CN107389617A - 基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法及设备 - Google Patents

基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法及设备 Download PDF

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CN107389617A CN201710500843.1A CN201710500843A CN107389617A CN 107389617 A CN107389617 A CN 107389617A CN 201710500843 A CN201710500843 A CN 201710500843A CN 107389617 A CN107389617 A CN 107389617A
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Abstract

本发明提供一种基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法及设备。所述方法包括S1，获取高分四号卫星的遥感数据中每个像元的观测几何；S2，基于所述遥感数据中每个像元及所述遥感数据中蓝波段数据，利用所述观测几何插值大气参数查找表，获取当前大气参数；S3，基于所述当前大气参数，利用改进的深蓝算法获取当前地表反射率，并获取不同气溶胶光学厚度下的表观反射率；S4，利用所述当前地表反射率和所述表观反射率对所述高分四号卫星的归一化表观反射率进行插值，以获取反演的气溶胶光学厚度。本发明对高分四号卫星的遥感数据进行反演得到气溶胶光学厚度，能够快速方便的实现大范围的气溶胶监测，为颗粒物污染监测提供数据源。

Description

基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法及设备
技术领域
本发明涉及大气遥感技术领域，更具体地，涉及基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法及设备。
背景技术
卫星遥感气溶胶的研究始于上世纪七十年代中期，目前，较为成熟的从可见光波段反演陆地气溶胶的算法主要有：
1)暗目标法。利用浓密植被在红光、蓝光波段的地表反射率较低，构建暗目标在这两个波段的线性关系，从卫星观测的信号中去除地表反射贡献，提取气溶胶信息。该算法已成功应用于TM、高分一号等国内外传感器。
2)深蓝算法。假定地表反射率随时间变化较小，利用清晰天的地表反射率去除地表贡献，从蓝光波段反演气溶胶，该算法已成功应用于干旱半干旱区域。
3)多角度算法。根据同一地物在不同观测角度的地表反射率比值不随波长变化，Diner等从MISR的多角度数据反演得到气溶胶，Hagolle等、张玉环等则利用不同天的卫星多角度数据计算价值函数反演得到气溶胶。
4)多角度偏振算法。利用偏振数据观测气溶胶,一般是通过设定一组气溶胶模式计算其大气偏振反射率，利用多角度、多波段观测进行最优拟合，实现气溶胶的反演。
但是，上述陆地气溶胶反演算法主要是针对极轨卫星数据，而针对静止卫星尤其是高分四号卫星数据开展的气溶胶反演研究较少；如何根据高分四号卫星数据的轨道特点，实现气溶胶的反演是需要解决的技术难题。
发明内容
本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法及设备。
根据本发明的一个方面，提供一种基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法，包括：
S1，获取高分四号卫星的遥感数据中每个像元的观测几何；
S2，基于所述遥感数据中每个像元及所述遥感数据中蓝波段数据，利用所述观测几何插值大气参数查找表，获取当前大气参数，所述当前大气参数包括：不同气溶胶光学厚度下的大气向下的半球反射率、大气整层透过率和大气路径辐射项等效反射率；
S3，基于所述当前大气参数，利用改进的深蓝算法获取当前地表反射率，并获取不同气溶胶光学厚度下的表观反射率；
S4，利用所述当前地表反射率和所述表观反射率对所述高分四号卫星的归一化表观反射率进行插值，以获取反演的气溶胶光学厚度。
进一步，所述S1中，所述观测几何包括观测天顶角、太阳天顶角和相对方位角；所述S1进一步包括：
S1.1，基于所述高分四号卫星栅格数据中的几何定位信息及观测时间，获取每个像元的经纬度，并获取每个像元的太阳天顶角和太阳方位角；
