使用 FLUXNET数据验证GLASS地表反照率

王健，孙林

(山东科技大学测绘科学与工程学院，山东 青岛 266590)

0 引言

地表反照率(Albedo)是指太阳短波波段(0.3～3μm)在半球空间的所有地表入射太阳辐射的反射通量与入射的太阳辐射通量之比。地表反照率在地球能量平衡(EBR)之中是一个重要参数，并且也是中长期天气预报与全球变化研究中的重要参数，对地表反照率的研究就显得尤为重要。[1－5]

当前的地表反照率产品存在诸多不足，如受反演算法的影响，需要较长周期的观测数据来进行反演，时间分辨率低，受云的影响数据缺失较多等[6]。为了弥补这方面的不足，GLASS地表反照率产品应运而生，作为一个全新的科学数据产品，该产品通过算法改进，使产品时间分辨率仅为1天，极大的提高了产品的使用范围。

一种科学产品的应用与推广最主要的影响因素就为其产品精度，所以对GLASS数据的精度验证就显得尤为重要[7]。为了验证GLASS全球地表反照率产品精度，文章使用全世界广泛分布的以通量塔为基础的全球通量观测网络(FLUXNET)站点地表实测数据，对多个区域不同地表覆盖类型的GLASS地表反照率产品开展验证工作。

1 GLASS反照率产品

由NASA发布的MCD43产品作为当前应用最广泛的地表反照率产品，与其它遥感产品一样，该地表反照率产品也会受到云像元的影响而出现地表数据的缺失现象，目前多数地表参数产品通过多天(比如8天、16天)数据合成从一定程度上减少缺失数据的比例，但是并不能彻底消除缺失。

GLASS地表反照率产品基本思想是通过融合不同数据源、不同反演算法产生的初级产品，开发与现有地表反照率遥感反演算法具有互补性的新反演算法，得到高精度、时空连续一致的全球反照率合成产品。GLASS地表反照率产品反演算法主要采用了基于MODIS地表反射率的反照率反演算法[8－9]AngularBin1(AB1)算法和基于MODIS大气层顶反射率的反照率反演 AngularBin2(AB2)算法[10]。AB1算法是在太阳/观测角度空间网格化的基础上，建立MODIS波段地表方向反射率与宽波段反照率之间的线性回归关系，训练数据来自POLDERBRDF数据集;AB2算法则进一步直接建立MODIS波段大气层顶方向反射率与宽波段反照率之间的线性回归关系。

AB1算法的整体思路是建立MODIS地表方向反射率与地表宽波段反照率之间分格网(angular bin)的线性回归关系[7]。可以实现利用Terra/Aqua平台上的MODIS传感器每天经过大气校正后的方向反射率数据直接反演地表宽波段反照率，从而大大缩短MODIS地表反照率产品生成所需的时间窗口，实现日地表反照率产品的生成。AB1算法在太阳/观测角度空间网格化的基础上，对每一个网格建立MODIS波段地表方向反射率与宽波段反照率之间的线性回归关系。具有算法简单、对输入数据要求低的优点，同时充分考虑了地表的BRDF和波谱特性。

AB2算法的整体思路是建立MODIS大气层顶方向反射率与地表宽波段反照率之间分格网(angular bin)的线性回归关系。该算法可以实现利用Terra/Aqua平台上的MODIS传感器每天获取的大气层顶方向反射率数据直接反演地表宽波段反照率，从而大大缩短MODIS地表反照率产品生成所需的时间窗口，实现日地表反照率产品的生成。

数据组在生产过程中收集了1985—1999年间的AVHRR和2000—2010年间的MODIS共15年的全球地表数据，其中基于 AVHRR数据产品的GLASS反照率产品分辨率为5km，基于MODIS数据产品为1km分辨率。

2 通量网(FLUXNET)

