使用Terra-MODIS通道对MSG1-SEVIRI红外通道进行交叉校准外文翻译资料

 2022-12-23 15:01:14

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使用Terra-MODIS通道对MSG1-SEVIRI红外通道进行交叉校准

G.-M. JIANG and Z.-L. LI{地理科学与自然资源研究所，100101北京，中国}

（2007年2月18日收到; 最终形式2008年7月7日）

本文讨论了在Meteosat第二代1（MSG1）卫星上，利用Terra卫星上的中分辨率成像分光辐射计（MODIS）通道对旋转增强可见光和红外成像仪（SEVIRI）的红外通道4（3.9mm）、9（10.8mm）和10（12.0mm）进行交叉校准。利用2005年7月和2006年7月的SEVIRI和MODIS测量，利用绝对视场天顶角差（dvza）、0.5u、绝对视场方位角差（dva）在热带地区进行了包括射线匹配（rm）法和辐射传输建模（rtm）法在内的交叉校准。0.5u和绝对时间差（dtime），10分钟。通过RM和RTM方法获得的结果显示两个传感器之间的校准差异。用rm法得到的结果与先前公布的结果一致。如果考虑到两个传感器之间光谱差异引起的温度差异，RTM方法得到的结果与RM方法得到的结果是一致的。从两种方法得到的交叉校准结果来看，推荐使用RTM方法得到的结果重新校准SEVIRI数据。重新校准消除了用分裂窗口法从SEVIRI数据中获取的对地面温度（LST）的高估。

1、引言

交叉校准是将特定光谱通道中给定传感器的输出与在其他通道中测量的一个或多个传感器的输出相关联的操作（Asem等人1987）。近年来交叉校准的研究较多。泰勒特等人。（2001）使用几乎一致的匹配串联场景交叉校准Landsat-7增强型主题映射器增强型（ETM ）和Landsat-5 TM传感器的太阳反射光谱通道，包括调整两个传感器之间的光谱通道差异。Heidinger等人（2002）提出了一种使用中分辨率成像分光辐射计（modis）和阿拉斯加州和西伯利亚地区的高级超高分辨率辐射计（avhrr）的同步和近Nadir采集对反射通道进行交叉校准的方法。Doelling等人（2004a，b）使用重合、共角和共定位测量来传输modis和对地静止运行环境卫星（GOES-12）对旋转增强型可见和红外成像仪（SEVIRI）进行了研究，发现SEVIRI通道4（3.9 mm）的亮度温度（BTS）比相应的MODIS和GOES-12通道低6.7 K左右，而SEVIRI通道9（10.8 mm）的亮度温度高1.5 K左右。呃。然而，使用大角度差限制了Doelling等人的结果的准确性。（2004a，b）更大的seviri带宽对什么影响尚不确定。上述方法可分为射线匹配（RM）方法，但该方法没有考虑两个传感器之间的光谱差异，当光谱差异较大时会导致不可接受的误差。

针对RM方法的缺点，采用了辐射传输建模（RTM）方法。亚欧会议等。（1987）基于RTM方法，使用一个或两个AVHRR红外通道模拟气象卫星红外通道1（11.45 mm）的辐射。Merchant等人（2003）以具有良好特征的沿轨扫描辐射计2（ATSR-2）为参考，通过RTM确定了第五颗地球静止气象卫星（GMS-5）可见红外自旋扫描辐射计（VISSR）的校准校正，并与海表温度（SST）的现场测量进行了验证。Liu和Li（2004）利用6S辐射传输模型和双向反射分布函数（BRDF）模型对中国极轨气象卫星（FY-1D）上的多通道可见光和红外扫描辐射计（MVIRS）进行了针对MODIS的校准，获得了5%的校准精度。Vermote和Saleuus（2006）提出了一种新的AVHRR交叉校准方法，该方法在可见短波红外光谱范围内使用一个预先校准好的MODIS传感器和一个BRDF模型来表征一个稳定的沙漠地区的定向行为。虽然RTM方法比RM方法能够提供更精确的结果，但它更为复杂，尤其是对于可见光和近红外通道。

气象卫星第二代（MSG）是欧洲航天局（ESA）和欧洲气象卫星利用组织（EUMETSAT）研制的新一代地球静止卫星，其主要有效载荷SEVIRI共有12个光谱通道，覆盖热红外（TIR）可见光（表1）。.第一颗卫星（MSG1）于2002年八月29日由阿里安5号火箭发射。

