CN110411927A - 一种大气细粒子aod和地表偏振反射率协同反演方法 - Google Patents
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Abstract
一种大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率协同反演方法，具体为：基于大气细粒子气溶胶类型和矢量辐射传输模型建立大气细粒子气溶胶参数查找表；根据卫星载荷观测数据、大气细粒子气溶胶参数查找表以及地表偏振反射率模型，反演得到卫星观测的大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率；利用站点地面观测数据验证所述反演的大气细粒子气溶胶光学厚度的精度。本发明可以有效地降低大气细粒子AOD反演过程中的误差，提高反演精度，同时获取了地表偏振反射率，为大气质量监测提供精确的专题信息图，为大气环境监测、研究地表偏振特性提供关键技术支撑。
Description
技术领域
本发明涉及遥感技术领域，尤指一种大气细粒子气溶胶光学厚度和地 表偏振反射率协同反演方法。
背景技术
大气气溶胶一般指悬浮在大气中直径为10-3～100μm的微粒,是大气 的重要组成成分。气溶胶通过散射与吸收太阳短波和地球长波辐射对气候 产生直接影响；气溶胶又与云相互作用对气候产生间接影响。此外,近地 面气溶胶影响到环境和人类健康,直径在10μm以下的气溶胶颗粒物可到 达人类呼吸系统的支气管区；直径小于2.5μm的气溶胶颗粒微粒可到达 肺泡区，最终导致心血管和哮喘疾病的增加，直接对人类健康造成显著的 影响，威胁着人类的生存与社会可持续发展，而且因为气溶胶对可见光的 消光作用导致地面能见度的显著下降。
由于气溶胶散射辐射具有强偏振特性,而大多数陆地表面反射辐射具 有弱偏振特性且其时空变化较小,因此利用偏振信息可以有效的将气溶胶 和地表的贡献区分开。PARASOL是法国国家空间研究中心研究的多角度偏 振载荷，其观测数据可以用来反演大气细粒子气溶胶光学厚度(AOD)。在 国家重大科技专项“高分辨率对地观测系统”的支持下，我国于2018.5.9 号成功发射了高分五号(GF-5)卫星，其中搭载了多角度偏振成像仪(DPC)， 这些计划为利用卫星偏振遥感技术开展大气气溶胶监测提供了宝贵的数 据支撑。精确的从卫星载荷观测的总信号中去除地表偏振贡献是开展高精 度气溶胶参数反演 的前提。目前，国内外基于多角度偏振卫星遥感技术的气溶胶反演算法主 要是将地表贡献和气溶胶贡献作为单独的变量进行计算，这会导致在分离 地表贡献和大气贡献时存在不确定性，进而影响反演的AOD精度。
发明内容
针对目前卫星遥感反演大气细粒子气溶胶光学厚度方法普遍精度不 高的现状，为提高大气细粒子气溶胶光学厚度反演的覆盖率和精度，本发 明提出了一种大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率协同反演方 法。
本发明由下述技术方案实现：
一种大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率协同反演方法，其 特征在于，所述方法包括如下步骤：
基于大气细粒子气溶胶类型和矢量辐射传输模型建立大气细粒子气 溶胶参数查找表；
根据卫星载荷观测数据、大气细粒子气溶胶参数查找表以及地表偏振 反射率模型，反演得到卫星观测的大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振 反射率；
利用站点地面观测数据验证所述反演的卫星观测的大气细粒子气溶 胶光学厚度的精度。
其中，所述大气细粒子气溶胶参数查找表包括多组具有偏振信息和强 度信息的大气参数。
进一步的，所述根据卫星载荷观测数据、大气细粒子气溶胶参数查找 表以及地表偏振反射率模型，反演得到卫星观测的大气细粒子气溶胶光学 厚度和地表偏振反射率的步骤包括：
选取卫星载荷观测数据；
对所述卫星载荷观测数据进行云去除；
基于进行云去除后的卫星载荷观测数据和地表偏振反射率模型计算 得到不同参数值对应下的卫星观测的地表偏振反射率；
