CN101329173B - 一种浑浊水体大气校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种浑浊水体大气校正方法，利用主动式卫星传感器探测大气时受地表信号影响较小的优势，采用气溶胶光学厚度最邻近最小最优处理，利用主动式卫星传感器气溶胶光学厚度反演值对被动式卫星传感器气溶胶光学厚度反演值进行赋值运算，求取浑浊水体上空的大气气溶胶光学厚度分布改进数据，并根据其得出气溶胶辐射影响，实现浑浊水体离水辐亮度的反演。该方法避免了现有技术的水色遥感大气校正标准处理方法在浑浊水体区域因高估气溶胶辐射影响而所得离水辐亮度偏低，甚至为负数的情况，实现了浑浊水体区域主被动卫星遥感方式结合的水色遥感大气校正。本发明提供的技术方案具有业务化推广应用的前景，校正精度要远高于现行其它业务化方法。

Description

一种浑浊水体大气校正方法

技术领域

本发明属于卫星遥感数据处理技术领域，特别涉及一种浑浊水体大气校正方法。

背景技术

目前通用的业务化水色遥感大气校正方法都依赖被动式卫星传感器实现，主要是利用水体在近红外波段吸收强的特点，假定近红外波段离水辐亮度为零，通过两个近红外大气校正波段进行气溶胶辐射的光谱扩展，最终实现水色遥感大气校正。这种方法比较成熟，数据处理方面已经建立了水色遥感标准大气校正算法。但该方案对于浑浊水体却并不适用，原因是因为浑浊水体中的悬浮泥沙、叶绿素浓度较高，在近红外波段的后向散射比较强，从而使得近红外波段离水辐亮度为零的假设不能成立。因此该水色遥感标准大气校正算法应用于浑浊水体区域时，容易高估气溶胶辐射影响，最终低估水体离水辐亮度，甚至使蓝-绿波段的离水辐亮度出现负数，出现大气校正失败的情况。在本技术领域，浑浊水体一般称为II类水体，包括近岸浑浊水体和内陆浑浊水体。相对于清洁水体来讲，浑浊水体与人们的生活最为相关，因此开展浑浊水体大气校正研究对于我国海洋环境监测、渔业资源管理等都具有重要意义。相关文献有：Hu，C.，K.L.Carder，and F.E.Müller-Karger，Atmospheric correction of SeaWiFS imageryover turbid coastal waters：a practical method.Remote Sensing of Environment，2000，74，195-206

星载大气气溶胶探测激光雷达是一种新兴的主动式探测技术。2006年4月28日发射的CALIPSO(The Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder SatelliteObservations)卫星是“A-Train”观测计划中的一颗极轨卫星，其主要的科学任务是从太空向地球探测气溶胶和云的垂直分布及其光学特性。其上搭载的CALIOP传感器不像现行的其他星载传感器，它以主动遥感方式探测大气气溶胶光学特性，受天气情况影响较小，在高地面反射率地区，依然能获取有效的气溶胶观测值。但该激光雷达传感器的科学任务是获取大气气溶胶的消光系数和廓线分布，无法实现对地面和水体参数的探测。相关文献有：Winker David M.，HostetlerChris A.，Vanghan M A，Omar A H，CALIOP Algorithm Theoretical Basis Document，Part 1：CALIOP Instrument，and Algorithms Overview，2006。

由于获取大空间尺度下时间同步的气溶胶光学厚度比较困难，在得到改进的浑浊水体气溶胶光学特性之后，要将其应用其他过境时间不一致的水色卫星影像的大气校正，则需要对浑浊水体上空改进的气溶胶辐射影响进行时间扩展。有些地面目标如裸土、清洁水体、大的水泥地面等，其反射率特性在一天内随着时间的变化很小，可以称之为伪不变特征。可以利用伪不变特征求解气溶胶辐射影响随着时间的变化，建立关系式以实现浑浊水体上空改进的气溶胶辐射影响的时间扩展。相关文献有：Jensen J R，Introductory Digital Image Processing：ARemote Sensing Perspective，3rd Edition，Publisher：Prentice Hall，2005；Jiakui Tang，Yong Xue，Tong Yu，Yanning Guan，Aerosol optical thickness determination byexploiting the synergy of TERRA and AQUA MODIS，Remote Sensing ofEnvironment，2005，94：327-334。