尽管塞维里仪器为红外通道在轨校准提供了校准装置（CALU），但测量值仍受累积的冻结污染物的影响（Coste等人2004）。在我们最近的工作中，我们发现，从MSG1-SEVIRI地震道9和10的数据中，用分窗法获取的地表温度（LST）高于从MODIS/Terra LST产品mod11b1中提取的LST，这意味着两个传感器之间可能存在校准差异。MODIS是美国国家航空航天局（NASA）地球观测系统（EOS）的关键仪器之一，已被证明具有良好的校准和长期稳定性（Guenther等人2002年，Minnis等人2002，熊等。2002年、2003年，Barnes等人2003）。此后，seviri指MSG1上的仪器，modis指Terra（AM-1）上的仪器。

Seviri通道4（3.9 mm）、9（10.8 mm）和10（12.0 mm）中的数据可用于利用温度无关光谱指数（Tisi）概念推导地表发射率（Becker和Li 1990a，Jiang等人。2006年），然后用分裂窗口法估算LST（Jiang等人2005）。本文采用RM和RTM方法对Seviri 4、9和10号信道与相应的modis 20（3.8 mm）、22（4.0 mm）、23（4.1 mm）、31（11.0 mm）和32（12.0 mm）信道进行了交叉校准，验证了Doelling等人的结果。（2004a，b），突出光谱差异造成的强烈影响，准确测量SEVIRI和MODIS通道之间的校准差异。与以前的研究不同，在RM和RTM方法中使用了更严格的匹配条件，如第3节所述。

在第二节中，回顾了交叉校准方法，包括RM方法、RTM方法以及使用modtran（中等光谱分辨率大气透过率算法-rithm和计算机模型）和调整后的热带剖面的RTM方法的发展。第3节介绍了研究领域、相关数据和数据处理。第4节专门讨论结果和分析，总结和结论见第5节。

2.方法和算法开发

将RM和RTM方法应用于SEVIRI通道4、9和10与相应的MODIS通道20、22、23、31和32的交叉校准。

2.1 RM方法

RM方法是一种简单而直接的方法，使用重合、共角和共定位像素将一个校准良好的传感器的校准转移到另一个（Doelling等人2004年A）。如第1节所述，该方法不考虑不同传感器的光谱差异。然而，由于不基于受云影响较大的辐射传输理论，因此不需要考虑像素是否是多云的，而在陆地和海洋卫星数据中精确的云检测是一项困难的任务（Simpson和Gobat 1995a，b）。

2.2 RTM方法

2.2.1辐射传输理论。在晴朗的天空条件下，红外通道中的-atmo-sphere（toa）顶辐射可以表示为如下辐射传输理论（Li等人1999）：

其中，t i是信道i中toa的bt，h、v是视场天顶角（vza），是波长，fi（）是信道i的光谱响应函数，t（v，）是大气光谱透射率，tg，i是信道i中地平面的bt，latmq（hv，l）是上升流大气光谱辐射率，lg（hv，tg，i，l）是光谱半径。地面测量的NCE，由Li等人给出。（1999）AS：lg hv，tg，i，l~e_hv，l_l_ts，l_zfrac12;1 e_hv，l_]latm；l_Zrb hv，hs，rd，l_esun_hs，l_2_其中e（hv，l）为海/陆表面光谱发射率，ts为海/陆表面温度，l（ts，l）为普朗克函数，latmq（l）为下涌大气球面光谱辐射除以p，hs是太阳天顶角，qd是th。e相对

对于光谱范围较窄的通道，可以简化方程（1）和（2）（Li等人1999）如下，不引入重大错误：

图1显示了Seviri和Modis仪器的mir和tir通道的标准化光谱响应。图1显示，seviri通道4覆盖modis通道20、22和23，modis通道31和32分别几乎完全位于seviri通道9和10内。当Seviri和Modis同时观察表面积时，温度ts相同。

方位角Rb（hv，hs，q，l）为双向光谱反射率，Esun（hs，l）为地面直接太阳光谱辐照度。对于TIR通道中的测量和中红外（MIR）通道中的夜间测量，esun（hs，l）50。

图1。（a）mir通道和（b）msg1-seviri和terra modis的两个分裂窗口通道的光谱响应（ch04、ch09和ch10分别表示seviri通道4、9和10；ch20、ch22、ch23、ch31和ch32分别表示modis通道20、22、23、31和32）。来自www.eumetsat.int和http://modis.gsfc.nasa.gov的数据。

vza hv和view azimuth angle（vaa）q，两个传感器观察到的TOA处的BTS可以通过函数g相互关联：

其中t4、s、t20、m、t22、m和t23，m分别是seviri信道4和modis信道20、22和23中TOA的基站。tj，s是seviri信道j（j59或10）中toa的BT，ti，m是modis信道i（i531或32）中toa的BT。需要注意的是，由于Seviri通道4的光谱范围很宽，并且在mir区域的光谱变化很强，因此使用方程（3）和（4）代替方程（1）和（2）来计算Seviri通道4将导致约2 K（Jiang等人2006）。由于RTM方法基于辐射传输理论，因此它可以考虑传感器光谱响应差异造成的影响；它也可以用于不同的VZA和VAA（Asem等人1987）。其缺点在于程序复杂，无云要求。

