遥感反演课程第四节反照率.ppt

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1、第四章地表反照率遥感,授课人：刘 强Email：研究领域：多角度遥感模型与反演,1,典型陆表及大气参数的遥感反演与模拟,课程回顾,第一章 定量遥感基础1.1 物理基础电磁波描述参量的定义地物反射的波谱和方向特性1.2 辐射传输理论典型地表的二向反射模型 第二章：叶片及植被冠层模型 第三章：热辐射方向性模型,2,5,本章提纲,地表反照率的研究意义,反照率的计算和决定因素,全球反照率产品及其特点,地表反照率研究展望,1,2,4,课间休息,常见的地表反照率遥感算法,3,3,第四章：地表反照率遥感,1.地表反照率的研究意义,4,1.1 什么是反照率？,反照率通常是指物体反射太阳辐射与该物体表面接收太阳

2、总辐射的两者比率或分数度量，也就是指反射辐射与入射总辐射的比值。(维基百科),5,反照率表,1.1 什么是反照率？,天文学：行星反射率,它包括地面、云和各种大气成分对太阳辐射的反射能力及其总和气候学：物体对太阳辐射的反射能力，因光线的入射角和波长而不同，气候学研究的是太阳辐射的全波段遥感科学：宽波段反照率、窄波段反照率、直射（黑空）反照率、漫射（白空）反照率单次散射反照率：（辐射传输方程中）微粒对光线散射的反射部分与反射与吸收之和的比值,不同学科中的反照率,6,1.1 什么是反照率？,约有30的太阳辐射能被地-气系统反射回太空,其中三分之二是云反射的，其余部分则被地面反射和被各种大气成分所散射

3、而冰和雪的覆盖状况能引起反射率显著变化。例如，陆地被雪覆盖或洋面结冰时,将使其反射率增大3040,新雪面更可使反射率增大60左右。陆面、土壤的性质和植被类型不同,也能使反射率改变,但这些差异一般不超过1020。,反照率是地-气系统的不确定因子,7,1.2 地表反照率和全球变化,全球变化的驱动因子,8,地表反照率,1.2 地表反照率和全球变化,地表反照率的增加，会导致净辐射的减小，感热通量和潜热通量减少，进而造成大气辐合上升减弱，云和降水减少，土壤湿度减小，使得地表反照率增加，形成一个正反馈过程冰雪-反射率-温度之间存在“正反馈过程”,即冰雪的覆盖增大地表的反照率，使地-气系统吸收的辐射减少,从

4、而降低气温，而降温又将进一步使冰雪面积扩展，反照率继续增大，造成温度越来越低极地海冰融化造成反照率的增加，从而更多的吸收太阳辐射，气温升高，加速海冰的融化,地表反照率对气候变化的反馈机制,9,1.2 地表反照率和全球变化,Snow,10,April:Uniform white surface,July:Variegated darker surface,10,Data from Scanning Multichannel Microwave Radiometer(SMMR)on NASAs Nimbus 7 satellite and from Special Sensor Microwave

5、 Imagers(SSMI)on Defense Meteorological Satellites.Plot credit:Claire Parkinson,et al.,J.Geophys.Res.,1999.,1.2 地表反照率和全球变化,N.Hemisphere Monthly-Average Sea Ice Extent,11,1.2 地表反照率和全球变化,Muir Glacier near Juneau in SE Alaska retreated more than 7 km from 1973 to 1986.By 1986,Burroughs Glacier(A),cut o

6、ff from its source of ice,was collapsing into a melting ice field.,1973,1986,12,2.反照率的计算和决定因素,13,地物波谱特性,地物的二向反射,大气辐射传输,地表二向反射因子的在角度维和波长维积分的结果。,地表宽波段反照率,2.1 地表反照率的计算,14,2.2 地表的波谱特性和特点,典型的植被、土壤、水体、冰雪光谱,15,2.2 地表的波谱特性和特点,反照率的波长积分,宽波段反照率,入射辐射,波谱反照率,地表宽波段反照率是在一定波长范围内的地表上行辐射通量与下行辐射通量的比值,16,短波反照率：可见光反照率：近红

