星载“偏振交火”传感器设计及初步在轨应用

李正强，洪 津，郑 杨，刘振海，张苗苗，赵少华，张庆辉，徐敬海，麻金继，高郭平，江启峰，徐成华0，杨磊库，骆冬根，

（1.中国科学院空天信息创新研究院 国家环境保护卫星遥感重点实验室，北京 100101；2.中国科学院合肥物质科学研究院 安徽光学精密机械研究所，安徽 合肥 230031；3.上海卫星工程研究所，上海 201109；4.生态环境部 卫星环境应用中心，北京 100094；5.河南工业大学 信息科学与工程学院，河南 郑州 450001；6.南京工业大学 测绘科学与技术学院，江苏 南京 211816；7.安徽师范大学 地理与旅游学院，安徽 芜湖 241003；8.上海海洋大学 海洋生态与环境学院，上海 201306；9.西华大学 能源与动力工程学院，四川 成都 610039；10.成都信息工程大学 资源环境学院，四川 成都 610225；11.河南理工大学 测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454003）

0 引言

大气气溶胶是悬浮在大气中具有一定稳定性、沉降速度小、尺度范围通常分布在1～100 μm的气态分散系统，是空气中一种较为复杂的污染物，受自然和人为因素的共同影响［1-3］。大气气溶胶不仅通过直接或间接气候效应对全球气候系统产生重要影响，而且通过人体的呼吸作用会将粒径小于10 μm 的气溶胶粒子吸入体内，且尺度小于2.5 μm 的颗粒物（PM2.5）还能径直入侵肺部，甚至有可能进入血液，危害人体健康，是我国目前最主要的大气污染物，已经成为环境监测最重要的监测对象［4-6］。随着探测方法的快速发展，遥感技术已成为气溶胶监测的重要手段，星载气溶胶被动遥感技术在近20 年得到了快速发展。其中，偏振探测可为大气遥感提供独立的信息维度，被认为是最有潜力提高大气气溶胶、云参数探测精度的观测手段［7-12］。

目前，融合多角度、多光谱和偏振的被动气溶胶传感器组合探测方式符合气溶胶观测应用的技术发展需求，未来国际上新一代气溶胶遥感传感器的设计方案较多考虑了多种探测能力的组合，如HARP-2+SPEXone/PACE、SCANPOL+MSIP/Aerosol-UA 等［13-15］。在国内，中科院空天院李正强团队联合中科院安光所洪津团队［15］，针对当前技术方案中存在的问题，结合我国气溶胶和灰霾遥感监测的迫切需要，并考虑到传感器制造的国情，创新性提出结合法国POLDER 类型传感器和美国APS 类型传感器的星载“偏振交火”气溶胶探测方案，发明了2 种传感器有机结合的方法，通过工程设计实现关键要素的“交火”配置，在解决POLDER 类型偏振传感器在轨寿命期精度保持问题的同时，通过不同技术体制下的交火融合，实现基于PMRS 模型的近地表PM2.5的反演应用［15-17］。目前基于该方案的“偏振交火”载荷套件首次以共基准一体化方式安装在大气环境监测卫星（DQ-1）上并于2022 年4 月16 日成功发射。

综上所述，本文首次将对DQ-1 上高精度偏振扫描仪（Particulate Observing Scanning Polarization，POSP）［18］和多角度偏振成像仪（Directional Polarization Camera，DPC）［19］的“偏振交火”探测的策略、工程设计方法、融合反演方法及交叉定标方法等进行详细阐述，并基于“偏振交火”载荷的观测数据，对其初步在轨应用效果进行了系统分析和评估，可为“偏振交火”应用目标评价和进一步在轨应用奠定基础。

1 “偏振交火”载荷配置

1.1 “偏振交火”方案

在星载传感器“偏振交火”的大气气溶胶参数探测方案中，设想在同一卫星平台上集成2 种或多种偏振探测传感器，通过视场、波段和时间等观测要素的匹配，实现对目标的“集中观测”即“交火”。同时获取大气气溶胶多光谱、多角度和偏振辐射的综合信息并保证较高的精度，从而进行高精度的大气气溶胶综合参数反演的技术手段。具体策略是组合使用2 种类型的多角度偏振卫星传感器，分别为POLDER 和APS 类型传感器。搭载同一卫星上实现同步观测，将APS 的沿轨扫描（Along-Track）方式改为穿轨扫描（Cross-Track），在APS 上增加紫外波段（380 nm）。两传感器的协同观测可带来：1）在已有气溶胶参数探测能力的基础上，提供覆盖整个画幅的气溶胶层高和吸收性气溶胶指数（Absorbing Aerosol Index，AAI）的探测能力，借助于细颗粒物反演模型，实现更高精度的细颗粒物反演；2）将APS 的高精度星上定标传递给POLDER，有效提高POLDER 传感器偏振成像CCD 的定标精度，实现长期在轨数据质量保证。“偏振交火”配置方案见表1。

