基于静止气象卫星的动态沙尘检测方法

第３３卷第１期　２０１８年２月　遥感信息　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｖｏ１．３３，ＮＯ．１　Ｆｅｂ．，２０１　８　基于静止气象卫星的动态沙尘检测方法　张海香　，徐辉。，韩道军　，郑逢杰。，张文豪　（１．河南大学计算机与信息Ｔ程学院，河南开封４７５０００；２．中国科学院遥感与数字地球研究所，北京１（）（１１０１）　摘要：针对沙尘检测的有效参数，气象卫星观测的ｌ１　ｉＴＩ与１２／ｚｎｌ通道亮温变化信息随时空变化具有显著差　异，容易产生较大误判这一问题，利用新一代静止气象卫星Ｈｉｍａｗａｒｉ　８，通过建立晴空１１　ｍ亮温及其与１２　Ｉｘｍ　亮温差背景场，结合沙尘大气条件下１１　Ｆｍ与１２　ｒｎ通道的亮温变化特征，提出了基于动态阈值的静止气象卫星　沙尘遥感检测方法，并有效应用于２０１６年３月１　２０日中国西北地区沙尘天气信息的提取。实验结果表明，该方　法不仅可显著提升沙尘检测的精度，还可以应用于夜间沙尘信息的提取，为中国沙尘天气研究提供了一种可靠的　手段。　关键词：静止气象卫星；晴空背景场；亮温差；动态闽值；动态沙尘检测　ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００　３ｌ７７．２Ｏ１８．０１．００６　中图分类号：ＴＰ７２２．５　文献标志码：Ａ　文章编号：１０００—３１７７（２０１８）ｌ５５－００３６－０９　Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｄｕｓｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ｍｅｔｈｏｄ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｇｅｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙ　Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　ＺＨＡＮＧ　Ｈａｉｘｉａｎｇ　，ＸＵ　Ｈｕｉ　．ＨＡＮ　Ｄａｏｊｕｎ’，ＺＨＥＮＧ　Ｆｅｎｇｊｉｅ。，ＺＨＡＮＧ　Ｗｅｎｈａｏ　（１．Ｓ（ｈｏｏｌ　０＿／Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈｅｎａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋａｉｆｅｎｇ，Ｈｅｎａｎ　４７５０００，Ｃｈｉｎａ　２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　０，Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　ａｎｄ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｅａｒｔｈ，Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｌ，Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１００１０１，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｆ　ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ　１１“ｍ　ａｎｄ　１２／ｘｎｌ　ｃｈａｎｎｅｌ，ｏｂｓｅｒｖｅｄ　ｂｙ　ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｓａｔｅｌｌｉｔｅ．　ｐｒｏｖｉｄｅｓ　ａｎ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｄｕｓｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｃｈａｎｇｅｓ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｓｐａｔｉａｌ　ａｎｄ｛ｅｍｐｏｒａｌ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ．　ｗｈｉｃｈ　ｅａｓｉｌｙ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｉｎ　ｍｉｓｔａｋｅｓ　ｉｎ　ｄｕｓｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｔｏ　ｏｖｅｒｃｏｍｅ　ｔｈｉｓ　ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ，ｉｔ　ｐｒｏｐｏｓｅｓ　ａ　ｄｕｓｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　ｏｆ　ｇｅｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙ　ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｓａｔｅｌｌｉｔｅ．Ｔｈｅ　ｃｌｅａｒ—ｓｋｙ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｆｉｅｌｄ　ｏｆ　ｌ　ｌ　ｐｍ　ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ　ｔｅｍｐｅｒａｌ　ｔｌ　ｒ￣￣　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｗｉｔｈ　１　２“ｍ　ｗｅｒｅ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ　ｂｙ　ｍａｋｉｎｇ　ｕｓｅ　ｏｆ　Ｈｉｍａｗａｒｉ一８　ｔｈｅ　ｎｅｗ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　Ｏｆ　ｇｅｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙ　ｔｎｅｔｅｏｒｏｌｏ￣－ｉｃａｌ　ｓａｔｅｌｌｉｔｅ．