7、外反照率：,2.2 地表的波谱特性和特点,大气下行辐射的波谱分布规律地物波谱在不同波段的自相关性主成分分析表明连续的地物波谱的绝大部分信息都可以由少数几个主成分表达经过挑选的若干特征窄波段反射率基本就能反映出整个波谱曲线的形状，因而能够用于估算宽波段反照率,窄波段反照率向宽波段反照率的转换及其原理,转换公式,17,2.3 地表的二向反射特性,地表的二向反射现象和定义,理想光滑表面的反射是镜面反射，理想粗糙表面的反射是漫反射（朗伯反射），而自然地表往往既不满足镜面反射也不满足漫反射的条件。二向反射的概念是指物体表面反射光线的能力与入射和反射光线的方向有关，二向性反射分布函数（Bidirectio

8、nal Reflectance Distribution Function,BRDF）定义如下（Nicodemus，1997）：,它是光线入射方向、反射方向和波长的函数，是基于微分面元和微分立体角定义的。,18,2.3 地表的二向反射特性,地表的二向反射的基本物理过程,19,2.3 地表的二向反射特性,BRDF的简化替代量BRF（二向反射因子）,BRF是最接近BRDF的可测量物理量，其定义为直射光入射条件下，某一观测方向上目标反射的辐射亮度与假定该目标被一理想漫反射表面代替时反射的辐射亮度之间的比值。,BRDF,BRF,20,2.3 地表的二向反射特性,二向反射的其他图示方法,(S Sandm

9、eier er al.,1998),在主平面上显示的植被冠层的二向反射特点,遥感中常用的二向反射图示方法还有两种：,21,2.3 地表的二向反射特性,反映地表的二向反射的照片,Photograph by Don Deering,22,2.3 地表的二向反射特性,反映地表的二向反射的照片,Photograph by Don Deering,23,2.3 地表的二向反射特性,反映地表的二向反射的照片,Photograph by Don Deering,24,2.3 地表的二向反射特性,二向反射分布函数方向-半球反射率（DHR）漫射半球-半球反射率（BHR_diff）半球-半球反射率（BHR）,窄波

10、段地表反照率和二向反射的关系,25,2.3 地表的二向反射特性,黑空、白空还有蓝空反照率,黑空反照率,蓝空反照率,黑空反照率=方向-半球反射率（DHR）白空反照率=漫射半球-半球反射率（BHR_diff）蓝空反照率（也称 真实反照率，表观反照率）=半球-半球反射率（BHR）,26,2.4 大气对地表反照率的影响,黑空、白空还有蓝空反照率,窄波段的黑空反照率与白空反照率由地表BRDF积分得出，与大气状态无关真实反照率（蓝空反照率）近似等于黑空反照率与白空反照率的加权组合，权重因子为天空散射光占太阳总辐射的比例不同的大气状况和太阳角决定了天空散射光的比例，因此从一定程度上影响地表的真实反照率,27

11、,2.4 大气对地表反照率的影响,晴空的大气层顶反射率与地表反照率之间有确定的函数关系，气溶胶和水汽是主要变化因子有云的情况下，大气层顶反照率主要受云影响，数值通常高于晴空反照率,大气层顶反照率和地表反照率的关系,大气层顶方向反射率,地表白空反照率,地表二向反射率,28,2.4 大气对地表反照率的影响,波谱反照率向宽波段反照率转换的过程,大气下界的太阳辐射是波谱反照率向宽波段反照率转换的权重函数，该参数受到大气状态的影响。,29,思考题,30,3.常见的地表反照率反演算法,31,3.常见的地表反照率反演算法,反照率遥感反演算法的分类按照传感器分类极轨卫星：MODIS、MISR、MERIS、CE

12、RES、POLDER、VEGETATION、NPP-VIIRS静止卫星：MSG、GOESR-ABI高分辨率卫星：TM、ETM、HJ-CCD按照算法原理和流程分类基于BRDF模型反演的算法（多角度）直接反演算法（单一角度）地表反射率大气层顶反射率地表-大气参数联合优化算法（多时相）,32,3.1 基于朗伯假定的反照率算法,主要关注问题：窄波段反射率向宽波段反照率转换的系数,适用范围：通常是高分辨率数据,高分辨率遥感数据的定标与大气校正,忽略问题：地表的二向反射特性忽略的原因：高分辨率图像一般只有一个观测角度往往是接近垂直观测的，角度变化小地表异质性和波谱特性是决定地表反照率的最主要因素,33,3

