FY-3C MERSI太阳反射波段的交叉定标

何兴伟，冯小虎，韩 琦，郭 强

(国家卫星气象中心，北京 100081)

1 引 言

随着遥感技术的发展，利用卫星遥感数据反演地表各种地球物理化学参数已经成为当今的研究热点。仪器的定标精度直接影响卫星数据的定量化应用，卫星传感器发射升空后，其自身特性和周围环境的变化会造成传感器老化、灵敏度下降，严重影响其辐射性能，因此需要对卫星辐射性能进行有效的在轨监测和订正。对于具有完备的星上定标系统的MODIS和SeaWiFS传感器，数据质量较高，其绝对辐射定标精度分别达到了5%和3%，相对精度分别达到了1%和0.16%。搭载在NOAA上的AVHRR传感器的可见光近红外通道缺少星上定标系统，通过场地定标获取卫星过境时刻的同步测量数据，监测传感器的性能变化并进行订正。风云三号是我国第二代极轨气象卫星，中分辨率光谱成像仪(Medium Resolution Spectral Imager，MERSI)是星上搭载的主要仪器之一。尽管MERSI具有可见光星上定标设备，但是只能用于仪器响应的衰减追踪，因此必须采用其他定标手段来保证数据的辐射精度[1]。

太阳反射波段的定标跟踪和监测方法包括恒定定标场的替代定标[2-3]、基于均匀稳定目标的辐射跟踪[4-8]、利用月亮目标的辐射跟踪[9]、基于高精度参考传感器的交叉定标[10]。目前，MERSI的绝对定标主要采用基于同步现场测量的敦煌场地替代定标，敦煌场地替代定标在星地同步测量时受各种自然因素(大气条件，天气状况等)和人为因素(观测仪器等)的影响，且需要投入大量的人力物力，获取的同步测量数据有限，每年一次的定标频次低，不能有效地检测仪器辐射性能的变化。交叉定标方法主要是将定标精度高、数据质量较好的传感器(如SeaWiFS和MODIS)作为参考传感器，对定标精度较低的卫星传感器进行定标，被定标传感器理论上可以达到参考传感器的定标精度，其核心思想就是利用参考传感器，通过光谱匹配和时空匹配，模拟待定标传感器的天顶辐射值。相对于场地替代定标，交叉定标需要的地面测量数据较少，定标精度主要取决于参考传感器的精度和光谱、时空匹配带来的误差，适用于历史数据的重定标工作。

本文采用国际上通用的6个北非沙漠目标，基于高质量的SeaWiFS数据对FY-3C MERSI在轨运行期间(2013年10月—2015年1月)数据进行了交叉定标研究。

2 数 据

2.1 SeaWiFS数据

SeaWiFS(Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor)是搭载在SeaStar太阳同步轨道卫星上的美国第二代海色遥感传感器。SeaWiFS共有8个光谱通道(波段设置见表 1)，包括6个可见光通道和2个近红外通道。

表1 SeaWiFS光谱波段指标Tab.1 Spectral band specifications of SeaWiFS

为了将SeaWiFS的观测辐亮度的不确定性限制在0.1%以内[11]，NASA的海色遥感小组进行了发射前定标、星上定标、海面替代定标及月球定标等一系列系统而严格的定标工作，最终SeaWiFS的天顶辐射数据的绝对定标精度小于3%，相对精度小于0.16%，时间稳定性偏差不超过0.3%[12]。高质量的SeaWiFS辐射观测数据可以用于多种产品的数值反演，如气溶胶和海色遥感，并作为辐射定标的优良参考 “数据源”用于其他传感器如MODIS的交叉定标工作中。

本文为了避免后期SeaWiFS数据质量衰减和轨道漂移问题，选取了1997～2001年GAC(Global Area Coverage，4.5 km)长时间序列数据用于交叉定标研究。

2.2 MERSI

FY-3C是我国第二代极轨气象卫星的首颗业务星，MERSI是其搭载的一个关键光学成像仪器，它应用了45°扫描镜和消旋K镜的跨轨多探元并扫式辐射计，扫描周期为1.5 s，可对星下点±55°的视场进行对地观测。MERSI拥有19个可见光通道和1个近红外通道，具体指标如表2所示。可以看出，MERSI的Band1～4和SeaWiFS对应的Band3，5，6，8通道设置很相似，故可以将SeaWiFS作为参考数据，对MERSI的band1-4进行交叉定标。

表2 MERSI 光谱波段指标Tab.2 Spectral band specifications of MERSI

2.3 伪不变目标

伪不变目标多指沙漠、极地冰雪等地表反射特性和大气状况长期保持稳定，且人类活动较少的地区，另外还可以泛指月球等地外目标。伪不变目标的天顶辐射信息长期保持稳定且有规律，经常作为辐射参考标准用于辐射定标[13-14]。本文选用地球观测卫星委员会的红外和可见光遥感器定标和验证工作小组(Committee on Earth Observation Satellites-Working Group for Calibration and Validation-subgroup on Infrared Visible Optical Sensors，CEOS WGCV IVOS)评估选定的6个北非沙漠目标，如图1所示。

