中國區(qū)域大氣-地形-BRDF 全要素地表反射率產(chǎn)品

張兆明，唐朝，何國金*，彭燕，龍騰飛，冷宛春

1. 中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院，北京 100094

2. 海南省地球觀測重點實驗室，海南三亞 572029

3. 中國科學(xué)院大學(xué)電子電氣與通信工程學(xué)院，北京 100049

引 言

對地觀測領(lǐng)域已經(jīng)步入大數(shù)據(jù)時代，每天接收的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)呈爆炸式增長。通常，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)以原始影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品（Digital Number 值，即DN 值）的形式 提供給用戶。DN 值沒有明確的物理意義，不同時間、不同地點、不同傳感器的DN 值不具可比性，遙感數(shù)據(jù)用戶難以直接使用。

為充分挖掘海量衛(wèi)星數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值，迫切需要在原始影像數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行輻射定量化處理，研發(fā)用戶能直接使用的“即得即用”（Ready To Use，RTU)產(chǎn)品[1]。地表反射率（Land Surface Reflectance，LSR）是最基本的遙感RTU 產(chǎn)品之一，是開展遙感土地利用分類、長時序地表覆蓋變化檢測等應(yīng)用的基礎(chǔ)。

為了從原始衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)得到精確的地表反射率，需要綜合考慮傳感器輻射定標(biāo)、大氣散射和吸收、地形起伏以及地表二向反射（Bidirectional Reflectance Distribution Function，BRDF）的影響。目前已有的地表反射率產(chǎn)品通常只考慮了傳感器輻射定標(biāo)和大氣散射及吸收的影響[2]。在地形起伏地區(qū)，地表接收的輻射能量和傳感器所接收的信號要受到地形起伏的影響。表現(xiàn)在遙感圖像上，陰坡上的像元接收到的入射輻照度較弱、亮度值較低；與此相反，陽坡上的像元接收到的入射輻照度較強(qiáng)、亮度值較高。這樣，處在陽坡和陰坡的同類地物的像元亮度值并不相同，而不同地物卻可能具有相同或相近的亮度值。這種光譜信息的失真，嚴(yán)重影響了山區(qū)遙感圖像的信息提取精度。地形校正的目的是減弱或消除地形起伏對傳感器接收信號的影響，恢復(fù)地物在水平地表條件下的真實反射率。而由于BRDF 效應(yīng)的存在，在大氣和地形條件相同的情況下，同一衛(wèi)星傳感器不同時相的遙感影像由于太陽天頂角和太陽方位角的變化，以及同一時間不同衛(wèi)星傳感器影像之間由于觀測天頂角和觀測方位角的不同，這些因素都會導(dǎo)致同一地物的地表反射率出現(xiàn)差異，為了得到更精確的地表反射率RTU 產(chǎn)品，需要研發(fā)大氣-地形-BRDF 耦合校正技術(shù)，從而生成大氣-地形-BRDF 全要素地表反射率產(chǎn)品。

1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

1.1 數(shù)據(jù)采集方法

選擇中國遙感衛(wèi)星地面站接收的Landsat 5 衛(wèi)星數(shù)據(jù)，覆蓋中國全境，數(shù)據(jù)獲取時間為2009 年，盡可能選擇無云、高質(zhì)量的影像數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均做過高精度的正射校正處理。

1.2 數(shù)據(jù)處理方法

在對衛(wèi)星原始影像各波段數(shù)據(jù)做高精度輻射定標(biāo)的基礎(chǔ)上，針對衛(wèi)星傳感器參數(shù)特點，利用6S輻射傳輸模型逐像元計算的方式模擬大氣散射和吸收影響。6S 模型需要的輸入?yún)?shù)利用NCEP（National Centers for Environmental Prediction，美國國家環(huán)境預(yù)報中心）再分析資料或者與衛(wèi)星過境時間同步的MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，中分辨率成像光譜儀）大氣參數(shù)產(chǎn)品（大氣水蒸汽含量、氣溶膠光學(xué)厚度、臭氧含量等），具體處理過程參見文獻(xiàn)[3]。地形校正利用改進(jìn)C 地形校正算法，該算法具有較好的地形影響去除效果[4]。BRDF 校正利用C 因子法[5]，將地表反射率調(diào)整到同一“太陽-地表-傳感器”觀測幾何下，從而減小太陽角度及衛(wèi)星觀測角度變化對地表反射率反演的影響。通過上述處理，最終實現(xiàn)傳感器輻射定標(biāo)、大氣、地形和BRDF 全要素耦合校正，得到地表反射率。

假設(shè)太陽天頂角為z，太陽方位角為φ，傾斜坡面的坡度和坡向分別為S和A，坡面太陽入射角為i，改進(jìn)C 地形校正模型計算過程如下[4]：

其中，T為地形校正系數(shù)，h為天空因子，h0為cosi等于0 時的天空因子，c為回歸系數(shù)，c=b/m, b 和m 可以通過在圖像上自動選取樣點，對地形校正前地表反射率和cosi之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析得到。

在實際計算時，利用NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，歸一化差值植被指數(shù)）區(qū)分植被和非植被地表，以NDVI=0.4 為閾值，把影像分為植被區(qū)和非植被區(qū)，同時將坡度分級，分別統(tǒng)計c系數(shù)。

