CN105975777A - 顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，在构建过程中考虑了大气条件下天空光角度分布的影响，以及地表与大气之间的多次反射机制。模型用户需要通过所获得的空间传感器观测到的关于地面目标的多角度反射率数据，反演地表双向反射分布函数BRDF模型；利用太阳入射与传感器观测之间的几何角度关系计算BRDF模型核函数；通过实地测量或卫星观测反演得到的大气气溶胶的光学特性参数以及水汽、臭氧等成分的含量，实施地‑气耦合辐射传输计算获得下行辐照度场中的漫总比参数、天空光角度分布函数、大气球面反照率等地表反照率遥感模型所需输入参数，同时计算直射与漫射反照率以及天空光角度分布影响下的漫射反照率。

Description

顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型

技术领域

本发明涉及遥感科学地表反射特性提取建模领域，具体是一种顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型。

背景技术

空间光学载荷对地观测时，地表和大气的复合影响必须予以考虑。大气中关键成分与粒子因其具有各向异性的散射相函数，使得大气层内散射辐射场具有非均一的空间分布特性，即“天空光”的概念。一方面，地表反射改变了太阳入射辐射的重新分配，大多数的自然地表均具有明显的方向性反射辐射特征，必须通过地表双向反射分布函数BRDF予以描述。而在空间某一高度观测地面目标时，除了地表类型、材质、结构和粗糙度等因素的影响，“太阳-地表-观测”之间的相对几何位置关系是驱动BRDF模型计算结果的最主要影响因子。“直射反照率”是通过获取的BRDF分别在观测空间进行角度积分，表征了绝对晴空条件下的地表反射特性参量；而“漫射反照率”需要进一步的在入射空间进行角度积分，表征了阴天条件下的地表反射特性参量。因此，掌握地表的方向性反射分布特征是顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型构建的第一步。另一方面，天空光主要是大气分子和大气气溶胶颗粒散射太阳辐射，以及地表和大气散射粒子之间的多次相互作用共同导致的结果，它既包含了大气组分和状态的信息，也包含了地表的信息，同时还包含有地表与大气之间的耦合信息。对这一物理量及其角度分布的研究将有助于更进一步的了解地-气系统相互作用机制。

地表反照率的计算大多针对太阳反射(0.4～2.5μm)波段。目前国际上使用的地表反照率计算式仍然依据基于天空光各向同性假设前提下得到的地表反照率模型，如美国NASA MODIS BRDF研究小组建立的地表反照率(又称“蓝空”地表反照率)模型，该模型忽略了现实大气条件下散射辐射场的空间分布，并认为任何大气条件下天空光的分布可以用“各向同性”予以近似。理论计算研究结果表明，这一模型只能用在太阳高度角大于40°时的情况，而当太阳高度角低于40°时，大气浑浊度是影响模型精度的最主要因素。

发明内容

本发明的目的是提供一种顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，以解决现有地表反射特性定量提取中的精度和应用局限性的问题。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：通过多角度卫星观测地表目标的遥感数据，引入考虑遥感过程中存在的热点效应即后向反射峰值的Ross-Li-Maignan地表反射模型，简称RLM模型，并获得RLM模型的核系数；

利用太阳入射角度、传感器观测角度计算地表朗伯散射核、Ross体散射核和Li-Sparse互易散射核函数的值，通过RLM模型计算任意入射角度条件下的地表双向反射比因子BRF，再将得到的双向反射分布函数BRDF，BRDF＝π^-1×BRF，分别通过视空间角度积分运算获得直射反照率；

利用观测时刻获取的气溶胶和水汽等大气关键成分的光学特性参数，运行辐射传输模型，获得太阳入射辐射场中的漫总比参数，并构建天空光角度分布函数；

通过将直射反照率在入射空间进行角度积分，并利用已获得的天空光角度分布函数作为权重，在所有积分角度对直射反照率进行积分计算，从而获得实际天空光分布影响下的漫射反照率；