图1 六个伪不变目标的地理分布Fig.1 Distribution of six CEOS endorsed pseudo-invariant targets

3 方 法

对MERSI进行交叉定标研究需要考虑和解决轨道漂移、不同卫星传感器观测几何条件差异和辐射光谱响应差异带来的不确定性。本文主要分为3个模块来进行MERSI的交叉定标，图2为定标方法的模块流程(虚线框为3个工作模块)。

3.1 目标天顶方向性反射模型

SeaWiFS传感器为了减少太阳耀斑的影响，仪器设计成±20°倾斜扫描，再加上后期的轨道漂移问题，不能提供一般交叉定标要求的星下点观测，因此引入BRDF双向反射模型来描述天顶反射率。本文借助伪不变目标上空大气干洁稳定，SeaWiFS天顶反射率受大气影响较小的特点，将角度信息和地表反射率特性一起考虑，用一个统一的BRDF模型来表达各伪不变目标不同波段的天顶反射率。

图2 定标方法的模块流程

首先进行6个沙漠目标上空SeaWiFS数据的预处理，挑选无云、均一的观测数据ρTOA，对于某目标某波段的时间序列ρTOA及角度信息，使用Ross-Thick Li-Sparse模型(简称Ross-Li 模型)，进行拟合，获得相关的BRDF参数。Ross-Li模型是一种半经验的核驱动模型，地表对入射光的散射可分为3种类型：各向同性散射、针对水平均一叶片冠层的辐射传输体散射和考虑了目标三维场景(包括阴影和相互遮挡)的几何光学散射。BRDF的数学表达式为[15]：

ρ(θs，θv，φ)=fiso+fvolKvol(θs，θv，φ)+fgeoKgeo(θs，θv，φ)，

(1)

其中：ρ是双向反射率(在这里用来表达天顶反射率)；f是核系数，与波段有关；K是核，与角度有关；下标iso， vol， geo依次代表各向同性、体散射和几何光学；θs，θv和φ分别为太阳天顶角、观测天顶角和相对方位角。

Kvol和Kgeo的表达式为：

(2)

式(2)中各参量的表达式如下：

cosξ=cosθscosθv+sinθssinθvcosφ，

其中：ζ为相位角，b是球体垂直半径，h是球体水平半径，r是球心高度，h/b=2和b/r=2是无量纲的量，用以描述植被的相对高度和形状[16]。

通过拟合伪不变目标上天顶反射率ρTOA的时间序列，求取最优的3个核系数f使得拟合误差达到最小：

(3)

表3 SeaWiFS不同波段BRDF拟合RMSTab.3 Comparision between model predicting and SeaWiFS measurements (%)

3.2 光谱匹配模型

通过构建精确的目标天顶方向反射模型，可以计算任意观测角度上SeaWiFS的天顶反射率。而要对MERSI进行定标，则需要将SeaWiFS预测得到的天顶反射率转换到MERSI对应通道观测的天顶反射率。

在相同的地表、大气和观测几何条件下，两传感器相似通道的天顶反射率比值叫光谱匹配因子(Spectral Band Adjustment Factor， SBAF)，主要与地表特性、大气状况、观测几何和光谱响应函数(Spectral Response Function，SRF)等因素相关[17-18]，每次MERSI观测时的SBAF都不同，为了得到每次MERSI观测的DN值对应的天顶反射率，我们分析了伪不变目标上不同观测条件下SBAF的主要影响参数，使用参数化模型估计SBAF。由于伪不变目标的地表和大气散射作用变化不大，SBAF主要的影响因素是吸收气体水汽(wv， g/cm2)和臭氧(oz， ATM-cm)。图 3显示了MERSI传感器1～4波段和SeaWiFS对应通道的光谱响应函数情况。为了表现不同传感器通道辐射信号受气体吸收情况的差异，在图 3中叠加不同水汽和臭氧含量条件下模拟得到的沙漠上空的天顶反射率曲线。可以看出，SeaWiFS通道的SRF比MERSI要窄很多，避免了大多数气体吸收谱段，相比之下MERIS对应通道受气体吸收影响更大，这也导致二者之间SBAF因吸收气体含量的不同而不同。700 nm以下的波段主要受臭氧含量的影响，700 nm以上的波段主要受水汽含量的影响，除了吸收气体，观测几何条件也会影响SBAF，太阳角度和卫星角度越大，辐射信号传输路径越长，气体吸收对SBAF的影响就更为明显。

图3 MERSI和SeaWiFS的光谱响应函数，以及不同吸收气体含量下沙漠目标上模拟的天顶辐射光谱曲线

为了将SBAF参数化，首先使用辐射传输模式MOTRAN对不同观测几何条件和吸收气体含量下的SBAF进行了大量模拟[19]，模拟条件见表4。

表4 MODTRAN模拟条件(括号内为模拟值间隔)Tab.4 Parameters specification for MODTRAN 4.0 simulations

