环境减灾二号A/B卫星大气校正仪数据处理方法及初步在轨评估

刘振海 丛强 黄红莲 雷雪枫 谢艳清 王宇轩 陶菲 赵鑫鑫 宋茂新 邹鹏 侯伟真 林军 李正强 洪津

(1 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，合肥 230031) (2 航天东方红卫星有限公司，北京 100094) (3 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) (4 中国资源卫星应用中心，北京 100094)

在地物观测定量遥感应用中，地物目标信息的提取会受到大气效应的影响，因此，大气校正的主要目标就是去除大气干扰、恢复地面真实信息，准确的大气校正是卫星遥感定量化应用的前提与基础[1]。为此，国内外从不同思路出发开发了多种大气校正方法[2-3]，其中，基于大气辐射传输理论的大气校正方法是目前被普遍采用的大气校正模型，如6S/6SV，MODTRAN，FLAASH，ATCOR，ACORN等[4-5]。然而，此类基于辐射传输的大气校正方法需要输入相应的大气参数，由于大气气溶胶光学厚度(AOD)和水汽柱浓度(CWV)等影响较大且具有时空变化特性，因此最为关键[6-8]。目前，配置与被校正载荷同时同区域覆盖的大气校正载荷是可行途径之一，并逐渐发展成为大气校正的一个重要方向[1]。对于大气参数遥感方法，相较于强度(标量)观测，偏振探测对大气气溶胶微物理和光学特性更为敏感，且对地表偏振贡献相对不敏感，因此可以通过偏振探测方式实现对大气气溶胶综合参数的高精度探测[9]。目前，偏振遥感已成为国际上的研究热点，美国、欧洲等国家和地区已相继发射或计划发射多种类型偏振载荷[10]。环境减灾二号A/B卫星上装载的大气校正仪[11]即采用全偏振谱段同时探测的技术方案，通过穿轨扫描方式获取可全面覆盖主载荷同时同区域的大气参数信息。同时，作为环境减灾一号A/B接续卫星的唯一新增载荷，大气校正仪也是全球第1台幅宽达800 km的宽幅大气校正仪。环境减灾二号A/B卫星已于2020年9月27日在太原卫星发射中心以“一箭双星”方式成功发射，用于接替已经在轨超期运行的环境减灾一号A/B卫星，为国家在应急管理、环境保护、自然资源、水利、农业、林业、地震等方面的应用提供遥感数据支撑[12]。同步装载的大气校正仪可为16 m相机、高光谱成像仪和红外相机提供大气校正处理所需的大气参数，用于进一步提高载荷应用效能和遥感定量化水平。

大气校正仪是一种新型偏振遥感器，也是该类型遥感器的首次成功在轨运行，其技术原理和预处理方法均有别于以往在轨运行的其他遥感器，且基于大气校正仪单角度、多光谱偏振扫描数据的大气参数反演方法也是首次开发和应用。因此，对大气校正仪进行科学、有效的数据处理和载荷性能评估是大气校正仪数据产品生产和应用的前提。本文针对环境减灾二号A/B卫星装载的大气校正仪观测数据，在简要介绍仪器原理的基础上，较详细描述了载荷数据预处理、大气参数反演和大气校正的处理方法，并评估和展示了初步在轨应用效果，可为载荷的性能评价及进一步应用奠定基础。

1 仪器原理与数据处理方法

1.1 大气校正仪原理简介

大气校正仪采用分孔径和分振幅相结合的同时偏振测量方案，采用4个角度(0°，45°，90°，135°)检偏方式实现对目标线偏振态的前3个Stokes参量(I，Q，U)的测量。如图1所示，大气校正仪光学系统主要包括正交扫瞄镜组件、望远镜组件、Wollaston棱镜、分色片、聚焦透镜、干涉滤光片及双元探测器等[13]，文献[14-15]中对其光学系统各组成部分的特点和测量原理进行了相关描述。此外，大气校正仪还配置了星上辐射定标器和偏振定标器用于星上辐射和偏振定标。

环境减灾二号A/B卫星运行在太阳同步轨道，轨道高度约645 km，考虑到大气气溶胶探测地面分辨率需求[16]，大气校正仪瞬时视场(IFOV)设置为0.52°(9.1 mrad)，星下点分辨率约为6 km，幅宽达到800 km，与被校正载荷的幅宽相匹配。为实现地面场景的无缝拼接，大气校正仪设计扫描电机转速为69.96 r/min。在探测谱段配置方面，为了准确获取与被校正载荷同区域大气参数，大气校正仪共设置了9个谱段，其中：910 nm和865 nm谱段联合用于水汽探测；1380 nm谱段用于卷云识别；1610 nm和2250 nm谱段联合用于沙尘气溶胶反演和地气解耦；443 nm，865 nm，1380 nm谱段联合用于云识别；410 nm，443 nm，555 nm，670 nm，865 nm谱段联合用于增加气溶胶参数反演约束。指标辐亮度下大气校正仪所有谱段的实际信噪比达到57～76 dB，绝对辐射定标精度和偏振测量精度分别优于5%和0.005。

