1.气象卫星在天气气候业务中的应用
（1）气象卫星云图
静止气象卫星大多携带有可见光、红外和水汽等波段的辐射探测器，通过其中对云敏感的通道得到的探测数据进行处理加工和各种投影变换形成的图像，就是我们常用的气象卫星云图产品。
气象卫星云图在天气预报中应用十分广泛。如看一小时一次的云图动画，能感知天气系统的发生发展过程和预测重要天气系统的来临；能用以估算出台风路径及预报登陆时间；能用以估计降水强度及其分布。用相隔半小时一次的云图资料能导出风场。卫星云图资料还能计算TBB、云参数（如云量、云顶温度、云顶高度）和进行云分类等。
（2）气象卫星大气探测产品
利用气象卫星搭载的大气探测器光谱通道遥感数据，国家卫星气象中心建立了TOVS物理反演系统，可以得到大气温度、湿度、位势高度、露点温度、大气稳定度指数等信息，这些反演产品在气象业务中得到应用。
TOVS产品可以补充数值天气预报的初始场。卫星大气探测资料可以弥补海洋、高原、沙漠和两极地区严重缺乏探空资料的不足，通过将探测的辐射率反演成大气参数，与无线电探测资料同化，也可以将探测的辐射率值进行晴空检验，经筛选的晴空辐射率值直接与其他初始场资料进行变分同化，从而为数值预报提供初始场。
TOVS反演的形势场可以成为天气分析的重要工具。TOVS反演的温度场、位势高度场等可以显示出长波槽、脊、中尺度天气系统、副热带高压的分布区域和强度等与天气图基本相同。在资料稀少的高原和太平洋地区，卫星反演结果比较符合实际情况，成为常规资料的重要补充。
随着TOVS累集存档时间序列的增长，将气象卫星资料用于气候研究已成为现实。TOVS用于气候监测的成功范例是对全球臭氧总含量的监测，TOVS可用于长期日夜监测全球臭氧含量，并成功地发现了南极的臭氧洞。利用气象卫星还能实现全球对流层和平流层温度变化趋势、南方涛动事件和火山气溶胶事件等的监测。利用TOVS资料进行辐射收支的云辐射强迫的研究也取得可喜的进展。
充分利用TOVS资料高时间分辨率和高空间分辨率的特点，还能实现对中小尺度天气系统的监测和分析研究。
2.气象卫星在防灾减灾中的应用
(1)气象卫星火情监测产品
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。辐射率峰值波长随着温度不同而改变。利用这一原理，通过气象卫星可以进行火情监测。
AVHRR辐射计星下点的分辨率为1.1km，探测温度的动态范围为190-320K。在地表常温情况下，AVHRR图像中相邻像元的辐射率相差不大。但当地面出现火点等高温目标时，即便这个火点的面积远远小于像元分辨率（1.1km2），由于高温目标在通道３的辐射值大大高于周围背景像元的辐射值，因而在通道3图像上含火点像元与周围像元产生明显反差，而在通道４图像上这一反差很小。利用这一原理可以识别出含火点的像元，从而实现火情监测。
一般采用人机交互判识和计算机自动搜索的方法进行气象卫星火情监测。用人机交互识别火点时，主要通过多通道彩色合成和图像增强处理技术，使得火点信息显示在彩色合成的图像上。采用计算机自动搜索法的关键点在于选择恰当的门槛值，以完成火点的自动识别过程。利用气象卫星可以探测面积远远小于1km2的火点，可对大范围火灾进行宏观监测，对过火面积进行快速计算，配合森林、草原分布图，可为防火部门提供业务化的日常火情监测。图5.1为2010年3月18日利用FY-1D极轨气象卫星制作的江西省热点监测图像。
图5.1 2010年3月18日16时8分江西省热点遥感监测图
(2)气象卫星干旱监测产品
气象卫星干旱监测产品是利用极轨气象卫星的探测仪器，如AVHRR、TOVS等获得的探测数据计算出的关于土壤干旱和农作物受旱及程度等信息的产品。气象卫星通过反演土壤水分和植被冠层蒸腾状况的变化来反映干旱的情况。“干旱”遥感监测是目前遥感应用领域最困难的课题之一，这是因为目前的干旱监测多是间接的，遇到云的影响，不能取得理想的业务产品。因此，目前只能根据卫星资料的情况不定期低获得干旱监测产品。图5.2给出了2003年7月31日制作的江西省高温干旱遥感监测图。
遥感监测土壤含水量的基本原理是：当土壤干燥时，昼夜温差大，而土壤含水量高时，昼夜温差小。如果用遥感方法获得一天内的土壤最高温度和最低温度，通过计算模型就可以计算出土壤的含水量，这种监测土壤含水量的方法称为热惯量法。这方法使用于春天和深秋季节，这时在北方非森林地区多近乎于裸地，但这种方法对北方封冻时也不适用。
