航空偏振遥感数据反演陆地上空气溶胶光学厚度

在陆地上空气溶胶遥感中,地表多样性会导致地表反射率计算误差增加,降低地气解耦精度,进而影响气溶胶反演精度。多角度、多光谱和偏振观测数据的引入有利于解决地气解耦精度和气溶胶参数的提取精度受限的问题。基于多角度偏振辐射计(AMPR)航空多光谱遥感数据,结合气溶胶散射和地表偏振反射规律,提出了在1 640 nm波段对AMPR观测偏振反射率进行连续大气辐射校正,实现地气解耦的方法。在此基础上,构建了陆地上空气溶胶偏振反演算法。运算过程中使用665和865 nm波段观测数据进行气溶胶参数提取,使用1 640 nm波段观测数据结合提取的气溶胶参数进行大气偏振辐射校正,重新获取地表偏振反射率。在反演过程中引入迭代,逐步逼近大气与地表真实辐射值,实现地气解耦,并利用查找表的方法实现气溶胶光学厚度反演。通过AMPR在京津唐地区5个架次的航空观测实验数据对反演算法进行了验证,结果与地基CE318观测数据一致性较好,在气溶胶光学厚度小于0.5的情况下,反演平均误差为约0.03。     

基于AERONET SACOL站观测资料的沙尘气溶胶光学厚度卫星反演试验研究

利用兰州大学大气科学学院半干旱气候变化教育部重点实验室(SACOL站)气溶胶地基观测资料订正出的地表反射率及构建的沙尘气溶胶模型,借助6S大气辐射传输模式,对Terra卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的L1B多光谱资料,进行了沙尘气溶胶光学厚度的个例反演试验。结果表明,四种反演方案的沙尘气溶胶光学厚度的区域分布均比较合理,说明反演方法可行;考虑了波长指数,并用SACOL资料构建的气溶胶模型进行大气订正得出的地表反射率反演出的沙尘气溶胶光学厚度最接近实际测量值,误差为-7.3%。通过对反演过程中的误差进行数值试验检验,结果表明反演方法比较稳定。     

耦合京津冀气溶胶模式的HJ-1卫星CCD数据大气校正

针对目前HJ-1 CCD大气校正没有考虑中国地区气溶胶模式的问题,提出一种耦合中国地区局部气溶胶模式的大气校正方法。以京津冀地区作为研究区域,该方法对地基北京城区和香河站点反演的气溶胶模式参数进行聚类,得到京津冀地区具有代表性的四类气溶胶模式,并根据四类气溶胶模式来建立查找表进行气溶胶光学厚度的反演。HJ-1 CCD数据没有短波红外波段(2.12 μm),无法采用MODIS的气溶胶算法中获得地表反射率的方法来计算蓝红波段的反射率,本文在气溶胶光学厚度的反演中采用HJ-1卫星的蓝色(0.43~0.52 μm)和红色(0.63~0.69 μm)波段的反射率比值作为误差方程的依据,不需要输入地表目标的反射率。基于反演后的光学厚度对HJ-1 CCD数据进行大气校正,并与ASD光谱辐射计测量数据以及MODIS地表产品数据(MOD09)进行对比。结果表明,该方法得到的大气校正结果与ASD测量结果接近,并与MOD09有较强的相关性,红色波段的平均相关系数达到了0.8以上,受气溶胶影响最大的蓝色波段平均的相关系数也达到了0.75左右。     

基于POLDER数据反演陆地上空气溶胶光学特性

针对利用POLDER数据反演陆地上空气溶胶光学特性和地表反射率进行研究.POLDER探测器能够提供可见光到红外的地气系统反射太阳光的反射率和偏振反射率的多方向数据.发展了一种基于多角度的总反射率和偏振反射率联合反演气溶胶光学参数的算法,根据倍加累加法矢量辐射传输模式构建查找表,反演过程中还考虑了测量数据的云检测处理,气体吸收校正和平流层气溶胶校正,通过865 nm波段总反射率和偏振反射率的模拟计算值和实际测量值的对比实现局部区域的气溶胶光学特性参数和地表反射率分布图的同时反演.并用CNES提供的POLDER气溶胶产品对反演结果进行了验证,该方法能够得到气溶胶光学厚度、折射指数、粒子有效半径和地表反射率较合理的反演结果.     

