FY-3A/MERSI与Terra/MODIS地表反射率数据的初步比较

周 芬,梁学伟,陈爱军，张春艳

(1. 嵊州市气象局，浙江 绍兴 312000; 2. 上海洪朴信息科技有限公司，上海 201203; 3. 南京信息工程大学 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室，江苏 南京 210044; 4. 南京信息工程大学 大气物理学院，江苏 南京 210044；5. 绍兴市气象局，浙江 绍兴 312000)

中分辨率成像光谱仪(Medium-resolution Spectral Imager, MERSI)是我国第二代极轨气象卫星风云三号系列卫星搭载的重要的对地观测仪器之一.MERSI红外通道采用星上黑体定标，太阳反射波段则采用替代定标[1-2].中分辨率成像光谱辐射计(Moderate-resolution Imaging Spectro-radiometer, MODIS)是搭载在美国地球观测系统(Earth Observation System, EOS)Terra和Aqua卫星上的最重要的探测器之一，是国际公认的性能稳定、使用最广泛的对地观测仪器，具有完善的星上定标系统，具有时空分辨率高、观测频次高、全球覆盖、全球免费接收等特点，能够提供地表温度、雪和海冰覆盖、海洋水色、海面温度、气溶胶浓度和光学特性、大气廓线等40多种高质量的科学数据产品[3-5].MERSI与MODIS的通道设置基本一致，应用前景广阔[6-7].近年来，FY-3/MERSI资料广泛用于干旱[8-10]、地表温度[11-15]、植被指数[16-20]等地表参数的反演研究.

地表反照率是地表反射太阳辐射与入射太阳辐射之比，是研究地-气相互作用和气候变化的重要地表参数[21-23].卫星遥感反演地表反照率需要充足的多角度晴空观测地表反射率数据[24].然而，由于云覆盖、积雪、数据质量低等因素的存在，使得反演效率和反演精度大大降低.联合多种卫星探测器的地表反射率数据，有助于获得更多的多角度晴空观测数据用于BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)反演，从而提高地表反照率的反演精度、时间分辨率和时空分布连续性.事实上，最新的美国EOS/MODIS全球地表反照率产品MCD43[25-26]就是典型的联合反演产品： 联合Terra和Aqua双星MODIS数据、采用线性的RossThick-LiSparse-R核驱动BRDF模型反演地表反照率.Jin等[27]基于先验信息(Priori Information)算法，实现了联合MISR与MODIS的多角度观测数据反演地表反照率.Samain等[28]结合探测器的SRF(Spectral Response Function)开展大量的辐射传输模拟，建立各种典型地表和大气辐射条件下植冠顶的地表方向性反射率数据集，从而实现MODIS、VEGETATION、MERIS等不同探测器在不同光谱波段的光谱融合，并开展多星数据的联合反演.Luo等[29]认为地表覆盖类型相同、生物物理环境和气候特性相似的像元，BRDF和地表反照率形状也相似，并开发了基于地表覆盖类型的光谱融合算法，利用该算法实现了Terra/MODIS与Aqua/MODIS的融合反演，缩短了BRDF的反演周期.同样于大量的统计分析，Trishchenko等[30]对MODIS、VEGETATION和AVHRR各地面通道的反射率进行线性拟合，利用历史的VEGETATION和AVHRR反射率得到等效MODIS反射率.

MERSI过境时间为地方时10∶30 am[6-7]，MODIS过境时间为地方时10∶05 am[31]，两者相差25 min，联合两者的观测数据，利用其观测的时间差，有助于克服云的影响(因为云时刻在生消变化)，提高短时积雪的识别能力，获得更多的晴空观测数据.同时，利用两者过境时间差引起的卫星-地表-太阳的相对位置的变化，可以在一段时间内获得更多的多角度观测数据，从而充分反映地表的各向异性反射特性，提高多角度遥感反演地表参数的精度和空间分布连续性[32-33].

