基于6S模型的MODIS影像逐像元大氣校正及其應用

徐 言，姜琦剛

吉林大學地球探測科學與技術學院，長春 130026

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基于6S模型的MODIS影像逐像元大氣校正及其應用

徐 言，姜琦剛

吉林大學地球探測科學與技術學院，長春 130026

以獲取地物真實反射率為目的，介紹了逐像元大氣校正的方法。應用6S模型逐像元綜合考慮太陽天頂角、傳感器天頂角、相對方位角、大氣氣溶膠厚度、觀測波段以及地表海拔這6個參數，生成查找表,統計分析各參數關于反射率的敏感度；并與以往單一參數校正的方法比較了校正的效果。結果表明,逐像元大氣校正算法更加接近地物的真實反射率。利用MODIS地表反射率產品對大氣校正的結果進行驗證，單一參數、逐像元大氣校正的相對誤差分別控制在26.9%和12.7%以內；在以植被指數(NDVI)為例的后續遙感定量化反演過程中，逐像元比單一參數大氣校正方法計算的NDVI平均高出14.4%。

逐像元；6S；查找表；大氣校正

0 引言

遙感技術的應用越來越廣泛，而隨著遙感應用的定量化、精細化發展，越來越多的定量化遙感涉及到光學分析[1-5]。因傳感器獲得的信號是地面信號和大氣信號的疊加，大氣影響不僅造成成像傳感器圖像模糊、對比度下降、信噪比降低以及細節損失[6]，還使得遙感數據在后續的植被指數、地表溫度、葉綠素濃度等定量化反演中所獲得的結果嚴重偏離實際值[7];因此需要重視大氣對遙感數據的影響。

大氣校正是遙感輻射校正的重要步驟，是由遙感影像獲取反映地表真實反射率的一個必不可少的環節，對于定量遙感而言尤為重要[8-9]。這是由于傳感器在獲取信息過程中受到大氣分子、氣溶膠和云粒子等大氣成分吸收與散射的影響，使其獲取的遙感信息中帶有一定非目標地物的成像信息，數據預處理的精度達不到定量分析的高度。一方面，大氣的吸收、散射作用削弱了地表反射能量，對圖像信號有衰減作用；另一方面，大氣程輻射對圖像信號有增加作用[10]。消除這些大氣影響的處理，稱為大氣校正[11]。

以往進行大氣校正過程中，假設大氣條件均一，整幅影像僅使用一套參數進行校正。但在實際情況下，衛星觀測地面生成的影像每一個像元的大氣參數、觀測角度、海拔高度等參數均不相同，特別是在霧霾天氣的情況下，氣溶膠分布的不均勻更較為直觀地影響著衛星影像大氣校正的結果。

因此綜合上述情況，筆者嘗試逐像元考慮各方面參數進行大氣校正，選用MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)數據作為研究對象，基于6S輻射校正模型統計分析各個參數對反射率的敏感性，生成查找表，逐像元考慮大氣、角度、高程等參數進行大氣校正，以提高大氣校正的精度。

1 6S模型原理

6S模型由Eric Vermote等人在5S(the simulation of the satellite signal in the solar speetrum radiative code)模型的基礎上進行改進，采用SOS(successive order of scattering)的散射計算方法，建立在輻射傳輸理論基礎之上，準確模擬太陽--目標物--傳感器路徑上的大氣影響，應用范圍廣，受研究區特點及目標類型等的影響較小，精度高，與LOWTRAN、MODTRAN等模型同為目前發展比較成熟的大氣訂正模型[12]。6S模型適用于0.25～4.00 μm波長范圍內電磁波的大氣輻射傳輸的模擬。利用該模型進行大氣校正的工作流程是[13]：按順序將幾何參數、大氣模式、氣溶膠模式、可見度、海拔高度、觀測波段等參數輸入6S模型;通過計算模擬太陽輻射在大氣中的輻射狀況;給出大氣校正系數Xa、Xb和Xc[14]。

假設目標表面為均勻朗伯體表面，不考慮氣體吸收，在6S模型中衛星觀測的表觀反射率可用式(1)[15]表達：

(1)

式中：ρTOA為大氣表觀反射率；ρ0為大氣的路徑輻射項等效反射率；ρS為地表反射率；θs為太陽天頂角；θv為衛星天頂角；φs為太陽方位角；φv為衛星方位角；φs--φv代表相對方位角；S代表大氣球面反照率；T(θs)代表大氣下行透過率；T(θv) 代表上行輻射總透過率。