表1 “偏振交火”载荷配置表Tab.1 Configuration of the PCF suite

1.2 载荷配置及交火设计

实现这两个目标，首先要保证POSP 和DPC 的相应像元“看”的是同一个目标场景，即“交火”的含义，需要两载荷“光谱”“视场匹配”和“时相匹配”。POSP 和DPC 同卫星平台“偏振交火”载荷工作如图1 所示，硬件安装设计如图2 所示。其中，DPC 为面阵成像方式，通过分时方式多通道探测；POSP 采用分孔径和分振幅相结合的同时偏振测量方案，通过穿轨扫描方式获取宽幅遥感图像，类似于搭载在HJ-2A/B 卫星上的PSAC 载荷［20］，两者主要区别在于波段设置差异。此外，偏振扫描辐射计的星下点空间分辨率约为6.4 km@705 km，因此，与成像式偏振载荷的空间分辨率存在差异。考虑到“偏振交火”应用下两偏振载荷的视场匹配要求，设计上将DPC/GF-5 的原始像元星下点空间分辨率由3.5 km提升到1.7 km，通过提升尺度比来提升视场匹配精度。两偏振载荷在星下点穿轨方向上具有一致的视场，但空间分辨率上存在差异，在轨道高度下POSP 的星下点分辨率为6.4 km，DPC 原始像元分辨率约为1.7 km，像DPC 元融合后的DPC L1 产品进行了像元融合，产品空间分辨率仍为3.5 km。

图1 “偏振交火”观测Fig.1 Schematic diagram of the PCF

图2 “偏振交火”载荷共基准一体化安装Fig.2 Schematic diagram of the instrument assembly of the PCF suite onboard DQ-1 satellite

“偏振交火”载荷共有波段需要进行“光谱匹配”设计，工程上通过对两载荷滤光片的带宽和中心波长一致性设计和加工，并考虑结合实际光谱响应函数实测结果进行优化迭代设计，从而实现目标辐射特性表征的一致化。两载荷间共有波段包括一个非偏振波段（443 nm）和3 个偏振波段（490、670 和865 nm）。两载荷的波段配置，见表2。其中，I为总的辐射强度；Q为平行或垂直于参考平面的线偏振度强度；U为与参考平面成45°角的线偏振度的强度。

表2 “偏振交火”载荷光谱波段参数Tab.2 Specifications of the PCF suite

通过比较可知，影响“交火”应用目标的“视场匹配”需求在工程和方法上相对复杂。DPC 和POSP对地观测过程中都由电机驱动，不同的是DPC 用于通道分时切换、画幅式成像；而POSP 为单像元穿轨扫描成像，再加上较粗的分辨率，很难实现较高精度的地理定位，用传统的通过地理定位实现两载荷视场匹配的方法较难实现所需的视场匹配精度［21］。

两偏振载荷视场不匹配的主要来源包括两仪器电机转动的稳定性和转速漂移、地理定位的系统偏差等。其中前者可能导致两仪器空间匹配关系的紊乱，同时导致数据处理算法复杂化，需要工程设计上予以解决；对于后者，由于POSP 因积分过程对视场有拖拽影响，以及其较粗的分辨率，难以通过自身实现较高精度的几何校正，从而难免与DPC 存在系统偏差，可以通过算法设计解决。因此，“交火”工程设计的重点是把两载荷对地观测时序固定化，即通过消除两载荷电机稳定性和转速漂移问题引入的“随机”偏差，实现两载荷视场偏差固定化，再通过算法处理即可实现系统偏差校正。