13、.2 基于BRDF模型反演的反照率算法,以Ambrals算法为例：算法基本流程,34,3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法,气溶胶参数的获取通常用暗目标法，在高反射地表不适用水汽参数的获取使用了MODIS水汽通道的特性，精度较高，但是对于其他传感器就很难达到高精度云、雪识别问题很多，常常不能识别薄云，难以区分云和雪，难以处理云的阴影,大气校正及其中存在的问题,35,3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法,物理模型：比较复杂，反演难度大，效果不好经验模型：Minnaert 模型Shibayama模型Walthall模型改进的Walthall模型半经验模型：RPV模型、核驱动模型,地表的二向

14、反射模型的分类,36,3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法,表面散散核（几何光学）LiSparse和LiSparseR核LiDense核LiTransit核Roujean 几何核,体散射核（辐射传输）RossThick核RossThin核RossHotspot核,核驱动模型简介,37,核函数（已知函数）,核系数（未知数）,核驱动模型的优点：未知参数少线性模型，避免了非线性反演核函数具有一定物理含义对混合像元BRDF的拟合能力强,几何光学核,体散射核,3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法,核驱动模型对观测数据的拟合能力,不同太阳天顶角的RossThick核与LiSparseR核在主平面和

15、垂直主平面的函数值。,38,RossThick碗形核,LiSparsR丘形核,RossThick核与不同的几何光学核组合对BRDF观测数据的拟合效果（观测目标为翻耕的裸土，观测平面为主平面）。,Pokrovsky,O.2003.Land surface albedo retrieval via kernel-based BRDF modeling:I.Statistical inversion method and model comparison.Remote Sensing of Environment 84,no.1:100-119.,3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法,核驱动模型

16、对观测数据的拟合能力,39,Bicheron&Leroy,2000,BRDF signatures of major biomes observed from space.Journal of Geophysical Research,3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法,核函数的选取目前使用最多的是RossThick 与LiSparseR的组合称为RTLSR模型。核系数的反演,40,核驱动模型的反演,n个方程，3个未知数n=7,Full inversionn 7,Magnitude inversion,解方程采用（约束或无约束的）线性最小二乘法,3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法,

17、模型核驱动模型被认为具有很强的拟合能力，能够适用于全球大部分地表但是现有的核主要都针对植被-土壤体系设计，对冰雪等前向散射地表不能很好刻画病态反演问题因为天气等干扰因素，常出现16天的合成时段内不足7次有效观测的情况即使n=7，由于方程系数的相关性，仍然可能出现反演不稳定的现象,BRDF模型反演及其中存在的问题,41,Fang（2007）等人对北美地区2000-2004年MCD43B3做了统计发现，由于受到云覆盖影响仅31.3%的像元得到了完全反演（Full inversion），13.3%的像元没有反照率值，而剩下的55.4%像元反照率则是通过备用算法（Backup algorithm）反演

18、得到的。,3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法,BRDF的积分与核的积分因为核驱动模型为核函数的线性组合，所以BRDF的积分可以转化为先给核函数积分，再进行组合，而核函数的积分是可以预先计算好的，因此节省了计算时间。以黑空反照率为例，公式为：,窄波段反照率的计算,42,3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法,BSA的计算BSA是太阳天顶角的函数，算法给出任意太阳角的BSA计算公式也给出对应于局地正午太阳角的BSA值,窄波段反照率的计算,43,3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法,WSA的计算真实反照率的计算存在的问题观测数据对应的太阳角比较单一，用这样的数据反演的BRDF模型在预测W