Ｗｈｉｌｅ　ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｂｒｉｇｈｔ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　１　１　ｆ』　ａｎｄ　１　２　“１　ｃｈａｎｎｅｌ　ｕｎｄｅｒ　ｔｈｅ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｄｕｓｔ　ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ，ｔｈｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｗａｓ　ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ．Ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｗａｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｄｕｓｔ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ　ｆｒｏｍ　Ｍａｒｃｈ　１　ｔｏ　２０，２０ｌ６．Ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａ１　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｃａｎ　ｎｏｔ　ｏｎｌｙ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔＩｌｅ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｏｆ　ｄｕｓｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｂｕｔ　ａｌｓｏ　ｂｅ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔＯ　ｅｘｔｒａｃｔ　ｔｈｅ　ｄｕｓｔ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｔ　ｎｉｇｈｔ．Ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔｌｙ。ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｐｒｏｖｉｃｈ　ｓ　ａ　ｒｅｌｉａｂｌｅ　ｍｅａｎｓ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｄｕｓｔ　ｗｅａｔｈｅｒ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｇｅｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙ　ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａ１　ｓａｔｅｌｌｉｔｅ；ｃｌｅａｒ—ｓｋｙ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ；ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ　ｔｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ；ｄｙｎａｍｉ￣　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ；ｄｙｎａｍｉｃ　ｄｕｓｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ｏ　引言　我同西北部干旱半干旱地区是东亚地区主要的　收稿日期：２０１　６—１０－２４　修订Ｅｔ期：２０１７　０９—２５　沙尘输出源之一㈠　，每年冬、春季节伴随着北厅冷　空气南下和冷槽的发展，在这一地区容易产牛较强　的沙尘暴过程，对我国广大下风方向地　造成了　基金项目：青年科学基金（４１４Ｏ１４２２）。　作者简介：张海香（１　９９２），女，硕士生，主要研究方向为遥感技术与空间信息处理。　Ｅ—ｍａｉｌ：ｈａｉｘｉａｎｇｄｄｍｔ＠ｓｉｎａ．ｃｎ　通信作者：徐辉（１　９８４），男，博士，主要研究方向为大气遥感。　Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｕｈｕｉ２０１３＠ｒａｄｉ．ａｃ．ｃｎ　３６　引用格式：张海香，徐辉，韩道军，等．基于静止气象卫星的动态沙尘检测方法［Ｊ］．遥感信息，２０１８，３３（１）：３６—４４　重的经济和安全危害。近年来，受气候变化和人类　对土地过度开发使用的影响，干旱半干旱地区的荒　漠化日趋严重，从而导致沙尘暴发生的频率也越来　越高［７　］，因此人们有必要去研究沙尘天气的成因以　及其对环境的影响。　随着卫星遥感技术的发展，目前的对地观测系　统已经能够提供各种尺度的连续对地观测，这为深　入研究沙尘气溶胶的变化、分布以及其对气候系统　的影响等都提供了可能。