CN115203911B - 遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法及装置，所述方法包括：获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度；基于不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型；在每次引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，基于目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数，对趋势变化模型进行调整；基于调整后的趋势变化模型进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算。本发明可以在有限频次在轨绝对辐射定标系数的基础上实现卫星遥感载荷定标系数业务化计算，可以提升卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标业务化计算能力。
Description
技术领域
本发明涉及遥感技术领域，尤其涉及一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法及装置。
背景技术
近年来，星载高分辨遥感载荷技术发展迅速，卫星遥感载荷在发射前必须对载荷进行准确而全面的绝对辐射定标,以确保获取的遥感数据被最大限度地应用。然而，在卫星载荷发射后的入轨和在轨运行期间，由于其运行环境的变化以及发射和运行过程中的机械冲击、失重、真空、器件老化、太空辐射等影响,导致卫星遥感载荷的各项性能发生变化。因此，无论发射前实验室条件下测试的遥感载荷各项性能参数再精准都不足以反映载荷在轨运行期间的实际状态。
针对发射后卫星遥感载荷性能定标链路与实验室基准断裂的问题，目前普遍采用通过星上定标设备的定标方法和场地定标方法这两种方法。然而，一方面，大多数卫星遥感载荷缺少成熟的星上定标设备；另一方面，场地定标方式受自动化辐射定标场地有限、星下点交叉匹配频次低、天气等因素限制，使得卫星遥感载荷业务化运行因在轨绝对辐射定标频次低而无法给出卫星遥感载荷在轨期间逐日甚至逐月绝对辐射定标系数。因此，亟需研发一种在有限频次在轨绝对辐射定标系数的基础上实现卫星遥感载荷定标系数业务化计算的方案，以提升卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标业务化计算能力。
发明内容
本发明提供一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法及装置，用以解决现有技术中大多数卫星遥感载荷缺少成熟的星上定标设备，且场地定标方式受自动化辐射定标场地有限、星下点交叉匹配频次低、天气等因素限制，使得卫星遥感载荷业务化运行因在轨绝对辐射定标频次低而无法给出卫星遥感载荷在轨期间逐日甚至逐月绝对辐射定标系数的缺陷，可以在有限频次在轨绝对辐射定标系数的基础上实现卫星遥感载荷定标系数业务化计算，可以提升卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标业务化计算能力。
本发明提供一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，包括：
获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度；
基于所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型；
在每次引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，基于所述目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数，对所述趋势变化模型进行调整；
基于调整后的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，在获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度之后，所述方法还包括：
计算前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数之间的相对误差的绝对值；
若所述绝对值小于等于预设阈值，则基于所述前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，对所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行修正。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，所述基于所述前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，对所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行修正，包括：
计算所述前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数和第一权重系数之间的乘积，得到第一数值；
计算所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数和第二权重系数之间的乘积，得到第二数值；
将所述第一数值与所述第二数值的和确定为修正后的当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数；
计算所述前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度和所述第一权重系数之间的乘积，得到第三数值；
计算所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度和所述第二权重系数之间的乘积，得到第四数值；
将所述第三数值与所述第四数值的和确定为修正后的当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度；
其中，所述第一权重系数为第五数值与第六数值的比值，所述第二权重系数为第七数值与所述第六数值的比值，所述第五数值为所述前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度的倒数，所述第七数值为所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度的倒数，所述第六数值为所述第五数值和所述第七数值的和。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，所述获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，包括：
将每一日期的卫星遥感载荷的表观反射率和观测DN值的平均值之间的比值，确定为该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数；
基于该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度，确定该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，通过以下步骤获取所述卫星遥感载荷的表观反射率：
基于气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据、地表反射率光谱数据、卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息以及卫星遥感载荷各通道的光谱响应函数，对大气辐射传输模型的输入参数进行配置；其中，所述气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据和地表反射率光谱数据是基于自动辐射定标场地的自动观测系统的观测数据计算得到的；
基于配置好的所述大气辐射传输模型，得到卫星遥感载荷的入瞳辐亮度；
将所述卫星遥感载荷的入瞳辐亮度转换为卫星遥感载荷的表观反射率。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，所述将所述卫星遥感载荷的入瞳辐亮度转换为卫星遥感载荷的表观反射率，包括：
计算所述卫星遥感载荷的入瞳辐亮度和圆周率之间的乘积，得到第八数值；
计算大气层外太阳辐照度和太阳观测天顶角的余弦值之间的乘积，得到第九数值；
将所述第八数值与所述第九数值之间的比值，确定为卫星遥感载荷的表观反射率。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，通过以下步骤计算气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据以及地表反射率光谱数据：
获取预设时间范围内卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的自动观测数据；其中，所述自动观测数据包括：卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据、卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的气象要素以及全天空云覆盖自动测量数据；
