利用Landsat-8 OLI反演大氣氣溶膠的可見光譜段地表反射率估算
呂春光1,2,田慶久1,2,王磊1,2,黃彥1,2,耿君1,2
(1.南京大學(xué) 國際地球系統(tǒng)科學(xué)研究所,南京 210023;2.江蘇省地理信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210023)
摘要:準(zhǔn)確估算地表反射率的貢獻(xiàn)一直是遙感反演大氣氣溶膠光學(xué)厚度過程中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。為了促進(jìn)Landsat-8 OLI傳感器在地表參數(shù)定量化特別是大氣遙感領(lǐng)域的應(yīng)用,本文提出一種利用OLI 1.6μm、2.2μm短波紅外譜段數(shù)據(jù)估算遙感影像可見光地表反射率的方法。該方法依托于MOD04產(chǎn)品地表反射率估算模式,通過光譜歸一化和構(gòu)建新的短波紅外植被指數(shù)等過程,建立OLI地表反射率估算模式,通過誤差分析發(fā)現(xiàn)該模式能夠有效地降低由于傳感器光譜響應(yīng)不同對估算結(jié)果的影響,對應(yīng)用在OLI遙感影像的計(jì)算結(jié)果與同時(shí)間同區(qū)域MOD04產(chǎn)品地表反射率進(jìn)行比較,表明其結(jié)果有較高的相關(guān)性和可靠性。
關(guān)鍵詞:地表反射率;氣溶膠;Landsat-8;光譜歸一化;植被指數(shù)
doi:10.3969/j.issn.1000-3177.2015.01.008
中圖分類號:TP79文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
Estimation of Visible Surface Reflectance for Retrieving Aerosol
Optical Depth Using Landsat-8 OLI Data
LV Chun-guang1,2,TIAN Qing-jiu1,2,WANG Lei1,2,HUANG Yan1,2,GENG Jun1,2
(1.InternationalInstituteforEarthSystemScience,NanjingUniversity,Nanjing210023;
2.JiangsuProvincialKeyLaboratoryofGeographicInformationScienceand
Technology,NanjingUniversity,Nanjing210023)
Abstract:Accurate estimation to the contribution of the surface reflectance has been the focus and the difficult point in aerosol optical depth (AOD) retrieval from remote sensing data.In order to promote the applications of Landsat-8 OLI data in quantification of surface physical parameters particularly in the field of atmospheric remote sensing,a method to estimate the optical surface reflectance from OLI images was put forward using OLI 1.6μm and OLI 2.2μm short infrared bands.The method was proposed based on the surface reflectance estimation mode of MOD04 product,by means of processes such as spectral normalization,building a new short infrared vegetation index and so on.The error analysis shows the OLI estimation mode can effectively reduce the error effect caused by spectral response differences.The comparison of the surface reflectance estimation results between the OLI and MOD04 product in the same time and same area represents that the estimation results obtained by OLI estimation mode have high correlation and reliability.
