中國區域大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品

中國區域大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品
作者：張兆明　何國金　彭燕　龍騰飛　冷宛春
2020年4月30日

本作品收錄於《中國科學數據》

張兆明, 何國金, 彭燕, 等. 中國區域大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品[J/OL]. 中國科學數據, 2020. (2020-04-27). DOI: 10.11922/csdata.2020.0020.zh.

姊妹計劃: 數據項

摘要&關鍵詞

摘要：在Landsat 5高精度正射影像的基礎上，挑選高質量、無雲的影像數據，經過大氣–地形–BRDF耦合校正處理，消除大氣散射和吸收、地形起伏以及地表二向反射（Bidirectional Reflectance Distribution Function，BRDF）對地表反射率反演的影響，生成了2009年中國區域的全要素地表反射率產品。數據空間分辨率為30 m，包含完整的數據文件、質量文件以及元數據文件。作為即得即用（RTU）產品的一種，大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品可應用於地表覆蓋變化調查、遙感地表參數定量反演、全球變化研究等領域。

關鍵詞：地表反射率；定量反演；陸地衛星；大氣–地形–BRDF耦合校正

Abstract & Keywords

Abstract: In order to eliminate the influences of atmospheric scattering and absorption, terrain fluctuation, and solar-viewing geometry, the coupled atmospheric-topographic-BRDF correction was performed to Landsat 5 ortho-rectified images covering the whole area of China in 2009. In this way, a new land surface reflectance product was produced and released. The spatial resolution of this product is 30 meter. The file folder contains data file, quality attribute file, and metadata file. This new product is valuable for land cover change monitoring, high precision land surface parameter retrieval, global change studies, etc.

Keywords: land surface reflectance; quantitative retrieval; Landsat satellite; atmospheric-terrain-BRDF coupled correction

數據庫（集）基本信息簡介

數據庫（集）名稱	中國區域大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品
數據作者	張兆明、何國金、彭燕、龍騰飛、冷宛春
數據通信作者	何國金（hegj@aircas.ac.cn）
數據時間範圍	2009年
地理區域	中國
空間分辨率	30 m
數據量	349 GB
數據格式	*.TIF
數據服務系統網址	ftp://bigrs-info.com/public/China-LSR-2009/ http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/975
基金項目	中國科學院A類先導專項（XDA19090300）
數據庫（集）組成	數據集共包括540個文件夾，每個文件夾包含數據文件（分波段存儲，TIF格式）、質量文件（QA）以及元數據。

Dataset Profile

Title	An atmospheric-terrain-BRDF coupled corrected surface reflectance product over China
Data corresponding author	He Guojin (hegj@aircas.ac.cn)
Data authors	Zhang Zhaoming , He Guojin, Peng Yan, Long Tengfei, Leng Wanchun
Time range	2009
Geographical scope	China
Spatial resolution	30 m
Data volume	349 GB
Data format	*.TIF
Data service system	< ftp://bigrs-info.com/public/China-LSR-2009/> <http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/975>
Source of funding	Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences (XDA19090300).
Dataset composition	The dataset consists of 540 file folders in total. Each file folder contains data file in TIFF format, Quality Attribute file, and metadata file in XML format.

引言

對地觀測領域已經步入大數據時代，每天接收的衛星遙感數據呈爆炸式增長。通常，衛星遙感數據以原始影像數據產品（Digital Number值，即DN值）的形式提供給用戶。DN值沒有明確的物理意義，不同時間、不同地點、不同傳感器的DN值不具有可比性，遙感數據用戶難以直接使用。

為充分挖掘海量衛星數據的應用價值，迫切需要在原始影像數據的基礎上進行輻射定量化處理，研發用戶能直接使用的「即得即用」（Ready To Use，RTU)產品^[1]。地表反射率（Land Surface Reflectance，LSR）是最基本的遙感RTU產品之一，是開展遙感土地利用分類、長時序地表覆蓋變化檢測等應用的基礎。

為了從原始衛星影像數據得到精確的地表反射率，需要綜合考慮傳感器輻射定標、大氣散射和吸收、地形起伏以及地表二向反射（Bidirectional Reflectance Distribution Function，BRDF）的影響。目前已有的地表反射率產品通常只考慮了其中兩項或者三項因素的影響^[2]，為了得到更精確的地表反射率RTU產品，需要研發大氣–地形–BRDF耦合校正技術，從而生成大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品。

1 數據採集和處理方法

1.1 數據採集方法

選擇中國遙感衛星地面站接收的Landsat 5衛星數據，覆蓋中國全境，數據獲取時間為2009年，儘可能選擇無雲、高質量的影像數據，所有數據均做過高精度的正射校正處理。

1.2 數據處理方法

在對衛星原始影像各波段數據做高精度輻射定標的基礎上，針對衛星傳感器參數特點，利用6S輻射傳輸模型逐像元計算的方式模擬大氣散射和吸收影響。6S模型需要的輸入參數利用NCEP（National Centers for Environmental Prediction，美國國家環境預報中心）再分析資料或者與衛星過境時間同步的MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，中分辨率成像光譜儀）大氣參數產品（大氣水蒸汽含量、氣溶膠光學厚度、臭氧含量等），具體處理過程參見文獻[3]。地形校正利用改進C地形校正算法，該算法具有較好的地形影響去除效果^[3]。BRDF校正利用C因子法^[4]，將地表反射率調整到同一「太陽-地表-傳感器」觀測幾何下，從而減小太陽角度及衛星觀測角度變化對地表反射率反演的影響。通過上述處理，最終實現傳感器輻射定標、大氣、地形和BRDF全要素耦合校正，得到地表反射率。