基于所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的气象要素和全天空云覆盖自动测量数据，对所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行筛选；
对筛选后的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据以及地表反射率光谱数据。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，所述对筛选后的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到气溶胶光学厚度数据，包括：
基于筛选后的不同波段的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到不同波段的气溶胶光学厚度数据；
利用所述不同波段的气溶胶光学厚度数据，拟合出波长指数与浑浊度系数；
基于所述波长指数与浑浊度系数，计算得到第一波段的气溶胶光学厚度数据；
依据卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的日期和时间，对所述第一波段的气溶胶光学厚度数据进行插值处理，得到过境时刻所述第一波段的气溶胶光学厚度数据。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，所述对筛选后的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到大气柱水汽含量数据，包括：
基于筛选后的第二波段的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到所述第二波段的大气柱水汽含量数据；
对所述第二波段的大气柱水汽含量数据进行插值处理，得到过境时刻所述第二波段的大气柱水汽含量数据。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，所述对筛选后的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到地表反射率光谱数据，包括：
将所述气溶胶光学厚度数据和大气柱水汽含量数据输入大气辐射传输模型，得到达到地表的太阳直射辐射光谱和天空散射辐射光谱；
基于所述达到地表的太阳直射辐射光谱和天空散射辐射光谱，以及筛选后的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳反射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地在所述预设时间范围内的地表反射率光谱数据。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，通过以下步骤获取卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息：
从卫星遥感影像辅助信息文件中，读取卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息；
其中，所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息包括以下至少一项：日期时间、观测天顶角、观测方位角、太阳天顶角和太阳方位角。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，通过以下步骤获取卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的观测DN值的平均值：
从卫星遥感影像中提取卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的观测DN值；
计算所述观测DN值的平均值。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，所述基于该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度，确定该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度，包括：
计算该日期的地表反射率的不确定度的平方、地表二向反射特性的不确定度的平方、气溶胶类型的不确定度的平方、气溶胶光学厚度的不确定度的平方、水汽含量的不确定度的平方、大气辐射传输模型的不确定度的平方以及太阳辐照度的不确定度的平方的总和的平方根，得到该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度；
基于该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度，确定该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，所述基于所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型，包括：
对所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行线性拟合，得到第一趋势变化模型参数和第二趋势变化模型参数；
基于所述第一趋势变化模型参数和日期之间的乘积与所述第二趋势变化模型参数的和，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，所述方法还包括：
若所述绝对值大于预设阈值且所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度出现数据异常，则将所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度确定为无效数据。
根据本发明提供的一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，所述方法还包括：
在未引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，基于未调整的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算。
本发明还提供一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算装置，包括：
获取模块，获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度；
构建模块，用于基于所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型；
调整模块，用于基于调整后的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算；
计算模块，用于基于调整后的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法。
本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法。
本发明提供的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法及装置，通过不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型；在每次引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，对趋势变化模型进行调整；由于不断对趋势变化模型进行动态调整优化，使得趋势变化模型可以在有限频次在轨绝对辐射定标系数的基础上较为准确地模拟出卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间的趋势变化。因此，本发明可以在有限频次在轨绝对辐射定标系数的基础上实现卫星遥感载荷定标系数业务化计算，可以提升卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标业务化计算能力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法的流程示意图；
图2是本发明提供的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算装置的结构示意图；
图3是本发明提供的电子设备的结构示意图。
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，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1描述本发明的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法。
请参照图1，图1是本发明提供的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法的流程示意图。如图1所示，本发明提供的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法可以包括以下步骤：
步骤101、获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度；
步骤102、基于不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型；
步骤103、在每次引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，基于目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数，对趋势变化模型进行调整；
