利用环境一号卫星热红外影像反演渤海海表温度

余晓磊，巫兆聪

（武汉大学 遥感信息工程学院，湖北 武汉 430079）

利用环境一号卫星热红外影像反演渤海海表温度

余晓磊，巫兆聪

（武汉大学 遥感信息工程学院，湖北 武汉 430079）

针对环境卫星热红外遥感影像，结合美国环境预报中心(NCEP）再分析数据，运用覃志豪单窗算法（MW），修订了该算法的主要参数计算公式，建立了反演海洋表面温度的流程。利用2009年10月4日渤海上空的热红外遥感影像进行反演试验，同时对比反演结果和美国中等分辨率成像光谱仪（MODIS）的海表温度产品（MOD28）之间的差异。结果表明，反演得到海表温度的空间分布趋近一致，与MOD28相比相对误差在5%左右，具有良好的相关性。

环境一号卫星；海表温度反演；单通道算法；MODTRAN；MODIS；MOD28

海洋表面温度（SST）是研究海洋表面海-空水汽和热量交换的一个重要物理参量，它同时还影响着海洋生物的生长、繁殖和分布特征以及各类的海洋环境要素[1]。渤海作为我国的内海，具有丰富优质的渔业、港口、石油、景观和海盐资源，其水温变化受北方大陆性气候影响。随着海洋资源的开发利用活动，渤海的资源和生态环境受到了较大的破坏。渤海环境质量不断恶化，主要表现于海岸带污染明显、污染范围扩大、生态系统弱化、生态环境退化、赤潮、富营养化等[2]。因此，监测渤海海面温度成为迫切必要的任务。传统实地测量的方法无法满足大面积实时监测海温的需要，遥感技术可以大面积重复观测海洋表面，为反演海表温度提供了便利[3,13]。

环境一号卫星（HJ-1）是我国2008年9月6日发射的专门用于环境和灾害监测预报的小卫星星座，它由两颗卫星组成（HJ-1A和HJ-1B）。其中HJ-1B搭载的红外相机（IRS）可以完成对地幅宽为720 km、地面像元分辨率为150 m/300 m、近短中长4个光谱谱段的成像，重复周期4 d（表1）。其热红外波段与Landsat-TM6号波段相仿。

本文利用IRS影像的热红外波段（IRS8），采用覃志豪单窗算法（MW）反演渤海海表温度，修正了主要参数，针对反演所需的大气平均作用温度以及大气柱状水汽含量不易实时获取的问题，尝试采用美国环境预报中心(NCEP）再分析数据进行对偶克里金（Kriging）插值。同时将反演结果和中等分辨率成像光谱仪（MODIS）的 MOD28（SST）产品，进行了比较。结果表明，反演的海表温度同MOD28相比，相对误差5%左右，而利用环境星影像反演温度的动态范围比MODIS影像反演的要大，且其空间分布趋近一致。说明利用环境卫星监测海表温度具有广阔的应用前景。

表1 HJ-1B有效载荷参数

1 反演算法

1.1 单窗算法及其修订

对于遥感影像热红外波段（10.5～12.5 μm），假设海洋表面和大气对热辐射的传导有朗伯体特性，则按照辐射传输方程，传感器接收到的热红外辐射亮度可以表示为[4]：

式中：Bsensor,λ表示传感器接收到的热红外辐射亮度；Batm↑表示大气上行辐射亮度；Latm↓表示大气下行辐射亮度；ελ表示海表在热红外波段的发射率，一般在无浪的情况下可认为是 0.98[5,13]；τλ表示大气在热红外波段的大气透射率；Bλ（Ts）表示海表自身的辐射亮度，其中Ts表示海表温度。同时根据辐亮度定义以及普朗克公式有[5]：

式中：c为光速；h为普朗克常数；k为波尔兹曼常数，c1=2πhc2=3.741 8×10-16W·m2，c2=hc/k=1.438 8×104μm·K。

考虑大气上行辐射亮度与下行辐射亮度大致相等的条件下，式（1）可以简化为[6]：

式中：Ta表示大气平均作用温度。

覃志豪等通过对辐射传输方程线性展开，针对TM6影像，建立了适用于热红外通道（10.5～12.5 μm）反演温度的单窗算法（Mono-Window Algorithm）[6-7]：

式中：C=ελ·τλ，D=（1-τλ）[1+τλ（1-ελ）]，覃志豪等在 MW算法中对普朗克公式（式3）在地球表面的温度范围内（0℃～70℃）按照泰勒级数线性展开，并据此定义温度参数L：

