)[^1]。 - **非线性解混模型**:结合深度学习提升复杂场景下的分解精度。 --- #### **5. 多源数据融合与时序分析** - **多模态数据融合**:结合光学影像(Sentinel-2)、雷达(Sentinel-1)和气象数据,增强火灾监测鲁棒性[^4]。 - **时间序列分析**:利用LSTM或Transformer模型分析火灾扩散趋势。 --- ### **典型应用流程** 1. **数据预处理**:辐射校正、大气校正、影像配准。 2. **特征工程**:计算光谱指数、纹理特征。 3. **模型训练**:根据任务选择分类、检测或分割模型。 4. **结果后处理**:形态学滤波去除噪声,生成燃烧范围矢量数据。 --- ### **相关工具与数据集** - **数据集**:Landsat系列、Sentinel-2、MODIS火灾产品(MCD64A1)。 - **开源库**:GDAL(影像处理)、PyTorch(深度学习)、scikit-learn(传统分类)[^3]。 ---
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