1.2 产品分级

环境减灾二号A/B卫星在环境减灾一号A/B卫星载荷数据分级的基础上，将标准科学数据产品分成L0～L2级，其中，大气校正仪和16 m相机的各级数据产品具体定义如表1所示，后者的大气校正后产品分级为L1B。

1.3 数据处理方法

从L0到L1级的数据处理为大气校正仪数据预处理，L1到L2级对应大气参数反演，在此基础上进行16 m相机图像的大气校正。按照数据处理先后顺序，依次进行数据预处理、大气参数反演和大气校正。

1.3.1 数据预处理与实现过程

大气校正仪数据预处理模块依次对分景后的L0级数据进行数据提取、参量质量监督、数据预校正、偏振解析、地理定位及L1级产品生成与归档等。L0到L1级产品生成过程如图2所示，关键模块处理方法和过程简述如下。

(1)对提取的数据进行参量监督，包括偏振通道有效性检测与偏振解析方法选择、载荷工作状态及平台参量异常检测等，对载荷工作状态及数据质量进行识别和异常告警。

(2)对原始数据进行初始校正，包括通道本底的计算和扣除、通道漂移校正及短波红外谱段的温度校正等[17-18]。

(3)对大气校正仪获取的对地观测数据按照文献[14]中方法进行解析，以获取目标的光谱偏振信息，最终转化为归一化辐亮度，见式(1)和式(2)。

(1)

(2)

(4)将大气校正仪在每个扫描位置的探测器指向矢量投影到地面点，进行地理定位。根据大气校正仪非成像、穿轨扫描的特点，构建大气校正仪的严密几何模型[19]，最后获得地面采样点中心大地经纬度和高度数据。地理定位精度可以采用海岸线检测法[20]或考虑空间响应函数的精确图像匹配方法[21]等进行评价。

注：DEM为数字高程模型。图2 大气校正仪L1级产品生成过程Fig.2 Production process of PSAC L1

1.3.2 大气参数反演与实现过程

在获取大气校正仪在轨观测的L1级数据基础上，需要进一步实现无云像元区域的AOD和CWV参数的反演，并生成对应的L2级产品。该部分对应过程如图3所示，具体实现描述如下。

(1)读取和检测大气校正仪观测得到的L1级数据，获取1景大气校正仪遥感图像中有效可用的各观测像元数据。同时，进行云检测与识别，实现大气校正仪观测数据中有云和无云像元的识别，生成对应的云检测结果。

(2)考虑典型气溶胶模型、基于主成分分析(PCA)多光谱地表模型[22-23]和地表双向偏振分布函数(BPDF)模型[9，24]，实现对大气校正仪偏振遥感观测的矢量辐射传输模拟[25-26]，并建立对应的标量和偏振观测查找表。

(3)选取无云像元的大气校正仪多光谱标量和偏振观测数据，进行地表贡献部分的估算，进而进行地气解耦和反演建模，通过参数组合的遍历和迭代实现气溶胶和地表参数的联合反演。

(4)在反演获取AOD参数产品的基础上，进一步进行水汽参数的反演及气溶胶影响的校正[27]，输出大气校正的水汽反演产品。

(5)实现对云识别、气溶胶参数和水汽参数反演的日志建立及反演产品数据文件的归档管理。

图3 大气校正仪大气关键参数反演过程Fig.3 Inversion process of key atmospheric parameters for PSAC

1.3.3 大气校正与实现过程

基于大气校正仪同步反演获得的L2级产品数据，通过对无云区域的主载荷16 m相机L1A级数据图像进行同步的大气辐射校正、邻近效应校正，得到同步大气校正后的地表反射率，即主载荷16 m相机L1B级数据产品。该部分对应过程如图4所示，具体实现描述如下。

图4 16 m相机数据大气校正过程Fig.4 Atmospheric correction process of 16m camera data

(1)根据分景编目，对大气校正仪和16 m相机的L2级数据产品进行初步匹配，并且根据大气校正仪的云识别结果，对分景图像中的无云区域，根据经纬度信息进行16 m相机L1A级数据产品和大气校正仪L2级数据产品的逐像元匹配。

(2)根据16 m相机的谱段设置和光谱响应函数，在海拔高度、不同太阳几何、观测几何和气溶胶模型下进行大气辐射传输计算，构建大气校正查找表。

(3)根据大气校正仪同步反演的水汽含量、气溶胶参数，针对多光谱图像的成像时刻和观测几何，在大气校正查找表中查找对应的大气吸收和大气散射影响，以其作为输入参数进行大气校正中的辐射校正。