Key words:surface reflectance;aerosol;Landsat-8;spectral normalization;vegetation index
1引言
大氣氣溶膠是大氣中重要的成分之一,它會影響大氣輻射狀況,對全球和區(qū)域氣候變化、大氣環(huán)境質(zhì)量具有重要的作用和影響,是當(dāng)前大氣遙感研究的重要領(lǐng)域之一[1]。遙感反演大氣氣溶膠光學(xué)厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)具有重要的科學(xué)和現(xiàn)實(shí)意義[2]。有研究指出0.01的地表反射率估算誤差將會導(dǎo)致0.1的AOD反演誤差,同時(shí)將會顯著影響氣溶膠尺度等物理參數(shù)的估算[3-4],因此,準(zhǔn)確估算地表反射率的貢獻(xiàn)是AOD反演中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
暗目標(biāo)法是目前最常用的估算方法,它利用濃密植被區(qū)紅光和藍(lán)光波段地表反射率比較低,且與短波紅外地表反射率存在固定的線性關(guān)系,從而去除反演中地表對表觀反射率的貢獻(xiàn)[5-6]。更多的研究表明,在不同觀測條件下,可見光波段與短波紅外波段地表反射率的比值在一定的范圍內(nèi)波動(dòng)[7]。中分辨率成像光譜儀(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)C005算法是目前氣溶膠反演廣泛使用的地表反射率估算方法,它考慮了上述植被覆蓋情況和散射角對地表反射率估算的影響[8],在植被覆蓋好的地區(qū)具有較高的精度[6]。
但是,由于MODIS氣溶膠產(chǎn)品(MOD 04)僅有10km的空間分辨率,從而限制了它的應(yīng)用范圍[9]。2013年2月發(fā)射的Landsat-8衛(wèi)星上搭載的陸地成像儀(Operational Land Imager,OLI)具有30 m空間分辨率,覆蓋可見光到短波紅外的譜段設(shè)置,因此具備利用類似MODIS C005算法的可能性[10]。本文以暗目標(biāo)法的MODIS地表反射率估算模式為依托,以實(shí)測地表反射率數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),考慮傳感器的光譜響應(yīng)關(guān)系和譜段設(shè)置,嘗試建立針對OLI傳感器的可見光地表反射率估算模式,為OLI可見光地表反射率的應(yīng)用提供支持。
2原理與方法
2.1原理
當(dāng)遙感影像像元(水體像元除外)在2.1μm處的表觀反射率滿足0.01<ρm2.1<0.25時(shí),該像元可以作為暗目標(biāo),在2.1μm處的地表反射率和0.47μm、0.66μm處的地表反射率之間的關(guān)系與散射角和植被的茂密程度有關(guān),MODIS地表反射率標(biāo)準(zhǔn)估算模式如下[6-7]:
(1)
(2)
(3)
yint0.66/2.1=-0.00025Θ+0.033
(4)
(5)
(6)
式中,ρs0.66,ρs0.47,ρs2.1分別表示0.66μm,0.47μm,2.1μm波段的地表反射率;ρm1.24,ρm2.1分別表示1.24,2.1μm波段的表觀反射率;Θ表示散射角。
圖1 OLI和MODIS的不同波段的光譜響應(yīng)函數(shù)與 不同濃密程度植被的光譜對應(yīng)關(guān)系
OLI傳感器分別在藍(lán)光波段(0.48μm)、紅光波段(0.66μm)和短波紅外(2.1μm)3個(gè)波段范圍與MODIS傳感器存在對應(yīng)關(guān)系,但是除紅光波段外,每個(gè)波段的響應(yīng)明顯要寬于MODIS(圖1)。OLI傳感器在1.24μm處并沒有相應(yīng)的波段設(shè)置,因而不能借助NDVISWIR來建立短波紅外與紅光反射率之間的關(guān)系,但OLI在1.6μm附近的波段位于大氣窗口,可考慮與短波紅外(2.12μm)結(jié)合建立地表反射率的關(guān)系。式(4)和式(5)表明散射角Θ在90°~180°變化將會導(dǎo)致MODIS短波紅外與紅光波段的斜率產(chǎn)生±0.09的差異,同時(shí)對截距產(chǎn)生-0.012~0.0105的差異。地表反射率隨散射角的變化關(guān)系也會隨傳感器的光譜響應(yīng)不同而產(chǎn)生差異。