在卫星遥感监测沙尘气溶　胶方面，短波通道的多种卫星观测技术已经被广泛　应用在沙尘气溶胶的反演和辐射强迫研究￣１０　１１］，但　是这种观测手段的干扰因素有很多，如：当在地表上　空对沙尘气溶胶进行遥感检测时，地表反射以及气　体吸收的不确定性都会对气溶胶的观测造成很大的　影响，尤其是在沙漠的上空＿】。　；而随着人们对沙尘　气溶胶红外通道特性的深入认识和理解＿１　］，以及　红外遥感检测沙尘气溶胶自身的得天独厚优势（可　实现全天时的对地观测；气体吸收及地表反射的影　响较小；较强沙尘天气的粒子有效半径通常在５～　１０　ｍ之间，相比短波而言，红外通道对粒径较粗的　沙尘气溶胶会更加敏感，尤其是强沙尘暴过程），利　用红外遥感检测和反演沙尘气溶胶的各种参数已经　成为国内外相关领域专家学者们关注的又一　焦点　¨。　。　在利用红外遥感定量反演沙尘气溶胶参数的研　究中，沙尘判识是一项既重要却又非常困难的工作，　对沙尘覆盖范围的误判将有可能导致最终反演结果　的失败，由此可见，正确的判识结果是整个定量反演　工作的前提和基础。到目前为止，国内外一些学者　相继开展了大量红外遥感检测沙尘气溶胶的方法。　Ｌｅｇｒａｎｄ等学者利用静止气象卫星（ＭＥＴＥＯＳＡＴ）　数据，反演得到了红外差值沙尘指数（ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｄｕｓｔ　ｉｎｄｅｘ，ＩＤＤＩ），并建立了ＩＤＤＩ与能　见度之间的对应关系＿＿】　；胡秀清等利用沙尘气溶胶　在１１　ｍ和１２　ｍ处的亮温差特性，结合多光谱聚　类法，开发了针对静止气象卫星的沙尘暴遥感业务　检测算法　叼；张鹏等利用Ｍ０ＤＩＳ红外三通道数据　建立了沙尘气溶胶识别和浓度、粒子半径反演方　法　。但是上述方法均是基于固定阈值方法开展　的，具有一定的局限性，容易产生较大误判，这主要　是由于卫星观测亮温及其亮温差随时空变化具有较　大差异，尤其是在沙漠地区＿２　。本文通过建立晴空　条件下１１“ＩＴＩ通道亮温及其与１２　Ｆｍ通道亮温差　背景场，以建立的背景场作为动态阈值，根据沙尘在　１１　Ｉｎ与１２　ｍ通道的亮温差为负的光谱特性，提　出动态的沙尘检测法，该方法不仅能用于白天的沙　尘检测，对夜晚的沙尘检测同样有效，有效提升了沙　尘检测方法的精度和适用性。　１数据与方法　１．１　数据　Ｈｉｍａｗａｒｉ一８（向日葵８号）是日本于２０１４年１０　月１７日发射的新一代地球静止轨道气象卫星，卫星　在２０１５年７月７日１０：００（协调世界时０２：００）正式　启用，星下点位于１４０．７。Ｅ，距离地面３５　７９１　ｋｍ。　Ｈｉｍａｗａｒｉ一８主要搭载的成像仪器是先进的向日葵　成像仪（ＡＨＩ），大幅强化卫星云图质量，无论截取频　率、波道、清晰度都大幅改善，由１６个通道组成。１６　通道多光谱成像仪捕捉可见光和亚太地区的红外图　像，包含了３个可见光波道（可合成全彩图像）、３个　近红外波道、１０个红外线波道。全盘扫描模式下每　１０　ｍｉｎ可以获取整个观测区域的数据，针对特定目　标（台风）可缩短为２．５　ｍｉｎ，并且在可见光通道最　高的空间分辨率可以达到５００　ＩＴＩ。不同通道的波长　范围如表１所示。　表１　Ｈｉｍａｗａｒｉ－８数据通道　Ｈｉｍａｗａｒｉ一８静止气象卫星能够提供高时相的　检测数据，可以建立较高精度的晴空背景场，因此，　本文选用２０１６年３月１—２０日的Ｈｉｍａｗａｒｉ一８静止　３７—　遥感信息　气象卫星数据，主要是利用１１／ａｍ和１２／ａｍ　２个通　道的亮温进行实验。　１．２　原理　沙尘是大气中最重要的气溶胶类型之一，沙尘　粒子的粒径范同为０．０１～１００／ａｍ，且以大粒子为　主。沙尘粒子的光学特性主要与光谱分布、浓度、组　成有关，主要表现为对太阳辐射产生吸收和散射作　用，同时沙尘还发射长波辐射。可表示为：　“一　一Ｉ（ｆ，丌）－ｊ（ｒ，　）　（１）　【ｌｒ　式中：ｔ为光学厚度；Ｉ为辐射亮度；Ｌ『为源函数；　为　入射或观测天顶角的余弦。　采用逐线积分（１ｉｎｅ　ｂｙ　ｌｉｎｅ，ＬＢＩ　）（解决大气分　子及气体吸收的影响）与ＤＩＳＯＲＴ（处理大气分子和　沙尘粒子的散射作用）相耦合的辐射传输模式，在　０～４的区间内正向模拟了沙尘气溶胶光学厚度间隔　为０．２的１１“ｍ和１２／ａｍ通道的亮温以及起亮温　差变化（如图ｌ、图２所示）。在整个正演的过程中，　假定：地表类型为黑体，温度为２９０　Ｋ；沙尘大气为　平面平行于下垫面的等效沙尘层，整个沙尘层等效　为１层；沙尘层温度为２６５　Ｋ，粒子谱分布为敦煌地　区地基观测１０年平均值　，复折射指数为Ｖｏｌｚ　Ｄｕｓｔ—ｌｉｋｅ　；１】“ｍ和１２／ａＩｎ通道的波长参照　Ｈｉｍａｗａｒｉ一８的波长。　２９２　２９０　２８８　２８６　２８４　２８２　２８０　２７８　２７６　２７４　０．４　０．０　０．４　０．８　１．２　１．６　２．Ｏ　２．４　２．８　３．２　３．６　４．０　ＡＯＤ　图ｌ　随着ＡＯＤ不断变化，　ｌｌ　ｍ和１２　ｍ通道亮温的变化曲线　０．４　０．０　０．４　０．８　１．２　１．６　２．０　２．４　２．８　３．２　３．６　４．０　Ａ０Ｄ　图２随着ＡＯＤ不断变化，　１１　ｍ和１２　ｍ通道亮温差的变化曲线　３８　从图ｌ和图２中可以清晰地看出，沙尘气溶胶　的存在会导致１ｌ／ａｍ和ｌ２／ａｍ通道的亮温大幅度　减小，而且１１　ｍ通道亮温减小的速度比ｌ２／ａｍ通　道减小得快，导致１１／ａｍ和１２／ａｍ通道的亮温差为　负数。由此可见，因沙尘气溶胶引起的亮温变化可　以作为沙尘识别的有效参数。　目前大部分沙尘检测方法，都是利用同定的闽　值来检测沙尘，但是，由于卫星观测亮温与亮温差随　时空变化具有较大差异，因此，固定阈值检测沙尘的　方法存在局限性。本文以２０１６年３月１　２０日沙尘　天气发生期间（７０。Ｅ，３５。Ｎ）、（８０。Ｅ，４０。Ｎ）和（９０。Ｅ，　４５。Ｎ）３个点为例分析了Ｈｉｍａｗａｒｉ一８同一时刻亮　光谱特征的变化，如图３所示。　４　鲁　２∞　４　４　盆　２∞　４　４　盆　２∞　４　图３　１１　ｍ亮温及其与１２　ｍ亮　温差随时间变化曲线　从图３可以显著看　，１１”ｎ　通道亮温以及　ｊ　１２／ａｍ通道的亮温差随时空变化具有明显差异，如果　利用单一同定阈值，很难把沙尘信息与其他地物口怀　有效区分开来，影响沙尘信息提取的精度。