北极区域的FY-3C/VIRR热红外通道定标精度评估

李卓敏 管 磊, 2, 3*

(1.中国海洋大学信息科学与工程学院,山东 青岛 266100;2.中国海洋大学三亚海洋研究院,海南 三亚 572024;3.青岛海洋科学与技术试点国家实验室 区域海洋动力学与数值模拟功能实验室,山东 青岛 266237)

引 言

北极区域的海表温度可以影响海冰的增长、冰雪的消融和表面大气能量的交换[1]。北极的温度变化和温度变化趋势大于北半球乃至全球的温度变化及趋势,该现象为北极放大现象[2]。北极海冰反照率的正反馈是造成北极放大现象的原因之一,北极区域温度的升高会造成北极高反照率的冰和雪的融化,进而导致表面吸收更多的太阳辐射,使温度进一步升高、冰雪覆盖量进一步减少[2];另外,温度反馈也是造成北极放大现象的原因,这是由于在表面温度升高时,高纬度地区辐射回大气的能量较低纬度地区少造成的[3]。因此,北极海温的监测对于监测全球气候变化具有重要的意义。

热红外遥感是观测海表温度的重要手段,热红外通道亮温(Brightness Temperature, BT)是反演海表温度的重要参数。卫星传感器的定标精度及其稳定性都会直接影响由观测值反演得到的数据产品的精度,因此,无论是基于浮标SST和热红外通道亮温进行系数拟合的多通道海表温度反演 (Multi-Channel SST, MCSST)算法[4]和非线性SST(Nonlinear SST,NLSST)算法[5],还是基于大气辐射传递模拟的系数拟合算法[6]和最优估计海表温度反演算法[7],其反演精度都非常依赖于卫星热红外通道的定标精度。此外,卫星热红外通道的定标精度对监测地球环境的变化、天气预报及监测气候变化有着至关重要的作用[8]。为了保证卫星热红外通道的定标精度,一些学者进行了关于卫星传感器交叉定标的研究。卫星传感器的交叉定标是量化目标传感器和参考传感器的观测值差异,进而使目标传感器的辐射量或亮温更接近参考传感器的过程。 Jiang等[9]以Terra卫星上搭载的 MODIS为参考传感器,使用RM(ray-matching)法对MSGI卫星上搭载的旋转增强型可见光红外成像仪(Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager, SEVIRI)通道4(3.9 μm)、通道9(10.8 μm)和通道10(12.0 μm)进行了交叉定标;Jiang等[10]将搭载于FY-2C卫星上的可见光自旋扫描辐射计(Stretched Visible and Infrared Spin Scan Radiometer,SVISSR)通道1(10.9 μm)、通道2(11.9 μm)、通道3(3.8 μm)与Terra/MODIS和Aqua卫星上搭载的大气红外探测器(Atmospheric InfraRed Sounder, AIRS)的对应通道进行交叉定标,使用的方法为辐射传输模型法;Liu等[11]以红外大气干涉仪(Infrared Atmospheric Sounding Interferometer,IASI)作为参考传感器,使用高光谱卷积的方法对COCTS红外通道进行了交叉定标。

国内外学者进行了一些卫星热红外通道定标精度的评估工作。Tobin等[12]以Aqua/AIRS为参考传感器,对Aqua/MODIS各通道的定标精度进行评估,结果表明MODIS各通道的亮温与AIRS观测亮温之差都在0.1 K以内。Hu等[13]以IASI和AIRS为参考传感器,对风云二号卫星热红外通道定标精度进行评估,进而进行校正,结果表明,风云二号卫星热红外通道亮温数据的偏差可达到1.1 K。徐娜等[14]以METOP-A/IASI为参考传感器,对FY-3A卫星上搭载的中分辨率光谱成像仪(Medium Resolution Spectral Imager, MERSI)热红外通道定标精度进行了评估,一年多的样本统计结果表明,MERSI的观测亮温高于IASI,年平均亮温偏差约(3.18±0.34) K,月平均的亮温偏差呈现季节波动特征,波动幅度约为0.8 K。Xu等[15]将FY-3C/MERSI和VIRR与IASI和SNPP卫星上搭载的跨轨红外测深仪(Crosstrack Infrared Sounder,CrIS)热红外通道亮温进行比较,结果表明MERSI与CrIS的亮温有较好的一致性,得到MERSI的偏差为-0.18 K,标准偏差为0.83 K;VIRR与CrIS 11 μm通道的平均偏差为-0.65 K,标准偏差为0.15 K,12 μm通道的平均偏差为-0.72 K,标准偏差为0.12 K。Wang等[16]研究了SNPP卫星上搭载的CrIS与MetOp-A和MetOp-B上搭载的IASI、Aqua卫星上搭载的AIRS传感器的辐射一致性,计算其亮温差异,结果表明:CrIS与在MetOp-A上的IASI和在MetOp-B上的IASI在长波IR(LWIR)和中波IR(MWIR)波段上非常吻合,相差0.1～0.2 K;CrIS与AIRS 的亮温差异在21个光谱区域中在0.1 K以内,在其余四个光谱区域中,其差值范围在0.15至0.21 K之间。杨天航等[17]以MetOp-A/B搭载的IASI为参考传感器,对FY-3D搭载的红外高光谱大气探测仪(HIRAS)观测亮温进行了评估,匹配点大多位于南北极区域,两者北极区域的亮温一致性比南极高,在低温目标环境下,长波和中波红外亮温的平均偏差在1 K以内,大多数通道在0.5 K以内,标准偏差小于2 K。