假設太陽天頂角為z，太陽方位角為φ，傾斜坡面的坡度和坡向分別為S和A，坡面太陽入射角為i，改進C地形校正模型計算過程如下：

T\(=\frac{\mathit{cos}z+c{h}_{0}^{-1}}{\mathit{cos}i+c{h}_{0}^{-1}h}\) （1）

圖片（2）

圖片（3）

圖片（4）

其中，T為地形校正係數，c=b/m, b和m可以通過在圖像上自動選取樣點，對地形校正前地表反射率和cosi之間的關係進行回歸分析得到。

在實際計算時，利用NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，歸一化差值植被指數）區分植被和非植被地表，以NDVI=0.4為閾值，把影像分為植被區和非植被區，同時將坡度分級，分別統計c係數。

BRDF校正模型表達式如下：

圖片（5）

ρ 為對應於波長λ、觀測角度Ω（觀測天頂角和方位角）和太陽照射角度Ωˊ（太陽天頂角和方位角）的光譜反射率。Kvol(Ω, Ωˊ)和Kgeo(Ω, Ωˊ)分別為體散射（Ross Thick kernel）和幾何光學散射核（Li Sparse Reciprocal Kernel），這兩項只與太陽-傳感器觀測幾何(Ω, Ωˊ)有關，是太陽天頂角、觀測天頂角及相對方位角的三角函數。fiso 為各向同性散射係數，等於太陽天頂照射、傳感器天頂觀測時的地表反射率；fvol 和fgeo 為權重係數，分別表示體散射和幾何光學散射所占的比例，後三個參數和波長相關。具體校正過程參見文獻[5]。

2 數據樣本描述

數據產品按照影像行列號（path/row）和獲取時間存放在不同的文件夾中，文件夾中共包含9個文件，其中數據文件為TIFF格式，分波段存儲，共6個文件，文件名末尾為B1-B5以及B7。數據質量文件為TIFF格式，以QA（Quality Attribute）標識。元數據文件為txt格式。數據文件的空間分辨率為30 m，為了降低存儲空間，將地表反射率反演結果（浮點型）乘以10000變成16位整型，背景填充值為-9999。例如文件夾名為L5-TM-119-036-20090113-LSR-BRDF-TC，表示軌道號為119-036，獲取時間為2009年1月13日的Landsat5全要素地表反射率產品，L5-TM-119-036-20090113-LSR-BRDF-TC-B1.TIF表示第一波段的數據文件，L5-TM-119-036-20090113-LSR-CLOUD-QA.TIF表示雲質量文件，L5-TM-119-036-20090113-PIXEL-QA.TIF表示像元質量文件，L5-TM-119-036-20090113-MTL.txt表示元數據文件。

3 數據質量控制和評估

本節以具體例子通過對比分析來展示大氣-地形-BRDF全要素地表反射率校正的效果。

通過圖1對比可以看出，經過地形校正，地形起伏對地表反射率的影響得到很大程度的抑制，山體陰陽坡同種地物的地表反射率近似相等，地表反射率圖像變得更加「平坦」和真實。

圖片（a）

圖片（b）

圖片（c）

圖片（d）

圖片（e）

圖片（f）

圖1 地形校正效果對比a, c和e為校正前，b, d和f為校正後，a-b為整景影像對比，c-f為局部放大對比，Landsat 5衛星影像，RGB：543, path/row:120/42, 獲取日期：2010-12-09。

為了檢驗BRDF校正的效果，選取地表反射率不隨季節變化的地表（大片均質的裸地等，簡稱不變地表），選擇冬季（1月）和夏季（7月）的衛星影像，由於冬季和夏季太陽高度角和衛星觀測角的變化，這些不變地表的地表反射率隨季節出現一定的波動（圖2a），經過BRDF校正，減小了太陽高度角及衛星觀測角變化對地表反射率反演的影響，冬季和夏季影像上這些不變地表的地表反射率變得更為接近。

圖片

圖2 BRDF校正效果對比a為校正前，b為校正後，path/row:123/32, 橫軸為1999年1月14日影像，縱軸為1999年7月25日影像，地表反射率縮放係數為0.0001。

4 數據價值

中國全境大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品可為地表覆蓋變化調查、遙感地表參數反演、全球變化研究、生態環境監測等遙感應用提供高精度的基礎數據產品。

參考文獻

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↑ FRANTZ D, RODER A, STELLMES M, et al. An Operational Radiometric Landsat Preprocessing Framework for Large-Area Time Series Applications[J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing, 2016, 54(7): 3928-3943.
↑ ROY D P, ZHANG H K, JU J, et al. A general method to normalize Landsat reflectance data to nadir BRDF adjusted reflectance[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 176: 255-271.

數據引用格式

張兆明, 何國金, 彭燕, 等. 中國區域大氣–地形–BRDF全要素地表反射率產品[DB/OL]. Science Data Bank, 2020. (2020-04-14). DOI: 10.11922/sciencedb.975.

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[ref1-1] He G J, Zhang Z M, Jiao W L, et al. Generation of ready to use (RTU) products over China based on Landsat series data[J]. Big Earth Data, 2018, 2 (1): 56-64. DOI: 10.1080/20964471.2018.1433370.

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