S1.2，基于所述高分四号卫星的静止观测轨道参数及所述遥感数据的投影信息，结合S1.1所述每个像元的经纬度，获取每个像元的观测天顶角和观测方位角；
S1.3，基于所述的观测方位角和太阳方位角，获取每个像元的相对方位角，结合所述太阳天顶角和所述观测天顶角，从而得到每个像元的观测几何。
进一步，通过以下步骤获取S2中所述大气参数查找表，包括：
基于所述高分四号卫星的静止观测轨道参数，获取特定区域范围内的观测天顶角的值域范围；
基于所述高分四号卫星的观测时间，获取所述特定区域范围的太阳天顶角的分布范围，并进行辐射传输模拟分析，以获取太阳天顶角的有效值域范围；
基于所述观测天顶角的值域范围、所述太阳天顶角的有效值域范围和相对方位角，利用所述遥感数据中蓝波段的波段响应函数进行辐射传输模拟分析，获取大气的路径辐射项等效反射率、大气整层透过率和大气向下的半球反射率，生成大气参数查找表。
进一步，所述S3进一步包括：
基于MODIS的地表反射率产品及所述高分四号卫星的覆盖范围，进行波段提取和图像镶嵌，获取全年范围的n天合成地表反射率库rMODIS，其中n为大于5的自然数；
基于地面观测结果拟合MODIS与所述遥感数据中蓝波段地表反射率的线性关系，获得定标系数a和b；
利用所述定标系数a和b改进深蓝算法，以修订MODIS地表反射率库rMODIS为所述高分四号卫星的地表反射率库rGF-4，计算式如下：
rGF-4＝a+b·rMODIS；
基于所述遥感数据的每个像元的经纬度和所述高分四号卫星的过境日期，利用所述地表反射率库rGF-4获得当前地表反射率。
进一步，通过以下步骤获取S4中所述归一化表观反射率，包括：
基于所述定标系数a和b，利用下式将所述遥感数据中蓝波段数据从DN值转化为表观辐亮度L：
L＝(DN-b)/a；
基于大气层顶太阳辐照度Eλ，将所述表观辐亮度L归一化为表观反射率，从而获得归一化表观反射率ρg：
其中，θs为太阳天顶角。
进一步，所述通过以下步骤获取S4中所述归一化表观反射率还包括：将所述遥感数据的空间分辨率从50米重采样到1公里，以与所述地表反射率库rGF-4相匹配。
具体的，通过下式计算所述太阳天顶角：
cosθs＝sin(lat)sinδ+cos(lat)cosδcost；
通过下式计算所述太阳方位角：
其中，lat为地理纬度，δ为太阳光与地球赤道平面的夹角，t为太阳的时角，地方时12点时为0，6点时为-π/2，18点时为π/2。
具体的，所述S3中，利用下式获取不同气溶胶光学厚度下的表观反射率：
其中，S为半球反射率，T为大气整层透过率，ρ0为大气的路径辐射项等效反射率，θs为太阳天顶角，θv为观测天顶角，为相对方位角。
根据本发明的另一个方面，还提供一种基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行本发明实施例基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法及其所有可选实施例的任一项所述的方法。
根据本发明的另一个方面，还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行本发明实施例基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法及其所有可选实施例的任一项所述的方法。
本发明实施例提出一种基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法及设备，通过高分四号卫星的遥感数据获取观测几何、当前大气参数和当前地表反射率，根据高分四号卫星的归一化表观反射率进行反演得到气溶胶光学厚度，能够快速、方便的实现大范围的气溶胶监测，为颗粒物污染监测提供了数据源。
附图说明
图1为本发明实施例基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法流程图；
图2为本发明实施例基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
高分四号卫星是我国首颗地球同步轨道高分辨率对地观测卫星，具备高时间分辨率和较高空间分辨率的优势，能对某一地区持续观测，其数据不仅在林业、减灾等领域发挥了重要作用，而且在大气污染的监测中也将发挥较大的作用。本发明的方法主要基于高分四号卫星数据，根据高分四号卫星的轨道特点计算得到的太阳天顶角、观测天顶角等信息，经过预处理得到蓝光波段表观反射率，借助地表反射率库去除地表贡献，最后反演得到的气溶胶光学厚度分布图。从而，本发明能够快速、方便的实现大范围的气溶胶光学厚度的监测，为颗粒物污染监测提供了数据源。