2.2實(shí)驗(yàn)與方法
本研究于2013年3月~4月在安徽江蘇等地區(qū)采集了198組植被冠層光譜數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)采用ASD野外光譜儀,其波長范圍為350nm~2500nm,其中350nm~1000nm的平均光譜分辨率為3nm,1000nm~2500nm的平均光譜分辨率為10nm,于北京時(shí)間11∶00~14∶00之間進(jìn)行測量,目標(biāo)光譜測定前、后均立即進(jìn)行參考板校正,在每個(gè)測點(diǎn)采用5次平均值。為了得到OLI傳感器地表反射率,并對比與MODIS之間的差別,利用OLI和MODIS的光譜響應(yīng)函數(shù)對實(shí)測光譜進(jìn)行重采樣,分別得到MODIS和OLI傳感器短波紅外2.1μm、2.2μm、1.62μm、1.24μm(僅MODIS)、紅光波段和藍(lán)光波段的地表光譜反射率,光譜采樣定理如式(7)所示[11]:
(7)
式中,ρs(sensor)為光譜重采樣得到的傳感器地表反射率,λ為波長,ρs為實(shí)測地表反射率,f為傳感器光譜響應(yīng)函數(shù),λmin和λmax為波段起止波長。
3結(jié)果與分析
3.1建立OLI地表反射率估算模式
如圖2(a),通過對短波紅外(2.1μm、2.2μm)、紅光波段和藍(lán)光波段MODIS與OLI地表反射率之間關(guān)系可以發(fā)現(xiàn)各波段之間分別存在以下關(guān)系:
(8)
式中,ρs(MODIS)2.1、ρs(MODIS)0.66、ρs(MODIS)0.47分別為模擬的MODIS地表反射率,ρs(OLI)2.2、ρs(OLI)0.65、ρs(OLI)0.48分別為模擬的OLI地表反射率。如圖2(a)所示,其在這兩個(gè)傳感器上有顯著的相關(guān)性(R2均高于0.99,如圖2(a))。將式(8)第2、3式帶入式(2)可得到OLI紅光波段和藍(lán)光波段的關(guān)系:
(9)
圖2
(10)
(11)
(12)
利用OLIslopeNDVI′SWIR0.65/2.2替換對應(yīng)MODISslopeNDVISWIR0.66/2.12,對與每組得到的ρs(MODIS)0.66光譜歸一化后的ρs′(OIL)0.65進(jìn)行比較,使得偏差最小,如式(13)所示:
(13)
由式(13)確定系數(shù)后,整理得到以下關(guān)系式:
(14)
yint0.65/2.2=-0.000284Θ+0.0352
(15)
將上式(14)、(15)帶入式(1)中,并與式(9)、(10)、(11)聯(lián)立即可得到OLI傳感器紅光和藍(lán)光波段地表反射率估算模式,Θ為散射角。
針對實(shí)測數(shù)據(jù)光譜重采樣得到的OLI 2.2μm反射率,利用上述推導(dǎo)得到的OLI地表反射率模式和直接使用MODIS地表反射率模式對紅光和藍(lán)光地表反射進(jìn)行估算,并分別將估算得到的OLI地表反射率結(jié)果與MODIS標(biāo)準(zhǔn)估算模式得到的光譜歸一化后的地表反射率結(jié)果進(jìn)行比較,為了表現(xiàn)大小差異,利用下列誤差公式進(jìn)行評價(jià):
(16)
式中,r為地表反射率估算模式誤差,ρ′可為利用OLI短波紅外波段、OLI估算模式或直接利用MODIS估算模式得到的反射率,ρ為利用MODIS短波紅外波段和估算模式計(jì)算,并進(jìn)行OLI光譜歸一化后的反射率。圖3中,曲線(a)、(b)為對OLI短波紅外波段直接利用MODIS標(biāo)準(zhǔn)估算模式估算的誤差曲線,其平均誤差分別為22%和8.3%;而曲線(c)、(d)為利用建立的OLI估算模式的誤差曲線,平均相對誤差分別為小于1.5%和1%。這表明考慮傳感器光譜響應(yīng)差異建立OLI估算模式可有效減小MODIS標(biāo)準(zhǔn)估算模式帶來的模式誤差,采用建立的OLI估算模式估算的地表反射率略低于標(biāo)準(zhǔn)值,而利用MODIS標(biāo)準(zhǔn)模式將會顯著高估濃密植被區(qū)的地表反射率。曲線(a)、(b)在短波紅外小于0.12的范圍內(nèi),其模式誤差r顯著大于曲線(c)、(d),由于濃密植被的2.1μm短波紅外反射率主要集中在0.12以下,因此如不考慮傳感器光譜響應(yīng)的差異,直接使用MODIS標(biāo)準(zhǔn)模式的反射率估算關(guān)系,其模式本身將會對估計(jì)值帶來較大誤差。
