VIIRS在中国渤海的遥感反射率产品验证

李　军，朱建华，韩　冰，高　飞，杨安安，赵屹立

（国家海洋技术中心，天津　300112）

VIIRS在中国渤海的遥感反射率产品验证

李军，朱建华*，韩冰，高飞，杨安安，赵屹立

（国家海洋技术中心，天津300112）

采用星星交叉检验方法，比对了VIIRS和MODIS在中国渤海遥感反射率获取能力。由对比结果得出：在近岸海区VIIRS和MODIS观测能力相似，在浑浊水体VIIRS的遥感反射率高于MODIS。同时基于2012年9月辽东湾航次获取的现场遥感反射率数据对VIIRS在渤海海区的反演能力进行了星地检验。结果表明：VIIRS在中国近岸二类水体的反演效果较好，但出现了低估现象，在反演精度上，VIIRS卫星Rrs产品的反演误差远离近红外波段而增大，随水体悬浮颗粒浓度的增加而增大。

VIIRS；MODIS；遥感反射比；渤海；检验

National Polar-orbiting Operational Environmental Satellite System（NPOESS）Preparatory Project（NPP）发射于2011年10月28日，隶属于The Joint Polar Satellite System（JPSS），由NASA，NOAA和美国空军共同研发。Visible and Infrared Imager/Radiometer Suite（VIIRS）是搭载在NPP卫星上的传感器，可收集陆地、大气、冰层和海洋在可见光和红外波段的辐射图像，是MODerate resolution Imaging Spectroradiometer（MODIS）系列的拓展和改进，其测量的地球表面和大气数据被收录进 Environment Data Records（EDR）［1］。

VIIRS卫星参考了MODIS和SeaWiFS卫星的优点，提供22个可见光/红外通道用以观测海洋生态系统演变、海洋气候变迁、海洋生态变化等现象，其同MODIS卫星一样是极轨卫星，过境赤道的时间在当地时间13:30左右，同时VIIRS卫星拥有NOAA的高分辨率，其提供的水色卫星空间分辨率是750 m，表1是MODIS和VIIRS在可见光/近红外的波段参数。

The Ocean Data Processing Group（OBPG）对MODIS和VIIRS的卫星数据在全球大洋区域进行了交叉检验，肯定了VIIRS的观测能力，并把VIIRS的数据纳入到研究全球海洋环境变化的数据集（EDR）中［2-3］。Wang等［4］比对分析了VIIRS和MOBY现场观测数据的一致性，验证了VIIRS（提供替代定标系数后）在大洋海区的准确性，同时在夏威夷、美国东海岸、墨西哥湾等海区与MODIS卫星进行星星交叉比对，证明VIIRS和MODIS的一致性，也指出其在近岸海区的观测能力有缺陷。Arnone等［5］基于全球28个Aerosol Robotic Network–Ocean Color（AERONETOC）站点和南佛罗里达航次的现场nLw数据对VIIRS进行检验，肯定了VIIRS的探测能力，同时在美国东西海岸和墨西哥湾星星交叉验证VIIRS，MODIS，MERIS，证明了MODIS，MERIS，VIIRS基本一致，但同时也发现MODIS和VIIRS在443 nm处出现较大偏差。Hlaing［6］等基于AERONET-OC的两个近岸站位LISCO（Long Island Sound）和WaveCIS（Gulf of Mexico）对VIIRS和MODIS进行验证（空间窗口采用3×3像元），证明R12.2（加入替代定标系数）后，VIIRS的检验效果有提高，线性相关系数达到0.9以上，指出了VIIRS在这两个站位海区的反演效果较好，也证明了VIIRS和MODIS的反演效果较一致，同时也指出VIIRS需要进行近岸海区的验证来肯定其反演能力。VIIRS为MODIS的延续星，确定VIIRS在中国海区的数据质量，可以保证海洋研究的一致性和连续性，因此，对两者在中国海区的检验是非常必要的。

