风云气象卫星数据处理调研报告

风云卫星遥感数据服务平台

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风云四号气象卫星是我国第二代静止气象卫星，充分考虑海洋、农业、林业、水利以及环境、空间科学等领域的需求，以实现综合利用。风云四号的主要发展目标是：卫星X射线太阳观测，加强空间天气监测预警。风云四号卫星计划发展光学和微波两种类型的卫星。

2016年12月11日，风云四号科研试验卫星在西昌卫星发射中心成功发射，12月17日定点于东经99.5度赤道上空静止轨道位置，并正式命名为风云四号A星（又称FY-4A，简称“A星”），2017年2月27日，随着我国新一代静止气象卫星风云四号A星获取首批图像和数据，世界第一幅静止轨道地球大气高光谱图正式亮相，与此同时，我国首次获取彩色卫星云图和闪电分布图。2017年9月25日，风云四号A星正式交付用户投入使用，目前定点在105E，FY-4A的成功发射在技术体制上实现了更新换代，该星考核寿命为5年。

风云四号B星为风云四号系列气象卫星首颗业务卫星，于2021年6月3日0时17分，在西昌卫星发射中心搭乘长征三号乙运载火箭发射。6月10日17时7分，风云四号B星（以下简称“B星”）成功定点东经123.5°赤道上空静止轨道位置。B星是我国新一代静止轨道气象卫星风云四号系列卫星的首发业务星，B星考核寿命由A星的5年提升至7年。它的成功发射，标志着我国新一代静止轨道卫星观测系统正式进入业务化发展阶段，对确保我国静止气象卫星升级换代和连续、可靠、稳定业务运行意义重大。

B星发射后与A星一起双星组网进一步满足我国及“一带一路”沿线国家和地区气象监测预报、应急防灾减灾等服务需求。

风云四号卫星数据产品介绍

根据风云四号省级利用站系统处理生产产品分为5类，分别为图像产品、天气产品、环境监测产品、云和大气产品、气候产品。可为气象预报、气候预测、农业服务、生态环境、民航服务等多个领域提供卫星数据服务。

图像产品

图像产品包括可见光云图（0.64um,500m）、水汽云图（7um,4000m）、红外云图（11.2um,4000m）和彩色云图。

可见光云图

在可见光波段测地面和云对太阳光的反射形成的图像产品，特点：成像迅速、时空分辨率高，直观形成水平分布连续。使用可见光云图需进行二次定量分析。主要应用于监测台风和观测天气的发生、发展及移动变化方面。

水汽云图

吸收谱段接收大气中水汽发射的辐射，水汽一面接收来自下面的辐射，又以自身较低的温度发射红外辐射，并以图像表示得到水汽图，在水汽图上，色调越白，辐射越小，水汽越多。主要应用于监测大气上层水汽的空间分布。

红外云图

10.5~12.5um波段测量地表和云面发射的红外辐射，以图像来表示红外云图，是一幅亮度温度分布图，可用于推算地表面的温度。

彩色云图

彩色云图是白天时刻将三个太阳反射率波段值进行RGB叠加的一种合成图，在晚上时刻用两个红外通道进行叠加得到彩色云图。其中三个可见光波段使用的是快速大气订正后的反射率值，夜晚叠加夜光地图。

天气产品

降水估计产品和对流初生（强度）产品。

降水产品

降水估计产品利用多微波降水产品和多通道扫描成像仪数据，通过多微波降水融合、微波与红外降水融合，生成多源降水融合产品，成像仪的观测结果能够有效地反映降水的空间分布。应用于定量降水预报、强降水短临预警的基础，对山洪地质灾害和中小河流洪水精细化预报起重要支撑作用。