模拟得到MERSI和SeaWiFS共8个通道的天顶辐亮度，进一步转换为MERSI通道和SeaWiFS对应通道的SBAF。通过前面的分析，本文将SBAF的影响参数限定为吸收气体含量和观测角度，将几何大气质量因子(Geometry Air Mass Factor，M)与吸收气体含量(wv和oz)一起作为参数化因子构建SBAF模型，得到：

(4)

其中a，b为拟合系数。

SBAF1表示小于700 nm的1，2，3通道的模型表达式，主要受臭氧和观测角度的影响；SBAF2则为大于700 nm的4个通道的模型表达式，主要受水汽和观测角度的影响。

通过拟合辐射传输模式计算的SBAF，即求取最优的模型参数(SBAF1共10个参数，SBAF2共13个参数)使得拟合误差达到最小：

(5)

为了评估模型的有效性，这里将参数化公式预测的SBAF和模拟得到的SBAF进行了比较，见表5。可以看出，四个波段的参数化计算结果相对于模拟结果的平均偏差几乎为0，误差在5%以内，可以有效地预测MERSI的天顶反射率。

表5 公式预测的SBAF和模拟得到的SBAF的差异Tab.5 Difference between parameterized and original simulated SBAFs

3.3 交叉定标

(6)

4 定标结果

4.1 定标结果趋势分析

由于伪不变目标本身具有天顶信号ρTOA长期稳定且有规律的特点，因此可以用来检验各个目标上定标结果ρTOA的时间序列稳定性。为了验证定标结果的精度，将本文交叉定标得到的天顶反射率和通过国家卫星气象中心公布的L1业务化定标系数计算得到的天顶反射率进行了对比分析，图4为6个伪不变目标上二者的长时间序列分布和时间变化趋势。从图中可以看出，L1业务化定标系数计算的天顶反射率时间变化趋势不稳定，定标系数更新前后，天顶反射率明显变化，说明场地定标频次不够，官方公布的业务化定标系数的精度也有一定的不确定性。而交叉定标结果的时间序列十分稳定且无明显趋势，与伪不变目标的天顶辐射信号长期稳定且规律性变化的特点相一致。

图4 L1定标系数和交叉定标得到的天顶反射率时间序列

4.2 定标结果精度

图5为交叉定标得到的天顶反射率和L1业务化定标结果的比值的时间变化趋势及计算得到的均值和标准差。从图中可以看出，由于L1业务化定标系数在2014年4月26日进行了更新，定标系数更新前后天顶反射率出现跳变，两种定标结果的比值也出现了断层，4月26日之前，对于band1和band2，我们的定标结果明显高于L1，比值在1.2～1.3之间，差异比较大，而对于band3 和band4，比值在1～1.1之间；在4月26日之后，band1和band2的比值在0.95～1之间，而band3 和band4差异较大，比值在0.9左右。说明官方业务化定标系数和我们的定标结果存在一个系统性偏差。如果MERSI的场地定标精度非常高，同时在本文的交叉定标中又完全消除了待定标传感器MERSI和参考传感器SeaWiFS之间的差异，那么二者比值的理论值应该为1，显然实际上并非如此。分析原因，首先，L1业务化定标系数更新前后天顶反射率出现跳变，不符合伪不变目标天顶信号ρTOA长期稳定且有规律的特点，说明场地定标频次低，不能有效地检测仪器辐射性能的变化，此外，交叉定标过程中，两个传感器之间的光谱响应差异、大气效应的影响等因素并未完全消除。

图5 交叉辐射定标结果与L1定标结果的比较

5 结 论

本文采用国际通用的6个北非沙漠目标，以定标精度较高的SeaWiFS作为参考传感器，借助MODTRAN辐射传输模型和ERA-Interim再分析资料吸收气体数据，对FY-3C MERSI数据进行了交叉定标研究，结果表明：SeaWiFS是具有完备的星上定标系统的传感器，数据质量较高，本文构建的天顶反射模型可以准确地表达伪不变目标的天顶反射率，波段预测误差基本都在3%之内。考虑观测几何条件和吸收气体含量的参数化光谱匹配因子可以有效地预测MERSI的天顶反射率，误差在5%之内。对比本文交叉定标得到的天顶反射率和通过官方公布的L1业务化定标系数计算得到的天顶反射率，L1业务化定标系数更新前后天顶反射率出现跳变，不符合伪不变目标天顶信号ρTOA长期稳定且有规律的特点，说明场地定标频次低，不能有效地检测仪器辐射性能的变化，交叉定标结果的时间序列十分稳定且无明显趋势，与伪不变目标的天顶辐射信号长期稳定且规律性变化的特点相一致。

针对MERSI交叉定标研究需要考虑和解决的轨道漂移、观测几何条件和光谱响应差异带来的不确定性问题，本文通过不同的模块进行了分析和解决，将观测角度作为参数进行SBAF构建，首次采用比MODIS数据定标精度更高的SeaWiFS数据进行MERSI定标研究，能够对卫星辐射性能进行有效的在轨监测和订正，为MERSI交叉定标研究提出了新思路。