还有一种遥感监测干旱的方法是植被供水指数法。植被供水指数综合考虑了植被生长状况和植被冠层温度对干旱的共同影响。当植被供水充足时，没有干旱发生，但植被供水不足时，没有足够的水分供植被叶面蒸腾，叶片的气孔将关闭，这是叶面温度将升高；另一方面干旱发生时，植被指数将会下降。气象卫星通过遥感监测这两个量，并定义他们的组合量为植被供水指数来监测干旱。该方法适用于夏天，这时植被蒸腾旺盛，当干旱发生时植被蒸腾减小，此法效果较好。
图5.2 2003年7月31日16时江西省高温干旱遥感监测图
(3)气象卫星水情监测产品
一般来说，洪涝发生时期往往是农作物生长季节，地面被大片的农作物覆盖。此时，从卫星宏观观测角度看，主要可识别的物体包括植被、水体、云系等。而它们在AVHRR第1、2通道波长范围的反射光谱特性有着较大的差异。植被在AVHRR通道1的反射率较通道2的反射率低；水体在通道1的反射率较通道2的反射率高。在通道2波长范围内，植被的反射率明显高于水体的反射率，而在通道1波长范围内，水体的反射率高于植被的反射率。正是这种光谱特性上存在的较大差异，使得通过气象卫星对水情进行监测成为可能。
在产品制作过程中，一般先利用通道4、通道2、通道1生成多通道彩色合成图像，以便对图像中的水体、植被、云系等目标进行人工判别，同时利用分段增强的方法，突出图像中地表部分的反差，使得水体、陆地得到清楚、直观的显示。然后根据通道2资料水陆边界明显的特性，利用人机交互方式确定水体判识的反射率门槛值。通过计算机对该区域的资料进行扫描处理，高于此门槛值的将被认为是陆地，低于此门槛值的将被认为是水体。最后统计出监测区域内判别为水体的所有单个像素的面积的总和即可计算出水体面积。
由于气象卫星分辨率较低，从图像上无法直接判识水体是否属于泛滥情况。通过对不同时次卫星图像监测水体的比较，可以区分水体的变化情况。用洪涝发生前的水体作为背景，洪涝发生后水体与之相比的扩大部分一般为泛滥水体；用洪涝严重时期监测的水体作为背景，退水期间水体与之相比的缩小部分一般为退水范围。通过在图像上附加经纬度、行政边界信息，可以确定水灾影响的地理范围和所在的行政区域，估算某一行政区划内的水淹面积占其土地总面积的百分比，可反映受灾程度。如加上土地利用、交通、社会经济数据，还可以为估算经济损失提供依据。
图5.3为2010年3月12日利用MODIS卫星监测到的鄱阳湖水域面积图。用卫星监测水情处理方法简捷，适合于大范围洪涝灾害的监测，可在较短时间内完成处理分析。产品图像直观，信息较丰富。能过较充分地发挥气象卫星观测范围大、频次密的优点。
图5.3 2010年3月12日鄱阳湖水域面积遥感监测影像图
3.气象卫星在生态环境监测中的应用
（1）气象卫星植被监测
利用气象卫星遥感仪器测值，计算出能反映植被生长状况的数字或图像产品叫做气象卫星植被监测产品。
植被（农作物等）的叶片对太阳光的红光有强烈的吸收作用，对近红外光有强烈的反射作用。极轨气象卫星的扫描辐射计，如FY-1C的AVHRR的第一通道和第二通道正好处在红光和近红外波段范围。因此从这两个通道的发射信息可以提取反映植被生长好坏的物理量。通常采用这两个组合的方法来突出植被信息，一般有以下几种植被指数：
差值植被指数又称农业植被指数，为二通道反射率之差，它对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。
比值植被指数又称为绿度，为二通道反射率之比，能较好地反映植被覆盖度和生长状况的差异，特别适用于植被生长旺盛、具有高覆盖度的植被监测。
归一化植被指数为两个通道反射率之差除以它们的和。在植被处于中、低覆盖度时，该指数随覆盖度的增加而迅速增大，当达到一定覆盖度后增长缓慢，所以适用于植被早、中期生长阶段的动态监测。
业务中较常用的是归一化植被指数（NDVI），一般有两类产品：植被指数图和植被指数距平图。植被指数图是经过处理的旬（月）指数最大值的合成图像，不同值域的植被指数以不同的色彩表示，以反映卫星遥感由小到大的植被信息量，如图5.4。而植被指数距平图为当前旬（月）植被指数与多年同期平均旬（月）植被指数对应像素值的算术差。针对卫星遥感植被指数距平图像，结合降水、气温以及光照等气象要素和农业气象情报等，对植被指数距平图作出合理地解译分析，可以评估植被长势和旱涝、低温、冻害的影响等。
图5.4 2010年3月10日江西省植被指数分布图 隐藏
