基于改进算法的HJ-1气溶胶厚度反演研究

金 健

（1.广西自然资源调查监测院，广西 南宁 530023）

“城市雾霾”逐渐成为人们关注的热点，而其中微小、顽固的主要成分气溶胶也一再引起各界学者的探究。大气气溶胶不仅严重威胁着人类的身体健康，还在一定程度上制约了社会经济的发展。经过半个世纪的探索，气溶胶反演工作的探测平台逐渐成熟，主要可分为卫星遥感监测和地面观测两种方式，其中卫星遥感反演气溶胶技术以其大范围、低成本的优点发展较为迅速。现阶段，发展迅速的卫星遥感反演方式主要包括4种：①采用中红外波段与红、蓝光波段之间较好线性关系的暗目标算法；②利用卫星多方位观测的复杂算法；③在地表反射率的基础上建立相关函数的计算方法；④根据仪器探测偏振信息的偏振反演算法等[1]。基于上述算法，各界学者利用MODIS、TM等数据对我国珠三角、长三角等发达地区进行了一系列气溶胶反演研究[2-6]。

本文采用的环境一号（HJ-1）遥感卫星传统上是环境与灾害的监测预报卫星，可同时对地表水域、地表覆盖和大气等多种对象进行综合监测，且具有高时间（2 d）、高空间分辨率（可见光波段30 m）。本文利用HJ-1号卫星自带解算参数生成连续像元几何角度数据的改进算法，结合暗目标算法进行了南宁市中心城区气溶胶光学厚度反演，使得高覆盖度、高精度的气溶胶动态监测研究成为可能。

1 反演原理与方法

1.1 改进算法原理

本文采用通过连续像元观测的天顶角、方位角数据以及卫星拍摄时的经纬度、太阳高度角、赤纬角、拍摄时间等相关解算参数来推算连续像元太阳天顶角、方位角的贴合CCD数据的改进算法，生成与其观测天顶角、方位角，太阳天顶角、方位角一一对应的四波段几何数据。

卫星太阳高度相关公式为：

式中，h为太阳高度角；φ为纬度；δ为太阳赤纬角；t为时角；n为时间[7-8]。

卫星太阳赤纬角的近似公式为：

式中，N为所在一年的累计总天数。

太阳天顶角的近似公式为：

太阳方位角的计算公式为：

本文根据上述公式，求取影像连续像元的几何角度数据，并进行合成。

1.2 反演方法

1）选取暗目标。根据Kanfman提出的理论，密集植被地表（即暗目标）对红、蓝光波段有较小的反射率[9-10]，可从红、蓝光波段的表观反射率中去除地表贡献，获得大气参数，进而得到气溶胶光学厚度[11]。结合CCD数据的特点，本文利用归一化植被指数（NDVI）提取暗目标[12]。

2）调用6S模型。收集相关大气参数，根据改进算法合成的几何数据和原始解算参数建立查找表。在反演过程中，根据每个像元的辐射入射、接收角度以及卫星观测的辐射或反射率，从查找表中找出对应的气溶胶光学厚度，即进行连续像元查找[3-5]。

3）结果处理。研究表明，在可见红光波段卫星观测到的云反射率一般大于0.2，因此可利用0.2这个阈值来去除云[13]；再对反演结果进行平滑、裁剪处理，得到气溶胶光学厚度值。

2 反演结果与分析

2.1 数据选取与处理

由于南宁市城区春季多雨、冬季多云，本文选取2018年8月、9月、10月高空能见度较高条件下的HJ-1 CCD数据进行研究；再利用相应时间的MODIS影像进行气溶胶反演，并将CCD数据反演结果、MODIS数据反演结果与ARONET地基气溶胶观测网站上公布的气溶胶光学厚度探测值进行对比验证[5]。