多角度遥感反演时，要求多角度观测数据具有同源性，即： 观测数据来自同一个探测器，或者性能(探测器的波长区间、带宽和光谱响应函数)完全相同的探测器.MODIS和MERSI的光谱通道设置相近，如果能够联合两者的多角度观测数据遥感反演地表参数，将具有重要的科学意义.然而，Terra和FY-3A卫星的轨道参数和轨道倾角不同，FY-3A的轨道高度为836 km、倾角为98.73°，Terra的轨道高度为705 km、倾角为98.5°，两者搭载的探测器MERSI和MODIS的仪器性能也不相同.因此，在联合两者的观测数据进行反照率反演之前，首先要对FY-3A/MERSI与Terra/MODIS地表反射率数据的差异进行初步分析，探究联合MODIS和MERSI多角度观测数据遥感反演地表参数的可行性.

1 研究数据

1.1 MODIS数据

研究所用MODIS数据包括地表反射率产品MOD09GA、BRDF模型参数产品MCD43B1以及地表覆盖类型产品MCD12Q1，均采用HDF格式存储、正弦投影方式.其中MOD09GA为每5 min分段保存、经过大气校正的地表反射率数据，提供MODIS B1～B7通道500 m分辨率的地表反射率数据以及云检测标记.MCD43B1提供MODIS B1～B7通道RossThick-LiSparse-R核驱动模型的3个BRDF参数，即： 地表各向异性散射中各向同性散射所占的权重系数fiso、几何光学散射所占的权重系数fgeo和体积散射所占的权重系数fvol[34-35]，其空间分辨率有500 m、1 km和0.05°气候网格等3种，本文所用分辨率为1 km.MCD12Q1为MODIS L 3级年度全球500 m地表覆盖类型产品，该数据采用国际地圈生物圈计划(International Geosphere-Biosphere Program， IGBP)全球植被分类方案，将全球地表类型分为17种.图1给出的是2010年度中国地区的地表覆盖类型情况.

图1 中国地区的地表覆盖类型Fig.1 The land cover types in China

研究所用MODIS数据均由美国地质调查局(United States Geological Survey， USGS)地球资源观测与科学(Earth Resource Observation and Science， EROS)数据中心提供，数据质量完全满足科学研究与分析要求.

1.2 MERSI数据

研究所用FY-3A/MERSI数据由国家气象卫星中心提供，包括沿卫星飞行轨道每5 min分段保存的MERSI L1级数据和L2级陆表反射比产品，两者空间分辨率均为1 km，并且具有一致的空间对应关系.其中L1级数据含有经纬度信息、卫星观测几何角度信息(包括太阳天顶角θi、太阳方位角φi、卫星天顶角θv、卫星方位角φv)；L2级陆表反射比产品提供MERSI 1-4、20、6-7通道经过大气校正以及云检测的地表反射率数据.

2 研究方法

2.1 选择比较通道

表1给出了MERSI与MODIS对应7个地表通道的光谱特性参数.从表中可以看出： MERSI 1～3通道处于可见光波段，4、20、6、7通道处于红外波段；MODIS 1、3、4通道处于可见光波段，2、5、6、7通道处于红外波段.另外： MERSI 1通道与MODIS 3通道(蓝光通道)、MERSI 2通道与MODIS 4通道(绿光通道)、MERSI 3通道与MODIS 1通道(红光通道)、MERSI 4通道与MODIS 2通道(红外1通道)、MERSI 6通道和MODIS 6通道(红外2通道)，以及MERSI 7通道和MODIS 7通道(红外3通道)等6组通道具有较好的光谱对应关系，而MERSI 20通道和MODIS 5通道则没有任何关联.因此，本文选择MERSI与MODIS具有良好光谱对应关系的6组地表通道，分析两者经过大气校正后的地表反射率数据的差异.

表1 MERSI与MODIS 7个地表通道的光谱特性参数

2.2 比较方法

由于地表的各向异性反射特性，两者观测角度的不同必然引起MERSI与MODIS观测的地表反射率的差异.因此在对MERSI和MODIS反射率数据进行对比分析之前，必须先对两者的观测数据进行各向异性校正，消除两者观测角度的不同而产生的地表反射率差异.