19、SA或其他太阳角度下的BSA会出现较大误差，即对反照率的日变化不能很好刻画。,窄波段反照率的计算,44,3.2 基于BRDF模型反演的反照率算法,非雪地表雪地表其他转换系数（Liang et al.,1999）,窄波段反照率向宽波段反照率的转换,不同地表或者不同版本的转换系数有明显的差异,45,思考题答案,46,思考题,47,3.3 GLASS反照率算法,随着国家政治经济地位的提升以及全球气候变化问题日益突出，我们科学研究的视野也从全国转向全球国家863重点项目“全球陆表特征参量产品生成与应用研究”于2009年底开始实施，计划开发5个特征参量的全球产品1985年-1999年全球陆表、每天、5k

20、m分辨率2000年-2010年全球陆表、每天、1km分辨率长时间序列以及高时间分辨率对积雪地表以及降雪过程导致的反照率变化有更好的反映把已有的全球反照率产品融合到GLASS_Albedo产品中来填充缺失数据，做到时间、空间连续一致,产品形态：,预期创新点：,GLASS项目背景,48,3.3 GLASS反照率算法,前人工作基于大气层顶反射率的直接反演反照率算法,Liang et al.2003基于大气辐射传输模拟，提出基于大气层顶反射率的直接反演反照率算法，使用人工神经网络反演Liang et al.2005耦合冰雪地表二向反射模拟和大气辐射传输模拟，提出angular bin算法解决非朗伯问题

21、Cui et al.2009采用POLDER的BRDF数据库建立了地表窄波段二向反射率和地表宽波段反照率之间的统计回归关系,49,3.3 GLASS反照率算法,基于MODIS数据的GLASS反照率产品算法分解为3个模块：,AngularBin1（AB1）：输入MODIS每日大气校正产品，进行分网格的线性回归。得到反照率初级产品1。AngularBin2（AB2）：输入MODIS每日大气层顶表观反射率，进行分网格的线性回归。得到反照率初级产品2。AlbedoSynthesis（AS）：对不同算法的结果取长补短，并开展时间序列滤波填补其空缺数据。得到最终的反照率合成产品。,算法分解,50,3.3

22、GLASS反照率算法,主要算法 Angular Bin（包括AB1、AB2）,Angular Bin 算法是在（Liang S,2005）研究中提出的一种直接反演算法，使用单一角度的地表或大气层顶方向反射率直接反演反照率，避免了复杂的反演流程，有利于业务化生产且具有较高时间分辨率。算法原理：AB1：对太阳/观测角度空间网格化，认为每一个网格上存在方向反射率与反照率的经验关系，通过分析POLDER-BRDF训练数据集提取线性回归系数，然后转换到MODIS波段。AB2：进一步增加大气辐射传输模拟，考虑不同的气溶胶参数，模拟出大气层顶反射率，分网格直接建立大气层顶反射率与地表反照率的线性回归关系。,

23、51,3.3 GLASS反照率算法（AB1）,基于MODIS地表反射率的反照率反演（AB1）,算法特色：使用单一角度的地表方向反射率反演反照率，用网格化的方法进行地表非朗伯效应订正。算法原理：对太阳/观测角度空间网格化，认为每一个网格上存在方向反射率与反照率的经验关系，通过分析POLDER-BRDF训练数据集提取线性回归系数，然后转换到MODIS波段。输入：MODIS每日大气校正产品（MOD09GA1、MYD09GA1）输出：反照率初级产品1（每日无云像元的宽波段黑空、白空反照率）,52,3.3 GLASS反照率算法（AB1）,AngularBin1(AB1)算法技术路线：,分网格的反照率回归

24、系数查找表,建立查找表,使用查找表,53,3.3 GLASS反照率算法（AB1）,训练数据的来源：POLDER-BRDF数据集从POLDER 3传感器全球数据中提取，经过去云和大气校正，6公里分辨率，选取典型均匀像元，2005-2006年每月观测数据的集合。法国POSTEL Service Centre 提供。剔除POLDER-BRDF数据集中模型不能解释的数据：判断准则：模型拟合残差大于一定阈值，或者观测数太少，或者角度分布不理想。结果：共有13227个数据集，剔除4203个，还剩9024个,一个理想POLDER BRDF数据集的角度分布(brdf_ndvi03.1261_3705.dat)

