渤海渾濁水體GOCI影像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣校正研究

田小娟，曾群，2，王正，孫禧勇

（1.華中師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢430079；2.華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)編輯部，湖北 武漢430079；3.中國(guó)國(guó)土資源航空物探遙感中心，北京100083）

0 引言

搭載于韓國(guó)COMS衛(wèi)星上的GOCI（geostationary ocean color imager）傳感器，是世界上第一個(gè)靜止軌道水色衛(wèi)星傳感器，可獲得地面像元空間分辨率為500m、時(shí)間分辨率為1h和8個(gè)波段（6個(gè)可見(jiàn)光、2個(gè)近紅外）的遙感影像數(shù)據(jù)，約覆蓋中國(guó)2／3的近岸水域，為中國(guó)水環(huán)境遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供了很好的數(shù)據(jù)源［1］.

Gordon等1994年展開(kāi)對(duì)大洋清潔Ⅰ類(lèi)水體大氣校正研究［2］；Wang Menghua等根據(jù)“水體在短波紅外（shortwave infrared，SWIR）波段吸收能力比在近紅外波段更強(qiáng)的特性”提出了目前業(yè)務(wù)化程度最高的利用短波紅外波段進(jìn)行渾濁水體大氣校正的算法（NIR－SWIR算法）［3］，并在中國(guó)近海和世界上許多渾濁水體區(qū)域進(jìn)行了驗(yàn)證，取得較好的效果［4－5］，陳軍等提出一種改進(jìn)的NIR－SWIR大氣校正算法（交叉校準(zhǔn)），并在中國(guó)的渤海和太湖的渾濁水體進(jìn)行驗(yàn)證，提高了MODIS數(shù)據(jù)的信噪比和遙感反射率的反演精度［6］.但GOCI沒(méi)有短波紅外波段，無(wú)法應(yīng)用該算法進(jìn)行渾濁水體大氣校正處理.GOCI的官方數(shù)據(jù)處理軟件（GDPS，GOCI data processing system）內(nèi)置的光譜匹配算法（SSMM，spectral shape matching method），試圖解決渾濁水體的大氣校正問(wèn)題［7］，但在渤海近岸依然存在較大范圍的大氣校正失敗區(qū)域［8］.

大氣校正可看作是對(duì)輸入光譜的一個(gè)非線(xiàn)性函數(shù)逼近，可用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行模擬［9］.基于反向輻射傳輸模型，Schroeder和Schiller將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法首次引入Ⅱ類(lèi)水體大氣校正領(lǐng)域，建立了針對(duì)MERIS數(shù)據(jù)反演的水色組分濃度和氣溶膠的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該算法在渤海渾濁水體區(qū)域有較好的適用性［10］；丁靜等利用模擬數(shù)據(jù)集，建立了東海Ⅱ類(lèi)水體水色大氣校正和反演水體組分濃度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，取得了較好的效果［11］.但目前還少有針對(duì)GOCI數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣校正研究.因此，本文中擬利用部分MODIS／Aqua數(shù)據(jù)的獲取時(shí)間與部分GOCI傳感器過(guò)境時(shí)間基本一致的優(yōu)勢(shì)，以GOCI的星上反射率為輸入，以NIR－SWIR大氣校正算法獲取的MODIS渾濁水體遙感反射率產(chǎn)品為輸出，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，嘗試解決GOCI影像的渤海近岸渾濁水體區(qū)域大氣校正失敗問(wèn)題.

1 水色遙感大氣校正基本原理

根據(jù)水體－大氣輻射傳輸過(guò)程，在水體渾濁度較高的情況下，可以忽略水體底質(zhì)的影響，衛(wèi)星傳感器接收到的總信號(hào)Lt（λ）［2］：

式中，Lr（λ）為瑞利散射；Lma（λ）為氣溶膠散射項(xiàng)，是氣溶膠散射La（λ）和瑞利－氣溶膠之間的多次散射Lra（λ）之和；T（λ）為太陽(yáng)直射透過(guò)率；Lg（λ）為太陽(yáng)耀斑輻射；t（λ）為大氣漫射透過(guò)率；Lf（λ）為白帽反射影響；Lw（λ）為離水輻亮度；W 為白帽覆蓋率.除了Lma（λ），其他項(xiàng)都可以結(jié)合輔助參數(shù)計(jì)算獲取.針對(duì)清潔Ⅰ類(lèi)水體，Gordon和Wang1994年在黑像元假設(shè)的基礎(chǔ)上，提出了新一代海洋水色衛(wèi)星遙感大氣校正算法，被NASA作為SeaWiFS和MODIS的標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)化算法.針對(duì)渾濁水體，分別提出了光譜迭代、光譜優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、主成分分析等改進(jìn)大氣校正算法［12］；Wang Menghua等針對(duì)MODIS數(shù)據(jù)，提出近紅外－短波紅外大氣校正算法（NIR－SWIR算法），在中國(guó)近海和世界上許多區(qū)域得到驗(yàn)證，并取得很好的結(jié)果［4－5］，是目前最好的業(yè)務(wù)化大氣校正算法.

