偏振水色遥感 - 前沿技术 - 海洋遥感在线分析平台

研究背景及意义

大气环境中的大气分子、气溶胶是影响光学遥感图像质量的重要因素，然而，这些因素具有较强的时间和空间变化性，以固定的大气组分参数实施统一的校正处理无法保证校正效果，依靠地面测量或其他卫星测量进行外推也难以保证大气组分参数的精度。因此，高精度的大气校正必须通过同步获取目标区域的大气特征参数为前提。偏振遥感观测可以提高大气散射辐射参数反演精度，也可以获得大气吸收特征信息，使得遥感图像的大气校正更为准确和充分。相比于一般的水色遥感卫星，偏振遥感卫星不仅可以得到辐射强度信息，同时还获得偏振辐射信息。多角度偏振信息可用于气溶胶类型的识别、气溶胶复折射指数反演、气溶胶粒径谱分布反演、气溶胶光学厚度反演等。发展基于星载多角度偏振成像技术可以为气溶胶特征参数反演提供宝贵的数据，有助于进一步了解气溶胶在气候变化中所扮演的角色。
为精确获得目标水域水面之上的偏振离水辐射强度，本研究基于矢量辐射传输模型OSOAA和多角度偏振卫星数据，分析各个气溶胶特征参数，例如气溶胶各个微物理特征参数、分布高度等对于大气顶偏振离水辐射强度数据的影响，最终设计针对多角度偏振卫星水色遥感数据的大气校正算法。

图1 水下偏振成像系统 (UPIS) 结构示意图
图2 离水辐射偏振分量大气漫射透过率 (TI, TQ, TU) 在三类水体（清洁水体：CW，高生产力水体：PW，浑浊水体：TW），随着气溶胶光学厚度及观测方位变化分布示意图

成果介绍

离水辐射偏振分量数据集包括全球开阔海域 (60°S–60°N) 所对应的离水辐射偏振分量大气漫射透过率查找表 (PLUT)、气溶胶模式、气溶胶光学厚度以及水面之上离水辐射线偏振分量值 (I_w, Q_w, U_w)，单位为每球面度 (sr^-1)。该数据集的时空分辨率及覆盖范围取决于输入数据集，例如PARASOL偏振卫星数据空间分辨率为6 km²，时间范围为2005.3–2013.10，每2天覆盖一次全球海域。利用精确的矢量辐射传输模型OSOAA对离水辐射偏振分量数据集进行验证表明，离水辐射偏振分量值总体均方根误差约为10^-4 sr^-1。
该数据集主要包含两个反演模型的计算结果，分别为PACNIR、IPAC模型。PACNIR模型使用目标海域大气顶的偏振遥感数据 (I_t, Q_t, U_t) 作为算法输入，采用非线性优化算法（Nelder-Mead 单纯性算法）构建针对所有观测方位的方程组并联立求解，基于事先构建好的离水辐射偏振分量大气漫射透过率查找表，生产目标海域的气溶胶模型、气溶胶光学厚度以及水面之上离水辐射偏振分量值产品，相比于传统的针对单角度、标量水色卫星（例如MODIS、VIIRS）数据的大气校正产品，本产品为首次针对偏振卫星进行大气校正计算，并获得开阔海域的偏振离水辐射分量值，其可应用于后续利用偏振信号研究海气相互作用以及进行目标探测等相关研究。IPAC模型进一步利用机器学习算法 (XGBoost) 改善PACNIR模型计算速度较慢的劣势。IPAC模型利用全球开阔海域的叶绿素浓度、粗细模态气溶胶光学厚度、粗细模态气溶胶复折射指数、海面风速、黄色物质吸收系数、悬浮颗粒物浓度等卫星数据产品的分布范围，基于矢量辐射传输模拟，预先计算大量的大气顶与海面离水矢量辐射信号，通过机器学习模型构建二者之间的关联，并最终通过构建的模型大幅减少对海面离水辐射信号进行大气校正的计算耗时。这项工作为进一步业务化生产及应用离水辐射偏振辐射值产品奠定了坚实的基础。

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