反演讲习班_宽波段反照率2015年

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从NOAA卫星AVHRR资料反演中国区域地表反照率

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生成 地 表 反 照率 产 品[ 8 ] , 而 迄今 为 至 国内没 有 气象
卫 星的地 表反 照率 产 品 , 对 于 卫 星遥 感 地 表 反 照率 的研 究近 年来 多为 利用 MO DI S资 料 做 中 国局 部地 区 的短期 地 表 反 照率 计 算 , 或 直 接 用 MOD I S产 品 做 中 国区域 地 表反 照率 的特 征 分 析 , 缺 少 利 用 气象 卫星 系统地 处 理长 时间序 列地 表反 照率数 据 的 先例 。本 文利 用 已有 的 3个 AVHR R 地 表 反 照 率 反演模 式 和 NO AA AVHRR 1 B资 料 , 计算 生成 了
第4 1卷第 5 期 2 0 1 3 年 1 O月
气 象
科 技
Vo1 .4 1, No .5 0c t . 2O1 3
M ETEOROLOGI CA L SCI ENCE AND TECHNOLOGY
从N O A A 卫星 A V HR R资 料 反演 中 国 区 域 地 表 反 照率
吴 晓 郑 照军 。 杨 昌军
( 1中 国气 象局 中 国 遥 感 卫 星 辐 射 测 量 和 定 标 重 点 开 放 实 验 室 , 北京 1 0 0 0 8 1 ; 2国 家 卫 星 气 象 中 心 , 北京 1 0 0 0 8 1 )
摘 要 由 N 0AA 卫 星 AVHRR短 波 通 道 1 、 2反 射 率 反 演 地 表 反 照 率 需 要 3个 反 演 模 式 , 分 别 是 窄 一 宽 波 段 反 射
表 反照 率 是 目前 国 际 上 最 接 近 真 值 的 产 品 。此 外
2 1 个 中 国地 面气 象 一 级 辐 射 站 的 观 测 测 值 作 对 比 , 结 果是 : R MS为 0 . 0 5 3 、 相 关系数 为 0 . 8 8 。反 演 模 式 系统 误 差

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推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
科研热词 遥感反演 反照率 黄河源区 青藏高原 鄂陵湖 辐射收支 蓝藻 粉尘 窄波段 积雪 物质平衡线 消融梯度 有机质土壤 有机物质 昆仑山木孜塔格冰川 时空变化 无机矿物颗粒 小冬克玛底冰川 宽波段 多年冻土 地表能量平衡 地表反照率 土壤温度 土壤水热特征 冻土活动层 冰川物质平衡 冰川反照率 冰尘 shaw模型 coupmodel
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
科研热词 冰川 青藏高原 雪层 老虎沟流域 空间分布 积雪属性 积雪 碳质气溶胶 研究进展 相互作用 湍流通量 消融期 有机碳(oc) 春季 季风 天山 大气 地表反照率 地形特征点 反照率 冰面污化 元素碳(ec) modis jica
科研热词 突变 积雪等效密度 积雪属性 积雪分布特征 模型 最小噪声分形 冰沟流域 东亚夏季风 snowfork smile效应 modtran hyperion
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 黄河上游 高寒草甸 青藏高原 降水 辐射平衡 热量平衡 消融区 气候突变 比较 时空变化 地表气温 分光反照率 "七一"冰川

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2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
科研热词 锁相放大 金属一介质 负折射 衍射效率 衍射光学 虚拟仪器 线性光谱分离(lsu) 白光led 混合光学系统 氧氮化物 植被覆盖度 多层衍射光学元件 土地覆盖分类 发光性能 原位光学测量 光学材料 光子晶体 偏振分束 labview aster
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 推荐指数 宽波段 2 光学设计 2 高光谱比值指数 1 非异常区 1 限制损耗 1 遥感 1 观测 1 薄层厚度 1 空芯波导 1 相位解包裹 1 热电输运性能 1 热惯量 1 激光诱导电压 1 激光器调谐光栅 1 温度特性 1 液相化学沉积法 1 液晶 1 消热差 1 涂层厚度 1 海洋光学 1 测量不确定度 1 测距 1 波段宽度 1 水稻 1 气溶胶光学厚度 1 校准 1 新疆 1 平坦色散 1 干涉计量 1 干旱区 1 导航光 1 定标 1 太阳辐射 1 大气光学 1 多极法 1 多光谱旋转遮蔽影带辐射计 1 多光谱 1 土壤含水量 1 叶片 1 叶层全氮含量 1 反远距 1 化学溶液沉积 1 全三角槽形模型 1 光谱白光干涉仪 1 光纤光谱仪 1 光子晶体光纤 1 估算模型 1 传能光纤 1 交叉色散 1 中阶梯光栅光谱仪 1 中阶梯光栅 1 不确定性 1
53 54 55 56
tm偏振 par bi2sr2co2o8热电薄膜 agi薄膜