根据大气细粒子气溶胶参数查找表和卫星观测几何下的太阳天顶角、 卫星观测天顶角和相对方位角，得到不同大气细粒子气溶胶光学厚度情况 下对应的基于大气细粒子气溶胶参数查找表模拟的大气细粒子气溶胶偏 振反射率值；
选取不同参数值对应下的卫星观测的地表偏振反射率值参与大气细 粒子气溶胶光学厚度的反演。
进一步的，所述选取不同参数值对应下的卫星观测的地表偏振反射率 值参与大气细粒子气溶胶光学厚度的反演的步骤包括：
将卫星载荷同一个像元多个角度真实观测的表观偏振反射率值减去 上述卫星观测的地表偏振反射率值，得到多组卫星观测的大气细粒子气溶 胶偏振反射率值；
将上述卫星观测的大气细粒子气溶胶偏振反射率值与卫星观测几何 下对应的基于大气细粒子气溶胶参数查找表模拟的大气细粒子气溶胶偏 振反射率值进行比较，得到多组大气细粒子气溶胶偏振反射率的差值；
当上述大气细粒子气溶胶偏振反射率的差值最小时，得到反演的卫星 观测的大气细粒子气溶胶光学厚度值和模型参数值；
根据地表偏振反射率模型和所述模型参数值，得到反演的卫星观测的 地表偏振反射率值。
进一步的，所述地表偏振反射率模型表达式为：
γ＝αcos(-cos(thes)×cos(thev)-sin(thes)×sin(thev)×cos(phi))
其中，为地表偏振反射率，Fp(m,γ)为偏振光的菲涅尔系数，α为 模型参数，ur＝cos(θr)，ut＝cos(θt)，sin(θr)＝msin(θt)，θr＝(π-γ)/2，γ为散 射角，θr和θt分别代表镜面反射角和折射角，ur和ut分别是θr和θt的余 弦；对不同的地物类型，折射率m都取值1.5；thes为太阳天顶角，thev为 卫星观测天顶角，phi为相对方位角。
进一步的，选取卫星观测的指定经纬度位置的大气细粒子气溶胶光学 厚度的反演结果，再选取当天卫星过境前后半小时内的站点地面观测数据， 并对所述站点地面观测数据进行平均，评价反演的大气细粒子气溶胶光学 厚度的精度。
进一步的，利用软件制作卫星观测的大气细粒子气溶胶光学厚度和地 表偏振反射率专题图。
本发明的基于多角度偏振技术的大气细粒子气溶胶光学厚度和地表 偏振反射率协同反演方法可以精确的空气质量状况，提高卫星载荷反演大 气细粒子气溶胶光学厚度的精度，同时获取了地表偏振反射率，为大气质 量监测提供精确的专题信息图，同时为研究地表偏振特性提供关键技术支 撑。
附图说明
图1为本发明的大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率协同反 演的方法流程图；
图2为本发明的基于卫星载荷观测数据、大气细粒子气溶胶参数查找 表以及地表偏振反射率模型，反演得到卫星观测的大气细粒子气溶胶光学 厚度和地表偏振反射率的方法流程图；
图3为本发明的选取不同参数值对应下的卫星观测的地表偏振反射率 值参与大气细粒子气溶胶光学厚度反演的方法流程图；
图4为具体实施例中的大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率 协同反演方法流程图；
图5(a)和(b)分别为具体实施例中的大气细粒子气溶胶光学厚度 和地表偏振反射率协同反演精度评价图；
图6为具体实施例中的基于站点地面观测数据平均值的大气细粒子气 溶胶光学厚度的精度验证结果图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实 施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是 示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对 公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
本发明提供了一种基于多角度偏振技术的大气细粒子气溶胶光学厚 度和地表偏振反射率协同反演方法，可以精确的反演空气质量状况，提高 卫星载荷观测数据反演大气细粒子气溶胶光学厚度的精度，并获取了地表 偏振反射率，为大气质量监测提供精确的专题信息图，同时为研究地表偏 振特性提供关键技术支撑。
如图1所示，本发明的估算方法包括如下步骤：