发明内容

本发明目的在于提供一种浑浊水体大气校正方法，以解决浑浊水体的水色遥感大气校正问题。

本发明的技术方案包括以下步骤：

步骤1，将待研究的浑浊水体作为研究区域，进行主动式卫星遥感气溶胶光学厚度初步反演，获取研究区域的气溶胶光学厚度主动观测值并进行去云处理和去噪处理；

步骤2，根据待校正被动式卫星传感器与主动式卫星传感器的过境时间的同步情况选择执行，当待校正被动式卫星传感器与主动式卫星传感器同步时执行步骤2.1，当待校正被动式卫星传感器与主动式卫星传感器不同步时执行步骤2.2，

步骤2.1，进行被动式卫星遥感气溶胶光学厚度初步反演，获取研究区域的气溶胶光学厚度被动观测值；利用所述气溶胶光学厚度主动观测值对相应的气溶胶光学厚度被动观测值进行气溶胶光学厚度最邻近最小最优处理，得到研究区域的气溶胶光学厚度分布改进数据，根据所述气溶胶光学厚度分布改进数据计算气溶胶辐射影响；

在步骤2.1中所述进行气溶胶光学厚度最邻近最小最优处理的具体方式为，首先计算研究区域的待校正被动式卫星遥感影像内任一像元与气溶胶光学厚度主动观测值点数据之间的距离，确定离其最近的气溶胶光学厚度主动观测值；然后比较该像元的气溶胶光学厚度被动观测值是否小于离其最近的气溶胶光学厚度主动观测值，若小于则不做处理；否则将离其最近的气溶胶光学厚度主动观测值赋予该像元；重复前两个步骤，直到遍历完整个研究区域；

步骤2.2，选取与主动式卫星传感器同步的参考被动式卫星传感器，进行被动式卫星遥感气溶胶光学厚度初步反演，获取研究区域的气溶胶光学厚度被动观测参考值；利用所述气溶胶光学厚度主动观测值对相应的气溶胶光学厚度被动观测参考值进行气溶胶光学厚度最邻近最小最优处理，得到研究区域的气溶胶光学厚度分布改进参考数据，根据所述气溶胶光学厚度分布改进参考数据计算气溶胶辐射参考影响；对气溶胶辐射参考影响进行时间扩展，得到气溶胶辐射影响；

在步骤2.2中所述进行气溶胶光学厚度最邻近最小最优处理的具体方式为，首先计算研究区域的参考被动式卫星遥感影像内任一像元与气溶胶光学厚度主动观测值点数据之间的距离，确定离其最近的气溶胶光学厚度主动观测值；然后比较该像元的气溶胶光学厚度被动观测参考值是否小于离其最近的气溶胶光学厚度主动观测值，若小于则不做处理，否则将离其最近的气溶胶光学厚度主动观测值赋予该像元；重复前两个步骤，直到遍历完整个研究区域；

步骤3，根据气溶胶辐射影响，实现浑浊水体的大气校正。

而且，所述浑浊水体为近岸浑浊水体或内陆浑浊水体。

而且，步骤1所述去云处理的具体方式为，利用与主动式卫星传感器时空同步的待校正被动式卫星遥感影像或参考被动式卫星遥感影像，对研究区域的气溶胶光学厚度主动观测值进行去云处理。

而且，所述主动式卫星传感器采用CALIPSO卫星上搭载的CALIOP传感器，所述待校正被动式卫星传感器采用Aqua卫星上搭载的MODIS传感器。

或者，所述主动式卫星传感器采用CALIPSO卫星上搭载的CALIOP传感器，所述参考被动式卫星传感器采用Aqua卫星上搭载的MODIS传感器，所述待校正被动式卫星传感器采用Terra卫星上搭载的MODIS传感器，或ADEOS卫星上搭载的OCTS传感器，或Envisat卫星上搭载的MERIS传感器，或中国HY-1A、1B系列卫星上搭载的COCTS传感器。