中高分辨率地表反照率反演算法

中高分辨率地表反照率反演算法

中高分辨率地表反照率反演算法毋杰;张虎;刘朋飞【摘要】为了在中高分辨率地表反照率遥感反演算法中体现地表反射各向异性特征,以两景Landsat-8地表反射率数据为例,利用在时空对应的MODISBRDF产品中提取的地表反射各向异性先验知识,反演得到30m空间分辨率的地表反照率产品,并将结果与朗伯假设地表反照率和地面站点实测反照率数据进行比较.结果表明:①基于朗伯假设所得地表反照率与地表实测反照率存在明显差异,这种差异会随太阳天顶角的变化而变化,最大相对差异约为4%;②基于MODIS BRDF产品提取的地表反射各向异性先验知识可以较好地改善地表反照率的反演精度,与地面实测数据具有更好的一致性.【期刊名称】《天津师范大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2017(037)002【总页数】5页(P45-49)【关键词】各向异性特征;地表反照率;先验知识;反演精度;两景Landsat-8数据;MODIS BRDF产品【作者】毋杰;张虎;刘朋飞【作者单位】天津师范大学城市与环境科学学院,天津300387;天津师范大学城市与环境科学学院,天津300387;天津师范大学城市与环境科学学院,天津300387【正文语种】中文【中图分类】P46;TP701地表反照率是研究地表能量收支平衡和全球气候变化的重要参数之一,也是地面对太阳短波辐射反射能力的体现,其定义为地表反射入射的太阳辐射能量与入射太阳辐射能量的比值[1].地球表面对入射太阳辐射的反射是各向异性的,即反射不仅具有方向性,而且这种方向性还依赖于入射和出射的方向而异[2].反照率是方向反射率在入射和出射半球空间的积分,因此由遥感反射率数据精确反演地表反照率需要考虑地表反射的各向异性特征.目前的研究中,通常采用二项性反射函数(BRDF)描述地表反射的各向异性特性,BRDF为来自入射方向的地表辐照度的微增量与其所引起的反射方向的反射辐射亮度增量间的比值[3].精确地由地表反射率数据反演地表BRDF和反照率需要以数量充足且能够描述地表反射各向异性特征的多角度数据为基础[4].目前,低分辨率地表反照率产品多依赖于时间和空间上累积获取的多角度数据[2],而大部分中高分辨率遥感卫星的重返周期长且一景图像的覆盖能力有限,同时地表经常被云层覆盖,很难在短时间内获得数量充足的多角度数据.中高分辨率遥感可以提供丰富的地表信息,是人类了解地面覆盖情况的有利工具,但一般情况下,这些数据仅有一个靠近天顶方向的观测.为了充分利用中高分辨率遥感数据,提高地表反照率的空间分辨率,通常需要借助于先验知识[5-6].从历史BRDF产品数据集中有效地提取地表反射各向异性先验信息,改善中高分辨率地表反照率的反演精度是目前研究的热点和难点问题之一.Shuai等[7]利用Landsat地表反射率数据和时空对应的MODIS数据,通过对Landsat数据进行分类,并从相应的MODIS纯像元中提取地表反射各向异性先验知识,最终反演了30 m空间分辨率地表反照率产品.Vermote等[8]在2009年提出衡量不同地表类型的BRDF中体散射和几何光学散射强度的参数R和V均与NDVI呈线性关系.基于这一方法,Franch等[9]利用Landsat数据及MODIS CMG数据反演得到了30 m地表反照率产品.中高分辨率地表反照率数据对研究人类活动对地表特征的影响以及全球地表类型和气候变化等具有重要意义.本研究基于Landsat-8提供的单一方向反射率数据,利用由与其时空对应的MODIS BRDF粗分辨率产品提取的地表反射各向异性先验知识,反演30 m空间分辨率地表反照率,并将反演所得结果分别与朗伯假设及地表实测反照率结果进行对比和验证.1.1 核驱动模型核驱动模型用具有一定物理意义的核的线性组合描述地表的二向性反射特征,常用于从多角度观测数据反演地表反照率.核驱动模型将地表的散射特征表示为各向同性散射、体散射和几何光学散射的加权和的形式[10-12]:式(1)中:R为二向反射率;θi为太阳天顶角;θr为观测天顶角;φ为相对方位角;λ为波长;Kvol和Kgeo分别为体散射核和几何光学散射核,均是关于入射角和观测角的函数;fiso、fvol和fgeo均为与波长相关的常系数,分别用以表示各向同散射、体散射和几何光学散射在二向反射率中所作的贡献.核仅与太阳及观测角度有关,与待反演参数无关.核的积分可预先求出,将核的积分以fiso、fvol和fgeo为权重相加,即可求出相应的黑天空反照率αbsa和白天空反照率αwsa[10].将2种反照率以天空直射光和散射光各自所占的比例为权重相加,即可得到真实地表反照率[13]式(2)中:S(θi,τ(λ))为天空散射光所占的比例,是关于气溶胶光学厚度τ、太阳天顶角θi和波长λ的函数.除太阳天顶角较大时,式(2)均可以精确地模拟地表真实反照率.1.2 数据处理陆地卫星Landsat-8地表反射率数据由美国地质调查局提供,数据的空间分辨率为30 m,其大气校正由LEDAPS(Landsat ecosystem disturbance adaptive processing system,LEDAPS)系统实现.两景Landsat数据的分幅号分别为045035和023036,为研究太阳天顶角及不同下垫面对反照率的影响,选用了2015年不同生长季的数据进行研究.所选两景Landsat数据涵盖了地表辐射能量收支观测网(SURFRAD)的2个地面观测站点[7],站点名分别为DRA(desert rock station,DRA)和GWN(goodwill creek,GWN),2个站点的经度和纬度分别为36.623°N、116.019°W和34.255°N、89.873°W,相应的地表类型分别是裸地和草地.地面观测站点的实测反照率数据被用于验证卫星数据反演结果的精度.MODIS是搭载在两颗极地轨道环境遥感卫星Terra和Aqua上的中分辨率成像光谱仪,传感器可实现每日上、下午分别对同一地点观测一次,其最大观测天顶角可达70°.根据半经验线性核驱动模型拟合16 d观测周期内累积的MODIS多角度观测数据,美国国家航空航天局提供了自2000年以来的全球BRDF/反照率产品(MCD43A1),其时间分辨率为8 d,空间分辨为500 m[2,14].在空间范围内,与所选两景Landsat数据对应的MODIS BRDF产品的分幅号分别为H08V05和H10V05.MODIS BRDF产品在本研究中被用于提取地表反射各向异性先验知识,为了保证时间一致,所选MODIS BRDF产品在时间范围上涵盖了相应Landsat数据的观测日期.将由MODIS BRDF产品提取的地表反射各向异性先验知识应用于Landsat地表反射率反演地表反照率时,首先需要用MRT(MODIS reprojection tool,MRT)工具将MODIS BRDF产品由正弦投影转换为横轴墨卡托(universal transverse mercator,UTM)投影;然后根据Landsat的空间范围对MODIS数据进行裁减;最终基于核驱动模型,利用地表反射各向异性先验知识模拟所得方向反射率与Landsat地表反射率间的关系,反演得到地表反照率.