图1 FLUXNET观测站点全球分布图

图2 观测塔站、区域网络、全球网络关系图

FLUXNET是一个以全世界广泛分布的通量塔为基础的全球通量观测网络。通量塔网络遍布世界各大主要国家，在北美、欧洲、亚洲、非洲都有它的子网络存在(如美洲通量网 Ameriflux，亚洲通量网Asiaflux等)。到2009年为止，共有超过500个可长期观测数据的通量塔站点加入到 FLUXNET中，覆盖的经纬度范围从北纬70°至南纬30°，用户可以从中获得这些站点的植被、土壤、水文、气象等信息。其中图1所示为FLUXNET站点各子网络全球分布图，从图2中可以看到FLUXNET站点分三级网络，自上而下依次为全球网络FLUXNET，中间为区域网络，如美洲通量网，中国通量网等。最底层为各观测站点的通量塔。

FLUXNET提供的数据中有相当一部分站点进行了太阳短波辐射入射与出射的观测(提供每半小时的观测数据)，可以应用于地表反照率数据的验证。

文章采用的地面验证数据来自全球通量网辐射观测站点。辐射观测站点每10s观测一次辐射通量数据，观测数据为短波波段(280～3000nm)的上行和下行辐射通量。文章采用地方时11:30—12:30间的短波波段辐射通量数据计算反照率，把该时间段内的上行和下行辐射通量取平均后做比值，得到的值即作为该地当天的短波波段反照率真实值。

3 精度验证

本研究共选择4个FLUXNET站点的数据进行验证。这些站点分布在北美洲和亚洲，地表覆盖类型包括草地和针叶以及混交林地。各站点的基本信息(如表1所示)，其中山东禹城站点和北京大兴站点为农田区域，美国华盛顿州的Wind River站点植被类型为常绿针叶林，威斯康辛州的Lost Creek植被类型为混交林。图3a为禹城辐射观测站点，图3(b)为地表覆盖物分布图，图4(a)为Wind River辐射观测站点，图4(b)为地表覆盖物分布。

表1 各观测站点基本信息

对选定的4个FLUXNET站点中的反照率验证产品，按照影像获取时间以及其经纬度坐标与站点实测数据获取时间及所在位置匹配对应并进行对比验证。提取像元的反照率值与地面观测数据进行长时间序列的对比分析。使用2005年全年观测数据，剔除掉其中数据缺失，受云像元干扰以及有明显错误的数据，平均每个站点的有效数据可达330天。各个站点分别比较验证结果如图5所示。

通过对比，我们可以看出在 Wind River站点(图5(c))精度最高，均方根误差约为0.0565，禹城站点(图5(a))的精度其次，均方根误差约为0.0776，Lost Creek 站点(图 5(d))均方根误差为0.0809，大兴站点(图5(b))的精度最低，均方根误差为0.164。虽然同属农田区域大兴站点与禹城相比却有明显的区别，在Google Earth上目视解译可以明显看出，大兴地区的地表相对禹城来说，覆盖类型并不均一。

图3 山东禹城辐射观测站点

图4 Wind River辐射观测站点

4 结论

文章首先利用全球通量网辐射站点的观测数据，处理得到地面观测反照率，作为地表反照率的真值。之后利用GLASS 2005全年的时间序列的反照率产品与对应地点的实测产品进行精度验证。通过大量数据的对比表明，直接使用地表实测数据对GLASS反照率产品精度验证，两者的一致性较差。对于两者数据的尺度方面，GLASS数据可以看做一个面像元，而实测数据仅为一个点像元，地面站点实测值与低空间分辨率反照率数据直接对比验证，对于地表均一、大面积的区域验证效果较好，对于混合像元严重的区域，二者的直接验证和比较是不可行的。从Google Earth上对4各站点的目视解译中我们看出，大兴站点的地面覆盖类型较复杂，当使用这个点数据对面数据的验证时，就会出现较大的误差，另外三个站点的覆盖较为均一，实测数据与反演数据较为接近。GLASS反照率产品的算法中使用了滤波融合，可能会滤掉一些符合情况但变化较大的点，相对地面观测数据的一些峰值点GLASS表现的都较为平滑。

图5 GLASS数据与实测数据对比图

随着遥感反演精度的进一步提高和业务化的逐渐推进，在不远的将来完全可以将卫星遥感反照率产品直接引入模式应用[10]，提高陆面过程模式和气候模式的性能。

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