表1　MODIS和VIIRS在近红外/可见光的波段参数

国内外的很多学者对于MODIS在全球海域的产品精度都有详细的检验和分析［7-8］。Bailey等［9］指出自2009年NASA改进水色卫星NIR大气校正获取近红外波段的迭代模型后，NIR的大气校正结果在切萨比克湾的验证效果良好，叶绿素与现场结果很吻合。Zibordi等［10］基于亚德里亚海的AAOT平台数据对MODIS，SeaWiFS、MERIS卫星产品在近岸海区的反演效果进行验证，得出MODIS的nLw在443～555 nm的平均误差在1%～9%左右。Sun等［11］用杭州湾附近的现场实测数据验证了MODIS的SWIR大气校正算法的Rrs产品精度，指出412～869 nm波段的与现场实测数据之间的RMSE为0.003 1 sr-1。海洋水色产品在国内海域应用范围很广，但高质量的海上实测数据获取困难，中国渤海MODIS标准水色产品真实性检验结果的报道较少。崔廷伟等［12］基于渤海的实测数据对MODIS数据进行检验。孙凌等［13］用黄东海的观测数据对MODIS卫星数据在中国沿海的真实性进行检验，得出MODIS反演的Rrs与实测光谱的形状基本相似，数值多数偏低，特别是在高值区（约＞0.01 sr-1），叶绿素反演结果较差。反演值整体偏高，且与实测值之间不具有明显的线性关系。朱建华等［14］基于中国南海的实测数据验证了MODIS-T和MODIS-A的精度，指出现场和卫星的一致性良好，MODIS-A卫星412 nm和443 nm波段的遥感反射比平均相对偏差小于10%。

中国渤海水深较浅，底质多为泥沙和软泥质，水体的悬浮物浓度较高，有较强的后向散射，水体的富营养化较为严重，叶绿素浓度普遍在1 mg/m3以上，为典型的二类水体。为验证VIIRS在中国渤海的数据质量和延续性，在渤海海区进行了星星交叉检验和星地检验，对VIIRS遥感反射率产品的获取能力进行评估。

1　数据和方法

1.1现场数据及质量控制

本文采用的现场数据为2012年9月10-17日开展的辽东湾航次数据，航次范围见图1，选取航次期间的遥感反射率作为本文的现场数据。

图1　匹配站位示意图（图中站位为现场和卫星检验匹配站位）

当用地物光谱仪对海面进行观测时，其观测几何如图2所示，仪器接收到的信号包含了水体的离水辐射信号和其它的杂散光信号［15］，见公式（1）：

式中：Lt为仪器观测到的总信号；Lw为水体的离水辐射信号；i为仪器观测到的第i个小的波面；wi是第i个观测面的信号在仪器观测平面内的比重；F为第i个观测面的菲涅耳反射率；Lsky为第i个观测面相对于仪器观测面的天空光。

公式（1）中，Lsky的组成并不固定，因此，当用海面之上的方法进行观测时，Lsky的去除是重点也是难点。为了方便计算，对公式（1）进行简化，得到下面的公式，即公式（2）：

式中：Lt为仪器观测到的总信号；Lw为水体的离水辐射信号；ρ为菲涅耳反射率，其值选取为0.028［16］；Lsky为仪器观测面的天空光。其中，右边第二项为LSR。

图2　地物光谱仪的观测几何图

由图2可得，LSR为仪器测量到的杂散光信号，通过公式（2）中大致估算项ρLsky进行去除，由于ρ为经验系数包含误差，因此，为避免杂散光对Rrs检验结果的影响过大，本文采取下面的方法对现场测量的Rrs进行质控，质控见图3。