(4)根据16 m相机的空间分辨率进行多光谱图像的邻近效应校正。

(5)得到16 m相机的地表反射率产品(即L1B级数据产品)，并对其进行质量检测和归档，实现16 m相机遥感图像的大气同步校正。

2 初步在轨评估

大气校正仪在轨初步应用效果分析主要从载荷数据预处理、大气参数反演和16 m相机大气校正3个方面开展。

2.1 预处理结果分析

本文连续统计了多轨大气校正仪遥测和遥感数据，电机转速、载荷电压、电流、温度等遥测量均在正常范围内，载荷科学数据质量均正常，未出现参量质量监督异常标志。

图5和图6分别展示了2台大气校正仪不同谱段各1景的光照信息解析结果，颜色表示归一化幅亮度值。图6依据的L0级数据文件名为HJ2A-PSAC-20210318-049-072-L00000114782.RAW，分别为环境减灾二号A卫星910 nm和1380 nm谱段I，Q，U参量归一化辐亮度图，其中：标量图与偏振分量图对比差异明显，1380 nm谱段探测到明显卷云信号。图7依据的L0级数据文件名为HJ2B-PSAC-20210201-111-088-L00000083287.RAW，分别为B卫星410 nm和2250 nm谱段I，Q，U参量归一化辐亮度图，其中：2250 nm谱段偏振分量由于受气溶胶影响较小，显示了较丰富的地表特征，而410 nm谱段偏振分量由于受强瑞利散射影响而几乎显示不出地表特征。

图5 环境减灾二号A卫星大气校正仪部分谱段I，Q，U参量解析结果Fig.5 Results of I, Q, U parameters in several spectrum of PSAC on HJ-2A satellite

图6 环境减灾二号B卫星大气校正仪部分谱段I，Q，U参量解析结果Fig.6 Results of I, Q, U parameters in several spectral bands of PSAC on HJ-2B satellite

图7展示了基于海岸线检测方法对环境减灾二号A/B卫星大气校正仪地理定位精度的初步评估结果。图像为大气校正仪443 nm，555 nm，670 nm谱段合成的伪彩图，图像的水陆交界线与海岸线基本一致。采用考虑大气校正仪空间响应函数的自动海岸线检测方法，对大气校正仪定位误差进行评估，大气校正仪在沿轨和穿轨2个方向上的最大地理定位误差均不超过0.5像元或者3 km，定位精度能够满足应用需求。

图7 大气校正仪地理定位结果Fig.7 Geolocation results of PSAC

2.2 初步反演结果与验证

以典型雾霾区域大气校正仪反演得到陆地上空AOD产品为例，通过选择成像时间相差0.5 h左右的MODIS气溶胶产品，进行空间分布效果的定性对比。这里采用大气校正仪于2020年11月初在我国东部(山东及周边)和中部(陕西及周边)地区的2次成像数据，对应的L1级数据文件名分别为HJ2A_PSAC_E116.9_N35.8_20201106_L10000015715.hdf5和HJ2B_PSAC_E110.4_N35.8 _20201109_L10000017121.hdf5。

大气校正仪的AOD产品空间分辨率与L1级产品空间分辨率一致，约为7 km，所采用的MODIS的AOD产品的空间分辨率为10 km，对应的谱段均为550 nm。从图8～11可以看出：大气校正仪反演得到的AOD产品空间分布与MODIS的具有较好的一致性；然而，由于二者成像时间一般相差在0.5 h左右，云和气溶胶的空间分布会略有变化。此外，大气校正仪的AOD产品空间分辨率要显著高于MODIS产品，且空间分布的细节更加丰富，具备对大范围区域雾霾分布的有效监测能力。

注：成像时间为2020年11月6日03:16:16(UTC)。图8 山东及周边的大气校正仪合成图像Fig.8 Composite images in Shandong and surrounding areas by PSAC

注：大气校正仪与MODIS成像时间相差约0.5 h。图9 基于大气校正仪和MODIS获取的山东及周边上空AOD产品对比Fig.9 Comparison of AOD products over Shandong and surrounding areas obtained by PSAC and MODIS

注：成像时间为2020年11月9日03:42:57(UTC)。图10 陕西及周边的大气校正仪合成图像Fig.10 Composite images in Shaanxi and surrounding areas by PSAC

注：大气校正仪与MODIS成像时间相差约0.5 h。图11 基于大气校正仪和MODIS获取的陕西及周边上空AOD产品对比Fig.11 Comparison of AOD products over Shaanxi and surrounding areas obtained by PSAC and MODIS