对流初生（强度）

利用多通道扫描成像仪多个通道，采用多光谱判识技术。分辨率4km，时间分辨率5分钟和15分钟产品。

环境监测产品

气溶胶（陆地和海洋）、雾检测、沙尘检测和火点检测。

气溶胶产品

以沙尘和烟尘在各光谱展示，与云、地表和晴空大气的独特差异性为基础，以光谱阈值法和概率密度函数为基础将沙尘和烟尘从云和晴空水体陆地中区分开。分陆地气溶胶、海洋气溶胶。

雾检测

低云/雾检测利用风云四号多通道扫描成像仪不同通道探测数据并结合数值天气预报格点场、其他成像仪产品等辅助数据，分别根据微观上雾粒子在各个通道上的散射、吸收特性不同和宏观上雾图像的特殊纹理特征，将雾覆盖像元从其他背景目标物和各种云系像元中判识出来所形成的数据产品。

产品用于检测雾/低云像元并估计雾/低云的几何厚度。生成的产品包括低云/雾出现或没有二进制掩膜产品。

沙尘检测

在投影数据的基础上提供象元级别上的检测产品。检测结果为沙尘分数，沙尘分数由通过的沙尘检测指标个数及其阈值PDF函数决定，沙尘分数越高，象元越接近标准沙尘光谱统计值，即沙尘可能性越大，推荐的沙尘分数为16以上为沙尘象元，14-16为可能沙尘象元，14以下为非沙尘象元。沙尘检测产品提供象元基本的沙尘和非沙尘判识结果。

火点检测

火点/热点检测产品利用FY-4多通道扫描成像辐射计，依据中红外通道对高温热源的敏感特点，提取陆地火点信息，并估算亚像元火点面积和温度以及估算火点辐射强度（FRP），生成白天和黑夜高时间分辨率的火点分布监测图像和火点信息列表产品，空间分辨率为2km。

云和大气产品

云检测、云类型、云相态、云顶高度、云顶温度、云顶气压、云顶物理和气溶胶。

云检测

云检测过程分云和晴空的过程，依据云和晴空在辐射特征上存在明显差异。云检测利用云的光谱、空间和时间特性来区分云和晴空，每个卫星扫描像素都需要经过所有云测试，并记下测试结果，用这写测试结果来判断一个像素是晴空还是云。

静止卫星成像仪云检测算法采用成像仪16个光谱通道中的7个通道，利用云和晴空在光谱、空间及时间方面的不同特性来区分。主要检测时采用红外和可见两种算法确定有云情况，结果包含晴空、可能晴空、可能云及云。

云类型

云类型算法主要是生成云顶的热力学类型，包含6 类产品输出：暖（液态）水云、过冷水云、混合云、不透明冰云、卷云（即半透明冰云）和多层云（上层为半透明，下层为不透明）。由于得到的云类型产品将包含多层云和卷云的信息，因此对判定云顶高度很有帮助。云顶高度、白天云光学厚和夜晚云光学厚度等产品的算法需要以云类型和云相态产品作为前期输入数据。云类型和云相态信息也可以应用于一些天气分析工作和研究，例如强对流天气的预警和热带气旋强度的预报等。

云相态

云相态算法主要是生成云顶的相态产品，包含4 类产品输出：液态（暖）水相态、过冷水相态、混合相态和冰相态。云相态产品直接由云类型产品推导得出。云顶高度、白天云光学厚和夜晚云光学厚度等产品的算法需要以云类型和云相态产品作为前期输入数据。云类型和云相态信息也可以应用于一些天气分析工作和研究，例如强对流天气的预警和热带气旋强度的预报等。

云顶产品

云顶产品反演主要包括云顶高度、云顶温度、云顶压强三个产品。产品采用了红外分裂窗通道和CO2/红外通道方法，使用11um、12um、13.5um 三个通道观测亮温和亮温差作为观测矢量，利用云上辐射传输模式的计算公式计算云顶温度、云发射率及有效光学厚度比β作为参数矢量；构造代价函数后，使用云类型和经验值等计算参数矢量初估值，并代入代价函数中进行反演，最终计算出云顶温度的初估值。

