基于PIE的大气污染遥感监测系统的设计与实现

2018年5月

第16卷第5期

doi:10.3969/.1672-4623.2018.05.

021

地理空间信息

GEOSPATIAL INFORMATION

May.,2018

Vol.16,No.5

基于PIE的大气污染遥感监测系统的设计与实现

曹 欢，和栋材，李小飞

1,21*2

（1.太原理工大学 矿业工程学院，山西 太原 030024；2.北京航天宏图信息技术股份有限公司，北京100101）

摘 要：基于PIE软件，结合大气污染物监测与反演算法，采用插件式开发技术，设计了大气污染遥感监测系统，实现了大气

污染的可视化。该系统采用C

#

语言进行二次开发，能实时分析处理MODIS、OMI、MOPITT、VIRR等遥感监测数据，以实

现对各类大气污染指标的实时可视化动态监测，主要功能包括各种主要大气污染指标的可视化展示、业务化监测与分析以及专

题图与报告的制作输出等。

关键词：大气污染；遥感监测；PIE；气溶胶反演

中图分类号：P237 文献标志码：B 文章编号：1672-4623（2018）05-0075-05

在计算机和遥感技术不断发展的今天，对大气污染CO、大气气溶胶、大气颗粒物、沙尘、火点、大雾等

遥感数据的自动化处理、可视化显示以及实时监测已成指标进行数据自动化下载与处理、可视化展示以及监

为环境保护领域的一个重要课题。李成林提出了基测与分析，从而实时、准确地对大气污染状况进行业

[1]

于辐射传输理论的城市大气污染定量遥感监测方法，并务化监测，为环境监测部门、环保决策者以及普通群

应用Terra/MODIS数据对郑州市大气污染进行了动态监众提供技术和决策支持。

测；王德敏提出了一种新的基于图像处理的空气污染

[2]

数据可视化方法，用户可从不同角度对不同分辨率的场

景进行观察；王丹基于B/S架构设计了辽宁省大气

[3]

环境监测数据分析系统，并建立了大气污染监测数据

库。目前对大气污染遥感监测的理论研究已有一定进

展，但仍缺乏对自动化、业务化的大气污染遥感监测

可视化系统的设计，在大气污染监测时现有的专业遥

感软件（ENVI、Erdas等）存在自动化效率低、操作繁琐、

技术门槛高、不适宜业务化运行等问题。本文设计并

实现了一种专门针对大气污染的可视化遥感监测系统。

在自主研发的国产遥感图像处理软件PIE的基础

上，本文采用C语言进行二次开发，以MODIS、OMI、

#

MOPITT、VIRR等为数据源，利用大气污染物定量

监测与反演算法，设计并实现了大气污染遥感动态监

测原型系统。该系统可对研究区域的NO、O、SO、

232

监测内容产品类型空间分辨率时间分辨率备注数据源

霾日、旬、月、年3 km×3 km1次/d延迟1 dMODIS

PM

2.5

PM

10

O

3

SO

2

NO

2

CO日、旬、月、年22 km×22 km1次/d不定Mopitt

沙尘时5 km×5 km1次/h延迟1 hFY2F_VISSR

火点日、周1 km×1 km1次/d延迟1 dFY3B_VIRR、MODIS

大雾日、周1 km×1 km1次/d延迟1 dFY3B_VIRR

日、旬、月、年3 km×3 km1次/d延迟1 dMODIS

日、旬、月、年3 km×3 km1次/d延迟1 dMODIS

日、旬、月、年0.25°1次/d延迟1 dOMI

日、旬、月、年0.25°1次/d延迟1 dOMI

日、旬、月、年0.25°1次/d延迟1 dOMI

1 污染物动态可视化实现算法

1.1 数据准备

本文根据不同大气污染指标获取不同载荷影像数

据，见表1。其中，霾、PM、PM基于MODIS（Terra/

102.5

Aqua）数据进行反演；SO、NO、O基于OMI（Aura）

223

数据进行反演；CO基于Mopitt（Terra）数据进行反

[4]

