基于碳卫星的中国东北地区叶绿素荧光反演

李石磊，高懋芳※，李召良，李方杰，高 雅，廖前瑜

（1. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室，北京100081；2. 黑龙江大学电子工程学院，哈尔滨150080；3.桂林理工大学测绘地理信息学院，广西 桂林541004）

0 引言

地球上的生命依靠太阳的能量生存，而光合作用是唯一能捕捉这种能量的生物途径。植物从外界获取能量有3 种消耗途径：光合作用、热耗散以及以叶绿素荧光形式向外散发［1］。叶绿素荧光是指叶片受光激发后，叶绿素分子由高激发态向基态转换时在可见光—近红外区域发出的红光及远红光［2］。叶绿素荧光是光合作用的副产品，与光合作用密切相关。一般植物的叶绿素荧光光谱范围在400～800 nm 之间，如图1 所示，其中有3 个明显的荧光峰，波长分别在440 nm，685 nm 和740 nm 处［3］。

叶绿素荧光与光合作用关系密切，可以用来检测植物受胁迫状态［4］，估测全球植被总初级生产力［5-7］，对生态系统碳循环［8］和全球气候变化的研究具有重要意义。因此许多国内外专家学者开展了很多叶绿素荧光的研究。Frankenberg 等［5］证明了全球尺度观测的叶绿素荧光与植被总初级生产力GPP 之间有着极强的线性关系。Joiner等［9］利用日本温室气体观测卫星GOSAT 提取出KI 夫琅和费暗线的叶绿素荧光和相关参数。Guanter 等［10］使用GOSAT 卫星平台上的傅里叶变换光谱仪（Fourier Transform Spectrometer，FTS），利用奇异向量分解技术建立线性正演模型，通过几条强夫琅和费暗线来反演叶绿素荧光。Joiner 等［11］使用全球臭氧监测仪器GOME-2 卫星数据，利用主成分分析法来提取荧光信息。刘新杰等［12］同样利用GOSAT 卫星数据，选取770 nm 附近的KI 夫琅和费暗线，设计加权最小二乘法来提取中国区域的荧光信息。Köhler 等［13］在Joiner 所做工作的基础上，应用反向消除算法来优化要拟合的系数个数，从而降低了提取噪声和自动选择状态向量的个数，利用中等分辨率仪器GOME-2和SCIAMACHY 提取出了叶绿素荧光。Du 等［14］首次利用中国碳卫星数据基于奇异矢量分解（Singular Value Decomposition，SVD）统计方法提取出758.8 nm 处的叶绿素荧光。

图1 典型植被光谱和紫光激发的荧光光谱［3］Fig.1 Typical vegetation spectra and fluorescence spectra induced by violet light［3］

770.1 nm 的KI 太阳夫琅和费暗线因其深度较大且受大气影响较小，所以对于卫星平台反演叶绿素荧光来说具有独特的优势［9，12］。目前，对碳卫星提取叶绿素荧光的研究较少，文章基于中国TanSat 卫星的高光谱数据，选取KI 夫琅和费暗线作为窗口，利用简化物理模型的方法来反演得到2018 年7 月中国东北地区的荧光信息，并将所得结果与OCO-2 荧光产品进行对比。

1 研究区与数据

1.1 研究区概况

该文的研究区是中国东北地区（图2），包括黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古自治区东部5 个盟市（呼伦贝尔市、通辽市、赤峰市、兴安盟和锡林郭勒盟），位于115°13′E～135°05′E 和38°43′N～53°33′N 之间。研究区全境土地面积152 万km2，主要用地类型可分为四大类，分别是林地、草地、耕地和其他用地，其中耕地面积约2 666.7 万hm2，草原面积4 600 万hm2，地势以平原为主，包括松嫩平原、辽河平原和三江平原。研究区自南向北跨越中温带和寒温带，属温带季风气候，四季分明，夏季温热多雨，冬季寒冷干燥。

图2 研究区概况（a）及地表覆盖类型图（b）Fig.2 General situations of study region（a） and surface coverage type （b）

1.2 碳卫星数据

中国首颗全球二氧化碳观测科学实验卫星，简称碳卫星，由中国科学院与中国国家气象局等合作开发，于2016 年12 月22 日发射，是继日本和美国之后的全球第三个“嗅碳”卫星。碳卫星为太阳同步卫星，平均轨道高度700 km，过境时间为当地时间13：30，重访周期为16 d，空间分辨率为2 km×2 km［15］。

