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                    衛星遙感數據即得即用(RTU)產品集 II 區論文(已發表) ? 版本 ZH3 Vol 5 (4) 2020
                    下載
                    中國區域大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品
                    An atmospheric-terrain-BRDF coupled corrected surface reflectance product in China
                    ?>>
                    : 2020 - 04 - 14
                    : 2020 - 12 - 10
                    : 2020 - 04 - 30
                    : 2020 - 12 - 30
                    极速快三
                    2443 15 0
                    摘要&關鍵詞
                    摘要:在Landsat 5高精度正射影像的基礎上,挑選高質量、無云的影像數據,經過大氣–地形–BRDF耦合校正處理,消除大氣散射和吸收、地形起伏以及地表二向反射(Bidirectional Reflectance Distribution Function,BRDF)對地表反射率反演的影響,生成了2009年中國區域的全要素地表反射率產品。數據空間分辨率為30 m,包含完整的數據文件、質量文件以及元數據文件。作為即得即用(Ready To Use,RTU)產品的一種,大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品可應用于地表覆蓋變化調查、遙感地表參數定量反演、全球變化研究等領域。
                    關鍵詞:地表反射率;定量反演;陸地衛星;大氣–地形–BRDF耦合校正
                    Abstract & Keywords
                    Abstract:?In order to eliminate the influences of atmospheric scattering and absorption, terrain fluctuation, and solar-viewing geometry, coupled atmospheric-topographic-BRDF correction was performed on the Landsat 5 ortho-rectified images covering the whole of China in 2009. In this way, a new land surface reflectance product was created. The spatial resolution of this product is 30 meters. The file folder contains a data file, a quality attribute file, and a metadata file. This new product is valuable for land cover change monitoring, quantitative retrieval of land surface parameters , global change studies, etc.
                    Keywords:?land surface reflectance;?quantitative retrieval;?Landsat satellite;?atmospheric-terrain-BRDF coupled correction
                    數據庫(集)基本信息簡介
                    數據庫(集)名稱中國區域大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品
                    數據作者張兆明、唐朝、何國金、彭燕、龍騰飛、冷宛春
                    數據通信作者何國金(hegj@aircas.ac.cn)
                    數據時間范圍2009年
                    地理區域中國
                    空間分辨率30 m
                    數據量349 GB
                    數據格式*.TIF
                    數據服務系統網址ftp://bigrs-info.com/public/China-LSR-2009/
                    http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/975
                    基金項目中國科學院A類先導專項(XDA19090300);國家自然科學基金項目(61731022)
                    數據庫(集)組成數據集共包括540個文件夾,每個文件夾包含數據文件(分波段存儲,TIF格式)、質量文件(QA)以及元數據。
                    Dataset Profile
                    TitleAn atmospheric-terrain-BRDF coupled corrected surface reflectance product in China
                    Data corresponding authorHe Guojin (hegj@aircas.ac.cn)
                    Data authorsZhang Zhaoming, Tang Chao, He Guojin, Peng Yan, Long Tengfei, Leng Wanchun
                    Time range2009
                    Geographical scopeChina
                    Spatial resolution30 m
                    Data volume349 GB
                    Data format*.TIF
                    Data service system<ftp://bigrs-info.com/public/China-LSR-2009/>
                    <http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/975>
                    Source of fundingStrategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences (XDA19090300); National Natural Science Foundation of China (61731022).
                    Dataset compositionThe dataset consists of 540 file folders in total. Each file folder contains a data file in TIFF format, a quality attribute file, and a metadata file in txt format.
