机载WIDAS数据的Landsat卫星反照率初步验证

随着精细化监测的需求,中高空间分辨率的地表反照率产品逐渐成为气候模型的主要输入。目前,中高空间分辨率反照率产品的验证主要基于地表站点的通量塔观测数据,区域机载飞行数据的验证依然相对较少。因此,本文基于区域机载数据验证Landsat反照率产品。针对内蒙古自治区根河森林试验区所获取的机载红外广角双模式成像仪(WIDAS)多角度反射率数据,应用BRDF原型反演算法估算其反照率,分析了应用机载数据验证中高空间分辨率反照率产品的潜力。2016年内蒙古根河森林试验区机载WIDAS飞行多角度观测的可用多角度范围为25°,以前的研究表明BRDF原型反照率反演算法表现出对小观测角度的反照率反演结果的鲁棒性。因此,机载WIDAS反照率在一定程度可用于星载反照率的验证。首先,基于核驱动模型和各向异性平整指数(AFX)提取了试验区4种MODIS二向性反射分布函数(BRDF)原型;然后,将其作为先验知识应用到根河森林WIDAS机载数据的反照率反演中;最后,用WIDAS反照率和单个地面通量塔观测的反照率对Landsat卫星数据的反照率进行初步验证。验证结果表明Landsat反照率与WIDAS反照率结果较为一致,但略有低估,总体均方根误差(RMSE)约为0.02,偏差为0.0057。在多角度观测范围较小时,BRDF原型的反照率反演算法可为星载地表反照率的验证提供了一种有效的验证手段。     

基于BRDF原型反演地表反照率

先验知识在遥感反演中起到重要的作用,本文首先根据各向异性平整指数AFX和地表多角度观测数据集建立了BRDF二向性反射分布函数原型库,然后介绍了以BRDF原型作为先验知识的提取多角度数据地表反照率的原型反演算法,为验证算法的精度,将原型反演及全反演算法拟合验证数据子集得到的反照率与MODIS全反演算法拟合完整数据集得到的结果作比较。结果对比表明,观测天顶角在40°以内时,非垂直主平面的观测数据能够代表部分地表的各向异性反射特征,此时原型反演算法的最大平均绝对误差为0.036,相对精度比全反演算法高约5%—10%;当数据位于垂直主平面时,观测信息量严重不足,此时原型反演算法结果相对较稳定,而全反演算法的最大绝对误差高达0.18。 综上所述,原型反演算法能够在整个采样空间范围内对BRDF进行约束,对观测数据位置分布的依赖较小,抗噪声能力强,在反演观测信息不足的多角度数据时,结果精度优于全反演算法。     

利用BRDF原型和单方向反射率数据估算地表反照率

地表反照率是影响地表能量收支平衡的决定性参数之一,精确反演地表反照率需要考虑地表各向异性反射特征。本文尝试以双向反射分布函数BRDF原型为地表各向异性反射的先验知识,通过单方向反射率反演地表反照率。首先根据地面实测及MODIS多角度反射率数据对反演方法进行分析和精度评价,然后借助MODIS BRDF产品统计出研究区的主导BRDF原型,并联合环境一号卫星(HJ-1)单方向反射率数据反演30 m地表反照率,最终将结果与地表实测数据进行比较。结果表明:BRDF原型对BRDF的变化进行了约束,且能够适用于几十米尺度的遥感数据反照率的反演;不同级别的各向异性反射特征的分布是不均一的,借助于主导BRDF原型能够使大部分样本的地表反照率满足精度要求;利用研究区MODIS BRDF产品统计得到的主导BRDF原型为先验知识,通过HJ-1数据反演得到的地表反照率与地表实测反照率有较高的一致性,而朗伯假定条件下的反照率高于实测结果。本文算法简单高效,可为产生全国范围的中高分辨卫星反照率产品提供有价值的算法参考。     

