全球陆表特征参量产品生成与应用研究

2013年.第28卷.增刊全球陆表特征参量产品生成与应用研究*梁顺林1，2，3袁文平1，2肖青2，4赵祥1，2马明国5曾晓东6刘素红2，7程晓1，2（1北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院北京1008752中国科学院、北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京1008753美国马里兰大学地理系美国MD207424中国科学院遥感与数字地球研究所北京1000945中国科学院寒区旱区环境与工程研究所兰州7300006中国科学院大气物理研究所北京1000297北京师范大学地理学与遥感科学学院北京100875）*收稿日期：2013年3月20日从空间看地球：遥感发展五十年关键词GLASS产品，陆表遥感，叶面积指数，反照率，发射率，下行太阳辐射DOI：10.3969/j.issn.1000-3045.2013.Z01.015摘要针对全球环境变化研究，要充分发挥卫星观测数据潜力，特别是针对缺乏长时间序列、高时空分辨率和高质量的全球陆表特征参量产品。尽管我国已经发射了多个对地观测的卫星系列，但还没有生产出自己独特的全球陆表卫星产品。为了支持全球环境变化的研究，国内20多家大学和研究所于2009年承担了“863”重点项目——“全球陆表特征参量产品集生成系统研发与产品生成”，综合利用国内外卫星遥感数据源，开展了一系列研究工作。本文从数据收集管理、算法发展、产品生产与验证、产品发布以及产品应用示范等方面对GLASS产品生成与应用研究的成果进行了系统阐述。1引言随着社会经济活动的高速发展，地球生态环境正在受到日益严重的污染和破坏，全球变暖、干旱、洪灾等一系列环境变化问题已经成为全球关注的焦点，利用遥感对地观测技术探索和研究这些重大的全球性环境问题是最直接有效的手段。与此同时，不断发展的遥感技术实现了对地球高频次的信息获取，自20世纪70年代以来，全球已先后发射多颗对地观测卫星，并陆续形成了一些全球陆表参量产品，地球观测及其信息的价值变得前所未有的重要。目前，陆表特征参量参数的反演在时间和空间上不连续，研究者无法得到更高精度的地表过程定量模型。在全球变化研究中，我们迫切需要一套长时间序列、高时空分辨率和高质量的全球陆表特征参量数据集。梁顺林教授122中国科学院院刊全球陆表特征参量产品生成与应用研究产品名称叶面积指数长波发射率短波反照率下行短波辐射下行光合有效辐射时间范围1982—20121981—20101981—20102008—20102008—2010空间分辨率（公里）1.51.51.555时间分辨率8天8天8天3小时3小时表15种GLASS产品已有的遥感产品均基于单一传感器、单一算法获得，受卫星发射时间的限制，单一传感器反演产品的时间序列较短，不同传感器生产的同一种参数产品一致性较差，很难形成长时间序列的数据产品。同时云、雪、气溶胶等因素的存在也影响这些产品的空间连续性，从而限制了已有的遥感产品在气候研究中的分析，难以满足陆面过程模拟对输入参数的要求。我国政府意识到地球系统模型研发与全球变化研究发展所面临的重要机遇，于2009年启动“863”重点项目——“全球陆表特征参量产品生成与应用”。经过3年的攻关，项目组生产了5种全球陆表卫星产品（GlobalLAndSurfaceSatellite产品,GLASS），并对这些产品进行了应用示范研究，表1列出了5种GLASS产品概要信息。下面将分6个部分简要地介绍全球陆表特征参量产品生成与应用研究的主要成果，更为详细的内容请参见其他出版物[1，2]。2数据收集、管理和预处理2.1全球多源对地观测数据的收集与管理为了满足GLASS产品生产需求，需要收集全球范围内多种传感器的原始数据和多种产品数据以及多个全球气象、生态网络台站的监测数据，并对所收集的数据进行整理和格式转换，为生产5种GLASS产品提供格式统一、时空覆盖完整的基础数据。