2 研究區(qū)域概況

我國(guó)的渤海、黃海和東海均屬于典型Ⅱ類(lèi)水體區(qū)域，以渤海的情況最為復(fù)雜.渤海（37°07′～41°0′N(xiāo)，117°35′～121°10′E），面積約7.7萬(wàn)km2，平均水深18m，有近1／3面積水深在10m以?xún)?nèi).渤海周?chē)?個(gè)主要海灣：北面為遼東灣，西面為渤海灣、南面為萊州灣.渤海沿岸江河縱橫，有大小河流40條，其中萊洲灣沿岸19條，渤海灣沿岸16條，遼東灣沿岸15條，形成渤海沿岸三大水系和三大海灣生態(tài)系統(tǒng).入海河流每年攜帶大量泥沙堆積于3個(gè)海灣.其中，黃河的注入量最大，每年注入420×108m3，泥沙量多達(dá)109t.因此，在渤海近岸黃河入?？趨^(qū)域（圖1），水體具有高渾濁度、高時(shí)空變異度的特點(diǎn)［13］.該區(qū)域位于輕重工業(yè)和農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)、人口密集的環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈，海洋與陸地、人與環(huán)境交互作用顯著，近岸、河口等受陸源物質(zhì)排放影響嚴(yán)重.因此，選擇該區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，開(kāi)展該區(qū)域的水環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)研究對(duì)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展有積極意義.

3 數(shù)據(jù)的來(lái)源與預(yù)處理

圖1 2011年9月21日02景GOCI影像渤海研究區(qū)域假彩色合成圖R（波段1）、G（波段2）、B（波段3）

選取2011年8月26日—2012年5月14日期間云覆蓋面積少、準(zhǔn)同步的GOCI影像和MODIS／Aqua數(shù)據(jù)共計(jì)23景.利用SeaDAS V6.4軟件中內(nèi)嵌的NIR－SWIR大氣校正算法對(duì)MODIS／Aqua數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正處理，獲取相應(yīng)可見(jiàn)光、近紅外波段遙感反射率數(shù)據(jù)；采用GDPS V1.1軟件對(duì)GOCI L1B級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理獲取星上輻亮度和水體遙感反射率數(shù)據(jù)，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣校正處理和算法結(jié)果對(duì)比分析.

4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣校正處理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是具有適應(yīng)性的簡(jiǎn)單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界物體的交互反應(yīng)［10］，是包含輸入輸出的非線(xiàn)性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過(guò)程，輸入與輸出具有如下關(guān)系：

其中，x＝（xi，…，xm）；T 為輸入向量；y為輸出；ωi是權(quán)系數(shù)；θ為閾值；f（x）是神經(jīng)激發(fā)函數(shù)，它是線(xiàn)性函數(shù)，也可以是非線(xiàn)性函數(shù).

圖2 三層反向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

如圖2所示，每個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)波段，輸入層的值分發(fā)到隱含層的每個(gè)節(jié)點(diǎn)，并在此進(jìn)行如上運(yùn)算，隱含層的輸出值再次成為輸出層的輸入，并再次進(jìn)行運(yùn)算，輸出層的輸出將是所求物理量.隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)由函數(shù)的復(fù)雜程度決定.

使用matlab軟件nntool命令調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.充分考慮影像的條帶、動(dòng)態(tài)范圍等因素，選取約3 000組經(jīng)校準(zhǔn)的Aqua／MODIS遙感反射率（Rrs）數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本.其中，以MODIS的遙感反射率（Rrs）為輸出，以GOCI星上反射率ρTOA為輸入.隱含層和輸出層的傳輸函數(shù)均采用雙曲正切S型函數(shù)（TANSIG），訓(xùn)練函數(shù)采用共軛梯度函數(shù)（scaled conjugate gradient，TrainSCG），學(xué)習(xí)函數(shù)使用梯度下降動(dòng)量學(xué)習(xí)函數(shù)（gradient descent with momentum weight／bias learning function，Learngdm）.

5 大氣校正結(jié)果及驗(yàn)證

5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣校正結(jié)果 為了檢驗(yàn)大氣校正算法的有效性，采用建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)2012年3月11日04景GOCI影像進(jìn)行大氣校正處理，以及GDPS標(biāo)準(zhǔn)算法大氣校正處理.圖3為2012年3月11日04景的GOCI影像標(biāo)準(zhǔn)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣校正結(jié)果遙感反射率（Rrs）分布圖.

