CN102508226B - 一种实现浑浊水体区域modis影像大气校正的方法 - Google Patents
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Abstract
一种实现浑浊水体区域MODIS影像大气校正的方法,其步骤如下:(1)读入531、551、667和678nm波段实测的标准离水反射率之间的经验关系、Rayleigh散射查找表、模型所涉及波段的MODIS影像、同步大气压强、风速和臭氧厚度数据;(2)在步骤(1)涉及的气象数据的基础上,利用Rayleigh散射查找表算法,计算MODIS各波段Rayleigh散射贡献的反射率,并加以订正;(3)利用Rayleigh散射修正后的MODIS影像数据,构建531、551、667和678nm波段的反射率之间的经验关系;(4)在步骤(4)的基础上,利用Angstrom气溶胶指数模型,计算MODIS各波段的气溶胶散射贡献的反射率;(5)在步骤(2)、(4)的基础上计算大气的程辐射贡献的反射率,并对MODIS影像进行大气校正。
Description
技术领域
本发明涉及一种实现浑浊水体区域MODIS(Moderate-Resolution ImagingSpectroradiometer)影像大气校正的方法,属于水色定量遥感理论与应用技术领域,适用于水色定量遥感的理论方法和应用技术研究。
背景技术
标准MODIS大气校正算法称之为“清洁”水体大气校正算法。该算法的基本假设在于研究区域内存在“清洁”水体(叶绿素a浓度<0.5-1.0μg/l,悬浮浓度几乎0),则MODIS近红外两个波段的离水反射率近似为零,但是由于大气散射作用,使得传感器探测到的信号不为零,因此可以将这部分信号归根为大气程辐射的贡献,并用于大气信息的提取。标准MODIS大气校正算法就是利用“清洁”水体的这种光学性质进行大气校正的。因此,标准MODIS大气校正算法成败的关键在于是否能够在研究区域内找到一种为“清洁”水体的像元。
众所周知,中国海岸带海域,尤其是黄河口、长江口和珠江口等三角洲地带的水体,黄河、长江和珠江携带大量的泥沙入海,以致入海口很大面积的水域含沙量非常之高。研究结果表明,在近红外波段,水体的离水反射率与悬浮泥沙浓度成正比,哪怕水体中仅含微量的悬浮泥沙,都将引起近红外波段离水辐亮度成倍的增长。这就意味着标准MODIS大气校正算法在这些区域将会失败。要想在浑浊的II类水体中实现大气精校正,则需要更多的先验知识参与大气校正过程。
发明内容
本发明的目的在于提供一种实现浑浊水体区域MODIS影像大气校正的方法,以解决现有技术中标准MODIS大气校正算法在浑浊水体区域无法适用的缺陷,在浑浊的II类水体中实现大气精校正。
本发明一种实现浑浊水体区域MODIS影像大气校正的方法,具体所采用的技术方案,包括如下步骤:
步骤(1):读入531、551、667和678nm波段实测的标准离水反射率之间的经验关系、Rayleigh散射查找表、模型所涉及波段的MODIS影像、同步大气压强、风速和臭氧厚度数据。其中标准离水反射率之间的关系如下:
[ρw]N(λ2)≈a1[ρw]N(λ1)
[ρw]N(λ4)≈a2[ρw]N(λ3)
式中,xm、xn和ym为经验常数,可以通过回归计算得到。
步骤(2):在步骤(1)涉及的气象数据的基础上,利用Rayleigh散射查找表算法,计算MODIS各波段Rayleigh散射贡献的反射率,并加以订正。
ρt(λ)=ρr(λ)+ρa(λ)+ρra(λ)+t(λ)[ρw]N(λ)
ρat(λ)=ρpath-ρr(λ)=ρa(λ)+ρra(λ)+t(λ)ρn(λ)
式中,ρr(λ)为Rayleigh散射贡献的反射率;ρa(λ)为气溶胶散射贡献的反射率;ρat(λ)为经过Rayleigh散射校正后的表观反射率;ρra(λ)为气溶胶和大气分子多次散射贡献的反射率,该项可以解释光子在大气分子和气溶胶颗粒之间多次穿梭的结果;ρn(λ)为待求的表观反射率;t(λ)为漫射透过系数,其表达式如下:
式中,θsat为卫星天顶角;θsol为太阳高度角;τr(λ)为Rayleigh散射光学厚度。Rayleigh散射光学厚度与气压之间存在如下关系:
