专利名称：下行短波辐射和光合有效辐射数据的反演方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及卫星遥感及其应用技术领域，特别是涉及一种下行短波辐射和光合有效辐射数据的反演方法及系统。
背景技术：
下行短波辐射是太阳辐射中300-3000nm的部分，通常定义为
3.0
短波福射(W/W2) = \ (λ) λ
。3 (1)其中，I (λ)是光谱辐照度，λ是波长范围。光合有效辐射是太阳辐射中400-700nm的部分，即
0.7
光合有效辐射(W/W2) = \ {λ) λ
0.4(2)光合有效辐射是形成生物量的基本能源，控制着陆地生物有效光合作用的速度， 直接影响到植被的生长、发育、产量与产量质量。同时，光合有效辐射是重要的气候资源，影响着地表与大气环境物质、能量交换。众多陆面生态系统模型，包括很多生物地理模型，陆面-大气相互作用的模型等都有生态动态模拟的功能，以及与全球碳循环和水循环中相互作用的功能。基本上这些模型都涉及了使用光合作用来调节植被冠层和大气之间的水分和碳的交换，而入射光合有效辐射就是此类模型的一个重要的输入参数。国内外对于到达地表太阳辐射的估算方法的研究，主要有三种基本类型一种是通过统计回归，另外一种是建立物理模型，最后一种是通过与精确辐射传输模型模拟太阳辐射与大气和地表之间的相互作用建立查找表来估算地表太阳辐射。当前，大多数的宽波段模型都是针对短波辐射来估算的，直接建立光合有效辐射估算的模型相比于短波辐射模型还是比较少的，很多都是通过建立短波辐射模型到光合有效辐射模型之间的转换关系来实现的。当然还有一些物理原理的波谱模型，此类模型可以根据波谱的范围估算任意波长之间到达地表太阳辐射量。一般通过统计模型来估算地表短波辐射，是通过建立短波辐射同一些大气或者气象因素的关系来实现的。这种方法不需要很清楚地知道太阳辐射和具体的大气的状况或成分，而是要建立卫星观测和地表的辐射观测数据之间一种统计关系。比如说Heliosat 模型，就是基于阴天和晴天的晴朗指数建立Meteosat可见光波段数据地表短波辐射数据之间的统计关系，从而估算地表短波辐射的(Cano et al. 1986)。Alados-Arboledas et al. (2000)通过对Iqbal (1983a)的短波的直射和辐射模型改进，进而估算地表光合有效辐射模型的直射和散射部分。统计模型计算的辐射的最大的优点是其简单性，甚至不需要知道其中的物理机理
和大气辐射传输的过程，就可以直接计算获得地表的光合有效辐射或者短波辐射。同时，这种统计模型的最大的弊端就是其普适性差，在某一特定区域或者大气条件下建立的关系， 可能会在另外一种状况下并不适用，这就使得这种方法很难在大的区域或者不同环境下实施，因此统计模型的实施有着很大的限制性。物理模型是通过模拟太阳辐射和大气直接的相互作用来估算地表的光合有效辐射和短波辐射的。众所周知，太阳辐射在经过大气时会有一个削弱的过程。通常来说水汽和(X)2吸收红外部分，而紫外部分会被臭氧层吸收。而可见光的波长较短的部分一般会被大气分子和气溶胶散射。如何计算各种大气中的成分对太阳辐射的吸收、散射作用是估算地表辐射太阳辐射量的关键。这种类似的物理模型的精度会随着对大气辐射传输和其他物理机理过程的理解而渐渐提高。与一般统计模型相比其普适性也有一定的提高，可以用作大范围的辐射反演。但是其缺陷就是所需输入的参数很多，而这些参数的反演精度有很难达到要求，因此输入参数的精度会影响算法的最终的验证的结果。卫星遥感数据是反演全球尺度的光合有效辐射和短波辐射的有效方法，由于卫星数据可以提供连续的、高空间分辨率、高时间分辨率的数据。在不管是极轨卫星还是静止卫星上的各种传感器数据已经被广泛的应用于光合有效辐射和短波辐射的估算。