而且，在步骤2.2中时间扩展的具体方式为，首先选定Aqua卫星遥感影像和待校正被动式卫星遥感影像中的伪不变特征，去除伪不变特征上空的瑞利散射影响，得出两影像中伪不变特征上空气溶胶辐射影响之间的相关关系，将该相关关系应用于研究区域参考被动式卫星遥感影像的气溶胶辐射参考影响，求得待校正被动式卫星遥感影像的气溶胶辐射影响。

本发明针对现有水色遥感技术所用的业务化大气校正方法中存在的问题，提出利用主动式探测技术受地表信息影响较小的优势，将主被动遥感方式结合进行浑浊水体大气校正。本发明提供的技术方案可以得到精确的浑浊水体离水辐亮度，能够实现浑浊水体的水色遥感大气校正。

附图说明

图1为本发明实施例的气溶胶光学厚度最邻近最小最优处理流程示意图；

图2为本发明实施例的浑浊水体水色遥感大气校正流程示意图。

具体实施方式

本发明所提供实施例的主动式卫星传感器采用CALIPSO卫星上搭载的CALIOP传感器，待校正被动式卫星传感器采用Aqua卫星上搭载的MODIS传感器。CALIOP传感器波长较短通道的中心波长为532nm，与水色遥感所用的被动式卫星传感器中用于叶绿素浓度探测的531nm波段的中心波长仅仅相差1nm，在光谱设置上具有一定的一致性，因此可以方便地利用两者之间的这种一致性，采用CALIOP气溶胶光学厚度反演值去改进水色遥感数据的气溶胶光学厚度反演结果，进而实现浑浊水体区域的水色卫星遥感影像较高精度的大气校正。特别是对过境时间与CALIPSO卫星仅相差1分30秒左右的MODIS/Aqua传感器来讲，两种传感器获取的气溶胶数据在时间上可以看作是同步的，具体实施时只需选择执行步骤2.1，实施更为方便，改进效果更为明显。考虑到实际实施时，可能使用的主动式卫星传感器与待校正被动式卫星传感器过境时间不一致的，则可选取与主动式卫星传感器同步的参考被动式卫星传感器，根据伪不变特征上空的大气状况来描述浑浊水体上空气溶胶光学特性随时间变化关系，对参考被动式卫星传感器的所得信息进行时间扩展，即可达到同样目的。例如主动式卫星传感器采用CALIPSO卫星上搭载的CALIOP传感器，而待校正被动式卫星传感器采用Terra卫星上搭载的MODIS传感器，或ADEOS卫星上搭载的OCTS传感器，或Envisat卫星上搭载的MERIS传感器，或中国HY-1A、1B系列卫星上搭载的COCTS传感器。这些常用被动式卫星遥感影像获取时间与CALIOP传感器所得主动式气溶胶观测值相差较大，因此参考被动式卫星传感器可采用与CALIOP传感器同步的MODIS/Aqua传感器，具体实施时只需选择执行步骤2.2。对于具体实施时所采用传感器波长设置不一致的情况，可以利用其他辅助信息获取较为准确的光谱依赖指数进行光谱扩展。

以下结合附图和实施例，对本发明技术方案进行详细描述：

首先执行步骤1，将浑浊水体作为研究区域，进行主动式卫星遥感气溶胶光学厚度初步反演及去云去噪处理，具体实施时可包括以下3个步骤，

步骤1.1，结合大气模式和激光雷达方程，求解出主动式卫星传感器的大气气溶胶消光系数，并对其进行积分得出研究区域的气溶胶光学厚度主动观测值；

CALIOP传感器获取的532nm通道的削弱后向散射系数β′_532，Total(r)满足方程式(1)：

β′_532，Total(r)＝β(r)*T²(r)          (1)

式中，β(z)为532nm通道的后向散射系数；

T²(z)为532nm通道的双向透过率。其中

T²(r)＝exp[-2*τ(r)]  &

式中，σ(r)是大气消光系数；

τ(r)是r范围内的大气光学厚度。

大气的散射和消光是由大气分子、气溶胶共同引起的，因此：

β(r)＝β_R(r)+β_a(r)&  σ(r)＝σ_R(r)+σ_a(r)      (3)

S_R是大气分子的消光-后向散射系数比。大气分子后向散射系数β_R(r)和消光系数σ_R(r)可以由大气模式和测量得到，本发明实施例采用1976年美国海洋和大气局(NOAA)提出的大气模式，该大气模式是卫星遥感数据处理技术领域的常用手段，β_R(r)用下式计算：