此外,Landsat数据和MODIS数据的空间分辨率存在较大差异,本研究主要探索从粗分辨率的MODIS BRDF产品中快速提取地表反射各向异性先验知识,并将其应用于改善中高分辨率地表照率遥感反演精度的方法,因此暂不考虑地表反射各向异性特征的尺度效应.对于地面站点的实测反照率数据,为了尽可能消除随机噪声的影响,使地面实测数据更有代表性,本研究将卫星过境前后10 min实测数据的均值与通过Landsat卫星数据反演所得结果进行比较.1.3 基于先验BRDF知识的反照率反演算法地表反照率的反演过程中需要考虑地表反射各向异性特征,本研究以核驱动模型为基础,将与研究区对应的MODIS BRDF产品的均值作为地表反射各向异性先验知识,通过Landsat天顶方向反射率数据对其进行调整,最终反演得到30 m空间分辨率的地表反照率[5].Landsat仅具有天顶方向附近的反射率数据,假设Landsat的方向反射率为ρ,基于从MODIS BRDF产品中提取的地表反射各向异性先验知识,根据核驱动模型前向计算与实测反射率ρ具有相同观测几何的模拟反射率数据ρ′.参考根据多角度数据和最小二乘法对地表反射各向异性先验知识进行调整的方法[6],当仅有一个方向反射率时,调整系数a可以直接根据具有相同观测几何的实测和模拟方向反射率的比值求出[7].地表反射各向异性先验知识(BRDF′)与调整系数a相乘后所得BRDF,BRDF在Landsat反射率数据观测方向上的结果等于ρ,同时BRDF还能够体现整个空间范围内的反射各向异性特征.调整系数a及待反演的BRDF的计算公式为将反演所得地表BRDF在空间范围内进行积分后即可得到相应的地表黑、白天空反照率,再根据直射光与散射光的比例最终确定真实地表反照率.由于遥感卫星的测量在分离的、波段较窄的不连续波长区域内进行,因此通过上述方法所得反照率为窄波段地表反照率,为了描述真实地表反照率,还需要将其向宽波段(0.3~4.0 μm)反照率进行转换.基于Liang等[15]的研究,Landsat-8窄波段反照率向宽波段反照率的转换方程为式(5)中:α为宽波段地表反照率;αi为第i个波段的窄波段地表反照率.基于Landsat地表反射率数据和与其时空对应的MODIS BRDF产品中提取的地表反射各向异性先验知识,反演得到30 m空间分辨率地表反照率,结果如图1和图2所示.其中,图1给出了2015年2月5日和2015年7月15日,分幅号为045035的Landsat数据及由MODIS BRDF产品提取的地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率产品.图2为基于朗伯假设反演所得地表反照率,即将方向反射率直接作为地表反照率.由图1和图2可以看出,中高分辨率地表反照率可以提供更多的地表细部特征,如山谷的沟壑、地形的起伏等.从时间上来看,2月份研究区域内反照率间的相对差异明显大于7月份的相对差异,主要原因有:①2月份的太阳天顶角较大,在山区形成了较大面积的阴影,造成这些区域对应的反照率较小;②随着时间的变化,2月份的部分裸地在7月份被植被覆盖,造成7月份部分区域地表反照率下降.由图1和图2还可以看出,基于地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率与朗伯假设条件下所得地表反照率具有相似的空间分布特征,但由于朗伯假设没有考虑地表反射的各向异性特征,其反演结果明显大于借助于地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率.此外,朗伯假设对反照率的影响与太阳天顶角有关,图1和2中,2月份和7月份的太阳天顶角分别约为56°和25°,当太阳天顶角较大时,朗伯假设的结果明显大于基于地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率.为了验证基于地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率的精度,利用地表实测反照率数据对反演结果作进一步验证.地面站点的观测范围约为90 m,而Landsat数据的空间分辨率为30 m.地面站点的观测范围在空间内对应了Landsat 数据3×3个像元的范围.为保证不同数据空间范围的一致性,将与地面站点对应的Landsat像元附近3×3个像元的反照率均值与地表实测数据进行对比.图3为DRA站点和GWN站点在2015年2月、4月、7月和10月中4个时间点时,基于先验知识反演所得反照率、基于朗伯假设反演所得反照率与地表实测数据间的对比结果.由图3中对比结果可以看出,在DRA站点,根据地表反射各向异性先验知识所得反照率与地面实测反照率一致性较高,而朗伯假设条件下所得反照率要明显大于地表实测反照率,且这一差异随时间不同而有所改变,最大相对差异约为4%.此外,DRA站点附近春、秋季反照率高于夏季反照率,这是因为春、秋季地表没有或少有植被覆盖,而夏季植被增多造成地表反照率变小.GWN站点的地表类型主要为草地,由于植被对太阳辐射的吸收作用,造成同一时间段该站点处地表反照率数据比地表类型为裸地的DRA站点的反照率低.GWN站点反照率对比结果与DRA站点的相似,即朗伯假设的结果明显大于实测数据,与实测数据间的最大相对差异约为4%,而由地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率与地表实测数据一致性较高.为了研究太阳天顶角对反演结果的影响作用,图3还给出了各Landsat数据的观测太阳天顶角大小.由图3可知,当太阳天顶角较大时,基于朗伯假设反演所得地表反照率明显高于地表实测数据,而基于地表反射各向异性先验知识反演所得地表反照率与地表实测数据一致性较高,这与图1和图2所得结论一致.反照率的反演精度与地表反射各向异性特征及反射率的空间分布位置等密切相关,由于在选取地面站点时,通常要求站点周围地物较为均一,导致朗伯假设在这些位置处的影响并不十分显著,但在其他地表反射各向异性较显著的区域,朗伯假设可能会引入更大的误差.而基于地表反射各向异性先验知识的反演方法考虑了地表反射各向异性特征,可以有效改善地表反照率的反演精度,提供更精确的地表反照率产品.地表反射通常是各向异性的,因此在利用遥感数据反演地表反照率时需要考虑地表反射各向异性特征对地表反照率反演的影响作用.中高分辨率地表反照率产品不仅可以提供下垫面主要的空间分布特征,还可以提供丰富的地表细部特征.本研究从MODIS BRDF产品中快速提取地表反射各向异性先验知识,即以MODIS BRDF产品的均值作为地表反射各向异性先验知识,通过Landsat-8地表反射率数据反演30m地表反照率产品,并将反演所得结果与朗伯假设地表反照率及地面站点实测反照率进行对比,结果表明:(1)基于朗伯假设所得地表反照率与地表实测反照率的差异与太阳天顶角的大小及下垫面的反射各向异性特征密切相关,当太阳天顶角较大时,二者的最大相对差异可达4%左右.(2)基于从MODIS BRDF产品提取的地表反射各向异性先验知识反演所得反照率明显优于朗伯假设所得结果,与地面站点实测数据具有较高的一致性.