如G0ES，MSG 等一批静止卫星相对于极轨卫星来说有很高的时间的分辨率，因此更易于检测地表辐射的天际的变化。如Iqbal (198 )的模型被改进后，使用Meteosat观测数据被用作估算每小时直射和散射光合有效辐射(Rubio et al. 2005)。通过GCMs模型模拟来获得地表短波辐射和光合有效辐射是另外一种获得地表辐射量的选择之一。几乎所有的GCMs模型都会模拟大气顶的太阳辐射和地表下行短波辐射量，但是这些已有产品的空间分辨率都很低，都小于一度，但是其时间分辨率相对比较高， 一般是六小时(Liang et al. 2010)。相对于国外对于陆表下行短波辐射光合有效辐射的研究，国内的研究起步比较晚。总的来说，我国对于估算地表短波辐射和光合有效辐射的方法多集中于通过台站资料来分析其时空变化特征或者区域变化特征，真正关于定量采用何种物理模型或者卫星数据来直接反演的算法相对比较少。如何提高此类算法研究的深度和力度，而不仅仅局限于资料的分析是提高地表辐射估算研究水平的关键所在。综上，目前存在的估算下行短波辐射和光合有效辐射算法存在着一些不易克服的难题，这在很大程度上影响算法的最终结果。目前算法的缺陷或者可能未考虑的问题主要表现在参数反演精度方面。具体有以下几点1)直射和散射辐射的区分不论是下行短波辐射和光合有效辐射一般包括直射辐射和散射辐射二个部分，很多模型并不能有效地模拟直射辐射和散射辐射二部分。2、地形的影响目前很多辐射的算法都没有考虑地形的影响。当空间分辨率比较大的时候，地形的影响是必须考虑的因素。3)冰雪的影响在可见光区域，冰雪和云具有相类似的反射特性 冰雪和云在可见光波段都是亮目标。这种特性决定了使用遥感数据反演辐射数据难度，因为增加了传感器区分冰雪和云的难度。这样的后果会导致，有些冰雪覆盖的区域可能被当作是云，而有些被云覆盖的区域会被当作是冰雪覆盖。不能有效识别冰雪和云，会导致地表反射率反演的错误，因为下行辐射还包括了地表多次反射的部分，因此影响地表辐射反演的结果。4)短波辐射与光合有效辐射之间的转换系数由于目前地表观测的站点，观测短波辐射的站点远远多于光合有效辐射的站点，所以有些时候我们需要一个转换系数来从短
5波辐射计算光合有效辐射。而这种转换系数又会受到很多因素的影响气压，太阳高度角， 浑浊度，以及水汽含量等。
发明内容
(一)要解决的技术问题本发明要解决的技术问题是如何提高下行短波辐射和光合有效辐射数据反演的计算精度。(二)技术方案为了解决上述技术问题，本发明提供一种下行短波辐射和光合有效辐射数据的反演方法，包括以下步骤Si、输入静止卫星和极轨卫星数据；S2、对所述静止卫星和极轨卫星数据中的全球地表反射率数据进行预处理，以去除云对于地表反射率的影响；S3 建立查找表，该查找表显示大气顶辐射与地表光合有效辐射和下行短波辐射之间的关系；S4:根据静止卫星和极轨卫星中不同卫星接收到的大气层顶辐亮度值，基于所述查找表查找出不同大气状态下对应的光合有效辐射和下行短波辐射数据；S5 利用所述下行短波辐射和光合有效辐射数据，融合形成全球陆表辐射产品。其中，步骤S2具体包括以下步骤S21 对所述全球地表反射率数据进行判断，初步筛选出正常的像元和异常的像元；S22 从所述正常的像元中选取已被卫星遥感传感器标识过的像元作为训练样本， 分别计算所述异常的像元和正常的像元与训练样本之间的相关系数或相似系数，并判断计算出的相关系数或相似系数是否大于或等于相关系数阈值或相似系数阈值，若是，则判定为正常的像元，否则判定为异常的像元；S23 基于地理位置、时间和归一化雪被指数NDSI识别出云和雪；S24:通过时空插值滤波的方式来填充在长时间序列中缺失的像元和空间上异常的像元。其中，步骤S23中识别出云和雪的方式为若NDSI >0.5,且地理位置和时间符合下雪条件，则标识为纯雪；若0. 