${\mathrm{\β}}_R\left(r\right)=5.45{\left(\frac{550}{\mathrm{\λ}}\right)}^4\·{10}^{-28}\·{\mathrm{\ρ}}_0\·\exp (-\frac{r}{H})---\left(5\right)$

式中，λ是以nm为单位的中心波长。本实施例中，对CALIOP激光雷达532nm通道数据进行处理时，λ＝532nm，H＝8.3km，海表标准大气密度ρ₀＝2.5×10¹⁹cm^-3。根据实地调查所获取的参数和邻近站点气象参数确定大气气溶胶消光-后向散射系数比S_a之后，联立方程1～5，计算可得CALIOP传感器的大气气溶胶消光系数σ_a(r)。对于在距地zL高度垂直星下点观测的星载激光雷达，r是与海拔相关的量，z是距海平面的高程，r＝z_L-z。因为海拔40km以上的消光过程基本可以忽略，所以具体实施时CALIOP传感器探测得到的研究区域的气溶胶光学厚度主动观测值τ_CALIOP(简称CALIOP反演值)能用大气气溶胶消光系数σ_a(r)从0～40km的积分来求得：

${\mathrm{\τ}}_{\mathrm{CALIOP}}={\∫}_0^{40}{\mathrm{\σ}}_a\left(r^{\′}\right)d{r}^{\′}---\left(6\right)$

由此，便得到了532nm通道的气溶胶光学厚度主动观测值τ_CALIOP。

步骤1.2，进行去云处理。所述去云处理的方式可以为，利用与主动式卫星传感器时空同步的待校正被动式卫星遥感影像或参考被动式卫星遥感影像，对研究区域的气溶胶光学厚度主动观测值进行去云处理。若是待校正被动式卫星遥感影像与主动式卫星不同步，就需要采用参考被动式卫星遥感影像；同步则直接采用待校正被动式卫星遥感影像。

由于具体实施时，可能会有CALIOP观测得到的部分数据受云影响较为严重，对常见光学传感器遥感监测水体参数没有什么意义，因此需要对CALIOP反演值进行去云处理。具体实施时可以采用以下步骤实现：对同步的MODIS/Aqua影像进行预处理，检测出MODIS/Aqua影像上受云覆盖较为严重的区域；找出MODIS/Aqua影像云覆盖区域对应的CALIOP反演值，确定阈值；根据确定的阈值，对CALIOP反演值进行去云处理。

步骤1.3，对研究区域的气溶胶光学厚度主动观测值进行噪声去除处理。

由于具体实施时，白天的激光雷达数据受太阳背景光等噪声影响较为严重，去云处理后的CALIOP反演值可能还含有较大误差，因此需要对其进行去噪声处理。地表40km以上，基本不存在气溶胶粒子，但由于太阳背景光噪声的影响，CALIOP传感器白天获取的40km以上的削弱后向散射系数并不为零，对该部分数据进行处理，可以实现CALIOP气溶胶光学厚度数据的去噪声处理。

然后，利用气溶胶光学厚度最邻近最小最优算法获取浑浊水体上空的气溶胶光学厚度分布改进数据，并计算其辐射影响，执行步骤2.1，通过待校正被动式卫星传感器获取研究区域的气溶胶光学厚度被动观测值，并利用气溶胶光学厚度主动式观测值进行气溶胶光学厚度最小最优处理。

MODIS水色遥感大气校正算法是以水色遥感大气校正基本方程为基础的，MODIS水色遥感大气校正基本方程可以表述为

L_t(λ)＝L_r(λ)+L_ma(λ)+T(λ)L_g(λ)+t(λ)L_f(λ)+t(λ)L_w(λ)       (7)

