一种针对缺少短波红外数据的气溶胶遥感反演方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种针对缺少短波红外数据的气溶胶遥感反演方法及系统。在该方法中考虑到角度和地表类型对波段关系的影响，通过使用多角度数据集构建分角度格网分地物类型的波段回归系数查找表，反演得到不同地物类型表面的气溶胶光学厚度。针对气溶胶光学厚度反演结果对波段之间关系有较强的敏感性的问题，引入气溶胶校正指数(ACI)和NDVI季节性变化特点作为限制条件。本发明专利技术的核心技术为基于地物光谱波段直接的相关关系，结合不同太阳观测角度对波段关系的影响，建立气溶胶光学厚度查找表和波段相关关系查找表，通过筛选条件可以快速、准确的反演得到不同地物的气溶胶光学厚度反演结果。通过上述技术手段，提高运行效率和反演精度。

An aerosol remote sensing inversion method and system for the lack of shortwave infrared data

【技术实现步骤摘要】
一种针对缺少短波红外数据的气溶胶遥感反演方法及系统
本专利技术属于遥感影像处理
，具体涉及一种针对无短波红外波段数据的气溶胶遥感反演方法及系统，快速反演得到高分辨率的气溶胶光学厚度产品。
技术介绍
气溶胶光学厚度是研究大气污染、气溶胶辐射、大气校正等问题的重要地球物理参数，通过卫星影像可以大范围地监测气溶胶变化，在空间尺度上解释气溶胶对地球和大气的影响，在卫星遥感影像中包含地表和大气两部分的信息，两者相互影响，大气中气溶胶的作用导致图像细节损失以及为地表真实信息的定量反演应用带来较大误差，同样因为地表信息的影响也为准确的反演气溶胶带来困难。获取准确的气溶胶光学厚度对地表真实信息的反演以及空气质量研究具有重要意义。目前使用遥感影像反演气溶胶的算法主要有：暗目标法和深蓝算法，其中暗目标法应用最为广泛，利用在浓密植被覆盖地区可见光波段地表反射率与2.1微米短波红外波段的线性关系反演气溶胶光学厚度，并在MODIS影像中实现业务化运行，对于地表反射率较高的城市、沙漠、裸土覆盖等地区多使用深蓝算法反演气溶胶光学厚度。然而，受制于数据源空间分辨率的影响，目前的一些气溶胶产品存在一个低空间分辨率的缺点(如MODIS，最高空间分辨率的气溶胶产品为3km)，而在地表结构复杂的城市等地区则需要更高空间分辨率的气溶胶光学厚度信息。然而，对于缺少2.1微米短波红外波段的卫星数据，常规的暗目标法无法使用，比如：环境一号卫星CCD传感器具有30m的高空间分辨率的优点，可以作为反演高空间分辨率气溶胶光学厚度的数据源，但是环境一号CCD数据只包含三个可见光波段和一个近红外波段。与暗目标法相比深蓝算法需要其他地表反射率数据辅助，因而影响其通用性。暗目标方法中忽略了角度对波段之间相关关系的影响，环境一号CCD数据单台传感器幅宽为360km，观测天顶角最大能达到35度左右，所以太阳观测几何对气溶胶反演的影响不容忽视，另外不同地物之间的线性关系也有较大差异。因此，针对大幅宽、多角度、高分辨率卫星影像存在的问题有：①缺少短波红外波段。②太阳、观测角度对波段相关关系的影响。③地物类型对波段相关关系的影响。④上述暗目标法与深蓝算法通用性差。⑤使用波段相关关系反演误差较大。
技术实现思路
本专利技术的目的是为解决上述问题，而提供一种针对缺少短波红外数据的气溶胶遥感反演方法及系统。一种针对缺少短波红外数据的气溶胶遥感反演方法，它包括：S1：卫星影像以及入射/观测角度数据获取；S2：气溶胶光学厚度查找表的建立；S3：构建波段间随地物类型和角度信息变化的回归关系；S4：使用在S1、S2、S3步骤中的卫星影像数据、角度影像数据、气溶胶光学厚度查找表、不同地物类型和角度信息的回归关系计算目标影像对应的地表反射率红蓝波段关系下的气溶胶光学厚度；S5：通过S4步骤得到的气溶胶光学厚度进行卫星影像的大气校正，得到的地表反射率必须通过ACI指数和NDVI年际变化函数两个筛选条件的匹配才能得到准确的气溶胶光学厚度影像；S1所述的数据获取包括：获取光学卫星的高分辨率影像，影像至少包含蓝、绿、红、近红外四个波段的大气层顶反射率；以及通过影像自带的经纬度信息以及观测时间，计算得到卫星影像对应的太阳天顶角、观测天顶角、太阳方位角、观测方位角影像；对S1获取的数据进行数据预处理，所述的预处理包括：对卫星影像进行定标、裁剪、云检测、计算大气层顶反射率，对角度信息进行三角网插值；所述的预处理为：在环境卫星影像查找影像自带的XML文件中的定标参数(g,L0)通过下式将影像的DN值计算为辐亮度L，单位为W*m^(-2)*sr^(-1)*um^(-1)；L＝DN/g+L0(1)使用shp格式的矢量文件对定标影像进行裁剪，得到所