步骤104、基于调整后的趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算。
在步骤101中，获取不同日期的卫星遥感载荷对应波段的在轨绝对辐射定标系数及其不确定度。
在步骤102中，基于不同日期的卫星遥感载荷对应波段在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷对应波段在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型。
可选地，步骤102包括如下子步骤：
步骤1021、对不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行线性拟合，得到第一趋势变化模型参数和第二趋势变化模型参数；
步骤1022、基于第一趋势变化模型参数和日期之间的乘积与第二趋势变化模型参数的和，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型。
在步骤1021中，对不同日期的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数进行线性拟合，得到对应波段i的第一趋势变化模型参数ki。对不同日期的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数的不确定度进行线性拟合，得到对应波段i的第二趋势变化模型参数bi。
在步骤1022中，基于对应波段i的第一趋势变化模型参数ki和日期T之间的乘积与对应波段i的第二趋势变化模型参数bi的和，构建用于表征卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数随日期T变化的趋势变化模型Gi(T)，计算表达式如下：
Gi(T)＝ki·T+bi (1)
其中，Gi(T)表示卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数随日期T变化的的趋势变化模型Gi(T)，ki表示对应波段i的第一趋势变化模型参数，bi表示对应波段i的第二趋势变化模型参数。
在步骤103中，目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数为新引入到卫星遥感载荷时序绝对辐射定标系数趋势分析中的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数，在每次引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，重新拟合趋势变化模型的第一趋势变化模型参数和第二趋势变化模型参数，从而对趋势变化模型进行调整。
在步骤104中，由于不断对趋势变化模型进行动态调整优化，使得趋势变化模型可以在有限频次在轨绝对辐射定标系数的基础上较为准确地模拟出卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间的趋势变化。
可选地，若未引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数，则基于未调整的趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算。
需要说明的是，业务化计算指的是，在遥感载荷实际定标过程中能实时计算遥感载荷每一天的定标系数，提供给遥感卫星数据生产单位更新到原始数据文件中。
在本实施例中，通过不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型；在每次引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，对趋势变化模型进行调整；由于不断对趋势变化模型进行动态调整优化，使得趋势变化模型可以在有限频次在轨绝对辐射定标系数的基础上较为准确地模拟出卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间的趋势变化。因此，本实施例可以在有限频次在轨绝对辐射定标系数的基础上实现卫星遥感载荷定标系数业务化计算，可以提升卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标业务化计算能力。
可选地，基于卫星遥感载荷过境自动辐射定标获取的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数，由于定标过程中不可避免地存在各种不确定性因素以及偶然误差，使得不同日期获取的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数之间存在一定程度的跳跃和波动。实际上，在卫星遥感载荷在轨测试结束，进入业务化运行后，辐射性能通常呈现相对稳定且随时间缓慢衰减。也就是说，不同日期计算得到的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数之间存在一定的相关性。基于此，为了解决不同日期获取的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数之间的跳跃和波动的问题，本实施例提出基于前后相邻日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度对当前日期(即当前定标日期)的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行修正的方法，以提升不同日期计算得到的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的稳定性和可靠性，减小不同日期计算得到的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数之间的差异。
具体地，对当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行修正，可以包括以下步骤：
步骤105、计算前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数之间的相对误差的绝对值；
步骤106、若绝对值小于等于预设阈值，则基于前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，对当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行修正。
在步骤105中，可以通过表达式(2)计算前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数之间的相对误差的绝对值：
其中，Gi,j表示当前日期j的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数，Gi,j-1表示前一日期j-1的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数，Ri表示Gi,j-1和Gi,j之间的相对误差的绝对值。
在步骤106中，预设阈值可以为5％，如果Ri≤5％，基于前一日期j-1和当前日期j实际的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，得到修正后的当前日期j的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数及其不确定度。如果Ri＞5％，对当前日期j实际的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行有效性检查，如果因为数据异常等因素导致Ri＞5％，则将当前日期j实际的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数及其不确定度作为无效数据。
在本实施例中，基于前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，对当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行修正，可以提升不同日期计算得到的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的稳定性和可靠性，减小不同日期计算得到的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数之间的差异。
可选地，步骤106中，基于前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，对当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行修正，包括：
步骤1061、计算前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数和第一权重系数之间的乘积，得到第一数值；
步骤1062、计算当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数和第二权重系数之间的乘积，得到第二数值；
步骤1063、将第一数值与第二数值的和确定为修正后的当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数；