圖3 對OLI短波紅外數(shù)據(jù)使用不同地表反射率估算模式 產(chǎn)生的模式誤差隨2.1μm反射率的變化比較 ((a)直接利用MODIS標(biāo)準(zhǔn)估算模式估算紅光波段; (b)直接利用MODIS標(biāo)準(zhǔn)估算模式估算藍(lán)光波段; (c)利用建立的OLI估算模式估算紅光波段; (d)利用建立的OLI估算模式估算藍(lán)光波段)
3.2OLI影像地表反射率估算應(yīng)用與分析
本文選取5景2013年9月1日中國東部地區(qū)的Landsat-8 OLI影像數(shù)據(jù)來進(jìn)行紅光和藍(lán)光波段地表反射率估算。在這5景影像的獲取時(shí)間范圍內(nèi)天氣晴好,各景影像的獲取時(shí)間、星下點(diǎn)位置和圖幅范圍如表1所示。選取對應(yīng)上述OLI影像空間范圍的Terra MODIS數(shù)據(jù),其時(shí)間范圍與OLI影像相差在40分鐘以內(nèi),表1中各序號對應(yīng)影像的幾何位置關(guān)系如圖4所示。
首先根據(jù)影像頭文件信息逐像元計(jì)算太陽天頂角、方位角、觀測天頂角、方位角和散射角,并求得短波紅外植被指數(shù);其次,根據(jù)植被指數(shù)和影像2.1μm波段設(shè)定閾值掩膜水體、城鎮(zhèn)、云等非暗像元信息,并對2.1μm波段大氣校正得到其地表反射率;最后,利用本文建立的OLI估算模式求得紅光和藍(lán)光波段地表反射率,結(jié)果如圖5(a)、(b)所示。
MOD04數(shù)據(jù)是全球范圍使用廣泛的MODIS氣溶膠產(chǎn)品,它對地表反射率的估算采用了MODIS標(biāo)準(zhǔn)反射率模式[12]。為了對結(jié)果進(jìn)行比較,本文對OLI估算結(jié)果進(jìn)行像元空間重采樣,與2013年9月1日MOD04產(chǎn)品的像元進(jìn)行對應(yīng),并從中篩選出非暗像元比例小于10%的樣點(diǎn)作為純像元進(jìn)行比較。樣點(diǎn)OLI和MODIS紅光波段地表反射率均值分別為0.0437和0.0485,藍(lán)光波段地表反射率均值分別為0.0279和0.0285。根據(jù)像元的經(jīng)緯度位置進(jìn)行編號,其中MOD04與OLI地表反射率對應(yīng)樣點(diǎn)的情況如圖5(c)所示。從圖中可以發(fā)現(xiàn),OLI估算結(jié)果在紅光和藍(lán)光波段均低于對應(yīng)點(diǎn)位的MOD04結(jié)果,對應(yīng)曲線的波動(dòng)趨勢具有明顯的一致性。對應(yīng)樣點(diǎn)OLI 和MOD04產(chǎn)品短波紅外(2.2μm、2.1μm)、紅光波段(0.6μm)和藍(lán)光波段(0.4μm)各自的相關(guān)關(guān)系如圖5(d)所示,相關(guān)系數(shù)R2分別為0.57、0.563和0.538。從圖5(d)中散點(diǎn)的分布情況看,MOD04數(shù)據(jù)某一值通常對應(yīng)多個(gè)分布在周圍的不同OLI反射率值,這表明OLI數(shù)據(jù)對地表反射率的差異更敏感。
表1 所選衛(wèi)星影像信息
圖4 2013年9月1日Terra MODIS 1-2-1波段合成與 Landsat-8 OLI假彩色合成衛(wèi)星影像位置關(guān)系
4討論
圖5(c)表現(xiàn)了在同類型的反射率估算模式下,OLI紅光和藍(lán)光地表反射率整體比MODIS低10%和2.3%,導(dǎo)致這種差異的因素很復(fù)雜,其中包括傳感器的光譜響應(yīng)、空間尺度效應(yīng)、地物的反射特性和傳感器的觀測角度等。由于OLI的觀測天頂角很小(最大幅寬小于7°),本文對OLI地表反射率,利用式(8)進(jìn)行光譜歸一化,發(fā)現(xiàn)處理后的紅光波段和藍(lán)光波段地表反射率分別提高了3.5%和0.01%,但仍然比MODIS地表反射率低6.6%和2.1%。
圖5 OLI影像地表反射率估算結(jié)果及其與 MOD04數(shù)據(jù)的比較
理論上,OLI植被指數(shù)的相對增高,會使式(1)短波紅外波段2.2μm和紅光波段0.65μm反射率之間的斜率相對升高從而導(dǎo)致OLI可見光地表反射率高于MODIS,但實(shí)際過程中,散射角的相對大小對斜率有調(diào)節(jié)作用,并對截距的影響更加顯著,從而導(dǎo)致MODIS地表反射率的相對抬升。OLI中所選樣點(diǎn)的平均散射角為147.3°,而MODIS對應(yīng)樣點(diǎn)的平均散射角僅為93.7°,根據(jù)斜率和截距公式得到各自斜率分別為0.539和0.502,截距分別為-0.005和0.002,而2.1μm平均反射率為0.09,這使得OLI與MODIS相比,受散射角影響的截距抵消了由植被指數(shù)和散射角帶來的斜率的升高,并進(jìn)一步將反射率整體降低了0.0037。由此可見,散射角的差異對OLI與MODIS的反射率差異中起決定作用。