PSO聚类算法的京津冀地区气溶胶光学厚度反演

气溶胶光学厚度(AOD)是气溶胶浓度和大气浊度的重要表征参数。通过遥感手段实现大气气溶胶光学厚度的反演是大气监测与治理过程中的重要方式,其中遥感反演AOD的重点和难点是如何选择适合卫星传感器成像特点的方法和符合研究区域的气溶胶类型。针对传统暗目标法无法直接应用于高分四号(GF-4)卫星多光谱遥感数据的问题,通过研究得出了GF-4卫星多光谱数据中红、蓝波段等效地表反射率的分布和两者之间的线性关系,结合AOD反演原理改进暗目标法使其适用于GF-4卫星多光谱遥感数据;分析6S辐射传输模型输入参数中气溶胶类型对AOD反演精度的影响,结果表明气溶胶类型是影响AOD高精度反演的关键要素之一;利用粒子群(PSO)聚类算法对京津冀地区气溶胶特性实测样本进行聚类分析,通过分析各个气溶胶类型聚类结果的占比和半衰期变化情况,最终确定聚类得到的C1、 C4型和6S模型内置的大陆型气溶胶类型进行京津冀地区的AOD反演。为了验证不同气溶胶类型AOD反演结果的精度,将反演结果与MODIS气溶胶产品和气溶胶自动观测网(AERONET)地基站点数据进行对比验证,通过相关系数、绝对误差等评价标准对不同气溶胶类型的适用性和特点进行评价。实验结果表明,以细粒子为主导的C4型气溶胶更满足京津冀地区夏秋两季的气溶胶特点,与AERONET地基数据的一致性较好,进一步证明了PSO聚类算法能够有效减小气溶胶类型的差异对AOD反演精度的影响。     

AIRS红外高光谱卫星数据反演卷云光学厚度和云顶高度

基于大气红外探测器L1B红外高光谱辐射观测资料,结合中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)云产品数据,利用通用大气辐射传输模式(combined atmospheric radiative transfer model,CART),根据模式模拟和AIRS实际观测亮温的亮温差,研究从AIRS红外波段1 070～1 135 cm-1高光谱数据反演卷云的光学厚度和云顶高度。将反演的卷云光学厚度与云顶高度作为输入参数模拟计算650～1 150 cm-1波段卷云大气顶的辐射亮温谱,并将模拟值与AIRS观测亮温谱进行了对比分析。将反演的卷云光学厚度和云顶高度和AIRS的760通道(900.56 cm-1,11.1 μm)的亮温以及MODIS卷云反射率进行了对比分析。最后将反演的卷云云顶高度和MODIS云顶高度进行了对比分析。研究结果表明：反演所使用的650～1 150 cm-1波段模式模拟和观测亮温谱吻合得很好,说明CART可以较好的模拟AIRS亮温谱。反演的卷云参数与AIRS在大气窗口区的760通道(900.56 cm-1,11.1 μm)的亮温的分布满足低亮温对应较大的卷云光学厚度和高云顶高度。反演的卷云参数和MODIS卷云的反射率分布满足高卷云光学厚度和云顶高度对应高卷云反射率。反演的卷云云顶高度和MODIS的卷云云顶高度之间线性相关系数相对较高,且都在8.5～11.5 km的概率较高,两者的概率分布趋势一致。说明CART可以用于反演卷云的性质,反演结果具有一定的可靠性。     