风云三号气象卫星是我国第二代极轨气象卫星,风云三号C卫星于2013年9月23日在太原卫星发射中心发射成功。 FY-3C卫星的轨道类型为近极地太阳同步轨道,轨道标称高度为836 km,轨道倾角为98.75°,降交点地方时为10:00am～10:20am。其上搭载的可见光红外扫描辐射计(Visible and Infrared Scanning Radiometer,VIRR)有通道4(11 μm)、通道5(12 μm)两个热红外通道。

由于MODIS观测亮温精度和稳定性较高,具有每年少于0.5%的响应波动[18],因此本文以Terra/MODIS为参考传感器,使用基于辐射传输模型的二重差分法对北极区域FY-3C/VIRR 11 μm、12 μm通道定标精度进行评估。

1 数据与预处理

1.1 数据

本文对FY-3C/VIRR北极区域热红外通道定标精度进行评估,时间范围为2016年3月,研究区域如图1所示。VIRR扫描辐射计L1数据由国家卫星气象中心处理分发,为5 min段数据,数据格式为HDF5。VIRR的扫描范围为±55.4°,刈幅宽度为2 800 km,星下点分辨率为1.1 km,包含10个通道,光谱范围为0.43～12.5 μm,各通道光谱特征如表1所示。其中通道3、通道4(11 μm通道)、通道5(12 μm通道)可用于海表温度反演,其噪声等效温差分别为0.3、0.2、0.2 K。

表1 FY-3C/VIRR各通道光谱特征

图1 研究区域

MODIS L1数据由NASA的1级数据和大气档案分发系统(The level-1 and Atmosphere Archive Distribution System, LAADS)下的数据分发中心(Distributed Active Archive Center, DAAC)处理和分发。TERRA卫星于1999年12月18日发射成功,其轨道高度为705 km,轨道倾角为98.5°,降交点地方时为10:30am。MODIS的扫描刈幅为2 330 km,星下点分辨率为1 km,共有36个光谱通道,光谱范围是0.4～14.4 μm,各通道光谱特征如表2所示。其中通道20、22、23、31(11 μm通道)、32(12 μm通道)可用于海表温度反演,其噪声等效温差分别为0.05、0.07、0.07、0.05、0.05 K。

表2 Terra/MODIS红外通道光谱特征

ERA-Interim数据为全球大气再分析数据,由欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)分发,其数据格式为NetCDF,本文使用的数据主要包括表面参数和大气参数两部分。其中表面参数包括海表温度SST、海表皮温(Sea Skin Temperature, SKT)、表面压强、总水汽含量、云覆盖量、10 m风速水平分量、10 m风速垂直分量、2 m温度、2 m露点温度等。此外,还包括经纬度、海陆模板等信息。本文使用的ERA-Interim数据空间分辨率为75 km,其大气参数和表面参数已等角度投影在0.75°×0.75°的网格中,包括每天0、6、12、18时四个时刻的数据[19]。

1.2 数据预处理

1.2.1 FY-3C/VIRR数据预处理

由于FY-3C/VIRR L1数据中存储的热红外通道数据集为卫星观测的计数值,因此需要将其进行预处理得到亮温[20]。

首先,将卫星观测计数值进行星上线性定标,公式为:

NLIN=SCCE+Of

(1)

其中,NLIN为利用星上线性定标系数计算得到的辐亮度,单位为mW/(m2·cm-1·sr);SC为星上线性定标系数;CE为卫星观测计数值;Of为星上线性定标偏移量。每条扫描线给出一组线性定标系数和偏移量。