步骤S100,基于大气细粒子气溶胶类型和矢量辐射传输模型建立大气 细粒子气溶胶参数查找表。
所述大气细粒子气溶胶参数查找表包括多组具有偏振信息和强度信 息的大气参数。
具体的，选择大气细粒子气溶胶类型，利用MIE散射理论计算大气细 粒子气溶胶偏振特性和散射特性,6种大气细粒子气溶胶类型如表1所示：
表1 6种大气细粒子气溶胶类型
其中，rm为气溶胶粒子中值半径，S为标准差，C为粒子浓度；mr为复 折射指数的实部，mi为复折射指数的虚部，SSA为单次散射反照率，670nm 和865nm为波长。
查找表是通过设定不同的太阳和卫星观测几何参数:21个太阳天顶角、 20个卫星观测天顶角、37个相对方位角、不同的大气细粒子气溶胶参数:6 种大气细粒子气溶胶类型、12个0.865μm处的细粒子AOD，考虑到观测 数据所在的波段，使用RT3矢量辐射传输模型进行计算，得到多组具有偏 振信息和强度信息的大气参数组合而成的气溶胶参数查找表，如表2所示。
表2查找表构建
步骤S200，根据卫星载荷观测数据、大气细粒子气溶胶参数查找表以 及地表偏振反射率模型，反演得到卫星观测的大气细粒子气溶胶光学厚度 和地表偏振反射率。
具体的，该地表偏振反射率模型公式如下：
γ＝αcos(-cos(thes)×cos(thev)-sin(thes)×sin(thev)×cos(phi)) (3)
其中，为地表偏振反射率，Fp(m,γ)为偏振光的菲涅尔系数，α为 模型参数，ur＝cos(θr)，ut＝cos(θt)，sin(θr)＝msin(θt)，θr＝(π-γ)/2，γ为散 射角，θr和θt分别代表镜面反射角和折射角，ur和ut分别是θr和θt的余 弦；对不同的地物类型，折射率m都取值1.5；thes为太阳天顶角，thev为 卫星观测天顶角，phi为相对方位角。
进一步的，根据卫星载荷观测数据、气溶胶参数查找表以及地表偏振 反射率模型，反演得到卫星观测的大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振 反射率的步骤包括，如图2所示：
步骤S210,选取卫星载荷观测数据。
具体的，所述卫星载荷观测数据为卫星载荷观测的辐射亮度，选取云 量较少的晴天PARASOL和GF-5/DPC观测的原始数据开展反演。
步骤S220，对所述卫星载荷观测数据进行云去除。
具体的，利用Breon&Colzy(1999)方法对PARASOL和GF-5/DPC 观测的数据进行云去除，从而提高反演的PARASOL和GF-5/DPC观测的大 气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率精度。
步骤S230，基于进行云去除后的卫星载荷观测数据和地表偏振反射率 模型计算得到不同参数值对应下的卫星观测的地表偏振反射率。
具体的，利用上述地表偏振反射率模型及其参数α，在该模型中输入 PARASOL和GF-5/DPC观测的太阳天顶角、卫星观测天顶角、相对方位角， 计算得到PARASOL和GF-5/DPC观测的地表偏振反射率。
具体的，先设置该模型参数α范围为0.2-0.7，并按照步长为0.01 的方式进行循环计算。根据读取PARASOL和GF-5/DPC的太阳天顶角、卫 星观测天顶角和相对方位角，根据该模型设置的参数α的范围，计算得到 不同参数值(0.2-0.7)对应下的PARASOL和GF-5/DPC观测的地表偏振反 射率。
步骤S240,根据大气细粒子气溶胶参数查找表和卫星观测几何下的太 阳天顶角、卫星观测天顶角和相对方位角，得到不同大气细粒子气溶胶光 学厚度情况下对应的基于大气细粒子气溶胶参数查找表模拟的大气细粒 子气溶胶偏振反射率值。
具体的，选择构建的大气细粒子气溶胶参数查找表，根据读取PARASOL 和GF-5/DPC的太阳天顶角、卫星观测天顶角和相对方位角，在气溶胶参 数查找表选取相应的数据，进行一次双线性插值和一次线性插值，计算得 到不同气溶胶光学厚度情况下对应的基于大气细粒子气溶胶参数查找表 模拟的大气细粒子气溶胶偏振反射率值。
步骤S250,选取上述不同参数值对应下的卫星观测的地表偏振反射率 值参与大气细粒子气溶胶光学厚度的反演。