先验知识估算HJ-1 CCD数据地表反照率

以黑河实验区为例, 基于HJ-1 CCD数据和中分辨率成像光谱仪(MODIS) 二向性反射(BRDF)和反照率产品的备用算法(算法Ⅰ), 贝叶斯原理的反照率反演算法(算法Ⅱ)和地表朗伯假设的算法(算法Ⅲ)成功估算了地表短波反照率。对反演结果进行分析并与地表观测数据进行比较, 结果表明: (1) 高分辨率的HJ-1卫星地表反照率不仅能够提供下垫面主要的空间分布特征, 还能提供地表细部结构;(2) 两种基于先验知识的地表反照率和MODIS产品接近, 绝对误差为0.01, 相对误差为4%, 而算法Ⅲ的绝对误差为0.03, 相对误差为13%; 算法Ⅰ和Ⅱ对反照率的改善对地表类型的依赖不明显, 相对误差集中在2%-8%, 反演结果对时相变化依赖较为显著, 在植被最茂盛的季节反照率改善作用明显优于凋谢季;(3) 算法Ⅰ和算法Ⅱ的结果与地表观测结果更为吻合, 均方根误差在0.05以内, 相对误差小于23%, 而算法Ⅲ的均方根误差为0.069, 相对误差为36.3%;(4) 先验知识的作用可能依赖于太阳和观测几何的相对位置, 因此可能依赖于季节和纬度的变化, 以及传感器的成像方式。该研究对缺乏多角度观测的星载传感器的反照率反演有重要的参考价值。     

集合卡尔曼滤波方法的高时空分辨率山区地表反照率反演EI北大核心CSCD

高分辨率地表反照率遥感产品以其空间分辨率高的优点,目前正成为区域能量平衡和气候变化研究的重要数据源。现行的高分辨率地表反照率遥感反演算法及数据产品均假设地表平坦且均一,缺乏对地表异质性和地形复杂性的考虑,将适用于平坦地表的反演算法应用于山区将存在一定的误差。改进的直接算法将直接反演算法与山地辐射传输模型结合,为反演山区高分辨率地表反照率提供了可能,可以反演山区地表反照率产品。但该算法受到下垫面积雪、云污染等影响,反演的影像时域不连续,且存在着较多的缺失值,无法构建时空连续的地表反照率产品来支撑山区地表能量平衡相关研究。针对这一问题,本文以高分四号(GF-4)卫星数据为例,首先基于改进的直接反演算法反演山区高分辨率地表反照率,结合MODIS BRDF/Albedo产品构建先验知识背景场,采用集合卡尔曼滤波方法对反演的山区地表反照率进行时空填补,构建了时空连续的地表反照率反演方法,并生产了2016年—2017年的山区地表反照率产品。研究结果表明,反演的时空连续高分辨率地表反照率产品与地面站点观测数据的一致性较好。不同坡度地面站点的验证结果显示,反演的时空连续地表反照率产品在湿地、农田等平坦地表下RMSE小于0.01,坡度较大的站点下RMSE为0.0163。本文描述的山区地表反照率时空填补技术也可以应用到其他定量遥感产品,为这些产品在山区地表下的填补技术提供有效参考。     

MODIS二向反射模型方差函数的研究与应用

地表二向性反射分布函数(BRDF)是表征地物反射随太阳和观测方向变化的物理量。在统计意义上,BRDF表示均值统计量,BRVF(Bidirectional Reflectance Variance Function)表示方差统计量,它们对研究地表各向异性反射特征有着重要意义。本文首先采用误差传播理论,推导出基于MODIS BRDF模型的BRVF表达形式。研究结果表明,BRVF的空间分布模式主要由几何光学核Kgeo和体散射核Kvol的一次项和二次项权重和决定。然后利用EOS地面验证核心站点(EOS Land Validation Core Sites)的MODIS BRDF产品,对BRVF空间分布模式随地表类型、光谱波段和观测角度范围进行验证。验证结果表明,基于MODIS BRDF产品的验证与理论推导有较好的一致性。BRVF空间分布模式和地表类型有关,通常在热点处有一个峰值。在大观测天顶角(60°)下,BRVF随着角度的增大而增大。BRVF在近红外波段整体上大于红波段,表明其波段依赖性。最后,将上述理论成果初步应用于69组地表测量数据的模拟中。模拟结果表明,当大角度缺少观测数据时,模型外延所引起的方向反射方差显著增大,对地表反照率的反演精度和不确定性有较大影响。其中,红波段的白天空反照率的相对误差最大可达38.26%。本研究对利用小角度观测数据进行地表反照率反演的不确定性分析有指导意义;对大角度观测数据缺失情况下,先验知识在地表反照率的反演应用可提供有意义的理论支撑。     