式中,τr,0(λ)为标准大气压下的Rayleigh散射的光学厚度,可从Rayleigh散射查找表中获取;P0为标准大气压,其值取1013.25mb;P为像元所在位置的实际大气压强。臭氧光学厚度可以用下式表示:
式中,DU为单位臭氧浓度。
步骤(3):利用Rayleigh散射修正后的MODIS影像数据,构建531、551、667和678nm波段的反射率之间的经验关系。
Rayleigh散射修正后的MODIS影像在531、551、667和678nm波段的反射率之间的经验关系形式如下:
ρat(λ2)=xmρat(λ1)+ym
ρat(λ4)=xnρat(λ3)
步骤(4):在步骤(3)的基础上,利用531、551、667和678nm波段反射率的经验关系,结合Angstrom气溶胶指数模型,计算MODIS各波段的气溶胶散射和气溶胶-Rayleigh多次散射贡献的反射率。
将步骤(1)所示的经验关系,代入ρat(λ)的表达式,并化简可得:
Angstrom气溶胶指数模型ε(λs,λ1)如下:
式中,n为Angstrom指数;λ1为参考波段。将ε(λs,λ1)代入本步骤中的ρt(λ2)和ρt(λ4)的表达式可得:
式中,ρas(λ)为ρra(λ)和ρa(λ)的和。将步骤(3)中的经验关系代入上式可得参考波段的ρas(λ)和n的计算方程组:
步骤(5):在步骤(2)、(4)的基础上计算大气的程辐射贡献的发射率,并对MODIS影像进行大气校正,计算公式如下:
本发明一种实现浑浊水体区域MODI S影像大气校正的方法,其优点及功效在于:本发明以波段之间的经验关系为基础,结合查找表Rayleigh散射计算方法,研究与探讨适用于混杂II水体的MODIS大气校正算法。该算法克服了浑浊I I类水体大气校正难的问题,有助于提高浑浊水体的大气校正精度,进而有利于推动水色遥感的发展,具有重要的理论和应用意义。
附图说明
图1为本发明的气溶胶散射贡献的反射率。
图2为本发明的各波段大气校正误差。
具体实施方式
为了更好的说明本发明涉及的一种实现浑浊水体区域MODIS影像大气校正的方法,利用ASD野外地物光谱仪分别测量得到黄河口、长江口和太湖的光谱数据。2003年10月27日和28日,在太湖进行表光光学量测量的同时,收集了MODIS影像数据各一景,用于算法分析计算和精度评估。本发明涉及一种实现浑浊水体区域MODIS影像大气校正的方法,具体实现步骤如下:
步骤(1):读入531、551、667和678nm波段实测的标准离水反射率之间的经验关系、Rayleigh散射查找表、模型所涉及波段的MODIS影像、同步大气压强、风速和臭氧厚度数据。
臭氧厚度数据、风速和大气压强同步气象数据可以从NASA的官方网站ftp://oceans.gsfc.nasa.gov下载得到。531、551、667和678nm波段实测的标准离水反射率之间的经验关系如下:
[ρw]N(555nm)≈0.9812[ρw]N(53lnm),R2=0.9970
[ρw]N(678nm)≈0.9812[ρw]N(667nm),R2=0.9955
步骤(2):在步骤(1)涉及的气象数据的基础上,利用Rayleigh散射查找表算法,计算MODIS各波段Rayleigh散射贡献的反射率,并加以订正。
步骤(3):利用Rayleigh散射修正后的2003年10月27日和28日两景MODIS影像数据,构建531、551、667和678nm波段的反射率之间的经验关系。
2003年10月27日遥感影像的经验关系:
ρat(555nm)=1.1681ρat(531nm)-0.0043,R2=0.9795
ρat(678nm)=0.9808ρat(667nm),R2=0.9934
2003年10月28日遥感影像的经验关系:
ρat(555nm)=1.1106ρat(531nm)-0.0012,R2=0.9936
ρat(678nm)=0.9835ρat(667nm),R2=0.9880
步骤(4):在步骤(3)的基础上,利用531、551、667和678nm波段反射率之间的经验关系,结合Angstrom气溶胶指数模型,计算MODIS各波段的气溶胶散射和气溶胶-Rayleigh多次散射贡献的反射率。