进一步的，所述选取不同参数值对应下的卫星观测的地表偏振反射率 值参与大气细粒子气溶胶光学厚度的反演步骤包括，如图3所示：
步骤S251,将卫星载荷同一个像元多个角度(≤16个)真实观测的表 观偏振反射率值减去上述卫星观测的地表偏振反射率值，得到多组卫星观 测的大气细粒子气溶胶偏振反射率值。
步骤S252,将上述卫星观测的大气细粒子气溶胶偏振反射率值与卫星 观测几何下对应的基于大气细粒子气溶胶参数查找表模拟的大气细粒子 气溶胶偏振反射率值进行比较，得到多组大气细粒子气溶胶偏振反射率的 差值。
步骤S253,当上述大气细粒子气溶胶偏振反射率的差值最小时，得到 反演的卫星观测的大气细粒子气溶胶光学厚度值和模型参数值。
步骤S254，根据地表偏振反射率模型和所述模型参数值，得到反演的 卫星观测的地表偏振反射率值。
步骤S300，利用站点地面观测数据验证反演的所述卫星观测的大气细 粒子气溶胶光学厚度的精度。
具体的，首先选取PARASOL和GF-5/DPC载荷指定经纬度位置的大气 细粒子气溶胶光学厚度的反演结果，再选取PARASOL和GF-5/DPC卫星过 境前后半小时内的AERONETBeijing-RADI站、Beijing-PKU站和 Beijing-CAMS站CE318仪器观测的Level 1.5级数据，并对CE318仪器 观测的Level 1.5级数据进行平均，评价反演的大气细粒子气溶胶光学厚度的精度。
基于反演的PARASOL和GF-5/DPC大气细粒子AOD文件，利用ArcMap 软件将反演的大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率制成专题图。
下面以一个具体的实施例，按照上述步骤对本发明进行进一步的说明。
以华北地区为例，具体流程如图4所示。图5(a)和(b)是基于GF-5/DPC 载荷反演得到的2018年865nm大气细粒子气溶胶光学厚度和模型参数。 如图5所示，2018年11月25号，河北南部城市、山东省、河南东部等区 域大气污染比较严重，华北平原北部空气质量较好。图5(a)有效的显示 了华北地区PM2.5浓度的空间变化情况，为华北区域空气质量监测提供了 关键技术支撑。
进一步的，为了评估本发明方法的性能，使用2018年11月17日至 2018年12月11日之间的大气细粒子气溶胶AOD，并选取GF-5\DPC过境 前后半小时内的AERONET Beijing-RADI、Beijing-PKU和Beijing-CAMS 站点CE318仪器观测的Level 1.5级数据对比验证(图6)。图6给出了线 性拟合的斜率、截距、相关系数(R)和均方根误差(RMSE)，结果显示R2为0.81，RMSE为0.02，拟合斜率分别为0.97，这些结果显示了本发明方 法的精度高，进而证明本发明可以有效的用于华北区域的空气质量监测。
综上所述，本发明提供了一种大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振 反射率协同反演方法，基于大气细粒子气溶胶类型和矢量辐射传输模型建 立大气细粒子气溶胶参数查找表；根据卫星载荷观测数据、大气细粒子气 溶胶参数查找表以及地表偏振反射率模型，反演得到卫星观测的大气细粒 子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率；利用站点地面观测数据验证所述反 演的卫星观测的大气细粒子气溶胶光学厚度的精度，可以有效地降低大气 细粒子AOD反演过程中的误差，提高反演精度，同时获取了地表偏振反射 率，为大气质量监测提供精确的专题信息图，为大气环境监测、研究地表 偏振特性提供关键技术支撑。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解 释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精 神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发 明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要 求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