地面和机载多角度观测数据的反照率反演及对MODIS反照率产品的初步验证

MODIS的反照率产品采用半经验的二向性反射核驱动模型算法(AMBRALS),对16天累积观测的多角度遥感数据进行反演。产品的应用需要相关研究的地面观测数据进行验证。主要研究基于地面气象台站用反照率表观测的反照率数据、地面和机载多角度遥感数据通过AMBRALS算法反演得到的反照率,与MODIS相应的地面反照率产品做比较的降尺度验证方法,并提供对MODIS反照率产品的初步验证结果。     

利用AB算法进行高分四号卫星数据反照率反演

地表反照率(Albedo)是地表能量收支平衡的重要地表参数。作为新近发射的地球同步轨道卫星,高分四号(GF-4)卫星拥有优于同类卫星的高时间高空间分辨率,然而由于其观测角度单一,基于双向反射分布函数(bidirectional reflectance distribution function,BRDF)的传统反演方法难以实现地表反照率的精确快速反演,因此采用基于单一观测角度的角度格网法(angular bin,AB1)。首先,利用先验的多角度地球反射极化和方向测量仪(POLarization and Directionality of the Earth’s Reflectances,POLDER)卫星观测数据,建立反照率与某一方向反射率之间的经验关系;然后,利用POLDER卫星和GF-4卫星的光谱响应函数与光谱库数据,将该经验关系转换为基于GF-4卫星的反照率与反射率经验关系(即查找表);通过输入单一角度的GF-4卫星反射率数据,得到GF-4卫星反照率结果;最后,利用中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)与Landsat 8地表反照率结果对反演结果进行交叉验证。结果表明,MODIS反照率与GF-4反照率的均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.027 3,Landsat 8反照率与GF-4反照率的RMSE为0.017 6,说明基于AB1算法的反照率反演结果精度可靠,这对于GF-4卫星的反照率产品生产具有一定的应用意义。     

高分四号静止卫星数据的地表反照率反演

地表反照率(Albedo)是描述地表辐射能量平衡的重要参数,为了获得高分四号(GF-4)静止卫星的地表反照率产品,构建了一种基于核驱动双向反射率分布(BRDF)模型的反照率反演方法。首先,探索核驱动BRDF模型对GF-4卫星数据的适用性,加入地表分类信息,为核系数赋初值,并引入鲍威尔迭代算法优化模型结果。然后,对BRDF模型进行角度积分获得各个波段的地表窄波段反照率。在此基础上,结合GF-4卫星光谱响应函数与光谱库,首次建立了将窄波段反照率到宽波段反照率的转换系数,并反演得到0.4—0.7μm和0.3—3.0μm的宽波段反照率。最后,利用Landsat 8卫星数据和MODIS地表反照率产品对基于GF-4卫星数据的地表反照率反演结果进行交叉验证。Landsat 8与GF-4的反照率结果对比表明,GF-4卫星可见光范围内的反照率反演结果精度为85.6%,短波范围内的反照率反演结果精度为93.4%;MODIS与GF-4的反照率结果对比表明,可见光范围的地表反照率精度达到87.7%,短波范围的地表反照率精度达到85.9%。这说明GF-4卫星地表反照率反演结果具有较高精度,GF-4卫星反照率产品具有一定应用潜力。     

MODIS V006和V005全球反照率产品精度对比分析

反照率作为一种非常重要的地表能量平衡、全球变化研究的参数,在众多研究领域中得到了广泛的应用,到目前为止已经有多种全球范围的反照率产品进行业务化生产和发布,针对不同反照率产品质量评价的研究也变得愈加重要。MODLAND团队在MODIS V005反照率产品反演算法的基础上通过改进16天周期内观测数据加权的方法生产出新版本的反照率产品MODIS V006。本文针对MODIS两个版本V005及V006的反照率产品,利用FLUXNET地面站点数据,比较验证两个版本反照率的总体精度以及在不同地表类型条件下的精度差异,同时通过交叉验证的方法分析二者的差异及稳定性。验证结果表明,MODIS V006反照率产品虽然在全反演高质量的数据比例上较V005有所下降,但是在同等条件下V006在提高时间分辨率的同时其精度也有所提高,在不同的地表类型条件下精度也优于V005,且在时间序列分布上具有稳定比例的高质量数据,可以满足大多数应用的精度需求。     