本发明实施例以高分四号卫星进行说明，高分四号卫星为一种静止卫星，所述静止卫星是指运行轨道为对地静止轨道的人造地球卫星。
2015年12月，高分四号卫星在西昌卫星发射中心成功发射。该卫星设计寿命为8年，运行在距地3.6万公里的地球静止轨道，定位于东经105.6度的赤道上空，搭载有一台可见光/中波红外面阵相机，采用面阵凝视方式成像，具备可见光、多光谱和红外成像能力，多光谱分辨率优于50米，红外谱段分辨率优于400米。
利用高分四号卫星对同一地区的持续观测数据可以实现大气环境快速变化的观测，本发明实施例提供一种基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法，以根据高分四号卫星数据的轨道特点实现气溶胶的反演。
如图1所示，基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法，包括：
S1，获取高分四号卫星的遥感数据中每个像元的观测几何；
S2，基于所述遥感数据中每个像元及所述遥感数据中蓝波段数据，利用所述观测几何插值大气参数查找表，获取当前大气参数，所述当前大气参数包括：不同气溶胶光学厚度下的大气向下的半球反射率、大气整层透过率和大气路径辐射项等效反射率；
本发明实施例S2对所述遥感数据中蓝波段数据，利用每个像元的观测几何插值预先生成的大气参数查找表，从而获取每个像元的当前大气参数。
S3，基于所述当前大气参数，利用改进的深蓝算法获取当前地表反射率，并获取不同气溶胶光学厚度下的表观反射率；
由于每个静止卫星的覆盖范围及观测范围的不同，在所述覆盖范围及观测范围内的地表情况，如植被、水体、裸土等情况也各部相同，因此本发明实施例S3需要对常规的深蓝算法进行改进，以获取适当的定标系统，从而获取所述高分四号卫星的当前地表反射率及不同气溶胶光学厚度下的表观反射率。
S4，利用所述当前地表反射率和所述表观反射率对所述高分四号卫星的归一化表观反射率进行插值，以获取反演的气溶胶光学厚度。
本发明实施例S4根据S3得到的当前地表反射率和表观反射率对预先生成的静止卫星的归一化表观反射率进行插值，从而获取反演的气溶胶光学厚度。
本发明实施例通过高分四号卫星的遥感数据获取观测几何、当前大气参数和当前地表反射率，根据静止卫星的归一化表观反射率进行反演得到气溶胶光学厚度，能够快速、方便的实现大范围的气溶胶监测，为颗粒物污染监测提供了数据源。
其中，所述高分四号卫星的遥感数据即高分四号卫星的遥感数据为经过几何校正的蓝、绿、红、近红外四个波段的数据，其辅助数据包括：包含定标系数、过境时间、投影参数等信息的xml文件。
在一个可选的实施例中，所述S1中，所述观测几何包括观测天顶角、太阳天顶角和相对方位角；
本发明实施例所述观测天顶角是观测方向与水平法线方向的夹角，取值范围是0～90°。太阳天顶角是表示太阳位置的一种方式，指光线入射方向与天顶方向的夹角。方位角又称地平经度(Azimuth(angle)，Az)，是在平面上量度物体之间的角度差的方法之一，是从某点的指北方向线起，依顺时针方向到目标方向线之间的水平夹角；本发明实施例所述相对方位角是指观测方位角与太阳方位角的相对方位角。
在一个可选的实施例中，所述S1基于静止卫星的遥感数据，获取所述遥感数据中每个像元的观测几何，所述观测几何包括观测天顶角、太阳天顶角和相对方位角，进一步包括：
S1.1，基于所述高分四号卫星栅格数据中的几何定位信息及观测时间，获取每个像元的经纬度，并获取每个像元的太阳天顶角和太阳方位角；所述太阳方位角即太阳所在的方位，指太阳光线在地平面上的投影与当地经线的夹角，可近似地看作是竖立在地面上的直线在阳光下的阴影与正南方的夹角。方位角以目标物正北方向为零，顺时针方向逐渐变大，其取值范围是0-360度。
具体的，通过下式计算所述太阳天顶角：
cosθs＝sin(lat)sinδ+cos(lat)cosδcost；
通过下式计算所述太阳方位角：
其中，lat为地理纬度，δ为太阳光与地球赤道平面的夹角，t为太阳的时角，地方时12点时为0，6点时为-π/2，18点时为π/2。
本发明实施例所述在地方时，是指像元所处时区的时间。
S1.2，基于所述高分四号卫星的静止观测轨道参数及所述遥感数据的投影信息，结合S1.1所述每个像元的经纬度，获取每个像元的观测天顶角和观测方位角；所述观测方位角遥感传感器摄影测量，以及地物光谱测量时使用的角度，观测方位角即观测方向在水平面的投影与太阳方向在水平面投影的夹角。
本发明实施例所述高分四号卫星的静止观测轨道参数为：位于东经105.6度的赤道上空，轨道高度3.6万公里。基于这样的静止观测轨道参数完成立体几何计算，得到每个像元的观测天顶角和观测方位角。
