羅亞飛 簡子怡 祁雅莉 張大瀚
(廣東海洋大學電子與信息工程學院 廣東湛江 524088)
隨著高分辨率哨兵系列衛星(例如:Sentinel-1,Sentinel-2,Sentinel-3等)的出現,歐空局自主研發了與上述Sentinel-1/2/3衛星數據相適應的開源遙感數據處理平臺-哨兵數據應用平臺(Sentinel Application Platform,SNAP)。SNAP不僅支持Sentinel-1/2/3任務,而且還支持ERS-ENVISAT、Proba-V和一系列第三方任務的衛星數據處理等[1]。SNAP包含了一系列開源工具箱,如Sentinel-1 Toolbox(S1TBX)、Sentinel-2 Toolbox(S2TBX)、Sentinel-3 Toolbox(S3TBX)、SMOS Toolbox和PROBA-V Toolbox。其中,S1TBX專門用于處理雷達數據;S2TBX專門用于處理多光譜數據;S3TBX工具箱則由一套豐富的可視化、分析和處理工具組成,適用于Sentinel-3 OLCI和SLSTR數據的處理。作為一個多任務遙感工具箱,上述Sentinel工具箱還支持Envisat,MODIS,Landsat TM等第三方數據的處理。SNAP可用于圖像可視化和分析,處理鏈自動化等,可對哨兵系列數據等光學遙感數據和雷達遙感數據進行諸如幾何校正、輻射校正、裁剪、鑲嵌等一系列處理。許多國內高校遙感圖像處理實踐課多是采用ENVI、ERDAS、PCI等軟件進行講授,然而這些軟件均為國外遙感公司壟斷的商業軟件。目前,對開源遙感圖像處理軟件如SNAP等的介紹較少。作為開源軟件,SNAP為遙感相關學科研究人員帶來了便利,使得遙感數據處理分析得以更好地開展。因此,本文將以在海洋遙感教學上的應用為例,介紹SNAP軟件的兩個應用案例,以期為海洋類的專業教學帶來幫助。
SNAP是用于處理、顯示、分析和可視化遙感地球數據的開源軟件包。SNAP目前支持的Sentinel 2-MSI和Sentinel 3-OLCI等遙感數據常被用于海洋水色遙感研究,其附加的同步輔助數據可用來標定和校正大氣成分,以獲取海洋表面水體信號。SNAP還支持第三方插件,如第三方大氣校正插件Sen2Cor可被添加到SNAP,以支持不同大氣校正算法的選擇。SNAP還可以進行時序分析等。總之,SNAP是一個綜合的軟件包,可用于處理海洋水色及其他遙感數據。下面將通過兩個案例來觀察SNAP在海洋遙感當中的應用。
SNAP可以讀取遙感L1級數據和L2級數據。以Sentinel 2-MSI為例,L1級數據又可分為L1A、L1B和L1C3種不同數[2]。通過歐空局提供的免費數據獲取網站SciHub可以下載L1C級別格式的數據。其中,L1C級是已經過幾何校正、輻射定標但沒有經過大氣校正的數據。用戶在使用的時候只需再對L1C級數據進行大氣校正,即可得到L2A級數據。L2A即為經過大氣校正的真實地表反射率數據。SNAP通過加載后綴為MTD_MSIL1C.xml的文件可以直接打開Sentinel 2-MSI的L1C數據。海洋L1級以上數據的格式大都是netcdf格式。利用SNAP可以方便地管理和操作NetCDF數據集。打開SNAP軟件,點擊File→Open Product,選擇要打開的L2級產品,即可添加數據。同時,通過鼠標滾輪可以放大和縮小圖像。另外,還可以實現讀取數值,同步顯示等操作。如圖1所示為利用SNAP加載的我國東南沿海L2級葉綠素數據。可以看到東南沿海葉綠素濃度整體呈現近岸高遠岸低的特點。
通過Raster→Subset可以對數據進行當前視窗裁剪或輸入經緯度進行矩形裁剪,裁剪后數據僅保存在內存,如果需要保存文件則需通過Save Product,然后選擇文件夾進行保存。利用SNAP軟件,不僅可以讀取L1和L2級數據,而且還可以進行投影,裁剪,直方圖統計、地物光譜分析和大氣校正等操作。下面將通過兩個案例來觀察SNAP在海洋遙感當中的具體應用。
本案例利用從NASA的oceandata網站獲取的2010年1月全球平均海表面溫度數據(https://oceandata.sci.gsfc.nasa.gov/MODIS-Aqua/MApped/Seasonal/9km/sst/2010/)和歷史全球平均海表面溫度數據(https://oceandata.sci.gsfc.nasa.gov/MODIS-Aqua/MApped/Seasonal_Climatology/9km/sst/),來研究2010年1月的厄爾尼諾現象。具體步驟如下:首先加載數據,然后在Raster下面找到Collocation組合文件,再運用Band Maths進行波段運算,計算得出海表面溫度異常波段。通過Reprojection進行投影、Subset進行裁剪,以便顯示高值異常區來觀察厄爾尼諾現象。最后添加經緯度,調整經緯網參數,在圖例屬性里可以選擇合適的圖例樣式,如果沒有合適的也可以下載其它樣式圖例進行添加,在圖例屬性里將背景值設置為黑色,導出影像和圖例,出圖。結果如圖1所示,在厄爾尼諾的情況下,赤道太平洋中部及東部的表面溫度較正常情況高。

