饒玫瑰，苗 放，葉成名，董智慧

地球探測與信息技術(shù)教育部重點實驗室(成都理工大學(xué))，四川 成都 610059

6S模型在成都平原氣溶膠光學(xué)厚度反演中的應(yīng)用研究

饒玫瑰，苗 放，葉成名，董智慧

地球探測與信息技術(shù)教育部重點實驗室(成都理工大學(xué))，四川 成都 610059

針對成都平原特殊的地理環(huán)境和氣候，使用6S模型，結(jié)合暗像元法，通過Java編程和折中查找法，對成都平原的MODIS影像進(jìn)行氣溶膠光學(xué)厚度的反演。將反演結(jié)果與NASA(美國國家航空航天局) 發(fā)布的MODIS氣溶膠標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品作對比檢驗，驗證反演結(jié)果的準(zhǔn)確性。研究表明，反演結(jié)果較NASA產(chǎn)品具有更細(xì)致的表現(xiàn)力。

6S模型； MODIS影像；氣溶膠光學(xué)厚度 ；反演

成都平原位于四川盆地，且雨水豐富，多云天氣較多，無云影像難以獲取，反演難度較大。為此，筆者使用6S模型對成都平原的MODIS(中分辨率成像光譜儀)影像進(jìn)行了氣溶膠光學(xué)厚度的反演研究。研究選取區(qū)域為北到綿陽、南到樂山、東至龍泉、西至崇州，即地理位置為北緯29～36°，東經(jīng)103～105°。選取分辨率為1km的MODIS影像數(shù)據(jù)。利用光學(xué)厚度與地表反射率的線性關(guān)系，使用6S模型，結(jié)合Java編程和折中法對選取好的暗像元進(jìn)行逐個反演。該方法與建立查找表的方法相比，能更有利于提高反演速度和控制反演精度。

1 6S模型基本原理

6S模型全名為太陽光譜衛(wèi)星信號的二次模擬，該模型能夠預(yù)測無云大氣條件下0.25～4.0μm 的衛(wèi)星信號,MODIS的可見光與近紅外通道(1～19、26) 的波長分布在該范圍內(nèi)。對于朗伯體表面而言,衛(wèi)星傳感器接收到的表面反射率為[1]:

(1)

式中,ρ′(θs,θv,φv)是傳感器所接收的大氣頂部反射率；ρα(θs,θv,φv)是瑞利散射和氣溶膠散射引起的程輻射；θs、θv、φv分別是太陽天頂角、觀測天頂角和方位角；S為大氣球面反射率；T(θs)是下行輻射總透射率；td(θs)是上行散射輻射透射率因子；e-τ/ρv是直接透射到傳感器的上行輻射,ρv=cos(θv)為衛(wèi)星天頂角的余弦；τ是大氣光學(xué)厚度；ρ(M)表示非均一目標(biāo)反射率；ρc(M)表示鄰近效應(yīng)； 〈ρ(M)〉是平均環(huán)境反射率； tan(θs,θv)是大氣分子和水汽吸收因子。

6S模型考慮了幾何參數(shù)、大氣、下墊面、氣溶膠性質(zhì)、目標(biāo)物以及光譜等多方面的情況，所以定義了大量的輸入?yún)?shù)。研究中使用的6S模式版本為Version 4.1，由FORTRAN77語言編寫。6S大氣輻射傳輸模式的輸入?yún)?shù)有以下5部分[1]：①幾何路徑參數(shù)。主要包括衛(wèi)星影像接收日期、衛(wèi)星天頂角、衛(wèi)星方位角、太陽天頂角、太陽方位角、傳感器高度、目標(biāo)海拔高度等。②大氣模式。該模式包括熱帶大氣、中緯度夏季大氣、中緯度冬季大氣、副極地夏季大氣、副極地冬季大氣和美國1962年標(biāo)準(zhǔn)大氣，此外，用戶還可以選擇無氣體吸收大氣和自定義大氣模式。③氣溶膠模式。該模式包括氣溶膠類

型和氣溶膠濃度。氣溶膠類型總共有13種可供用戶選擇，其中7種為標(biāo)準(zhǔn)模式類型，分別是無氣溶膠、大陸型模式、海洋型模式、城市型模式、沙漠型模式、生物模式和平流層模式，另外有6種自定義類型。關(guān)于氣溶膠濃度，6S模型可以根據(jù)用戶輸入的氣象能見度值(km)計算出氣溶膠在0.55μm處的光學(xué)厚度，也可以直接由用戶給定0.55μm處的氣溶膠光學(xué)厚度值。④光譜條件。模型給定了59個常用衛(wèi)星傳感器的光譜波段(包括NOAA、SPOT、LANDSAT和MODIS等)，使用時只需簡單輸入對應(yīng)的序號數(shù)值即可，其中MODIS的前7個探測波段對應(yīng)序號為42～48。⑤地表反射率類型。模型中將地表分為均一和非均一2類。在均一表面情況下，又分為無方向影響(朗伯體反射)和有方向的影響(二向性反射)2種情況。由于缺少必要的地表狀態(tài)參數(shù)，可以把地表反射假設(shè)為朗伯體反射。

在以上參數(shù)確定的前提下，給定一個地表反射率和氣溶膠光學(xué)厚度的值，就可根據(jù)式(1)計算得到一個表觀反射率的值。通過逆向運算就可以反演出像元點處的光學(xué)厚度值。