式中，L_t(λ)为MODIS水色传感器接收到的总辐射量；L_r(λ)为来自大气分子的瑞利散射；L_ma(λ)为大气气溶胶散射、瑞利-气溶胶之间的多次散射之和；T(λ)为太阳直射透过率；L_g(λ)为直射太阳光在海洋表面的反射(又称太阳耀斑)；t(λ)为大气漫射透过率；L_f(λ)为白帽反射影响；L_w(λ)为待求离水辐亮度。方程(7)左边L_t(λ)可以直接由MODIS影像DN值通过辐射定标获取；方程(7)右边所有参量中，除L_w(λ)、L_ma(λ)外，方程(7)右边其他各个参数都可以通过数值模拟手段精确计算。在近红外波段离水辐亮度为零的假设条件下，通过以上MODIS水色遥感标准大气校正算法的扩展方案就可以求解出气溶胶光学厚度，即MODIS反演值。此处输出的清洁水体上空的被动式传感器MODIS气溶胶光学厚度，精度较高，可以满足大气校正需求。但此处输出的浑浊水体上空的被动式传感器MODIS气溶胶光学厚度，由于近红外波段离水辐射信号的干扰，精度不高，不能满足大气校正需求，因此需要修正处理。

CALIOP反演值的水平空间分辨率为333米，而常用MODIS水色影像的空间分辨率为1千米。因此每一个MODIS水色影像像元有三个CALIOP激光雷达点数据与之对应。经研究发现三个中有一个值往往偏高正常值很远，另外两个值的平均值可以在一定程度上能反映气溶胶光学厚度的空间分布，因此具体实施时对每一个MODIS像元，去除与之对应的最大的CALIOP激光雷达气溶胶观测值，然后利用剩下的所有CALIOP主动观测值，对步骤2.1所求得的整个浑浊水体区域的MODIS反演值数据进行气溶胶光学厚度最邻近最小最优处理，就可得到浑浊水体上空的气溶胶光学厚度分布改进数据。具体实施步骤为：首先计算MODIS每一个像元与去噪处理后的CALIOP点数据之间的距离，确定离其最近的CALIOP气溶胶反演值；②比较MODIS气溶胶光学厚度值及其对应的CALIOP气溶胶光学厚度反演值，若CALIOP反演值大于MODIS像元值，则不做运算处理；若CALIOP气溶胶观测值小于MODIS像元值，则将CALIOP气溶胶观测值赋予该MODIS像元；③重复前两个步骤，直到遍历完整个浑浊水体研究区域。以计算机程序执行上述过程的流程图可参见附图1：首先获取输入的MODIS影像属性信息，如长、宽、像元尺寸、空间参考、栅格属性等。在给定的工作空间中创建与输入MODIS影像相同属性的空值影像，空值影像的像元坐标与数值标记为(X₀，Y₀，V₀)。根据行列数进行循环获取每一像元的(I，J，V₂)，然后将其转换到XY坐标系中(X₂，Y₂，V₂)，与CALIOP点数据(X₁，Y₁，V₁)计算距离，取点数据集中距离最小点，然后比较V₁与V₂的大小，若V₁小于V₂，就将V₁填入空值影像对应位置(I，J)；否则就将V₂填入空值影像对应位置，直到循环结束，就可以获得气溶胶光学厚度分布改进后的数据。

根据浑浊水体上空的气溶胶光学厚度分布改进数据计算气溶胶辐射影响；

气溶胶单次散射L_as(λ_i)的计算公式可以表示如下：

$L_{\mathrm{as}}\left({\mathrm{\λ}}_i\right)=\frac{1}{4\mathrm{\π}\cos \mathrm{\θ}}{\mathrm{\ω}}_a\left({\mathrm{\λ}}_i\right){\mathrm{\τ}}_a\left({\mathrm{\λ}}_i\right)F_0\left({\mathrm{\λ}}_i\right)P_a(\mathrm{\θ},{\mathrm{\θ}}_0,{\mathrm{\λ}}_i)---\left(8\right)$

式中，P_a(θ，θ₀，λ_i)＝P_a(θ_-，λ_i)+[r(θ)+r(θ₀)]P_a(θ₊，λ_i)     (9)

cosθ_±＝±cosθ₀cosθ-sinθ₀sinθcos(φ-φ₀)         (10)

其中，P_a(θ，θ₀，λ_i)是散射角为α的气溶胶单次散射相函数；ω_a(λ_i)为气溶胶单次散射反照率；τ_a(λ_i)为改进的气溶胶光学厚度分布数据；F₀为大气层外垂直入射的太阳辐照度；r(θ)是入射角为θ的菲涅耳反射率。θ₀和φ₀分别是太阳天顶角和方位角；与之类似，θ和φ分别是传感器天顶角和方位角。