第二步,进行辐亮度非线性订正,公式为:

(2)

其中,N为非线性订正得到的辐亮度;b0、b1、b2为地面定标时给出的订正系数,每个红外通道有一组。

第三步,计算有效黑体温度,所用的普朗克公式如下:

(3)

第四步,计算黑体温度,公式为:

(4)

其中,TBB为黑体温度,A、B为常数。根据以上四步预处理得到的VIRR 11 μm、12 μm通道亮温。

1.2.2 TERRA/MODIS数据预处理

TERRA/MODIS L1B数据中给出的热红外通道数据集为计数值,需进行预处理得到亮温[21]。首先将MODIS热红外通道的计数值转化为辐射量,计算公式为:

L=radiancescales×(SI-radianceoffsets)

(5)

其中,L为辐射量,单位为W/(m2·μm·sr);radiance scales和radiance offsets分别为定标系数和定标偏移量。然后根据普朗克公式将辐射量转化为亮温,所用的普朗克公式如下:

(6)

其中,T为黑体温度;C1、C2与1.2.1中的值相同;λ为波长。预处理得到MODIS 11 μm、12 μm通道亮温。

2 方法与结论

本文使用二重差分法进行VIRR观测亮温的评估。本文首先对VIRR和MODIS观测亮温数据等进行等角度投影,然后设置阈值进行匹配得到匹配数据集;将匹配数据集对应的Era-Interim大气参数、表面参数、卫星天顶角信息以及VIRR和MODIS 11 μm、12 μm通道光谱响应曲线输入大气辐射传输模型MODTRAN,得到两者模拟亮温,进而计算两者模拟亮温之差;根据两者观测亮温之差DIFF和模拟亮温之差spectral Diff计算得到两者二重差分值DD:

DD=DIFF-spectral DIFF

(7)

DIFF=VIRR BT-MODIS BT

(8)

spectral Diff=VIRR simulatedBT-MODIS simulated BT

(9)

流程图如图2所示。

图2 VIRR热红外通道定标精度评估流程图

2.1 匹配数据集的生成

对于预处理得到的VIRR和MODIS的观测亮温数据VIRR BT和MODIS BT分别进行3×3区域内局部标准偏差(Local Standard deviation, LSD) 的计算,以作为VIRR和MODIS数据匹配的限制条件。将VIRR BT和MODIS BT分别投影到0.01°×0.01°的网格中,同时将两者的局部标准偏差、卫星天顶角、小时、分钟等时间信息等也进行投影,便于之后匹配数据集的生成,投影时对落入同一网格内的数据进行平均。控制时间窗口为20 min,选择两者观测亮温3×3区域局部标准偏差小于0.1 K且卫星天顶角小于5°的像元作为匹配数据集,以去除大气路径长度不同以及云覆盖造成的影响。匹配共得到92 881个匹配点,其中白天59 255个匹配点;夜间33 626个匹配点。计算得到两者观测亮温之差DIFF。

2.2 VIRR与MODIS两通道模拟亮温的计算

由于VIRR与MODIS光谱响应有所不同,如图3所示,其中黑色线为VIRR的光谱响应曲线,蓝色线为MODIS的光谱响应曲线,因此两者观测亮温直接作差不能表征其差异,需用两者观测亮温之差减去两者光谱差异,得到两者实际差异,光谱差异即两者模拟亮温之差。本文运用MODTRAN计算VIRR与MODIS两通道的模拟亮温。MODTRAN是由美国空军地球物理实验室研制的大气辐射模拟计算程序,广泛运用于遥感领域的大气校正。MODTRAN模拟需要输入大气温度廓线、大气湿度廓线、大气压强、大气臭氧质量混合比、海表面温度、海表面发射率信息,以及波段的光谱响应曲线、传感器卫星天顶角等[22]。

(a) 11 μm通道

MODTRAN输入所需的大气和海面参数可从ERA-Interim数据中得到,此外还需获得卫星天顶角及两通道的海表发射率数据。由于ERA-Interim数据的空间分辨率为75 km,VIRR和MODIS数据的空间分辨率分别为1和1.1 km, Era-Interim数组对应的卫星天顶角需从卫星数组中得到,根据卫星数据和ERA-Interim数据的经纬度找到距离卫星像元最近的四个ERA-Interim数据点,使这四个点的卫星天顶角值等于卫星像元的卫星天顶角值,从ERA-Interim数据点被赋值第二个卫星天顶角起,就需和该ERA-Interim数据点与前一个卫星天顶角对应卫星点的距离进行比较,保留距离较近的卫星点的卫星天顶角。热红外通道发射率基于爱丁堡大学发布的海水发射率查找表(https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/17?show=full)进行计算,该查找表为四维数组,分别为波长、海表温度、风速、卫星天顶角,根据ERA-Interim点对应的SST、风速及卫星天顶角分别对11 μm、12 μm通道的数据进行线性插值,每个像元得到相邻两个时刻的海表发射率。