所构建的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型如公式(1)：

$\begin{array}{c}\mathrm{\α}(\mathrm{\λ},{\mathrm{\θ}}_s,\mathrm{\τ})\\ =\frac{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1(L_{dir}^{\↑}+L_{dif}^{\↑}+L_{ms}^{\↑}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}+L_{ms}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}\\ =\frac{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{\mathrm{\α}}_{dir}(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{L}_{ms}^{\↑}{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{L}_{ms}^{\↓}{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}\\ =\frac{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1({\mathrm{\α}}_{dir}+G_u)(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{G}_d(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}\\ =\frac{G{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{\mathrm{\α}}_{dir}(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{L}_{dir}^{\↓}{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{L}_{dif}^{\↓}{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\mathrm{G\α}}_{atm}{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{\mathrm{\α}}_{dir}(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}\\ =\frac{G(E_{dir}^{\↓}{\mathrm{\α}}_{dir}+E_{dif}^{\↓}{\mathrm{\α}}_{ani\_dif})}{E_{dir}^{\↓}+E_{dif}^{\↓}+{\mathrm{G\α}}_{atm}(E_{dir}^{\↓}{\mathrm{\α}}_{dir}+E_{dif}^{\↓}{\mathrm{\α}}_{nai\_dif})}\\ =\frac{G\[(1-f_{dt}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ}\left)\right){\mathrm{\α}}_{dir}({\mathrm{\θ}}_s,\mathrm{\λ})+f_{dt}(\mathrm{\τ},\mathrm{\λ}){\mathrm{\α}}_{ani\_dif}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ})\]}{1+{\mathrm{G\α}}_{atm}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ})\[(1-f_{dt}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ}\left)\right){\mathrm{\α}}_{dir}({\mathrm{\θ}}_s,\mathrm{\λ})+f_{dt}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ}){\mathrm{\α}}_{ani\_dif}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ})\]}\end{array}---\left(1\right),$

模型的公式(1)中，L表示辐射亮度，E表示辐射照度或辐射通量密度，符号↑/↓表示辐射传输的方向，分别对应向上/向下，下标ms表示多次散射，θ_s和φ_s分别为太阳天顶角和方位角，θ_v和φ_v则分别表示观测天顶角和方位角，f_dt(λ,τ)表示下行辐射漫总比，α_dir(θ_s,λ)和α_{ani_dif}(λ,τ)分别表示直射和漫射反照率，G＝(1-α_{ani_dif}α_atm)^-1为地-气系统相互作用增益因子，G_d和G_u分别表示地-气交界处向下和向上的增益因子，λ为传感器观测通道中心波长，公式(1)中，α_{ani_dif}(λ,τ)用公式(2)计算：

${\mathrm{\α}}_{ani\_dif}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ})=\frac{1}{\mathrm{\π}}{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{f}_{ads}({\mathrm{\θ}}_s,{\mathrm{\φ}}_s;\mathrm{\τ},\mathrm{\λ}){\mathrm{\α}}_{dir}({\mathrm{\θ}}_s,\mathrm{\λ}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s---\left(2\right),$

公式(2)中，为天空光角度分布函数；

模型的公式(1)在理论推导中运用了下面的关系式：

其中大气球面反照率的计算式如下：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_{atm}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ})=\\ \frac{1}{{\mathrm{\π}}^2}{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1\left[\begin{array}{c}{R}_{rayl}({\mathrm{\Ω}}_s,{\mathrm{\Ω}}_v;\mathrm{\λ},P)+T_{H_{2}O}({\mathrm{\θ}}_s,{\mathrm{\θ}}_v,0.5C_{H_{2}O})\×\\ (R_{rayl+aero}\left({\mathrm{\Ω}}_s,{\mathrm{\Ω}}_v;\mathrm{\λ},\mathrm{\τ},P\right)-R_{rayl}\left({\mathrm{\Ω}}_s,{\mathrm{\Ω}}_v;\mathrm{\λ},P\right))\end{array}\right]{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{\μ}}_v{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s{\mathrm{d\μ}}_v{\mathrm{d\φ}}_v\end{array}---\left(4\right),$

公式(4)中，Ω_s＝(θ_s,φ_s)与Ω_v＝(θ_v,φ_v)分别表示太阳与观测位置，P为地表高度处的大气压强，R_rayl与R_rayl+aero分别表示瑞利大气、瑞利分子和气溶胶混合大气的固有发射率，为水汽柱含量，μ表示角度余弦值，至此便实现了高精度地表谱反照率的理论计算和遥感模型的构建。

所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：考虑了实际天空光的分布特点。

所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：考虑了实际大气与地表的多次相互作用对地表水平处向下的辐射照度场和向上的反射辐射场的影响机制。

所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：可应用于非均一分布的下垫面地表。

所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：包含了太阳入射角度和大气浑浊度这两个最关键的影响因素，所述模型对大角度入照条件和较浑浊大气条件下地表反照率的高精度遥感具有技术优势。

