微波輻射計海面溫度的數(shù)據(jù)質量控制

王兆徽，劉偉，張瓊雄，宋清濤

（1.國家海洋局空間海洋遙感與應用研究重點實驗室,北京100081；2.國家衛(wèi)星海洋應用中心,北京100081；3.莊河市高級中學，遼寧大連146400；4.廣東省遂溪縣氣象局，廣東湛江524300）

微波輻射計海面溫度的數(shù)據(jù)質量控制

王兆徽1,2，劉偉1,3，張瓊雄4，宋清濤1,2

（1.國家海洋局空間海洋遙感與應用研究重點實驗室,北京100081；2.國家衛(wèi)星海洋應用中心,北京100081；3.莊河市高級中學，遼寧大連146400；4.廣東省遂溪縣氣象局，廣東湛江524300）

根據(jù)星載微波輻射計反演海洋大氣參數(shù)的過程，分析了仿真實驗中線性反演算法和非線性反演算法對反演結果的數(shù)據(jù)質量控制能力。AMSR-E觀測數(shù)據(jù)的非線性反演結果分析對仿真實驗的結論進行了驗證，得到了肯定的結果。實驗結果表明：星載微波輻射計的非線性反演算法物理意義明確、結果可靠，有良好的數(shù)據(jù)質量控制能力，具有業(yè)務化應用的潛力。

星載微波輻射計；非線性反演算法；數(shù)據(jù)質量控制；海面溫度

1 引言

目前，使用基于星載微波輻射計微波遙感技術可以方便的獲取全球范圍內的海面溫度、海面風速、水汽含量，液水含量等大氣海洋信息，這些信息為全球水循環(huán)研究、全球氣候變化研究、海洋環(huán)境預報與監(jiān)測、海洋災害防護、海上執(zhí)法維權等領域提供了重要的幫助。自1972年美國雨云5號（Nimbus 5）衛(wèi)星發(fā)射至今，星載微波輻射計的觀測數(shù)據(jù)經歷了50余年不間斷的積累，從星載微波輻射計觀測亮溫數(shù)據(jù)到大氣海洋參數(shù)的反演方法也從線性的統(tǒng)計回歸方法發(fā)展到非線性的輻射傳輸模型求解[1]?，F(xiàn)今，遙感觀測數(shù)據(jù)的應用處于大數(shù)據(jù)時代[2]，如何在眾多的觀測數(shù)據(jù)以及反演結果中提取有效的信息成為遙感技術的一個重要研究方向[3]。

本文基于非線性反演算法求解過程中的均方誤差（Mean Squuare Error，MSE）最小化，對以AMSR-E[4]（Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observation System）為例的星載微波輻射計的觀測數(shù)據(jù)進行質量控制，進而篩選出高質量的大氣海洋參數(shù)，并對觀測儀器的硬件設計指標提出改進要求。這種質量控制方法相比于統(tǒng)計回歸方法使用反演結果進行基于閾值的質量控制，其物理意義更為明確，結果更為可靠，更具有應用價值。

2 反演與質量控制方法

RSS（Remote Sensing System）公司基于SSM/I的GSW算法[5]，為AMSR-E開發(fā)了新的線性反演方法，稱為多元線性回歸（Multiple Linear Regression，MLR）[1]：

式中：Pj為反演所求的海洋大氣參數(shù)，R為線性方程。角標i指代AMSR-E的通道（1=6.9V，2= 6.9H，…），角標j指代反演的海洋大氣參數(shù)（1=TS，2=W，3=V，4=L）。

由于兩個低頻波段（6.9 GHz，10.7 GHz）與3個高頻波段（18.7 GHz，23.8 GHz，36.5 GHz）對空氣的吸收不同，因此回歸方程采用如下形式：

MLR算法是目前最常用的星載微波輻射計反演算法，具有結構簡單計算快速的優(yōu)點。但MLR算法并不具有明確的物理意義，反演結果的精度不高。國家衛(wèi)星海洋應用中心（National Satellite Ocean Application Service，NSOAS）實驗室基于輻射傳輸模型（Radiative Transfer Model，RTM）和Nelder-Mead搜索算法建立了非線性反演算法，用以解決MLR算法的不足[6]。

輻射計的觀測亮溫可以表達為海面溫度、海面風速、水汽含量和液水含量的函數(shù)。因此，可以將觀測亮溫數(shù)據(jù)和大氣海洋參數(shù)構建為非線性超定方程組，并使均方誤差最小化，以期獲得有效的大氣海洋參數(shù)。