2.2 反演结果

HJ-1CCD数据反演的2018年8月、9月、10月南宁市中心城区气溶胶光学厚度结果如图1所示，可以看出，8月南宁市城区灰霾较多气溶胶反演厚度在0.5以上的面积达到83%，气溶胶光学厚度达到0.7以上的面积达到20%，而南部气溶胶分布较少，气溶胶光学厚度在0.1～0.3之间；9月整个市区的气溶胶扩散情况均较严重，由东南部延伸至中西部，气溶胶光学厚度大部分在0.5以上，气溶胶光学厚度达到0.7以上的面积达到30%；10月市区东北部、西部部分地区气溶胶蔓延情况有所减缓，约为0.1，但气溶胶光学厚度在0.9以上的面积仍达到24%，说明市内局部气溶胶光学厚度较高，且扩散缓慢。

图1 2018年8月、9月、10月HJ-1 CCD数据的气溶胶光学厚度反演结果

2.3 结果验证

本文将上述反演结果与AERONET国际气溶胶监测网站MuKdahan站、Hongkong_poly站以及Bac_Giang站发布的观测数据进行对比验证，结果如图2所示，可以看出，HJ-1 CCD数据的反演结果与AERONET观测结果的拟合性较高，相关系数为0.779，线性拟合斜率为0.904；MODIS数据的反演结果与观测结果的相关系数为0.625，线性拟合斜率为0.930，说明基于连续像元几何角度数据算法的HJ-1CCD气溶胶光学厚度反演结果的精度高于MODIS数据的反演结果，且与AERONET网站公布结果具有更好的一致性。

图2 HJ-1CCD AOD、MODIS AOD与AERONET观测值对比验证结果

2.4 与PM2.5观测值进行相关性分析

大气气溶胶是PM2.5的重要组成部分，然而目前对于PM2.5的监测仍限于地基仪器的瞬时观测方法，难以实现多维度的动态监测[14-15]。研究气溶胶光学厚度与PM2.5之间的相关性，对于PM2.5的实时大范围监测具有重要意义。南宁市环境监测站共设立仙葫街道、振宁花园、北湖市场、市环境监测总站、农业科学技术职业学院、英华嘉园、大自然花园7个站点，对南宁市进行全年全天PM2.5监测。本文选用2018年8月、9月、10月的监测数据，如表1所示。

表1 PM2.5监测数据平均值统计/(mg/m3)

本文利用常用的线性模型、多项式模型对MODIS、CCD反演结果与PM2.5观测值进行相关性分析，结果如图3、4所示，可以看出，改进角度算法后的CCD数据反演结果与PM2.5观测值的拟合性高于MODIS数据的反演结果；在基于线性模型的回归分析中，改进角度算法后的CCD反演结果与观测结果的相关系数为0.937，线性拟合斜率为0.967，截距为0.195，MODIS反演结果与观测结果的相关系数为0.647，线性拟合斜率为0.886，截距为0.496；在基于多项式模型的回归分析中，MODIS反演结果与观测结果的相关系数有所提高，达到0.675，而CCD反演结果与观测结果的相关系数保持不变，仍为0.937，说明基于逐像元角度数据算法的HJ-1CCD气溶胶光学厚度反演与PM2.5观测值的相关性更强，MODIS反演结果更适用于基于多项式模型的回归分析方法，而CCD反演结果既可用于线性模型的回归分析，也可用于多项式模型的分析。综上所述，CCD反演结果可用于今后气溶胶光学厚度与PM2.5的相关性研究。

图3 HJ-1CCD AOD、MODIS AOD与PM2.5观测值基于线性模型的相关性分析

图4 HJ-1CCD AOD、MODIS AOD与PM2.5观测值基于多项式模型的相关性分析

3 结语

本文针对HJ-1CCD角度数据的特点，提出了利用改进算法的HJ-1 CCD数据连续像元推算几何角度，并生成合成数据的方法，最终反演得到南宁市中心城区的大气气溶胶光学厚度。结果表明，经过改进算法的CCD数据具有较高的反演精度，精度高于MODIS数据的反演结果；通过与PM2.5观测值的相关性分析可知，HJ-1CCD数据的反演结果比MODIS数据具有更高的相关性。

下一步研究还应针对各类传感器进行角度数据、参数记录的改进计算，生成更加贴合下垫面类型的6S反演模型，不断提高气溶胶光学厚度反演精度；同时建立更加精细化的气溶胶光学厚度与PM2.5的相关性模型，使PM2.5的时空分布研究更加多元化。