以上從地表反射率的影響因素和等式響應(yīng)機(jī)制上對估算結(jié)果的差異進(jìn)行了討論。此前已有相關(guān)的研究表明在傳感器對植被觀測方向與太陽同向時(shí),其紅光反射率有可能較垂直觀測時(shí)升高[14,18],這說明MODIS在較大觀測角度觀測同一目標(biāo)時(shí),其紅光地表反射率有可能比OLI要高。此外,幾何定位精度也可能導(dǎo)致兩者地表反射率出現(xiàn)差異,MODIS MOD04數(shù)據(jù)產(chǎn)品和Landsat OLI影像數(shù)據(jù)本身具備較高的幾何校正精度,對二者地表反射率相關(guān)性影響較小,由于篇幅和內(nèi)容所限本文不再對其進(jìn)行過多的論述。
隨著研究的深入,利用紅外對可見光地表反射率的估算模式從簡單的比值模型發(fā)展為引入觀測角和植被指數(shù)等具有物理意義的復(fù)雜模型,也出現(xiàn)了更多不同思路和針對不同傳感器估算可見光地表反射率的模式[7,19-23]。不同傳感器來探測地表反射率不但受到觀測幾何、目標(biāo)特性、波譜響應(yīng)、瞬時(shí)視場和輻射靈敏度的影響,還與傳感器的在軌時(shí)間、老化程度和衛(wèi)星的運(yùn)行狀態(tài)有關(guān),研究和發(fā)展針對不同傳感器,并引入更多物理參量提高結(jié)果精度和抗干擾因素能力在未來仍具有重要意義和實(shí)用價(jià)值。
5結(jié)束語
本文針對Landsat-8 OLI數(shù)據(jù)的譜段設(shè)置,在MODIS暗目標(biāo)法估算可見光譜段地表反射率模式的基礎(chǔ)上,通過光譜歸一化以及構(gòu)建新的短波紅外植被指數(shù)等過程,提出了一種新的用于Landsat-8 OLI 2.2μm、1.6μm短波紅外譜段數(shù)據(jù)估算0.65μm紅光和0.48μm藍(lán)光譜段地表反射率的方法,并利用該方法與同一時(shí)期同類型估算模式的MOD04產(chǎn)品地表反射率進(jìn)行了比較。本文主要結(jié)論有:
(2)利用實(shí)測光譜數(shù)據(jù)的誤差分析表明,對OLI譜段直接使用MODIS標(biāo)準(zhǔn)估算模式進(jìn)行地表反射率計(jì)算會產(chǎn)生較大的估算誤差,可使紅光和藍(lán)光估算結(jié)果平均偏高22%和8.3%,而使用建立的OLI估算模式所得紅光和藍(lán)光估算誤差則分別小于1.5%和1%。這說明考慮不同傳感器的光譜響應(yīng)差異并對估算模式進(jìn)行改進(jìn)可有效減小估算模式本身所導(dǎo)致的誤差。
(3)對同一地區(qū)時(shí)間接近的OLI影像地表反射率的估算結(jié)果與MODIS產(chǎn)品進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),結(jié)果之間存在較高的線性相關(guān)性,而傳感器觀測角度的不同使得OLI地表反射率略低于MODIS,同時(shí)兩個(gè)傳感器地表反射率的差異也是由傳感器光譜響應(yīng)差異、空間尺度效應(yīng)、觀測幾何差異、地表植被結(jié)構(gòu)以及衛(wèi)星運(yùn)行狀態(tài)等諸多因素共同作用的結(jié)果。
致謝:本文感謝USGS earth explorer網(wǎng)站提供Landsat-8影像數(shù)據(jù)以及NASA LAADS提供的MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品,并對各位審稿專家表示感謝。
參考文獻(xiàn):
[1]DUBOVIK O,SMIRNOV A,HOLBEN B N,et al.Accuracy assessments of aerosol optical properties retrieved from aerosol robotic network (AONET) sun and sky radiance measurements[J].Journal of Geophysical Research-Atmospheres,2000,105(D8):9791-9806.
[2]TORRE O,BHARTIA P K,HERMAN J R,et al.A long-term record of aerosol optical depth from TOMS observations and comparison to AERONET measurements[J].Journal of the Atmospheric Sciences,2002,59(3):398-413.