将MODIS BRDF产品的均值作为地表反射各向异性先验知识,能够在一定程度上改善高分辨率地表反照率的反演精度.中高空间分辨率卫星遥感技术在近几年得到快速发展,对现有反照率产品的验证及其反演算法的改进成为近几年研究的热点.本研究反演算法简单高效,为大规模反演地表反照率提供了方法和思路,在未来研究人类活动对地表特征的影响以及全球地表类型和气候变化等方面具有重要意义.在以后的研究中,将深入研究地表各向异性反射特征对地表反照率的影响作用,从历史BRDF产品中快速、精确地提取地表反射各向异性先验知识,从而改善中高分辨率地表反照率的反演精度.【相关文献】[1] DICKINSON R nd surface processes and climate surface albedos and energy balance[J].Advances in Geophysics,1983,25:305-353.[2] SCHAAF C B,GAO F,STRAHLER A H,et al.First operational BRDF,albedo nadir reflectance products from MODIS[J].Remote Sensing of Environment,2002,83(1/2):135-148.[3] NICODEMUS F E,RICHMOND J C,HSIA J J,et al.Geometrical considerations and nomenclature for reflectance[J].Applied Optics,1977,9:1474-1475.[4]JIN Y F,SCHAAF C B,GAO F,et al.Consistency of MODIS surface bidirectionalreflectance distribution function and albedo retrievals:1. Algorithmperformance[J].Journal of Geophysical Research:Atmospheres,2003,108:4158.[5]LI X W,GAO F,WANG J D,et al.A priori knowledge accumulation and its application to linear BRDF model inversion[J].Journal of Geophysical Research:Atmospheres,2001,106:11925-11935.[6]STRUGNELL N C,LUCHT W.An algorithm to infer continental-scale albedo from AVHRR data,land cover class,and field observations of typical BRDFs[J].Journal of Climate,2001,14:1360-1376.[7]SHUAI Y M,MASEK J G,GAO F,et al.An algorithm for the retrieval of 30-m snow-free albedo from Landsat surface reflectance and MODIS BRDF[J].Remote Sensing of Environment,2011,115:2204-2216.[8] VERMOTE E,JUSTICE C O,BREON F M.Towards a generalized approach for correction of the BRDF effect in MODIS directional reflectances[J].Geoscience and Remote Sensing,2009,47:898-908.[9] FRANCH B,VERMOTE E F,CLAVERIE M.Inter-comparison of Landsat albedo retrieval techniques and evaluation against in situ measurements across the US SURFRADnetwork[J].Remote Sensing of Environment,2014,152:627-637.[10]LUCHT W,SCHAAF C B,STRAHLER A H.An algorithm for the retrieval of albedo from space using semi-empirical BRDF models[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2000,38:977-998.[11]ROUJEAN J,TANRÉ D,DEUZÉ J,et al.Retrieval of land surface parameters from airborne POLDE R bidirectional reflectance distribution function during HAPEX-Sahel[J].Journal of Geophysical Research:Atmospheres,1997,1021(D10):11201-11218.[12]WANNER W,LI X W,STRAHLER A H.On the derivation of kernels for kernel-driven models of bidirectional reflectance[J].J Geophys Res,1995,100:21077-21089.[13]LEWIS P,BARNSLEY M J.Influence of the sky radiance distribution on various formulations of the Earth surface albedo[C].International Symposium on Physical Measurements&Signatures in Remote Sensing,Isprs,Val d’Isère,France:Centre National d’Etudes Spatiales,1994:707-715.[14]WANNER W,STRAHLER A H,HU B,et al.Global retrieval of bidirectional reflectance and albedo over land from EOS MODIS and MISR data:Theory and algorithm[J].Journalof Geophysical Research:Atmospheres,1997,102:17143-17161[15]LIANG S L.Narrowband to broadband conversions of land surface albedo I:Algorithms[J].Remote Sensing of Environment,2001,76:213-238.。