发现参数L与温度T有很好的线性关系，根据这一关系建立L于T之间的联系（如式7），对于HJ-1B卫星的IRS8波段的 a，b 为回归系数，依据式（3）,（6）,（7），当海表温度在-2℃～70℃之间时，a=-68.690 7，b=0.586 6，如图 1 所示，相关系数的平方为0.999 8，RMSE=0.223 4。

图1 参数L随温度T变化关系图

对于大气平均作用温度Ta，利用MODTRAN4辐射传输模型中自带的美国1976标准大气、热带大气、中纬度夏季大气和中纬度冬季大气的大气剖面参数，并根据Ta的近似计算公式[6-7,15]：

式中：m为大气剖面层数；Tz为每层大气温度；w为水汽总含量；w（z）为每层大气水汽含量；Rw（z）为每层水汽占总含量之比，且

其中：T0为近地表温度；Rt(z)为逐层大气温度随高度变化的比率。依照式（8）～式（9）并集合常见大气剖面数据可得表2，以计算大气平均作用温度Ta。

表2 IRS8通道大气平均作用温度计算表

对于热红外波段的大气透射率τλ，通过分析整理大连探空站 （38°57′43″N～121°25′05″N）2008 年 9 月 1 日—2008 年10月31日的大气探空数据，运用大气辐射传输计算程序MODTRAN4结合IRS8通道的光谱响应函数（如图2）模拟其同大气柱状水汽含量w的关系后，有以下线性近似关系[7,15]：

相关系数的平方为0.976 8，RMSE=0.003 4。

1.2 NCEP再分析数据的Kriging插值

如前所述，用单窗算法反演海表温度，需要获取近地表的大气温度和大气柱状水蒸气含量数据。对于海洋地区，其上空的无线电探空资料有限，无法满足实时反演的需要。美国国家环境预报中心（NCEP）和国家大气研究中心（NCAR）联合执行的全球大气资料再分析计划,通过收集全球无线电测风资料、综合海气资料(COADS)、飞机观测资料、陆面天气观测资料、卫星探测资料、微波特殊探测/图像(SSM/I)资料和卫星观测风(云的移动)资料等一系列数据，利用巨型计算机进行数据同化（Data Assimilation），并对外发布每日逐6 h再分析资料集[8]。数据集为全球1°×1°经纬格网点处的位势高度、温度廓线、湿度廓线、气压廓线和太阳辐射通量等数据。

本文利用NCEP分析数据，获取渤海上空4个格网点的近地表温度和大气柱状水汽含量，同时采用对偶Kriging插值[9]，以获取每个象元对应近地表温度和大气柱状水蒸汽含量值。

2 算法实现

2.1 环境卫星数据预处理

通过中国资源卫星应用中心获取了2009年10月4日过境的HJ-1B红外相机（IRS）二级影像，扫描时间为 5：34（UTC） 截取了覆盖范围为 37°06′08″N～40°11′08″N，117°45′04″E～121°53′49″E 的渤海上空的子影像。以 1：50 000 的基础地形图为基准采用三次多项式模型，双线性内插采样方法对原始卫星影像进行了几何纠正，纠正后的图像以WGS-84椭球为参考，投影方式为UTM投影，纠正精度在0.3个像元以内。将几何纠正后的影像进行云掩模和海陆淹没运算，只保留海表像元。

在反演海表温度之前需要把影像中每个像元的数字灰度值（DN）转换为亮度温度。首先根据资源卫星应用中心提供的定标公式和定标系数，将DN值转换为辐射能量强度，定标公式：

对于HJ-1B的IRS8波段，式中b=-25.441为偏移量，a=59.421（DN/W·m-2·sr-1·μm-1）为增益，DN 为数字灰度值。

根据式（3）可以推导得：

式中：K1=2hc2/λ5（W·m-2·sr-1·μm-1），K2=hc/kλ（K），其中λ为IRS8波段的等效中心波长，按资源卫星应用中心提供的 IRS8 波段响应函数（如图 2），同时依照式（13）[5]，计算等效中心波长：