碳卫星有两个主要载荷：云和气溶胶偏振成像仪（CAPI）和高光谱温室气体探测仪（ACGS）。CAPI 探测数据主要用于判断像元是否受云影响。ACGS 有3 套结构相似的光栅光谱仪，分别实现对0.76 μm（O2-A band）、1.61 μm（Weak CO2band）和2.06 μm（Strong CO2band）3 个波段的辐射信息进行高光谱探测［16-17］。该文用到的是中心波长为0.76 μm 的O2-A 波段，共有1 242 个通道，光谱覆盖范围为757.4～778.0 nm，光谱分辨率为0.044 nm，光谱采样间隔为0.005 nm。

TanSat L1B 数据提供了大气层顶部的辐亮度数据和日定标辐照度数据。碳卫星辐亮度和对日定标辐照度波长提取公式如下：

式（1）中，λ代表波长，C代表色散系数，P代表通道数，提取结果样例如图3 所示。需要指出的是，由于各个足迹点对应的辐照度光谱曲线差异不大，此处采用的辐照度光谱曲线是碳卫星9 个足迹点的辐照度观测值求平均得到的一个复合光谱。由于仪器性能或者校准误差会造成一定的光谱偏移，该文在反演之前对有偏移的辐亮度和辐照度光谱进行了光谱偏移校正。

图3 碳卫星辐亮度（a）和辐照度光谱曲线（b）Fig.3 Radiance（a）and irradiance（b）spectral curve of TanSat satellite

1.3 MODIS 数据

MODIS（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS）是 搭 载 在Terra 和Aqua 卫星上的传感器，Terra 是上午轨道卫星，过境时间为当地上午10：30，Aqua 卫星的过境时间为当地时13：30，与碳卫星一致，为了保持使用数据的时间一致性，该文选用Aqua 卫星的数据进行有云像元剔除，所用到的数据集为云掩膜产品MYD35_L2 和定位产品MYD03。

1.4 用于对比的荧光产品

OCO-2 卫星（Orbiting Carbon Observatory-2）由美国国家宇航局NASA 研制开发，用于研究大气层中CO2含量，Frankenberg 等［8］发现OCO-2 卫星也有探测叶绿素荧光的能力，并且相比于GOME-2 和GOSAT 卫星，它能更精确地获取荧光信息。OCO-2 卫星重访周期是16 d，过境时间为当地时间13：30，空间分辨率为1.3 km×2.25 km，该文采用的对比数据是OCO-2 荧光产品771 nm 处的荧光值。

2 研究方法

2.1 反演算法

荧光信号相对于反射信号来说是十分微弱的，只占地表反射信号的很小一部分，一般为1%～5%。KI 夫琅和费暗线在770.1 nm 附近，中纬度夏季垂直模式下观测时，KI 夫琅和费暗线附近的大气透过率接近于1，因此可以利用KI 夫琅和费暗线进行荧光信号探测［12］。

图4 辐照度/辐亮度归一化光谱曲线Fig.4 Irradiance/radiance normalized spectral curve

式（2）中，I（λ）表示传感器接收到的辐亮度，I0（λ）表示大气程辐射，Td（λ）为大气下行透过率，Tu（λ）为大气上行辐射透过率，Sb（λ）为大气下边界反射率，E（λ）为太阳辐照度，θ为太阳天顶角。

研究的感兴趣波段范围是769.95～770.25 nm，由于在这个波段范围内大气透过率较高，所受大气影响较小，因此忽略大气散射和吸收影响，可以令Sb=0，I0=0，Tu=1，Td=1，公式（2）可以简化为：

该文基于公式（3）利用线性最小二乘拟合对荧光值F进行计算，式（3）中的太阳天顶角θ和反射率R与计算的荧光值无关，可以看作常数K，故有：

由于该文是用最小二乘法计算荧光值，如果769.95～770.25 nm 波段范围内的辐照度数据的变化范围过小，则会导致拟合效果不理想，给计算结果带来很大的不确定性。770.1 nm 的KI 夫琅和费暗线附近存在微弱的氧气吸收波段，该文所用的算法没有到考虑大气影响，同样会导致计算结果不稳定。因此，计算荧光值F时，采用加权最小二乘法进行计算，将KI 吸收线内的采样点权重设为15，吸收线外采样点权重设为0，从而避免氧气吸收线和太阳辐照度变化较小带来的影响［12］。