2.2.2数值实验

由于海水的均匀性、相对平坦的表面和众所周知的发射率（Asem等人1987年，Merchant等人2003年，Doelling等人2004年A）。然而，短时间内（通常为20uc）SST的窄动态范围限制了极低/高温下的校准精度。考虑到塞维里和莫迪斯的特殊观测几何特征，在我们的工作中，我们选择了中非的植被区以及海洋区域作为研究区域，详见第3节。在本研究中，我们选择了从modis ucsb发射率库（www.icess.ucsb.edu/modis/emis/html/em.html）中提取的水、植被和土壤的光谱发射率数据，根据研究区域的土地覆盖类型（见第3节）来解释seviri和modis通道之间的光谱差异。对于TIR信道，首先计算了SEVIRI和MODIS信道的信道平均发射率，然后利用线性统计回归建立了SEVIRI和MODIS信道的发射率关系。拟合相关系数为0.977，标准差为0.0035。因此，如果我们知道一个传感器的TIR通道的发射率，就可以推断出另一个传感器的相应通道的发射率。在我们的建模方法中，Seviri的两个分裂窗口通道的发射率从0.94到1.0，步长为0.02，并根据回归结果计算出相应modis通道的发射率。

如前所述，使用简化的辐射传输方程将导致在塞维里4号信道TOA处计算BT时出现较大误差（Jiang等人因此，应根据实际光谱发射率和大气光谱参数计算Seviri通道4中TOA处的BT。由于modis ucsb发射率库中有80多个光谱样品可用，如果考虑到水、植被和土壤，则不适合在mir建模中使用所有这些样品。因此，我们只从modis ucsb发射率库中提取了七个样本来表示水、植被和土壤（图2）。与mir通道相关的另一个问题是，表面反射的太阳辐射和表面发射大致相等（Li和Becker 1993），研究区域的brdf不好了解。

图2。从modis ucsb发射率库中提取的七个样品的光谱发射率代表海水、植被和土壤

虽然海面上反射的太阳辐射很小，但很难排除。为了避免太阳辐射造成的缺点，在MIR模型中只考虑了夜间测量。modtran是由AFRL/VSBT（空军研究实验室，空间飞行器理事会）与Spectral Sciences，Inc.合作开发的一种辐射传输代码。modtran代码计算在中等光谱分辨率下从0到50000 cm21频率的大气透过率和辐射率，主要是2 cm21（20 cm21在紫外线下）（Berk et铝。2003年），并已广泛应用于研究工作（Berk等人1998年，Sobrino和Romaguera，2004年）。最新版本的motran具有一些新特性，例如两个相关的k选项和方位依赖的扭曲选项，使得计算比以前的版本更精确（Berk等人2003年），并在这项工作中进行了数值实验。Modtran规定了六种标准大气模式：热带、中纬度夏季、中纬度冬季、亚北极夏季、亚北极冬季和1976年美国标准。考虑到研究区域，数值实验仅采用热带模式大气。为了使模型大气更能代表自然条件，对热带模型大气的大气温度和水汽廓线进行了调整。第一边界层的调整温度为10 K，随着对流层顶高度的增加而降低。对于高于对流层顶的水平，没有进行调整。因此，调整后第一边界层温度t0由289.7上升到309.7K。水蒸气剖面从0.2到1.5，阶跃为0.1，水蒸气含量为6.0g cm22的剖面被丢弃，这种情况很少出现在晴空条件下。

虽然Byrne（1979）观察到，干燥地面的空气温度和较暖的表面温度之间的差异高达20 K，但是考虑到热带地区和观测时间，这里采用了10 k。LST范围为t025至t0 10，阶跃为5 K，而SST范围为t023.0至t0 3.0（Trokhimovski等人1998）对于夜间测量，3.0 K.的步幅限制了表面温度在285 K和300 K之间，而对于白天和夜间测量，其限制在285 K和315 K之间。采用地面六种VZA，分别为0U、10U、20U、30U、40U和50U。对于不同VZA下的所有调整后的热带剖面，modtran将在辐射传输方程中计算出相应的大气参数。从光谱响应、大气参数、表面温度和表面发射率等方面，计算了塞维里和莫迪斯MIR和TIR通道中TOA处的BTS。SEVIRI和MODIS在相同的地表条件、相同的大气条

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