步骤1064、计算前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度和第一权重系数之间的乘积，得到第三数值；
步骤1065、计算当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度和第二权重系数之间的乘积，得到第四数值；
步骤1066、将第三数值与第四数值的和确定为修正后的当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度；
其中，第一权重系数为第五数值与第六数值的比值，第二权重系数为第七数值与第六数值的比值，第五数值为前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度的倒数，第七数值为当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度的倒数，第六数值为第五数值和第七数值的和。
具体地，可以通过如下表达式计算得到修正后的当前日期j的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数及其不确定度：
G′i,j＝wi,j-1·Gi,j-1+wi,j·Gi,j (3)
U′i,j＝wi,j-1·Ui,j-1+wi,j·Ui,j (4)
其中，G′i,j表示修正后的当前日期j的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数，wi,j-1表示第一权重系数，wi,j表示第二权重系数，U′i,j表示修正后的当前日期j的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数的不确定度，Ui,j-1表示前一日期j-1的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数的不确定度，Ui,j表示当前日期j的卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数的不确定度。
在本实施例中，将前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数，按比例计算得到修正后的当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数；将将前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的的不确定度，按比例计算得到修正后的当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度，可以提升不同日期计算得到的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的稳定性和可靠性，减小不同日期计算得到的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数之间的差异。
可选地，步骤101包括以下子步骤：
步骤1011、将每一日期的卫星遥感载荷的表观反射率和观测数字数(DN，DIGITALNUMBER)值的平均值之间的比值，确定为该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数；
步骤1012、基于该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度，确定该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度。
在步骤1011中，具体地，可以通过如下表达式(7)来计算卫星遥感载荷对应波段在轨绝对辐射定标系数：
Gi＝ρTOA,i/DNi (7)
其中，Gi表示卫星遥感载荷对应波段i在轨绝对辐射定标系数，ρTOA,i表示卫星遥感载荷对应波段i的表观反射率，DNi表示卫星遥感载荷对应波段i的观测DN值的平均值，观测DN值是从卫星遥感影像中提取的。
在步骤1012中，具体地，从上述表达式(7)可以看出，卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度主要取决于卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度。因此，可以基于卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度，确定卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度。
在本实施例中，针对每一日期，通过卫星遥感载荷的表观反射率和观测DN值的平均值之间的比值计算卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数，通过卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度计算卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度，从而获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度。
可选地，上述步骤1011中的卫星遥感载荷的表观反射率，可以通过以下步骤获得：
步骤10111、基于气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据、地表反射率光谱数据、卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息以及卫星遥感载荷各通道的光谱响应函数，对大气辐射传输模型的输入参数进行配置；其中，气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据和地表反射率光谱数据是基于自动辐射定标场地的自动观测系统的观测数据计算得到的；
步骤10112、基于配置好的大气辐射传输模型，得到卫星遥感载荷的入瞳辐亮度；
步骤10113、将卫星遥感载荷的入瞳辐亮度转换为卫星遥感载荷的表观反射率。
在步骤10111中，基于气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据、地表反射率光谱数据、卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息(例如：卫星遥感载荷观测天顶角和方位角、太阳天顶角和方位角等)，同时结合卫星遥感载荷各通道的光谱响应函数，对大气辐射传输模型(例如：中等光谱分辨率大气辐射传输(MODTRAN，MODerate resolutionatmospheric TRANsmission)模型)的输入参数进行配置。
其中，气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据和地表反射率光谱数据是基于自动辐射定标场地的自动观测系统的观测数据计算得到的，卫星遥感载荷各通道的光谱响应函数由用户提供。
可选地，步骤10111中的卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息，可以通过以下步骤获得：
从卫星遥感影像辅助信息文件中，读取卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息；其中，卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息包括以下至少一项：日期时间、观测天顶角、观测方位角、太阳天顶角和太阳方位角。
在步骤10112中，通过运行配置好的大气辐射传输模型，得到卫星遥感载荷对应波段i的入瞳辐亮度LTOA,i。
在步骤10113中，计算卫星遥感载荷的入瞳辐亮度和圆周率之间的乘积，得到第八数值；计算大气层外太阳辐照度和太阳观测天顶角的余弦值之间的乘积，得到第九数值；将第八数值与第九数值之间的比值，确定为卫星遥感载荷的表观反射率。
具体地，通过以下表达式将卫星遥感载荷的入瞳辐亮度转换为卫星遥感载荷的表观反射率：
其中，ρTOA,i表示卫星遥感载荷对应波段i的表观反射率，LTOA,i表示卫星遥感载荷对应波段i的入瞳辐亮度，Es,i表示对应波段i的大气层外太阳辐照度，θs表示太阳观测天顶角。
在本实施例中，可以获得卫星遥感载荷的表观反射率。
可选地，上述步骤10111中的气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据以及地表反射率光谱数据，可以通过以下步骤获得：
步骤101111、获取预设时间范围内卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的自动观测数据；其中，自动观测数据包括：卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据、卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的气象要素以及全天空云覆盖自动测量数据；
步骤101112、基于卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的气象要素和全天空云覆盖自动测量数据，对卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行筛选；
步骤101113、对筛选后的卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据以及地表反射率光谱数据。