（1）去除ρLsky在Lt中所占比例超过50%的现场数据［17］；

（2）去除多次测量偏差较大现场光谱（在490 nm波段的单次和平均值差异大于5%的现场观测数据）；

图3　现场数据质量控制图

1.2卫星数据

MODIS采用的Aqua星数据，下载航次期间（2012年9月10-17日，下载的空间范围见图1）经过R2012再处理L2级数据（数据下载于NASA官网:http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/cgi/browse.pl）。L2级标准产品包括各个波段的遥感反射率和叶绿素浓度等。MODIS的大气校正由SeaDAS 7.1软件按照Ruddick 2000年提出的算法，选取了12种经典的大气模式，校正了多种气体的传输系数，耀斑，海面白帽，瑞利反射率等［18-19］，后经过NIR波段迭代算法获取各个波段的遥感反射率［9］。

VIIRS的L2级数据下载与MODIS相同时空范围R2012再处理后的L2级数据 （下载于NASA的官网:http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/cgi/browse.pl）。L2级标准产品包括各个波段的遥感反射率和叶绿素浓度等。VIIRS的大气校正产品采用最新的SeaDAS 7.1进行处理，校正了气体的传输系数，耀斑，海面白帽等［18-19］，后经过NIR波段迭代算法获取各个波段的遥感反射率［9］。

1.3卫星数据质量控制

卫星数据的质量控制不同于现场观测，采用下面的方式进行数据质量控制：

（1）通过读取L2级标识（VIIRS和MODIS），来进行数据的质控，去除不符合海洋观测的卫星数据，如大气校正失效，耀斑，卫星观测角较大（＞60°），太阳天顶角较大（＞75°）等。

（2）在星地匹配中，去除5×5像元中均一性较差（单值和平均值差异大于20%）的数据点［14］。

（3）去除有效像元点数过少的卫星观测数据（卫星5×5像元中有效数据点数＜5）［14］。

1.4匹配方法

基于现场的检验中匹配方法采用与OBPG小组［8］相一致的空间窗口和时间窗口。空间窗口选取0.05°×0.05°（即MODIS 5×5像元），时间窗口选用现场观测时间和卫星过境时间的差异在±3 h以内建立匹配数据集。选取2012年9月13-15日的卫星数据和现场观测数据进行星地匹配。

在星星交叉匹配中，依据观测相一致的原则选定时空窗口，因MODIS和VIIRS的空间分辨率不同，观测时间较为接近，为当地时间13点左右过境，本次星星交叉检验时间窗口选取为±1 h以内，空间窗口选取为0.01°×0.01°（即MODIS 1×1像元）［20］，对比区域见图1。

为了对比MODIS和VIIRS的遥感反射率产品，对于两颗卫星的波段进行了分析（见表1），在可见光范围内，波段差异小于5 nm的波段为比较波段［20］（即表1中band 1-5），在后文中以MODIS波段作为统一的波段分析。

经过数据质控和时空匹配，星星匹配渤海区域得到约33 872组匹配数据，星地匹配得到12组的匹配数据。

1.5数据统计方法

匹配结果评估采用如下统计参数，包括相对偏差、平均相对百分比偏差，相应计算公式如下：

相对偏差：

平均绝对百分比偏差：

均方根误差：

在星地检验方面，Xi为VIIRS卫星的遥感反射率产品，Yi为现场观测的遥感反射率产品；

在星星交叉检验方面，Xi为VIIRS卫星的遥感反射率产品，Yi为MODIS卫星的遥感反射率产品。

2　检验结果及分析

2.1星星交叉检验结果及分析

通过上面的对比散点图（图4）可以看出，VIIRS和MODIS的遥感反射率产品较一致，散点基本分布在1:1线附近，拟合曲线也和1:1线较为接近，R2值大于0.7（除去412 nm波段），这反映出了VIIRS在中国渤海的观测能力和MODIS相当，这和国外学者比对MODIS和VIIRS在大气层顶的辐射信号的结果相类似［21］。同时我们也注意到，其拟合曲线的截距接近0，斜率都大于1（412 nm波段除外），在各个波段比对的高值区（Rrs（412）＞0.005 sr-1，Rrs（443）＞0.006 sr-1，Rrs（488）＞0.008 sr-1，Rrs（547）＞0.013 sr-1，Rrs（667）＞0.013 sr-1），散点基本都在1:1线之上，说明VIIRS的遥感反射率在高值区大于MODIS。VIIRS在高浑浊水体的观测值高于MODIS，造成这一现象的原因可能是两者的大气校正算法不同造成的［9］。