需范围内的影像数据，由于云的影响，无法从影像中计算后续步骤，因此需要将影像中云覆盖的区域去除，根据环境卫星的波谱特征，采用特征阈值的方法识别云覆盖像元，特征阈值算法分为两步，第一步使用环境卫星中的第三红光波段B3设定阈值C1，由：B3>C1(2)C1取0.2，在此基础上进行第二步定义NDVI：NDVI＝(B4-B3)/(B4+B3)>C2(3)C2取-0.015；B3和B4分别为第三红光波段和第四近红外波段表观反射率值；将云检测后的辐亮度L数据通过下式转换为表观反射率：上式中，ρ*为表观反射率，Lλ为波段辐亮度，d为天文单位日地距离，θs为太阳天顶角，Esunλ为波段太阳表观辐射率均值，单位为W*m^(-2)*sr^(-1)*um^(-1)；S1中还需生成将环境卫星自带的角度文件转换为栅格数据，其中太阳天顶角和太阳方位角经过像素点的经纬度和观测数据计算，观测天顶角和观测方位角使用角度文件将离散像素点使用三角网插值得到角度影像信息；S2中所述的气溶胶光学厚度查找表的建立，包括：通过6S辐射传输模型程序计算在不同太阳观测天顶角和相对方位角、不同气溶胶光学厚度下的地表反射率以及大气层顶反射率，进而计算得到气溶胶光学厚度查找表中的ρa、S、T三个参数，其中太阳天顶角范围为0～66度以6度为间隔，观测天顶角范围为0～39度以3度为间隔，相对方位角范围为0～180度以12度为间隔，气溶胶类型选择大陆型；所述的ρa为大气程辐射，S为大气向下反射率，T为大气透射率；所述的ρa、S、T三个参数计算方法如下：假设地表朗伯，大气水平均一，卫星传感器接收到的辐射能量来自地面辐射和大气程辐射两部分贡献，其传感器接收的表观反射率ρ*表示为：式中θs和θv为太阳天顶角与观测天顶角，ρa为大气程辐射，ρt为地表反射率，S为大气向下反射率，T为大气透射率。令T＝T(θs)T(θv)，上式可以简写为：式中三个参数ρa、S、T可以通过假设存在三个地表真实反射率分别为0、0.5、0.8，以及确定的观测几何和大气状态参数情况下使用6S进行辐射传输模拟得到三个表观反射率ρ1、ρ2、ρ3，建立三个方程组即可求得三个参数ρa、S、T的唯一解。在S3步骤中基于POLDER多角度数据集统计得到分角度、分土地覆盖类型的地表反射率波段间回归系数，对应角度信息以及地物类型得到地表红蓝波段间的回归系数查找表；所述的回归系数(查找表)，由下述方法计算：基于USGS波谱库的统计分析，可以发现地物暗目标的可见光波段间具有较好的相关关系，可以建立蓝光与绿光波段之间的线性回归关系查找表，B2＝a(theta,covertypes)B1+b(theta,covertypes)(8)为了评价回归系数的在不同角度和地类的适用性，我们通过真实值与回归模型预测值的差异来分析，将上式改写为：Diff＝B2-(B1·a+b)(9)式中：B1，B2分别为HJ-1A/BCCD数据的蓝光和绿光波段，a，b分别为回归系数的斜率和截距；在S4步骤中，将上述处理后的数据，以及生成的气溶胶光学厚度查找表和回归系数查找表带回式5、7、9，得到初始气溶胶光学厚度；在S5步骤中，因为计算气溶胶需要较高的波段间回归参数拟合精度，所以，气溶胶光学厚度的反演需要极高的波段回归精度，但是在应用中我们使用的是所有数据拟合的一组回归参数，在气溶胶光学厚度反演计算中所需回归参数与拟合直线垂直距离越远反演误差越大，而垂直距离直接改变截距大小，所以在回归系数中加入了对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对缺少短波红外数据的气溶胶遥感反演方法，它包括：S1：卫星影像以及入射/观测角度数据获取；所述的数据获取包括：获取光学卫星的高分辨率影像，影像至少包含蓝、绿、红、近红外四个波段的大气层顶反射率；以及通过影像自带的经纬度信息以及观测时间，计算得到卫星影像对应的太阳天顶角、观测天顶角、太阳方位角、观测方位角影像；对获取的数据进行数据预处理，所述的预处理包括：对卫星影像进行定标、裁剪、云检测、计算大气层顶反射率；生成将环境卫星自带的角度文件转换为栅格数据，其中太阳天顶角和太阳方位角经过像素点的经纬度和观测数据计算，观测天顶角和观测方位角使用角度文件将离散像素点使用三角网插值得到角度影像信息。S2：气溶胶光学厚度查找表的建立；S3：构建波段间随地物类型和角度信息变化的回归关系查找表；S4：使用在S1、S2、S3步骤中的卫星影像数据、角度影像数据、气溶胶光学厚度查找表、不同地物类型和角度信息的回归关系计算目标影像对应的地表反射率红蓝波段关系下的气溶胶光学厚度；S5：通过S4步骤得到的气溶胶光学厚度进行卫星影像的大气校正，得到的地表反射率必须通过ACI指数和NDVI年际变化函数两个筛选条件的匹配才能得到准确的气溶胶光学厚度影像。...