云顶高度/温度/气压产品（Cloud Top Height/Temperature/Pressure）云顶高度表示云层顶部所在的几何高度（m）；云顶温度指云层顶部所具有的温度（K）；云顶气压表示云层顶部的气压值（hPa）。云顶高度会影响地物辐射的收支，对大气辐射传输平衡具有显著的影响，同时在航空气象保障、数值天气预报等领域也有重要体现；确定云顶高度、温度等参数对大气物理及气候研究、气象保障等方面具有重要现实意义。

白天云微物理

白天云光学和微物理性质（DCOMP）反演算法的物理基础是云的反射辐射，在可见光波段0.64um，主要是云光学厚度的函数，在近红外和中红外波段3.7um主要是云粒子尺度和相态的影响。利用给定的云参数来进行太阳辐射的大气传输模拟，从而获取卫星观测的晴空辐射值。此外，辐射传输模式还输出云的透过率和球面反照率。从卫星观测辐射值计算出光学厚度的过程叫做反演, 采用1 维变分（1D-var）优化估计方法来反演有光学厚度和有效粒子半径，并根据经验公式得到液水路径和冰水路径。其反演结果不仅有助于对天气变化的监测和预报，同时对人工影响天气的研究十分有益。

气候产品

气候产品为日合成产品，包括地表温度、海表温度、植被供水指数、增强型植被指数和归一化植被指数产品。

日产品进一步合成生成侯、旬、月产品，消除云的影响，展示气候产品在长时间序列的变化。

地表温度、植被供水指数、增强型植被指数和归一化植被指数产品为最大值合成，海表温度为平均值合成。

地表温度

利用多通道扫描成像仪不同通道探测数据并结合数值预报、其他成像仪产品等辅助数据，建立地表温度回归模型，生成地表温度产品。应用于水文、气象和气候研究，在地表净辐射收支计算和作物与植被检测中具有重要基础作用，同时也是温室效应和地气能量通量的重要指示器。

海表温度

利用多通道扫描成像仪多个通道，采用多通道海温反演或非线性海温反演计算，经过数据匹配、回归分析、实时反演等处理，生成海表温度产品。

植被供水指数

植被供水指数受干旱影响时，在红外、近红外、热红外波段的反映，拟合植被供水指数与土壤含水量的关系。应用于地面作物覆盖干旱状况的遥感监测，当作物供水正常时，卫星遥感的植被指数和作物冠层的温度在确定的生长期内保持在一定范围内，如干旱，作物供水不足，生长受到影响时，卫星遥感植被指数降低，这时作物没有足够的水分子供给叶子表面蒸发，被迫关闭一部分气孔，导致作物冠层温度升高。

增强型植被指数

植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标，各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。

增强型植被指数（EVI）通过加入蓝色波段以增强植被信号，矫正土壤背景和气溶胶散射的影响。

归一化植被指数

NDVI对土壤背景的变化较为敏感，它可以消除大部分与仪器定标、太阳角、地形、云阴影和大气条件有关辐照度的变化，增强了对植被的响应能力，目前应用最广的一种植被指数。

FY-4A数据预处理介绍
1. 辐射定标

几何校正

图像裁剪

图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。常用的方法是按照行政区划边界或者自然区划边界进行头像裁剪；在基础数据生产中个，还经常要进行标准分幅裁剪。

1. 数据叠加分析
多图层叠加运算分析
多时序分析
空间要素分析
数据预测

PIE功能介绍

PIE-Engine遥感云平台基于云计算、物联网、大数据和人工智能等技术研制，依托云平台基础环境，对PIE各产品及多项行业应用成果进行标准化集成和运行，在线提供多源遥感卫星影像数据服务、遥感数据生产处理服务、遥感智能解译分析服务以及面向行业的SaaS应用服务，挖掘海量遥感数据价值、助力遥感应用产业化发展