運行6S輻射傳輸模型后，可得到大氣校正系數Xa、Xb、Xc，然后按式(2)計算得到地表反射率[16]：

(2)

其中：

(3)

式中:Y為中間變量;L為定標后的輻射亮度值。

2 研究區概況

本文選用的MODIS遙感影像以安徽省為例，區域范圍為東經114.9°--119.6°，北緯29.4°--34.6°，成像日期為2013年7月3日。

根據研究區遙感影像圖，6S模型的初始輸入參數見表1，同時假定地表具有均一的朗伯反射特性。其中，氣溶膠厚度利用MOD04氣溶膠產品得出，地面高程利用SRTM(shuttle radar topography mission)地形產品數據得出，二者均經過投影、剪裁、重采樣、輻射定標等預處理。

3 敏感性分析

對于處理大范圍遙感影像圖，參數一致的假設顯然是導致地表反射率校正誤差的原因[17]。因此通過對敏感性的分析，我們能更深層次地了解各種參數對大氣校正結果的影響程度，為大氣校正參數選取提供參考。根據6S模型模擬，影響大氣校正獲得地表反射率的參數包括幾何參數、目標和傳感器的高程參數、大氣模式、氣溶膠模式以及光譜條件。因此，筆者選擇了太陽天頂角、傳感器天頂角、相對方位角、大氣氣溶膠厚度、觀測波段以及地表海拔這6個參數的變化來分析不同參數對大氣校正的影響。利用IDL語言線下調用6S輻射模型生成查找表，統計分析各參數關于地表反射率敏感度的優劣(圖1)，各參數的取值范圍如下：太陽天頂角0°～70°，衛星天頂角0°～80°，氣溶膠光學厚度0.00～1.95，海拔高程0.0～1.9 km。

表1 6S模型的初始輸入參數

據圖1分析，氣溶膠光學厚度對反射率的影響穩定且明顯，氣溶膠厚度越大對反射率的敏感度也就越好(圖1a)。太陽天頂角在角度小于25°時，對地表反射率的影響不明顯，而太陽天頂角大于25°時，太陽天頂角對反射率的敏感度明顯增高，甚至高于氣溶膠光學厚度對于反射率的敏感度(圖1b)。衛星天頂角在MODIS的波段3和波段4的敏感度明顯高于其他波段，隨著角度的增大反射率略有下降，衛星天頂角整體敏感度不高(圖1c)。海拔高度對反射率的敏感度同樣較低，筆者僅計算了海拔高度在1.9 km以下的地表高程，海拔高度僅在MODIS的波段3和波段7對反射率有一定的影響，其他波段的敏感度幾乎可忽略不計(圖1d)。另外，筆者也注意到當太陽天頂角變化較大時與變化較小時觀測的海拔高程對反射率的敏感度幾乎一致。而相對方位角對反射率的敏感度最差，相對方位角對應的大氣校正系數僅Xb發生細微變化(圖1e)；根據公式(2)、(3)可得出相對方位角對反射率的影響幾乎可忽略。

對地表反射率影響敏感度較高的有氣溶膠光學厚度及太陽天頂角，而相對方位角敏感度最差。經過針對上述各個參數的敏感性分析，我們在對某一景影像做大氣校正時，可以根據這景衛星圖像的各參數情況，選擇性地忽視一些敏感度較低的參數，這樣在提高大氣校正效率的同時也一定程度地縮小了大氣校正的工作量，同時也擴展了利用輻射傳輸模型進行大氣校正的應用。

4 查找表的建立和逐像元校正方法

筆者在對研究區做逐像元大氣校正時，考慮到因參數較多導致數據量偏大、耗時較多，因此針對研究區利用IDL語言調用6S輻射模型做查找表，利用6S模型離線計算不同太陽天頂角、衛星天頂角、氣溶膠光學厚度以及地表海拔高程情況下的校正系數Xa、Xb、Xc，生成研究區上述各個參數范圍內的大氣校正系數。由于大氣校正是逐像元分析而且又加入考慮了多個影響大氣反射率的參數，所以針對工作區做查找表的好處在于，輸入大氣校正參數的范圍被縮小，根據各參數范圍分別調整步長，這樣在縮小工作量的同時可以更加精細化地計算大氣校正的參數。

