经质量控制的遥感SST数据的对比测试结果和回归分析

1、MODIS遥感反演SST的对比测试和分析技术报告概述：利用浮标资料对MODIS的SST(海表面温度)反演的结果进行对比测试，是SeaDAS 卫星遥感项目的一个重要目标。目的是利用浮标实测海温资料对SST反演结果进行校正，以减少反演结果的误差，扩大海温遥感反演产品的使用范围，为更好的利用卫星遥感资料服务于海洋监测工作建立一个良好的基础。技术背景MODIS（中等分辨率成像光谱仪）是一个拥有36 个通道的可见光和红外波段光谱辐射计，波段范围从0.345 m（可见光）到14.235m（热红外）。各通道的量化等级为12Bits。MODIS 第1 和第2 通道的空间分辨率为250 米，第3 到第7 通道的

2、空间分辨率为500 米，其余通道的空间分辨率为1000 米，扫描观测宽度达2330 公里可以同时提供反映海洋水色，叶绿素、悬浮物浓度等海洋特征信息。MODIS被两颗对地观测卫星(AQUA和TERRA)作为有效负载，其中TERRA是上午星、AQUA是下午星。我单位目前使用SeaDAS5.0软件进行MODIS数据处理。SeaDAS 5.0反演海表面温度的算法是美国航空航天局NASA开发的“迈阿密探路人”算法，有两套，分别利用了3.7m和11m附近的两个红外大气窗口。其中昼间使用11m算法，即利用11.03m,12.03m通道，夜间使用3.7m和11m通道。由于昼间观测数据不仅可提供海表面温度，而且

3、可提供叶绿素等海洋水色数据，我单位目前仅接收和处理MODIS的昼间数据。我们的比测试验也是针对昼间的11m算法。“迈阿密探路人”在11m的海温反演算法如下：其中，SST是反演的海表面温度，T31是第31通道（11.03m）的辐射亮温，T32是第32通道（12.03m）的辐射亮温。是卫星天顶角。C1C4是四个系数。SeaDAS软件中内置的各个系数估计值如下：表1:MPSST算法的系数图:MPSST算法反演获得的东海区域海表面温度图(2007.10.24 2:38UTC)为了对遥感反演获得的海表面温度进行对比测试，需要选择合适的其它测量手段，要求这些测量手段有足够的时间分辨率，同时又有较高的精度。

4、目前，现场测量海温的方法主要有：岸站、志愿船、资料浮标。其中，岸站受地理条件限制，测量的海水温度是近岸水温，受大陆、岛屿的地温影响较大。志愿船不但资料较少，时间上不连续，空间分布有不确定性，难以和遥感资料匹配。最适于海表面温度对比测试的测量手段是海洋资料浮标。国家海洋局东海分局在我国近海布置了3个大型海洋浮标。这些资料浮标直接测量水面下20-30厘米的海水温度，平时每3小时传输一次水温资料。水温传感器的技术参数如下：参数测量范围测量精度备注水温（）335±0.5通讯方式为VSAT表2:海洋资料浮标的水温传感器参数海洋资料浮标由锚系固定，布放完成后坐标基本不变动，这给进行对比测试带来了

5、方便。在了解了遥感反演算法和选择了合适的对比测量手段后，我们就可以设计和实施海温对比测试。对比测试的方案设计遥感反演数据和浮标测量数据进行对比的前提是：在时间和空间上具有可比性。最理想的情况是，遥感反演数据和浮标测量数据的时间差和空间距离都为0。但事实上，由于卫星轨道精度存在误差，卫星遥感传感器分辨率的问题，遥感反演数据不可能完全吻合浮标测量数据。因此，必须容许卫星遥感数据和浮标测量的数据在时间和空间范围内有一定的误差，我们总的要求是，用于进行遥感对比的数据本身和真实海表面温度之间的误差限不能大于1度。我们设计符合比测要求的数据标准：项目允许误差时间15分钟空间约2千米，0.018纬距表3：选

6、择遥感数据比测的时间和空间标准通常，海表面温度的时间变化率不超过1摄氏度/小时，空间变化率不超过0.4度/千米。因此，符合上述标准的数据，其误差限可以表达为E = sqrt(e12+e22+em2)（其中E是总误差限，e1是时间误差限，在我们这里约为±0.25,e2是空间误差限，约为±0.8,em是仪器测量精度的误差限，为±0.5），因此，估计由于时间、空间和浮标测量仪器引入的误差，其误差限为±1.01度。基本符合要求。未经质控的遥感反演SST数据的对比测试结果从2007年3月3日到2007年7月27日，147天内，共选取符合筛选标准的数据71组，进行了