式中：ki是權重系數(shù)，表示各個觀測通道的貢獻程度。絕大多數(shù)情況，令ki為1或0是比較方便且合適的。MSE的物理意義也十分明確，表示反演各個通道觀測亮溫平均的誤差偏離程度。

如果忽略輻射傳輸模型與真實情況之間的偏差，那么均方誤差能直觀的表現(xiàn)出反演結果的好壞：均方誤差小，表示反演結果滿足輻射傳輸模型的給定條件；反之，表示反演結果與輻射傳輸模型偏離較大，結果不可信。

因此，我們可以得到一種質量控制的方法。設定一個閾值，將式（4）的最小化均方誤差與閾值相比較，大于該閾值的反演結果認為為不可靠結果。

3 仿真實驗

對于一個系統(tǒng)，魯棒性（robustness）和穩(wěn)定性（steadiness）是衡量系統(tǒng)工作性能的重要指標[7]。魯棒性指系統(tǒng)在內部結構發(fā)生擾動的情況下，外部干擾抵御能力的保持能力。在反演系統(tǒng)中指訓練樣本的改變對反演結果的影響。這對于線性反演十分關鍵，而非線性反演顯而易見不存在魯棒性的問題。穩(wěn)定性指系統(tǒng)抵御外部干擾以保持理想工作狀態(tài)的能力。在反演系統(tǒng)中可以通過對測試樣本的調整考察反演系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

3.1 無觀測噪聲實驗

假定觀測數(shù)據(jù)不存在任何噪聲的理想情況，我們已經獲得了線性反演算法和非線性反演算法的反演結果（見表1）。由于線性反演引入了回歸模型帶來新的誤差來源，因此不可避免的具有大于非線性反演的誤差[8]。

表1 線性反演和非線性反演結果

3.2 含觀測噪聲實驗

3.2.1 數(shù)據(jù)準備

我們考慮在仿真實驗中添加標準差為0.1 K的高斯分布噪聲，并對實驗數(shù)據(jù)的分布情況進行限定。我們建立了兩組仿真數(shù)據(jù)，每一組仿真數(shù)據(jù)含有400 000個數(shù)據(jù)點，每個數(shù)據(jù)點包括海面溫度（273～303 K）、海面風速（0～20 m/s）、水汽含量（0～80 mm）、液水含量（0～0.3 mm）等變量。第一組仿真數(shù)據(jù)為均勻分布（uniform distribution），即海面溫度、海面風速、水汽含量、液水含量等在各自的給定范圍內若區(qū)間長度相同則概率密度相同。第二組仿真數(shù)據(jù)的分布形式我們稱之為自然分布（natural distribution）。我們統(tǒng)計了AMSR-E的2010年全年日平均三級產品中海面溫度、海面風速、水汽含量、液水含量分布的概率密度。依據(jù)這樣的概率密度分布，我們對仿真數(shù)據(jù)的分布進行了約束（見圖1）。

3.2.2 閾值分析

實驗中，我們共使用了線性反演（MLR）和非線性反演（NM）兩種反演方法，均勻分布和自然分布兩種數(shù)據(jù)分布形式。因此，我們共獲得了4種反演結果，即：均勻分布下的線性反演，自然分布下的線性反演，均勻分布下的非線性反演，自然分布下的非線性反演。將閾值設定為從0.1至無窮大，可以得到閾值、反演結果（RMSE）、有效數(shù)據(jù)的關系。

海面溫度的反演依賴于C波段數(shù)據(jù)而其余3個參數(shù)對C波段并沒有這么敏感，非線性反演不同的參數(shù)還可以通過對反演波段的減少提高空間分辨率。海面溫度反演需要使用微波輻射計全部波段的觀測數(shù)據(jù)，因此反演結果我們以海面溫度為例進行概括說明。

圖1 自然分布的仿真數(shù)據(jù)

圖2 閾值與反演rmse、閾值與有效數(shù)據(jù)關系

表2 反演結果與閾值

圖2和表2的內容是一致的，我們分析了圖2的結果并與無噪聲實驗進行了比較。與MLR算法的無噪聲實驗（rmse=0.58K）相比，噪聲實驗的反演結果在一個數(shù)量級（均勻分布0.79 K，自然分布0.98 K）。而NM算法對噪聲十分敏感，其反演誤差比無噪聲實驗大一個數(shù)量級（約20倍）。這也說明了NM算法的誤差主要來源于儀器的觀測誤差，對觀測儀器的改進能夠極大的提高采用NM算法的反演結果精度。而MLR算法并不能將觀測儀器的改進結果有效的反饋為反演數(shù)據(jù)質量的改進。從穩(wěn)定性的角度出發(fā)，即NM算法穩(wěn)定性差，易收到噪聲干擾；MLR算法穩(wěn)定性強，在復雜情況下也能保證部分反演結果可獲得。

