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利用深蓝算法从HJ-1数据反演陆地气溶胶
摘 要：大气气溶胶是环境空气污染监测的重要指标，在利用环境一号卫星CCD相机进行气溶胶监测时，暗目标法和结构函数法都有相应的不足。本文从Hsu等人(2004)提出的深蓝算法出发，以MODIS的地表反射率产品为基础建立反射率库，并利用地面观测数据分析了各种典型地物在CCD相机与MODIS蓝波段反射率之间关系，提出了将MODIS地表反射率修正到CCD相机的方法，进而实现地气解耦，反演气溶胶光学厚度。选择北京地区为实验区，进行了算法实验，并用AERONET/PHOTONS北京站的数据进行了验证，结果表明，(1)光学厚度较大时(gt;0.5)，深蓝算法精度能够较好的满 足环境一号卫星CCD相机对气溶胶日常监测的要求；(2)气溶胶模式会对结果产生较大的影响，尤其是城市型气溶胶。
关键词：气溶胶，环境一号卫星，深蓝算法，AERONET/PHOTONS
1引言
大气气溶胶是指悬浮在大气中沉降速度小、尺度范围为10–3—20 mu;m大小的液态或固态粒子。对流层气溶胶是由自然和人类活动产生的。由于气溶胶对太阳辐射的吸收和散射，对全球气候和天气过程起着重要作用，同时对人类居住地区的大气质量产生巨大的影响，进而影响人类的健康。遥通过遥感，可以在大范围内快速，经济地监测气溶胶。
利用卫星遥感反演陆地气溶胶光学厚度(AOD)的难点在于气溶胶模式的确定和地表反射率贡献的去 除。在如何去除地表反射率贡献方面，主要有暗目标法、结构函数法以及深蓝算法等。暗目标法(Kaufman和Sendra，1988；Kaufman等，1997)利用浓密植被在红光和蓝光波段对地表反射率比较低且易于确定的特点，从而实现了地表贡献的去除，在暗目标法应用 最成熟的MODIS传感器上有2100 nm短波红外波段 辅助以获取地表反射率信息。针对亮地表的陆地气 溶胶反演，Tanre 等(1988)假定一定范围内复杂地 表的大气透过率相同提出了结构函数法，该算法利 用TM、AVHRR、SPOT等数据取得了较好效果(Holben 等，1992；Liu 等，2002)，但由于对几何校正要求较高，业务化运行比较困难。Hsu等人(2004， 2006)根据在红光和蓝光波段AOD对天顶辐亮度有 显著的贡献提出了基于地表反射率库的深蓝(Deep Blue)算法，利用SeaWIFS图像建立了地表反射率 库，在AOD较小时仅使用蓝光数据进行反演，AOD较大时则综合使用红光和蓝光数据进行反演，此方法已成功应用于撒哈拉沙漠、阿拉伯半岛等干旱、半干旱地区。
环境一号卫星(简称HJ-1星)是中国研制的用于环境与灾害监测预报的卫星。一期工程由HJ-1A、 HJ-1B两颗中高分辨率光学小卫星和HJ-1C一颗合成孔 径雷达小卫星组成，其中HJ-1A、HJ-1B星于2008-09-06发 射升空，数据已经正式对外发布。HJ-1A和HJ-1B星分 别搭载了两台宽覆盖多光谱CCD相机，其星下点分辨率为30 m，包括3个可见光波段(430—520 nm、520— 600 nm、 630—690 nm)和1个近红外波段(760—900 nm)。两个CCD相机拼接能获得700 km幅宽的扫描幅宽，再加上A、B双星实现48 h的重返周期，将对排放源 具有一定的监测应用价值。HJ-1星数据已有的研究表 明，暗象元法在植被浓密时能够进行气溶胶的监测(王中 挺等，2009；孙林 等，2006；Sun 等，2010)。但在植被稀疏的亮地表，暗象元法则是无能为力。
本文基于Hsu 等(2004 ， 2006 ) 提出的深蓝算法，利用MODIS地表反射率产品建立地表反射率 库，分析不同典型地物在HJ-1星CCD相机第1波段和 MODIS第3波段的反射率关系，提出针对HJ-1星CCD数据的深蓝算法与数据处理流程，利用AERONET/ PHOTONS地基观测结果进行了验证，最后分析了 MODIS产品误差、气溶胶模式等各种因素对反演的 影响。
2 基本原理与算法
2.1基本原理