本文的研究方法主要分为3个部分(图2，见第554页)：

图2 本文研究方法流程图Fig.2 The flow chart of research methods in this paper注： 不同上标表示不同投影方式： o表示轨道扫描投影,Δ表示正弦投影,*表示等经纬度投影.

(1) 首先对所有数据的投影方式和分辨率进行统一，使所有数据在空间上完全匹配.采用USGS所属的陆地过程分布式的主动档案中心(Land Processes Distributed Active Archive Center， LP DAAC)提供的MODIS再投影工具(MODIS Re-projection Tool， MRT)(https：∥lpdaac.usgs.gov/tools)将正弦投影的MCD43B1数据转换成为等经纬度投影数据.同时，将MERSI数据(包括4个观测几何角度以及反射率数据)、MCD12Q1和MOD09GA数据均进行投影转换，使两者的投影方式都转变为等经纬度投影.同时将所有数据的空间分辨率进行转换，转换之后的分辨率均为1 km.另外，根据MOD09GA数据中提供的云检测标识，剔除有云条件下的MODIS反射率数据以及BRDF参数.

(2) 利用MERSI观测角度以及MODIS BRDF参数对MODIS反射率数据进行各向异性校正.BRDF是地表的固有特性，利用3个BRDF参数可以得到任意给定观测角度下的反射率.各向异性校正所用的模型为线性RossThick-LiSparse-R核驱动的BRDF模型[35-36]，业务化MODIS反照率反演算法即采用该模型.

RossThick-LiSparse-R核驱动的BRDF模型将地表的二向反射分解为各向同性散射、几何光学散射和体积散射等3部分，即：

R(θi,θv,φ)=fiso+fgeo*kgeo(θi,θv,φ)+fvol*kvol(θi,θv,φ)，

(1)

其中：R为反射率，θi、θv、φ分别是太阳天顶角、卫星观测天顶角，以及太阳-卫星相对方位角；fiso、fgeo和fvol为3个BRDF参数，分别表示各项同性散射权重系数、几何光学散射权重系数以及体积散射权重系数；kgeo为几何光学核，kvol为体散射核.

各向异性校正的具体方法为： 将MERSI L1级数据提供的太阳天顶角θi、卫星天顶角θv和太阳-卫星相对方位角φ(φ=|φi-φv|，太阳方位角与卫星方位角差值的绝对值)，以及MCD43B1数据提供的3个BRDF参数fiso、fgeo和fvol代入(1)式中，即可获得与MERSI地表反射率数据RMERSI(θi,θv,φ)具有相同观测几何条件的MODIS地表反射率数据RMODIS(θi,θv,φ)，从而消除两者观测角度的不同而产生的地表反射率差异[26,33].

图3给出的是2010年6月23日内蒙古自治区锡林郭勒盟东乌珠穆沁旗境内(44.03°～45.03°N,116.36°～117.36°E)等经纬度投影、1 km分辨率、经过各向异性校正后的MODIS蓝光通道图像，以及各向异性校正前后地表反射率的差值(经过各向异性校正后的MODIS反射率与MERSI反射率之差)分布图.经过严格云检测后的MODIS地表反射率图像中仍然有少部分云存在，如图3(a)中椭圆圈注部分所示.校正前后的反射率有一定差异，且绝大部分区域校正前后反射率的差异较小，差异的绝对值一般在0.02以内；少部分区域反射率校正前后差异较大，尤其是在有云区域，反射率最大差异达到0.05以上(图3(b)).

图3 各向异性校正后的MODIS蓝光通道地表反射率以及各向异性校正前后的差值分布图Fig.3 The MODIS surface reflectance in blue channel after anisotropy correction as well as the difference distribution before and after correction注： 时间： 2010年6月23日;区域范围： 44.03°～45.03°N,116.36°～117.36°E.