利用目前广泛使用的全球气溶胶自动观测网(AERONET)数据对大气校正仪AOD(550 nm谱段，无量纲)和CWV(单位：g/cm2)产品的精度进行评估。本次测试共获取了500多组匹配数据，大气校正仪AOD和CWV产品与基于地基AERONET数据的对比结果如图12所示。图12中，EE20表示基于大气校正仪反演的AOD产品的期望误差(EE)为±(0.05+0.2τAERONET)，EE10表示CWV的EE为±(0.20+0.1νAERONET)。其中，τAERONET和νAERONET分别为地基AERONET站点获取的AOD值和CWV值。统计结果显示：基于大气校正仪反演的AOD产品的误差落在EE20范围内的比例为68.62%，CWV产品的误差落在EE10范围内的比例为95.39%[28]，比例均大于68.27%，因此可以认为基于大气校正仪反演的AOD和CWV产品均达到上述精度要求。

注：选取与地面站点同时同覆盖的数据作为验证点，颜色表示散点密度分布(散点个数)。图12 大气校正仪AOD和CWV产品基于AERONET数据的验证结果Fig.12 Verification results of PSAC AOD and CWV products based on AERONET data

2.3 大气校正效果

根据第2.2节的大气校正方法和过程，选择环境减灾二号A/B卫星16 m相机的L1A级图像产品和对应的大气校正仪L2级产品数据，根据大气校正仪获取的大气光学特性参数对16 m相机L1A级图像进行大气校正，得到地表反射率产品，目视对比和判断大气校正后的图像与未经大气校正的原始图像的差异。图13为我国湖北咸宁市及周边的环境减灾二号A卫星多光谱图像校正前后对比，图中包含了城市地区和山区。图14为印度地区的环境减灾二号B卫星多光谱图像校正前后对比，主要是平原。从图13和图14中可以看出：无论是城市、山区，还是平原，大气校正后图像均比校正前清晰，对比度明显提高，图像目视效果得到了较好的改善。这说明大气校正可以有效去除气溶胶、雾霾和薄云等大气干扰，提高图像质量。

注：基于2020年12月21日16 m相机CCD3图像数据。图13 湖北咸宁市及周边的环境减灾二号A卫星多光谱图像大气校正前后对比Fig.13 Comparison of HJ-2A satellite multi-spectral images before and after atmospheric correction over Xianning, Hubei

注：基于2020年11月5日16 m相机CCD3图像数据。图14 印度地区的环境减灾二号B卫星多光谱图像大气校正前后对比Fig.14 Comparison of HJ-2B satellite multi-spectral images before and after atmospheric correction over India regions

由于受到大气的影响，卫星图像上的不同地物的光谱信息已经改变，图像中表观反射率光谱曲线已经不能正常反映它们在不同谱段的特性，大气校正在提高图像清晰度和提升图像质量的同时，可以获得更真实地表反射率。

对比大气校正后的图像目标反射率与地面同步实测反射率的误差，可以定量检验大气校正效果。本文选择敦煌高反场为验证点，地理位置为(40.475°N，94.380 6°E)，观测日期为2020年12月25日(环境减灾二号A卫星)和2021年1月25日(环境减灾二号B卫星)。选择2幅敦煌高反场图像，使用对应的大气校正仪的大气参数反演结果(L2级数据)进行大气校正，得到地表反射率图像。利用16 m相机的光谱响应函数，对同步测量的目标反射率进行谱段匹配，得到谱段等效反射率。

选择高亮目标区域的平均反射率，对比实测的谱段等效反射率，结果如表2所示。可以看出：16 m相机的所有谱段校正后反射率与实测反射率的相对误差基本优于10%，定量地说明了大气校正的有效性。

表2 敦煌高反场大气校正后的反射率对比结果Table 2 Comparison results of reflectance after atmospheric correction over Dunhuang high reflectance site

3 结束语

本文针对环境减灾二号A/B卫星大气校正仪数据处理方法进行介绍，并评估和展示了部分在轨初步应用效果，大气参数反演和16 m相机多光谱图像大气校正效果均满足应用指标要求，同步大气校正时效性能够满足准实时、业务化应用需求，初步显示了大气校正仪在大气校正和环境监测等方面的应用潜力。针对国产大气校正仪等采用多光谱、单角度观测的偏振遥感器，建议进一步挖掘其在环境监测等领域的应用潜力，在信息量分析的基础上研究如何充分利用多光谱的标量和偏振探测信息约束大气和地表多个关键参数的联合反演，为我国单角度偏振系列卫星遥感器的发展和广泛应用提供关键反演理论和算法支撑。此外，建议进一步对同卫星平台装载的高光谱和红外相机的同步大气校正和应用效果开展评价，深入挖掘大气校正仪从可见光至红外谱段大气校正中的应用价值，充分发挥大气校正载荷效能，进一步提升我国在环境减灾等方面的遥感定量化水平。