在步骤101111中，预设时间范围内可以为卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地前后半小时内。具体地，根据卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的日期和时间，对卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地前后半小时内的自动观测数据进行匹配。其中，自动观测数据主要包括：卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据、卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的气象要素以及全天空云覆盖自动测量数据，卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的日期和时间是基于卫星遥感载荷过境信息得到的，卫星遥感载荷过境信息是基于卫星遥感载荷数据得到的。
在步骤101112中，基于卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的气象要素和全天空云覆盖自动测量数据，对卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行筛选，得到可用于卫星遥感载荷绝对辐射定标的有效数据。
在步骤101113中，对筛选后的卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到用于卫星遥感载荷绝对辐射定标所必需的气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据以及地表反射率光谱数据。
在本实施例中，通过卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地前后半小时内的自动观测数据，获得用于卫星遥感载荷绝对辐射定标所必需的气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据以及地表反射率光谱数据。
可选地，上述步骤101113中的气溶胶光学厚度数据，可以通过以下步骤获得：
步骤201、基于筛选后的不同波段的卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到不同波段的气溶胶光学厚度数据；
步骤202、利用不同波段的气溶胶光学厚度数据，拟合出波长指数与浑浊度系数；
步骤203、基于波长指数与浑浊度系数，计算得到第一波段的气溶胶光学厚度数据；
步骤204、依据卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的日期和时间，对第一波段的气溶胶光学厚度数据进行插值处理，得到过境时刻第一波段的气溶胶光学厚度数据。
在步骤201中，举例来说，基于筛选后的1020nm、870nm、670nm、500nm和440nm波段的卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据，采用Langley法计算得到对应波段的气溶胶光学厚度数据。
在步骤202中，利用1020nm、870nm、670nm、500nm和440nm波段的气溶胶光学厚度数据，拟合出Angstrom波长指数与浑浊度系数。
在步骤203中，基于波长指数与浑浊度系数，计算得到550nm波段(即第一波段)的气溶胶光学厚度数据。
在步骤204中，依据卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的日期和时间，对550nm波段的气溶胶光学厚度数据进行插值处理，得到过境时刻550nm波段的气溶胶光学厚度数据。
在本实施例中，可以对筛选后的卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到气溶胶光学厚度数据。
可选地，上述步骤101113中的大气柱水汽含量数据，可以通过以下步骤获得：
步骤205、基于筛选后的第二波段的卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到第二波段的大气柱水汽含量数据；
步骤206、对第二波段的大气柱水汽含量数据进行插值处理，得到过境时刻第二波段的大气柱水汽含量数据。
在步骤205中，举例来说，基于筛选后的936nm波段(即第二波段)的卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据，采用改进的Langley法计算得到936nm波段的大气柱水汽含量数据。
在步骤206中，依据卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的日期和时间，对936nm波段的大气柱水汽含量数据进行插值处理，得到过境时刻936nm波段的大气柱水汽含量数据。
在本实施例中，可以对筛选后的卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到大气柱水汽含量数据。
可选地，上述步骤101113中的地表反射率光谱数据，可以通过以下步骤获得：
步骤207、将气溶胶光学厚度数据和大气柱水汽含量数据输入大气辐射传输模型，得到达到地表的太阳直射辐射光谱和天空散射辐射光谱；
步骤208、基于达到地表的太阳直射辐射光谱和天空散射辐射光谱，以及筛选后的卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳反射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地在预设时间范围内的地表反射率光谱数据。
在步骤207中，基于气溶胶光学厚度数据和大气柱水汽含量数据，驱动大气辐射传输模型运行，模拟出达到地表的太阳直射辐射光谱和天空散射辐射光谱。
在步骤208中，基于达到地表的太阳直射辐射光谱和天空散射辐射光谱，结合筛选后的卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地在前后半小时内自动测量的太阳反射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地在前后半小时内的地表反射率光谱数据。
在本实施例中，可以对筛选后的卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到地表反射率光谱数据。
可选地，步骤1012可以包括如下步骤：
步骤10121、计算该日期的地表反射率的不确定度的平方、地表二向反射特性的不确定度的平方、气溶胶类型的不确定度的平方、气溶胶光学厚度的不确定度的平方、水汽含量的不确定度的平方、大气辐射传输模型的不确定度的平方以及太阳辐照度的不确定度的平方的总和的平方根，得到该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度；
步骤10122、基于该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度，确定该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度。
在步骤10121中，卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度主要包括地表反射率、地表二向反射特性、气溶胶光学厚度、水汽含量、气溶胶类型、大气辐射传输模型、太阳辐照度等不确定性因素，通过误差传递理论，分析各不确定性因素对卫星遥感载荷的表观反射率计算的不确定度贡献，并利用如下表达式合成得到卫星遥感载荷的表观反射率的总体不确定度。
其中，Ui是卫星遥感载荷的表观反射率的总体不确定度，usr,i、ubrdf,i、uaerosol,i、uaot,i、uwvc,i、ubrdf,i和分别表示地表反射率、地表二向反射特性、气溶胶类型、气溶胶光学厚度、水汽含量、大气辐射传输模型以及太阳辐照度的不确定度对卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度的贡献。
在本实施例中，可以通过计算卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度来计算卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度。
下面对本发明提供的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算装置进行描述，下文描述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算装置与上文描述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法可相互对应参照。
请参照图2，图2是本发明提供的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算装置的结构示意图。如图2所示，本发明提供的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算装置可以包括：
获取模块10，获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度；
构建模块20，用于基于所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型；
调整模块30，用于基于调整后的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算；