由遥感数据获取的地表反照率归一化问题探讨

由遥感数据获取的地表反照率归一化问题探讨

研 究数 据 及 试 验 区
研究数据包括洛河流域 同时相 Lns 7 T 影像 、 t/ O I 反照率产 品( O 4 B )15 ada 一 M+ tE tr M DS ea M D 3 3 、 : 万地形图
资料以及数字高程模 ̄( E . 中 E M+ M DS D M)其 T 和 O I遥感影像 成像时间均 为 20 4月 2日, 02年 遥感影像质
Tr 卫星是 19 年发射的, ea r 99 利用 Tn/ O I数据研究地表反照率往往会受到时间尺度 的限制 . e' M DS a 因此 , 利用
较早遥感数据( hnst S/M/ 如 d . s ⅢM + aM I 影像 ) 反演的地表反照率仍具有较大 的应用价值 . 在利用遥感建立 区域性蒸散发 、 土壤缺水等遥感应用模型以及研究地表能量平衡过程时 , 反照率的准确反演极其重要 . 然而 ,
中的重要参数 . 随着遥感对地观测和信息处理技术的迅速发展 , 利用遥感技术反演 区域乃至全球地表反照率 这一方法也得 了广泛应用 . uuy 2J D ga 等_ 利用遥感影像获取了地表反照率 ; _ 3 陈云浩等_利用遥感进行 了我 国 4 J
西北地区反照率反演的研究 ; 刘三超L在考虑地形等因素的基础上研究了黑河流域反照率分布 . 5 J
星资料反演的反照率的精度未能达到模型输入要求 . O I 反照率数据产品的出现使反照率直接作为应用 M DS 模型的输入参数成为可能 .hu J zoL 利用 M DS 9 O I 反照率产品( O 4 B ) M D 3 1对最新 的陆面过 程模式 c ( o m n 珊 C m o Ln oe) adM d1 反照率进行了对 比分析 . 分析结果表明 , 中纬度地 区 M D 3 1 低 O 4B 的精度较 高 , 00 ~ .4 在 . 00 之 2 间 . ag 8 H n 等[ 的研究虽然得 出了 3 m分辨率的 E M+反照率与 10 i分辨率的 M DS反照率有很好的相 ] 0 T 0n 0 OI