根据改进的气溶胶光学厚度就可计算得到L_as(λ_i)，且气溶胶辐射L_ma(λ)与L_as(λ)之间存在近似的线性关系：

L_ma(λ)＝K[λ，L_as(λ)]·L_as(λ)         (11)

根据标准业务化算法中的气溶胶辐射查找表，确定系数K[λ，L_as(λ)]，便可求得L_ma(λ)。

对于与CALIOP传感器过境时间仅仅相差1分30秒左右的MODIS/Aqua传感器而言，不需要进行时间扩展。但对于过境时间相差几个小时的待校正被动式卫星传感器，如MODIS/Terra，OCTS/ADEOS，MERIS/Envisat，COCTS/HY-1A、1B等来讲，则是执行步骤2.2。步骤2.2与步骤2.1相似，差别仅在于借用选取与主动式卫星传感器同步的参考被动式卫星传感器获取气溶胶辐射参考影响，再进行时间扩展。以MODIS/Terra为待校正被动式卫星传感器，MODIS/Aqua传感器为参考被动式卫星传感器为例：首先选定Aqua卫星遥感影像和Terra卫星遥感影像中的伪不变特征，去除伪不变特征上空的瑞利散射影响，得出两影像中伪不变特征上空气溶胶辐射影响之间的相关关系，将该相关关系应用于研究区域的气溶胶辐射参考影响，即可求得Terra卫星遥感影像的气溶胶辐射影响。此外，由于气溶胶时空变化特性较大，该时间扩展方案不适于用在过境时间相差特别大的卫星影像上，过境时间相差1天甚至更长的，若采用该方案可能会产生很大的误差。

传感器接收到的总辐射可以简单表示为地表反射贡献，瑞利散射、气溶胶影响的总和：

MODIS/Aqua  L_ti(λ)＝L_ri(λ+L_mai(λ)+L_si(λ)       (12)

待校正影像  L_tj(λ)＝L_rj(λ)+L_maj(λ)+L_sj(λ)      (13)

对于一般伪不变特征，地表反射的贡献变化可以忽略不计，即有L_si(λ)＝L_sj(λ)。大气分子的瑞利散射可以较精确的加以计算，而传感器接收到辐射可以经过辐射定标得到，因此，联立方程12和13，便可得到伪不变特征的气溶胶辐射影响之间的相关关系，利用该相关关系对改进的浑浊水体上空的气溶胶辐射影响进行运算，就可得到待校正影像的改进的气溶胶辐射影响。

步骤3，根据气溶胶辐射影响，实现浑浊水体大气校正。

根据方程(7)，离水辐亮度L_w(λ_i)可以用下式计算得到：

$L_w\left({\mathrm{\λ}}_i\right)=\frac{L_t\left({\mathrm{\λ}}_i\right)-L_r\left({\mathrm{\λ}}_i\right)-L_{\mathrm{ma}}\left({\mathrm{\λ}}_i\right)-T\left({\mathrm{\λ}}_i\right)L_g\left({\mathrm{\λ}}_i\right)-t\left({\mathrm{\λ}}_i\right)L_f\left({\mathrm{\λ}}_i\right)}{t\left({\mathrm{\λ}}_i\right)}---\left(14\right)$

瑞利散射、太阳耀斑、白帽影响可以用数值模拟手段精确计算，因此，利用计算得到的瑞利散射、太阳耀斑、白帽影响，以及步骤2中得到的气溶胶辐射影响，就可实现浑浊水体大气校正。

参见附图2，本发明提供了实施例的大气校正流程以供实施参考：

1、对CALIOP原始数据进行处理以获取CALIOP反演值，并对其进行去云、去噪处理；

2、利用辅助气象参数，对卫星遥感影像进行大气校正预处理，并反演出浑浊水体上空的MODIS气溶胶光学厚度，计算出浑浊水体区域的瑞利散射、太阳耀斑、白帽影响，得到大气校正初步结果，该大气校正结果中，瑞利散射、太阳耀斑、白帽影响已经去除，但还残留有气溶胶影响，本步骤中所用的辅助气象参数，由美国国家环境预测中心(NCEP)通过美国国家航空航天局(NASA)网站提供；