2.2 剔除有云像元

该文利用MRTSwath 工具对MYD35_L2 产品和MYD03 产品进行预处理，得到包含研究区的云掩膜数据，然后用Matlab 对该数据进行进制转换，得到像元值为0 和1 的栅格图像，1 代表有云区，0 代表无云区，再利用ArcMap 软件提取出无云区，根据提取结果对计算所得的荧光结果进行裁剪，最终得到无云区的荧光值。

3 结果与分析

3.1 反演结果

该文利用碳卫星2018 年7 月的L1B 数据对中国东北地区的叶绿素荧光强度进行了反演，结果如图5 所示。碳卫星是通过打点形式进行工作的，剔除受云影响的像元之后，研究区内所剩的有效值点减少，但依然可以看出：东北地区叶绿素荧光强度高值分布在内蒙古自治区锡林郭勒盟的中部和西部，通辽市的中部，兴安盟的西部，辽宁省的中部和东部，吉林省的西南部和黑龙江的西部地区。

图5 2018 年7 月中国东北地区叶绿素荧光强度分布Fig.5 Chlorophyll fluorescence intensity distribution of the Northeast China in July 2018

3.2 对比分析

为了验证反演叶绿素荧光结果的可靠性，采用OCO-2 卫星的荧光产品与所得结果进行对比分析。图6 和图7 分别展示了用于对比的区域和基于物理模型方法获取的叶绿素荧光与OCO-2 卫星的荧光产品的散点图，结果表明OCO-2 卫星荧光产品与该文结果线性关系良好，R2为0.79，说明两者具有较高的一致性；但是也有少量散点偏离拟合线，这可能是由于观测中的随机误差和反演算法之间的差异造成的。

图6 OCO-2 卫星（a）和碳卫星（b）和对比区Fig.6 Diagram of the contrast area between OCO-2 satellite （a） and TanSat satellite（b）

3.3 不确定性分析

引起上文提到的结果对比图中少量散点与拟合线之间偏离的原因可能有以下两点：一是由于不同反演算法之间原理不一样，可能会带来个别点的异常值；二是该文没有对碳卫星光谱仪所采集到的观测数据进行过滤与质量控制，可能会使少量奇异光谱参与了计算，最终导致个别结果存在较大差异。

图7 碳卫星荧光值与OCO-2 卫星荧光产品对比Fig.7 Comparison of fluorescence values between TanSat and OCO-2 satellite products

该文从卫星尺度获取叶绿素荧光信息的难点在于荧光信号相对于地面反射信号较弱，不易提取，采用的简化物理模型算法是基于荧光对KI 夫琅和费暗线的填充来提取叶绿素荧光信息，忽略了769.95～770.25 nm 波段范围内的大气吸收和散射，虽然在这个波段范围内大气影响很小，但是不考虑大气影响会对结果造成一定的影响。

研究表明，旋转拉曼散射的填充效应取决于太阳天顶角和地表反照率。一般来说，在769.95～770.25 nm 波段范围内大气散射效应很小，但是由于KI 夫琅和费暗线深度较大，导致旋转拉曼散射也会与荧光一样对夫琅和费暗线有相似的填充效应，导致叶绿素荧光最终的反演结果有误差。

4 结论与展望

该文利用碳卫星的L1B 级数据反演了中国东北地区2018 年7 月份的叶绿素荧光信息，通过与已有的OCO-2 荧光产品的对比分析，发现两者结果具有较好的一致性，表明本文用到的方法可以较好的反演出叶绿素荧光。

尽管日光诱导叶绿素荧光的研究还处在起步阶段，但却得到了学术界的广泛关注。日光诱导叶绿素荧光是发射光谱，与植物光合作用能力、受胁迫状况、生理状况息息相关，已有大量室内外实验证明，叶绿素荧光可以作为研究植物光合作用的探针。同时，它也反映了丰富的植物光合生理功能方面的信息。叶绿素荧光比基于植被指数的植被监测方法更有优势，它可以快速、灵敏地捕捉到环境胁迫所引起的植物生理变化，对研究植物的生理信息和健康状态具有重要的指导意义。

目前，学者们已经做了一些关于日光诱导叶绿素荧光的工作，但深层次研究还有待进一步开展。除了植物自身的生理、生化因素的影响外，叶绿素荧光还与外部环境有关，如光照强度、温度、湿度等；在太阳光的照射下，绿色植被会发射叶绿素荧光，但随着植被的种类和生长状态等不同，叶绿素荧光也会呈现出不同的特征；传统意义上认为荧光是有方向性的，而当前的大部分研究都没有考虑荧光的方向性；虽然反演叶绿素荧光的算法有很多，但是缺少一个准确合理的验证方法。