4 < NDSI <0.5,则根据已有云雪标识的像元作为训练样本，建立云和雪两类样本，根据步骤S22的训练结果，利用最大似然法对云和雪进行分类；若NDSI < 0. 4，则判为云。其中，步骤S3中，采用大气辐射传输模型M0DTRAN4来进行模拟建立查找表。其中，在M0DTRAN4中设置一系列的观测几何条件和大气光学属性状态信息，所述大气光学属性状态信息包括高程信息、气溶胶和云的参数信息。其中，步骤S4具体包括S41、使用预处理后的全球地表反射率数据，以及获取的反射率计算所有大气状况的大气顶辐射的值，比较不同传感器相应的值与不同大气状况的值的关系，使用大气顶辐射与大气状况之间的关联表确定大气状况参数；S42、通过地表辐射与大气状况之间的关联表，以及步骤S41所确定的大气状况参数，计算地表辐射的值，根据地表辐射的值计算地表的光合有效辐射和下行短波辐射。本发明还提供了一种下行短波辐射和光合有效辐射数据的反演系统，包括数据输入模块，用于接收静止卫星和极轨卫星数据；数据处理模块，用于对静止卫星和极轨卫星数据中的全球地表反射率数据进行预处理，以去除云对于地表反射率的影响；建立查找表模块，用于建立查找表，该查找表显示大气顶辐射与地表光合有效辐射和下行短波辐射之间的关系；辐射产品反演模块，用于根据静止卫星和极轨卫星中不同卫星接收到的大气层顶辐亮度值，基于所述查找表查找出不同大气状态下对应的光合有效辐射和下行短波辐射数据；数据融合模块，用于所述下行短波辐射和光合有效辐射数据，融合形成全球陆表辐射产品。(三)有益效果本发明能产生以下有益效果1)改进了现有基于查找表方法估算地表光合有效辐射的方法，将地表的高程加入到了查找表中，并将此方法扩展用来进行地表下行短波辐射估算，提高了计算精度。2)将查找表方法估算地表下行短波辐射和光合有效辐射应用到了多种卫星数据， 从而为反演全球的陆表下行短波辐射产品和光合有效辐射产品成为可能，这些卫星数据包括了静止卫星和极轨卫星，具体为MODIS，GOES, MSG, MTSAT, FY2C。3)将多种卫星反演得到的辐射产品数据，通过一定的融合方法，得到了全球的陆表下行短波辐射和光合有效辐射产品。4)提高了产品的精度和分辨率。反演得到的全球的产品的精度为空间分辨率为 5km、时间分辨率为3小时。而对应的不同卫星的辐射产品结果的精度更加大大提高，如MSG 反演得到的空间分辨率为5km，时间分辨率为15分钟，GOES反演得到的辐射产品空间分辨率约1km，时间分辨率为3小时，MTSAT和FY2C的辐射产品的空间分辨率为5km，时间分辨率为1小时。5)采用我国自主知识产权的卫星，反演得到了对应亚洲区域的地表下行短波辐射产品和光合有效辐射产品。
图1是本发明的方法流程图；图2是地表反射率数据处理前后的比较图；图3是查找表法估算地表下行短波辐射和光合有效辐射流程图；图4是基于MODIS数据反演下行短波辐射SURFRAD的验证结果；图5是基于MODIS数据反演光合有效辐射SURFRAD的验证结果；图6是基于MSG数据在CarbonEurope站点的下行短波辐射反演验证结果；图7是基于MSG数据在CarbonEurope站点的光合有效辐射反演验证结果；
图8是基于GOES数据反演下行短波辐射在Aeronet站点反演验证结果；图9是基于GOES数据反演光合有效辐射在Aeronet站点反演验证结果。
具体实施例方式下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式