                    引 言
                    對地觀測領域已經步入大數據時代,每天接收的衛星遙感數據呈爆炸式增長。通常,衛星遙感數據以原始影像數據產品(Digital Number值,即DN值)的形式提供給用戶。DN值沒有明確的物理意義,不同時間、不同地點、不同傳感器的DN值不具可比性,遙感數據用戶難以直接使用。
                    為充分挖掘海量衛星數據的應用價值,迫切需要在原始影像數據的基礎上進行輻射定量化處理,研發用戶能直接使用的“即得即用”(Ready To Use,RTU)產品[1]。地表反射率(Land Surface Reflectance,LSR)是最基本的遙感RTU產品之一,是開展遙感土地利用分類、長時序地表覆蓋變化檢測等應用的基礎。
                    為了從原始衛星影像數據得到精確的地表反射率,需要綜合考慮傳感器輻射定標、大氣散射和吸收、地形起伏以及地表二向反射(Bidirectional Reflectance Distribution Function,BRDF)的影響。目前已有的地表反射率產品通常只考慮了傳感器輻射定標和大氣散射及吸收的影響[2]。在地形起伏地區,地表接收的輻射能量和傳感器所接收的信號要受到地形起伏的影響。表現在遙感圖像上,陰坡上的像元接收到的入射輻照度較弱、亮度值較低;與此相反,陽坡上的像元接收到的入射輻照度較強、亮度值較高。這樣,處在陽坡和陰坡的同類地物的像元亮度值并不相同,而不同地物卻可能具有相同或相近的亮度值。這種光譜信息的失真,嚴重影響了山區遙感圖像的信息提取精度。地形校正的目的是減弱或消除地形起伏對傳感器接收信號的影響,恢復地物在水平地表條件下的真實反射率。而由于BRDF效應的存在,在大氣和地形條件相同的情況下,同一衛星傳感器不同時相的遙感影像由于太陽天頂角和太陽方位角的變化,以及同一時間不同衛星傳感器影像之間由于觀測天頂角和觀測方位角的不同,這些因素都會導致同一地物的地表反射率出現差異,為了得到更精確的地表反射率RTU產品,需要研發大氣–地形–BRDF耦合校正技術,從而生成大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品。
                    1 ? 數據采集和處理方法
                    1.1 ? 數據采集方法
                    選擇中國遙感衛星地面站接收的Landsat 5衛星數據,覆蓋中國全境,數據獲取時間為2009年,盡可能選擇無云、高質量的影像數據,所有數據均做過高精度的正射校正處理。
                    1.2 ? 數據處理方法
                    在對衛星原始影像各波段數據做高精度輻射定標的基礎上,針對衛星傳感器參數特點,利用6S輻射傳輸模型逐像元計算的方式模擬大氣散射和吸收影響。6S模型需要的輸入參數利用NCEP(National Centers for Environmental Prediction,美國國家環境預報中心)再分析資料或者與衛星過境時間同步的MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光譜儀)大氣參數產品(大氣水蒸汽含量、氣溶膠光學厚度、臭氧含量等),具體處理過程參見文獻[3]。地形校正利用改進C地形校正算法,該算法具有較好的地形影響去除效果[4]。BRDF校正利用C因子法[5],將地表反射率調整到同一“太陽-地表-傳感器”觀測幾何下,從而減小太陽角度及衛星觀測角度變化對地表反射率反演的影響。通過上述處理,最終實現傳感器輻射定標、大氣、地形和BRDF全要素耦合校正,得到地表反射率。
                    假設太陽天頂角為z,太陽方位角為φ,傾斜坡面的坡度和坡向分別為SA,坡面太陽入射角為i,改進C地形校正模型計算過程如下[4]
                    T\(=\frac{\mathit{cos}z+c{h}_{0}^{-1}}{\mathit{cos}i+c{h}_{0}^{-1}h}\) (1)
                    (2)
                    (3)
                    (4)
                    其中,T為地形校正系數,h為天空因子,h0 為cosi等于0時的天空因子,c為回歸系數,c=b/m, b和m可以通過在圖像上自動選取樣點,對地形校正前地表反射率和cosi之間的關系進行回歸分析得到。
                    在實際計算時,利用NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,歸一化差值植被指數)區分植被和非植被地表,以NDVI=0.4為閾值,把影像分為植被區和非植被區,同時將坡度分級,分別統計c系數。
                    BRDF校正模型表達式如下:
                    (5)
                    ρ 為對應于波長λ、觀測角度Ω(觀測天頂角和方位角)和太陽照射角度Ωˊ(太陽天頂角和方位角)的光譜反射率。Kvol(Ω, Ωˊ)和Kgeo(Ω, Ωˊ)分別為體散射核(Ross Thick kernel)和幾何光學散射核(Li Sparse Reciprocal Kernel),這兩項只與太陽–傳感器觀測幾何(Ω, Ωˊ)有關,是太陽天頂角、觀測天頂角及相對方位角的三角函數。fiso 為各向同性散射系數,等于太陽天頂照射、傳感器天頂觀測時的地表反射率;fvolfgeo 為權重系數,分別表示體散射和幾何光學散射所占的比例,后三個參數和波長相關。具體校正過程參見文獻[5]。
                    2 ? 數據樣本描述
                    數據產品按照影像行列號(path/row)和獲取時間存放在不同的文件夾中,文件夾中共包含9個文件,其中數據文件為TIFF格式,分波段存儲,共6個文件,文件名末尾為B1–B5以及B7。數據質量文件為TIFF格式,以QA(Quality Attribute)標識。元數據文件為txt格式。數據文件的空間分辨率為30 m,為了降低存儲空間,將地表反射率反演結果(浮點型)乘以10000變成16位整型,背景填充值為-9999。例如文件夾名為L5-TM-119-036-20090113-LSR-BRDF-TC,表示軌道號為119-036,獲取時間為2009年1月13日的Landsat 5全要素地表反射率產品,L5-TM-119-036-20090113-LSR-BRDF-TC-B1.TIF表示第一波段的數據文件,L5-TM-119-036-20090113-LSR-CLOUD-QA.TIF表示云質量文件,L5-TM-119-036-20090113-PIXEL-QA.TIF表示像元質量文件,L5-TM-119-036-20090113-MTL.txt表示元數據文件。
                    3 ? 數據質量控制和評估
                    本節以具體例子通過對比分析來展示大氣–地形–BRDF全要素地表反射率校正的效果。
                    通過圖1對比可以看出,經過地形校正,地形起伏對地表反射率的影響得到很大程度的抑制,山體陰陽坡同種地物的地表反射率近似相等,地表反射率圖像變得更加“平坦”和真實。


                    圖1 ? 地形校正效果對比