所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：有望解决高纬度地区尤其是冬春季节地表反射特性精度遥感不足的问题。

所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：为任何涉及地表-大气耦合辐射传输的高精度计算和特征目标的辐射修正提供唯一下垫面地表反射特性接口参数支持。

所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：为提高卫星遥感反照率产品与地基测量数据的一致性、减小数据交叉比对误差提供了桥梁衔接的作用，有效支持空间高分辨卫星遥感数据的地面真实性检验和临近空间光电系统的实时标校。

本发明的原理是：依据大气散射辐射具有各向异性的本质特征，以及地表双向反射BRDF理论，通过引入天空光角度分布函数来刻画下行漫射辐射在积分空间内对地表BRDF的影响，通过漫总比来描述下行辐照度场中漫射成分所占比例，通过大气球面反照率、地表直射反照率和漫射反照率来共同描述辐射在地-气系统中的多次相互作用机制。

本发明研发了一种新型的顾及天空光实际分布影响的高精度地表反照率遥感模型，以弥补现有模型在区域、季节适用性以及计算精度等方面的不足，更好地满足气候研究对陆表参数遥感产品的应用需求，同时也为卫星陆表产品的地面真实性检验提供通用模型支持。

与现有技术相比本发明具有的积极效果在于：

1)由于引入了天空光角度分布函数，因此对实际大气的区域适用性更加自由，既可以应用于中低纬度地区，也可以应用于高纬度地区；

2)由于构建的地表反照率遥感模型考虑了太阳位置和大气状况等主要参数，对于高纬度尤其是冬春季节地表特性的定量提取，具有精度上的技术优势；

3)由于使用了地-气耦合系统辐射传输理论，综合考虑了地表与大气之间的多次反射机制，发现了太阳高度角在小于40°时，天空散射光对BRDF模型的体散射核和几何光学散射核的影响规律。这一发现为临近空间对地观测目标的方向性校正和辐射校正提供了新的视角，起到了积极的指导意义。

附图说明

图1是本发明的模块结构图。

图2是本发明的技术流程。

图3是RLM BRDF模型积分核查找表图。

具体实施方式

顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，通过多角度卫星观测地表目标的遥感数据，引入考虑遥感过程中存在的热点效应即后向反射峰值的Ross-Li-Maignan地表反射模型，简称RLM模型，并获得RLM模型的核系数；

利用太阳入射角度、传感器观测角度计算地表朗伯散射核、Ross体散射核和Li-Sparse互易散射核函数的值，通过RLM模型计算任意入射角度条件下的地表双向反射比因子BRF，再将得到的双向反射分布函数BRDF，BRDF＝π^-1×BRF，分别通过视空间角度积分运算获得直射反照率；

利用观测时刻获取的气溶胶和水汽等大气关键成分的光学特性参数，运行辐射传输模型，获得太阳入射辐射场中的漫总比参数，并构建天空光角度分布函数；

通过将直射反照率在入射空间进行角度积分，并利用已获得的天空光角度分布函数作为权重，在所有积分角度对直射反照率进行积分计算，从而获得实际天空光分布影响下的漫射反照率；

所构建的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型如公式(1)：

$\begin{array}{c}\mathrm{\α}(\mathrm{\λ},{\mathrm{\θ}}_s,\mathrm{\τ})\\ =\frac{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1(L_{dir}^{\↑}+L_{dif}^{\↑}+L_{ms}^{\↑}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}+L_{ms}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}\\ =\frac{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{\mathrm{\α}}_{dir}(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{L}_{ms}^{\↑}{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{L}_{ms}^{\↓}{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}\\ =\frac{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1({\mathrm{\α}}_{dir}+G_u)(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{G}_d(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}\\ =\frac{G{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{\mathrm{\α}}_{dir}(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{L}_{dir}^{\↓}{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{L}_{dif}^{\↓}{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\mathrm{G\α}}_{atm}{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{\mathrm{\α}}_{dir}(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}\\ =\frac{G(E_{dir}^{\↓}{\mathrm{\α}}_{dir}+E_{dif}^{\↓}{\mathrm{\α}}_{ani\_dif})}{E_{dir}^{\↓}+E_{dif}^{\↓}+{\mathrm{G\α}}_{atm}(E_{dir}^{\↓}{\mathrm{\α}}_{dir}+E_{dif}^{\↓}{\mathrm{\α}}_{nai\_dif})}\\ =\frac{G\[(1-f_{dt}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ}\left)\right){\mathrm{\α}}_{dir}({\mathrm{\θ}}_s,\mathrm{\λ})+f_{dt}(\mathrm{\τ},\mathrm{\λ}){\mathrm{\α}}_{ani\_dif}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ})\]}{1+{\mathrm{G\α}}_{atm}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ})\[(1-f_{dt}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ}\left)\right){\mathrm{\α}}_{dir}({\mathrm{\θ}}_s,\mathrm{\λ})+f_{dt}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ}){\mathrm{\α}}_{ani\_dif}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ})\]}\end{array}---\left(1\right),$