使用同一種反演方法對不同的仿真數(shù)據(jù)樣本進行反演計算，反演結果的變化特征也是不同的。MLR算法對均勻分布數(shù)據(jù)的反演結果要優(yōu)于自然分布數(shù)據(jù)，而NM算法對自然分布數(shù)據(jù)的反演結果要優(yōu)于均勻分布數(shù)據(jù)。這是因為MLR算法在數(shù)學上是采用概率統(tǒng)計的方式進行回歸計算，并不能體現(xiàn)輻射傳輸模型的物理過程。NM算法反演結果的變化特征符合客觀認知，我們認為這是依據(jù)輻射傳輸模型對數(shù)據(jù)進行了有效的篩選。圖2的右圖也支持我們這一結論，如果按照閾值進行數(shù)據(jù)篩選，MLR算法的有效數(shù)據(jù)所剩無幾。這是因為MLR算法從概率分布上對數(shù)據(jù)的反演是正確的，但物理意義并不明確。考慮到閾值的物理含義，實驗中MSE超出0.3K（Pauta準則）的數(shù)據(jù)其反演結果僅僅可能在統(tǒng)計結果上是正確。

3.2.3 數(shù)據(jù)篩選

我們對閾值分析過程中挑選出的有效數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，比較MLR算法和NM算法篩選出的有效數(shù)據(jù)有何異同。由于閾值在這兩種算法中的選擇不盡相同，我們不考慮閾值的物理含義，直接分析了有效數(shù)據(jù)和反演結果之間的關系（見圖3）。

自然分布下NM算法的反演結果始終優(yōu)于MLR算法（見圖3b）。無論是相同反演結果下有效數(shù)據(jù)保留的個數(shù)，還是相同有效數(shù)據(jù)下反演結果的好壞均說明了這一情況。而均勻分布下，兩種算法的有效數(shù)據(jù)和反演關系曲線產生了交叉。我們參考自然分布下的曲線，選擇交叉點作為閾值進行數(shù)據(jù)篩選試驗。

表3 閾值選取

對于均勻分布數(shù)據(jù)，MLR算法篩選后的有效數(shù)據(jù)仍然保持了近乎均勻分布的情況，只是在數(shù)據(jù)集的區(qū)間端點處分布較少。這是由于回歸模型并沒有添加關于區(qū)間端點的邊界條件限制。以水汽反演結果為例，MLR算法的反演結果會有小于0 mm或大于80 mm的情況出現(xiàn)。NM算法則能夠通過數(shù)據(jù)篩選，使均勻分布的海面溫度和海面風速篩選后分布情況向自然分布靠攏。也就是說，在絕大多數(shù)高風速以及部分低溫度情況下[9-10]，觀測亮溫收到很小的噪聲影響都會帶來輻射傳輸模型解的不確定性。

圖3 均勻分布、自然分布下有效數(shù)據(jù)和反演結果的關系

圖4 MLR算法有效數(shù)據(jù)分布

圖5 NM算法有效數(shù)據(jù)分布

圖6 AMSR-E 2010年5月1日升軌數(shù)據(jù)閾值

3.2.4 總結

通過仿真實驗的分析，我們認為以MLR算法為代表的線性反演算法具有低魯棒性，高穩(wěn)定性的特點；以NM算法為代表的非線性反演算法具有高魯棒性，低穩(wěn)定性的特點。即MLR算法對反演的訓練樣本要求較高，NM算法具有自然而然的高魯棒性；MLR算法在復雜情況下仍然能夠獲得一定的反演數(shù)據(jù)，而NM算法在復雜情況、特別是高風速情況下不能獲得可靠的反演結果。在數(shù)據(jù)質量控制方面，NM算法篩選出的數(shù)據(jù)具有嚴格的物理含義，可靠性較強。

4 觀測數(shù)據(jù)實驗

根據(jù)仿真實驗的情況，我們對AMSR-E 2010年5月的觀測數(shù)據(jù)進行了反演處理，與浮標數(shù)據(jù)相比海面溫度的RMSE為1.41K，RSS的L2b產品與浮標數(shù)據(jù)相比海面溫度為1.47K。同時，我們對2010年5月1日的沿軌亮溫數(shù)據(jù)進行NM算法的反演處理以及數(shù)據(jù)篩選，并對包含C波段通道的閾值、風速、液水數(shù)據(jù)進行比對分析。