将步骤(3)所示的经验算法,即可求得Ras(531nm)和n的值。将上述的Ras(531nm)和n的值代入Angstrom气溶胶指数模型,便可得到412、443、488、531、551、667、678、745和870nm波段的气溶胶散射贡献的反射率,如图1所示。
步骤(5):在步骤(2)、(4)的基础上计算大气的程辐射贡献的反射率,并对MODIS影像进行大气校正。
为了检验ACES大气校正算法的稳定性,本发明分别收集了2003年10月27日和28日的MODIS影像及其同步标准离水反射率数据。利用同步的标准离水反射率与经验算法的结果进行比对分析,并将该比对结果作为该经验算法的误差。图2给出了ACES算法的误差状况。由图2可知,ACES算法在412(11.96%)、443(13.50%)、488(14.94%)、531(3.56%)、555(4.19%)和667nm(18.99%)波段具有较好的遥感反射率反演精度,但是在678、748和870nm,该算法的误差较大(>30.53%)。
Claims (1)
1.一种实现浑浊水体区域MODIS影像大气校正的方法,其步骤如下:
步骤(1):读入531、551、667和678nm波段实测的标准离水反射率之间的经验关系、Rayleigh散射查找表、模型所涉及波段的MODIS影像、同步大气压强、风速和臭氧厚度数据;其中标准离水反射率之间的关系如下:
[ρw]N(λ2)≈a1[ρw]N(λ1)
[ρw]N(λ4)≈a2[ρw]N(λ3)
式中,[ρw]N(λ1)、[ρw]N(λ2)、[ρw]N(λ3)和[ρw]N(λ4)为标准反射率;a1和a2为经验系数,由实测离水反射率的回归分析得到;λ1、λ2、λ3和λ4为波长;λ1为531nm,λ2为551nm,λ3为667nm,λ4为678nm;
步骤(2):在步骤(1)涉及的气象数据的基础上,利用Rayleigh散射查找表算法,计算MODIS各波段Rayleigh散射贡献的反射率,并加以订正;
ρt(λ)=ρr(λ)+ρa(λ)+ρra(λ)+t(λ)[ρw]N(λ)
ρat(λ)=ρpath-ρr(λ)=ρa(λ)+ρra(λ)+t(λ)ρn(λ)
式中,ρr(λ)为Rayleigh散射贡献的反射率;ρa(λ)为气溶胶散射贡献的反射率;ρat(λ)为经过Rayleigh散射校正后的表观反射率;ρra(λ)为气溶胶和大气分子多次散射贡献的反射率,该项解释为光子在大气分子和气溶胶颗粒之间多次穿梭的结果;ρn(λ)为待求的表观反射率;t(λ)为漫射透过系数,其表达式如下:
式中,θsat为卫星天顶角;θsol为太阳高度角;τr(λ)为Rayleigh散射光学厚度;Rayleigh散射光学厚度与气压之间存在如下关系:
式中,τr,0(λ)为标准大气压下的Rayleigh散射的光学厚度,从Rayleigh散射查找表中获取;P0为标准大气压,其值取1013.25mb;P为像元所在位置的实际大气压强;臭氧光学厚度用下式表示:
式中,DU为单位臭氧浓度;
步骤(3):利用Rayleigh散射修正后的MODIS影像数据,构建531、551、667和678nm波段的反射率之间的经验关系;
Rayleigh散射修正后的MODIS影像在531、551、667和678nm波段的反射率之间的经验关系形式如下:
ρat(λ2)=xmρat(λ1)+ym
ρat(λ4)=xnρat(λ3)
式中,xm、xn和ym为经验常数,通过回归计算得到;
步骤(4):在步骤(3)的基础上,利用531、551、667和678nm波段反射率的经验关系,结合Angstrom气溶胶指数模型,计算MODIS各波段的气溶胶散射和气溶胶Rayleigh多次散射贡献的反射率;
将步骤(1)所示的经验关系,代入ρat(λ)的表达式,并化简可得:
Angstrom气溶胶指数模型ε(λ,λl)如下:
式中,n为Angstrom指数;将ε(λ,λl)代入本步骤中的ρt(λ2)和ρt(λ4)的表达式可得:
式中,ρas(λ)为ρra(λ)和ρa(λ)的和;将步骤(3)中的经验关系代入上式可得参考波段的ρas(λ)和n的计算方程组:
步骤(5):在步骤(2)、(4)的基础上计算大气的程辐射贡献的发射率,并对MODIS影像进行大气校正,计算公式如下:
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