本义结合　Ｈｉｍａｗａｒｉ一８静止气象卫星高时相的观测特点，通过建　立晴空背景场，实现沙尘信息的动态提取。　２动态沙尘检测方法　基于１１　ｍ和ｌ　２　ｍ　２个通道的亮湍¨｜、　变化特征，本史提…了一种动态的沙尘检测乃‘　法，该方法通过建立晴空１　１　ｆ』ｍ亮温及其　ｊ　１　２／ａｍ亮温差背景场，根据沙尘大气条件下１１／ａｍ　与１　２／ａｍ通道的亮温差，逐像元没定动态阀值，　现沙尘检测，并对结果进行２．３孤点剔除和填充．　保障沙尘检测的精度。罔４为动态沙尘检测流　程图。　ｊ…ｊ十捋　：　Ｋ泐乔．徐辫．郫通　．　．　ｒ静ｌＩ：　象Ｊ　ｊ　的动忿沙　｝　愉删厅法　－Ｉ．遥感　息．２Ｏ１　８．３：｛（１）：　６　ｌ　ｌ　濉；ＩＶＩ、ｌ１　，为待判　＂ＩＩ像元１ｌ　ｆＩｎ１　致据／　＋　ｌ　１２　Ｉ１１通道的亮　濉　；ＢＴ］１　为亮温差背景场　成的１　１，ｚＨ１与　Ｉ　２　ｌｔｎａ通道的动态参考亮温謦。　Ｊ构建晴空背　１背景场｛　ｌ　■　ｌ　景场　２．３孤点剔除和填充　基于上述，Ｊ　法获得的沙　伶洲结果叶１会…州孤　●　的像７亡．由于沙　天气儿　【１ｊ‘能在一个　．●　的　罕Ｉ军Ｉ『ＢＴ孥Ｉ　Ｔ率　◆　　．．　１　！：！　！，二　ＢＴＤｏ＜Ｉ￣值３　ＢＴＤｏ＞Ｉ￣值３　●　，　二、，　闲　ＢＴＤｏ＜ＢＴＤＲ［ｆ　ＢＴＤｏ＞ＢＴＤ月ｆ　图４　动态沙尘检测流程图　２．１构建背景场　背景场　沙　检测提供动态闽值．　谴背景场　址催个沙　检测过程中不口ｆ或缺的组成部分。　该算法选取旧一时刻的多人数据．　ｉＪ　一段　时问内『殳ｌ像　ｆ，的每一个像　鄢　脱ＩＲ７通道Ｆ最　人症温．并化昕仃最＿人俩合成为·个　．　最大　ｆｆｆ）　。ｊ１ｊ　』　ｌ，ｊ　：　一Ｍａｘ（Ｐ　．…．Ｊ，！，．…．Ｐ　）　（２）　Ｉ卢：１１为构建１’　景场参号Ｊ扫Ｊ川１的合成人数．一收选　ｌ　０人（时　Ｊ址够Ｋ能够ｆ　７　个像死　少仃一次　尤　和尤沙，｝＝＝ｆｆｌ观）：　分圳　爪像　己的仃列　；　ｔ＇Ｉ　表示索引ｆＩｆｊ．。Ｊ　标，　代表Ｐ　，－ｆｔ的最火　。　利川　刮的索引矩　．对，，天数拂川　Ｊ　它通道　的数抛进仃逐ｆ啄　重组．币绀　对应通道下的像　Ｉｃｉ—ｔｊ　螭随，　基丁Ｊ　述　‘法．结合卡Ｈ心的嗵道　ｒ以　卜成　同背　墩场．小史　利川通道ＩＲ７求中ｆＪ建晴　亍　场．利州　埘道ＩＲ７－ｊ通道ＩＲ８的庇濉肚．ｆｆＪ１建亮温差　ｆ　场。　２．２沙尘像元判识　沙　象几削　Ｉ是沙　信息提取的天键。根　已构　建的背景场．结／、沙尘大气条什卜１１　ｆｍ１　Ｉｊ１２　Ｊｔ１１１通道　的庇温差为饥的特　．建立沙小像厄的判ｉ，ＨＩＦ一，ｆ　０１ｉＪ为：　｝汀１　ｌ　，一Ｉ｛Ｔ１１　闽值１．　Ｉ　Ｉ　１　ｌ　Ｋ　ｌ汀ｌ　１　蚓值　，、　　ＩＩ汀Ｉ）　闽仇　　Ｉｌ　Ｉ）　０】　Ｉ）Ｎ　』ｌ＝Ｉｆ１：ＢＴ１　１　，乃ｆ０　ｌＪ　像　ｌ　１　ｌ１１面道的　Ｉ温；　ｌ汀１】　为　背　场生成的１１　ｌｚｍ通道动怠参号亮　像　…现，多　观ｆ×：域性，如果…现孤点沙，ｌ、ｆ象　很　ｌ　ｊ　能屉误判．　将孤　的像　圳除掉。反之．ｎ　一　片沙尘像元ｒｆ１会仃个别像　受到　的影响。徵判断为　，　，Ｉ　像　．琊么把这　像Ｊ　宽为沙　像Ｊ　。。。。　此。本文埘沙　｛：划识的结　进ｆ　孤点易ｌＪ除ｆｆ　Ｊ允。　孤点剔除币Ｉ　１允的过　椭述如下：　１）设沙　像　点为Ｐ，．！Ｊ！ｌＪ统汁以，　为ｒ　ｆｉ，的　）／＼９的像元婚　『｛１．沙尘像ｊ　的个数　．　、、Ｉ划　ｌ坝０判断，　为孤　．把，’，　ｌｔ，　圳除。　２）没非沙，ｊ！像　己点为Ｑ，．【Ｊ』ｌＪ统计以Ｑ　为ｒ『ｌ—ｉｆ，的　９＞＼　）的像无Ⅺｉ　ｉｌ｛ｌ，沙　Ｉ、像　的个数Ｎ．　Ｎ＞闽　．则判断Ｑ　为沙尘点．Ｊ…亥像　矩阵ｌｌＩ的沙，Ｉ！像　已的　均值求填允Ｑ。　３实例验证与分析　为了验　殳力　法的通川　分圳选取ｒ　１　６　，１　：｛月７　Ｅ１　０５：（１（１时刻的数据、２【］１　６年　门１【１【Ｉ　（）７：（）（）时刻的数　作为　沙小的实例＿ｆ【Ｉ　２Ｏ１　６　３　川ｌ÷）¨ｌ　９：００　Ｉｆｌｆ划的数｝Ｉ　ｌ、２（）１　６，ｑ－３月　ｌＩ　２（）：［）（］　¨寸划的数据作为　晚沙尘实例进ｆ　验ｉＩＩ　。　３．１　白天沙尘实例　２（）１６　３川７　ｌ１和３川１０　Ｉ１．Ａ（１ｕａ　Ｍ（）ＤＩＳ　ｆ　感器　测剑我　Ｉ新　南　地　地…现＿ｒ扬沙或　浮　天气，　ｌｆ１【ＩＪ‘　比通道的Ｒ（；Ｉ｛彩包合成　像如　、同６所爪。从Ｉ　像巾能够　晰看｝¨．…现这２　玖扬沙或浮　灭　的　域主要　阿克苏欠部分地　以及塔　术　地等多个地Ｉ）‘＝。　ｆ－。　：　二｜＝　＝：Ｉ＝：：　：！　：　＝＝呈　翌　：　．　：　：　！：　！　：　：　　．—　｜０ｒ＿Ｆ　８ｌ。１）…０　Ｅ　ｇ３。０…０　Ｅ　ｇ５　０”Ｅ　８７。０…０　Ｅ　８　０，（）　Ｉ　图５　２０ｌ６年３月７日可见光通道的ＲＧＢ彩色合成图像　遥感信息　０ｂ。Ｎ寸　Ｚ　０．０Ｓ寸　Ｚ　０．０　ｎ　Ｚ　０。　ｎ　０争日的Ｍ（）ＤＩＳ　Ａｑ　Ｌｌａ　Ｉ　２深蓝算法气溶胶光学厚度反　ｚ　０ｌ（】。　甘７８。０…０　Ｅ　８０。０…０　Ｅ　ｇ２。０　０”Ｅ　８４…０　０　Ｅ　８６。０　０”Ｅ　８８。０…０　Ｅ　图６　２０１６年３月１０日可见光通道的ＲＧＢ彩色合成图像　分别对３月　Ｈ和３月１０日的检测结果进行统　计．分别统汁Ｍ（）ＤＩＳ　Ａｑｕａ　Ｉ　２深蓝算法气溶胶光学厚　度反演结果、动态沙　检测结果、同定闽值沙尘检测结　果按光学厚度（Ａ（）Ｉ））大小划分等间隔　间内的像元个　数．然后以Ｍ（）ＤＩＳ　Ａｑｕａ　Ｉ　２深蓝算法气溶胶光学厚度　眨演结果　间内的像元个数为基准．分别计算２种方　法区问内的百分ＩＬ（ｄｙｎａｍｉｃＰｅｒ表示动态沙尘检测方　法检测的盯分比．ｆｉｘｅｄＰｅｒ表示同定闽值沙尘检测方法　愉测的百分比）．圳　１３和图１４所示。通过图１　３和　¨可以看ｆ　存０．３～０．４这个　间的时候，２种方法检　测的百分比分别增７Ｊｌｌ到∞　和【）（）　左钉。