基于VIIRS数据洪泽湖悬浮物浓度估算算法研究

基于2012~2015年洪泽湖4次星地同步试验数据,建立了较高精度的水体悬浮物浓度单波段(671 nm)模型(R~2=0.74,RMSE=8.58 mg/L),并进行了验证(R~2=0.72,RMSE=11.98 mg/L);然后,将该算法成功应用到了2012~2015年464景VIIRS无云影像上.结果表明,洪泽湖悬浮物浓度呈现春夏低、秋冬高的季节特征和东、中部高,西、北部低的空间分布特征;在年际变化尺度上,悬浮物浓度年均值呈现较小的减少趋势.总体来说,VIIRS在浑浊水体悬浮物浓度上表现了较好的探测能力,在湖泊水色遥感领域具有较大潜力.     

VIIRS中波红外地表双向反射率反演算法研究

中波红外(mid-infrared,MIR)是目前地球观测中热点研究的光谱区域,相比于可见光具有很多优势。中波红外反射率在叶生物量估算、不同植被类型区分等方面得到了广泛的应用。但由于在白天时卫星传感器接收到的辐射能量存在反射与发射能量耦合的问题,使得中波红外数据的利用存在一些困难。本文通过类似劈窗技术的计算模型计算出无太阳辐射时地表亮温T0g,并结合中波红外辐射传输模型推导出了适用于VIIRS中波红外地表双向反射率的反演模型。结果表明：反射率理论反演值与实际值较吻合,在太阳天顶角为0°时RMSE仅为0.009;反演模型受气象因子和仪器噪声的影响很小,在实际应用中可以忽略。     

基于VIIRS传感器的场地反射率测量精度的验证

反射率基法是目前最常用、最有效的可见光近红外通道在轨辐射定标方法。在该方法中,准确的场地反射率测量是得到高精度定标结果的重要前提之一。利用双光谱仪法进行了野外地物反射率时间序列测量,避免了用传统测量方法可能出现的辐射条件不一致问题。用中心区和高反区场地反射率测量值对VIIRS传感器的表观反射率进行了模拟,并将VIIRS可见光近红外9个通道(I1、I2、M1～M7)的卫星观测表观反射率值与6S辐射传输模型模拟值进行了对比。除M6通道外(水汽吸收),相对偏差均在3%以内,验证了场地反射率测量的准确性。     

基于海表耀斑中红外基准NPP/VIIRS反射通道在轨验证

将美国NPP卫星可见光红外成像辐射仪(Visible Infrared Imaging Radiometer,VIIRS)的中红外通道(中心波长3.697μm)作为检验基准,使用菲涅尔反射定理建立中红外和被验证通道的海表反射率关系,对四个太阳反射通道(中心波长位于0.672、0.862、1.238和1.602μm)进行了基于海水表面耀斑区反射率精度验证并深入分析该方法的不确定度.结果表明:VIIRS四个通道的验证不确定度分别为3.8%、3.9%、4.1%和4.1%,这一方法可实现VIIRS部分光学通道的在轨较高精度验证.     

基于改进非线性劈窗算法的VIIRS中红外海面耀斑区反射率计算

传感器入瞳处接收到的中红外波段(3~5 μm)能量包含反射的太阳能量与地物自身的发射能量。通常该波段反射的太阳能量很弱,但在海面太阳耀斑区等特定情况下,被中红外通道探测到的反射太阳能量是比较可观的,且其对大气影响的敏感性较低,同时,对于搭载有在轨定标系统的卫星传感器,使用黑体定标后的中红外波段的在轨辐射性能相当稳定的。因此,考虑将中红外波段的海面耀斑区反射率作为用于反射太阳波段交叉定标的基准。基于这个想法,构建了改进的、适用于VIIRS(visible infrared imaging radiometer)中红外波段的非线性劈窗模型来计算南印度洋海面耀斑区中红外反射率。首先统计得到VIIRS M12和M13波段海面反射率的限定关系,然后使用非线性劈窗算法模拟计算海面反射率,模拟模型的不确定度为0.83%。在此基础上使用VIIRS的M12波段(中心波长为3.697 μm)太阳耀斑区数据计算选取的样本区的海面反射率。然后使用两种方法对反射率精度进行验证,精度分别为0.29%和0.23%,假设M12和M13波段海面反射率相等的反射率计算结果精度分别为2.48%和1.03%。该计算模型大大提高了精度,说明该模型用于VIIRS M12中红外波段计算海洋耀斑区反射率是有效可行的,其精度能够满足中红外波段海面反射率作为波段间定标基准的需求。