黄河三角洲地区地下水埋深遥感反演

黄河三角洲地区地下水埋深遥感反演

黄河三角洲地区地下水埋深遥感反演罗浩;王红;施长惠【摘要】The geographical position of the Yellow River Delta is unique and there is a sharp contradiction between the supply and the demand of water resources.In order to study its groundwater distribution,the authors adopted MODIS satellite remote sensing data to measure soil moisture and groundwater level.The relative soil moisture was estimated by using temperature vegetation dryness index (TVDI) and apparent thermal inertia (ATI) methods.The correlation between the soil moisture at different depths and the groundwater level was analyzed,which helped to get the linear equations and calculate the groundwater depth distribution.A comparison with the measured groundwater level data shows that it is feasible to retrieve groundwater distribution by using MODIS data,and 10 cm is the best depth for the inversion of relative soil water content and groundwater level in the study area.In case when the soil moisture data are lacking,we can estimate the groundwater depth distribution by using the factors which can reflect the relative soil water content.%黄河三角洲地区地理位置特殊,水资源供需矛盾尖锐,为了研究其地下水分布状况,使用MODIS遥感数据、实测土壤相对含水量和地下水埋深数据,利用温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)和表观热惯量法(apparent thermal inertia,ATI)对研究区土壤相对含水量进行遥感估算;通过分析不同深度处土壤相对含水量与地下水埋深的相关性,建立了反演地下水埋深的线性方程,得到了研究区地下水埋深分布状况图.结果表明:利用地表10 cm深度处测得的土壤相对含水量反演地下水埋深的结果较为合理;在缺少土壤相对含水量数据时,可以用反映土壤相对含水量高低的因子估算地下水的埋深.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2013(025)003【总页数】8页(P145-152)【关键词】温度植被干旱指数(TVDI);热惯量;土壤相对含水量;地下水埋深;MODIS;黄河三角洲【作者】罗浩;王红;施长惠【作者单位】河海大学地球科学与工程学院,南京210098;河海大学地球科学与工程学院,南京210098;河海大学地球科学与工程学院,南京210098【正文语种】中文【中图分类】TP790 引言黄河三角洲是我国三大河口三角洲之一,对我国的经济、农业等有至关重要的意义。

基于MODIS数据的沙漠化地区地表宽波段反照率的反演方法研究——以新疆沙漠化地区为例

基于MODIS数据的沙漠化地区地表宽波段反照率的反演方法研究——以新疆沙漠化地区为例

Ab t a t Ta h ODI e t e s n ma a a a d ura e o e v ton fed s s r c : ke t e M S r mo e s n i g i ge d t n s f c bs r a i il ync o ous s c r l hr n pe t a
r g e so q a in w a s a ls e o a h e e na r w— nd t d — nd Al d e r e i . The e nv r e r s i n e u to s e t b i h d t c i v r o ba o wi e ba be o r t iv ng o e—
西 北林 学 院学 报 2 1 ,2 ( ) 2 2 1 0 0 5 No t we tF r sr ie st o r a o r h s o e t y Un v r i y
基 于 M O S数 据 的 沙 漠 化 地 区地 表 宽 DI 波 段 反 照 率 的 反 演 方 法 研 究
d t n Xij n sa x mp e u fc le o wa ere e t h i t d a u to a a i h il aai n g a n e a l ,s ra e ab d srtiv d wih t el e mo n fd t n t e f d i a mi e
i e e tfc to r a w ih M 0DI t n D s r iia i n A e t S Da a
— —
A s t d n Xij n o in De e t iain Re in Ca eS u y i ni g Ae l s ri c t g o s a a f o

北京地区地表反照率TM数据反演与分析_冯焱

北京地区地表反照率TM数据反演与分析_冯焱

影像的头文件。TM 影像的 6 个波段( 第 6 波段热红外波段
除外) 定标后的得到各波段的辐亮度数据,分别代入 6S 模
型,6S 模型运行时主要输入参数如表 1 所示。
表 1 6S 模型的主要输入参数表
卫星成像时间 大气模式
气溶胶模式 大气象能见度( km)
43: 52. 99 Midlatitude,summer Urban aerosols
- -
LMINλ ) QCALMIN)