(3) 筛选MERSI与MODIS晴空观测数据进行对比分析.由于同一时刻MERSI和MODIS轨道扫描区域不同，因此本文仅选取MERSI和MODIS两者的过境时间差在1 h以内(假定在1 h以内，同一像元的反射率变化较小)的公共扫描区域进行对比分析.

由上文可知，经过云检测的MERSI与MODIS数据中仍然有云存在，为保证结果的可信性，研究所用晴空数据均为人工筛选.

3 结果与分析

研究对2010年6月期间的FY-3A/MERSI和Terra/MODIS(经过各向异性校正、具有与MERSI相同的观测几何条件)在中国境内相同观测区域的晴空地表反射率数据进行对比分析.经过筛选后共选取了24个晴空对比区域，每个区域的大小为1°×1°(表2)，地表覆盖类型主要为裸土稀疏植被、草地、庄稼地以及少部分的积雪.

表2 24个晴空对比区的取样信息

消除观测角度影响后，MERSI与MODIS反射率数据的相关系数一般在80%左右(图4)，表明两者的相关系数较好.不同晴空对比区域中MERSI与MODIS反射率数据的相关系数波动较大.第18个晴空区域中，MERSI与MODIS 6个通道反射率数据的相关系数都在88%以上，其中红外3通道的相关系数达到97%.而第23个晴空区域中，6个通道的相关系数表现异常： 红外3通道的相关系数为55%，其他5个通道的相关系数都小于45%.进一步研究表明，第23个晴空区域以积雪像元为主，而积雪对地表反射率的影响较大，导致该区域中MERSI与MODIS反射率数据的相关性较小.

图4 MERSI与MODIS 6个对比通道反射率数据的相关系数Fig.4 The correlation coefficient of 6 compared channels of MERSI and MODIS surface reflectance

传感器对地扫描过程中MERSI和MODIS 6个地表通道同时观测并获得数据，外界观测条件一致，因此不同通道中的MERSI与MODIS反射率的相关系数曲线走势大致相同，相同晴空区域中不同通道的相关系数差异较小.蓝光通道中地表反射率一般偏小，因此相同晴空区域中MERSI与MODSI蓝光通道反射率的相关系数与其他通道的差异较大，如第15个晴空区域中，蓝光通道的相关系数仅为48%，而其他通道相关系数都在70%以上.

图5给出了24个晴空对比区域中，MERSI和MODIS数据的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE).在所有通道中，MERSI与MODIS数据在红外2通道的均方根误差最大，24个对比区域中有11个区域的均方根误差高于0.09，第17个晴空区域中均方根误差达到0.12；其他5个通道的均方根误差在同一个区域中差异较小，一般都在0.06以内；其中，MERSI与MODIS数据在红光通道的差异最小，除了第20个晴空区域外，其他晴空区域红光通道的均方根误差都小于0.03.由于积雪在可见光波段反射率接近1，导致第20个晴空区域中，MERSI与MODIS在蓝光、绿光、红光3个可见光通道反射率的均方根误差值较高，其中绿光通道的均方根误差达到0.13.红外1通道的均方根误差在第20个晴空区域中与3个可见光通道相近，这是因为红外1通道中心波长(0.86 μm)(表1)接近可见光，其均方根误差值与可见光通道差异不大.积雪在红外通道的反射率较小，在1.5～2.0 μm处甚至降为0[37]，因此红外2、红外3通道的均方根误差值在第20个晴空区域中较小，分别为0.088和0.061(图5).

图5 MERSI和MODIS 6个对比通道反射率数据的均方根误差Fig.5 The root mean square error of 6 compared channels of MERSI and MODIS surface reflectance

进一步分析MERSI和MODIS反射率在6个对比通道的平均偏差可以看出(图略)： 24个对比区域中，MERSI和MODIS 6个对比通道地表反射率的平均偏差分布与均方根误差几乎相同.6个对比通道中，红外2通道的平均偏差最大，最高时达到0.11(第17个晴空区域)，红光通道的平均偏差最小，一般在0.03以内；其他通道的平均偏差在相同晴空区域中的差异较小，一般都在0.06以内.