[3]KAUFMAN Y J,TANRE D,GORDON H R,et al.Passive remote sensing of tropospheric aerosol and atmospheric correction for the aerosol effect[J].Journal of Geophysical Research-Atmospheres,1997,102(D14):16815-16830.
[4]李莘莘,陳良富,陶金花,等.城市與冬季北方亮目標(biāo)地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度反演[J].中國科學(xué):地球科學(xué),2012,(8):1253-1263.
[5]KAUFMAN Y J,TANRE D,REMER L A,et al.Operational remote sensing of tropospheric aerosol over land from EOS moderate resolution imaging spectroradiometer[J].Journal of Geophysical Research-Atmospheres,1997,102(D14):17051-17067.
[6]周春艷,柳欽火,唐勇,等.MODIS氣溶膠C004、C005產(chǎn)品的對比分析及其在中國北方地區(qū)的適用性評價(jià)[J].遙感學(xué)報(bào),2009,(5):854-872.
[7]LEVY R C,REMER L A,MATTOO,et al.Second-generation operational algorithm:Retrieval of aerosol properties over land from inversion of moderate resolution imaging spectroradiometer spectral reflectance[J].Journal of Geophysical Research-Atmospheres,2007,112(D13):1-21.
[8]REMER L A,TANRE D,KAUFMAN Y J,et al.Algorithm for remote sensing of tropospheric aerosol from MODIS:Collection 005[J].National Aeronautics and Space Administration,2006:1-87.
[9]王玲,田慶久,李?yuàn)檴?利用MODIS資料反演杭州市500米分辨率氣溶膠光學(xué)厚度[J].遙感信息,2010,25 (3):50-54.
[10]MARKHAM B L,STOREY J C,IRONS J R.Landsat data continuity mission-now Landsat-8:Six months on orbit[M].Bellingham:SPIE-Int SOC Optical Engineering,2013.
[11]梁順林,范聞捷.定量遙感[M].北京:科學(xué)出版社,2009.
[12]REMER L A,KAUFMAN Y J,TANRE D,et al.The MODIS aerosol algorithm,products,and validation[J].Journal of the Atmospheric Sciences,2005,62(4):947-973.
[13]覃文漢,項(xiàng)月琴.植被結(jié)構(gòu)及太陽/觀測角度對NDVI的影響[J].環(huán)境遙感,1996,(4):285-290.
[14]張雪紅,田慶久,沈潤平.冬小麥冠層光譜的方向性特征分析[J].光譜學(xué)與光譜分析,2010,(6):1600-1605.
[15]ZHANG X,YAN G,LI Q,et al.Evaluating the fraction of vegetation cover based on NDVI spatial scale correction model[J].Intnational Journal of Remote Sensing,2006,27(23-24):5359-5372.
[16]欒海軍,田慶久,余濤,等.基于分形理論的NDVI連續(xù)空間尺度轉(zhuǎn)換模型研究[J].光譜學(xué)與光譜分析,2013,(7):1857-1862.
[17]ZHANG X H.Study on spatial heterogeneity and scale effect of eucalyptus forest based on high resolution remote sensing[D].Nanjing:Nanjing University,2012.
[18]許民,宜樹華,葉柏生,等.植被蓋度及太陽/觀測角度對疏勒河上游NDVI和SAVI值的影響[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2012,(5):101-107.
[19]TANR E D,DESCHAMPS P Y,DEVAUX C,et al.Estimation of saharan aerosol optical thickness from blurring effects in thematic mapper data[J].Journal of Geophysical Research:Atmospheres (1984-2012),1988,93 (D12):15955-15964.
[20]盛莉,黃敬峰,郭瑞芳,等.綜合利用環(huán)境星CCD和紅外數(shù)據(jù)反演大氣氣溶膠光學(xué)厚度[J].紅外與毫米波學(xué)報(bào),2013,(3):277-282.
[21]王中挺,厲青,王橋,等.利用深藍(lán)算法從HJ-1數(shù)據(jù)反演陸地氣溶膠[J].遙感學(xué)報(bào),2012,(3):596-610.
[22]HAU N C,TSAY S C,KING M D,et al.Deep blue retrievals of asian aerosol properties during ACE-Asia[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2006,44(111):3180-3195.
[23]KAUFMAN Y J,WALD A E,REMER L A,et al.The MODIS 2.1-mu m channel-correlation with visible reflectance for use in remote sensing of aerosol[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1997,35(5):1286-1298.