在地表朗伯体和大气水平均一假设条件下，卫星接收到的辐射LTOA可以表达为(Tanre 等，1979)：
式中，mu;s和mu;v分别为太阳天顶角theta;s与观测天顶角theta;v的余 弦，为相对方位角；L0为观测方向的路径辐射项， r为朗伯体地表反射率，S为大气整层向下的半球反射 率，T为大气透过率，F0为大气层顶太阳光的辐射通 量密度。
利用垂直入射的太阳辐射量mu;sF0对式(1)进行归一化可得大气顶部反射率rho;TOA:
式中，rho;0为大气的路径辐射项等效反射率。将式(2)变 化形式，转化为如下形式：
式中，S、rho;0和T(mu;s)T(mu;v)这3个参数代表大气的状况， 因而可以从中获取所需的大气参数，即AOD。在实 际反演中是用辐射传输模型在不同大气条件(主要为气溶胶光学厚度)和观测几何(太阳天顶角、观测天顶角和 相对方位角)等情况下，计算AOD和这3个大气参数之间 的对应关系，建立查找表，然后利用暗目标法、深蓝算法等去除地表贡献实现地气解耦，得到AOD。
深蓝算法是利用在蓝波段大气反射较强，地表反射较弱，假定同期的地表反射率不变，将晴好天的 地表反射率代入式(2)反演气溶胶。本文采用HJ-1星 CCD相机的第1波段(蓝波段)数据进行气溶胶反演， 地表反射率从MODIS的8天合成地表反射率产品获 得，对应的波段为第3波段，利用式(2)得到气溶胶光 学厚度的反演结果。
2.2 MODIS地表反射率产品及分析
地 表 反 射 率 库 采 用 M O D I S 地 表 反 射 率 产 品 (MOD09)建立。MODIS地表反射率产品在大气校正 时采用本身的气溶胶产品，在没有暗象元时，采用 气象数据。MODIS地表反射率产品包括MODIS的第 1—7波段。该产品校正了气体吸收、气溶胶散射和吸收、以及地表变化、薄卷云的污染等(Vermote和Kotch- enova，2008)。
MODIS的地表反射率产品，包括250 m单日合成、500 m与1 km单日合成、250 m 8日合成、500 m 8日合成、CMG网格全球日合成(分辨率为0.05°)等5种形 式(Vermote和Kotchenova，2008)。为消除地表反射率的短期变化，选择8日合成产品进行地表反射率库的 构建。该产品采用正弦投影，将全球分为10°times;10°的小 块存放。
通过利用遥感处理软件ENVI将MODIS的8日合成地表反射率产品进行波段提取、重投影、重采样、图像剪切和镶嵌等处理得到地表反射率库。
对库中的中国东部地区的46景地表反射率数据进行综合统计，分析蓝波段(MODIS第3波段)地表反 射率在不同值域区间的分布情况。图1为统计得到的 蓝波段地表反射率累积百分比。从图中可以看出， 在蓝波段地表反射率整体较小，近60%的地表反射率小于0. 05， 超过80% 的地表反射率小于0. 1， 近 90%的地表反射率小于0.2，大于0.2的地表反射率不 超过10%。
图1 蓝波段地表反射率的累积百分比分布图
随着地表反射率的增大，卫星观测到的表观反射率会对气溶胶光学厚度越来越不敏感。模拟了在4种 地表反射率下(0、0.05、0.1和0.2)，卫星观测到的表 观反射率随气溶胶光学厚度变化。图2可以看出，在 地表反射率小于0.1时，表观反射率随着AOD有着较 好的线性关系；在地表反射率大于0.2时，表观反射 率随着AOD基本没有变化。因此，当地表反射率小 于0.1时，本算法能够较好的运行。
图2 表观反射率随气溶胶光学厚度变化图
(theta;s=30°，theta;v=0°， =0°)
2.3 从MODIS到HJ-1反射率校正
HJ-1星CCD相机第1波段和MODIS的第3波段虽然同属蓝光波段，但二者的波段宽度不同，波段响 应存在着差异。因此，在利用MODIS的地表反射率 产品作为真实的地表反射率进行气溶胶反演时，必 须首先探讨其变化规律，以修正波段响应不同带来 的误差(图3)。
图3 MODIS与HJ-1星CCD相机在蓝波
段的波段响应
2008年10月，利用全波段野外光谱仪(ASD)在北京、广州等地对植被、水体、土壤以及水泥地等不同典型地物进行了光谱测量。ASD获得的数据波长为 350—2500 nm，间隔1 nm。利用CCD相机和MODIS 在蓝波段的响应函数按式(4)进行卷积运算，获得不 同地物在蓝波段的地表反射率。