3、利用去云、去噪处理后的CALIOP反演值，对常用业务化标准算法输出的浑浊水体气溶胶光学厚度进行气溶胶光学厚度最邻近最小最优处理，得出浑浊水体上空改进的MODIS气溶胶光学厚度改进分布数据；对于需要进行时间扩展的卫星影像，则采用伪不变特征上空的气溶胶影响变化关系来实现；

4、利用浑浊水体上空的气溶胶光学厚度分布改进数据，估算气溶胶辐射影响，获取浑浊水体气溶胶影响估计值，执行大气气溶胶校正处理以消除大气校正初步结果中的气溶胶辐射影响，得到离水辐亮度。

Claims (3)

1.一种浑浊水体大气校正方法，其特征在于：包括以下步骤，

步骤1，将待研究的浑浊水体作为研究区域，进行主动式卫星遥感气溶胶光学厚度初步反演，获取研究区域的气溶胶光学厚度主动观测值并进行去云处理和去噪处理；

步骤2，根据待校正被动式卫星传感器与主动式卫星传感器的过境时间的同步情况选择执行，当待校正被动式卫星传感器与主动式卫星传感器同步时执行步骤2.1，当待校正被动式卫星传感器与主动式卫星传感器不同步时执行步骤2.2，

步骤2.1，进行被动式卫星遥感气溶胶光学厚度初步反演，获取研究区域的气溶胶光学厚度被动观测值；利用所述气溶胶光学厚度主动观测值对相应的气溶胶光学厚度被动观测值进行气溶胶光学厚度最邻近最小最优处理，得到研究区域的气溶胶光学厚度分布改进数据，根据所述气溶胶光学厚度分布改进数据计算气溶胶辐射影响；

在步骤2.1中所述进行气溶胶光学厚度最邻近最小最优处理的具体方式为，步骤2.1.1，计算研究区域的待校正被动式卫星遥感影像内任一像元与气溶胶光学厚度主动观测值点数据之间的距离，确定离其最近的气溶胶光学厚度主动观测值；步骤2.1.2，比较该像元的气溶胶光学厚度被动观测值是否小于离其最近的气溶胶光学厚度主动观测值，若小于则不做处理；否则将离其最近的气溶胶光学厚度主动观测值赋予该像元；重复前两个步骤2.1.1和2.1.2，直到遍历完整个研究区域；

步骤2.2，选取与主动式卫星传感器同步的参考被动式卫星传感器，进行被动式卫星遥感气溶胶光学厚度初步反演，获取研究区域的气溶胶光学厚度被动观测参考值；利用所述气溶胶光学厚度主动观测值对相应的气溶胶光学厚度被动观测参考值进行气溶胶光学厚度最邻近最小最优处理，得到研究区域的气溶胶光学厚度分布改进参考数据，根据所述气溶胶光学厚度分布改进参考数据计算气溶胶辐射参考影响；对气溶胶辐射参考影响进行时间扩展，得到气溶胶辐射影响；

在步骤2.2中所述进行气溶胶光学厚度最邻近最小最优处理的具体方式为，步骤2.2.1，计算研究区域的参考被动式卫星遥感影像内任一像元与气溶胶光学厚度主动观测值点数据之间的距离，确定离其最近的气溶胶光学厚度主动观测值；步骤2.2.2，比较该像元的气溶胶光学厚度被动观测参考值是否小于离其最近的气溶胶光学厚度主动观测值，若小于则不做处理，否则将离其最近的气溶胶光学厚度主动观测值赋予该像元；重复前两个步骤2.2.1和2.2.2，直到遍历完整个研究区域；

步骤3，根据气溶胶辐射影响，实现浑浊水体的大气校正。

2.根据权利要求1所述的浑浊水体大气校正方法，其特征在于：所述浑浊水体为近岸浑浊水体或内陆浑浊水体。

3.根据权利要求1所述的浑浊水体大气校正方法，其特征在于：步骤1所述去云处理的具体方式为，利用与主动式卫星传感器时空同步的待校正被动式卫星遥感影像或参考被动式卫星遥感影像，对研究区域的气溶胶光学厚度主动观测值进行去云处理。

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