3.1 6个对比通道的整体相关性与偏差

本文将所有晴空区域中的反射率数据集中起来，分析MERSI与MODIS在6个对比通道中的整体相关性和偏差.由于积雪对反射率的影响较大，下文所有分析结果均不包含第20个晴空区域的反射率数据.

MERSI与MODIS反射率数据在6个对比通道的整体相关系数都在75%以上，红光通道的相关性最高，达到95%，其次为红外3通道.MERSI与MODIS反射率数据的决定系数(R2)在红光通道最大，达到90%，其次为红外3通道.MERSI与MODIS数据在红外2通道的偏差较大，均方根误差为0.087，平均偏差为0.077；其他5个通道的MERSI与MODIS反射率差异较小，均方根误差和平均偏差都在0.05以内，其中MERSI与MODIS反射率在红光通道的偏差最小，均方根误差和平均偏差分别为0.022和0.017(表3).

表3 MERSI与MODIS反射率在6个对比通道中的统计量及拟合系数

从图4、图5以及表3中可以发现，6组对比通道中，MERSI与MODIS红外2通道反射率数据的相关性最低、偏差也最大.为探究红外2通道相关性低、偏差大的原因，本文对MERSI和MODIS反射率在6组对比通道中的绝对偏差(RMERSI-RMODIS)进行了统计(图6，见第558页).

图6 MERSI和MODIS 6组对比通道中地表反射率数据的绝对偏差频率分布Fig.6 The absolute deviation frequency distribution of 6 compared channels of MERSI and MODIS surface reflectance

分析6组对比通道中MERSI和MODIS反射率数据绝对偏差的频率分布图可以看出，蓝光、绿光、红光、红外1和红外3通道绝对偏差的频率分布曲线为简单的“单峰”结构： 在3个可见光通道中，绝对偏差曲线的中轴线都在0值左侧，说明MERSI可见光通道反射率普遍小于MODIS可见光通道反射率.其中蓝光通道绝对偏差曲线中轴线对应的绝对偏差大致为-0.05，说明大部分MERSI蓝光通道反射率比MODIS通道反射率小0.05；同样，大部分MERSI绿光和红光通道反射率比MODIS反射率小0.02和0.04.在红外通道中，MERSI反射率一般大于MODIS反射率，如MERSI红外1通道反射率一般比MODIS反射率大0.01，MERSI红外3通道反射率一般比MODIS反射率大0.02.

相对其他5个通道，红外2通道绝对偏差的频率分布曲线尤为复杂，呈现出非常明显的“双峰”结构，左侧“峰”的中轴线在-0.05附近，右侧“峰”的中轴线在0.1左右.这表明红外2通道中，MERSI和MODIS反射率数据大致可分为两部分： 一部分MERSI反射率比MODIS小0.05，另外一部分MERSI反射率比MODIS大0.1.“双峰”的存在导致MERSI和MODIS反射率数据在红外2通道的相关性较低、偏差较大.

消除观测角度对反射率的影响后，MERSI与MODIS反射率数据仍然存在偏差(表3)，这是由于MERSI与MODIS 6个对比通道的光谱响应函数(Spectral Response Function, SRF)具有一定差异： MERSI在蓝光、绿光、红外1和红外2通道的带宽明显比MODIS对应光谱通道的带宽更宽，而且中心波长也存在一定差异(图7).

图7 MERSI(实线)和MODIS(虚线)具有良好光谱对应关系的6组地表通道的光谱响应函数Fig.7 Spectral Response Function of 6 groups surface channels with a good correspondence relationship of MERSI(solid line) and MODIS(dotted line)(从左至右6组曲线分别表示蓝光、绿光、红光、红外1、红外2及红外3通道)

本文同时也给出了6个对比通道中，MERSI数据与MODIS数据的拟合方程.拟合方程形式为：

(2)

其中：R为反射率；i表示6组对比通道；a为拟合曲线的斜率，b为截距.由于相同通道的MERSI与MODIS数据相关性较高，通过线性拟合方程(表3)可以进行MERSI数据与MODIS数据的相互转化，从而可以实现联合MERSI与MODIS的多角度观测数据遥感反演地表参数.