利用MODIS近红外数据反演大气水汽含量研究

大气水汽含量(precipitable water vapor, PWV)对遥感定量化及生态环境方面研究具有重要意义。针对传统水汽探测方法存在的问题,提出一种基于多通道表观反射率的ICIBR(improved continuum interpolated band ratio)水汽遥感反演方法。该方法结合MODIS数据第17,18和19三个近红外通道的水汽吸收特点,利用MODTRAN模型模拟大气含水量与三个通道ICIBR之间的关系,构建了适用于MODIS数据的ICIBR大气水汽含量定量反演模型。基于提出的ICIBR水汽反演方法,选择北美洲南部典型干旱、半干旱区德克萨斯州、俄克拉荷马州等地区为研究区,使用不同时间的四期MODIS 1B数据进行水汽反演实验。同时,选择SuomiNet提供的GPS水汽地基观测数据对反演结果进行精度验证以及MODIS大气水汽产品(MOD05)进行对比评价。验证和对比结果表明：该算法水汽反演结果与GPS水汽实测数据具有较高的一致性(r=0.967),均方根误差为0.276 cm,有71.08%的观测点对满足水汽反演误差精度(EE~±0.05+0.15PWV_gps)要求,同时与MOD05大气水汽产品相比,该方法在反演精度和准确估计方面有了较大提高,能够有效降低61%的水汽反演高估现象。该方法较传统算法更为简易、实用,具有较高的整体水汽反演精度。     

基于深蓝算法的HJ-1CCD数据快速大气校正模型

大气校正是遥感数据定量化应用的关键步骤,国产环境与灾害监测预报小卫星星座(简称HJ-1)CCD相机数据在进行大气校正时,面对数据量大、观测角度变化大、气溶胶多变等各种问题。本文针对HJ-1CCD相机的波段特征,利用Hsu等提出的深蓝算法借助地表反射率库反演得到气溶胶光学厚度,结合辅助角度数据计算观测几何,利用核驱动模型完成了BRDF校正,提出了针对HJ-1CCD数据的在植被、裸土等地表类型通用的大气校正算法;在数据处理中,采用查找表和双线性插值的方法分块计算HJ-1CCD图像的大气参数,利用IDL语言的矩阵运算大大加快了大气校正速度,实现了快速大气校正。以2012年7月3日过境中国华北平原的1景CCD数据进行了算法实验,结果表明,该算法较好的校正了大气对地表反射率的影响,能够在8min内快速完成1景数据量约为1G的CCD数据的大气校正,校正后的土壤和植被等典型地物的反射率更接近其光谱特征;同时,将校正结果与同期过境的MODIS地表反射率产品进行了比对,由于分辨率的较高,HJ-1的结果细节表现要优于MODIS,而二者获得的典型地物反射率相关性较好(相关系数大于0.9)。误差分析表明,气溶胶类型的误判会对近红外波段地表反射率带来较大的误差,在0.05左右,而地表反射率库0.02的误差,会对红波段和绿波段的大气校正结果带来0.01左右的误差。     

霾光谱特性分析与卫星遥感识别算法

近年来,我国频繁发生的灰霾污染事件和常态性的高细颗粒物浓度(PM_2.5),已经引起了全世界范围的广泛关注。卫星遥感能够对大气污染进行快速准确地监测。然而在大气遥感领域具有代表性的中分辨率成像光谱仪(NASA/MODIS),其云监测和暗像元反演算法通常把灰霾当做薄云、雾或地表亮目标处理,无法反演霾天的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth, AOD)。笔者研究了云、雾、霾、地表覆盖等不同像元在可见光、近红外以及红外通道的光谱特性。基于MODIS数据,参考相关的云监测和气溶胶反演算法,选取多个对灰霾敏感的光谱通道,计算表观反射率和亮度温度。针对不同波段,分别探讨了霾与薄云、低层云、雾、浓密植被和地表亮目标等像元之间的光谱差异,统计灰霾分布的阈值区间,并设计基于MODIS卫星遥感数据的灰霾识别自动处理流程。通过对2008年华北平原春夏两个重霾事件进行测试,该算法的霾分布监测结果与卫星真彩图具有较好的一致性。基于北京和香河AERONET站点观测的高AOD数据,验证了本算法的霾识别率接近80%,在一定程度能够弥补MODIS标准气溶胶算法用于灰霾天的不足。最后,分析了灰霾识别过程中的主要误差来源,并提出了基于霾纹理特征,以及其他辅助数据支撑的改进方法。     