S1.3，基于所述的观测方位角和太阳方位角，获取每个像元的相对方位角，结合所述太阳天顶角和所述观测天顶角，从而得到每个像元的观测几何。
本发明实施例S1.3根据S1.1得到的每个像元的太阳方位角和S1.2得到的每个像元的观测方位角，可计算得到每个像元的相对方位角；则每个像元的太阳天顶角、观测天顶角和相对方位角这三个参数组成每个像元的观测几何。其中S1.1和S1.2并没有确定的先后顺序关系，S1.2也可以在S1.1之前执行。
在一个可选的实施例中，S2，基于所述遥感数据中每个像元及所述遥感数据中蓝波段数据，利用所述观测几何插值大气参数查找表，获取当前大气参数，其中所述大气参数查找表通过以下步骤获取，包括：
基于所述高分四号卫星的静止观测轨道参数，获取特定区域范围内的观测天顶角的值域范围。
基于所述高分四号卫星的观测时间，获取所述特定区域范围的太阳天顶角的分布范围，并进行辐射传输模拟分析，以获取太阳天顶角的有效值域范围；
基于所述观测天顶角的值域范围、所述太阳天顶角的有效值域范围和相对方位角，利用所述遥感数据中蓝波段的波段响应函数进行辐射传输模拟分析，获取大气向下的半球反射率、大气整层透过率、大气的路径辐射项等效反射率共三个参数，生成大气参数查找表。
本发明实施例所述高分四号卫星的静止观测轨道参数与上述实施例相同，为：位于东经105.6度的赤道上空，轨道高度3.6万公里。所述特定区域范围为中国区域，经度73-135，纬度18-53的范围内。所述相对方位角的范围为0-180度。基于上述参数得到的观测天顶角的值域范围为中国区域的观测天顶角的值域范围。
所述观测时间优选的为早晨和傍晚，此时太阳天顶角较大；进一步考虑季节变化，如夏至日、冬至日等；选取合理的观测时间，获取中国区域的太阳天顶角的分布范围，并结合辐射传输计算模拟分析得到太阳天顶角的有效值域范围。其中，辐射传输计算所用的模型为6S辐射传输模型，即Second Simulation of the Satellite Signal in the SolarSpectrum。
进一步，基于所述观测天顶角的值域范围、所述太阳天顶角的有效值域范围和相对方位角，设定高分四号卫星蓝波段的波段响应函数和大气状况，调用辐射传输模型进行模拟运算，得到大气路径辐射等效反射率、大气整层透过率和大气向下的半球反射率这三个参数，从而形成查找表。其中所述大气状况包括：气溶胶类型为大陆型气溶胶，相对于0.55μm波长处的气溶胶光学厚度，在0-2(无量纲)范围内设置为6个等级。
在一个可选的实施例中，所述S3基于所述当前大气参数，利用改进的深蓝算法获取当前地表反射率，并获取不同气溶胶光学厚度下的表观反射率，进一步包括：
基于MODIS的地表反射率产品及所述高分四号卫星的覆盖范围，进行波段提取和图像镶嵌，获取全年范围的n天合成地表反射率库rMODIS，其中n为大于5的自然数；
基于地面观测结果拟合MODIS与所述遥感数据中蓝波段地表反射率的线性关系，获得定标系数a和b；
利用所述定标系数a和b改进深蓝算法，以修订MODIS地表反射率库rMODIS为所述高分四号卫星的地表反射率库rGF-4，计算式如下：
rGF-4＝a+b·rMODIS；
基于所述遥感数据的每个像元的经纬度和所述高分四号卫星的过境日期，利用所述地表反射率库rGF-4获得当前地表反射率。
具体的，所述S3中，利用下式获取不同气溶胶光学厚度下的表观反射率：
其中，S为半球反射率，T为大气整层透过率，ρ0为大气的路径辐射项等效反射率，θs为太阳天顶角，θv为观测天顶角，为相对方位角。
本发明实施例所述MODIS是搭载在TERRA和AQUA卫星上的一个重要的传感器，是卫星上唯一将实时观测数据通过x波段向全世界直接广播，并可以免费接收数据并无偿使用的星载仪器，全球许多国家和地区都在接收和使用MODIS数据。所述获取全年范围的n天合成地表反射率库rMODIS，优选的n＝8。所述地面观测结果包括植被、水体、裸土等不同地表类型等。
本发明实施例通过地面观测结果拟合MODIS与所述高分四号卫星的遥感数据中蓝波段地表反射率的线性关系，得到定标系数a和b，从而对深蓝算法进行改进，以修订MODIS地表反射率库rMODIS为所述高分四号卫星的地表反射率库rGF-4。再根据所述遥感数据的每个像元的经纬度和所述高分四号卫星的过境日期，利用所述地表反射率库rGF-4获得当前地表反射率。
在一个可选的实施例中，S4，利用所述当前地表反射率和所述表观反射率对所述高分四号卫星的归一化表观反射率进行插值，以获取反演的气溶胶光学厚度，其中所述归一化表观反射率通过以下步骤获取，包括：
基于所述定标系数a和b，利用下式将所述遥感数据中蓝波段数据从DN值转化为表观辐亮度L：
