海洋遥感ppt03-海洋水色遥感

卫星海洋遥感导论AnIntroductiontoSatelliteOceanicRemoteSensing第三章海洋水色遥感武汉大学遥感信息工程学院什么是海洋水色遥感？海洋水色遥感是利用机载或星载遥感器探测与海洋水色有关的参数（即海色要素，如叶绿素、悬浮物、可溶有机物、污染物等）的光谱辐射，经过大气校正，根据生物光学特性可求得海水中叶绿素浓度和悬浮物含量等海洋环境要素的一种方法，用于监测海洋环境和评估海洋生产力。第三章海洋水色遥感SatelliteOceanicRemoteSensing第三章海洋水色遥感SatelliteOceanicRemoteSensing海洋水色遥感平台发展简史：第一代卫星水色传感器是1978年美国NASA发射的Nimbus-7卫星上搭载的沿岸水色扫描仪CZCS。德国和印度于1996年3月发射了MOS；日本在1996年8月发射了海洋水色水温扫描仪OCTS；法国于1996年8月发射了POLDER；1997年9月发射的Seastar卫星上搭载有海洋宽视场水色扫描仪SeaWiFS。1999年NASA发射了EOS-Terra，其上搭载有中分辨率成像光谱仪MODIS。第三章海洋水色遥感SatelliteOceanicRemoteSensing我国海洋水色遥感发展及现状2002年发射了第一颗海洋实验卫星HY-1，其上搭载有COCTS水色扫描装置。海洋一号卫星的发射成功，大大地促进了我国海洋水色遥感的研究与应用。2003年2月5日海洋一号卫星COCTS海冰遥感实况海洋一号卫星第三章海洋水色遥感SatelliteOceanicRemoteSensing海洋一号卫星水色扫描仪2002年9月3日在长江口发现赤潮：左图为遥感合成实况、右图为遥感反演得到的赤潮区。第三章海洋水色遥感SatelliteOceanicRemoteSensing3.1浮游植物、颗粒和溶解物的散射和吸收3.2水色遥感机理3.3水色要素反演方法第三章海洋水色遥感SatelliteOceanicRemoteSensing海洋水色重要的影响因素1.浮游植物及其色素叶绿素浓度：从根本上反应海洋生产力的变化荧光：浮游植物健康状况的指示器2.溶解有机物（黄色物质）陆源CDOM：溶解的腐殖酸和棕黄酸，来自携带腐烂植被的陆基径流海洋CDOM：通过降解浮游植物或浮游动物的食物残渣而形成的3.1浮游植物、颗粒和溶解物的散射和吸收SatelliteOceanicRemoteSensing海洋水色重要的影响因素3.悬浮颗粒有机颗粒：称为碎屑，包括浮游植物和浮游动物细胞碎片以及浮游动物的球形排泄物无机颗粒：包括砂石和灰尘，来自侵蚀的陆基岩石和土壤。3.1浮游植物、颗粒和溶解物的散射和吸收SatelliteOceanicRemoteSensing海洋水体分类Ⅰ类水体：大洋水体光谱特性与浮游植物相关II类水体：近岸水体光谱特性与浮游植物、无机悬浮物、溶解有机物相关3.1浮游植物、颗粒和溶解物的散射和吸收SatelliteOceanicRemoteSensing散射总的体散射函数βT(α,λ）βT(α,λ）=βW(α,λ）+βP(α,λ）下标w指纯海水，p指有机和无机颗粒物3.1浮游植物、颗粒和溶解物的散射和吸收SatelliteOceanicRemoteSensing散射后向散射模型bbp(λ）=Xλ-YX与颗粒物浓度成比例，Y则决定于颗粒的粒径分布。·大颗粒和米散射：Y≌0·小颗粒：Y03.1浮游植物、颗粒和溶解物的散射和吸收SatelliteOceanicRemoteSensing吸收总吸收系数αT(λ)αT(λ)=αw(λ)+αp(λ)+αΦ(λ)+αCDOM(λ)下标w、p、Φ、CDOM分别指的是纯海水、颗粒物、浮游植物色素和带颜色的溶解有机物。