圖7 AMSR-E 2010年5月1日升軌數(shù)據(jù)風速

圖8 AMSR-E 2010年5月1日升軌數(shù)據(jù)液水

通過對風速數(shù)據(jù)、液水數(shù)據(jù)、閾值數(shù)據(jù)的比較，我們發(fā)現(xiàn)降水區(qū)（即高液水區(qū)，0.18 mm以上液水可以認為有降雨）和高風速區(qū)的閾值也同樣較大。例如西北太平洋日本以東洋面、東北太平洋阿留申群島以南、赤道區(qū)域的降水區(qū)，非洲好望角以南、澳大利亞大陸以南的高風速區(qū)。這些區(qū)域的閾值較大，溫度反演結果的可靠性也較差。

另一個閾值較大的區(qū)域位于南半球，在每一個觀測條帶都有分布，在格網投影的地圖上呈橢圓狀。這部分區(qū)域的觀測數(shù)據(jù)受到太陽光反射的影響，被稱為反輝區(qū)。這是由于AMSR-E搭載的Aqua衛(wèi)星平臺同時搭載了MODIS光學傳感器，因此其過境時間是當?shù)貢r的1300 pm，會受到太陽光照的影響。采用衛(wèi)星平臺和傳感器的儀器參數(shù)能夠計算出反輝區(qū)的區(qū)域，計算的反輝區(qū)位置在圖7中有所顯示（每一軌中去除的部分），與圖6中閾值較大的區(qū)域較為吻合。

5 結語

我們通過仿真實驗和觀測數(shù)據(jù)實驗，對星載微波輻射計的非線性反演算法進行了數(shù)據(jù)質量控制的能力分析，得到了滿意的結果。星載微波輻射計的非線性反演算法具有物理意義明確，結果可靠的優(yōu)點。這種算法在低風速、無降水區(qū)域具有較好的結果，可以篩選出高質量的大氣海洋參數(shù)，并對儀器設計提出有效的建議。相比于線性反演在提高儀器的觀測精度時并不能夠有效的提高反演結果的精度，非線性反演能夠有效的利用儀器精度提高帶來的優(yōu)勢。衛(wèi)星過境時間影響了儀器的觀測覆蓋，0600am和1800pm過境的衛(wèi)星平臺能夠最大限度的提高星載微波輻射計的單軌覆蓋范圍，避免反輝區(qū)的影響[11]。

[1]Wentz F,Meissner T.Algorithm Theoretical Basis Document[Z].In Version:2000.

[2]李德仁,張良培,夏桂松.遙感大數(shù)據(jù)自動分析與數(shù)據(jù)挖掘[J].測繪學報,2014,43(12):1211-1216.

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Data quality control based on nonlinear retrieve algorithm of spaceborne microwave radiometer

WANG Zhao-hui1,2，LIU Wei1,3，ZHANG Qiong-xiong4，SONG Qing-tao1,2

（1.Key Laboratory of Space Ocean Remote Sensing and Application,SOA,Beijing 100081 China;2.National Satellite Ocean Application Service,Beijing 100081 China;3.Senior High School of Zhuanghe City,Dalian 146400 China;4.Suixi Meteorological Administration, Zhanjiang 524300 China）

Based on the oceanic and atmospheric parameters retrieve processing of spaceborne mircrowave radiometer,quality control in linear and nonlinear retrieve algorithm is analyzed by using simulation experiment seperately.The results of nonlinear retrieve of AMSR-E data are used to verify the conclusion of the simulation experiment.The experiments indicate that the nonlinear retrieve algorithm has definite physical meanings, reliable results,better data quality control,and application potential.

spaceborne microwave radiometer；nonlinear retrieve algorithm；data quality control；sea surface temperature

P731.11

A

1003-0239（2017）01-0025-09

10.11737/j.issn.1003-0239.2017.01.004

2016-09-19；

2016-10-23。

國家自然科學基金面上項目（41276019，41076012）；國家海洋局海洋公益性行業(yè)科研專項（201305032）；國家自然科學基金面上項目（41276019，41076012）。

王兆徽（1989-），男，研究實習員，碩士，主要從事微波遙感研究。E-mail:wzh@mail.nsoas.org.cn

宋清濤（1971-），男，研究員，博士，主要從事海洋遙感研究。E-mail:qsong@mail.nsoas.org.cn