QCALMAX

QCALMIN)
( 2)
式中,QCAL 为经过定标和量子化的比辐射率,单位为
数据 值 ( 无 单 位) 。LMINλ 为 QCAL = 0 时 的 波 谱 辐 射 率, LMAXλ 为 QCAL = QCALMAX 时的波谱辐射率,QCALMAX 为新的比辐射率( rescaled radiance) 范围,各参数取值来自
地表温度( LST) 和归一化植被指数( NDVI) 是反映城市 小气候、环境的重要参数。利用 TM 的第六波段,采用覃 志豪提出的单窗算法反演地表温度,得到了北京市地表温 度分布图[19]。NDVI = ( 近红波段 - 红光波段) / ( 近红波段 + 红 光 波 段 ) ,对 于 TM 数 据, NDVI = ( Band4-Band3 ) / ( Band4 + Band3 ) ,利 用 经 过 6S 模 型 校 正 后 的 Band4 和 Band3,计算 2010 年的 NDVI,如图 4。
第 37 卷第 5 期 2012 年 09 月
测绘科学 Science of Surveying and Mapping
Vol. 37 No. 5 Sep.
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25
3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法
算法流程
地表方向反射率
卫星数据
大气校正
BRDF 定模
窄波段反照率
短波反照率
窄波段到 宽波段转换

26
3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法 大气校正及其中存在的问题 • 气溶胶参数的获取
i ,r , 0 M i ,r , a1 F , H (0 ,i ,r , )
–RPV模型(Rahman-Pinty-Verstraete)
(i ,r , ) fisokiso f geokgeo (i ,r , ) fvol kvol (i ,r , )
14
2.2 地表的波谱特性和特点
反照率的波长积分
波谱反照率 短波反照率:
0.25 ~ 2.5m
可见光反照率:
A( , )
2
1
( , ) Fd ( , )d

2
1
0.4 ~ 0.7 m
近红外反照率:
Fd ( , )d
0.7 ~ 2.5m
宽波段反照率
多传感器合成的反照率产品 单一传感器的反照率产品
GLASS反照率产品

8
1.3 全球反照率产品概况
GLASS反照率产品特色
无缺失
长时间序列
(a) MODIS产品 (b) GLASS产品 青藏高原区域2010年全年的反照率分布图动画
81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 MODIS, MISR POLDER MERIS
2
1. 地表反照率概述
1. 1 什么是地表反照率
1.2 地表反照率和全球变化
1. 3 全球反照率产品概况
1. 4 全球反照率的时空分布特点

3
1.1 什么是地表反照率?
反照率(Albedo)通 常是指物体反射太阳辐 射与该物体表面接收太 阳总辐射的两者比率或 分数度量,也就是指反 射辐射与入射总辐射的 比值。(维基百科)
–通常用暗目标法,在高反射地表不适用
• 水汽参数的获取
–使用了MODIS水汽通道的特性,精度较高,但是对于其 他传感器就很难达到高精度
• 云、雪识别
–问题很多,常常不能识别薄云,难以区分云和雪,难 以处理云的阴影

27
3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法 BRDF模型——线性核驱动模型
气温升高
吸收更多的 太阳能量
海冰融化面 积扩大
• 极地海冰融化造成反照率的增加, 从而更多的吸收太阳辐射,气温 升高,加速海冰的融化

反照率减低
海冰反照率 > 普通海洋反照率
6
1.2 地表反照率和全球变化
地表反照率对气候变化的反馈机制
森林砍伐 干旱使植被 进一步退化
辐射传输模型原理示意图

几何光学模型原理示意图
18
2.3 地表的二向反射特性
地表的二向反射的经验、半经验模型 经验模型:
–Minnaert 模型 –Shibayama模型
–Walthall模型
–改进的Walthall模型
半经验模型:
–核驱动模型

各向同性核 几何光学核 体散射核
R(i ,r , ) fisokiso f geokgeo (i ,r , ) fvol kvol (i ,r , )
核系数 (未知数) 核函数 (已知函数)
核驱动模型的优点: • 表面散散核(几何光学) • 体散射核(辐射传输)
24
3.1 基于朗伯假定的反照率算法
适用范围:通常是高分辨率数据
主要关注问题: •窄波段反射率向宽波段反照率转换的系数 •高分辨率遥感数据的定标与大气校正 忽略问题: •地表的二向反射特性 忽略的原因:
•高分辨率图像一般只有一个观测角度
•往往是接近垂直观测的,角度变化小 •地表异质性和波谱特性是决定地表反照率的最主要因素
地物 波谱特性 地物的 二向反射 大气 辐射传输
地表宽波 段反照率
地表二向反射因子的在角度维和 波长维积分的结果。
2 /2
BHR