https://www.piesat.cn/product/PIE-Engine-yaoganyunpingtai/index.html

PIE-Engine Studio开发环境

可使用数据类型：

PIE-Engine Factory开发环境

PIE-Engine AI开发环境

PIE-Earth 界面

PIE- Engine 无人机应用服务平台

PIE-SDK二次开发工具

本系列使用C#作为变成语言进行开发，可选用C++。PIE——SDK支持两种开发方式：组件式开发、插件式开发。组件式相当于自己写一个独立的WinFrom窗体，在这个窗体内实现软件的全部功能；而插件式开发则是写一个类似于ArcGIS Addin，通过配置其他环境信息，在桌面试用端PIE Desktop(随PIE-SDK一起安装，一个简易的小型软件)或其他人的软件中集成，进而实现某一小部分功能。

这样看来组件式要比插件式难度大很多，事实也确实如此。不过，SDK附带了简易的模板供我们进行最初的框架搭建，而且插件式开发更像是在写一个C#的类文件。

PIE-SDK实例（波段运算）
1. 算法介绍

波段运算（Band Math）工具能够方便的执行图像中的各个波段的加减乘除、三角函数、指数、对数等数学函数计算，也可以使用IDL编写的函数。

由于每个用户都有独特的需求，利用此工具用户可以自己定义处理算法，应用到某个波段或者整个图像中。波段运算实质上是对每个像素点对应的的像素值进行数学运算，运算表达式中的每一个变量不仅可以对应于单一波段，也可以是一个多波段的栅格文件。例如，在表达式 b1﹢b2 中，如果 b1 是一个多波段的图像， b2 为单一波段，则结果为 b1 所对应图像的所有波段分别与 b2 进行求和。

算法功能实现说明

前端代码

项目路径	百度云盘地址下/PIE示例程序/10.算法调用/多功能工具/ FundamentalToolDemo. BandOperDemo
数据路径	百度云盘地址下/ PIE示例数据/栅格数据/04.World/World.tif
视频路径	百度云盘地址下/PIE视频教程/10.算法调用/多功能工具/波段运算算法.avi
示例代码
1 /// <summary> 2 ///波段运算算法,本算法实现了将world.tif的第1波段和world2.tif(也可以是同一份数据的不同波段)的第2波段进行b1+b2运算生成World3.tif文件（功能更新（原来是直接b1运算），示例截图不用看） 3 /// </summary> 4 private void Test_KrigingInterpolationAlgo() 5 { 6 #region 1、参数设置 7 PIE.CommonAlgo.BandOper_Exchange_Info info = new PIE.CommonAlgo.BandOper_Exchange_Info(); 8 info.StrExp = "b1+b2"; 9 info.SelectFileBands = new List<int> { 1,2}; 10 info.SelectFileNames = new List<string> { @"D:\Data\World.tif", @"D:\Data\World2.tif" }; 11 info.OutputFilePath = @"D:\Data\World3.tif"; 12 info.FileTypeCode = "GTiff"; 13 14 PIE.SystemAlgo.ISystemAlgo algo = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().CreateAlgo("PIE.CommonAlgo.dll", "PIE.CommonAlgo.BandOperAlgo"); 15 if (algo == null) return; 16 #endregion 17 18 //2、算法执行 19 PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents algoEvents = algo as PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents; 20 algo.Name = "波段运算"; 21 algo.Params = info; PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().ExecuteAlgo(algo); 22 23 //3、结果显示 24 ILayer layer = PIE.Carto.LayerFactory.CreateDefaultLayer(@"D:\Data\World3.tif"); 25 m_HookHelper.ActiveView.FocusMap.AddLayer(layer); m_HookHelper.ActiveView.PartialRefresh(ViewDrawPhaseType.ViewAll); 26 }