2 反演方法及流程

2.1確定地面反射率

2.2確定氣溶膠模式

確定氣溶膠模式之前要先選擇一個大氣模式。6S模型提供了7種大氣模式和3個用戶自定義大氣模式。研究中用到的主要有5種大氣模式，即熱帶大氣、中緯度夏季大氣、中緯度冬季大氣、亞北極區(qū)夏季大氣和亞北極區(qū)冬季大氣[3]。確定大氣模式要考慮到觀測點的地理位置緯度與觀測時間。成都平原位于北緯29～32°，所以在4月到9月選擇中緯度夏季大氣模式，在10月到下年3月，選擇中緯度冬季大氣模式。

6S模型提供了8種氣溶膠模式和4種用戶自定義氣溶膠模式。其中主要用到的是大陸型氣溶膠、海洋型氣溶膠、城市型氣溶膠、沙漠型氣溶膠和平流層模式，另外還有用戶自己輸入4種粒子(灰塵、水溶型、海洋型、煙灰)所占體積百分比(0～1)的自定義模式[3]。

一個地區(qū)的氣溶膠類型取決于氣溶膠源的氣溶膠類型, 因此主要考慮氣團(tuán)在運動到反演區(qū)域之前所在地區(qū)的地面狀況。此外，還要考慮氣團(tuán)的運動方向、風(fēng)向、風(fēng)速等因素。成都平原地處四川盆地，植被覆蓋率高，位于工業(yè)城市附近的下風(fēng)方向(即氣團(tuán)從城市方向過來)[3]，所以選取城市型氣溶膠模式。

2.3反演流程

圖1 反演流程圖

3 反演結(jié)果與分析

3.1光學(xué)厚度結(jié)果對比

NASA 2009-8-30 10km AOD(光學(xué)厚度)等值線圖如圖2所示。通過反演得到的 2009-8-30 1km AOD等值線圖如圖3所示。對圖2和圖3進(jìn)行對比分析發(fā)現(xiàn)，通過反演得到的AOD等值線與NASA公布的AOD等值線的大體走向和趨勢很接近，在幾個主要城市的區(qū)域有較為明確的反映。以成都地區(qū)為例，在2009年8月30日，NASA結(jié)果反映成都地區(qū)的光學(xué)厚度值范圍為0.45～1.05，反演得到的成都地區(qū)的光學(xué)厚度值范圍在0.5～1.1，兩者的結(jié)果非常接近。

圖2 NASA 10km AOD等值線圖(2009-8-30) 圖3 反演得到的1km AOD等值線圖(2009-8-30)

城市NASAAOD反演AOD差值成都0.55300.55310.0001樂山0.36010.39060.0305資陽0.15060.17190.0213自貢0.44830.46870.0204

表1所示為2009年8月30日幾個主要城市區(qū)域光學(xué)厚度平均值詳細(xì)對比。從表1可以看出，幾個主要城市區(qū)域的NASA AOD和反演 AOD的差值范圍在0.02左右，屬于誤差允許范圍，說明該反演結(jié)果具有很好的準(zhǔn)確性。

3.2反演結(jié)果分析

NASA公布的反演產(chǎn)品的分辨率為10km，筆者反演結(jié)果的分辨率為1km，暗像元選取數(shù)量是NASA的100倍，反演結(jié)果更加精細(xì)，能更加細(xì)致的表現(xiàn)出成都平原地區(qū)的光學(xué)厚度分布。圖4和圖5分別為2009年12月24日NASA產(chǎn)品和通過反演的光學(xué)厚度等值線圖。對比圖4和圖5可以看出， NASA的結(jié)果僅僅只能反映出光學(xué)厚度大致分布情況，而反演得到的結(jié)果則能細(xì)致地表現(xiàn)出各個小范圍區(qū)域的光學(xué)厚度分布情況，具有很好的表現(xiàn)性和參考性。

圖4 NASA 10km AOD等值線圖(2009-12-24) 圖5 反演得到的1km AOD等值線圖(2009-12-24)

4 結(jié) 論

1)利用Java編程和6S模型的算法，采用折中法對光學(xué)厚度進(jìn)行反演，相對于建立查找表的反演方式，反演流程和精度可以得到很好的控制，具有很靈活的操作性。

2)相對于NASA公布的反演產(chǎn)品，該反演結(jié)果能更細(xì)致表現(xiàn)出成都平原各個區(qū)域的光學(xué)厚度值。

3)氣溶膠的光學(xué)厚度能反映了該大氣層中顆粒物含量的多少或空氣污染程度，是空氣污染程度監(jiān)控等實際應(yīng)用的一項參考指標(biāo)。反演得到的1km分辨率下的光學(xué)厚度能很好地反映出當(dāng)?shù)氐墓鈱W(xué)厚度分布情況，在環(huán)境監(jiān)測方面具有很好的參考價值。

[1]Kaufman Y J.Algorithm for automatic atmospheric corrections to visible and near-IR satellite imagery[J].Int J Rem Sens,1988,9:1357-1381.

[2]趙春江.基于6S模型的遙感影像逐像元大氣糾正算法[J].光學(xué)技術(shù),2007,33(1):13-14.

[3]王新強.基于6S模型從MODIS圖像反演陸地上空大氣氣溶膠光學(xué)厚度[J].量子電子學(xué)報，2003,20(5)：630-631.

[4]童慶禧,張兵,鄭蘭芬.高光譜遙感[M].北京：高等教育出版社，2006.

[編輯] 李啟棟

10.3969/j.issn.1673-1409.2011.08.011

P407.4

A

1673-1409(2011)08-0035-04