L＝(DN-b)/a；
基于大气层顶太阳辐照度Eλ，将所述表观辐亮度L归一化为表观反射率，从而获得归一化表观反射率ρg：
其中，θs为太阳天顶角。
在一个可选的实施例中，所述归一化表观反射率的获取步骤还包括：将所述遥感数据的空间分辨率从50米重采样到1公里，以与所述地表反射率库rGF-4相匹配。
本发明实施例中，所述DN值(Digital Number)是遥感影像像元亮度值，记录的地物的灰度值。无单位，是一个整数值，值大小与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等有关。
通过以上步骤获取所述高分四号卫星的归一化表观反射率后，利用S3中获取的所述当前地表反射率和所述表观反射率对所述归一化表观反射率进行插值，即可反演所述高分四号卫星遥感气溶胶的光学厚度。
本发明实施例所述的方法能够快速、方便的实现大范围的气溶胶光学厚度的监测，为颗粒物污染监测提供了数据源。
图2示出了本发明实施例基于高分四号卫星卫星的气溶胶光学厚度的反演设备的结构示意图。
参照图2，所述设备，包括：处理器(processor)601、存储器(memory)602和总线603；
其中，所述处理器601和存储器602通过所述总线603完成相互间的通信；
所述处理器601用于调用所述存储器602中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取高分四号卫星的遥感数据中每个像元的观测几何；基于所述遥感数据中每个像元及所述遥感数据中蓝波段数据，利用所述观测几何插值大气参数查找表，获取当前大气参数，所述当前大气参数包括：不同气溶胶光学厚度下的大气向下的半球反射率、大气整层透过率和大气路径辐射项等效反射率；基于所述当前大气参数，利用改进的深蓝算法获取当前地表反射率，并获取不同气溶胶光学厚度下的表观反射率；利用所述当前地表反射率和所述表观反射率对所述高分四号卫星的归一化表观反射率进行插值，以获取反演的气溶胶光学厚度。
本发明另一实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取高分四号卫星的遥感数据中每个像元的观测几何；基于所述遥感数据中每个像元及所述遥感数据中蓝波段数据，利用所述观测几何插值大气参数查找表，获取当前大气参数，所述当前大气参数包括：不同气溶胶光学厚度下的大气向下的半球反射率、大气整层透过率和大气路径辐射项等效反射率；基于所述当前大气参数，利用改进的深蓝算法获取当前地表反射率，并获取不同气溶胶光学厚度下的表观反射率；利用所述当前地表反射率和所述表观反射率对所述高分四号卫星的归一化表观反射率进行插值，以获取反演的气溶胶光学厚度。
本发明另一实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取高分四号卫星的遥感数据中每个像元的观测几何；基于所述遥感数据中每个像元及所述遥感数据中蓝波段数据，利用所述观测几何插值大气参数查找表，获取当前大气参数，所述当前大气参数包括：不同气溶胶光学厚度下的大气向下的半球反射率、大气整层透过率和大气路径辐射项等效反射率；基于所述当前大气参数，利用改进的深蓝算法获取当前地表反射率，并获取不同气溶胶光学厚度下的表观反射率；利用所述当前地表反射率和所述表观反射率对所述高分四号卫星的归一化表观反射率进行插值，以获取反演的气溶胶光学厚度。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演设备等实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后，本申请的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演方法，其特征在于，包括：
S1，获取高分四号卫星的遥感数据中每个像元的观测几何；
S2，基于所述遥感数据中每个像元及所述遥感数据中蓝波段数据，利用所述观测几何插值大气参数查找表，获取当前大气参数，所述当前大气参数包括：不同气溶胶光学厚度下的大气向下的半球反射率、大气整层透过率和大气路径辐射项等效反射率；
S3，基于所述当前大气参数，利用改进的深蓝算法获取当前地表反射率，并获取不同气溶胶光学厚度下的表观反射率；
S4，利用所述当前地表反射率和所述表观反射率对所述高分四号卫星的归一化表观反射率进行插值，以获取反演的气溶胶光学厚度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1中，所述观测几何包括观测天顶角、太阳天顶角和相对方位角；所述S1进一步包括：