基于高分辨率地基FTS光谱的大气CO2反演方法研究

大气CO2是重要的温室气体,对大气CO2的全球监测有助于增进人类对气候变化的理解。相比于天基平台,地基观测数据通常具有更高的光谱分辨率、信噪比及其他已知参数,更容易实现较高的反演精度。地基反演方法可以作为天基算法的基础,并为天基观测结果提供必要的验证。本文针对地基观测的特点,建立了使用地基FTS数据反演大气CO2柱浓度的方法。模拟计算显示该方法在一定的系统误差条件下,具有获得较高反演精度的能力。对地基FTS实测数据进行的反演实验表明,该方法能够获得较精确的大气CO2浓度信息。     

Response to “Toward unified satellite climatology of aerosol properties. 3. MODIS versus MISR versus AERONET”

A recent paper by Mishchenko et al. compares near-coincident MISR, MODIS, and AERONET aerosol optical depth (AOD), and gives a much less favorable impression of the utility of the satellite products than that presented by the instrument teams and other groups. We trace the reasons for the differing pictures to whether known and previously documented limitations of the products are taken into account in the assessments. Specifically, the analysis approaches differ primarily in (1) the treatment of outliers, (2) the application of absolute vs. relative criteria for testing agreement, and (3) the ways in which seasonally varying spatial distributions of coincident retrievals are taken into account. Mishchenko et al. also do not distinguish between observational sampling differences and retrieval algorithm error. We assess the implications of the different analysis approaches, and cite examples demonstrating how the MISR and MODIS aerosol products have been applied successfully to a range of scientific investigations.     

Toward unified satellite climatology of aerosol properties.: 3. MODIS versus MISR versus AERONET

We use the full duration of collocated pixel-level MODIS-Terra and MISR aerosol optical thickness (AOT) retrievals and level 2 cloud-screened quality-assured AERONET measurements to evaluate the likely individual MODIS and MISR retrieval accuracies globally over oceans and land. We show that the use of quality-assured MODIS AOTs as opposed to the use of all MODIS AOTs has little effect on the resulting accuracy. The MODIS and MISR relative standard deviations (RSTDs) with respect to AERONET are remarkably stable over the entire measurement record and reveal nearly identical overall AOT performances of MODIS and MISR over the entire suite of AERONET sites. This result is used to evaluate the likely pixel-level MODIS and MISR performances on the global basis with respect to the (unknown) actual AOTs. For this purpose, we use only fully compatible MISR and MODIS aerosol pixels. We conclude that the likely RSTDs for this subset of MODIS and MISR AOTs are ∼73% over land and ∼30% over oceans. The average RSTDs for the combined [AOT(MODIS)+AOT(MISR)]/2 pixel-level product are close to 66% and 27%, respectively, which allows us to recommend this simple blend as a better alternative to the original MODIS and MISR data. These accuracy estimates still do not represent the totality of MISR and quality-assured MODIS pixel-level AOTs since an unaccounted for and potentially significant source of errors is imperfect cloud screening. Furthermore, many collocated pixels for which one of the datasets reports a retrieval, whereas the other one does not may also be problematic.     

Determination of the concentration of aerosol particles in a vertical atmospheric column from satellite measurements of the spectral optical depth

We propose a method for fast retrieval of the inhalable particle concentration (PM_2.5 and PM₁₀) in a vertical atmospheric column from satellite measurements of the aerosol optical depth (AOD) without using a priori assumptions concerning the refractive index and the aerosol particle size distribution function. The method is based on a polynomial regression between PM_2.5, PM₁₀, and AOD at the wavelengths 466 nm and 644 nm, established from AERONET data. We have studied the sensitivity of the method to errors in the optical measurements and have estimated the errors in retrieval of PM_2.5 and PM₁₀ for different atmospheric situations. We carry out parametrization of the regressions on the value of the integrated air moisture content.     