                    a, c和e為校正前,b, d和f為校正后,a-b為整景影像對比,c-f為局部放大對比,Landsat 5衛星影像,RGB:543, path/row:120/42, 獲取日期:2010-12-09。
                    為了檢驗BRDF校正的效果,選取地表反射率不隨季節變化的地表(大片均質的裸地等,簡稱不變地表),選擇冬季(1月)和夏季(7月)的衛星影像,由于冬季和夏季太陽高度角和衛星觀測角的變化,這些不變地表的地表反射率隨季節出現一定的波動(圖2a),經過BRDF校正,減小了太陽高度角及衛星觀測角變化對地表反射率反演的影響,冬季和夏季影像上這些不變地表的地表反射率變得更為接近。


                    圖2 ? BRDF校正效果對比
                    a為校正前,b為校正后,path/row:123/32, 橫軸為1999年1月14日影像,縱軸為1999年7月25日影像,地表反射率(LSR)縮放系數為0.0001。
                    4 ? 數據價值
                    中國全境大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品可為地表覆蓋變化調查、遙感地表參數反演、全球變化研究、生態環境監測等遙感應用提供高精度的基礎數據產品。
                    [1]
                    HE G J, ZHANG Z M, JIAO W L, et al. Generation of ready to use (RTU) products over China based on Landsat series data[J]. Big Earth Data, 2018, 2 (1): 56-64. DOI: 10.1080/20964471.2018.1433370.
                    [2]
                    ZHANG Z M, HE G J, ZHANG X M, et al. A coupled atmospheric and topographic correction algorithm for remotely sensed satellite imagery over mountainous terrain[J]. GIScience & Remote Sensing, 2018, 55(3): 400-416.
                    [3]
                    彭燕, 何國金, 張兆明, 等. 中國區域Landsat地表反射率產品[J/OL]. 中國科學數據, 2020, 5(4). (2020-04-30). DOI: 10.11922/csdata.2020.0032.zh.
                    [4]
                    FRANTZ D, RODER A, STELLMES M, et al. An Operational Radiometric Landsat Preprocessing Framework for Large-Area Time Series Applications[J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing, 2016, 54(7): 3928-3943.
                    [5]
                    ROY D P, ZHANG H K, JU J, et al. A general method to normalize Landsat reflectance data to nadir BRDF adjusted reflectance[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 176: 255-271.
                    數據引用格式
                    張兆明, 唐朝, 何國金, 等. 中國區域大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品[DB/OL]. Science Data Bank, 2020. (2020-04-14). DOI: 10.11922/sciencedb.975.
                    稿件與作者信息
                    論文引用格式
                    張兆明, 唐朝, 何國金, 等. 中國區域大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品[J/OL]. 中國科學數據, 2020, 5(4). (2020-06-19). DOI: 10.11922/csdata.2020.0020.zh.
                    張兆明
                    Zhang Zhaoming
                    主要承擔工作:研究思路與研究方案設計、算法研究、論文撰寫。
                    (1980—),男,河南省鄭州市人,博士,高級工程師,研究方向為遙感數據智能處理與信息挖掘。
                    唐朝
                    Tang Chao
                    何國金
                    He Guojin
                    主要承擔工作:總體指導,研究思路與研究方案設計。
                    hegj@radi.ac.cn
                    (1968—),男,福建省武平縣人,博士,研究員,研究方向為遙感數據智能處理與信息挖掘。
                    彭燕
                    Peng Yan
                    主要承擔工作:數據挑選、數據處理、程序編寫、產品生產。
                    (1988—),女,湖南省郴州市人,碩士,工程師,研究方向為遙感數據智能處理與信息挖掘。
                    龍騰飛
                    Long Tengfei
                    主要承擔工作:數據處理、程序編寫。
                    (1986—),男,湖北省武漢市人,博士,助理研究員,研究方向為遙感數據智能處理與信息挖掘。
                    冷宛春
                    Leng Wanchun
                    主要承擔工作:數據處理、精度評價。
                    (1994—),女,遼寧省錦州市人,碩士研究生,研究方向為遙感數據智能處理與信息挖掘。
                    出版歷史
                    I區發布時間:2020年4月30日 ( 版本ZH2
                    II區出版時間:2020年12月30日 ( 版本ZH3
                    參考文獻列表中查看
                    中國科學數據
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