7、对比测试，全部数据细节详见附件1。结果的摘要如下：项目结果样本数量71最小误差0.04最大误差-25.45误差的标准差8.59表：未经质控的遥感反演数据对比测试结果摘要从上表可以看到，如果对遥感反演获得的SST不做任何处理，其误差标准差可达8多，其应用价值很低。造成这种情况的原因是多方面的，东海海域是陆缘海，由于海水的深度较浅,太阳加热的作用比较明显、沿岸上空的大气状况比较复杂，尤其云量较多时，对红外辐射吸收严重。因此，未经质控的数据不宜直接作为海温遥感产品使用。应用月平均SST资料对遥感反演数据进行质量控制为了对遥感反演数据进行质量控制，一条合理的思路是，通过经验判定合理的数据区间，将明显不

8、合理的数据丢弃，这样能够大大改善遥感数据的质量。海水的热容量巨大，日温差波动范围小，每月的波动范围也十分有限。我们通过统计F09浮标2004-2006三年的资料 其中缺少2004年4、5月份资料的发现，浮标测量的月度海温极值偏离当月海温平均值一般不超过4，从不超过5，而月度海温极值距多年的月平均海温值的偏差一般不超过3，从不超过4。分析发现F17和F18浮标的资料也满足上述条件。 F17和F18布置时间短，只取得了1年的资料，没有多年的月海温平均值。月份F9多年平均月极值最大偏差1月16.27-1.72月13.98-2.153月13.92-2.84月14.863.935月20.793.076月

9、25.092.817月27.842.058月28.762.849月27.73.010月25.6-2.611月22.902.212月19.742.36表：F9浮标的多年平均值和月度极值相对平均值的偏差由此，我们可以采取这样的质量控制措施：遥感反演的海温，在当月海温多年平均值±5范围内的，是有效数据，通过质量控制，否则，判定为是无效数据，不做处理。在浮标定点的海域，使用浮标多年的月度平均数据作为平均月海温 这些数据已经求出，见附件2，在没有浮标资料覆盖的海域，可采用大范围海温等温线图资料，同时质量控制门限可放宽到多年平均值±6范围。经质量控制的遥感SST数据的对比测试结果和回归

10、分析在符合筛选标准的全部71条数据中，通过质量控制的共计49条，占69%，这说明选取的质量控制标准宽严适度，既考虑了数据的可靠性，又兼顾了遥感数据的可获取性。我们对49组经质控数据的比测结果详见附件3，摘要如下：项目结果样本数量49最小误差0.04最大误差-6.48误差的标准差2.49表：未经质控的遥感反演数据对比测试结果摘要可见，通过质量的数据减少了误差，提高了数据的可靠性。为了进一步提高海温遥感的精度，我们用经过质控的遥感反演的SST和浮标测得的海温分别作为自变量和函数进行了线性回归分析,得到了根据反演SST结果预测实际海表面温度的线性回归方程。图MODIS反演SST和实测SST回归分析回

11、归统计Multiple R0.950309344R Square0.90308785Adjusted R Square0.90102589标准误差1.583839791观测值49表MODIS反演SST和实测SST回归统计回归分析的结果表明，建立的线性回归方程能够有效改进反演SST的精度，回归方程的预测值的误差标准差降低到1.584,相关性系数达到0.90，作为大范围海温监测产品，具备了实用价值。结论SeaDAS 5.0提供的SST反演算法是基于全球海域得出的，对于东海近海海域，本身存在着一定误差。又由于SeaDAS 5.0内置的云检测算法不完善，不能有效过滤由于水汽吸收而造成的海温反演异常值，

12、造成的误差更大。这些问题制约了MODIS遥感海温产品的使用。我们通过用浮标数据和MODIS遥感反演SST数据的对比测试，寻找并确定了排除反演SST异常值的方法，并建立了根据多年海温月平均值的数据质控措施。为了进一步提升数据精度，我们对经质控的反演SST和实测值作了线性回归分析，求出了根据反演SST预测实际海温的线性回归方程，进一步降低了遥感数据的误差。虽然这个初步的SST对比测试和改进的工作已经达到了项目任务书的要求。但是限于时间、经费等因素，在提高遥感海温产品的精度，拓展遥感产品的业务化应用方面，仍有很大的提升余地。例如，可以将数据质控措施和回归方程集成到SeaDAS 5.0软件内部，实现高精度的SST产品的稳定输出，以及启动水汽吸收更小的夜间4m海温资料等。我们希望在后续的项目中能够