如圖3（a～h）所示，從空間分布上看，Rrs－GDPS 8個(gè)波段都存在大面積大氣校正失敗區(qū)域（黃河口、渤海灣、萊州灣西部、部分遼東灣）.由此表明，GOCI標(biāo)準(zhǔn)算法在高渾濁水體區(qū)域存在大氣校正失敗的問(wèn)題（圖中呈白色區(qū)域，無(wú)有效數(shù)據(jù)）.而Rrs－ANN在上述失敗區(qū)域8個(gè)波段幾乎都表現(xiàn)出有效值，尤其是在443、490、555、680、745nm 波段效果非常明顯（圖3b、c、d、f、g）.而412、660、865nm（圖3a、e、h）波段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法遙感反射率（Rrs）相比標(biāo)準(zhǔn)算法已經(jīng)有很大的改進(jìn)，但分布的合理性還需要進(jìn)一步驗(yàn)證.總之，在遙感反射率的空間分布上，GOCI影像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基本上是解決GOCI影像標(biāo)準(zhǔn)算法渾濁水體大氣校正失敗的問(wèn)題.

如圖3（a）、（e）、（h）所示，遼東灣到渤海灣之間的近海水域，GOCI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法遙感反射率明顯高于GOCI標(biāo)準(zhǔn)算法的遙感反射率.該區(qū)域沿岸經(jīng)濟(jì)稍不發(fā)達(dá)于京津冀地區(qū)，相比GOCI標(biāo)準(zhǔn)算法失敗區(qū)域（高渾濁水體），該區(qū)域水體較不渾濁.標(biāo)準(zhǔn)算法還未完全失效，但效果不佳，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)算法在此區(qū)域效果合理.由以上分析表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣校正算法在這個(gè)渾濁度的區(qū)域效果顯著.如圖a～h所示，遼東灣區(qū)域，GOCI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的遙感反射率略高于GOCI標(biāo)準(zhǔn)算法的遙感反射率.較不混濁水體區(qū)域的兩種大氣校正結(jié)果對(duì)比表明GOCI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)GOCI標(biāo)準(zhǔn)算法也起改進(jìn)作用.

圖3 2012年3月11日04景GOCI影像標(biāo)準(zhǔn)算法（GDPS）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（ANN）大氣校正結(jié)果遙感反射率（Rrs）分布圖

5.2 誤差分析 如圖3（h）所示，部分波段如865nm波段，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣校正算法的結(jié)果，遙感反射率空間分布并不是十分理想，對(duì)GDPS標(biāo)準(zhǔn)算法大氣校正失敗并沒(méi)有起改進(jìn)作用，在遼東灣，渤海灣和萊州灣仍存在大面積無(wú)遙感反射率（Rrs）區(qū)域的問(wèn)題，還有待進(jìn)一步改進(jìn)，考慮實(shí)驗(yàn)所采用的GOCI影像與MODIS／Aqua影像是準(zhǔn)同步的，所以排除由影像獲取不同步所帶來(lái)的誤差.但由于GOCI和MODIS／Aqua在波段寬度、波長(zhǎng)、信噪比等方面存在一定差異，不排除此類(lèi)差異引起誤差的可能性.特別是GOCI的865nm、MODIS的869nm兩個(gè)傳感器近紅外波段的帶寬差異最大，這是否就是該波段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法改進(jìn)效果不佳的主要原因，還有待做進(jìn)一步的研究.后續(xù)研究將重點(diǎn)分析傳感器差異對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣校正算法的影響.

表1 GOCI和MODIS兩個(gè)傳感器的波長(zhǎng)帶寬信噪比設(shè)置及差異

6 結(jié)論

本文中針對(duì)GOCI官方數(shù)據(jù)處理軟件GDPS內(nèi)置的標(biāo)準(zhǔn)大氣校正算法在渤海近岸渾濁水體區(qū)域存在大面積失敗區(qū)域的問(wèn)題，以MODIS／Aqua數(shù)據(jù)NIR－SWIR大氣校正所得的可見(jiàn)光近紅外波段遙感反射率產(chǎn)品結(jié)果和GOCI的星上反射率數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行渾濁水體大氣校正研究.結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣校正算法能顯著減少標(biāo)準(zhǔn)算法產(chǎn)品中大氣校正失敗區(qū)域，特別是在443、490、555、680、745nm波段效果更佳；但412、660、865nm波段的空間分布還有進(jìn)一步改進(jìn)的余地.后續(xù)驗(yàn)證工作將圍繞傳感器差異引起的算法誤差和基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的算法評(píng)價(jià)等展開(kāi).

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