作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。本发明是利用可获取的静止卫星和极轨卫星的遥感数据，利用M0DIS(中分辨率成像光谱仪)相关数据，生成2008-2010年全球陆表3小时、5公里空间分辨率的下行有效光合辐射和下行短波辐射数据，为各种地球系统模式中的地表辐射能量平衡估算提供准确的输入。如图1所示，本发明的方法包括以下步骤Sl 输入静止卫星和极轨卫星数据，所输入的数据包括(1) 2008-2010 年的 MODIS 05 全球水汽数据；(2) 2008-2010年的MODIS 09A1全球地表反射率数据；(3) 2008-2010 年的 GOES 遥感影像；(4) 2008-2010 年的 MTSAT 遥感影像；(5) 2008-2010 年的 FY2C 遥感影像；(6)2008-2010 年的 MSG 遥感影像；(7) 2008-2010 年的 MODIS 02 全球遥感影像；S2 对MODIS 09A1全球地表反射率数据进行预处理(滤波处理)，以去除云对于地表反射率的影响。步骤S2具体包括以下步骤S21 对所述全球地表反射率数据进行判断，初步筛选出正常的像元和异常的像元；S22 从正常的像元中选取已被卫星遥感传感器标识好的像元作为训练样本，分别计算所述异常的像元和正常的像元与训练样本之间的相关系数或相似系数，并判断计算出的相关系数或相似系数是否大于或等于相关系数阈值或相似系数阈值，若是，则判定为正常的像元，否则判定为异常的像元，优选地，相关系数阈值为0. 9，相似系数阈值为0. 98 ；S23 基于地理位置、时间和归一化雪被指数(Normalized Difference Snow Index, NDSI)识别云和雪，具体为若NDSI > 0. 5，且地理位置和时间符合下雪条件的，标识为纯雪，其中，NDSI = (R4-R6)/(R4+R6)，R4为波长为0. 555微米的地表反射率，R6为波长为1. 64微米的地表反
射率；若0. 4 < NDSI <0.5,则根据已有云雪标识的像元作为训练样本，建立云和雪两类样本。根据训练结果，利用最大似然法对无法识别的云和雪分类；若NDSI < 0. 4，标识为云；S24 通过时空插值滤波的方式来填充在长时间序列中缺失的像元(由于接收处理失败或数据质量可能存在问题，会缺少某一天或几天的数据)和空间上异常的像元，具体为利用一年时间序列内的数据，根据同一类地物光谱在时间和空间上的连续性和相关性特性，采用多项式拟合的方法进行填充插值。图2是地表反射率数据处理前后的比较图，横坐标是2001年中的天数(Day of kar)，带标志的曲线是预处理后的结果。可以看出，预处理后的反射率数据更为平滑，更符合实际情况。S3 建立查找表，该查找表显示大气顶辐射与地表光合有效辐射和下行短波辐射之间的关系采用大气辐射传输模型M0DTRAN4来进行模拟建立查找表。M0DTRAN4被认为是目前最为复杂和精确的大气辐射传输模型，可以模拟和输出任何传感器上行大气顶辐射和下行地表波谱辐射，积分得到光合有效辐射或者短波辐射。M0DTRAN输出的400-700nm的部分可以用来计算光合有效辐射，而相应的300nm-2500nm部分可以用来计算下行短波辐射。要使用M0DTRAN4来模拟下行地表辐射和大气顶辐射，需要输入一些参数信息，这些参数信息包括大气气体成分、水气、气溶胶、云以及地表状况，还有相应的观测几何信息。 观测几何信息包括了太阳天顶角、观测天顶角、以及相对方位角。大气顶辐射和地表辐射会随着不同的观测几何条件变化而变化，为了模拟尽可能多的观测条件下，大气顶辐射和地表辐射的变化，我们所采用的观测几何角度如下表所示表1M0DTRAN4模拟中，所采用的太阳和卫星观测角度参数列表
权利要求