模型的公式(1)中，L表示辐射亮度，E表示辐射照度或辐射通量密度，符号↑/↓表示辐射传输的方向，分别对应向上/向下，下标ms表示多次散射，θ_s和φ_s分别为太阳天顶角和方位角，θ_v和φ_v则分别表示观测天顶角和方位角，f_dt(λ,τ)表示下行辐射漫总比，α_dir(θ_s,λ)和α_{ani_dif}(λ,τ)分别表示直射和漫射反照率，G＝(1-α_{ani_dif}α_atm)^-1为地-气系统相互作用增益因子，G_d和G_u分别表示地-气交界处向下和向上的增益因子，λ为传感器观测通道中心波长，公式(1)中，α_{ani_dif}(λ,τ)用公式(2)计算：

${\mathrm{\α}}_{ani\_dif}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ})=\frac{1}{\mathrm{\π}}{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{f}_{ads}({\mathrm{\θ}}_s,{\mathrm{\φ}}_s;\mathrm{\τ},\mathrm{\λ}){\mathrm{\α}}_{dir}({\mathrm{\θ}}_s,\mathrm{\λ}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s---\left(2\right),$

公式(2)中，为天空光角度分布函数；

模型的公式(1)在理论推导中运用了下面的关系式：

其中大气球面反照率的计算式如下：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_{atm}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ})=\\ \frac{1}{{\mathrm{\π}}^2}{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1\left[\begin{array}{c}{R}_{rayl}({\mathrm{\Ω}}_s,{\mathrm{\Ω}}_v;\mathrm{\λ},P)+T_{H_{2}O}({\mathrm{\θ}}_s,{\mathrm{\θ}}_v,0.5C_{H_{2}O})\×\\ (R_{rayl+aero}\left({\mathrm{\Ω}}_s,{\mathrm{\Ω}}_v;\mathrm{\λ},\mathrm{\τ},P\right)-R_{rayl}\left({\mathrm{\Ω}}_s,{\mathrm{\Ω}}_v;\mathrm{\λ},P\right))\end{array}\right]{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{\μ}}_v{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s{\mathrm{d\μ}}_v{\mathrm{d\φ}}_v\end{array}---\left(4\right),$

公式(4)中，Ω_s＝(θ_s,φ_s)与Ω_v＝(θ_v,φ_v)分别表示太阳与观测位置，P为地表高度处的大气压强，R_rayl与R_rayl+aero分别表示瑞利大气、瑞利分子和气溶胶混合大气的固有发射率，为水汽柱含量，μ表示角度余弦值，至此便实现了高精度地表谱反照率的理论计算和遥感模型的构建。

本发明顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，考虑了实际天空光的分布特点、实际大气与地表的多次相互作用对地表水平处向下的辐射照度场和向上的反射辐射场的影响机制，可应用于非均一分布的下垫面地表。该模型，包含了太阳入射角度和大气浑浊度这两个最关键的影响因素，模型对大角度入照条件和较浑浊大气条件下地表反照率的高精度遥感具有技术优势。

本发明有望解决高纬度地区尤其是冬春季节地表反射特性精度遥感不足的问题。为任何涉及地表-大气耦合辐射传输的高精度计算和特征目标的辐射修正提供唯一下垫面地表反射特性接口参数支持。为提高卫星遥感反照率产品与地基测量数据的一致性、减小数据交叉比对误差提供了“桥梁衔接”的作用，有效支持空间高分辨卫星遥感数据的地面真实性检验和临近空间光电系统的实时标校。