改善MODIS BRDF产品热点效应的方法研究

核驱动的Ross Thick-LiSparse Reciprocal(RTLSR)双向反射函数(BRDF)模型已广泛地应用于MODIS等星载传感器的业务化产品处理中。但是,对于多年MODIS二向反射产品历史数据,如何基于RTMLSR模型发展一种简单有效快速的方法,进行热点效应的校正是一个迫切需要解决的问题。本文提出了一种简单有效的方法,不需要对观测数据重新反演,直接在现有MODIS二向反射产品的基础上进行热点校正,方便用户对历史MODIS二向反射产品的使用。该方法应用POLDER-3/BRDF数据库和部分经MODIS业务化算法筛选的反射率数据进行验证,并与RTLSR模型和RTMLSR模型的结果进行比较,结果表明:(1)该方法比现有的MODIS业务化RTLSR算法,对热点反射率有明显改善,拟合相对误差平均降低了10.12%;(2)该方法相对于RTMLSR模型在热点反射率拟合效果上差别不大,相对误差相差2.10%;(3)该方法对热点和冷点归一化的植被指数(NDHD)的估算效果有一定程度的改善,相对于RTLSR模型降低了约4.99%,与RTMLSR模型的相对误差相差1.32%,该方法对直接应用现有MODIS BRDF产品,基于热点方向反射率反演植被结构参数(如植被聚集指数)的精度提高有现实应用价值。     

业务化MODIS BRDF模型对冰雪BRDF/反照率的反演能力评估

全球MODIS冰雪反照率产品在定量遥感中有着广泛应用,但由于该产品的业务化算法是建立在表征植被—土壤系统基础上的罗斯表层(RT)李氏稀疏互易核(LSR)的二向性反射分布函数(BRDF)模型(简称为RTLSR),因此该模型对冰雪的二向性反射及反照率的反演能力有待评估。本文基于地球反射极化和方向测量仪(POLDER)的多角度冰雪反射率数据,综合评估了RTLSR模型在表征冰雪二向反射及反演反照率等方面的能力。为量化评估结果,本研究基于渐进辐射传输(ART)模型,从POLDER冰雪数据中筛选出高质量数据,使用ART模型拟合的高质量结果作为参考,比较结果表明:(1)在表征冰雪方向性散射方面,RTLSR模型整体拟合精度较低。在1020 nm波段,其均方根误差(RMSE)最大可达到0.0498,相较于ART模型的拟合结果偏高了约53.70%;(2)在反演冰雪反照率方面,RTLSR模型与ART模型反演结果也存在差别,其决定系数为0.529,均方根误差为0.0333,偏差为-0.0274,基于RTLSR模型的反演结果低估了ART模型的反演结果。为了使核驱动模型能更准确地表征冰雪BRDF特征和反演反照率,该模型需要针对冰雪散射特点进行进一步的发展。     

北京城市下垫面大气CO2反演算法

大气温室气体监测仪GMI（Greenhouse gases Monitor Instrument）是高分五号（GF-5）卫星载荷之一，主要用于全球温室气体含量监测和碳循环研究。高精度反演是卫星大气CO₂遥感的基本需求。地表反射率影响卫星遥感辐射量及辐射传输过程中的地气耦合过程，严重制约着CO₂的反演精度，针对GMI开发高精度的大气CO₂反演算法，地表反射是一个需要重点考虑的因素。城市是CO₂重要的发射源，且城市下垫面存在明显的二向反射特性，加上城市大气条件不良，复杂的地气耦合效应存在这都考验反演算法的准确性和鲁棒性。本文针对北京城市地区，利用2011年—2016年共5年的MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer）地表二向反射分布函数BRDF（Bidirectional Reflectance Distribution Function）数据，构建了适合利用单次观测数据反演的BRDF模型，并提出一种同时反演地表BRDF参数和大气CO₂含量的算法。结果表明在550 nm波长处气溶胶光学厚度AOD（Aerosol Optical Depth）小于0.4时，大部分GMI模拟数据的反演误差控制在0.5%（~2 ppm）内。利用GOSAT （Greenhouse gases Observing SATellite）实测数据的反演结果与修正后的日本国立环境研究所NIES（National Institute for Environmental Studies）反演结果进行对比，其平均误差为1.25 ppm，相关性达到0.85。本算法满足GMI数据在北京城市区域高精度CO₂反演的需求，并使得反演高值气溶胶区域数据成为可能，增加了GMI观测数据的利用率。     