3.2 不同地表类型中各通道的相关性与偏差

基于“相似的地表，具有相似的BRDF形状和地表反照率”的思想，参考MODIS地表覆盖类型数据MCD12Q1，将23个晴空对比区域的MERSI反射率数据，以及相同区域、经过各向异性校正的MODIS反射率数据，按照裸土稀疏植被、草地、庄稼地等不同地表覆盖类型进行分类存储，进一步分析MERSI和MODIS蓝光、绿光、红光、红外1、红外2和红外3等6组地表通道反射率数据在不同地表类型中的相关性和差异，分析结果如表4所示.

表4 MERSI和MODIS 6组对比通道地表反射率在3种地表类型中的统计数据

不同通道中，MERSI与MODIS反射率数据的相关系数一般保持在75%以上，相关性较高.其中，庄稼地中MERSI与MODIS反射率数据的相关系数一般高于裸土稀疏植被和草地区域，在蓝光通道中尤为明显： 庄稼地的相关系数为90%，而其他两者地表类型的相关系数均不足80%，分别为76%和77%.草地中MERSI与MODIS反射率数据的相关性略高于裸土稀疏植被.3种地表类型中，MERSI与MODIS反射率数据在庄稼地中的偏差也最小，除红外2通道外，均方根误差和平均偏差一般在0.03以内；草地和裸土稀疏植被中MERSI与MODIS反射率数据的差异相差不大.

红外2通道中的“双峰”导致MERSI与MODIS反射率在红外2通道中相关性较低、偏差较大： 庄稼地中相关系数为80%，裸土稀疏植被中相关系数仅为62%；3种地表类型中均方根误差在0.075～0.091之间；平均偏差也0.06以上，分别为0.082、0.078和0.068.

4 结 论

为探究联合MERSI和MODIS多角度观测数据遥感反演地表参数的可行性，本文对两者具有良好光谱对应关系的蓝光、绿光、红光、红外1、红外2和红外3等6组地表通道的地表反射率的相关性和偏差进行了初步分析.研究首先利用MERSI观测几何角度信息对MODIS观测反射率进行各向异性校正，得到与MERSI反射率具有相同观测几何角度的MODIS反射率，从而得消除观测角度不同对反射率结果的影响.之后选取了2010年6～7月期间的共24个晴空区域，对MERSI反射率，以及经过各向异性校正的MODIS反射率在6组地表通道中的整体相关性及偏差进行了统计分析，得到如下结论：

(1) 6组地表通道中的MERSI与MODIS地表反射率数据的相关系数一般在75%以上，相关性较好.MERSI与MODIS红光通道反射率数据的相关性最高，相关系数达到95%；其次为红外3通道.3个可见光通道及红外1通道中，MERSI与MODIS反射率数据的偏差较小，均方根误差和平均偏差都在0.04以内，红外2和红外3通道的偏差较大.

(2) MERSI与MODIS红外2通道反射率数据的绝对偏差频率曲线呈现显著的“双峰”结构，使得该通道中MERSI与MODIS反射率数据的相关性较低，相关系数为75%，偏差也较大，均方根误差和平均偏差分别为0.087、0.077.

(3) 3种地表类型中，MERSI与MODIS反射率数据在庄稼地中的相关性最高，草地中MERSI与MODIS反射率数据的相关性略高于裸土稀疏植被.MERSI与MODIS反射率数据在庄稼地中的偏差也最小，草地和裸土稀疏植被中两者的差异相差不大.

研究表明，消除观测角度对反射率影响后的MERSI与MODIS地表反射率仍然有一定的差异，并且该差异与观测通道以及地表类型有关.实现MERSI和MODIS多角度观测数据的联合反演，必须对上述差异进行校正，才能实现MERSI和MODIS数据的同源性，本文后续将开展联合反演方面的工作.此外，本文的研究有助于促进多星观测数据的多角度遥感应用的研究.