圖1 不同觀測波段上的氣溶膠光學厚度(a)、太陽天頂角(b)、衛星天頂角(c)、海拔高程(d)及相對方位角(e)對反射率的敏感度Fig.1 AOD(a), solar zenith(b), sensor zenith(c), ground altitude(d) and relative azimuth(e) of the sensitivity to the reflectivity on different observation bands

本文研究區面積較小，研究區內參數的范圍比較狹小，所以本文參數的取值范圍如下：太陽天頂角為0°～17°時步長設為3°，太陽天頂角為24°～60°時步長設為12°，共11個值；衛星天頂角0°～75°以15°為步長，共6個值；氣溶膠光學厚度0～1.95，步長不規則，共11個值；地表海拔0～1.9 km，步長不規則，共9個值；以及MODIS的前7個波段。將上述參數組合代入6S輻射模型，得到不同參數下大氣校正系數的查找表。

逐像元大氣校正步驟：

1)根據遙感圖像的成像時間，獲取研究區那一時刻的大氣參數、角度信息以及高程數據，分別進行投影、剪裁、重采樣等預處理，使得獲取的各類參數對應于遙感影像信息。

2)利用獲取的研究區內的各類參數信息，分別取均值作為輸入6S輻射模型的初始參數，得到6S輻射校正輸出表。

3)在輻射校正輸出表中確定需要參數的位置，根據研究區各參數范圍分別設計步長，并利用IDL編程循環調用6S輻射校正模型，以獲取不同參數不同組合的大氣校正系數查找表[14]。

4)對大氣校正系數查找表進行線性插值，并根據研究區各像元的大氣、角度、高程等信息查詢查找表中對應的大氣校正系數，根據像元對應的大氣校正系數計算該像元處的地表反射率。

5 結果與驗證

筆者將查找表逐像元大氣校正所得出的結果與統一參數大氣校正以及校正前的表觀反射率結果進行了對比，采用人工目視解譯的方法隨機選取了陸地和水體做為典型地類分別獲取像元處的地表反射率，結果如圖2所示。由于氣溶膠及觀測角度等參數的不同，統一參數大氣校正與逐像元大氣校正的精度差值比較明顯。

a.陸地；b.水體；c.頻率。圖2 三種不同方法的校正結果在各觀測波段上的比較Fig.2 Comparison of the correction result of three method for each observation band

校正前衛星定標后得到的表觀反射率雖然消除了太陽天頂角、日地距離和太陽輻射量的差異，但是不能消除由大氣程輻射、瑞利散射和吸收帶來的影響[18]。這些影響造成的大氣衰減使得衛星傳感器接收到的信號很大部分不是地面反射率的光譜信息，校正前后差值很大。地表反射率圖像中地物在可見光波段(波段1--4)反射率減小，其中藍光波段(波段3)的瑞利散射最強，反射率減小最為明顯，綠光(波段4)次之(圖2a、b)。

圖3 掃描線上各像元的氣溶膠光學厚度(a)、太陽天頂角(b)、衛星天頂角(c)、海拔高程(d)、相對方位角(e)情況Fig.3 AOD(a), solar zenith(b), sensor zenith(c), ground altitude(d) and relative azimuth(e) of the pixels on the scan line

根據研究區校正前后反射率頻率變化圖(圖2c)可以看出,校正后的反射率峰值向低反射率方向移動，整體上校正前的表觀反射率值大于校正后的反射率值。

圖4 第497行反射率(a)、植被指數(b)在三種大氣校正方法下的結果對比Fig.4 The 497 line reflectivity and vegetation index results were compared in three atmospheric correction methods

由于6S模型計算耗時太長，取研究區像元第497行來進行驗證。圖3給出了研究區第497行掃描線上自西向東各個像元的氣溶膠光學厚度、太陽天頂角、衛星天頂角、海拔高程和相對方位角的情況，結合各參數對反射率的敏感度，對比校正前后反射率的變化情況。本文以紅光波段為例，根據掃描線上的像元參數進行逐像元大氣校正，將校正結果與統一參數大氣校正以及表觀反射率的結果進行對比(圖4a)。大氣校正削弱了大氣瑞利散射和氣溶膠散射所導致的紅光波段信號增強，而地形因素又使得校正后的反射率大于表觀反射率，校正后的反射率與實際情況更為接近。利用MODIS地表反射率產品對大氣校正的結果進行驗證，統一參數、逐像元大氣校正的相對誤差分別控制在26.9%和12.7%以內。因此，對于影像范圍較大，或氣溶膠和地面高程分布不均勻的山區或者農田等地逐像元大氣校正方法更具優勢。