其中 f（λ）为 IRS6波段的光谱响应函数，λmax与 λmin为光谱波段范围，由此可以计算出λc=11.494 8 μm，则：

2.2 海温（SST）反演流程

海温反演流程如图3所示：

图2 HJ-1B IRS8波段光谱响应曲线

图3 HJ-1B IRS8波段反演海表温度（SST）流程

3 结果分析

3.1 中等分辨率成像光谱仪（MODIS）反演海表温度算法简介

中等分辨率成像光谱仪（MODIS）作为美国对地观测系统（EOS）中的主要传感器搭载在TERRA和AQUAR卫星上，可以每天两次获取全球任意地点的影像数据，其中的31号（中心波长 11.03 μm），32 号波段 （中心波长 12.202 μm），类似于NOVAA卫星AVHRR传感器的4、5号波段，处于大气的热红外窗口，受到太阳光反射的影响微弱，且对于水汽的吸收作用不同，可以用来校正水汽吸收的影响，其反演海表温度（SST）采用分裂窗口算法[10]。NASA下属的海洋水色工作组，将海表温度（SST）作为 MODIS的二级产品（MOD28）对外分发[11]，经过长期的大洋浮标数据以及船舶报数据的验证表明，其精度为 0.053℃～0.66℃[10-11]。

3.2 环境星反演结果和MOD28的比较

图4 HJ-1-B反演SST结果(a)和MODIS反演SST结果(b)对比

表3 环境星反演结果与MOD28比较表

由于缺少海表实测温度数据，所以将用HJ-1-B卫星IRS影像反演得到的海表温度和MODIS的标准海表温度（如图 4）产品（MOD28）进行交叉验证[14]（cross validation），随机抽取30个点，比较二者之间的差异，如表3所示。

其中MOD28海表温度产品由2009年10月4日03：22： 02（UTC）过境的 TERRA 卫星 MODIS传感器获取，与HJ-1B 卫星同日 02：52：31（UTC）的过境时间相差约 0.5 h，基本可以认为两时刻海表温度保持不变。

图5 环境星反演结果与MOD28之间的相关性

从表3可以看出，环境卫星反演的海表温度与MOD28相比，最大偏差在5%以内，由图4可以发现，环境卫星反演结果在15.0℃～27.2℃之间，动态范围大于MOD28（15.1℃～26.5℃之间）。进一步分析二者之间的相关性，如图5，其相关性为0.936 2，标准偏差为1.374。可见环境卫星反演的海表温度与MOD28有较高的一致性。

3.3 渤海海域海表温度分布特征

通过图4可发现，渤海海域在2009年10月4日海表温度呈南高北低的总体趋势，而且温度分布趋势沿岸低，中心区域高，除有明显人为活动作用的沿岸港口外，中心呈闭合暖中心区域的温度比沿岸海域的温度高0.68-2.74℃。但是辽东半岛老铁山附近海域有一明显的冷舌区，整个地区最低温度达16.34℃。反演结果的海表温度分布规律同贾瑞丽，孙璐[12]对黄、渤海冬夏季主要月份的海温分布特征相符，表明卫星反演海表温度分布和多年观测平均值具有一致性。

如图6所示，分别截取了天津塘沽港（a）以及唐山市曹妃甸新区（b）的环境卫星反演海表温度影像。根据影像统计，塘沽港附近海面的温度平均比外海区域海表温度高3.69℃，这主要是由频繁往来的船只，船舱冷却水对外排放以及港口地区生产生活产生的热水所致[2]。而唐山市曹妃甸工业区，由于近年来填海造陆，新建钢铁厂和港口，人类活动频繁，其附近海域的海表温度平均比外海区域高4.01℃。可见渤海海域沿岸由于人类活动加巨，工业生活快速发展，对海表温度的影响巨大，从而间接的影响到该海域，特别是近海岸地带的海洋生态环境。

图6 环境星反演塘沽口（a）与曹妃甸（b）海域海表温度

3.4 误差分析

对于单窗算法反演海表温度（SST），反演精度受限于大气透射率和环境温度的修正，这需要掌握反演区域上空实时的大气状态廓线。实际对于广阔的海洋区域，缺乏探空资料。本文尝试采用美国环境预报中心(NCEP）再分析数据，通过对偶克里金插值，获取反演区域的大气状态资料，以确定反演所需要的大气平均作用温度和水汽含量参数，但是由于所覆盖的NCEP再分析数据只有1°×1°分辨率，对大范围的影像仍显稀少，所以直接影响了反演的精度。在本文讨论的反演流程中，认为海表的发射率ε为0.98，但是海水的发射率还可能随水泥沙含量、海浪状况，和观测几何条件[5]而发生改变。相应的研究表明，高视角天顶角条件下，平静海面的发射率可能下降到0.95，这也影响了反演的精度。此外，由于海洋表面的“皮肤效应”，卫星遥感反演的海表温度实际上是海面几微米薄层内的平均温度，而传统的海温测量，则是量测海面0.1～1 m深的水层的温度[3,5]，在实际运用过程中，还需要作出相应的修正。