参见图1，顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，包括有6个大模块：

模块1是目标方向性反射率观测数据输入模块，包括近地面或空基光学平台探测数据的提取与预处理。

模块2地表目标BRDF计算模块，该模块中涉及到几何角度计算、BRDF模型核函数计算以及多角度BRDF模型反演方法。

模块3是地表反射特性参数计算模块，包含有地表直射反照率、漫射反照率。

模块4是大气光学特性参数测量与辐射传输计算，包括气溶胶光学特性参数测量、水汽与臭氧等大气模式参数测量。

模块5利用测量的大气光学数据作为输入参数，驱动大气辐射传输计算模型，得到天空光角度分布函数、下行辐照度场漫总比和大气球面反照率等关键参数。

模块6利用模块3和模块5分别得到的地表反射特性参数和大气辐射场参数，同步输入至实际天空光分布影响下的漫射反照率计算模型。

模块6是本发明的核心部分，亦即前述构建的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，本发明在理论和原理上进行了详细推导。通过模块1～模块3的输出数据作为顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型的地表参数输入，通过模块4～模块5的输出数据作为顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型的大气参数输入，从而计算瞬时地表反照率。

本发明主要技术流程图如图2所示。其中，模块3中的中间数据的计算，可通过如图3所示的查找表快速插值得到。由于前述反照率计算模型包含针对空间角度的四维积分计算，为了提高顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型的计算效率，本发明预先生成了RLM BRDF模型核函数积分查找表，计算效率提高约2000倍。

本发明主要实现了顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，高精度的技术优势主要体现在综合考虑了实际大气条件下天空光可能各向异性的分布特征，以及地表与大气之间的多次反射机制两大方面的主要因素，高效率主要体现在预先建立的反照率积分核查找表。该理论模型有助于推进国家空间高分辨卫星陆表参数产品的气候与地表定量遥感应用水平。

Claims (8)

1.顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：通过多角度卫星观测地表目标的遥感数据，引入考虑遥感过程中存在的热点效应即后向反射峰值的Ross-Li-Maignan地表反射模型，简称RLM模型，并获得RLM模型的核系数；

利用太阳入射角度、传感器观测角度计算地表朗伯散射核、Ross体散射核和Li-Sparse互易散射核函数的值，通过RLM模型计算任意入射角度条件下的地表双向反射比因子BRF，再将得到的双向反射分布函数BRDF，BRDF＝π^-1×BRF，分别通过视空间角度积分运算获得直射反照率；

利用观测时刻获取的气溶胶和水汽等大气关键成分的光学特性参数，运行辐射传输模型，获得太阳入射辐射场中的漫总比参数，并构建天空光角度分布函数；

通过将直射反照率在入射空间进行角度积分，并利用已获得的天空光角度分布函数作为权重，在所有积分角度对直射反照率进行积分计算，从而获得实际天空光分布影响下的漫射反照率；

所构建的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型如公式(1)：

$\begin{array}{c}\mathrm{\α}\left(\mathrm{\λ},{\mathrm{\θ}}_s,\mathrm{\τ}\right)\\ =\frac{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1\left(L_{dir}^{\↑}+L_{dif}^{\↑}+L_{ms}^{\↑}\right){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1\left(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}+L_{ms}^{\↓}\right){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}\\ =\frac{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{\mathrm{\α}}_{dir}\left(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}\right){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{L}_{ms}^{\↑}{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1\left(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}\right){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{L}_{ms}^{\↓}{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}\\ =\frac{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1\left({\mathrm{\α}}_{dir}+G_u\right)\left(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}\right){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1\left(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}\right){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{G}_d\left(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}\right){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}\\ =\frac{G{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{\mathrm{\α}}_{dir}\left(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}\right){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}{{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{L}_{dir}^{\↓}{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{L}_{dif}^{\↓}{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s+{\mathrm{G\α}}_{atm}{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{\mathrm{\α}}_{dir}\left(L_{dir}^{\↓}+L_{dif}^{\↓}\right){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s}\\ =\frac{G\left(E_{dir}^{\↓}{\mathrm{\α}}_{dir}+E_{dif}^{\↓}{\mathrm{\α}}_{ani\_dif}\right)}{E_{dir}^{\↓}+E_{dif}^{\↓}+{\mathrm{G\α}}_{atm}\left(E_{dir}^{\↓}{\mathrm{\α}}_{dir}+E_{dif}^{\↓}{\mathrm{\α}}_{ani\_dif}\right)}\\ =\frac{G\[\left(1-f_{dt}\left(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ}\right)\right){\mathrm{\α}}_{dir}\left({\mathrm{\θ}}_s,\mathrm{\λ}\right)+f_{dt}\left(\mathrm{\τ},\mathrm{\λ}\right){\mathrm{\α}}_{ani\_dif}\left(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ}\right)\]}{1+{\mathrm{G\α}}_{atm}\left(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ}\right)\[\left(1-f_{dt}\left(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ}\right)\right){\mathrm{\α}}_{dir}\left({\mathrm{\θ}}_s,\mathrm{\λ}\right)+f_{dt}\left(\mathrm{\τ},\mathrm{\λ}\right){\mathrm{\α}}_{ani\_dif}\left(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ}\right)\]}\end{array}$