所以可以把　Ａ（）Ｄ大于０．３的像兀作为沙尘像元的检测标准。　利川动念沙尘愉测方法对这２次沙尘过程的覆　范同也进行了判识．结果如同１１和图１　２所爪。　分别对比罔１　１的识别结果和冈５｜１『见光通道的　Ｒ（　Ｂ彩色合成图像以及图１２的识别结果和　６的　ｆ１ｆ见光通道的　；Ｉｊ彩色合成　像町以看出，动态沙　判识结果能够非常好地反映此次大范围沙尘天气　的覆　０　３０　０　４９　０　７３　１　０Ｉ　Ｉ　３６　ｊ　７Ｉ　２　０７　２　４０　２　７７　３　２２　３　Ｓｏ　图７　２０１６年３月７日ＭＯＤＩＳ深蓝算法气溶胶　光学厚度反演结果覆盖范围　４０　演结果的覆盖信息，分别对比同７和图１　１、图８和　图ｌ２以及图１　３和图１　ｌ，这二次沙尘过程的动态沙　尘检测法结果与深蓝算法的覆盖范罔也非常吻合．　尤其是在光学厚度大于０．３的　域，这表明利川本　文所提方法能够非常有效地把沙尘区域识圳出来。　ｌ　ｚ¨【Ｚ　０　０。　寸．—１＿————一　—　——二孚塑旱曼　０　３０　０　４９　０　７５　ｌ　０５　１　３５　ｌ　６４　ｌ　９３　２　２　５２　２　８５　３　５０　图８　２ＩＪｌ６年３月ｌ【１日ＭＯＤＩＳ深蓝算法气溶胶　光学厚度反演结果覆盖范围　罔９和图ｌ０分别为３月７　ｒ｛和３月１　０【＿ｌ利川　固定阈值沙尘检测方法沙尘提取结果，从可　比通　道的ＲＧＢ彩色合成图和Ｍ（）ＤＩＳ　Ａｑｕａ　１．２深蓝斡：　法气溶胶光学厚度反演结果的覆盖信息　ｒ以清晰地　看出．黑色方框ｆｘ：域是没有沙尘信息的或　说这块　ｌ　域的光学厚度小¨ｊ　０．３。埘比　５、图６、　７　ｆ¨　图８发现，利』¨　定闽值的提取结果存存很多误削．　比如冈９、同ｌ　０中黑色方框　域。通过以上对比．　可以看出＿本义提出的动态沙尘提取方法比【古ｌ定阎值　的沙尘提取方法更精确。　７７。０…０　Ｅ　７９。０…０　Ｅ　８１。０＇０　Ｅ　８３。０…０　Ｅ　８５。０…０　Ｅ　８７ｏ０…０　Ｅ　８９。０…０　Ｅ　图９　２０１６年３月７日固定阈值沙尘检　测方法沙尘提取结果　通过对比　１３和　１　４　Ｉ】ｒ以行ｉ【Ｉ．２种力‘法　：　ｚ　ｌ０一ｂ。ｚ引Ｊ｝ｊ格　：张海胥．徐辉，帏道鼍　，等．琏于静Ｊ　气象ＩＪ星的动态沙　检测力‘法［Ｊ］．遥感信息．２０ｌ８．３３（１）：：　ｌ　ｌ　０　０。寸寸　０　０。　寸　０ｌ【】。０寸Ｚ　０　０。｝ｊ—Ｚ　０　ｏＤ　Ｎ｜、【】、０　寸　０＿（】。ｎ寸ＮＪｂ　０。一寸　０　０。　ｎ　ｚ　０　０。卜ｎ　ＮＪ、０　０。　ｎ　７８。ｏ…ｏ　Ｅ　８０…００　Ｅ　８２…０　０ｔ：　８４。０…０　Ｅ　８６。０…０　Ｅ　８８。０…０　Ｅ　图ｌ０　２０１６年３月１０日固定阈值沙尘　检测方法沙尘提取结果　一ｍ∞∞舳加∞如∞如　ｍ　７７￣０…０　Ｅ　７９。０…０　Ｅ　８ｌ。０　０”Ｅ　８３。０…０　Ｅ　８５。０…０　Ｅ　８７。０…０　Ｅ　８９。０…０　Ｅ　图Ｉｌ　２（｝１６年３月７日动态沙尘　检测方法沙尘提取结果　月１０日检测结果基本一致。盘ｌ】图１　３所示。但是从　罔１　３口ｒ以看｝ｆＪ，同定闽值对于３月７　Ｈ的沙尘检测　不如动态　值检测的准确度高。对比图１３和图ｌ４　町以看　．本文所述动念沙尘检测疗法比同定闽值　沙尘检测的稳定性更好。　图ｌ２　２０１６年３月ｌ０日动态沙尘　检测方法沙尘提取结果　丑　ＡＯＤ　图ｌ３　２０Ｉ６年３月７日不同ＡＯＤ区间　２种方法检测百分比统计　姐　一……一…一…●ｑ……一…　０ｍ　甲甲０　号■　７■　ｌ　ｌ　一　Ｉ·　叶叩＇　，　一…一…………一…一……ｎ　。ｃｃ。。＾㈨十一………～｛………　ＡＯＤ　图１－．　２０１６年３月１０日不ｌ司ＡＯＤ区间　２种方法检测百分比统计　３．２夜晚沙尘实例　１）实例ｌ：２（）１６／＇０３／１９，　１９：Ｏ０。利川｛（、ＡＩ　１（）ＰＳ（）　ｌＪ星２（）ｌ　６年３月ｌ９　Ｈ　ｌ８：５６到１　）：１　０运动轨迹．　ｎｒＬ　检测到夜晚该时刻沙尘出现的轨迹。　１　５足动态沙尘检测提取的沙尘　域与　ＣＡＩ　Ｉ（）Ｐ仪器运动轨迹的重合图．ｆ｝１｝戈１上ｒＩｆ以看到　存（１　０７．３。Ｅ．４３．７。Ｎ）到（１　０８．ｒＥ，　１　６。Ｎ）　域是亟　合的．这就证ｕ月陔区域的沙尘检测结果是＿Ｆ确的。　但是在这条轨迹上的其他区域，可以ｒ｝｛罔１　６看…足　有厶存存的，由丁：本文的沙尘柃测片法．进行了云愉　测，所以往有云的情况下．经过云榆测．就把云存存　的Ｉ　ｘ＝域剔除。结合罔ｌ　５、图１６、冈１　７町以看ｆ｛Ｉ往没　彳丁　役盖　域．即在（１０７．３。Ｅ，４３．７。Ｎ）到（１（）８．１。Ｅ．　。Ｎ）　域，沙：　都被很好地检测…来＿ｒ。根据　（、ＡＩ　１（）Ｉ’验证，町以验证本文所述动态沙尘榆测办　法的正确性。此外。结合前面的文例可以彳亍…ｔ，由］　热红外遥感不受观测时间（白天　夜晚）限制。ｌ太Ｉ此口ｒ　以实现对沙尘天气的全天时检测，而这也是短波遥　感榆测沙尘气溶胶所不具备的优势。　实例２：２Ｏ１　６／０３／２０／／２０：Ｏ０。利川Ｃ／＼ＩＡ（）ＰＳ（）　Ｉ　２（）１　６年３月２Ｏ　Ｈ　１　９：４Ｏ到１　１）：　３运动轨迹．　”　以愉测到夜晚陔时刻沙尘出现的轨迹。　１８是动态沙尘检测提取的沙尘Ｊ　域与　１　１　　一　图ｌ　５　２ＩｌＩ６年３月Ｉ９日动态沙尘检测方法沙尘提取结果　（蓝色线代表同时刻ＣＡＬＩＯＰ仪器运行轨迹）　ｎｍ　Ｔｏ｛ａ［＾ｌｔｃｎ　ＩｎＩ叫ｌｌａｃｋ　ｎｌＴｃｒ　ｋｍ‘ｓ　【　ｌｒＬＩ　２０ｌ６　０３１９ｌ　；５６　４０　【ｎ　２０１６　０３ｌ９Ｉ　９ｌ０：０９　３　Ｖｃ　１０ｎ　３　３０　ＳｔａｎｄｍｄＮＩｇｈＲｉｍｃ　Ｋｕ　ｔ，７　６Ｉ　５５　６６　４ｕ　６９　ｄ　７　１　ｎ　　Ｉ“Ｉ　Ｉ　Ｉ　ｒ　Ｉ｝　，Ｉ¨　ｌ１　２　５　１　ｒ｝ｑ　ｎ４　ｉ　０７１＾　ＩｌｌＬ　４２　１】１　图Ｉ６　２０Ｉ６年３月１９日ＣＡＩ　１ＯＰ　５３２　ＩＩ１１１　后向散射系数廓线　ｎ∞ｌ　Ｓｕｂｔ￣ｅ　１３Ｉ【’！