图4　VIIRS和MODIS卫星在渤海遥感反射率对比散点图

2.2星地检验结果及分析

通过卫星和现场的全波段散点图（图5）可得，MODIS和VIIRS各个波段的拟合曲线系数较为接近，线性相关度较好，表明MODIS和VIIRS在中国渤海的反演效果相一致。比对散点图的散点大部分都在1:1线之下，说明卫星遥感反射率都小于现场观测值，原因是VIIRS和MODIS的大气校正沿用近红外波段暗像元的方式，在近红外波段出现低估，进而对所有波段出现低估［19］。而同时也注意到，在各个波段VIIRS拟合曲线的R2都大于0.5，而MODIS各波段的R2都小于VIIRS的对应波段，这说明与MODIS相比，VIIRS与现场数据的一致性较好。在 412 nm和 443 nm波段，VIIRS远优于MODIS，这是由于遥感器的定标和轨道等不可预测的因素，MODIS的412 nm和443 nm数据质量明显下降［22］。

图5　VIIRS卫星和现场的对比散点图

由于各个站位的叶绿素浓度、悬浮物等不尽相同，比对分析了VIIRS卫星大气校正在不同浑浊水体的表现。由现场各站位和对应卫星数据分析图（图5）可以看出，在高浑浊站位（4.0 mg/L＜悬浮物浓度），如：LDW14，LDW 15，LDW 19，LDW20等站位，由于悬浮颗粒的强后向散射，导致近红外波段遥感反射率值较高（Rrs（671）＞0.005 sr-1），进而造成Rrs（NIR）低估（大气校正假设近红外波段Rrs为零），各波段气溶胶信号高估［19］，致使VIIRS可见光波段的观测值远小于现场观测值；在较为清洁的水体（悬浮物浓度＜4.0 mg/L），如：LDW16，LDW17，LDW 22等站位，VIIRS和现场的观测值较一致，VIIRS的观测值略小于现场观测值；在TSM最小的LDW18站位VIIRS和现场的观测值互有高低。在Rrs（667）的APD和现场站位TSM浓度的变化趋势图（图6）中也可以看出，667 nm波段的APD随着TSM浓度的增高而升高，这也证明浑浊度越高，近红外波段的Rrs误差越大。

图6　现场各站位和对应卫星数据分析图

图7　Rrs（667）的APD随现场站位TSM浓度变化趋势图

图8　VIIRS星地匹配Bias、RMSE、APD波段趋势图

通过VIIRS的平均绝对百分比偏差（APD）波段趋势图（图8（c）），可以看出，VIIRS的APD随着波段的增大而减小，这是因为大气校正算法采用近红外波段的气溶胶光学厚度通过波段迭代的方式来推导其它波段的气溶胶光学厚度，进而离近红外波段越远误差越大［10］。由VIIRS和现场的Bias（图8（a））和RMSE（图8（b））波段趋势图可以看出，VIIRS和现场观测值的Bias和RMSE呈现单峰形，在486 nm出现峰值。由于现场波谱551 nm为峰值，且APD随波段的增加而降低，两者共同作用导致了Bias和RMSE峰值前移为486 nm。

由对比结果反映出的中国近海遥感反射率产品低估（但在浑浊水体比MODIS低估较少），以及遥感反射率产品反演精度在近红外波段与低浊水体明显高于短波方向各波段与浑浊方向水体等现象，参考文献［13］-［14］也曾揭示，但渤海更为突出。此类由不同水色卫星均以不同程度出现的同向偏差，显然属于具有区域特征的算法系统误差，且渤海区域实测大气光学模式与传统的“12种经典的大气模式”并不相符［23］，这也有可能导致在该区的气溶胶估算产生误差，导致卫星值低于现场值。