S1.1，基于所述高分四号卫星栅格数据中的几何定位信息及观测时间，获取每个像元的经纬度，并获取每个像元的太阳天顶角和太阳方位角；
S1.2，基于所述高分四号卫星的静止观测轨道参数及所述遥感数据的投影信息，结合S1.1所述每个像元的经纬度，获取每个像元的观测天顶角和观测方位角；
S1.3，基于所述的观测方位角和太阳方位角，获取每个像元的相对方位角，结合所述太阳天顶角和所述观测天顶角，从而得到每个像元的观测几何。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下步骤获取S2中所述大气参数查找表，包括：
基于所述高分四号卫星的静止观测轨道参数，获取特定区域范围内的观测天顶角的值域范围；
基于所述高分四号卫星的观测时间，获取所述特定区域范围的太阳天顶角的分布范围，并进行辐射传输模拟分析，以获取太阳天顶角的有效值域范围；
基于所述观测天顶角的值域范围、所述太阳天顶角的有效值域范围和相对方位角，利用所述遥感数据中蓝波段的波段响应函数进行辐射传输模拟分析，获取大气路径辐射等效反射率、大气整层透过率和大气向下的半球反射率，生成大气参数查找表。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3进一步包括：
基于MODIS的地表反射率产品及所述高分四号卫星的覆盖范围，进行波段提取和图像镶嵌，获取全年范围的n天合成地表反射率库rMODIS，其中n为大于5的自然数；
基于地面观测结果拟合MODIS与所述遥感数据中蓝波段地表反射率的线性关系，获得定标系数a和b；
利用所述定标系数a和b改进深蓝算法，以修订MODIS地表反射率库rMODIS为所述高分四号卫星的地表反射率库rGF-4，计算式如下：
rGF-4＝a+b·rMODIS；
基于所述遥感数据的每个像元的经纬度和所述高分四号卫星的过境日期，利用所述地表反射率库rGF-4获得当前地表反射率。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过以下步骤获取S4中所述归一化表观反射率，包括：
基于所述定标系数a和b，利用下式将所述遥感数据中蓝波段数据从DN值转化为表观辐亮度L：
L＝(DN-b)/a；
基于大气层顶太阳辐照度Eλ，将所述表观辐亮度L归一化为表观反射率，从而获得归一化表观反射率ρg：
<mrow> <msub> <mi>&amp;rho;</mi> <mi>g</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>&amp;pi;</mi> <mi>L</mi> </mrow> <mrow> <msub> <mi>E</mi> <mi>&amp;lambda;</mi> </msub> <msub> <mi>cos&amp;theta;</mi> <mi>s</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
其中，θs为太阳天顶角。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过以下步骤获取S4中所述归一化表观反射率还包括：将所述遥感数据的空间分辨率
从50米重采样到1公里，以与所述地表反射率库rGF-4相匹配。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过下式计算所述太阳天顶角：
cosθs＝sin(lat)sinδ+cos(lat)cosδcost；
通过下式计算所述太阳方位角：
<mrow> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mi>&amp;phi;</mi> <mo>=</mo> <mi>t</mi> <mi>a</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;pi;</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> <mo>-</mo> <mi>&amp;theta;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>t</mi> <mi>a</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>l</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <mi>s</