【技术特征摘要】
1.一种针对缺少短波红外数据的气溶胶遥感反演方法，它包括：S1：卫星影像以及入射/观测角度数据获取；所述的数据获取包括：获取光学卫星的高分辨率影像，影像至少包含蓝、绿、红、近红外四个波段的大气层顶反射率；以及通过影像自带的经纬度信息以及观测时间，计算得到卫星影像对应的太阳天顶角、观测天顶角、太阳方位角、观测方位角影像；对获取的数据进行数据预处理，所述的预处理包括：对卫星影像进行定标、裁剪、云检测、计算大气层顶反射率；生成将环境卫星自带的角度文件转换为栅格数据，其中太阳天顶角和太阳方位角经过像素点的经纬度和观测数据计算，观测天顶角和观测方位角使用角度文件将离散像素点使用三角网插值得到角度影像信息。S2：气溶胶光学厚度查找表的建立；S3：构建波段间随地物类型和角度信息变化的回归关系查找表；S4：使用在S1、S2、S3步骤中的卫星影像数据、角度影像数据、气溶胶光学厚度查找表、不同地物类型和角度信息的回归关系计算目标影像对应的地表反射率红蓝波段关系下的气溶胶光学厚度；S5：通过S4步骤得到的气溶胶光学厚度进行卫星影像的大气校正，得到的地表反射率必须通过ACI指数和NDVI年际变化函数两个筛选条件的匹配才能得到准确的气溶胶光学厚度影像。2.根据权利要求1所述的一种针对缺少短波红外数据的气溶胶遥感反演方法，其特征在于：所述的预处理为：在环境卫星影像查找影像自带的XML文件中的定标参数(g,L0)通过下式将影像的DN值计算为辐亮度L，单位为W*m^(-2)*sr^(-1)*um^(-1)；L＝DN/g+L0(1)使用shp格式的矢量文件对定标影像进行裁剪，得到所需范围内的影像数据，由于云的影响，无法从影像中计算后续步骤，因此需要将影像中云覆盖的区域去除，根据环境卫星的波谱特征，采用特征阈值的方法识别云覆盖像元，特征阈值算法分为两步，第一步使用环境卫星中的第三红光波段B3设定阈值C1，由：B3>C1(2)C1取0.2，在此基础上进行第二步定义NDVI：NDVI＝(B4-B3)/(B4+B3)>C2(3)C2取-0.015；B3和B4分别为第三红光波段和第四近红外波段表观反射率值；将云检测后的辐亮度L数据通过下式转换为表观反射率：上式中，ρ*为表观反射率，Lλ为波段辐亮度，d为天文单位日地距离，θs为太阳天顶角，Esunλ为波段太阳表观辐射率均值，单位为W*m^(-2)*sr^(-1)*um^(-1)。3.根据权利要求2所述的一种针对缺少短波红外数据的气溶胶遥感反演方法，其特征在于：S2中所述的气溶胶光学厚度查找表的建立，包括：通过6S辐射传输模型程序计算在不同太阳观测天顶角和相对方位角、不同气溶胶光学厚度下的地表反射率以及大气层顶反射率，进而计算得到气溶胶光学厚度查找表中的ρa、T三个参数，其中太阳天顶角范围为0～66度以6度为间隔，观测天顶角范围为0～39度以3度为间隔，相对方位角范围为0～180度以12度为间隔，气溶胶类型选择大陆型；所述的ρa为大气程辐射，为大气向下反射率，T为大气透射率。4.根据权利要求3所述的一种针对缺少短波红外数据的气溶胶遥感反演方法，其特征在于：所述的ρa、T三个参数计算方法如下：假设地表朗伯，大气水平均一，卫星传感器接收到的辐射能量来自地面辐射和大气程辐射两部分贡献，其传感器接收的表观反射率ρ*表示为：式中θs和θv为太阳天顶角与观测天顶角，ρa为大气程辐射，ρt为地表反射率，为大气向下反射率，T为大气透射率。令T＝T(θs)T(θv)，上式可以简写为：式中三个参数ρa、T可以通过假设存在三个...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊宪磊，瞿瑛，其他发明人请求不公开姓名，
申请(专利权)人：东北师范大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22