3　结论

本文通过VIIRS星星交叉检验和星地检验，得出以下几点结论：

（1）在中国渤海海区，VIIRS和MODIS的比对结果整体较一致，由于大气校正算法不同，导致VIIRS的遥感反射率略高于MODIS，且在高浑浊海区，VIIRS的遥感反射率明显高于MODIS。

（2）基于现场的检验结果显示，VIIRS在中国近岸二类水体的反演结果较好（R2＞0.5），出现低估现象。在反演精度上，VIIRS卫星优于MODIS卫星，VIIRS卫星Rrs产品的反演误差随现场悬浮颗粒浓度的增加而增大。

（3）由于大气校正采用波段迭代算法及渤海海区大气气溶胶光学模型与传统的12种经典大气模型并不相符，VIIRS卫星Rrs产品的反演误差远离近红外波段而增大，大气校正误差和现场光谱相互作用导致486 nm为Bias和RMSE的峰值。

致谢：感谢国家海洋环境监测中心在现场数据观测等方面的大力支持。

［1］Kevin R，Wayne D，Bryan A，et al.Suomi NPP VIIRS Ocean Color Data Product Early Mission Assessment，Proc.SPIE 8510，Earth ObservingSystems XVII，85101H（October 15，2012）；doi:10.1117/12.931113；http://dx.doi.org/10.1117/12.931113.

［2］Eplee R E Jr，KR Turpie，GF Fireman，et al.VIIRSon-orbit calibration for ocean color data processing［R］.Earth ObservingSystems XVII，J J Butler，XXiong，XGu，eds.Proc.SPIE 8510，85101H，2012.

［3］Turpie KR，Meister G，Eplee G，et al.Ocean Color Data Product QualityAssessment Report for NPP VIIRS［J］.NASA/GSFCNPP VIIRS Ocean Science Team（VOST），2010.

［4］Menghua Wang，XiaomingLiu，Liqian Tan，et al.Impacts ofVIIRSSDR Performance on Ocean Color Products［J］.Journal ofGeophysical Research，2013，118（18）:10347-10360.

［5］Arnone R，Fargion G，Martinolich P，et al.Validation ofthe VIIRS ocean color［C］//SPIE Defense，Security，and Sensing.International Societyfor Optics and Photonics，2012:83720G-83720G-10.

［6］Hlaing S，Harmel T，Gilerson A，et al.Evaluation of the VIIRS Ocean Color Monitoring Performance in Coastal Regions［J］.Remote SensingofEnvironment，2013，139:398-414.

［7］Barbini R，Colal F，Fantoni R，et al.Comparison ofSeaWiFS，MODIS-Terra and MODIS-Aqua in the Southern Ocean［J］.International Journal ofRemote Sensing，2005，26（11）:2471-2478.

［8］BaileySW，WerdellPJ.AMulti-sensorApproach fortheon-orbitValidation ofOcean ColorSatelliteDataProducts［J］.Remote Sensing ofEnvironment，2006，102:12-23.

［9］Bailey S W，Franz B A，Werdell P J.Estimation of Near-infrared Water-leaving Reflectance for Satellite Ocean Color Data Processing［J］.Optics Express，2010，18（7）:7521-7527.

［10］Zibordi G，Mélin F，Berthon J F.Comparison ofSeaWiFS，MODISand MERISRadiometric Products ata Coastal Site［J］.Geophysical Research Letters，2006，33（6）:L06617-4.

［11］Ling Sun，Maohua Guo，Xiaomei Wang.Ocean Color Products Retrieval and Validation Around China Coast with MODIS［J］.Acta Oceanologica Sinica，2010，29（4）：21-27.