工程设计和算法处理策略，首先设置“交火”工作模式，将POSP 电机转速经锁相环处理后用作DPC电机驱动单元时钟源，使得DPC 电机转速随POSP电机转速的漂移同步改变，从而避免两电机的非同步误差累积，同时，合理地设置DPC 转速以实现在每次POSP 扫描星下点时同步采集DPC 的固定通道。“交火”模式下，DPC 成像受到POSP 观测的同步调制。其次，利用DPC 较高的原始图像分辨率（CCD 探测器原始像元数为1 000×1 000，对应星下点分辨率为1.7 km）进行几何精校正，并利用POSP 实际的空间响应函数实现其与DPC 的视场匹配，从而获取POSP 几何系统偏差精校参数，实现较高的POSP与DPC 的视场匹配精度［20-22］。再次，在DPC 完成像元合并后进行正弦等面积投影和多角度匹配处理，同时对POSP 几何校正后观测数据做相同网格投影，从而完成“偏振交火”数据集生成。“偏振交火”设计策略如图3 所示。

图3 “偏振交火”设计策略Fig.3 Design strategy of the PCF

2 “偏振交火”应用方法

2.1 “偏振交火”载荷交叉定标方法

与传统交叉定标类似，同平台双偏振载荷间的辐射和偏振交叉定标同样针对两载荷的共同观测区域，在视场匹配和数据筛选基础上，通过回归建立从参考遥感器POSP 到目标遥感器DPC 观测结果间的拟合关系，实现对目标遥感器的定标和验证。

具体方法流程如下：1）稳定交火检验。分析两偏振载荷间的时间码匹配精度和漂移特性，确保两载荷观测时刻存在稳定的对应关系，是实现稳定视场匹配的前提。2）视场匹配筛选。基于POSP 实际空间响应函数模型，建立POSP 与DPC 不同空间尺度的偏振载荷间的在轨视场匹配方法，实现双偏振载荷间的稳定视场匹配并分析匹配精度［22-23］。3）场景筛选与条件检验。对DPC 观测数据依次经过场景均匀性筛选（7×7 DPC 像元，约25 km×25 km）、数据质量控制及双偏振载荷观测几何一致性控制，获得局部同质聚类场景数据集，以减少2 个仪器之间的尺度差异和几何失配的影响，提高两载荷开展交叉定标/验证的数据值质量。4）数据一致性转换。考虑两载荷实际通道相对光谱响应函数，在数据预处理中将其与太阳光谱进行卷积，降低两载荷光谱响应函数差异引入的一致性偏差［24］。5）交叉定标/验证。以定标后POSP 的观测结果为横坐标，以相同波段和几何条件下的DPC 观测结果为纵坐标，并考虑其光谱响应函数的差异，获得2 台偏振和辐射数据相关性回归曲线，得到绝对辐射定标系数修正因子或偏振度期望误差。

2.2 “偏振交火”载荷融合反演方法

2.2.1 大气参数反演策略

国产卫星的“偏振交火”观测，通过一个前向模型F来描述卫星传感器观测结果对气溶胶和地表等参数的依赖：

式中：y为对应的观测向量；ϵ为误差向量；x为包含需要反演的气溶胶和地表等参数的基向量；F为对应矢量辐射传输模型。

对于“偏振交火”L1 数据集，观测向量的具体形式为

式中：λ2、λ3、λ4为对应PCF 的3 个共有偏振波段（490、670、865 nm）；λ1为对应一个非偏波段（443 nm）。

最优化反演建模拟采用的代价函数为

对应的梯度向量为

式中：xa为对应基向量的先验参数向量；γ1、γ2分别为对应观测部分和先验部分的系数，用来进一步调整两部分对代价函数的贡献比率。

进行多参数反演，等价于对如下优化问题的求解：

式中：l、u为对应的边界约束条件，需要由先验知识来确定，拟引入含有约束的拟牛顿算法L-BFGS-B进行优化模型的迭代求解。

针对“偏振交火”观测，拟采用的基向量的形式为

式中：拟反演的气溶胶参数主要包括细模态和粗模态的气溶胶体积柱浓度。可进一步得到总光学厚度（Aerosol Optical Depth，AOD）和细粒子光学厚度（Fine Aerosol Optical Depth，AODf），地表参数主要包括改进的双向反射率分布函数（Bidirectional Reflectance Distribution Function，BRDF）模型参数k(λ)和2 个与波段无关的BRDF 参数k1和k2，1 个BPDF 模型参数C。

