晨昏水色遥感 - 前沿技术 - 海洋遥感在线分析平台

研究背景及意义

水色遥感是利用星载可见红外辐射计接收海面向上光谱辐射，经过大气校正后，根据生物光学特性获得海洋中的叶绿素浓度和悬浮物含量等海洋环境要素，对海洋生态环境监测、海洋初级生产力评估、海洋碳循环研究和渔业资源监测等具有重要意义。近年来，静止卫星由于能够对同一区域进行连续观测，成为了高频对地观测的最佳手段。然而，静止轨道水色卫星的多次观测必将面临早晨、傍晚的大太阳天顶角观测条件，目前的水色卫星遥感算法模型在处理太阳天顶角大于70°的观测数据时存在较大的误差。同样，极轨卫星在高纬度地区（如极地区域）进行观测时，也会面临大太阳天顶角的情况。在大太阳天顶角条件下现有大气校正算法能否适用目前尚不清楚。因此，需要研发适用于大天阳天顶角的水色遥感模型。
本研究利用卫星数据集做为训练数据集，分别构建了适用于静止卫星和极轨卫星的神经网络大气校正模型。首次提出将中午低太阳天顶角下的遥感反射率产品和晨昏大太阳天顶角时的瑞利校正辐亮度相匹配，建立神经网络大气校正模型，并应用到卫星数据上，成功获得了晨昏时间段的水色遥感产品。

图1 GOCI于2018年3月16日在日本海北部晨昏时间段443nm波段的遥感反射率产品。（a）,（b）为神经网络大气校正模型的反演结果；（c）,（d）为KOSC大气校正模型的反演结果；（e）,（f）为NIR大气校正模型的反演结果；（g）,（h）为晨昏时间段的太阳天顶角。
图2 2019年10月MODIS-Aqua在楚科奇海的月平均叶绿素浓度产品

成果介绍

HY1C水色遥感数据集包含412、443、469、488、531、547、555、645、667和678nm波段的遥感反射率（Rrs）。该数据集具有4 km的高空间分辨率，覆盖2018年1月至2020年12月的北纬50°以北的区域。使用卫星数据交叉验证表明，该数据集生成的叶绿素浓度的总体相关系数在 0.65左右。该数据集使用HY1C观测数据的1级产品的总辐亮度、瑞利散射辐亮度、太阳天顶角、相对方位角和观测天顶角作为输入。利用神经网络模型，生产了2018-2020年期间全球月均遥感反射率产品。与NASA产品相比，本数据集包含了高纬度海区等大太阳天顶角观测的观测数据。因此，可以用来研究极地海区，尤其是秋冬季节极地海区的水色信息。这项工作为进一步研究全球海洋碳循环奠定了坚实的数据基础。
南极水色遥感数据集包含412、443、469、488、531、547、555、645、667和678nm波段的遥感反射率（Rrs）。该数据集具有4 km的高空间分辨率，覆盖2003年1月至2020年12月的南纬50°以南的区域。使用实测数据的验证表明，该数据集生成的叶绿素浓度的总体均方根误差在 0.234 mg/m³左右。该数据集使用MODIS观测数据的1级产品的总辐亮度、瑞利散射辐亮度、太阳天顶角、相对方位角和观测天顶角作为输入。利用神经网络模型，生产了2003-2020年期间全球月均遥感反射率产品。与NASA产品相比，本数据集包含了高纬度海区等大太阳天顶角观测的观测数据。因此，可以用来研究极地海区，尤其是秋冬季节极地海区的水色信息。这项工作为进一步研究全球海洋碳循环奠定了坚实的数据基础。

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