［12］崔廷伟，张杰，马毅，等.渤海MODIS水色产品评估与修正［C］//第五次全国二类水体水色研讨会，大连，2006.

［13］孙凌，王晓梅，郭茂华，等.MODIS水色产品在黄东海域的真实性检验［J］.湖泊科学，2009，21（2）:298-306.

［14］朱建华，杨安安，高飞，等.基于海上固定平台观测的MODIS遥感反射比与气溶胶光学厚度产品检验 ［J］.光学学报，2013，B12:1-6.

［15］Lee ZP，Ahn YH，Mobley C，et al.Removal of Surface-reflected Light for the Measurement of Remote-sensing Reflectance from an above-surface Platform［J］.Optics Exp，2010，18（25）:26313-26324.

［16］李铜基，唐军武，陈清莲，等.光谱仪测量离水辐射率的处理方法［J］.海洋技术，2000，19（3）:11-16.

［17］Moon J E，Park Y J，Ryu J H，et al.Initial validation of GOCI Water Products against in Situ data Collected around Korean Peninsula for 2010-2011［J］.Ocean Science Journal，2012，47（3）:261-277.

［18］Pobert Frouin.In-fight Calibration ofSatellite Ocean-Colour Sensors［R］.IOCCGreort number 14，2014.

［19］Menghua Wang.Atmospheric Correction for Remotely-Sensed Ocean-Colour Products［R］.IOCCGreort number 10，2010.

［20］Nicolas L，Constant M，David D，et al.Assessment ofGOCI Radiometric Products using MERIS，MODIS and Field Measurements［J］.Ocean Science Journal，2012，47（3）:287-311.

［21］Slawmir Blonski.VIIRS RSB Validation:AutoCal and Inter-comparison Update［R］.Joint Polar Satellite System Science Meeting，2013.

［22］Meister G，Franz BA，Kwiatkowska EJ，et al.Corrections to the Calibration of MODIS Aqua Ocean Color Bands Derived From Sea WiFSData［J］.IEEE Trans Geosci Remote Sensing，2012，50（1）:310-319.

［23］刘亚豪，刘玉光，顾艳镇.渤海及北黄海气溶胶分布特征和大气校正研究［J］.海洋湖沼通报.DOI:10.13984/j.cnki.cn37-1141.2008.03.013.

Validation of the VIIRS Radiometric Products with MODIS and In-situ Data in the Bohai Sea

LI Jun，ZHU Jian-hua，HAN Bing，GAO Fei，YANG An-an，ZHAO Yi-li
National Ocean Technology Center，Tianjin 300112，China

This study makes a contribution to the quality assessment of the VIIRS radiometric products through comparing with concurrent data from the moderate-resolution imaging spectro radiometer（MODIS，NASA）sensor.The results show that VIIRS and MODIS have similar observing capability in near-shore waters，while the remote-sensing reflectance（Rrs）of VIIRS is higher than that of MODIS in turbid waters.This paper provides the validation results for VIIRS-derived water products using match-ups between the satellite and ship-borne in-situ data applied for the Bohai Sea，especially focusing on remote sensing reflectance（Rrs）.The match-ups show that the current VIIRS atmospheric corrections are systematically under the estimation over turbid waters.The APD of Rrs from VIIRS becomes larger when the band is away from NIR and the TSM rises.

VIIRS；MODIS；remote-sensing reflectance（Rrs）；Bohai Sea；validation

P715.7

A

1003-2029（2016）02-0027-07

10.3969/j.issn.1003-2029.2016.02.005

2015-03-21

国家公益性科研专项资助项目-海洋环境要素水色遥感技术与应用示范（2010418030）

李军（1985-），男，硕士，主要从事海洋水色遥感定标检验与现场观测技术等方面的研究。Email：lj8697400@126.com

朱建华，男，主要从事海洋遥感定标检验。E-mail：besmile@263.net