演 ；沙尘基于VISSR（FY2F）数据进行反演；火点基

于VIRR（FY3B）、MODIS（Terra/Aqua）数据进行反演；

大雾基于VIRR（FY3B）数据进行反演。

为了实现数据自动下载，系统基于后台开发控制

程序，通过FTP地址自动下载OMI（Aura）、MODIS（Terra/

Aqua）、Mopitt（Terra）等数据；对于VIRR（FY3B）、

VISSR（FY2F）等风云系列载荷数据，则通过将中国

气象局国家卫星气象中心提供的动态FTP地址录入本

×0.25°

×0.25°

×0.25°

表1 不同反演指标及其影像数据

收稿日期：2016-12-30。

项目来源：山西省软科学计划资助项目（2013041044-01）。

（*为通讯作者）

··地理空间信息

76

第16卷第5期

系统，实现数据自动下载。。本文对研究区内MODIS 3 km暗目标气溶胶数据

1.2 大气污染物指标可视化算法

1.2.1 PM颗粒物、霾指标可视化算法

大气气溶胶是由大气介质和混合于其中的固体或

液态颗粒物组成的多相体系，气溶胶颗粒可直接或间

接改变地—气系统的辐射收支，影响全球或区域气候

和环境

[5]

。大气气溶胶光学厚度（AOD）是推算气溶胶

含量、评价大气环境污染程度、研究气溶胶辐射气候

效应的重要因素。

PM

2.5102.5

与PM是大气中的颗粒物深度，AOD与PM/

PM

10

呈显著线性相关，但受气溶胶理化特性和气象要素

时空差异的影响，AOD与PM

2.510

/PM的相关性与相关方

程存在很大的地区性以及季节性系统偏差。根据湿度、

温度、边界层高度等气象条件的作用，对PM

2.510

/PM进

行湿度订正，对AOD进行高度订正后，AOD与PM

2.5

/

PM

10

的相关性得到提升。本文中的标高通过0.55 m

[6]

μ

处AOD与大气能见度之间的关系进行计算，具体公式为：

Z

x

a

=

3.912/0.0116/1013.23

vp

-

a

(0.55)

(1)

式中，p为气压，单位为hPa；

τ

a

为AOD；v为海平面

能见度，单位为km。

湿度订正常用的函数方程为：f (RH) = 1/ (1-RH/100)。

湿度与标高订正方法见表2。

表2 PM与AOD相关性研究的订正方法

方法方法数学描述

湿度订正PM= AOD/ f (RH)+

αβ

标高订正PM=AOD/BLH+

αβ

湿度和标高结合订正PM=AOD/ [BLH f (RH)]+

αβ

注：RH为湿度，BLH为标高。

标高与湿度订正后，可进行AOD与PM/PM的

2.510

建模，并建立反演公式，进行结果计算。其具体公式为：

PMrn(r)dr

10

=

y

10

4

0

3

rt

3

(2)

式中，为对应尺度的气溶胶密度（组分平均）；r为尺度，

ρ

单位为m；n(r)为数密度谱分布。

μ

根据研究区域所处地理位置，对研究区内 MODIS

3 km暗目标气溶胶数据进行几何校正、镶嵌、裁剪等

预处理；再获取与MODIS对应的湿度、气压、气温、

能见度等气象数据；然后结合PM

2.510

、PM地面监测站

点信息、站点过境3 km MODIS AOD数据，利用气象同

化统计模型，与预处理的AOD数据进行反演；最终获

得PM

2.510

、PM的监测成果，可视化算法流程如图1所示。

霾通常是指悬浮在空中肉眼无法分辨的大量微粒，

是水平能见度小于10 km的天气现象，是威胁人类健康

的重要污染物。误差率在30%左右的MODIS气溶胶产

品（经过一定的转化）与地面环保数据有较好的吻合，

表明利用MODIS遥感监测雾霾天气具有一定的可行

性

[7]