3.1浮游植物、颗粒和溶解物的散射和吸收SatelliteOceanicRemoteSensing吸收—CDOM和颗粒物在350nmλ700nm区间αi(λ)=Ai(400)exp[-qi(λ-400)]下标i等于p和CDOM，Ai(400)是与浓度有关的参考波长上的吸收系数，qi是特定吸收体种类的常数。3.1浮游植物、颗粒和溶解物的散射和吸收SatelliteOceanicRemoteSensing吸收—浮游植物·Chl–a的吸收曲线存在两个主要的吸收峰：1.位于440nm附近的蓝光吸收峰，称为Soret波段2.中心位于665nm的红光吸收峰·类胡萝卜素的吸收峰最大值趋向500nm3.1浮游植物、颗粒和溶解物的散射和吸收SatelliteOceanicRemoteSensing3.1浮游植物、颗粒和溶解物的散射和吸收SatelliteOceanicRemoteSensing次表面反射率R(λ)与波长和叶绿素浓度Ca的关系3.1浮游植物、颗粒和溶解物的散射和吸收SatelliteOceanicRemoteSensing1.反射率表现出以下特征：当λ550nm,R随Ca的提高而降低;当λ550nm,R随Ca的提高而提高;当λ=550nm,R几乎与Ca的变化无关。2.荧光表现的特征和确定方法：在683nm荧光峰激发的辐亮度随Ca的增加而增加。方法—用667nm、678nm及748nm为中心10nm宽的3个波段辐亮度值，其中667nm测量确定荧光值，而678nm和748nm测量用来消除背景因素。海洋遥感的光学路径3.2海洋水色遥感机理SatelliteOceanicRemoteSensing水色遥感过程：根据卫星接收的总辐射信号值，除去大气干扰信号的影响，得到离水辐射率值。然后根据各成分浓度与水体光学性质的关系，通过一系列反演算法得到水体中各成分的浓度。水色遥感器的波段设置：•可见光(400～700nm)：透射入水•近红外波段：修正卫星接收的总辐射信号值3.2海洋水色遥感机理SatelliteOceanicRemoteSensing仪器接收到的辐射量（W·m-2·μm-1·sr-1）可由下式描述:srvwcsDwsDraariLtLtLtLLLL，，，式中，Lr（λ）+La（λ）+Lra（λ）为大气程辐射的贡献；Lsr（λ）为海表面镜面反射的太阳直射光的贡献；Lwc（λ）为海表面上的个别浪端白泡沫反射的太阳光和天空光的贡献；Lw（λ）为我们想要得到的离水辐射的贡献。3.2海洋水色遥感机理SatelliteOceanicRemoteSensingLsr(λ)是太阳光在海面的菲涅尔反射辐射，也称为太阳耀光。它主要受风致海面波的斜率影响。如果某像元的Lsr(λ)较大，说明太阳耀光的影响不可忽略，则此像元的数据要舍弃。检验方法：利用NIR辐亮度，若辐亮度值超过了预定的阈值，则认为该象元为太阳耀斑，并将其掩掉。3.2海洋水色遥感机理SatelliteOceanicRemoteSensing太阳耀斑泡沫的覆盖范围也受到风速的影响，然而由于泡沫的反射更接近于朗伯体，因此太阳光的角度对其影响很小，以至于整个图像中的LWC(λ)几乎无处不在。在处理过程中，LWC(λ)被估算出来后，要么在总辐亮度中减去该值，若该值太大，则应弃用该幅图像。3.2海洋水色遥感机理SatelliteOceanicRemoteSensing泡沫（白帽）在短波范围内，瑞利散射辐照度通常是接收的辐亮度中最大的一项。除了直接大气路径的瑞利和气溶胶散射的辐亮度之外，对瑞利和气溶胶散射还存在另外两种较小的路径散射项。3.2海洋水色遥感机理SatelliteOceanicRemoteSensing瑞利散射辐亮度a.由下行太阳辐照度散射产生进入传感器观测方向的主路径辐亮度b.路径辐亮度顺着与传感器观测方向共轭的路径，经过表面反射进入传感器方向c.反射太阳辐亮度产生的传感器观测方向的散射辐亮度由于菲涅耳表面反射率比较小，因而第2和第3项远小于第1项。