基于同步实测水体光谱的MODIS图像二类水体大气校正 ——以太湖为例

论文摘要

由于定量遥感的迅速发展,精确的大气校正日渐重要。对于水色遥感,一类大洋水体的大气校正方法已经较为成熟。二类水体,尤其是二类内陆湖泊水体遥感影像的大气校正一直是水色定量遥感发展的最大问题。由于二类水体成份多样且区域气溶胶构成复杂,使用默认气溶胶参数的大气校正通常会产生较大误差,因此研究区域气溶胶特征变化对于提高大气校正精度意义重大。论文使用2011年4月19日、2011年9月3日、2011年11月12日和2012年11月13日共6期MODIS LIB 500米分辨率影像为研究对象,以太湖为研究区,结合同步实测水体光谱数据以及历史气象数据,根据辐射传输理论模型研究适合于太湖二类水体的大气校正方法。针对于太湖复杂的大气环境,通过构建适合于太湖地区的大气校正参数查找表,提高太湖地区的MODIS图像的大气校正精度。论文取得如下研究成果：1.辐射传输的模拟。对6S大气校正参数进行了敏感性分析,包括大气模式、气溶胶模式、气溶胶粒子、气溶胶浓度和观测几何对大气校正的影响。研究认为：区域中大气模式中的大气水汽和臭氧含量对大气校正影响不大,不同大气模式校正后的反射率变化低于0.2%；气溶胶浓度数据可通过大气垂直能见度计算获取,随着能见度增加,校正后的反射率逐渐变低,当能见度变化在5-20km范围是降幅最为显著：当能见度大于20km时,校正结果受其影响较低,可通过目视影像判别大气垂直能见度进行大气校正；气溶胶模式的选择则对大气校正影响显著,不同的气溶胶粒子混合比例不仅会影响校正结果的精度,也会造成光谱曲线形状的偏差。2.综合对大气校正参数敏感性的分析,利用不同季节的实测光谱和卫星影像数据,以及历史气象数据,研究了区域大气模式和气溶胶特征及其变化,根据不同季节特点构建了区域大气校正参数查找表。通过AERONET太湖站提供的近三年的水汽数据,计算每月大气水汽含量的平均值；通过6S自带大气模式中提供的臭氧含量拟合出每月臭氧含量。结合同步点的实测光谱数据和不同气溶胶粒子组合的大气校正结果,根据季节气候特征、光谱曲线特征、大气校正相对误差,对气溶胶粒子混合比例进行优化,再经过微调,最终确定了太湖地区春季,夏季和秋季的气溶胶类型,构建了区域大气校正参数查找表。3.根据构建的大气校正参数查找表进行了MODIS图像的大气校正。校正后的水体遥感反射率与实测水体遥感反射率相比,各波段的线性关系良好,R2大部分都达到了0.8以上。MODIS前4个波段的平均相对误差分别是17.2%、70.7%、22.4%和10.6%,平均绝对误差分别为0.31%、0.4%、0.35%和0.28%。b2波段（859nm）绝对值低,但由于大气散射信号占主导而水体反射率微弱导致相对误差大。4.将校正结果与大气顶面反射率、FLAASH校正结果、默认参数的6S模型校正结果和NIR-SWIR模型校正结果进行了比较,表明本文校正结果无论在数值上还是光谱形态上都更为接近实测数据,且具有更强的适用性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 研究目标、研究内容和技术路线
• 1.3.1 研究目标
• 1.3.2 研究内容
• 1.3.3 技术路线
• 第2章 研究区与数据
• 2.1 研究区概况
• 2.2 遥感影像数据及预处理
• 2.3 水体光谱数据
• 2.4 气象资料
• 2.5 数据处理和分析
• 2.5.1 影像数据处理
• 2.5.2 光谱数据处理
• 2.5.3 方差分析
• 2.5.4 误差计算
• 第3章 大气校正参数的敏感性分析
• 3.1 辐射传输理论
• 3.2 6S辐射传输模型
• 3.3 敏感性分析
• 3.3.1 大气模式的影响
• 3.3.2 气溶胶模式对大气校正的影响
• 3.3.3 气溶胶粒子对大气校正的影响
• 3.3.4 气溶胶浓度对大气校正的影响
• 3.3.5 卫星观测几何对大气校正的影响
• 第4章 大气校正参数表的优化
• 4.1 大气模式的优化
• 4.2 气溶胶模式的优化
• 4.2.1 数据选取
• 4.2.2 按照季节优化
• 4.2.3 按照水体光谱优化
• 4.2.4 气溶胶模式微调
• 4.3 气溶胶优化结果分析
• 第5章 大气校正结果验证和对比
• 5.1 基于优化大气校正参数表的6S大气校正
• 5.1.1 春季数据
• 5.1.2 夏季数据
• 5.1.3 秋季数据
• 5.1.4 结论对比
• 5.1.5 误差分析
• 5.2 大气校正结果的对比
• 第6章 结论与展望
• 6.1 研究结果
• 6.2 创新点
• 6.3 研究不足与展望
• 参考文献
• 致谢