进行几何校正、镶嵌；再依据研究区范围进行裁剪，生

成tif格式的预处理结果数据；然后获取与MODIS对应

的相对湿度数据，并结合预处理的AOD数据进行反演，

最终形成霾的监测成果，可视化算法流程如图2所示。

获取区域MODIS 3 km暗目

标AOD产品数据（hdf）

气象数据站点过境3 km

预处理（几何校正、

（气压、湿MODIS AOD

地面监测站点

镶嵌、裁剪）

度等）数据

PM/PM

2.510

AOD预处理成果（tif）

AOD反演PM/PM

2.510

基于气象同化的统计模型

PM/PM监测成果

2.510

PM/PM渲染展示

2.510

图1 PM颗粒物指标可视化算法流程图

获取区域MODIS 3 km暗目

标AOD产品数据（hdf）

预处理（几何校正、

镶嵌、裁切）

气象数据（相对湿度）

AOD预处理成果（tif）

霾反演模型

霾监测成果

霾渲染展示

1.2.2 NO、SO、O、CO指标可视化算法

223

图2  霾指标可视化算法流程图

痕量气体是大气中浓度低于10

-6

的粒种，如大气

中的NO

223

、SO、O、CO等。部分痕量气体是在人类活

动中受各种物理、化学、生物等作用生成的、对人体

有害的气体。OMI 数据因其较高的时空分辨率，目前

被广泛应用于大气痕量气体的探测反演。张杰

[8]

等利

用OMI NO

22

柱数据重构了兰州市以及周边地区NO柱

浓度分布。本文分别对研究区内OMI 3级全球产品数

据中的NO

223

、SO、O进行几何校正，再依据研究区范

围进行裁剪，生成tif格式的预处理结果数据，然后分

别对NO

223223

、SO、O进行渲染，最终获得NO、SO、O

的监测成果，可视化算法流程如图3所示。

大气中CO浓度对全球气候变化以及人体健康均有

重要影响，是一个重要的大气污染指标。Mopitt利用气

体相关光谱学方法，将扫描辐射仪与气象摄谱仪相结合，

测量CO和CH

4

在3个吸收带的向上反射和发射的红外

辐射率

[9]

。本文对研究区内Mopitt 2级全球产品数据中的

CO经度、纬度、数值等信息进行提取入库，再将提取的

信息转换成tif数据，并依据研究区范围进行裁剪，最后

第16卷第5期

曹 欢等：基于PIE的大气污染遥感监测系统的设计与实现

··

77

针对预处理的CO数据进行渲染，获得CO的监测成果。

获取区域OMI 3级产品数据（hdf）

预处理（几何校正、裁切）

NO、SO、O预处理成果（tif）

223

NO、SO、O渲染展示

223

1.2.3 火点、沙尘、大雾指标可视化算法

图3 NO、SO、O指标可视化算法流程图

223

火点的监测在火灾预警中具有重要意义。MODIS

卫星在仪器特征参数设计上考虑了火灾监测需求，周

艺

[10]

等基于马里兰大学提出的MODIS数据火灾监测算

法构造了火点信息自动提取模型，设计了从图像预处理

到火点自动提取的技术流程。环境与灾害监测预报小卫

星因其在时间和空间分辨率方面的优势，目前已被应用

于火点、沙尘、大雾等大气污染指标的监测。王玲

[11]

等利用HJ-1B卫星红外相机遥感数据提出了农作物秸

秆焚烧火点提取模式。本文分别利用MODIS数据和风

云数据进行火点的反演与监测，在提取火点过程中先将

图像灰度值转换为辐射亮度值，再将辐射亮度值转换为

亮度温度。火点指标可视化算法流程如图4所示。

获取区域FY-3B 2级产品数据获取区域MODIS 产品数据

（hdf）（hdf）

预处理（火点经纬度、面积等预处理（提取火点经纬度、可

信息提取，经纬度去重等）信度等信息，经纬度去重等）

叠加土地利用数据

信息入库（或生成

txt/Excel文本）

火点预处理成果（shp）

火点渲染展示

图4 火点指标可视化算法流程图

沙尘是由于地表上升气流把疏松地表尘粒带入空

中，并在一定层结条件下形成的。沙尘使得空气混

[12]