正则化滤波在反演地表光谱反照率中的应用

利用有限的卫星观测数据,通过反演地物二向性反射分布函数(BRDF)模型提取复杂地表的真实信息,是一个不适定的地球科学反演问题。为了克服离散不适定性带来的困难,在分析引起模型解不稳定的原因和数据误差传递机制的基础上,使用构建滤波函数的方法实现BRDF模型的正则化约束反演。实验结果表明,正则化滤波算法与MODIS AMBRALS算法精度相当,完全适用于具有充足观测和稀疏观测情况下的地物参数反演。     

新几何光学核的验证以及用核驱动模型反演地表反照率(之二)

基于核驱动模型的AMBRALS程序将用于提供MODIS的反照率和二向反射产品;该文提出一个新的几何光学核-LiTransit核,用以取代目前AMBRALS运行程序中的LiSparseR核。当植被及阴蔚总面积在视场中比例接近于;时,新核由LiSparseR核向LiDens。核自然诫。因而新核兼有公Sparse·核面LiDense核的优点,比LiSparseR核更符合几何光学模型的基本原理。对于29组地面观测数据的反演试验表明;LiTrarisit核有与LiSparse核相当的数据拟合能力,,外推到大的天顶角时有.ense核的稳定性;与LiSparseR核比较,RossThick-LiTransit的核组合更能反映直入扇出反照率随太阳天顶角变化的趋势。用NOAA AVHRR多时相数据反演的结果,也表明RossThick-LiTransit组合在反演甲更为稳定。     

新几何光学核驱动BRDF模型反演地表反照率的算法

MODIS的反照率和二向反射产品由基于核驱动模型的AMBRALS程序提供。目前 AMBRALS算法系统中所用的描述几何光学散射的核为LiSparseR核。新提出的一个几何光学核－LiTransit核兼有LiSparse核向LiDense核过渡的优点，比LiSparseR核更符合几何光学模型的基本原理。验证结果表明：与LiSparseR核比较，RossThick-LiTransit的核组合更能反映直入扇出反照率随太阳天顶角变化的趋势。因此在下一代的AMBRALS算法系统中，将用新的LiTransit核取代LiSparseR核。目前AMBRALS算法系统为了快速处理每天大量的数据，用多项式拟合核的半球积分。因此，为了替换LiSparseR核时，同时又不影响整个算法的系统性，本文研究了LiTransit核的多项式拟合。结果表明：拟合的多项式与核半球积分的相关性很好。     

Linear unmixing of MODIS albedo composites to infer subpixel land cover type albedos

We use a linear unmixing approach to test how land use and forestry maps, in combination with the MODIS BRDF/albedo product, can be used to estimate land cover type albedos in boreal regions. Operational land use maps from three test areas in Finland and Canada were used to test the method. The resulting endmember albedo estimates had low standard errors of the mean and were realistic for the main land cover types. The estimated albedos were fairly consistent with albedo measurements conducted with a telescope mast and pure pixel albedos. Problems with the method are the possible errors in the land cover maps, lack of good quality winter MODIS albedo composites and the mismatch between the MODIS pixels and the true observation area. The results emphasize the role of tree species as determinant of forest albedo. Comprehensive spatial and temporal measurements of land cover albedo are usually not possible with in situ mast measurements, and the spatial resolution of MODIS albedo product is often too low to allow direct comparison of pixel albedos and land cover types in areas with heterogeneous vegetation. Hence, and since local forestry maps exist for most temperate and boreal regions, we believe that the proposed method will be useful in estimating average regional land cover type albedos as well as in tracking changes in them.