Claims (7)
1.一种大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率协同反演方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
基于大气细粒子气溶胶类型和矢量辐射传输模型建立大气细粒子气溶胶参数查找表；
根据卫星载荷观测数据、大气细粒子气溶胶参数查找表以及地表偏振反射率模型，反演得到卫星观测的大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率；
利用站点地面观测数据验证所述反演的卫星观测的大气细粒子气溶胶光学厚度的精度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大气细粒子气溶胶参数查找表包括多组具有偏振信息和强度信息的大气参数。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据卫星载荷观测数据、大气细粒子气溶胶参数查找表以及地表偏振反射率模型，反演得到卫星观测的大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率的步骤包括：
选取卫星载荷观测数据；
对所述卫星载荷观测数据进行云去除；
基于进行云去除后的卫星载荷观测数据和地表偏振反射率模型计算得到不同参数值对应下的卫星观测的地表偏振反射率；
根据大气细粒子气溶胶参数查找表和卫星观测几何下的太阳天顶角、卫星观测天顶角和相对方位角，得到不同大气细粒子气溶胶光学厚度情况下对应的基于大气细粒子气溶胶参数查找表模拟的大气细粒子气溶胶偏振反射率值；
选取不同参数值对应下的卫星观测的地表偏振反射率值参与大气细粒子气溶胶光学厚度的反演。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述选取不同参数值对应下的卫星观测的地表偏振反射率值参与大气细粒子气溶胶光学厚度的反演的步骤包括：
将卫星载荷同一个像元多个角度真实观测的表观偏振反射率值减去上述卫星观测的地表偏振反射率值，得到多组卫星观测的大气细粒子气溶胶偏振反射率值；
将上述卫星观测的大气细粒子气溶胶偏振反射率值与卫星观测几何下对应的基于大气细粒子气溶胶参数查找表模拟的大气细粒子气溶胶偏振反射率值进行比较，得到多组大气细粒子气溶胶偏振反射率的差值；
当上述大气细粒子气溶胶偏振反射率的差值最小时，得到反演的卫星观测的大气细粒子气溶胶光学厚度值和模型参数值；
根据地表偏振反射率模型和所述模型参数值，得到反演的卫星观测的地表偏振反射率值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述地表偏振反射率模型表达式为：
γ＝αcos(-cos(thes)×cos(thev)-sin(thes)×sin(thev)×cos(phi))
其中，为地表偏振反射率，Fp(m,γ)为偏振光的菲涅尔系数，α为模型参数，ur＝cos(θr)，ut＝cos(θt)，sin(θr)＝msin(θt)，θr＝(π-γ)/2，γ为散射角，θr和θt分别代表镜面反射角和折射角，ur和ut分别是θr和θt的余弦；对不同的地物类型，折射率m都取值1.5；thes为太阳天顶角，thev为卫星观测天顶角，phi为相对方位角。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，选取卫星观测的指定经纬度位置的大气细粒子气溶胶光学厚度的反演结果，再选取当天卫星过境前后半小时内的站点地面观测数据，并对所述站点地面观测数据进行平均，评价反演的大气细粒子气溶胶光学厚度的精度。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，制作卫星观测的大气细粒子气溶胶光学厚度和地表偏振反射率的专题图。
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