模型的公式(1)中，L表示辐射亮度，E表示辐射照度或辐射通量密度，符号↑/↓表示辐射传输的方向，分别对应向上/向下，下标ms表示多次散射，θ_s和φ_s分别为太阳天顶角和方位角，θ_v和φ_v则分别表示观测天顶角和方位角，f_dt(λ,τ)表示下行辐射漫总比，α_dir(θ_s,λ)和α_{ani_dif}(λ,τ)分别表示直射和漫射反照率，G＝(1-α_{ani_dif}α_atm)^-1为地-气系统相互作用增益因子，G_d和G_u分别表示地-气交界处向下和向上的增益因子，λ为传感器观测通道中心波长，公式(1)中，α_{ani_dif}(λ,τ)用公式(2)计算：

${\mathrm{\α}}_{ani\_dif}(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ})=\frac{1}{\mathrm{\π}}{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{f}_{ads}({\mathrm{\θ}}_s,{\mathrm{\φ}}_s;\mathrm{\τ},\mathrm{\λ}){\mathrm{\α}}_{dir}({\mathrm{\θ}}_s,\mathrm{\λ}){\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s---\left(2\right),$

公式(2)中，为天空光角度分布函数；

模型的公式(1)在理论推导中运用了下面的关系式：

其中大气球面反照率的计算式如下：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_{atm}\left(\mathrm{\λ},\mathrm{\τ}\right)=\\ \frac{1}{{\mathrm{\π}}^2}{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1{\∫}_0^{2\mathrm{\π}}{\∫}_0^1\left[\begin{array}{c}{R}_{rayl}({\mathrm{\Ω}}_s,{\mathrm{\Ω}}_v;\mathrm{\λ},P)+T_{H_{2}O}({\mathrm{\θ}}_s,{\mathrm{\θ}}_v,0.5C_{H_{2}O})\×\\ \left(R_{rayl+aero}\right({\mathrm{\Ω}}_s,{\mathrm{\Ω}}_v;\mathrm{\λ},\mathrm{\τ},P)-R_{rayl}({\mathrm{\Ω}}_s,{\mathrm{\Ω}}_v;\mathrm{\λ},P\left)\right)\end{array}\right]{\mathrm{\μ}}_s{\mathrm{\μ}}_v{\mathrm{d\μ}}_s{\mathrm{d\φ}}_s{\mathrm{d\μ}}_v{\mathrm{d\φ}}_v\end{array}---\left(4\right),$

公式(4)中，Ω_s＝(θ_s,φ_s)与Ω_v＝(θ_v,φ_v)分别表示太阳与观测位置，P为地表高度处的大气压强，R_rayl与R_rayl+aero分别表示瑞利大气、瑞利分子和气溶胶混合大气的固有发射率，为水汽柱含量，μ表示角度余弦值，至此便实现了高精度地表谱反照率的理论计算和遥感模型的构建。

2.根据权利要求1所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：考虑了实际天空光的分布特点。

3.根据权利要求1所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：考虑了实际大气与地表的多次相互作用对地表水平处向下的辐射照度场和向上的反射辐射场的影响机制。

4.根据权利要求1所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：可应用于非均一分布的下垫面地表。

5.根据权利要求1所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：包含了太阳入射角度和大气浑浊度这两个最关键的影响因素，所述模型对大角度入照条件和较浑浊大气条件下地表反照率的高精度遥感具有技术优势。

6.根据权利要求1所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：有望解决高纬度地区尤其是冬春季节地表反射特性精度遥感不足的问题。

7.根据权利要求1所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：为任何涉及地表-大气耦合辐射传输的高精度计算和特征目标的辐射修正提供唯一下垫面地表反射特性接口参数支持。

8.根据权利要求1所述的顾及实际天空光分布影响的地表反照率遥感模型，其特征在于：为提高卫星遥感反照率产品与地基测量数据的一致性、减小数据交叉比对误差提供了桥梁衔接的作用，有效支持空间高分辨卫星遥感数据的地面真实性检验和临近空间光电系统的实时标校。