对应采用的气溶胶模型的向量b的形式为

式中：reff、veff分别为气溶胶粒子的有效半径和有效方差；mr、mi分别为复折射指数的实部和虚部；上标f、c 分别为对应的细模态和粗模态气溶胶。

该向量b中包含了对传感器的观测有一定程度的影响参数，但不包含在基向量中的气溶胶参数，需要根据先验知识进行给定。

2.2.2 基于PMRS 模型的PM2.5反演策略

基于大气颗粒物的边界层高度、相对湿度数据和粗细粒子比，可以建立一个基于物理机制的半经验化的通用参数（PMRS）模型，实现从总的气溶胶光学厚度（AOD）到近地表细颗粒物（PM2.5）浓度的转化。该参数化方案可以较好表征气溶胶消光与质量浓度、气溶胶消光与体积浓度之间的非线性化关系，实现将特定尺度的颗粒物与总悬浮颗粒物分离，以及近地表颗粒物的光学贡献与气溶胶光学厚度分离［25］。该参数化方案不依赖于地面PM2.5浓度观测，对于没有卫星遥感地面观测站的地区仍然适用。PMRS 模型为［16-17］

式中：模型中τAOD为气溶胶光学厚度；FMF为细粒子比；VEf为PM2.5的体积消光比；ρf，dry为PM2.5的干质量密度；g(H)为垂直分布模型，H为气溶胶层高等效参数；RH为相对湿度。

以上关键输入参数的不确定性会对PMRS 模型的精度产生影响，其基于“偏振交火”载荷的高精度反演对提高PMRS 模型的近地表颗粒物反演精度具有重要作用。基于“偏振交火”数据集的PM2.5反演框架，如图4 所示。

图4 基于“偏振交火”数据集的PM2.5反演框架Fig.4 PM2.5 retrieval framework based on the PCF data

3 初步在轨应用

“偏振交火”的初步在轨应用效果评估主要从L1级交叉定标/验证和交火反演应用两个方面开展。

3.1 L1 交叉定标/验证结果

在轨“偏振交火”载荷“交火”工作模式下，一轨内DPC 的时间码匹配误差小于0.5 ms 并趋于稳定，显示出“交火”模式下DPC 与POSP 能够形成稳定的匹配观测关系。在此基础上，利用视场匹配算法进一步建立两载荷间可靠的视场匹配关系。

提取DPC 和POSP 同波段图像数据，根据DPC图像采样时间和POSP 扫描点采样时间，确定与DPC 某帧图像关联的POSP 穿轨方向扫描圈数据，再根据2 台仪器间的视场关系确定DPC 重采样范围和权重，并在整个DPC 图像范围内滑动处理，得到不同起始像元处的DPC 重采样结果，将结果与POSP 实际穿轨方向扫描数据进行一致性评价，一致性评价最高处即为该帧DPC 图像的匹配像元。基于DPC 数据（轨道号1 104）和同轨POSP 数据，采用每个波段所有帧参与匹配的DPC 图像不同像元处的重采样结果与对应的POSP 星下点数据进行相关性计算，得到不同DPC 像元处的相关性热度，如图5 所示。

根据各波段最大相关性值所在像元的统计结果，计算匹配像元平均位置与最大相关性值所在位置的欧式距离，得到DPC 与POSP 在443、490、670和865 nm 这4 个共有波段的星下点指向偏差依次为0.063、0.077、0.070、0.055 个POSP 像元，满足0.15 个POSP 像元的匹配精度需求。在两载荷场景筛选与数据质量控制的基础上，获得辐射和偏振匹配数据集。对DPC 和POSP 辐射强度匹配数据集进行线性拟合，如图6 所示，得到的拟合斜率即认为是DPC 实验室绝对辐射定标系数Ak修正因子CA［26］：

图6 各波段DPC 和POSP 的表观辐亮度线性拟合结果Fig.6 Linear fitting results of DPC and POSP normalized radiance in different bands

式中：IDPC为DPC 的观测表观辐亮度，其采用的绝对辐射定标系数为实验室定标系数；IPOSP为POSP 观测的表观辐亮度，其辐射定标系数采用星上辐射定标结果。

图6 和图7 分别展示了双偏振载荷间的辐射/偏振交叉定标/比对结果。图6 显示的是经两载荷视场匹配和基于DPC 观测数据的场景筛选后DPC和POSPL 1 产品匹配数据集的线性拟合结果，斜率即为DPC 绝对辐射定标系数校正因子Ck。相关系数R2达到0.999，均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）小于5‰，显示了较高的线性和数据精密度。DPC 辐射交叉定标不确定度主要包括3 类误差源分别为：POSP 辐射测量、POSP-DPC 传递过程误差和DPC 辐射测量误差。根据POSP 星上辐射定标初步评估结果，4 个共有波段的辐射定标误差不超过3.1%，根据DPC 实验室测试结果，仪器非线性、非稳定性误差及带外响应等合成总误差不超过1.1%。而交叉定标传递过程误差主要包括光谱响应差异、观测几何误差和场景匹配误差等［27］，经评估其合成总误差不超过0.55%，该误差相对于POSP 辐射测量误差，可以完全可以忽略。