25、,54,3.3 GLASS反照率算法（AB1）,用模型拟合POLDER-BRDF数据：POLDER-L3算法中选用核驱动模型描述地表BRDF，其中的核函数为Li-sparsR和修改后的Ross-thick（以下称为RossHotspot）,这也是我们的模型基础。现有核驱动模型用于冰雪效果不好原因是冰雪存在强烈的前向散射，因此基于RPV模型(Rahman,Pinty&Verstraete model)，设置特定参数后作为前向散射核，把核驱动模型扩展成为4个核函数的模型。,用不同核函数组合计算反照率的散点图,X:Li-sparsR/Ross-thick Y:Li-sparsR/RossHotspo

26、t/RPV-forward,RMSE=0.0142Corr=0.9973Bias=0.0059,55,3.3 GLASS反照率算法（AB1）,对POLDER数据简单分类：分为3个基本类，分别是植被、裸地、冰雪；并建立2个分类缓冲区,分类阈值是NDVI0.2R4900.3,三类地物在R490-NDVI特征空间的散点图,分类后训练数据集的组成方式:“植被”数据集：纯植被+缓冲1 共 5873组“裸地”数据集：纯裸地+缓冲1+缓冲2共3660组“冰雪”数据集：纯冰雪+缓冲2共750组,缓冲区阈值是0.15NDVI0.220.25R4900.4,56,3.3 GLASS反照率算法（AB1）,POLDE

27、R波段向MODIS波段转换：方法：基于地面测量光谱数据的统计知识建立波段间转换的线性回归关系数据：定量遥感书所附119条，“我国典型地物标准波普数据库”中 挑选224条，黑河试验测量数据103条，格林兰采集的47条冰雪波谱MODIS参数与POLDER参数的转换公式：RMODIS=C*RPOLDER（反射率通过波段转换系数转换）KMODIS=C*KPOLDER（核系数通过波段转换系数转换）AMODIS=APOLDER（宽波段反照率不转换）,57,3.3 GLASS反照率算法（AB1）,太阳/观测角度的网格划分：太阳天顶角和观测天顶角以2度间隔进行划分，太阳角划分为41个间隔(0-80度)，观测角

28、划分为33个间隔(0-64度)。相对方位角采用5度间隔，共计划分为40个间隔(0-180度)。BRDF数据插值：,格网划分示意图(固定太阳天顶角),在用核驱动模型对POLDER 数据集拟合后，预测每一网格中心点的方向反射率，作为标准化的训练数据。,58,3.3 GLASS反照率算法（AB1）,建立线性回归公式：,反照率,回归系数,地表方向反射率,对每一类地物的每一个网格，都需要解算一组回归系数ai，构成分网格的反照率回归系数查找表。,波段和约束条件的设置：（1）使用所有7个波段，不加约束；（2）使用所有7个波段，加约束；（3）使用前4个波段，不加约束；（4）使用前4个波段，加约束。,结果稳定，

29、效果差别不大,结果不稳定，受噪声影响非常大,回归方法：考虑约束条件的最小二乘法。,59,3.3 GLASS反照率算法（AB1）,AB1算法产品的误差评估：,60,基本误差 2=,普遍存在，满足统计规律的误差,个别发生的，不容易估计的误差,写入产品的质量标志,不写入产品的质量标志,拟合训练数据残差 2+,（MODIS数据噪声*误差放大系数)2,3.3 GLASS反照率算法（AB1）,AB1算法的优点与局限：,优点：,61,产品生产流程简单，计算速度快，输入数据有保障对地表状态基本没有做什么假设，全球地表都适用输入单景数据就能计算，时间分辨率高,局限性：,算法本身简单，对于不满足统计规律的地表，精

30、度可能降低受限于MODIS云雪检测、大气校正的精度只使用单景数据，受各种随机因素影响，时间序列抖动很明显云雪情况往往连续多天都是云，这种情况下始终无法得到地表信息,3.3 GLASS反照率算法（AB2）,基于MODIS大气层顶反射率的反照率反演（AB2）,算法特色：在AB1算法基础上增加特色：不需要对MODIS数据做大气校正。算法原理：在前面介绍的训练数据集的基础上，增加大气辐射传输模拟，考虑不同的气溶胶参数，模拟出大气层顶反射率，分网格直接建立大气层顶反射率与地表反照率的线性回归关系。输入：MODIS每日大气层顶表观反射率（由1B数据经投影后生成）MODIS云雪检测结果，MODIS水汽含量（