以植被指數為例證明大氣校正精度對后續遙感定量計算的影響程度[19](圖4b)。從圖4b可以看出，校正前后同一剖面(第497行)兩條NDVI曲線的分布和變化趨勢吻合，峰谷和峰值基本一致，逐像元比單一參數大氣校正方法計算的NDVI平均高出14.4%。究其原因，經過大氣校正后，可見光的反射率降低，近紅外波段的反射率升高，兩波段的對比度增高，光在大氣傳播過程中所受到的衰減得到彌補，則影像的植被指數呈現增加的趨勢[18]。

6 結論

分析了6S模型中各種參數對反射率的敏感度，并詳細敘述了逐像元大氣校正方法。結論如下：

1)利用查找表逐像元大氣糾正的算法，根據各個像元的大氣狀況、觀測角度、地面高程等條件差異，綜合考慮了各種敏感度不同的參數，與以往常用的基于整景遙感影像獲取平均參數并進行大氣校正的算法相比，逐像元大氣校正算法與實際情況較為接近，能夠更加精確地對遙感影像進行大氣校正并獲取地物的真實反射率。

2)利用MODIS地表反射率產品對大氣校正的結果進行驗證，單一參數、逐像元大氣校正的相對誤差分別控制在26.9%和12.7%以內；在以植被指數(NDVI)為例的后續遙感定量化反演過程中，逐像元比單一參數大氣校正方法計算的NDVI平均高出14.4%。

3)查找表的建立是大氣校正精度提高的關鍵，在一定范圍內，參數的步長過長影響校正的精度，而步長過小則使得數據量過大，冗余數據較多。因此可以根據研究區情況設定參數的范圍，并分別設計各參數的步長，根據研究區來建立查找表，而不是固定用一套查找表。

4)經過大氣校正后的植被指數整體上明顯提高，本文的逐像元大氣校正方法可以用于分析影像范圍較大，或氣溶膠和地面高程分布不均勻的山區或者農田等地。

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A Pixel by Pixel Atmospheric Correction Algorithm and Its Application for MODIS Data Based on 6S Model

Xu Yan，Jiang Qigang

CollegeofGeoExplorationScienceandTechnology,JilinUniversity,Changchun130026,China

In order to obtain the real reflectance of earth objects, we introduced a new method to correct atmospheric parameters pixel by pixel. Considering with the six parameters, including solar zenith angle, sensor zenith angle, azimuth angle, aerosol optical depth, observation band, and surface elevation, we applied the 6S model pixel by pixel to generate a lookup table for analyzing the sensitivity of each parameter to reflectance; and compared the correction results with the ones by the old method using single parameter. The results show that the reflectance by 6S model pixel by pixel is much closer to the true reflectance of objects. By using the MODIS surface reflectance products, we verified the accuracy both of the 6S model pixel by pixel and the single parameter method, and found that their relative errors are 12.7% and 26.9% respectively. Taking vegetation index (NDVI) as an example for the subsequent quantitative remote sensing inversion, theNDVIby 6S pixel by pixel method is 14.4% higher than the single parameter atmospheric correction method.

pixel by pixel; 6S; lookup table; atmospheric correction

10.13278/j.cnki.jjuese.201505304.

2015-01-17

中國地質調查局項目(1212010510613)

徐言(1987--)，女，博士研究生，主要從事GIS與遙感研究，E-mail:xuyanby@163.com

姜琦剛(1964--)，男，教授，博士生導師，主要從事GIS與遙感地學環境的研究，E-mail:jiangqigang_rs@163.com。

10.13278/j.cnki.jjuese.201505304

P407.8;TP751

A

徐言，姜琦剛. 基于6S模型的MODIS影像逐像元大氣校正及其應用.吉林大學學報:地球科學版,2015,45(5):1547-1553.

Xu Yan，Jiang Qigang. A Pixel by Pixel Atmospheric Correction Algorithm and Its Application for MODIS Data Based on 6S Model.Journal of Jilin University:Earth Science Edition,2015,45(5):1547-1553.doi:10.13278/j.cnki.jjuese.201505304.