1.一种下行短波辐射和光合有效辐射数据的反演方法，其特征在于，包括以下步骤S1、输入静止卫星和极轨卫星数据；S2、对所述静止卫星和极轨卫星数据中的全球地表反射率数据进行预处理，以去除云对于地表反射率的影响；S3 建立查找表，该查找表显示大气顶辐射与地表光合有效辐射和下行短波辐射之间的关系；S4:根据静止卫星和极轨卫星中不同卫星接收到的大气层顶辐亮度值，基于所述查找表查找出不同大气状态下对应的光合有效辐射和下行短波辐射数据；S5 利用所述下行短波辐射和光合有效辐射数据，融合形成全球陆表辐射产品。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤S21对所述全球地表反射率数据进行判断，初步筛选出正常的像元和异常的像元；S22从所述正常的像元中选取已被卫星遥感传感器标识过的像元作为训练样本，分别计算所述异常的像元和正常的像元与训练样本之间的相关系数或相似系数，并判断计算出的相关系数或相似系数是否大于或等于相关系数阈值或相似系数阈值，若是，则判定为正常的像元，否则判定为异常的像元；S23基于地理位置、时间和归一化雪被指数NDSI识别出云和雪；S24:通过时空插值滤波的方式来填充在长时间序列中缺失的像元和空间上异常的像元。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S23中识别出云和雪的方式为若NDSI > 0. 5，且地理位置和时间符合下雪条件，则标识为纯雪；若0. 4 < NDSI < 0. 5，则根据已有云雪标识的像元作为训练样本，建立云和雪两类样本，根据步骤S22的训练结果，利用最大似然法对云和雪进行分类；若NDSI < 0.4，则判为云。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，采用大气辐射传输模型 M0DTRAN4来进行模拟建立查找表。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在M0DTRAN4中设置一系列的观测几何条件和大气光学属性状态信息，所述大气光学属性状态信息包括高程信息、气溶胶和云的参数 fn息ο
6.如权利要求1 5中任一项所述的方法，其特征在于，步骤S4具体包括S41、使用预处理后的全球地表反射率数据，以及获取的反射率计算所有大气状况的大气顶辐射的值，比较不同传感器相应的值与不同大气状况的值的关系，使用大气顶辐射与大气状况之间的关联表确定大气状况参数；S42、通过地表辐射与大气状况之间的关联表，以及步骤S41所确定的大气状况参数， 计算地表辐射的值，根据地表辐射的值计算地表的光合有效辐射和下行短波辐射。
7.一种下行短波辐射和光合有效辐射数据的反演系统，其特征在于，包括数据输入模块，用于接收静止卫星和极轨卫星数据；数据处理模块，用于对静止卫星和极轨卫星数据中的全球地表反射率数据进行预处理，以去除云对于地表反射率的影响；建立查找表模块，用于建立查找表，该查找表显示大气顶辐射与地表光合有效辐射和下行短波辐射之间的关系；辐射产品反演模块，用于根据静止卫星和极轨卫星中不同卫星接收到的大气层顶辐亮度值，基于所述查找表查找出不同大气状态下对应的光合有效辐射和下行短波辐射数据； 数据融合模块，用于所述下行短波辐射和光合有效辐射数据，融合形成全球陆表辐射
全文摘要
本发明涉及卫星遥感及其应用技术领域，公开了一种下行短波辐射和光合有效辐射数据的反演方法及系统，该方法包括步骤S1、输入静止卫星和极轨卫星数据；S2、对所述静止卫星和极轨卫星数据中的全球地表反射率数据进行预处理，以去除云对于地表反射率的影响；S3建立查找表，该查找表显示大气顶辐射与地表光合有效辐射和下行短波辐射之间的关系；S4根据静止卫星和极轨卫星中不同卫星接收到的大气层顶辐亮度值，基于所述查找表查找出不同大气状态下对应的光合有效辐射和下行短波辐射数据；S5根据所述数据融合形成全球陆表辐射产品。本发明提高了下行短波辐射和光合有效辐射数据反演的计算精度。
文档编号G06F19/00GK102338869SQ20111016654
公开日2012年2月1日 申请日期2011年6月20日 优先权日2011年6月20日
发明者周公器, 张晓通, 张鑫, 梁顺林, 赵祥 申请人:北京师范大学