基于HJ-1-CCD数据的地表反射率反演与验证

环境一号卫星OCD相机(HJ-1-CCD)30m的空间分辨率在地物识别中具有潜在优势,然而由于缺少短波红外通道,利用暗像元法反演地表反射率较为困难.基于北京与珠三角地区的地物光谱试验,获得暗像元的植被指数与红、蓝波段反射率比值,构建基于辐射传输模型的大气校正算法.为了验证算法精度,将北京地区卫星反演值与实测的草坪、水体...     

大气气溶胶偏振遥感研究进展

POLDER-1是国际上第一个可以获取偏振光观测的星载对地探测器, 随着POLDER/PARASOL等偏振仪器的应用, 偏振遥感在国际上已成为一个快速发展的研究领域, 并在大气气溶胶监测等方面发挥了重要的作用, 取得了一系列研究成果。从POLDER/PARASOL,APS(aerosol polarimetry sensor)和航空偏振相机、地基偏振观测平台三个方面综述了大气气溶胶偏振遥感近20年(1993-2013)的研究进展, 重点介绍: (1)POLDER/PARASOL陆地上空和海洋上空气溶胶参数反演算法; POLDER/PARASOL气溶胶光学厚度(AOD)产品精度验证、应用以及与MODIS等卫星AOD产品的对比分析。(2)MICROPOL,RSP和APS陆地上空和海洋上空气溶胶参数反演算法; 国产多角度航空偏振相机(directional polarimetric camera, DPC)的气溶胶参数反演算法。(3)CE318-2和CE318-DP的气溶胶地基偏振反演算法。其中卫星、航空和地面气溶胶参数反演的结果包括总的AOD、细粒子AOD、粗粒子AOD、粒子谱分布、粒子形状、复折射指数、单次散射反射率、散射相函数、偏振相函数以及云顶AOD。在以上研究基础上, 提出了大气气溶胶偏振遥感研究存在的问题及展望, 为大气气溶胶偏振遥感研究提供有价值的参考。     

The inter-comparison of MODIS,MISR and GOCART aerosol products against AERONET data over China

Aerosols in East Asia have significant direct and indirect effects on the Earth's climate change. Several aerosol products have been generated to provide long-term monitoring of aerosol properties, but the discrepancies among them make the reliability of the products in doubt which leads to the uncertainty in the understanding of the long-time series of aerosols in East Asia, and especially in China. In this study, we investigate the applicability of Aerosol Optical Thickness (AOT) products derived from the measurements or model results of MODIS, MISR and GOCART through a statistical comparison, with Aerosol Robotic Network (AERONET) measurements over four sites located in China during a long-term period (2001–2011). Analysis shows that (1) only 43.06% of MODIS retrieved AOT values fall within ±(0.15τ+0.05) of the paired validation data from the AERONET for most sites, lower than the global averaged level (>66%) announced by Levy and Remer, in addition, MODIS/Terra shows a decreasing trend (?0.009/yr.) while MODIS/Aqua shows an increasing trend (+0.0012/yr.) and provides more stable AOT retrievals than MODIS/Terra during 2001–2011; (2) about 66.82% of MISR retrieved AOTs fall within the error envelop and MISR also shows a high correlation around 0.88 with AERONET data; (3) only 26.82% of GOCART model calculated AOTs fall within ±(0.15τ+0.05) of the paired validation data from the AERONET. GOCART also shows a low correlation (R=0.22–0.60) with AERONET data and thus cannot be well applied to total column AOT. Comparison of MODIS, MISR and GOCART products over the four sites in China and four sites located separately in Europe, North Africa and USA is carried out, which shows lower retrieval accuracy and larger discrepancy of products in China region. This is attributed to the fewer match-ups, larger aerosol load, moderate level of aerosol absorption and the complex nature of the aerosol mixtures. The analysis indicates the need for multiple-viewing-angle measurements of both intensity and polarization to provide the relevant aerosol parameters with sufficient accuracy for climate research.