图7 DPC 和POSP 共有偏振波段的线偏振度交叉验证结果Fig.7 Intercomparison results of DPC and POSP DoLP in common polarization bands

DPC 与POSP 载荷间线偏振度的对比结果如图7所示。

图7（a）～图7（c）中散点图显示出DPC 测量的线偏振度落在期望误差（EE=±0.02）内的比例高于91%，RMSE、平均绝对误差（MAE）、平均偏差（MB）和相对误差（RE）分别如图7（a）～图7（c）所示，特别地，所有偏振波段的MAE 均小于0.009，显示出DPC较好的数据质量。

图7（d）～图7（f）为两载荷偏振测量偏差的统计分布，可以看出不同偏振度下的结果一致性较好。通过两载荷偏振测量结果的交叉对比，结果显示出DPC 偏振测量精度能够满足设计要求。

3.2 初步反演结果

基于2022 年12 月的“偏振交火”载荷观测数据反演的全球PM2.5空间分布如图8 所示。可以看出，反演的全球陆地PM2.5的空间分布基本合理，其中PM2.5高值区域主要分布在中国东北地区和印度北部；中度PM2.5污染的地区有中国东部、非洲北部国家和南美洲太平洋沿岸国家；轻微PM2.5污染的地区有澳洲中部地区和墨西哥东部沿海地区。其中印度北部地区，如图9（a）所示，主要是受城市地区快速工业化和乡村地区生物质燃烧的影响；中国华北地区，如图9（b）所示，主要是受城市化和工业化的影响；澳洲中部地区，如图9（c）所示，主要是受扬沙天气的影响。秘鲁经济上形成了以利马为依托的西部沿海城市群，PM2.5污染在一定程度是利马的首都效应，如图9（d）所示。PM2.5全球空间覆盖的不完整主要是由于AOD 反演的异常值以及气象再分析数据中边界层高度过低的影响。

图8 “偏振交火”反演的全球PM2.5空间分布（2022 年12 月）Fig.8 Global spatial distribution of PM2.5 from the PCF retrieval framework（December 2022）

图9 “偏振交火”反演的特征区域PM2.5空间分布（2022 年12 月）Fig.9 Spatial distribution of PM2.5 in the characteristic regions from the PCF retrieval framework（December 2022）

以中国环境监测总站（http：//www.cnemc.cn/）发布的2 026 个PM2.5地面监测站点的观测数据为标准，对于2022 年12 月基于“偏振交火”载荷观测数据反演的PM2.5数据做真实性检验，验证结果如图10 所示，共有1 547 个样本点。用于评价反演精度的指标为皮埃尔森相关系数（R）、RMSE 以及落在期望误差范围内的百分比，期望误差为±(15 μg·m-3+30%)。

图10 “偏振交火”反演的PM2.5验证Fig.10 Validation map of PM2.5 from the PCF retrieval framework

验证结果显示，“偏振交火”反演的PM2.5与地面监测的PM2.5之间具有较好的一致性，相关系数（R）为0.684，RMSE 值为16.28，数据高达88.36%落入了期望误差范围之内。这表明基于“偏振交火”技术生产的AOD 和FMF 产品在PMRS 物理模型下反演的PM2.5数据在中国区域具有较高的精度，显示了较好的数据质量和反演结果，初步达到了“偏振交火”的预期应用目标。

4 结束语

本文首次针对大气环境监测卫星上的“偏振交火”载荷设计和应用策略进行了介绍，并初步评估了在轨应用效果，交叉定标和“交火”反演结果均达到了预期应用目标，初步显示了“偏振交火”方案在气溶胶污染监测方面的应用潜力。但作为该方案的首次提出和应用，在遥感应用方法和在轨效果评估上仍有待进一步深入探讨和评估，在交叉定标上将进一步完善像元级的辐射和偏振交叉定标，并开展相关真实性检验；在“交火”反演应用上将进一步完善物理机制反演PM2.5的方法，以及非物理机制的反演方法，开展更广泛的精度验证，实现近地表细颗粒物卫星遥感的精度提升，充分发挥“偏振交火”卫星遥感的应用效能。