式中，S(lambda;i)表示波长为lambda;i时传感器的响应函数，R(lambda;i)为相应波段的反射率。
图4为利用CCD相机和MODIS在蓝波段的波段响应函数，对观测的ASD数据进行拟合得到地表反射率散点图。从图中可以看出，CCD相机和MODIS在蓝波段的反射率存在一定的差异，总体来说，在蓝波段，CCD相机的反射率要大于MODIS，而且不同CCD相机之间也存在着差异。在反射率较小时，二者反射率相近，可以直接使用MODIS的地表反射率；而在反射率大于0.02时，CCD相机和MODIS有较大差异，需要进行相应的校正。
图4 HJ-1A CCD1相机与MODIS蓝波段对地物的反射率散点图
对CCD相机和MODIS在蓝波段的地表反射率(大于0.02)进行相应的线性分析(式(5))，得到二者之间的线性关系见表1，据此校正不同传感器之间的波段响 应差异。
式中，a、b为线性拟合系数。
表1 CCD相机和MODIS地表反射率线性分析表
从表1可以看出，经过修正，二者的平均偏差大大减小，较好地修正了MODIS和CCD相机波段响应 不同带来的误差。
3 数据处理流程
根据上述算法，基于IDL语言实现了从HJ-1星CCD相机反演AOD的算法。
3.1构建查找表与地表反射率库
查找表是利用 6 S设定不同的条件进行辐射传输计算得到的。设定参数包括：1152个观测几何，12个太阳天顶角(0—66°，间隔6°)、6个观测天顶角 (0—35°，间隔为7°)、16个太阳与卫星之间的相对方位角(0—180°，间隔12°)；大气气溶胶模式参数假设为大陆型气溶胶，并设立6个大气气溶胶光学厚度值(0.0001、0.25、0.5、1、1.5和1.95)；波段自定义为HJ-1 CCD相机第一波段的响应函数；暂时不考虑地表反射，反射率设为0。
地表反射率库采用2009年全年的MODIS产品构建，利用ENVI提取第3波段的地表反射率，并进行重投影(为处理方便，统一转换为经纬度投影)，并对中国区域内的图像拼接，然后剪切去多余的区域，最后按日期储存在数据文件中。
3.2 数据预处理
(1)计算观测几何
HJ-1星CCD相机的最大视场角达到30°，在考虑地球曲率的情况下，观测天顶角可以达到33.4°；同时，单个CCD相机的沿轨方向的长度为360 km，太阳天顶角可能相差多于4°。因此，在利用CCD相机数据进行定量反演时，不能假定整景图像的观测几何相同，须对各个像元的观测几何分别进行考虑。
HJ-1星CCD相机在发射初期并没有提供观测角度文件，后来经过调试，在2009-05-13后正式提供可用的观测角度文件。因此，2009-05-13前没有观测角度文件的数据假定其观测天顶角和相对方位角为0， 2009-05-13后的数据根据提供的辅助数据生成相应角度文件。
HJ-1星CCD数据附带的观测角度文件，包括分辨率为1 km的观测天顶角和方位角、整景的太阳高度角和方位角。在反演计算时，需要获得每个像元的太阳天顶角、观测方位角和相对方位角。太阳天顶角和方位角根据卫星过境时间及对应像元的经纬度计算：
式中，lat为地理纬度，delta;为太阳赤纬(太阳光与地球赤道 平面的夹角)，t为太阳的时角(定义为地方时12:00为0， 6: 00为–pi;/2，18: 00为pi;/2)。太阳方位角为：
（2）辐射定标及云去除
辐射定标包括两步：首先，从CCD相机数据的辅助xml文件中读取辐射定标系数，将DN值转换为表观辐亮度；然后，根据上一步生成的太阳天顶角，利用式(8)，将获得的表观辐亮度转换为表观反射率rho;TOA。
云的去除则是通过阈值实现。研究表明(Acker- man 等，2010)，在红光波段卫星观测到的云的反射 率一般大于0.2。我们选取0.2作为云去除阈值。
3.3 AOD反演
(1)地表反射率获取
首先，根据过境时间抽取地表反射率图像；然后，计算待反演像元的大地坐标，投
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