基于星载POLDER冰雪数据评价3个BRDF模型

冰雪在短波区域具有很强的各向异性反射特征,对全球能量平衡及水循环等有重要作用。目前,国内外学者发展了一系列应用于冰雪的二向性反射分布函数BRDF（Bidirectional Reflectance Distribution Function）模型,全面比较和评估这些模型对星载多角度遥感产品的业务化模型选择有重要参考价值和指导意义。本文基于全球POLDER冰雪多角度反射率数据,选取3个模型,包括核驱动、半经验的MODIS业务化RTLSR模型、渐进辐射传输物理模型ART以及新发展的RTLSRS 模型进行了全面比较分析,研究结果表明：（1）在拟合所有POLDER数据时,RTLSRS模型都具有最高精度,对于单组纯雪数据,RTLSRS模型的最小二乘拟合的均方根误差（RMSE）比ART模型降低了45.45%,仅为RTLSR模型的18.46%。对于非纯雪数据,RTLSRS模型与RTLSR模型的拟合能力总体差别不大,但其RMSE比RTLSR模型降低了67.5%,ART模型的精度最差。（2）虽然RTLSRS可以高精度拟合所有数据,但该模型拟合纯雪（R²=0.969,RMSE=0.012）精度较优于非纯雪（R²=0.926,RMSE=0.013）。（3）对RTLSRS模型进行简化,仅保留其各向同性核和雪核ISM（Isotropic-Snow Model）,验证结果表明：简化后的模型能够很好地表征雪的二向散射能力,使用POLDER全部纯雪数据进行拟合时,R²达到了0.949,RMSE为0.034。本文有助于用户在应用冰雪多角度数据时选择更合适的BRDF模型,同时对理解这些模型的误差提供了有价值的参考     

机载WIDAS地表观测的BRDF原型反演算法验证

地表反照率表征地面对太阳辐射的反射能力,在地表能量平衡中起着重要的作用。2008年黑河的WATER实验中,针对机载红外广角双模式成像仪(WIDAS)观测角度小的特点,发展了一种基于MODIS二向性反射分布函数(BRDF)原型估算WIDAS反照率的算法。然而,在2012年黑河HiWATER实验中,WIDAS的观测角度范围由早期30°观测天顶角升级为最大观测天顶角52°,这一改造对数据预处理(辐射定标、大气校正和多角度配准)产生影响,使WIDAS数据出现明显的噪声,为WIDAS地表反照率的反演带来新挑战。针对新问题,采用新的地表观测数据,进一步验证了BRDF原型算法反演机载WIDAS反照率的能力。为了获取准实时BRDF先验知识,基于核驱动模型和各向异性平整指数(AFX)首先准实时提取了实验区5种MODIS的BRDF原型;然后,将其作为先验知识应用到黑河WIDAS机载数据的反照率反演中;最后,利用实验区的反照率实测数据进行算法验证。本研究比较了3个算法处理该问题的能力:(1)基于BRDF原型作为先验知识的算法;(2)完全基于核驱动的全反演算法;(3)基于朗伯假设的方法,通过算法对比分析,可更好地分析验证算法(1)的性能。结果表明:(1)BRDF原型算法反演精度最高且稳定,尤其是当观测数据位于垂直主平面时,全反演算法由于缺少大角度观测数据的约束,更容易出现异常值;BRDF原型算法的最大绝对误差为0.034,相对于全反演算法和朗伯假设方法精度分别提高了约18%和71%;(2)针对2012年黑河机载WIDAS观测噪声较大的新问题,BRDF原型反演算法表现出了良好的抗噪声性能。通过对WIDAS反照率反演和验证进一步表明,在多角度观测数据信息量不足以进行全反演,且观测受噪声影响较大时,BRDF原型作为先验知识,提供了一种有效解决该问题的手段,对提高反照率反演的精度、增强反演的稳定性有重要作用。     

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。     

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。     

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。     

评估MODIS的BRDF角度指数产品

应用地表观测的二向性反射数据集和多种MODIS数据产品,通过统计分析,对MODIS的二向性反射角度指数产品进行综合评估,结果表明:(1)MODIS角度指数包含了地表三维结构信息,有望用来反演地表的物理结构参数;(2)MODIS角度指数是内在的三维关系,各向异性因子(Anisotropic Factor:ANIF)和各向异性指数(Anisotropic Index:ANIX)高相关,建议去掉ANIF以精炼MODIS角度指数产品;(3)各向异性平整指数(Anisotropic FlatIndex:AFX)较好地指示了地表基本散射类型的变化,且具有较小的类内方差,对改善特定地表分类精度可能会更有用.     