实际执行过程中，项目组采取网络下载和数据协议拷贝的方式，获取了AVHRR、MODIS、GOES11/12等10种以上卫星传感器的原始数据和已有的叶面积指数、地表反照率、地表发射率、下行短波辐射、下行有效光合辐射参数的各种卫星数据产品，再经过统一编目，按照数据类型、时间年限、数据大小、存放盘号进行编目登记，并对所有数据进行1对1异地备份，以确保数据的安全性。经过以上工作，项目组收集、整理和汇编了总量达580TB的卫星遥感数据以及多种再分析数据。2.2多源对地观测数据的预处理输入数据的质量在很大程度上决定了最终产品的质量。为有效服务于GLASS产品生产，预处理工作集中解决以下问题：（1）重新判断处理地表反射率数据的云、雪和云影的像元标识；（2）地表反射率、反照率数据的云雪去除和时空滤波的处理；（3）MODIS的swath数据投影重采样，空间网格化后合成为tile，处理生成了10种中间产品。其主要特色：（1）时间序列方法，辅以时空先验知识和时空连续性；（2）利用基于条带的方法，分步执行重采样，快速实现全球多年MODIS云顶反射率等条带数据的网格化；（3）创新性的自适应能力云雪检测方法，以适用于GLASS后续产品应用。总体而言，预处理算法使用长时间序列的地表反射率时间变化特征和光谱特征检测云雪，结合时间和空间先验知识区分云和雪，其特点是综合利用了时间、空间和光谱信息，克服了采用传统阈值方法导致的云雪误判和漏判，同时保证了数据的时空连续性。3算法发展严谨适用的算法是GLASS产品生产的前提，对于每种GLASS产品，项目组分别进行了关键核心算法和产品业务化运行算法的研制。关键核心算法旨在对产品进行难点突破和理论提升，产品业1232013年.第28卷.增刊从空间看地球：遥感发展五十年务化运行算法基于关键核心算法并结合工程化生产的需求，力求稳定高效业务化运行与规模化产品生产。为了严格控制算法质量和进度，项目组于2010年对5种GLASS产品ATBD（AlgorithmTheoreticalBasisDocument）分别进行了80%和100%答辩评审，这是非常必须而有效的工程控制。相关产品算法的文章均已陆续发表于世界顶尖级的遥感期刊。3.1叶面积指数目前，全球已有的叶面积指数产品覆盖的时间尺度有限，并且存在数据缺失、异常和产品不确定性较大等问题。GLASSLAI产品采用“多输入－多输出”的广义回归神经网络算法[3]，该算法最大的特色是使用一年的MODIS或AVHRR数据作为输入，一次性得到一年的LAI产品，用该方法可很好地抓住植被的物候变化规律。此外，我们挑选了MODIS和CY-CLOPES产品中数值接近的高质量反演的数据作为训练数据集。因此，相较于全球已有的LAI产品而言，GLASSLAI产品具有时间完整、空间连续、精度较高等特点。影响LAI产品精度的主要问题之一就是对混合像元的聚集指数处理在一定程度上基于纯像元假设，对植被覆盖异质性较大地区LAI估算会带来较大的误差。我们考虑混合像元内的不均匀性，定义了混合像元等效聚集指数，并基于孔隙率计算公式和混合像元线性混合模型，推导得到混合像元的聚集指数计算公式，采用VALERI观测项目提供的验证数据并集和国内多个站点的数据对算法进行了验证，算法精度有较大提高[4]。3.2短波反照率国外许多学者对遥感反演陆表反照率的方法开展了大量的研究，形成了以MODIS、POLDER、MERIS、SPOT等为代表的一系列全球反照率产品（图1），但是这些产品中仍然存在很多问题，比如单一传感器不能形成长时间序列产品；产品精度较低；产品空间存在一定缺失等。通常的反照率算法是基于大气校正，地表方向反射率反演和狭宽波段转换3个过程，每个计算过程均会产生误差，累积的误差会影响最终结果。本项目采用了基于波段反射率直接计算反照率的算法[5]，首先分别利用大气顶端反射率和地表反射率来生产反照率初级产品，然后通过融合的办法生成最终产品。这是目前世界上首次用多算法集成的方法生成全球陆表产品，以提高产品精度。