气象卫星应用
1. 云图在天气预报中的作用

目前中国的静止气象卫星对中国和周边地区的天气系统进行有效地监视。每年9月至第二年5月的非汛期，执行“非汛期观测模式”，“主业务星”每小时的正点开始观测，“备份业务星”每小时的半点开始观测，两颗卫星的共同观测区域每天可以进行48 次观测。每年6—8 月的主汛期，执行“主汛期观测模式”，“主业务星”每小时的正点和半点开始观测，“备份业务星”每小时的15分和45分开始观测，两颗卫星的共同观测区域每天可以进行96次观测，即每15分钟获取1幅云图。高时间频次的原始分辨率云图组成动画，大大提高了对中小尺度天气系统的监视能力，也有利于预报人员和公众认识天气系统。现在，天气预报人员在业务工作中已离不开卫星云图。卫星云图已经成为中国气象局业务系统中不可或缺的重要组成部分。

台风监测

台风是一种灾害性天气系统。20世纪70年代以前，全球范围内单个台风造成10万人以上死亡的个例共发生过7次，其中有1次发生在中国和越南。台风还是一种热带天气系统，在浩瀚的洋面上生成和发展。海洋上雷达和地面观测资料非常稀少。自从有了气象卫星，它就成为台风观测最主要的手段。云图和其他气象卫星定量观测资料用于分析和预报台风的位置、强度和天气，做到了一个不漏，大大减小了台风所造成的损失。

中小尺度天气系统监测

对于在陆地上产生的暴雨和大风、冰雹等中尺度灾害性天气的监测和预报，卫星云图发挥着十分重要的作用。陆地上许多致灾剧烈天气，是由中尺度天气系统造成的。中尺度天气系统生命期只有几小时，活动范围只有几百公里。现在，FY2星在汛期每15分钟观测一次云图，云图的分辨率达到可见光1.25公里、红外5公里。云图上的云及其演变和分布，代表着大气中正在进行着的动力和热力过程。用动画效果观看，重要中尺度天气的起源、运动、发展能够被观测到。中尺度系统的触发，需要特定的大气三度空间结构和下垫面不均匀加热条件。云图动画在与中尺度系统触发机制大小相当的时间和空间分辨率上，观测到了对流系统，这为中尺度天气系统的即时预报提供了依据。

气象卫星资料在资料稀少地区的气象预报中的应用

中国西部，尤其是青藏高原的气象观测站极其稀少，长期以来人们很难获得全面系统的认识。中国的FY1、FY2气象卫星资料不仅揭示出来自印度洋涌上高原的热带云系的发生、发展和演变，以及影响中国西南直至东部地区天气系统；最重要的是，卫星探测资料填补了中国青藏高原地区气象观测资料的空白。

极轨卫星资料对极地和高纬度地区天气的研究显得十分重要。极地涡旋不断向中纬地区输送冷空气，从而影响中纬度地区天气活动。过去由于极地常规资料非常稀少，而限制了对极涡的观测和研究，卫星云图可以非常直观地看到极涡云系分布，极涡的减弱和增强以及极涡的演变，可以监测和研究极涡及其对中纬度天气影响。

卫星资料在短期气候预测中的应用

气象卫星资料在气候分析和预测中也发挥了重要作用。中国大范围降水和温度的异常分布与厄尔尼诺、拉尼娜事件为代表的太平洋海表水温异常，陆地上的植被分布、极地和青藏高原上的积雪分布等大范围陆地表面状态异常有关系。气象卫星提供了这些大范围海洋和陆地表面状态异常的信息，为短期气候预测提供了依据。

卫星资料在数值天气预报中的应用

高质量数值天气预报的关键是它的观测基础。现在，卫星资料已经成为全球数值天气预报所依赖的最重要的观测系统：大量高质量的卫星资料可以在全球范围内作为日常业务可靠地获得。其中许多资料是通过国际合作由外国的气象卫星提供的，风云气象卫星也向外国同行提供中国的观测资料。目前，中国气象局正大力开展卫星资料在数值预报中的应用研究，这是提高天气预报准确率的重要手段，将卫星探测资料加入到数值预报的数据同化系统中，能显著提高数值天气预报的精度和时效。