计算模块40，用于基于调整后的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算。
可选地，获取模块10还用于：
在获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度之后，计算前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数之间的相对误差的绝对值；
若所述绝对值小于等于预设阈值，则基于所述前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，对所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行修正。
可选地，获取模块10具体用于：
计算所述前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数和第一权重系数之间的乘积，得到第一数值；
计算所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数和第二权重系数之间的乘积，得到第二数值；
将所述第一数值与所述第二数值的和确定为修正后的当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数；
计算所述前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度和所述第一权重系数之间的乘积，得到第三数值；
计算所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度和所述第二权重系数之间的乘积，得到第四数值；
将所述第三数值与所述第四数值的和确定为修正后的当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度；
其中，所述第一权重系数为第五数值与第六数值的比值，所述第二权重系数为第七数值与所述第六数值的比值，所述第五数值为所述前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度的倒数，所述第七数值为所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度的倒数，所述第六数值为所述第五数值和所述第七数值的和。
可选地，获取模块10具体用于：
将每一日期的卫星遥感载荷的表观反射率和观测DN值的平均值之间的比值，确定为该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数；
基于该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度，确定该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度。
可选地，获取模块10具体用于：
基于气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据、地表反射率光谱数据、卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息以及卫星遥感载荷各通道的光谱响应函数，对大气辐射传输模型的输入参数进行配置；其中，所述气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据和地表反射率光谱数据是基于自动辐射定标场地的自动观测系统的观测数据计算得到的；
基于配置好的所述大气辐射传输模型，得到卫星遥感载荷的入瞳辐亮度；
将所述卫星遥感载荷的入瞳辐亮度转换为卫星遥感载荷的表观反射率。
可选地，获取模块10具体用于：
计算所述卫星遥感载荷的入瞳辐亮度和圆周率之间的乘积，得到第八数值；
计算大气层外太阳辐照度和太阳观测天顶角的余弦值之间的乘积，得到第九数值；
将所述第八数值与所述第九数值之间的比值，确定为卫星遥感载荷的表观反射率。
可选地，获取模块10具体用于：
获取预设时间范围内卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的自动观测数据；其中，所述自动观测数据包括：卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据、卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的气象要素以及全天空云覆盖自动测量数据；
基于所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的气象要素和全天空云覆盖自动测量数据，对所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行筛选；
对筛选后的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据以及地表反射率光谱数据。
可选地，获取模块10具体用于：
基于筛选后的不同波段的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到不同波段的气溶胶光学厚度数据；
利用所述不同波段的气溶胶光学厚度数据，拟合出波长指数与浑浊度系数；
基于所述波长指数与浑浊度系数，计算得到第一波段的气溶胶光学厚度数据；
依据卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的日期和时间，对所述第一波段的气溶胶光学厚度数据进行插值处理，得到过境时刻所述第一波段的气溶胶光学厚度数据。
可选地，获取模块10具体用于：
基于筛选后的第二波段的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到所述第二波段的大气柱水汽含量数据；
对所述第二波段的大气柱水汽含量数据进行插值处理，得到过境时刻所述第二波段的大气柱水汽含量数据。
可选地，获取模块10具体用于：
将所述气溶胶光学厚度数据和大气柱水汽含量数据输入大气辐射传输模型，得到达到地表的太阳直射辐射光谱和天空散射辐射光谱；
基于所述达到地表的太阳直射辐射光谱和天空散射辐射光谱，以及筛选后的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳反射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地在所述预设时间范围内的地表反射率光谱数据。
可选地，获取模块10具体用于：
从卫星遥感影像辅助信息文件中，读取卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息；
其中，所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息包括以下至少一项：日期时间、观测天顶角、观测方位角、太阳天顶角和太阳方位角。
可选地，获取模块10具体用于：
从卫星遥感影像中提取卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的观测DN值；
计算所述观测DN值的平均值。
可选地，获取模块10具体用于：
计算该日期的地表反射率的不确定度的平方、地表二向反射特性的不确定度的平方、气溶胶类型的不确定度的平方、气溶胶光学厚度的不确定度的平方、水汽含量的不确定度的平方、大气辐射传输模型的不确定度的平方以及太阳辐照度的不确定度的平方的总和的平方根，得到该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度；
基于该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度，确定该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度。
可选地，构建模块20具体用于：
对所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行线性拟合，得到第一趋势变化模型参数和第二趋势变化模型参数；
基于所述第一趋势变化模型参数和日期之间的乘积与所述第二趋势变化模型参数的和，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型。
可选地，获取模块10还用于：
若所述绝对值大于预设阈值且所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度出现数据异常，则将所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度确定为无效数据。
可选地，计算模块40还用于：
在未引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，基于未调整的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算。
图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，该方法包括：
获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度；
基于所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型；