将VIRR和MODIS匹配点对应的Era-Interim大气和海面参数、卫星天顶角、海表发射率、光谱响应曲线分别输入MODTRAN进行模拟,得到两者的模拟亮温,将模拟亮温进行双线性插值,使其分辨率与卫星观测亮温一致,得到VIRR simulated BT和MODIS simulated BT,计算得到模拟亮温差spectral Diff,结果如表3所示。其中VIRR与MODIS模拟亮温白天11 μm通道的平均差值(bias)为-0.38 K,标准差(Standard Deviation, STD)为0.04 K,中值(median)为-0.38 K,稳健标准差(Robust Standard Deviation, RSD)为0.03 K,12 μm通道的平均差值为-0.52 K,标准差为0.09 K,中值为-0.51 K,稳健标准差为0.13 K;夜间11 μm通道的平均差值为-0.41 K,标准差为0.04 K,中值为-0.41 K,稳健标准差为0.05 K,12 μm通道的平均差值为-0.51 K,标准差为0.09 K,中值为-0.49 K,稳健标准差为0.07 K。结果表明白天和夜间VIRR与MODIS的模拟亮温之差无明显差异,12 μm通道的平均差值和标准差较11 μm通道更大。VIRR与MODIS白天和夜间两通道模拟亮温关系如图4所示,从图中可以看出VIRR和MODIS模拟亮温的差值分布较为集中,其标准差较小。

表3 VIRR与MODIS两通道模拟亮温之差

2.3 VIRR与MODIS两通道二重差分值的计算

将VIRR与MODIS观测亮温的差值DIFF与模拟亮温的差值spectral Diff相减,得到两者的实际差值,即二重差分值DD,二重差分值统计结果如表4所示,白天11 μm通道平均偏差为-0.41 K,标准偏差为0.26 K,中值为-0.42 K,稳健标准偏差为0.24 K,12 μm通道平均偏差为-0.47 K,标准偏差为0.30 K,中值为-0.47 K,稳健标准偏差为0.30 K;夜间11 μm通道平均偏差为-0.35 K,标准偏差为0.21 K,中值为-0.36 K,稳健标准偏差为0.13 K,12 μm通道平均偏差为-0.44 K,标准偏差为0.22 K,中值为-0.46 K,稳健标准偏差为0.15 K。图5为MODIS观测亮温加上VIRR与MODIS光谱差异与VIRR观测亮温的关系图,由于MODIS观测亮温与VIRR观测亮温之间存在光谱差异,所以该图像更能表征VIRR亮温与MODIS亮温的真实差异,从图中可以看出在白天,亮温值较高时的差异大于亮温值较低时的差异,而在夜间无此情况,因此白天的标准偏差略大于夜间。另外,在260～265K之间,出现了观测亮温明显低于模拟亮温的情况,可能是由于云覆盖造成的。

表4 VIRR与MODIS 11 μm、12 μm通道二重差分值

(a) 白天 11 μm通道

3 总结

本文使用二重差分法进行北极区域VIRR热红外通道定标精度的评估,VIRR与MODIS共得到92 881个匹配点,其中白天匹配点个数为59 255个,夜间匹配点个数为33 636,将VIRR与MODIS匹配数据集对应的大气参数、表面参数、卫星天顶角信息以及VIRR和MODIS 11 μm、12 μm通道光谱响应曲线输入大气辐射传输模型MODTRAN,得到两者模拟亮温,进而消除了VIRR与MODIS的光谱差异;得到两者的比较结果为:白天11 μm通道平均偏差为-0.41 K,标准偏差为0.26 K,中值为-0.42 K,稳健标准偏差为0.24 K,12 μm通道平均偏差为-0.47 K,标准偏差为0.30 K,中值为-0.47 K,稳健标准偏差为0.30 K;夜间11 μm通道平均偏差为-0.35 K,标准偏差为0.21 K,中值为-0.36 K,稳健标准偏差为0.13 K,12 μm通道平均偏差为-0.44K,标准偏差为0.22 K,中值为-0.46 K,稳健标准偏差为0.15 K。结果表明在北极区域,FY-3C/VIRR热红外通道定标精度较高,有力地支撑了北极区域海表温度的反演精度。