31、预处理后生成）输出：反照率初级产品2（每日无云像元的宽波段黑空、白空反照率）,62,3.3 GLASS反照率算法（AB2）,AngularBin2(AB2)算法技术路线图,63,3.3 GLASS反照率算法（AB2）,考虑地表BRDF效应的TOA反射率模拟公式：6S模型参数设置,64,3.3 GLASS反照率算法（AS）,65,全球陆表反照率产品缺失情况缺失主要受云影响。另有一些缺失是因为算法未能正确处理冰雪地表。通过多日的合成可以一定程度上减少缺失，但是仍然不完整。缺失主要发生在：热带亚热带雨季、极地、冬季、山区。,2009年1、4、9、11月全球AB1初级产品简单合成图（紫色为缺失数据）,

32、3.3 GLASS反照率算法（AS）,时空连续地表反照率产品的生成算法（AS）,问题特点与分析：与其他很多参数不同，地表反照率的时空变化很难用模型描述，经常是随降雨、降雪等天气过程发生突变。相对于LAI等参数，地表反照率的遥感反演是比较直接的，精度较高，但是仍然达不到应用对反照率精度的需求。所以地表反照率的时空滤波要减少对模型以及连续性假设的依赖，直接从数据中提取规律。算法原理：从现有MODIS产品（MCD43产品）中统计每一像元多年时间变化规律，成为先验知识背景场，在贝叶斯理论框架下进行反照率时间序列的平滑和缺失填补。输入：AB1产品，AB2产品，已有的MCD43产品及其生成的背景场输出：地

33、表反照率融合产品（时空无缺失）,66,3.3 GLASS反照率算法（AS）,AlbedoSynthesis(AS)算法的逻辑流程图,67,3.3 GLASS反照率算法（AS）,全球先验知识背景场的统计：,背景场中统计的变量：,背景场的时空分辨率：,空间分辨率5公里，时间分辨率8天。,对空间维降尺度方法的特殊说明：,1公里数据降尺度到5公里时，像元几何位置存在不确定性，另外，不同年份像元的覆盖类型会有变化。,指定地点指定时段MCD43反照率产品的2001-2010年的平均值、方差；与其前后16天内反照率产品的协方差、相关系数。,我们认为小邻域内不同地表类型的端元存在重新组合的可能，因此降尺度时从

34、9*9公里的邻域中随机选取5*5个1公里像元进行平均。,一个像元的10年平均反照率和标准差,68,3.3 GLASS反照率算法（AS）,时间序列平滑和空缺填补方法：,假设第k 天反照率和第k+k 天的反照率之间存在线性回归关系：,回归系数以及回归残差均通过背景场中的统计量计算。,则对第k天反照率的平滑结果为：,如果原来没有第k天反照率值，则上式也给出了空缺填补的结果。,是归一化因子,69,3.3 GLASS反照率算法（AS）,AS算法产品的误差评估：,基于贝叶斯理论进行时间序列平滑和空缺填补的不确定性估算，其误差分解为4部分：,用第k+k 天观测预测第k天观测的模型误差经过误差传递后的第k+k

35、 天观测误差第k 天观测误差第k 天反照率的先验知识方差,误差的估计是,70,3.3 GLASS反照率算法（AS）,AS算法的优点与局限：,优点：,不依赖于模型，全部算法基于数据的统计规律背景场反映了反照率的时间、地域差异以及相关性融合与填补算法是一个整体，生成的融合产品无空缺,局限性：,目前的背景场仅来自于MCD43产品，将来需要引入其他各种产品背景场仅有10年的数据，如何保证统计结果的鲁棒性还需进一步研究时间序列经过平滑后一定程度上降低了反映反照率突变的灵敏度,71,3.4 反照率算法总结,Ambrals算法Full inversion（基于二向反射模型反演）Magnitude inver