¨Ｉ＾０３】　Ｉ　＾　ｕ　６ｌｏ　２０ｌ６－０３ｌ９　ｌｑｌ０　０ｑ　３　Ｖ￣￣Ｉｏ１１　３　３０　ｓ　ｃ∞ｄ　ｄＮｌｇｈＩ￣ｌｍ￣　图Ｉ７　２０１６年３月ｌ９日ＣＡ１　ｌＯＰ气溶胶的类型廓线　８９…０　０”Ｅ　ｑｌ。０…０　Ｅ　９３。０　０”Ｅ　９５。０…０　Ｅ　ｑ７￣０…０　Ｅ　厂　………………’　…Ｉ　ｌｃ………．　一一　～－　一一　一｛　，　ｉ　．．．．．．．．　．．　．．．．．．．．　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　Ｊ｛　呈　ｎ　图１８　２ＩＩｌ６年３月２ｆ１日动态沙尘检测方法沙尘提取结果　（蓝色线代表同时刻ＣＡＩ　ＩＯ１’仪器运行轨迹）　任（９４．１。Ｅ，３５．　。Ｎ）到（　）５．　Ｅ．：｛９．８。Ｎ）　域足亟　合的，这就证明ｒ该【）‘＝域的沙，；：伶测结果足正确的。　但是在该轨迹上的其他　域．【１Ｊ‘以…图２Ｏ看出是有　云存在的．ｍ于本文的沙／ｌ！愉测　法进行了云检测，　昕以在有云的情况卜．经过　检测．就把云存在的Ｉｘ：　域剔除。结合同１８、　１【］、　２０　Ｉ１Ｊ－以看出在没有云筱　盖区域．即存（９　．１。Ｅ．３５．９　。Ｎ）到（　３。Ｅ。３９．８。Ｎ）．沙　尘都被很好地检测｝ｎ来Ｊ　。　据陔（、ＡＩ　１（）Ｐ实例　验证。可以Ｆ手次验证书史所述动念沙尘检测方法的　ＩＩ：确性。　ｃｌ＿　Ｉ　４　】０ｑ　ｑ　Ｉ¨Ｊ　Ｉｔ｝Ｉ　０　“ｆ　ｕ　４６　图１９　２０１６年３月２Ｉ１日　ＡＩ　ｌＯＰ　５３２　ｌｉｂ　后向散射系数廓线　图２Ｉｌ　２０Ｉ６年３月２Ｉ１日Ｃ　～Ｉ　ＩＯ！，气溶胶的类型廓线　３．３沙尘时变特性分析　Ｈｈｎａｗａｒｉ　８数　儿仃１１，　ＩＪ分ｌ刊ｆ卒高的特点．缺　卜ｌ：述的沙尘检测　法．小史选取Ｊ’：３门８　ｌ１的时　序数　分析一＿人　沙　的变化特　ＩＩ）ＤＩ红外筹俏沙　指数．溉，Ｉ　Ｉ丧　…Ｊ　夫　沙　气溶胶存存造成地气系统庇　的衰碱　．它　以　通过Ｊ　星的红外通道进仃汁　。ＩＩ）Ｔ）Ｉ的科　定　艾为：　ＩＤＤＩ—ｌ｛　Ｉ、　，一Ｉ｛一Ｉ　Ｎ　（１）　巾：Ｉ３Ｔ，　代表　测到实时ｌ　Ｉ标亮温：Ｂ　Ｆ，、　地表背景参考亮温．　就地吣　人气时的地丧　亮温　］　早和半｝　地１）‘：．　＿　１ＩＩＩ　Ｉｆｉ【＝ＩＥ音　的ｔ　１土地　】＝＝‘＝和非洲的撒哈｛　沙漠．卜　的　溶胶类，　足沙　尘粒子．　此ＩＩ）Ｈ　ｌ　Ｊ‘以晰ｉ　沙漠和　｝　早地　Ｉ蔓大气中沙　Ｉ、强　的　息．１１）Ｉ）Ｉ　越人代太　气的沙　越多．ＩＤＩ）Ｉ越小代　气叶１的沙　越　引用格式：张海香，徐辉，韩道军，等．基于静止气象卫星的动态沙尘检测方法＿Ｊ］．遥感信息，２０１８，３３（１）：３６—４４　小。因此ＩＤＤＩ可以作为沙尘强度判视的标志　因子。［　］　最小值，之后ＩＤＤＩ值不断增长，即沙尘强度逐渐　增强，直到夜晚２３：３０时刻接近这一天的最大　值。通过ＩＤＤＩ随时间的变化，可以看出这一天　内这个地区沙尘强度的变化情况。因此，利用　本文选取新疆西北部区域（７５．６。Ｅ，４Ｏ．９。Ｎ～　８１．４。Ｅ，３６．８。Ｎ），根据沙尘检测的结果计算ＩＤＤＩ，　分析一天内沙尘的时变特性。　从图２１可以看出，在凌晨００：００到０５：Ｏ０　时问内，ＩＤＤＩ变化较缓，其中在凌晨０３：００达到　了最大值，且这个强度的沙尘持续了近一个小　时；从凌晨０５：Ｏ０以后，ＩＤＤＩ逐渐减小，即沙尘　Ｈｉｍａｗａｒｉ－８高时相的特点，可以实现对沙尘信息　动态变化的全天时监测。　４　结束语　静止气象卫星数据时间分辨率高、空间覆盖　范围广，是研究沙尘天气的重要数据源，针对静　强度变小，直到上午０９：３０的时候，ＩＤＤＩ达到了　止气象卫星的这些特点，本文提出了一种基于动　态阈值的沙尘检测方法。通过Ｈｉｍａｗａｒｉ一８数据　构建背景场，利用背景场ｌ１肚ｍ通道的亮温以及　１１　Ｆｍ通道与１　２　Ｆｍ通道的亮温差，作为动态的　阈值，结合沙尘在ｌｌ　ｍ通道与１　２　ｂｔｍ通道的亮　温差为负的光谱特性，进行沙尘检测。结果表　明，本文提出的沙尘检测方法比固定阈值沙尘检　测方法的覆盖范围更吻合、检测结果更精确、稳　｝　，　定性更好，并且可有效用于白天和夜晚沙尘的检　测，为我国沙尘天气监测提供了一种适用性更好　的方法。　时间　图２１　２０１６年３月２０日ＩＤＤＩ随时间的变化曲线　参考文献　［１］　ＺＨＡＮＧ　Ｘ　Ｙ，ＡＲＩＭ０Ｔ０　Ｒ，ＡＮ　Ｚ　Ｓ．Ｄｕｓｔ　ｅｍｉｓｓｉｏｎ　ｆｒｏｍ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｄｅｓｅｒｔ　ｓｏｕｒｃｅｓ　ｌｉｎｋｅｄ　ｔＯ　ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ　ｉｎ　ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ　ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ，２０１４，１０２（２３）：２８０４１—２８０４７．　　Ｓ，ｅｔ　ａ１．Ｔｒａｎｓ—ｐａｃｉｆｉｃ　ｙｅｌｌｏｗ　ｓａｎｄ　ｔｒａｎｓｐｏｒｔ　ｏｂｓｅｒｖｅｄ　ｉｎ　Ａｐｒｉｌ　１９９８：ａ　ｎｕｍｅｒｉｃａｌ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　［２１　ＵＮＯ　Ｉ，ＡＭＡＮＯ　Ｈ，ＥＭＯＲＩ［Ｊ］．Ｄｙｎａ，２００８，７５（１５４）：１５９—１６６．　　Ｌ，ＪＵＧＤＥＲ　Ｄ，ＣＨＵＮＧ　Ｙ　Ｓ．Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｄｕｓｔ　ｓｔｏｒｍｓ　ｏｂｓｅｒｖｅｄ　ｉｎ　Ｍｏｎｇｏｌｉａ　ｄｕｒｉｎｇ　１９３７—１９９９［Ｊ］．　［３］　ＮＡＴｓＡＧＤＯＲＪＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００３，３７（９／１０）：１４０ｌ一１４１Ｉ．　史培军，等．多源遥感数据沙尘暴强度监测的信息可比方法［Ｊ］．