3.2海洋水色遥感机理SatelliteOceanicRemoteSensing瑞利散射辐亮度气溶胶辐亮度计算处理流程：①对于单次散射和可见光波段，若从每个波段中消除臭氧吸收、太阳耀斑、泡沫反射和瑞利散射项的影响，则余项包括气溶胶路径辐亮度和离水辐亮度。在NIR波段，假设Lw(λ)等于0，则余项只剩下单次散射气溶胶辐亮度LA(λ)=ωA(λ)τA(λ)F’S(λ)PA(λ,θ,θS)/4πcosθ式中，θS为太阳天顶角，θ为观测角，ωA(λ)为单次散射气溶胶反照度，PA(λ,θ,θS)为扩展气溶胶相位函数，包括反射散射辐照度的影响。3.2海洋水色遥感机理SatelliteOceanicRemoteSensing气溶胶散射辐亮度②气溶胶类型和浓度的估算将765nm和865nm波段的LA(λ)分别除以各自的F’S(λ)，然后求两者的比值。该比值为ε(λ,λ0)=LA(λ)F’S(λ0)/LA(λ0)F’S(λ)=ωA(λ)τA(λ)PA(λ,θ,θS)/ωA(λ0)τA(λ0)PA(λ0,θ,θS)式中，λ0=865nm，ε(λ,λ0)称为单次散射颜色比值。3.2海洋水色遥感机理SatelliteOceanicRemoteSensing对每一个像元计算其ε(765,865)，然后与由已知气溶胶模式计算的ε值查找表相比较。通过比较查找表中的ε(765,865)，不仅可以将观测的NIR气溶胶辐亮度外推至可见光区间，而且可以计算漫射透过率。③计算可见光波段的气溶胶散射辐亮度一旦气溶胶类型或者ε确定下来，就可以求得可见光区间的LA，以443nm为例，可得LA(443)=ε(443,865)LA(865)[F’S(443)/F’S(865)]将该式应用到每一个波段，从而消除LT(λ)中的气溶胶辐亮度。3.2海洋水色遥感机理SatelliteOceanicRemoteSensing处理tD(λ)的过程中，需要考虑两个因素：•邻近陆地象元的影响由于接收的辐亮度不仅来自仪器FOV内的贡献，还有来自周围区域的影像。这种污染会出现在接近陆地、邻近冰面边缘或任何表面反射率突然变化的区域。•计算方法单次散射和假设表面辐亮度朗伯分布，见上章。多次散射：根据选择气溶胶模型而确定。3.2海洋水色遥感机理SatelliteOceanicRemoteSensing漫射透过率3.3水色要素反演方法SatelliteOceanicRemoteSensing两类业务化的生物—光学算法:1.经验算法·由船和卫星同步观测的LW(λ)与船载观测的Ca进行回归计算的。·输入参数为几个波段的LW(λ)的卫星观测值或等效的Rrs；输出为叶绿素浓度。·使用仅限于一类水体。Rrs(λ)/Rrs(555)=[ρw(λ)]N/[ρw(555)]N=[Lw(λ)]NFS(555)/[Lw(555)]NFS(λ)=R(λ)/R(555)=bbT(λ)αT(555)/bbT(555)αT(λ)3.3水色要素反演方法SatelliteOceanicRemoteSensing经验算法使用基于443/555、490/555、510/555波长所对的归一化离水辐射率或Rrs的比值。·随着Ca的增加，443-比值降低的最快，490-比值和510-比值降低逐渐减慢。·对于小的Ca,443-比值最大，随Ca增大，490-比值变的最大，然后是510-比值最大。3.3水色要素反演方法SatelliteOceanicRemoteSensingSeaWiFS最大波段比值经验算法—OC4OC4算法：随Ca增加，利用Rrs比值（443/555、490/555、510/555）中最大的一个。RMAX=Maximumof[Rrs–ratio(443/555,490/555,510/555)]RL=log10(RMAX)log10(Ca)=0.366–3.067RL+1.930RL2+0.649RL3–1.532RL43.3水色要素反演方法SatelliteOceanicRemoteSensingR(670)、G(555)、B(410)合成的真