36、sionGLASS反照率算法直接反演（AB1、AB2）时空滤波（AS）高空间分辨率图像的反照率（朗伯假定）静止卫星数据（地表与大气联合优化）,72,4.全球反照率产品验证,73,4.1 全球反照率产品验证的典型文章,典型文章一,Wang,K.,S.Liang,C.L.Schaaf,and A.H.Strahler(2010),Evaluation of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer land surface visible and shortwave albedo products at FLUXNET sites,J.Geophy

37、s.Res.,115,D17107,doi:10.1029/2009JD013101.,直接用台站观测与卫星遥感产品对比,74,4.1 全球反照率产品验证的典型文章,例子文章二,Lucht,W.,A.H.Hyman,A.H.Strahler,M.J.Barnsley,P.Hobson,and J.-P.Muller,A comparison of satellite-derived spectral albedos to ground-based broadband albedo measurements modelled to satellite spatial scale for a se

38、mi-desert landscape,Remote Sens.Environ,74,85-98,2000.,通量塔观测与反照率表移动观测相结合开展了实验，评价站点数据的代表性，用高分辨率图像分类作为尺度转换桥梁。,AVHRR(1.1KM)POLDER(6*7KM),Ground-basedalbedometer mesurements,land cover classificationTMS images(12m)over an AVHRR pixel,Shrub,grass and soil,75,4.1 全球反照率产品验证的典型文章,选择了具有2.2*2.2km覆盖范围的TMS影像（12

39、m分辨率），覆盖了tower的AVHRR像元，在中间的1.1*1.1km内。采用ISODATA分类算法将该区域分成了10类，将这10类聚合成三大类，分别是：灌木和土壤、草地、草地和土壤）,具体分到哪一类是基于目视解译确定的。基于地表测量值对每种地表覆盖类型赋予了典型反照率值，然后聚合到AVHRR像元尺度。,沿着通量塔四面建立100m的切面每10米测量，另外在草地建立150m的测量切面。,76,4.2 全球反照率产品验证的科学问题,空间上的匹配台站观测数据的代表性混合像元问题遥感像元对应的空间范围时间上的匹配反照率的日变化天空散射光比例的影响仪器的精度和局限性仪器性能安装规范,验证中需要注意的问

40、题,77,4.2 全球反照率产品验证的科学问题,验证中的尺度转换方法,78,4.3 GLASS反照率产品的初步验证,79,共下载了包含反照率数据的149个站点（其中FLUXNET 116个，BSRN 9个，GC-Net 22个，LBA 2个，SAFARI 2个），地表类型涵盖森林、草地、农田、冰雪。,项目组已收集的数据,4.3 GLASS反照率产品的初步验证,80,站点资料的整理,编程提取每日局地正午时刻的下行短波辐射、反射辐射和反照率站点均匀性评价：根据高分辨率遥感图像目视解译分为A-D四级。站点数据的代表性评价：统计了无雪条件下站点观测与MCD43产品的差异，如果均方根误差大于0.05，则

41、认为该站点不可用。,Bondville站点2004-2006年地面观测,81,AB1产品时间序列与MCD43产品以及站点观测的对比,地面观测时间序列（2000-2006年，每天）,AB1算法结果时间序列（2000-2006年，每天）,站点名：Fort_Peck区域：北美经度：-105.101维度：48.3079地物类型：草地6月NDVI：0.33已收集地面观测年份：2000-2008,MODIS 43产品时间序列（2000-2006年,8天）,可见：1.冬季降雪引起地表反照率剧烈震荡2.MODIS产品时间维上比较平滑，时间分辨率低3.AB1产品时间分辨率较高，噪声也比较明显,82,AB1产品时

42、间序列与MCD43产品以及站点观测的散点图选取已收集了资料、经过均匀性和代表性检验的10个站点，简单统计16天平均的地面观测以及AB1产品，与MCD43产品比较。,AB1产品与MCD43产品的散点图,AB1产品与地面观测的散点图,RMSE=0.0206Corr=0.9538,RMSE=0.0532corr=0.6720,4.3 GLASS反照率产品的初步验证,AB2产品时间序列的验证,4.3 GLASS反照率产品的初步验证,Fort_peck站点GR2产品台站观测时间序列对比,2005年,2004年,ARM_SGP_Main站点2003-2005年16天合成的地面观测、AB2产品与MCD43产