在每次引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，基于所述目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数，对所述趋势变化模型进行调整；
基于调整后的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算。
此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，该方法包括：
获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度；
基于所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型；
在每次引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，基于所述目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数，对所述趋势变化模型进行调整；
基于调整后的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，该方法包括：
获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度；
基于所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型；
在每次引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，基于所述目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数，对所述趋势变化模型进行调整；
基于调整后的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算。
以上所描述的装置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。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (17)
1.一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，包括：
获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度；
基于所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型；
在每次引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，基于所述目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数，对所述趋势变化模型进行调整；
基于调整后的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算；
其中，在获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度之后，所述方法还包括：
计算前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数之间的相对误差的绝对值；
若所述绝对值小于等于预设阈值，则基于所述前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，对所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行修正；
所述基于所述前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，对所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行修正，包括：
计算所述前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数和第一权重系数之间的乘积，得到第一数值；
计算所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数和第二权重系数之间的乘积，得到第二数值；
将所述第一数值与所述第二数值的和确定为修正后的当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数；
计算所述前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度和所述第一权重系数之间的乘积，得到第三数值；
计算所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度和所述第二权重系数之间的乘积，得到第四数值；
将所述第三数值与所述第四数值的和确定为修正后的当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度；
其中，所述第一权重系数为第五数值与第六数值的比值，所述第二权重系数为第七数值与所述第六数值的比值，所述第五数值为所述前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度的倒数，所述第七数值为所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度的倒数，所述第六数值为所述第五数值和所述第七数值的和。
2.根据权利要求1所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，所述获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，包括：
将每一日期的卫星遥感载荷的表观反射率和观测数字数DN值的平均值之间的比值，确定为该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数；
基于该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度，确定该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度。
3.根据权利要求2所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，通过以下步骤获取所述卫星遥感载荷的表观反射率：
基于气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据、地表反射率光谱数据、卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息以及卫星遥感载荷各通道的光谱响应函数，对大气辐射传输模型的输入参数进行配置；其中，所述气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据和地表反射率光谱数据是基于自动辐射定标场地的自动观测系统的观测数据计算得到的；
基于配置好的所述大气辐射传输模型，得到卫星遥感载荷的入瞳辐亮度；
将所述卫星遥感载荷的入瞳辐亮度转换为卫星遥感载荷的表观反射率。
4.根据权利要求3所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，所述将所述卫星遥感载荷的入瞳辐亮度转换为卫星遥感载荷的表观反射率，包括：
计算所述卫星遥感载荷的入瞳辐亮度和圆周率之间的乘积，得到第八数值；
计算大气层外太阳辐照度和太阳观测天顶角的余弦值之间的乘积，得到第九数值；
将所述第八数值与所述第九数值之间的比值，确定为卫星遥感载荷的表观反射率。
5.根据权利要求3所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，通过以下步骤计算气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据以及地表反射率光谱数据：
获取预设时间范围内卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的自动观测数据；其中，所述自动观测数据包括：卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据、卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的气象要素以及全天空云覆盖自动测量数据；
基于所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的气象要素和全天空云覆盖自动测量数据，对所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行筛选；
对筛选后的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到气溶胶光学厚度数据、大气柱水汽含量数据以及地表反射率光谱数据。
6.根据权利要求5所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，所述对筛选后的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到气溶胶光学厚度数据，包括：
基于筛选后的不同波段的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到不同波段的气溶胶光学厚度数据；
利用所述不同波段的气溶胶光学厚度数据，拟合出波长指数与浑浊度系数；