气象卫星资料在环境和自然灾害监测中的应用
1. 洪涝和水体污染监测

用气象卫星观测数据可以清晰地区分地面上的水体和陆地，与背景资料比较，可以监测洪涝；气象卫星还可以有效地监测水体污染。在洪涝灾害发生期间，国家卫星气象中心利用卫星资料，向国务院、水利部国家遥感中心和有关省局提供了大量气象卫星洪涝监测产品，其中包括洪涝地区逐县水体增量百分比排队，为灾害评估提供了客观依据。气象卫星水体污染状况的监测表明，2008年以后，太湖流域的水体污染状况有了明显的改善。

森林草原火情监测

卫星观测火情主要利用3.55—3.9μm的红外热辐射通道。该通道对地物热辐射特别敏感，可以感知地面上高温热点的存在。利用气象卫星资料监测全国范围的火情，可以生成反映火灾位置、面积等的火情监测产品和信息，并通过及时上报国务院，传送至林业部防火办、农业部草原防火指挥部及森林武警等单位，为其提供科技支撑。FY1和FY2在重要火情监测中均发挥了重要作用。FY1星观测通道多，分辨率高，FY2星虽然分辨率略低，但每小时都可以获得资料，为林火的实时监测做出了贡献。利用多年积累的火情发生数据，国家卫星气象中心还提醒林业部门，哪个地区火情异常多发，可能存在的管理松懈的问题。

沙尘暴和雾霾监测

中国地处欧亚大陆东部。每年春天，中国北方都会不同程度地受到沙尘天气的影响；近年来，随着中国工业化、城镇化的快速发展，雾霾天气日益增多。气象卫星资料是监测沙尘和雾霾天气的有力工具。沙尘的起源、移动路径、大气中悬浮的沙尘和雾霾，可以由气象卫星监测。

积雪覆盖监测

积雪和云在可见光通道上对太阳辐射有较高的反照率，在红外通道上则表现为低的热辐射温度，因此易于与其他地物特征相区别，在几天时间内，云的变化甚大，积雪则少变、据此又可把积雪与云相区别。FY1星第6通道尤其能有效地区分积雪和云。在内蒙古、新疆、青海、西藏雪灾期间，国家卫星气象中心制作的积雪覆盖图像成为救灾决策的重要科学依据。利用FY1星资料制作的积雪持续日数监测图，反映了积雪覆盖在地面的持续时间，为评估雪灾程度和范围提供了有效信息。

海冰监测

FY1 星对云、海冰的结构观测比较精细，在各波段都有不同的反映，利用它可以生成多通道海冰监测图像、冰面积及冰覆盖度分析图、海冰和海水表面亮度温度等值线图等。多年来，通过提供海冰监测产品服务，FY1星资料为海上石油生产安全保障做出贡献。

气象卫星资料在农业方面的应用
1. 植被监测

叶绿素对0.55—0.68μm的可见光太阳辐射有吸收作用，而对0.725—1.1μm的近红外太阳辐射有极强的反射能力，利用植物的这种性质，对以上两个通道的辐射值进行适当组合，可以计算出归一化的植被指数。国家卫星气象中心利用积累30多年的全国植被指数资料生成旬植被指数距平图，这种产品对重大干旱发生时农作物受影响的情况有较灵敏的反映。另外，气象卫星遥感植被信息和地面观测资料的综合还可以用于农作物估产，已在气象卫星遥感估产中得到了成功应用。

干旱监测

干旱是中国最严重的自然灾害。土壤湿度即干旱程度目前尚不能通过卫星遥感直接观测，但利用含水率高的土壤热容量大这一性质，通过观测昼夜地表温度，可以粗略估计土壤湿度状况。利用气象卫星资料采用遥感方法可获得客观的全国范围的干旱分布图。20世纪80年代以来，中国北方大范围持续干旱，利用FY1卫星获得的植被指数图，有效地反映了中国北方大范围干旱及对农作物生长的影响。

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