0 0
(i , i ;2 ) Li (i , i )sin i cos i di di
2 /2
A( , )
2
1
16
2.3 地表的二向反射特性
地表二向反射的实验测量数据
在主平面上绘图 在极坐标系下描绘整个观测半球空间
绿 光
红 光
近 红 外

17
2.3 地表的二向反射特性
地表的二向反射的物理模型
二向反射物理模型基于入射光与地表相互作用的物理过程建立地表二向反射 与地表参数之间的关系,模型参数具有明确的物理意义。 物理模型通常可分为辐射传输模型、几何光学模型、几何光学-辐射传输混 合模型和真实场景计算机模拟模型四类。 物理模型虽然有很多优点,但是模型参数较多,反演难度大,在地表反照率 研究中受到局限。
Z
dLr (i , i ;r , r ; ) f r (i , i ; r , r ; ) dEi (i , i ; r , r ; )
它是光线入射方向、反射方向和波长的函数, 是基于微分面元和微分立体角定义的。
X
dΩi
θi dΩr θr
dA
O
Y
Фi
Фr

4
1.1 什么是地表反照率?
反照率是地-气系统的不确定因子
• 约有30%的太阳辐射能被地-气系统反射回太
空,其中三分之二是云反射的,其余部分则被 地面反射和被各种大气成分所散射 • 而冰和雪的覆盖状况能引起反射率显著变化。 例如,陆地被雪覆盖或洋面结冰时,将使其反 射率增大30~40%,新雪面更可使反射率增大 60%左右。 • 陆面、土壤的性质和植被类型不同,也能使反 射率改变,但这些差异一般不超过10~20%。
19
2.4 二向反射与反照率的关系
黑空、白空还有蓝空反照率
黑空反照率(BSA) 也称 方向-半球反射率
2 /2
BSA (i , i ;2 )

0 0
f r (i , i ;r , r )sin r cosr dr dr
白空反照率(WSA) 也称 漫射半球-半球反射率
入射辐射
地表宽波段反照率是在一定波长 范围内的地表上行辐射通量与下 行辐射通量的比值

15
2.3 地表的二向反射特性
地表的二向反射现象和定义
理想光滑表面的反射是镜面反射,理想粗糙表面的反射是漫反射(朗伯 反射),而自然地表往往既不满足镜面反射也不满足漫反射的条件。 二向反射的概念是指物体表面反射光线的能力与入射和反射光线的方向 有关,二向性反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function, BRDF)定义如下(Nicodemus,1997):

5
1.2 地表反照率和全球变化
地表反照率对气候变化的反馈机制
• 冰雪-反射率-温度之间存在“正 反馈过程”,即冰雪的覆盖增大地 表的反照率,使地-气系统吸收 的辐射减少,从而降低气温,而降 温又将进一步使冰雪面积扩展, 反照率继续增大,造成温度越来 越低

23
3.1 基于朗伯假定的反照率算法
算法原理
假如地表是朗伯体(即各方向的反射率相同),则经过大气校正 后的地表反射率就是窄波段反照率,可直接进行窄波段反照率向宽波
段反照率的转换。 例如(Liang 2000, RSE):

降水减少
反照率升高
蒸散减少
• 地表反照率的增加, 会导致净辐射的减小, 感热通量和潜热通量 减少,进而造成大气 辐合上升减弱,云和 降水减少,土壤湿度 减小,使得地表反照 率增加,形成一个正 反馈过程
裸土或草原反照率 > 森林反照率

7
1.3 全球反照率产品概况
20
2.5 大气对地表反照率的影响
固有反照率与表观反照率
窄波段的黑空反照率与白空反照率由地表BRDF积分得出, 是地表的固有属性,与大气状态无关,称为固有反照率 真实反照率(也称表观反照率)不仅是地表的特性,还与 光线的入射条件有关
① 真实反照率在窄波段上近似等于黑空反照率与白空反照率的加权 组合,不同的大气状况决定了天空散射光的比例,因此从一定程 度上影响地表的真实反照率 ② 大气下界的太阳辐射是波谱反照率向宽波段反照率转换的权重函 数,该参数受到大气状态的影响
GLASS

GEOLAND2 GLOBALBEDO
9
1.4 全球反照率时空分布特点
美国NASA发布的MODIS反照率产品

10
1.4 全球反照率时空分布特点
GLASS反照率
GLASS 反照率产品,version 1.0,1989年
反照率反演算法的分类
按照传感器分类 极轨卫星: MODIS、MISR、MERIS、CERES、 POLDER、VEGETATION、NPP-VIIRS 静止卫星: MSG、GOESR-ABI 高分辨率卫星:TM、ETM、HJ-CCD 按照算法原理和流程分类 基于BRDF模型反演的算法(多角度) 直接反演算法(单一角度) 输入地表反射率 输入大气层顶反射率 地表-大气参数联合优化算法(多时相)
( , ) Fd ( , )d
L ( , )sin cos d d
i i i i i i 0 0
i

2
1
Fd ( , )d
13
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