43、品时间序列的比较,83,AS产品时间序列滤波的效果显示,4.3 GLASS反照率产品的初步验证,AB1产品原始时间序列和AS算法填补后时间序列的对比,2007年10月27日 h11v04网格的AB1产品空间分布,填补前,填补后,思考题答案,85,思考题（没有标准答案）,86,5.全球反照率产品及其特点,87,5.1 全球反照率产品,单一传感器的反照率产品,多传感器合成的反照率产品,目前已有的全球反照率产品,88,5.1 全球反照率产品介绍,美国NASA发布的MODIS反照率产品,89,5.1 全球反照率产品介绍,法国POSTEL发布的POLDERR反照率产品,Directional Albed

44、o,670nm,derived from POLDER-3/PARASOL,July 2005.,90,5.1 全球反照率产品介绍,灰色区域表示缺失数据,MERIS white sky albedo,Example MERIS broadband albedo*product:DoY 193(16-day time period:12-27.7.03):Shortwave,91,5.1 全球反照率产品介绍,Global 1km albedo in February and July 1995,AVHRR black sky albedo,STRUGNELL ET AL.(2001),GLOBA

45、L ALBEDO FROM AVHRR DATA,GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS,92,5.1 全球反照率产品介绍,93,2008年MODIS,1988年AVHRR,冬季第17天,GLASS反照率产品Black Sky Albedo,5.1 全球反照率产品介绍,MSG（第二代）,MFG（第一代）,静止卫星ESA的METEOSAT系列,94,5.2 全球反照率的分布特点,全球地表窄波段反射率的空间分布（可以看出地物类型）,MODIS 红、绿、蓝波段合成,95,5.2 全球反照率的分布特点,全球地表宽波段反照率的分布特点,96,冬,春,夏,秋,5.3 全球反照率的时空分析

46、,区域或全球平均反照率的计算方法,97,平均反照率,下行辐射加权,像元面积加权,像元反照率,年均或多年平均反照率的计算,年数,1年中的月数,参考：Zhang Xiaotong et al.,Analysis of Global Land Surface Shortwave Broadband Albedo from Multiple Data Sources,Journal of Selected Topics in Earth Observations and Remote Sensing,2010,3(3):296-305,5.3 全球反照率的时空分析,区域或全球平均反照率的时间变化,98

47、,2000-2008年间全球、北半球和南半球短波反照率月平均值的变化,全球、北半球和南半球短波去季节趋势月平均反照率,去季节趋势反照率,月平均反照率,月平均反照率的平均,北半球反照率有大约0.01的下降，但是南半球的反照率有0.01的上升，因此全球反照率的年变化几乎等于0。,基于MCD43产品统计,5.3 全球反照率的时空分析,全球不同纬度带的反照率的季节变化,99,（1）北纬30度和南纬50度之间的区域，年均和月均反照率变化非常小。（2）北半球地表反射率的纬向带季节性变化大于南半球。（3）北纬70度到90度以及南纬70度到90度的区域反照率出现0值是因为该地区光照太小无法形成有效观测。,5.

48、总结与展望,开展了很多研究，发表了大量BRDF/反照率研究论文发布了多种传感器的反照率产品存在的问题综合利用多源数据的研究和应用很少；时间分辨率低，不能反映雨雪或者植被快速生长过程中地表反照率的快速变化；主要针对植被地表，冰雪等地表精度不高；受云影响，缺失数据较多，需要进行填补;地表反照率的地形影响通常被忽略；验证中的尺度问题未得到解决。,国内外研究现状分析,100,5.总结与展望,改进陆表反照率产品在冰雪、山地的精度建立多源遥感数据的陆地反照率反演算法建立海洋/海冰反照率产品生成长时间序列（30年）时空连续一致的全球反照率产品建立标准化的全球反照率产品验证数据集,GLASS项目组今后工作展望,101,思考题（没有答案）,102,反照率是什么，有什么用反照率与地表二向反射、地物波谱、大气状态的关系反照率反演Ambrals算法GLASS的反照率产品的反演算法反照率产品的验证及其中问题全球反照率时空分布,回顾课程,103,Thank You!,刘强,104,典型陆表及大气参数的遥感反演与模拟,