强吸收性气溶胶的水色卫星遥感大气校正算法

作者:宋梓庚 发布日期:2023-03-29 阅读:1080

近日,我室何贤强研究员团队及合作者在国际遥感领域顶级期刊Remote Sensing of Environment(IF=13.8)上发表了题为“Atmospheric correction of absorbing aerosols for satellite ocean color remote sensing over coastal waters”的研究论文。论文第一作者为我室与河海大学联合培养的博士研究生宋梓庚,通讯作者为我室何贤强研究员, 合作者包括我室白雁研究员、王迪峰研究员、李腾副研究员、朱乾坤正高级工程师和龚芳高级工程师,以及南京大学的董新奕副教授。

沿海水体水色遥感大气校正受到吸收性气溶胶垂直分布的影响较大,特别是对于蓝光和紫外波段的遥感反射率(Rrs(λ))反演。我们前期构建了吸收性气溶胶垂向分布反演模型(Song, He*, et al., 2020)和吸收性气溶胶光学特性模型(Song, He*, et al., 2022),可以定量反演吸收性气溶胶的垂向高度,并利用海气耦合辐射传输模型模拟吸收性气溶胶情况下的大气顶 (TOA) 反射率(ρt(λ))和遥感反射率(Rrs(λ))。在此基础上,本研究基于大量的辐射传输模拟和机器学习模型,提出了一种新的大气校正算法 (OC-XGBRT),考虑吸收性气溶胶的垂直分布,用于反演蓝光波段的Rrs(λ),以降低吸收性气溶胶的影响,算法流程图如图1所示。

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图1 OC-XGBRT算法流程图

OC-XGBRT算法的目标是提升沿海水域在吸收性气溶胶的影响下Rrs(λ)的数据质量。本研究将OC-XGBRT算法应用于MODIS-Aqua水色传感器上,并用SeaBASS和AERONET-OC实测站点数据进行验证,与NASA SeaDAS、POLYMER、OC-SMART大气校正算法进行对比,Rrs(412 nm)、Rrs(443 nm)、Rrs(488 nm)和Rrs(547 nm)的验证结果如图2所示。OC-XGBRT的平均绝对百分偏差(APD)和均方根误差(RMSE)分别小于36.9%和5.5 ×10-4 sr-1,表明OC-XGBRT在沿海和内陆水域能提供更准确的遥感反射率产品。

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图2 在吸收气溶胶的情况下,NASA SeaDAS、POLYMER、OC-SMART和OC-XGBRT反演的Rrs(412 nm)、Rrs(443 nm)、Rrs(488 nm)和Rrs(547 nm)在SeaBASS和AERONET-OC实测值的对比验证。

本研究选取6个典型近海区域(西非沿岸,波斯湾,美洲东、西海岸,黑海,中国渤黄海)进行定量评估。图3所示为波斯湾的结果,OC-XGBRT的校正结果与NASA产品相比有明显的改善,Rrs(412 nm)和Rrs(443 nm)不再出现负值的情况,并且与实测值比较接近。OC-XGBRT在6个典型区域的应用结果进一步表明,在吸收性气溶胶的情况下,与NASA产品相比,OC-XGBRT的Rrs(412 nm)和Rrs(443 nm)质量均有显著提高。此外,OC-XGBRT算法能够显著增强蓝光波段Rrs(λ)的空间覆盖,具有处理存在吸收性气溶胶的情况下水色遥感数据的潜力。

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图3 (a) 2007年12月10日(UTC时间10:05)在波斯湾上空获得的MODIS-Aqua RGB影像;(b) NASA的Rrs(412 nm)产品(单位sr-1);(c) NASA的Rrs(443 nm)产品;(d) 气溶胶类型;(e) AOD(412 nm);(f) OC-XGBRT反演的Rrs(412 nm);(g) OC-XGBRT反演的Rrs(443 nm);(h) NASA产品、OC-SMART和OC-XGBRT算法反演的MODIS-Aqua Rrs(λ)光谱与现场测量的定量比较。DU、SM、UR和NWA分别代表沙尘、烟尘、城市型和无吸收或弱吸收性气溶胶。

论文引用:Song, Z., He, X.*, Bai, Y., Dong, X., Wang, D., Li, T., Zhu, Q., & Gong, F. (2023). Atmospheric correction of absorbing aerosols for satellite ocean color remote sensing over coastal waters. Remote Sensing of Environment, 290, 113552. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113552 

相关文章:

1.Song, Z., He, X.*, Bai, Y., Wang, D., Hao, Z., Gong, F., & Zhu, Q. (2020). Changes and predictions of vertical distributions of global light-absorbing aerosols based on CALIPSO observation. Remote Sensing, 12(18), 3014.

2.Song, Z., He, X.*, Bai, Y., Wang, D., Gong, F., Zhu, Q., ... & Li, H. (2022). Effect of the vertical distribution of absorbing aerosols on the atmospheric correction for satellite ocean color remote sensing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60, 1-12.


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