利用500米数据改进MODIS1千米的大气校正模型

“Clear water” is a scale-dependent concept, so it is more likely to successfully find the “clear waters” from images with smaller scale than that with larger scale data. In this study, an optimal spectral relationships of Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 250 m and 1 km resolution data at near-infrared bands (OSRLM) is constructed for converting pseudo “clear water” reflectance at 859nm to that at 748 and 869 nm. Due to the scale effects on satellite-observed pseudo “clear water” reflectance, the satellite-observed pseudo “clear water” reflectance is >5.18% larger than that of OSRLM model-derived. An atmospheric correction model for MODIS 1km data using pseudo “clear water” reflectance of MODIS 250m data (ACMM) was developed for improving the performance of traditional “clear water” atmospheric correction model (CWAC). The model validation results indicate that the ACMM model has a better performance than CWAC model. By comparison, using ACMM model decreases ~19.18% uncertainty from CWAC model in deriving water-leaving reflectance in Taihu Lake, China. The significantly reduced uncertainty in water-leaving reflectance estimation due to partly removal of scale effects on “clear water”. These findings imply that satellite-derived aerosol scattering contribution at smaller scale usually has better performance than that at larger scale. 在进行卫星遥感数据的大气校正时，图像的空间分辨率是影响校正质量的一个重要因素。本文研究的是如何利用MODIS（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer，中分辨率成像光谱仪）卫星数据在近红外波段不同分辨率（250米和1千米）之间建立最优的光谱关系，进而改进MODIS 1千米分辨率数据的大气校正模型。 “清晰水体”（Clear water）是一个尺度依赖的概念，意味着在更高分辨率的图像中更容易识别出真正的清晰水体。研究中，利用MODIS 250米和1千米分辨率数据，构建了近红外波段的最优光谱关系模型（OSRLM），用于将859纳米波段的伪“清晰水体”反射率转换到748纳米和869纳米波段。由于尺度效应的影响，卫星观测到的伪“清晰水体”反射率比OSRLM模型推算出来的值高出5.18%以上。因此，研究人员发展了一种新的大气校正模型（ACMM），它采用了MODIS 250米数据中的伪“清晰水体”反射率，用于改进传统的MODIS 1千米分辨率数据的“清晰水体”大气校正模型（CWAC）。 模型的验证结果显示，ACMM模型在性能上优于CWAC模型。具体来说，在中国太湖的水体反射率估算中，使用ACMM模型比CWAC模型减小了约19.18%的不确定性。这表明通过ACMM模型部分消除了尺度效应对“清晰水体”反射率估算的影响，从而显著降低了水体反射率估算的不确定性。 卫星遥感中，尺度效应指的是一种现象，即观测尺度的大小会影响到所观测到的数据的特征。在本文中，这一效应表现为在较大尺度（1千米）的卫星数据中，伪“清晰水体”反射率被观测得更高。通过对250米分辨率数据的分析，能够更准确地识别和校正大气散射贡献，从而在一定程度上消除了尺度效应对于“清晰水体”定义的影响。 值得注意的是，本文使用的MODIS数据是卫星遥感中常用的中等分辨率成像光谱仪数据，该仪器装载于NASA的Terra和Aqua卫星上，可以提供包括海色、陆地表面、云层特性等多种环境参数的数据。在海洋颜色遥感领域，MODIS数据是研究水体光学特性的重要数据源。本文研究的目的之一就是改善MODIS在浑浊水体环境中的海洋颜色大气校正算法。 通过此项研究，研究人员展示了小尺度数据在改进大气校正模型中的优势，特别是在解决传统大气校正模型在处理卫星数据时所面临的尺度效应问题方面。在对遥感数据进行大气校正时，了解和准确处理尺度效应至关重要，它能够显著提高水体反射率估算的准确性，对于水质监测、资源管理以及环境变化的研究具有重要的科学意义和应用价值。