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南寧市HJ-1CCD數據氣溶膠光學厚度反演

2014-08-14 09:21:18,2
環境與可持續發展 2014年5期

,2

(1.廣西師范學院,南寧 530001;2.北部灣環境演變與資源利用省部共建教育部重點實驗室,南寧 530001)

1 引 言

環境一號遙感衛星是專門用于環境與災害的檢測預報衛星,此衛星上搭載的CCD傳感器通過線陣連線推掃成像,包含3個可見光波段(430~520nm、520~600nm、630~690nm)和一個近紅外波段(760~900nm),實現對大氣、水體和陸面的多種遙感參數的綜合探測。本次研究利用HJ-1的CCD數據高時間分辨率(2d)、高空間分辨率(可見光波段30m)、寬覆蓋度(單個相機360km)的特點,結合CCD數據自帶的衛星觀測角度文件生成逐像元角度合成數據的方法,進行南寧市氣溶膠光學厚度反演。

2 原理與方法

2.1 基本原理

2.1.1輻射傳輸模擬

傳感器最終接收到的表觀輻射主要來自程輻射、地表反射太陽光后直接進入傳感器的輻射信息以及來自傳感器視場周圍環境的輻射信息。則大氣層頂表觀反射率ρa(θ0,θ,φ)可近似表達為:

2.1.2逐像元角度提取

HJ-1衛星CCD數據只記錄了中心點的太陽天頂角和太陽方位角,以及每一個像元的觀測天頂角和觀測方位角。由于一景數據采用一個天頂角和方位角會使得角度數據的反演誤差逐像元累計,使得反演結果的精確度大大降低,因此本次研究通過讀取每一個像元的觀測天頂角和觀測方位角以及相關計算參數來推算逐像元的太陽天頂角和太陽方位角。

太陽高度角是指地球表面上某點和太陽的連線與地平線之間的夾角,相關公式如下:

sinh=sinφ×sinδ+cosφ×cosδ×cosφ

cost=-tgφ×tgδ

t=15°(n-12)

式中:h為太陽高度角,范圍在[-90,90];φ為地理緯度;δ為太陽赤緯角;t為時角,是指單位時間地球自轉的角度,n為時間(24小時制)。

太陽赤緯角的近似公式為:

δ=23.45°×sin[(N-80.25)×(1-N/9500)]

式中:N為從元旦到計算日的總天數。

根據上述公式,可以求得太陽天頂角β:

β=cos-1(sinφsinδ+cosφcosδcost)

太陽方位角是太陽至地面上某給定地點的連線在地面上的投影與當地子午線之間的夾角。從正午算錢,上午為負值,下午為正值。方位角A計算如下:

cosA=(sinh×sinφ-sinδ)/(cosh×cosφ)

以此逐步求出每個像元的太陽天頂角、太陽方位角。最后將得到的四個角度數據進行插值,最后生成含有四個波段的角度合成數據。

2.2 反演方法

基于以上原理,選取HJ-1衛星CCD數據的藍通道(430~520nm),紅通道(630~690nm)和近紅外通道(760~900nm)進行處理,具體過程使用ArcGIS、ENVI,同時結合IDL語言調用6S模型生成相應查找表的方法實現氣溶膠光學厚度的反演。

(1)數據預處理。將CCD數據進行波段合成、輻射定標,并將輻亮度轉換為表觀反射率。

(2)暗像元選取。暗目標法的關鍵在于獲得相應波段的地表反射貢獻。根據Kanfman提出的理論,對于密集植被地表(即暗目標),紅、藍波段有較小的反射率,并且紅、藍、短波紅外波段三者反射率具有很好的線性關系。因此,可以從紅、藍波段的表觀反射率去除地表貢獻,獲得大氣參數S、ρ0、T(μs)T(μv),進而得到AOD。

而CCD相機中缺少短波紅外波段,其近紅外波段包含大氣影響,很難準確獲得地表暗目標,所以本次研究引入歸一化植被指數(NDVI)來進行暗目標識別。

式中:ρnir和ρred分別為CCD相機第4波段和第3波段反射率。NDVI能夠較好地反映地表植被分布狀況,且能夠去除部分的大氣影響。NDVI<0時,表明陸地表面上主要覆蓋云、水和雪等在可見光波段反射比在紅外波段的反射較強的地物,將其判為非暗像元;NDVI>0則表明有植被覆蓋,且其值隨著覆蓋度的增大而增大,最后選定閾值作為篩選暗像元的條件。通過監測產品和地面同步觀測數據的驗證對比,同時考慮大氣影響,將NDVI的閾值設為0.3。