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。     

双冠层反射率模型分析各向异性平整指数(AFX)对植被参数的敏感性

二向反射分布函数包含地表反射的方向性特征信息。研究二向反射分布函数BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)形状对植被结构参数的敏感性,有助于理解植被的二向性反射规律,进而反演植被参数。本文耦合双冠层反射率模型和核驱动的罗斯厚核-李氏稀疏互易核模型,利用EFAST全局敏感性分析方法,以各向异性平整指数为BRDF形状变化的衡量指标,研究了不同天空光比例(SKYL)下,各向异性平整指数AFX对植被参数敏感度的变化,以及SKYL=0.1时AFX的敏感性。结果表明:(1)在红波段,上、下层叶面积指数、上层叶绿素含量,以及上层叶倾角分布是AFX的敏感参数,在近红外波段,上、下层叶面积指数LAI是AFX的敏感参数。(2)冠层尺度上的参数敏感度总体大于叶片尺度。(3)晴天时(SKYL=0.1),红波段主敏感度较大的参数分别是上层LAI、上层叶倾角分布和下层叶片结构参数,近红外波段主敏感度较大的参数主要是上、下层LAI。     

小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合试验

遥感综合试验对于遥感科学技术的发展起到重要作用,无论是基础研究还是遥感应用都需要试验提供支撑。从2018年开始,遥感科学国家重点实验室针对遥感自身发展和遥感面向地表圈层深化应用面临的科学问题,在滦河上游流域组织了小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合观测试验,本文旨在介绍该试验的目标、区域、观测参数、观测方法以及对未来研究的展望,以期望为今后开展其他遥感试验及相关研究提供有益的参考和帮助。该试验采用星机地协同综合观测的方式,选择主要的在轨运行卫星数据及覆盖此流域的遥感产品作为主要数据;针对典型区域开展航空及无人机遥感试验,搭载光学传感器设备,获取典型区域水热循环、碳循环等关键参数;并同步开展地面观测试验,在典型实验区开展大气、植被和土壤关键参数的精细观测。目前已系统的开展了地面测量试验、无人机遥感试验及航空遥感试验,并同步收集了卫星遥感数据,形成了一套丰富的星—机—地配套遥感实测数据集。在试验的推动下,遥感科学国家重点实验室于2020年在试验区架设了多座综合观测塔,并配置了多种观测设备,开启了长时间序列观测任务,虚拟试验场的构建和机理生态模型的运行也在同步开展。小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合试验利用星—机—地一体化的监测方法有效获取了地表水、能量和碳循环的关键参数,为遥感机理模型发展、反演方法检验和尺度转换研究提供了关键的基础数据。目前已用来建立遥感机理模型的综合检验平台,分析和改进传统模型和遥感产品在复杂地表的适用性,阐明流域尺度碳水耦合的物理过程。     

2019年中国陆表定量遥感发展综述

为了更好地了解中国定量遥感的发展态势和加强同行之间的信息交流，根据中国学者2019年发表的SCI检索论文和部分中文论文，对陆表定量遥感的核心进展进行了总结，涉及数据预处理（云及其阴影识别，大气与地形校正）、陆表辐射传输建模、不同变量的反演方法、产品生产评价与精度验证，以及相关应用等内容。陆表变量产品较多，本文概要介绍了反射率、下行太阳辐射、反照率、地表温度、长波辐射、总净辐射、荧光遥感、植被生化参数、叶面积指数、光合有效辐射比、植被覆盖度、森林高度、森林生物量、植被生产力、土壤水分、雪水当量、雪盖、蒸散发、地表与地下水量等最新进展，也一并介绍了2019年与定量遥感相关的科研项目、学术交流会与暑假培训班等内容。