圖1 SNAP讀取海洋遙感數據

圖2 海表面溫度異常-厄爾尼諾現象
傳感器在獲取信息過程中,易受到氣溶膠散射,以及大氣分子等的影響而引起誤差,因此,在水色遙感反演中,必須通過大氣校正來消除這些影響[2]。SNAP自帶部分大氣校正算法,如C2RCC,C2RCC算法是基于神經網絡技術的“二類水體區域性近岸海域水色”反演算法[3],適用于Sentienl 3-OLCI和Sentinel 2-MSI等在軌運行的衛星遙感數據的大氣校正。除了自帶的C2RCC外,iCOR和Sen2Cor等大氣校正算法軟件可以作為第三方插件安裝到SNAP中,實現Sentienl 3-OLCI和Sentinel 2-MSI等的大氣校正。本研究利用第三方插件iCOR算法對2018年9月9日過境黃河口的Sentinel 2-MSI影像進行大氣校正。Sentinel 2-MSI遙感影像可以從歐空局官網https://scihub.copernicus.eu/dhus//home免費下載。
具體步驟如下:先安裝好iCOR插件,打開SNAP,通過Optical→iCOR→iCOR SENTINEL-S2打開大氣校正處理器,I/P Parameters部分輸入要校正的影像,輸出會自動填充名稱,選擇輸出路徑,Processing Parameters部分可以自行調整大氣校正參數。例如,是否進行鄰近校正和耀斑校正等,設置好后點擊Run運行大氣校正。耐心等待校正完畢。結果如圖3所示,大氣校正前后的RGB影像從圖上看似乎沒有明顯差異,但通過查看光譜可以發現兩者的光譜反射率差異明顯(圖4),尤其在藍波段。大氣校正前的水體和植被光譜曲線在藍波段偏高,而大氣校正后的光譜曲線在藍波段的光譜值明顯降低,只有經過大氣校正后,才能獲取更真實的反射率信息,為后續反演物理參量打下基礎。

圖3 大氣校正前(左圖)和大氣校正后(右圖)RGB影像

圖4 大氣校正前后水體光譜曲線(左圖)和植被光譜曲線(右圖)
海洋遙感是本校海洋技術專業教學的重要內容。本文以SNAP軟件為例,介紹了其在海洋遙感數據處理中的主要作用。SNAP提供的海洋遙感數據讀取、數據處理,如大氣校正等關鍵步驟,能夠滿足海洋水色遙感數據的處理。因此,利用SNAP軟件,能幫助海洋技術專業學生更好地應用專業技能解決海洋科學問題。