(3)生成逐像元角度合成數據。讀取HJ-1CCD數據中自帶的觀測天頂角和觀測方位角以及相關參數,根據上述原理、公式計算逐像元太陽天頂角、方位角,然后進行插值。最終生成包含逐像元太陽天頂角、太陽方位角、觀測天頂角、觀測方位角四個波段的角度合成數據。

(4)生成6S查找表。確定所需大氣參數,根據不同的太陽入射角、衛星觀測角、相對方位角以及其它參數建立查找表,并根據實際需要設置步長。太陽天頂角設為:6、12、18、24、30、36、48、54、60、66;衛星天頂角設為:3、6、9、12、15、18、21、24、27、30、33、36、39;相對方位角:12、24、36、48、60、72、84、96、108、120、132、144、156、168、180;氣溶膠光學厚度:0.01、0.25、0.5、0.75、1.0、1.25、1.5、1.95。

在反演過程中,根據每個像元的輻射入射、接收角度以及衛星觀測的輻射或反射率,由查找表查找出對應的氣溶膠光學厚度,即進行逐像元查找。查找表中考慮了所有像元的角度范圍,內容包括輻射傳輸方程參數、太陽天頂角、衛星天頂角、相對方位角、氣溶膠值。

3 反演結果及分析

3.1 數據選取及處理

選取南寧市2014年1月14日、15日、16日少云條件下的HJ-1衛星CCD數據進行研究,研究范圍:東經108°19′,北緯22°49′。并使用相應時間的MODIS影像進行氣溶膠反演,并將CCD數據與MODIS數據反演結果與ARONET地基氣溶膠觀測網站上公布的Bac_Giang(北江)站、MuKdahan(穆達漢)站和Hong_kong_poly(香港)站L2.0級550nm陸上氣溶膠光學厚度監測值進行精度驗證。

將經過預處理的影像進行研究區域裁剪,然后進行云檢測。研究表明,在紅光波段衛星觀測到的云反射率一般大于0.2,因此可以利用0.2這個閾值來去除云。按上述步驟,獲取四個波段的角度合成數據,根據改進后的暗目標算法,提取NDVI值大于0.3的像元進行氣溶膠反演。最后對反演結果進行平滑處理,得到非暗目標處的氣溶膠厚度值。

3.2 反演結果

2014年1月14日、15日、16日CCD數據與MODIS數據對南寧市氣溶膠光學厚度反演結果如圖1。從HJ衛星反演結果可以看出,14日南寧東北部灰霾較多,而中部較少,15日整個市的灰霾情況均較為嚴重,尤其東南部,氣溶膠光學厚度大部分在0.9以上,到16日灰霾情況有所減緩。從MODIS反演的結果看,灰霾變化情況整體上與CCD數據反演結果一致。

圖1 2014年1月14日、15日、16日基于HJ-1衛星CCD數據的AOD反演結果

圖2 2014年1月14日、15日、16日基于MODIS數據的AOD反演結果

3.3 結果驗證

將反演的結果與AERONET國際氣溶膠監測網站Bac_Giang站、MuKdahan站和Hongkong_poly站的觀測數據進行精度驗證。用衛星過境前后半小時地基觀測結果的平均值作為標準值,并以地基站點為中心在該站點位置0.5°×0.5°區域范圍內的衛星數據反演結果的空間平均值作為反演結果樣本,對比驗證結果如圖3所示。

圖3 HJ-1CCD AOD、MODIS AOD與AERONET 觀測值對比驗證結果

由上述相關性分析結果可以看出,CCD數據的反演結果與AERONET的擬合性高于MODIS氣溶膠反演結果。CCD數據與觀測結果的相關系數為0.865,線性擬合斜率為0.825,截距為0.189,MODIS反演結果與觀測結果相關性系數為0.844,線性擬合斜率為0.856,截距為0.0417。說明基于HJ-1CCD數據的逐像元角度數據的氣溶膠光學厚度反演算法與MODIS反演產品對比,在整體上精度有所提高,并且與AERONET網站公布結果有較好的一致性。

4 結 論

本文提出了利用HJ-1衛星30米分辨率的CCD數據逐像元推算觀測天頂角、觀測方位角、太陽天頂角、太陽方位角合成數據,并反演南寧市大氣氣溶膠光學厚度方法。最后以AERONET站點觀測數據對反演結果進行驗證,結果顯示,本算法具有較高的反演精度。與同一時間段的MODIS的AOD反演結果進行對比,初步證明本文反演方法的有效性,同時也表明HJ衛星遙感技術作為一種新型的監測手段,可有力補充地基監測的不足,快速進行大范圍氣溶膠時空分布研究。

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