海洋与内陆水体高光谱遥感.ppt

1、海洋与内陆水体高光谱遥感（一）,水色遥感,定标(Calibration)【或辐射校正】是指定量地确定系统对已知受控信号响应的过程；真实性检验(Validation)或检验是指通过独立的手段来评价卫星系统所导出数据产品的质量的过程。,海洋水色遥感和红外遥感都是对定量化要求非常高,定标(Calibration)是指数码值到辐射值的转换。也称“辐射校正” 大气修正和大气校正(Correction),仪器的发射前定标: a)标准灯标准板系统；b)积分球系统 野外定标,遥感器将接收到的辐亮度信号，经光电转换、A/D变换后， 形成数码值，成像的仪器再构成图象，传递到地面 像元的数码值?辐亮度,遥感器的发射

2、前定标、遥感器的在轨定标,只有知道绝对的物理量（辐亮度）的基础上，定量遥感应用人员才能根据辐亮度，反演地物特性，并对遥感数据加以应用。如果针对非定量化应用，很多情况下可以直接根据数码值进行工作,遥感器的在轨定标,在轨定标又分为：基于太阳/月亮的星上全口径全光路的定标系统的定标；在轨外定标（替代定标）；交叉定标(Cross-Calibration)。 所谓基于太阳的星上定标系统是指将直射太阳光以确定的角度入射到已知反射率的漫射板上，遥感器的整个光路对漫射板进行观测，从而进行定标。 所谓基于月亮的星上定标系统是在特定的时间将遥感器指向月亮，利用月亮稳定的表面作为基准对仪器进行定标。 在轨外定标(替

3、代定标，Vicarious calibration)是利用地面大面积、均匀的目标，在精确测量地表特性和大气特性的基础上，结合辐射传输计算，得到卫星入瞳处的辐亮度，从而得到其定标系数。 交叉定标(Cross-Calibration)是指利用一个已知高精度的遥感器数据校正另外一个遥感器。一般要求波段相近、过境时间差别不大、同一地物的变化不大、大气稳定。,一类水体即大洋开阔水域的水体。 其水色要素主要由浮游生物所含的叶绿素a及其降解物所组成，相对简单。 二类水体的水体（叶绿素、悬浮泥沙、黄色物质、污染等）,水体遥感,SeaWiFS/MODIS/MERIS等。 其中：MERIS需要专门到ESA申请 S

4、eaWiFS从杭州二所订购,Namibia,最佳水色遥感器数据仍然是SeaWiFS数据 数据质量有星上定标系统（太阳定标、月亮定标）、光学浮标的替代定标等多种手段保证； 高质量的免费数据处理软件SeaDAS，采用精确Rayleigh计算、多种气溶胶模式参数等高精度的大气校正算法、最新的一类水体算法、提供超过100种的数据产品，并提供简单使用的工具； 接收站点遍布全球，我国海洋局二所、香港科技大学等可以提供数据源，并可从NASA DAAC免费订购。 单一卫星单一专用遥感器，不存在与其他非水色应用的折衷。具备12:00左右过境、前后倾200等特点。 TDI技术扫描成像，没有类似MODIS、HY-1

5、 COCTS上的多元并扫条带。,水色遥感定量化的要求及其定标/检验,海洋遥感应用对定量精度有严格的要求,以美国的SeaWiFS的精度目标为例(一类水体 Case-I water)： 叶绿素浓度反演误差 35% 离水辐亮度绝对误差 5% 相对误差 1% 按照上述要求，可导出遥感器、大气算法、现场仪器的不确定度(uncertainty)为： *遥感器辐射定标 5%(Hooker et al 1992, p1) 相对误差 1% 波段之间 5% *大气修正算法 5%(Gordon 此时可见光600nm以前的通道对泥沙信息几乎不敏感。 3)当悬浮物浓度达到 1000mg/l左右时，NIR波段的反射率比可

6、见光波段的还要高； 4)在混浊度水体，叶绿素信号、黄色物质信号几乎被泥沙信号所掩盖； 5)叶绿素荧光在在浑浊水体时也十分明显，但受泥沙边沿的影响，如何消除泥沙影响是个很大的问题； 6)当水体十分浑浊时，412nm左右篮波段值在一个很小的范围内变化； 7)赤潮水体光谱与正常光谱有很大的区别。,水色要素反演,(1)经验模型，主要基于离水辐亮度与某一成分之间的统计关系； (2)半分析模型, 借助于固有光学量与成分之间的物理关系和表观量与固有光学量之间的经验关系，导出遥感量与水体成分之间的关系； (3)辐射传递模型，在辐射传递方程近似解的基础上，建立反演模型。,统计模型综述,典型的经验(或统计)模型是

7、Dennis K. Clark(1981,1995)为CZCS、SeaWiFS等水色遥感器提出的基于波段比值的色素算法，其形式如下,其中C为chl-a浓度，A、B为统计回归系数，LW为离水辐亮度或归一化离水辐亮度,其 他 类 似 的 统 计 模 型,一类水体目前最常用的OC4算法,R=Max(Rrs443,Rrs490,Rrs510)/Rrs555 Cchl-a=10(a0+a1*R+a2*R2+a3*R3+a4*R4),二类水体反演模式,Tassan 1994 SeaWiFS; Tang Junwu, Wang Xiaomei, Song Qingjun, et al 2004: The statistic inversion algorithms of water constituents for Yellow Sea & East