4 结论与展望

（1）利用环境卫星热红外遥感影像，修订了基于TM6波段的单窗算法，反演海表温度，反演结果具有良好的时空一致性，同时与MOD28相比，具有很高的相关性。

（2）使用NCEP再分析数据进行克里金插值获取研究区域上空的大气状况可用于确定单窗算法反演海表温度所需的参数，对于进一步业务化流程的实现具有推广意义。

（3）由于缺乏实测海表温度资料，本文仅对环境卫星反演结果和MOD28产品进行了交叉验证，在下一步的研究应用中，还需结合实测资料，对算法的精度和可靠性作出进一步的分析和评价。

[1]SEELYE M.Introduction to ocean remote sensing[M].Cambridge,UK:Cambridge University Press,2004.

[2]刘学海.渤海近岸水域环境污染状况分析[J].环境保护科学,2010,36(1):14-18.

[3]刘良明.卫星海洋遥感导论[M].武汉：武汉大学出版社，2005.

[4]毛克彪，唐华俊，周清波，等.用辐射传输方程从MODIS数据中反演地表温度的方法[J].兰州大学学报（自然科学版）,2007,43(4):12-17.

[5]田国良，等.热红外遥感[M].北京：电子工业出版社，2006.

[6]覃志豪，张明华，ARNON K，等.用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法[J].地理学报，2001,56(4):456-466.

[7]覃志豪，李文娟，张明华，等.单窗算法的大气参数估计方法[J].国土资源遥感，2003,2:37-43.

[8]KALNAY E,KANAMITSU M,KISTLER R,et al.The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project[J].Bulletion of the American Meteorological Society,1996,77,437-470.

[9]郑永骏，金之雁.对偶Kriging插值方法在气象资料分析中的作用[J].应用气象学报，2008，9(2):201-208.

[10]MODIS遥感信息处理原理与算法[M].北京：科学出版社，2001.

[11]OTIS B B,PETER J M,et al.Modis Infrared Sea Surface Temperature Algorithm Theoretical Basis Document[EB/OL].[2004-5-6].http://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/dataproducts.php?MOD_NUMBER=28

[12]贾瑞丽，孙璐.渤海、黄海冬夏季主要月份的海温分布特征[J],海洋通报，2002,21(4):1-8.

[13]于杰，李永振，陈丕茂，等.利用LANDSAT TM6数据反演大亚湾海水表层温度[J].国土资源遥感，2009，3：24-29.

[14]刘恒.多传感器卫星海表温度数据的验证与交叉比较[D].青岛：中国海洋大学，2008.

[15]毛克彪，覃志豪.大气辐射传输模型及MODTRAN中透射率计算[J],测绘与空间地理信息，2004,27(4):1-2.

SST Retrieving of Bohai Sea Using Thermal Infrared Images on HJ-1 Satellite

YU Xiao-lei,WU Zhao-cong
（School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,Wuhan Hubei 430079,China）

Using thermal infrared images from HJ-1 Satellite,combined with the National Centers for Environmental Prediction(NCEP)reanalysis data,the sea surface temperature(SST)retrieving process was established by mono-window algorithm(MW)with modifying the main parameter calculating formulas.The thermal infrared remote sensing image obtained on October 4th 2009,over the Bohai Sea was utilized to validate the process.The comparison between the result made by HJ-1 Satellite and the Sea Surface Temperature product(MOD28)made by MODIS showed that the distribution characteristics of SST is consistent to the former research and the most warps between them is less than 5%,which indicates that they have a nice correlation.

HJ-1 Satellite;retrieval of SST;mono-window algorithm;MODTRAN;MODIS;MOD28

TP79

A

1003-2029（2011）02-0001-06

2011-04-15

国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目(2007AA120203)：遥感软件体系架构及标准规范研究。

余晓磊（1986-），男，湖北武汉人，博士研究生，主要从事遥感信息定量化方面研究。

致谢：感谢中国资源卫星应用中心提供的环境卫星影像数据、定标数据、光谱响应函数文件。