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mi>&amp;delta;</mi> </mrow> <mrow> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;pi;</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> <mo>-</mo> <mi>&amp;theta;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> </msup> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>l</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
其中，lat为地理纬度，δ为太阳光与地球赤道平面的夹角，t为太阳的时角，地方时12点时为0，6点时为-π/2，18点时为π/2。
8.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S3中，利用下式获取不同气溶胶光学厚度下的表观反射率：
其中，S为半球反射率，T为大气整层透过率，ρ0为大气的路径辐射项等效反射率，θs为太阳天顶角，θv为观测天顶角，为相对方位角。
9.一种基于高分四号卫星的气溶胶光学厚度的反演设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至8任一所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至8任一所述的方法。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109323992A (zh) * 2018-09-19 2019-02-12 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种大气乙二醛遥感监测方法
CN110186822A (zh) * 2019-05-13 2019-08-30 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种气溶胶光学厚度遥感反演方法
CN110222301A (zh) * 2019-06-03 2019-09-10 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种雾霾条件下地表太阳短波辐射计算方法
CN111123382A (zh) * 2019-12-25 2020-05-08 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种气溶胶和地表参数联合反演方法
CN113066057A (zh) * 2021-03-17 2021-07-02 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种气溶胶光学厚度监测方法
CN116148189A (zh) * 2023-04-14 2023-05-23 自然资源部第二海洋研究所 一种基于被动偏振卫星数据的气溶胶层高获取方法
CN117110216A (zh) * 2023-10-19 2023-11-24 航天宏图信息技术股份有限公司 气溶胶光学厚度遥感反演方法、装置及电子设备
CN117436286A (zh) * 2023-12-20 2024-01-23 中国科学院合肥物质科学研究院 气溶胶和水汽反演、航空遥感图像校正方法、装置、设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080067402A (ko) * 2007-01-16 2008-07-21 연세대학교 산학협력단 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한에어러솔 광학깊이 산출방법
CN102103204A (zh) * 2011-01-26 2011-06-22 环境保护部卫星环境应用中心 基于环境一号卫星的陆地气溶胶光学厚度反演方法
CN103927455A (zh) * 2014-04-24 2014-07-16 中国科学院遥感与数字地球研究所 基于高分一号卫星的陆地气溶胶光学性质反演方法
CN104121884A (zh) * 2014-07-24 2014-10-29 中国科学院遥感与数字地球研究所 卫星影像像元观测天顶角和方位角的计算方法