浊、能见度下降，直接影响人们的生产生活。当近低

层空气中悬浮的大量小水滴或冰晶微粒使水平能见度

小于1 000 m时则称为雾。FY-2号F星携带扫描辐射

仪和空间环境监测器。FY-3B卫星与FY-3A卫星组网

运行，可1 d扫描全球4次，具有监测大雾、干旱、水灾、

沙尘暴等自然灾害的能力。本文对研究区内FY-2 号

F 星二级产品数据进行几何校正；再依据研究区范围进

行裁剪，生成tif格式的预处理数据；然后对其进行分

级渲染；最终形成沙尘的监测成果。本文对目标域内

FY-3B卫星二级产品数据进行几何校正、镶嵌；再依

据研究区范围进行裁剪，生成tif格式的预处理数据；

然后对大雾进行渲染；最终形成大雾指标的监测成果。

2 原型系统设计

2.1 原型系统开发平台

原型系统基于PIE，利用Microsoft .NET Framework

4.0平台设计实现。PIE是北京航天宏图信息技术有限

公司自主研发的一款专业的国产遥感图像处理软件，

在处理国产卫星影像数据方面有其特有优势。PIE能

实现多源、多载荷（光学、雷达、高光谱）遥感图像

的处理、辅助解译以及信息提取等功能，是一个操作

性强的遥感工程化应用平台。原型系统基于PIE进行

二 次开发，大大节约了开发时间，增强了系统的可用性、

可移植性和功能完备性。

2.2 原型系统架构设计

原型系统采用5层结构设计，分别为基础设施层、

平台支撑层、数据资源层、系统应用层和用户层；包

含遥感数据获取与预处理、大气颗粒物和污染气体监

测、沙尘、秸秆焚烧以及霾监测、GIS模板管理与展示

4个应用模块；拥有标准规范体系和运行维护体系两大

保障体系；采用B/S与C/S混合模式进行设计开发，其

总体架构如图5所示。

用户层

系统管理员业务处室领导层

大气污染遥感动态监测系统

系统应用层

遥感数据获取大气颗粒物和

沙尘、秸秆焚GIS模板管理与展示

与预处理污染气体监测

烧以及霾监测

GIS基础工具

数据下载

浓度监测

沙尘分析

专题图模板

应

信用

息业

数据管理

数据合成

沙尘三维展示

管理与展示

安务

报告制作

火点统计分析

报告模板管理

全规

数据预处理

与展示

体范

专题制图

火点专题制图

…

系

标行

PIE遥感影像处理工具

运

准维

规护

范体

数据资源层

卫星地理

影像空间

辅助

专题

系

数据数据

数据

产品

数据

平台支撑层

GIS平台数据库平台软件开发平台

基础设施层

主机与存储网络设置硬件防火墙环境监测设备…

图5 总体架构示意图

为了避免传统桌面架构（App+DLL）模块的耦合

··地理空间信息

78

第16卷第5期

性大、交互性不足、排错不方便、不容易二次开发等修改、删除、信息查询等功能，包括对点、线、面要

弊端，原型系统采用插件架构进行开发，大大降低了素的位置拖动、增加，节点的拖动，要素属性信息的

模块间的耦合性，增强了交互性，且方便二次开发。编辑、裁剪、删除、合并以及撤销、重做等功能。

系统插件架构分为插件引擎、EXE和功能插件3个部分，6）标注标绘模块。除了支持常见GIS软件对矢量

通过各部分的协同开发，实现了界面的定制功能，避数据的编辑功能外，原型系统还提供了对当前地图视

免了界面操作中复杂的消息定义和传递，插件的样式图的标注标绘功能，这也是别具特色的一个功能。通

可在插件内部定义而无需修改配置文件，可方便获取过运用点、折线、椭圆、圆、矩形、多边形、文字7 类

地图对象而无需因插件功能性要求去修改底层地图控要素，结合节点编辑、删除、选定等功能，可在地图

件，利用.NET反射特性实现插件动态加载与卸载，各视图上标绘需要表达的信息；同时，可将本地的标绘

大功能模块清晰的分类架构便于扩展维护。文件导入系统中，也可对标绘内容进行保存，增加了

2.3 原型系统功能设计

根据大气污染监测过程中对大气污染物实时可视

化展示与监测的功能要求，原型系统采用B/S与C/S混

合模式进行设计开发，由服务器端和客户端两大部分

组成。服务器端主要实现对SO、NO、O、CO、PM

223

数据的自动下载，以及对大雾、沙尘、火点3种数据

的订单定制下载；同时针对不同数据，根据数据源进

行投影转换、影像镶嵌、影像分幅等影像预处理，为

渲染展示提供源数据。客户端则通过对遥感数据进行

处理分析得到并展现相应的大气污染遥感监测产品，

主要包含大气监测、专题制图、视图管理、图像处理、

矢量编辑和标注标绘六大模块。

1）大气监测模块。作为原型系统的核心模块，该

模块包含了对O、SO、NO、CO、PM、PM、火点、

3222.510

沙尘、大雾、灰霾等指标遥感数据的处理功能，可根