BRDF 校正模型表達(dá)式如下：

ρ為對應(yīng)于波長λ、觀測角度Ω（觀測天頂角和方位角）和太陽照射角度Ω?（太陽天頂角和方位角）的光譜反射率。Kvol(Ω, Ω?)和Kgeo(Ω, Ω?)分別為體散射核（Ross Thick kernel）和幾何光學(xué)散射核（Li Sparse Reciprocal Kernel），這兩項只與太陽-傳感器觀測幾何(Ω, Ω?)有關(guān)，是太陽天頂角、觀測天頂角及相對方位角的三角函數(shù)。fiso為各向同性散射系數(shù)，等于太陽天頂照射、傳感器天頂觀測時的地表反射率；fvol和fgeo為權(quán)重系數(shù)，分別表示體散射和幾何光學(xué)散射所占的比例，后三個參數(shù)和波長相關(guān)。具體校正過程參見文獻(xiàn)[5]。

2 數(shù)據(jù)樣本描述

數(shù)據(jù)產(chǎn)品按照影像行列號（path/row）和獲取時間存放在不同的文件夾中，文件夾中共包含9 個文件，其中數(shù)據(jù)文件為TIFF 格式，分波段存儲，共6 個文件，文件名末尾為B1-B5 以及B7。數(shù)據(jù)質(zhì)量文件為TIFF 格式，以QA（Quality Attribute）標(biāo)識。元數(shù)據(jù)文件為txt 格式。數(shù)據(jù)文件的空間分辨率為30 m，為了降低存儲空間，將地表反射率反演結(jié)果（浮點型）乘以10000 變成16 位整型，背景填充值為-9999。例如文件夾名為L5-TM-119-036-20090113-LSR-BRDF-TC，表示軌道號為119-036，獲取時間為2009 年1 月13 日的Landsat 5 全要素地表反射率產(chǎn)品，L5-TM-119-036-20090113-LSRBRDF-TC-B1.TIF 表示第一波段的數(shù)據(jù)文件，L5-TM-119-036-20090113-LSR-CLOUD-QA.TIF 表示云質(zhì)量文件，L5-TM-119-036-20090113-PIXEL-QA.TIF 表示像元質(zhì)量文件，L5-TM-119-036-20090113-MTL.txt 表示元數(shù)據(jù)文件。

3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評估

本節(jié)以具體例子通過對比分析來展示大氣-地形-BRDF 全要素地表反射率校正的效果。

通過圖1 對比可以看出，經(jīng)過地形校正，地形起伏對地表反射率的影響得到很大程度的抑制，山體陰陽坡同種地物的地表反射率近似相等，地表反射率圖像變得更加“平坦”和真實。

圖1 地形校正效果對比

為了檢驗BRDF 校正的效果，選取地表反射率不隨季節(jié)變化的地表（大片均質(zhì)的裸地等，簡稱不變地表），選擇冬季（1 月）和夏季（7 月）的衛(wèi)星影像，由于冬季和夏季太陽高度角和衛(wèi)星觀測角的變化，這些不變地表的地表反射率隨季節(jié)出現(xiàn)一定的波動（圖2a），經(jīng)過BRDF 校正，減小了太陽高度角及衛(wèi)星觀測角變化對地表反射率反演的影響，冬季和夏季影像上這些不變地表的地表反射率變得更為接近。

圖2 BRDF 校正效果對比

4 數(shù)據(jù)價值

中國全境大氣-地形-BRDF 全要素地表反射率產(chǎn)品可為地表覆蓋變化調(diào)查、遙感地表參數(shù)反演、全球變化研究、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等遙感應(yīng)用提供高精度的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)作者責(zé)任分工

張兆明（1980—），男，河南省鄭州市人，博士，正高級工程師，研究方向為遙感數(shù)據(jù)智能處理與信息挖掘。主要承擔(dān)工作：研究思路與研究方案設(shè)計、算法研究、論文撰寫。

唐朝（1996—），男，浙江省湖州市人，碩士研究生，研究方向為遙感數(shù)據(jù)智能處理與信息挖掘。主要承擔(dān)工作：算法研究、數(shù)據(jù)處理。

何國金（1968—），男，福建省武平縣人，博士，研究員，研究方向為遙感數(shù)據(jù)智能處理與信息挖掘。主要承擔(dān)工作：總體指導(dǎo)，研究思路與研究方案設(shè)計。

彭燕（1988—），女，湖南省郴州市人，碩士，工程師，研究方向為遙感數(shù)據(jù)智能處理與信息挖掘。主要承擔(dān)工作：數(shù)據(jù)挑選、數(shù)據(jù)處理、程序編寫、產(chǎn)品生產(chǎn)。

龍騰飛（1986—），男，湖北省武漢市人，博士，副研究員，研究方向為遙感數(shù)據(jù)智能處理與信息挖掘。主要承擔(dān)工作：數(shù)據(jù)處理、程序編寫。

冷宛春（1994—），女，遼寧省錦州市人，碩士研究生，研究方向為遙感數(shù)據(jù)智能處理與信息挖掘。主要承擔(dān)工作：數(shù)據(jù)處理、精度評價。