CN104573251A (zh) * 2015-01-16 2015-04-29 航天东方红卫星有限公司 一种星载光学遥感器全视场表观光谱辐亮度确定方法
CN106483050A (zh) * 2015-09-02 2017-03-08 中国科学院遥感与数字地球研究所 气溶胶光学厚度的反演方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080067402A (ko) * 2007-01-16 2008-07-21 연세대학교 산학협력단 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한에어러솔 광학깊이 산출방법
CN102103204A (zh) * 2011-01-26 2011-06-22 环境保护部卫星环境应用中心 基于环境一号卫星的陆地气溶胶光学厚度反演方法
CN103927455A (zh) * 2014-04-24 2014-07-16 中国科学院遥感与数字地球研究所 基于高分一号卫星的陆地气溶胶光学性质反演方法
CN104121884A (zh) * 2014-07-24 2014-10-29 中国科学院遥感与数字地球研究所 卫星影像像元观测天顶角和方位角的计算方法
CN104573251A (zh) * 2015-01-16 2015-04-29 航天东方红卫星有限公司 一种星载光学遥感器全视场表观光谱辐亮度确定方法
CN106483050A (zh) * 2015-09-02 2017-03-08 中国科学院遥感与数字地球研究所 气溶胶光学厚度的反演方法及系统

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109323992A (zh) * 2018-09-19 2019-02-12 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种大气乙二醛遥感监测方法
CN110186822A (zh) * 2019-05-13 2019-08-30 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种气溶胶光学厚度遥感反演方法
CN110186822B (zh) * 2019-05-13 2020-09-11 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种气溶胶光学厚度遥感反演方法
CN110222301A (zh) * 2019-06-03 2019-09-10 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种雾霾条件下地表太阳短波辐射计算方法
CN111123382A (zh) * 2019-12-25 2020-05-08 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种气溶胶和地表参数联合反演方法
CN111123382B (zh) * 2019-12-25 2020-11-13 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种气溶胶和地表参数联合反演方法
CN113066057A (zh) * 2021-03-17 2021-07-02 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种气溶胶光学厚度监测方法
CN116148189A (zh) * 2023-04-14 2023-05-23 自然资源部第二海洋研究所 一种基于被动偏振卫星数据的气溶胶层高获取方法
CN117110216A (zh) * 2023-10-19 2023-11-24 航天宏图信息技术股份有限公司 气溶胶光学厚度遥感反演方法、装置及电子设备
CN117110216B (zh) * 2023-10-19 2024-01-30 航天宏图信息技术股份有限公司 气溶胶光学厚度遥感反演方法、装置及电子设备
CN117436286A (zh) * 2023-12-20 2024-01-23 中国科学院合肥物质科学研究院 气溶胶和水汽反演、航空遥感图像校正方法、装置、设备
CN117436286B (zh) * 2023-12-20 2024-03-26 中国科学院合肥物质科学研究院 气溶胶和水汽反演、航空遥感图像校正方法、装置、设备

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