自然灾害学报，２００３，１２（２）：２８—３４．　［４］　罗敬宁，范一大，史培军，等．近５Ｏ年来中国沙尘暴空间分异格局及季相分布：初步研究［Ｊ］．自然灾害学报，２００３，１２（１）：　［５］　潘耀忠，范一大，１—８．　王平，等．我国沙区防沙治沙的区域模式ＦＪ］．自然灾害学报，２０００，９（３）：１－７．　［６１　史培军，张宏，ｎｃｒｅａｓｉｎｇ　ｔｒｅｎｄ　ｉｎ　ｄｕｓｔ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｏｖｅｒ　Ｍｏｎｇｏｌｉａ　ａｎｄ　Ｉｎｎｅｒ　Ｍｏｎｇｏｌｉａ　ｒｅｇｉｏｎｓ　ａｎｄ　ｉｔｓ　［７］　ＬＥＥ　Ｅ　Ｈ，ＳＯＨＮ　Ｂ　Ｊ．Ｒｅｃｅｎｔ　ｉａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　ｃｌｉｍａｔｅ　ａｎｄ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　ｃｈａｎｇｅ［Ｊ］．Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１ｌ，４５（２７）：４６１ｌ一４６１６．　郭铌．基于ＥＯＳ／ＭＯＤＩＳ资料的沙尘遥感监测模型研究［Ｊ］．高原气象，２００５，２４（５）：７５７—７６４．　［８］　韩涛，李耀辉，钟海玲，魏丽，等．中国北方年沙尘暴日数的气候特征及对春季高原地面感热的响应［Ｊ］．高原气象，２００３，２２（４）：　［９］　李栋梁，３３７—３４５．　ＴＯＲＲＥＳ　Ｏ，ＢＨＡＲＴＩＡ　Ｐ　Ｋ，ＨＥＲＭＡＮ　Ｊ　Ｒ，ｅｔ　ａ１．Ｄｅｒｉｖａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａｅｒｏｓｏｌ　ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ　ｆｒｏｍ　ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ　ｏｆ　［１Ｏ］　ｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒｅｄ　ｕｌｔｒａｖｉｏｌｅｔ　ｒａｄｉａｔｉｏｎ：ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ　ｂａｓｉｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ，１９９８，１０３（Ｄ１４）：　１７Ｏ９９—１７１１０．　　ａ１．Ｓｙｎｅｒｇｅｔｉｃ　ａｅｒｏｓｏｌ　ｒｅｔｒｉｅｖａｌ　ｆｒｏｍ　［１１］　ＨＯＬＺＥＲＰＯＰＰ　Ｔ。ＳＣＨＲＯＥＤＴＥＲＨ０ＭＳＣＨＥＩＤＴ　Ｍ，ＢＲＥＩＴＫＲＥＵＺ　Ｈ，ｅｔＳＣＩＡＭＡＣＨＹ　ａｎｄ　ＡＡＴＳＲ　ｏｎｂｏａｒｄ　ＥＮＶＩＳＡＴＥＪ］．Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ　Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ＆Ｐｈｙｓｉｃｓ，２００８，８（１）：２９０３—２９５１．　ＫＬＵＳＥＲ　Ｌ。ＳＣＨＥＰＡＮＳＫＩ　Ｋ．Ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｏｆ　ｍｉｎｅｒａｌ　ｄｕｓｔ　ｏｖｅｒ　ｌａｎｄ　ｗｉｔｈ　ＭＳＧ　ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｃｈａｎｎｅｌｓ：ａ　ｎｅｗ　ｂｉｔｅｍｐｏｒａｌ　［１２］　ｍｉｎｅｒａｌ　ｄｕｓｔ　ｉｎｄｅｘ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　ｏｆ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００９，１１３（９）：１８５３—１８６７．　４３—　遥感信息　２０１８年１期　ＬＥＧＲＡＮＤ　Ｍ，ＰＬＡＮＡ　ＦＡＴＴＯＲＩ　Ａ，Ｎ’ＤＯＵＭＥ　Ｃ．Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｄｕｓｔ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ＩＲ　ｉｍａｇｅｒｙ　ｏｆ　Ｍｅｔｅｏｓａｔ：　［１３］　１．ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｄｕｓｔ　ｉｎｄｅｘ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ，２００１，１　０　６（Ｄ１　６）：ｌ　８　２　５１—１　８　２　７４．　ＳＯＫ（）ＬＩＫ　Ｉ　Ｎ．Ｔｈｅ　ｓｐｅｃｔｒａｌ　ｒａｄｉａｔｉｖｅ　ｓｉｇｎａｔｕｒｅ　ｏｆ　ｗｉｎｄ—ｂｌｏｗｎ　ｍｉｎｅｒａｌ　ｄｕｓｔ：ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｆｏｒ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｈｅｒｍａｌ　［１４］　ＩＲ　ｒｅｇｉｏｎ［Ｊ］．Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｌｅｔｔｅｒｓ，２００２，２９（２４）：７－ｌ一７—４．　ＰＥＹＲＩＤＩＥＵ　Ｓ，ＣＨＩ￣ＤＩＮ　Ａ，ＴＡＮＲＩ￣Ｄ，ｅｔ　ａ１．Ｓａｈａｒａｎ　ｄｕｓｔ　ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｏｐｔｉｃａｌ　ｄｅｐｔｈ　ａｎｄ　ａｌｔｉｔｕｄｅ　ｒｅｔｒｉｅｖｅｄ　ｆｒｏｍ　ＡＩＲＳ：ａ　［１５］　ｆｏｃｕｓ　ｏｖｅｒ　Ｎｏｒｔｈ　Ａｔｌａｎｔｉｃ　ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｔＯ　ＭＯＤＩＳ　ａｎｄ　ＣＡＩ　ＩＰＳＯ［Ｊ］．Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ　Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ＆　Ｐｈｙｓｉｃｓ，２００９，９（４）：１　９５３　１９６７．　ＺＨＡＮＧ　Ｐ，ＬＵ　Ｎ　Ｍ，ＨＵ　Ｘ　Ｑ，ｅｔ　ａ１．Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｐｈｙｓｉｃａｌ　ｒｅｔｒｉｅｖａｌ　ｏｆ　ｄｕｓｔ　ｓｔｏｒｍ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｒｅｅ　ＭＯＤＩＳ　ｔｈｅｒｍａｌ　１Ｒ　［１　６］　ｃｈａｎｎｅｌｓ［Ｊ］．Ｇｌｏｂａｌ＆Ｐｌａｎｅｔａｒｙ　Ｃｈａｎｇｅ，２００６，５２（１）：１９７—２０６．　［１７］ＹＡ（）ｚ，ＬＩ　Ｊ，ＨＡＮ　Ｈ　Ｊ，ｅｔ　ａ１．Ａｓｉａｎ　ｄｕｓｔ　ｈｅｉｇｈｔ　ａｎｄ　ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｏｐｔｉｃａｌ　ｄｅｐｔｈ　ｒｅｔｒｉｅｖａｌｓ　ｆｒｏｍ　ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａ１ｌｏｎｇｗａＶｅ　ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｒａｄｉａｎｃｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ，２０１２，１１７（Ｄ１９）．　ＧＯＯＤ　Ｅ　Ｊ，ＫＯＮＧ　Ｘ，ＥＭＢＵＲＹ（），ｅｔ　ａ１．Ａｎ　ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｄｅｓｅｒｔ　ｄｕｓｔ　ｉｎｄｅｘ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ａｌｏｎｇ　ｔｒａｃｋ　ｓｃａｎｎｉｎｇ　ｒａｄｉｏｍｅｔｅｒｓ［Ｊ］　［１８］　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　ｏｆ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１２，１１６（２）：１５９　１７６．　Ｉ　ＥＧＲＡＮＤ　Ｍ，ＰＩ　ＡＮＡ—ＦＡＴＴ０ＲＩ　Ａ，Ｎ’ＤＯＵＭＥ　Ｃ．Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｄｕｓｔ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ＩＲ　ｉｍａｇｅｒｙ　ｏｆ　ｍｅｔｅｏｓａｔ：１．　［１９］　ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｄｕｓｔ　ｉｎｄｅｘ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ，２００ｌ，１０６（Ｄ１６）：１８２５１　１８２７４．　胡秀清，卢乃锰，张鹏．利用静止气象卫星红外通道遥感监测中国沙尘暴＿Ｊ］．应用气象学报，２００７，１　８（３）：２６６—２７５．　［２ｏ］　［２１］　张鹏，张兴赢，胡秀清，等．２００６年一次沙尘活动的卫星定量遥感和分析研究［Ｊ］．气候与环境研究，２００　７，１　２（３）：　３Ｏ２　３０８．　Ｉ　ＩＵ　Ｙ，Ｉ　ＩＵ　Ｒ，ＣＨＥＮＧ　Ｘ．Ｄｕｓｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｖｅｒ　ｄｅｓｅｒｔ　ｓｕｒｆａｃｅｓ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅｒｍａｌ　ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｂａｎｄｓ　ｕｓｉｎｇ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　［２２］　ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ，２０１３，１１８（１１８）：８５６６　８５８４．　ＨＡＮ　Ｈ　Ｊ，Ｓ（）ＨＮ　Ｂ　Ｊ，ＨＵＡＮＧ　Ｈ　Ｌ，ｅｔ　ａ１．Ａｎ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ｒａｄｉａｎｃｅ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ　ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｏｆ　［２３］　Ａｓｉａｎ　ｄｕｓｔ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ，２０１２，ｕ７（Ｄ９）：６３—７４．　［２４］　Ｖ（）Ｉ　Ｚ　Ｆ　Ｅ．Ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｒｅｆｒａｃｔｉｖｅ　ｉｎｄｅｘ　ｏｆ　ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ　ａｅｒｏｓｏｌ　ｓｕｂｓｔａｎｃｅｓ［Ｊ］．Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｏｐｔｉｃｓ，ｌ９７２，１１（４）：７５５　７５９．　胡秀清．中国北方沙尘暴的静止气象卫星遥感监测研究［Ｄ］．北京：北京师范大学，２００４．　Ｅ２５］