基于所述波长指数与浑浊度系数，计算得到第一波段的气溶胶光学厚度数据；
依据卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的日期和时间，对所述第一波段的气溶胶光学厚度数据进行插值处理，得到过境时刻所述第一波段的气溶胶光学厚度数据。
7.根据权利要求5所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，所述对筛选后的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到大气柱水汽含量数据，包括：
基于筛选后的第二波段的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到所述第二波段的大气柱水汽含量数据；
对所述第二波段的大气柱水汽含量数据进行插值处理，得到过境时刻所述第二波段的大气柱水汽含量数据。
8.根据权利要求5所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，所述对筛选后的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳直射辐射和反射辐射的亮度光谱自动测量数据进行预处理，得到地表反射率光谱数据，包括：
将所述气溶胶光学厚度数据和大气柱水汽含量数据输入大气辐射传输模型，得到达到地表的太阳直射辐射光谱和天空散射辐射光谱；
基于所述达到地表的太阳直射辐射光谱和天空散射辐射光谱，以及筛选后的所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的太阳反射辐射的亮度光谱自动测量数据，计算得到卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地在所述预设时间范围内的地表反射率光谱数据。
9.根据权利要求3所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，通过以下步骤获取卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息：
从卫星遥感影像辅助信息文件中，读取卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息；
其中，所述卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的成像信息包括以下至少一项：日期时间、观测天顶角、观测方位角、太阳天顶角和太阳方位角。
10.根据权利要求2所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，通过以下步骤获取卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的观测DN值的平均值：
从卫星遥感影像中提取卫星遥感载荷过境自动辐射定标场地的观测DN值；
计算所述观测DN值的平均值。
11.根据权利要求2所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，所述基于该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度，确定该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度，包括：
计算该日期的地表反射率的不确定度的平方、地表二向反射特性的不确定度的平方、气溶胶类型的不确定度的平方、气溶胶光学厚度的不确定度的平方、水汽含量的不确定度的平方、大气辐射传输模型的不确定度的平方以及太阳辐照度的不确定度的平方的总和的平方根，得到该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度；
基于该日期的卫星遥感载荷的表观反射率的不确定度，确定该日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度。
12.根据权利要求1所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，所述基于所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型，包括：
对所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行线性拟合，得到第一趋势变化模型参数和第二趋势变化模型参数；
基于所述第一趋势变化模型参数和日期之间的乘积与所述第二趋势变化模型参数的和，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型。
13.根据权利要求1所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述绝对值大于预设阈值且所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度出现数据异常，则将所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度确定为无效数据。
14.根据权利要求1所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法，其特征在于，所述方法还包括：
在未引入目标卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数时，基于未调整的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算。
15.一种遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算装置，其特征在于，包括：
获取模块，获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度；
构建模块，用于基于所述不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，构建用于表征卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数随时间变化的趋势变化模型；
调整模块，用于基于调整后的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算；
计算模块，用于基于调整后的所述趋势变化模型，进行卫星遥感载荷逐日在轨绝对辐射定标系数业务化计算；
其中，所述获取模块还用于：
在获取不同日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度之后，计算前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数之间的相对误差的绝对值；
若所述绝对值小于等于预设阈值，则基于所述前一日期和当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度，对所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数及其不确定度进行修正；
所述获取模块具体用于：
计算所述前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数和第一权重系数之间的乘积，得到第一数值；
计算所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数和第二权重系数之间的乘积，得到第二数值；
将所述第一数值与所述第二数值的和确定为修正后的当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数；
计算所述前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度和所述第一权重系数之间的乘积，得到第三数值；
计算所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度和所述第二权重系数之间的乘积，得到第四数值；
将所述第三数值与所述第四数值的和确定为修正后的当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度；
其中，所述第一权重系数为第五数值与第六数值的比值，所述第二权重系数为第七数值与所述第六数值的比值，所述第五数值为所述前一日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度的倒数，所述第七数值为所述当前日期的卫星遥感载荷在轨绝对辐射定标系数的不确定度的倒数，所述第六数值为所述第五数值和所述第七数值的和。
16.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至14任一项所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法。
17.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至14任一项所述的遥感载荷在轨绝对辐射定标系数业务化计算方法。
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Citations (5)
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