据算法对已有储备数据内任意时间点时间段（周、旬、

月、年）的遥感数据进行反演、分析，得到相应的监

测结果，并以图像化的方式直观展示，同时可动态模

拟其变化过程，生成火点日报、周报、月报，直观地

显示监测分析结果。

2）专题制图模块。该模块提供制图功能，用以产

出符合用户需求的大气污染监测结果专题图件。其内

容包括视图切换、视图操作、数据操作、要素排列、

地图整饰、专题图模板、专题图输出、网格设置等。

在地图窗口底图的基础上，添加并设置制图要素，绘

制规范专题图，并可保存导出，下次使用时导入模板

即可。

3）视图管理模块。该模块提供对地图窗口、图层、

数据的控制管理功能。

4）图像处理模块。该模块提供常用的遥感图像处

理功能，以实现对大气监测遥感数据的预处理，主要

包括建立GLT文件、基于GLT的几何精校正、沙尘数

据转换、全球数据转换、图像镶嵌、图像裁剪等功能。

5）矢量编辑模块。该模块提供矢量数据要素增加、

用户标绘的灵活度。

3 大气污染遥感监测系统的实现

3.1 数据自动下载

系统实现了对MODIS/Terra+Aqua、OMI/Aura、Mopitt/

Terra、VISSR/FY-2、VIRR/FY-3等卫星观测数据的自

动化、半自动化批量下载，可有效减少重复操作，为

后续处理提供数据准备。

3.2 数据预处理

数据下载完毕后，系统可实现AOD、PM

102.5

、PM、

O、SO、NO、CO、沙尘、火点等数据产品的自动化

322

生产（图6），无需人工干预，在满足区域环境质量遥

感监测需求的同时，降低了系统使用的技术门槛。

图6 数据自动化预处理界面

3.3 监测成果生成

系统实现了对大气污染指标（霾、PM、PM、

102.5

SO、NO、O、CO等）的可视化展示和实时监测，同

223

时还实现了大气污染遥感监测数据的统计制图以及监

测报告自动化生产功能，可针对不同数据生产不同时

期、不同类型的监测成果，包含日、旬、月、年监测产品、

图片及专题报告等，如图7、8所示，从而为相关环境

保护部门提供数据支持和科学管理依据。

3.4 监测结果评价

对辽宁省2015年绝大多数日期的PM和PM浓

2.510

度进行反演监测，并将其与实测得到的浓度数据进行

对比，可得到系统对于PM和PM指标的反演精度

2.510

分别为0.555 1和0.536 6，如图9、10所示。

第16卷第5期

曹 欢等：基于PIE的大气污染遥感监测系统的设计与实现

2016/3/25（上午星） PM浓度监测图

10

N

N

··

79

2016/3/25（上午星） PM浓度监测图

2.5

 图7 PM的遥感监测结果示意图（审图号：GS(2016)1600）  图8 PM的遥感监测结果示意图（审图号：GS(2016)1600） 

2.510

160

140

R

2

= 0.555 1

120

)

³

m

/

g

100

μ

(

/

度

浓

80

测

实

5

.

2

60

M

P

40

20

0

0 20 40 60 80 100120140

PM

2.5

反演浓度/(μg/m³)

图9  PM指标反演精度                                                           图10 PM指标反演精度

2.510

4 结 语

本文根据大气污染物信息遥感监测的现状和对自

动化、可视化、业务化遥感监测系统的需求，主要采

用气溶胶反演算法和插件式开发技术，设计并开发了

大气污染遥感监测原型系统，实现了遥感影像数据的

自动化获取、数据自动化反演处理、监测指标动态可

视化展示、监测产品和专题产品生产的业务化运行，

为大气污染物信息的自动提取与实时监测提供了技术

支撑，但原型系统在大气污染物监测精度方面仍有待

提升，也是下一步研究的主要方向。

参考文献

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180

160

140

R

2

= 0.536 6

)

³

m

120

/

g

μ

(

/

度

100

浓

测

80

实

0

1

M

60

P

40

20

0

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180

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第一作者简介：曹欢，硕士研究生，主要研究方向为地理信息系

统、遥感系统的开发与应用。