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。     

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。     

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。