与此同时，该算法使用背景场的信息对缺失的数据进行补充，因此GLASS反照率产品也具有时空连续完整的优点。GLASS反照率产品是目前世界上覆盖时间跨度最长的全球陆表反照率产品。在波段反射率转换的多传感器数据协同反演方法中，我们研究了多传感器地表BRDF/反照率遥感反演方法和信息量评价，解决了利用新增遥感数据如何提高BRDF/反照率反演精度、时间分辨率和时空连续性问题。3.3宽波段发射率地表宽波段发射率是地表能量平衡估算的关键参数，由于目前发射率数据缺乏有效的观测，在气候模式中通常将其设置为常数或者采用简单参数化方案表征，已有的发射率产品（表2）存在分辨率低、无法反映地表发射率真实变化等不足，长时间序列、高时空分辨率的全球陆表宽波段发射率遥感产品仍属空白。GLASS产品针对裸土区，提出了利用热红外波段发射率与可见光/近红外波段反射率的多元线图1目前主要的地表反照率产品124中国科学院院刊全球陆表特征参量产品生成与应用研究性回归模型，结果优于现有方法中利用热红外波段发射率仅与红光波段反射率建立线性关系模型的结果；针对植被区，建立了宽波段发射率与MODIS植被指数及7个波段反照率的线性回归模型[6]，不仅克服了现有方法中对所有植被只赋1个常数值的缺陷，还保留了观测角度的信息；此外，还建立了窄波段方向发射率向宽波段方向发射率的转换模型[7，8]，实现了宽波段方向发射率的遥感反演。除了针对MODIS、AVHRR等国外数据研究外，项目组还实现了国产卫星数据FY-3/VIRR宽波段方向发射率的遥感反演方法，为后续利用国产卫星数据生产GLASS产品奠定了基础。3.4下行短波辐射短波辐射是研究陆表辐射收支平衡及其对气候影响的重要参数，现有的全球下行短波辐射产品（表3）空间分辨率较低，无法满足地表科学的应用需求，其精度也有待提高。为了生成高时空分辨率全球覆盖的下行短波辐射产品，项目组首次联合使用多个静止卫星（GOES、MSG、MTSAT等）遥感数据和极轨卫星（MODIS）数据作为产品的输入数据，图2显示了使用的静止卫星覆盖的范围。产品生产算法采用基于查找表业务化生产方法[9,10]，将地表高程加入查找表中，提高了在高原区域估算精度。在保持算法反演精度的前提下，大幅度提高了全球辐射产品的空间分辨率。GLASS下行短波辐射产品是目前世界上空间分辨率最高的全球陆表下行短波辐射产品。此外，项目组还研制了基于宽波段辐射传输方程的物理意义明显的地表太阳下行辐射遥感估算方法，发展了Heliosat类似的宽波段辐射传输方程，显式表达云的辐射传输过程，同时显式表达由地表反照率引起的地表和大气间的多次散射，建立耦合极轨与静止卫星数据的短波下行辐射算法[11]。3.5光合有效辐射目前已有的光合有效辐射与下行短波辐射产品情况类似，空间分辨率较低，而且产品数更少。项目组采用了与下行短波辐射相似的基于查找表的业务生产方法[10]，该方法具有与下行短波辐射相似的算法先进性和特色。为实现全球产品生产，结合覆盖全球范围的多颗静止卫星，针对气溶胶类型、水云模式、云光学厚度，分别构建下行光合有效辐射和上述各云光学物理参数的查找表（LUT-A），以及云光学物理参数与传感器敏感波段间的查找表（LUT-B）；验证结果表明该算法不但可以提高产品的空间分辨率，而且产品作者Wilber等Seemann等Pequignot等方法根据地表类型赋值基线拟合法多光谱方法分辨率全球10’×10’全球0.05°;月平均,2000—2010全球南北纬30°,月平均;3年;1°×1°光谱范围12个波段和宽波段（5—100μm）3.6—14.3μm内10个波段发射率3.7—14μm;0.05μm用途辐射传输模式和NASA云与地球辐射能量系统改善大气温湿度廓线反演精度缺点无法反映地表发射率的真实变化单一传感器；未验证同上；空间分辨率太粗；表2目前已有的发射率产品产品ISCCPGEWEX-SRBCERESGLASS空间分辨率280km1°140km5km时间分辨率（小时）3333时间范围1983—20081983—20071997—目前2008—2010表3现有