liuliangyun的个人博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/liuliangyun

博文

全国L8时序地表反射率产品共享数据产品

已有 7763 次阅读 2017-9-13 13:47 |系统分类:科研笔记

全国Landsat 8时序地表反射率产品共享数据说明

共享网址: http://ids.ceode.ac.cn

刘良云,张肖,胡勇,王颖洁等

中国科学院遥感与数字地球研究所,100094

联系人emailliuly@radi.ac.cn


1、  Landsat8地形辐射校正产品生产背景

Landsat系列卫星数据,由于其数据累积较长(40年)、分辨率较高(30-60m)、免费共享政策等优点,是目前应用最广泛的遥感数据之一。但目前提供的Landsat标准数据产品,其像元值为DN值。而对于大多数遥感应用,尤其是时间序列遥感数据的应用研究,都需要对遥感数据进行定量化处理(如大气辐射校正,地形辐射校正),获得地表反射率,才能有效消除传感器差异、成像条件、大气辐射传输以及地形起伏等影响。但大气辐射校正过程较为复杂,而且所需的参数较难获取,因此大气辐射校正是大部分用户的数据处理难题,也是限制定量化遥感应用的瓶颈。

此外,对于地形起伏区域,由于光照条件的差异,必须开展地形辐射校正才能消除光照差异的影响,获得真实地物反射率。地形辐射校正过程也涉及到较为复杂的数据处理,且地形辐射校正算法往往需要人工参与。因此,对于大区域批量的地形辐射自动校正也是数据定量化处理的一个障碍。

中国科学院遥感与数字地球研究所在Landsat卫星数据定量化处理和地表反射率产品生产方面取得重要进展,开发了Landsat系列地表反射率高级产品生产软件。并对2015年全国5700多景Landsat8进行了大气校正和地形辐射校正,生成了2015年全国Landsat 8地形辐射校正地表反射率高级产品。


2、  Landsat8大气与地形辐射校正处理流程与算法

在传感器成像时,由于大气水汽,气溶胶粒子的吸收和散射,导致传感器接收的辐射信号通常不能真实反映地物的反射和发射光谱特性。同时对于地形起伏比较明显的区域,同一地物类型在不同的坡度下光谱特征也表现出较大差异。因此,为了消除大气以及地形起伏对遥感成像的干扰,需要对遥感影像进行大气校正和地形辐射校正。项目采用6S辐射传输模型结合MODIS大气参数的方法进行逐像元的大气校正,并在此基础上,利用地形辐射C校正算法进行高效自动的辐射校正以消除地形起伏导致的地物辐射差异。

2.1 Landsat8大气辐射校正处理流程与算法

对于同一区域,Landsat 8MODIS Terra卫星过境时间相差较短(15-30min),通常可以假设大气状况在这个极短的时间范围内的变化可以忽略。因此可以利用MODIS大气产品对Landsat数据进行大气校正。用到的MODIS大气产品分别为MOD04 (Aerosol Optical DepthAOD)MOD05(Water VaporWV)MOD07(Total OzoneOzone)

由于MODIS日值大气产品在全球范围内存在大量的无效值,而这些无效值将直接影响到大气校正的精度,且对于有效值完全缺失的区域大气校正结果将出现失真。传统的数据处理方法是利用克里格插值,自然邻域插值等算法填补无效值区域。但是对于图一所示情况,气溶胶光学厚度缺失值达到90%以上,传统克里格插值算法会出现因变程窗口内有效值数量不足或缺失导致气溶胶插值失真,因此,研究提出了一种全球尺度的序列克里格插值算法试图解决MODIS大气产品有效值的缺失问题,图1给出了全球陆地区域2015DOY=1时的MODIS大气产品与相应的序列克里格插值产品对比。


1  2015年全球陆地区域MODIS大气产品序列克里格插值前后对比

     利用MODIS大气产品、Landsat 8 MTL文件提供的成像参数以及匹配的30米的DEM数据,结合6S辐射传输模型逐图幅构建大气校正查找表,并逐波段的生成0.05°的校正系数图。由于逐波段大气校正系数图像采用WGS84经纬度投影而Landsat采用UTM投影,且两者的空间分辨率有较大差异。因此,校正过程中需要对大气校正参数图像进行转投影与重采样,使得大气校正参数图像与Landsat像元之间一一对应。最后,利用Landsat辐亮度数据和大气校正参数图像逐像元计算得到地表反射率,详细的大气校正流程图2所示:


2        Landsat OLI大气校正处理流程

2.2 Landsat8地形辐射校正处理流程与算法

      地形起伏是影响地物辐射特性的一个重要参量,特别是起伏明显的山地区域,同一地物由于处于不同的地形坡度与坡向环境,最终的光谱特性表征出明显的差异。项目采用了通用的地形辐射C校正算法来缓解或消除这种因地形起伏导致的辐射差异。

      Landsat四个角点的经纬度坐标裁剪出匹配的DEM数据,并利用地形计算工具逐像元的计算坡度与坡向。统计图幅范围内地形起伏较为明显的区域(坡度大于8°)所占比例,若该比例小于设定的阈值,则该图幅被视为平原区域不做地形辐射校正处理;否则,利用坡度与坡向并结合Landsat成像参数逐像元计算得到入射角对应的余弦值。由于地形辐射C校正通过引入校正常数c防止过校正的问题,而校正常数c的确定需要在图幅中选取部分样本点进行回归分析得到。

      关于回归分析样本点的选取,首先,针对Landsat数据的波段特征依次构建云、水体以及冰雪的掩膜文件;其次,结合坡度分布情况依次随机的选取一定数量的地物样本点;再次,根据样本点位置特征提取各波段的地表反射率与相应的入射角余弦值,并以此进行线性回归分析得到各光谱波段的地形辐射校正常数;最后,利用逐像元入射角余弦、逐波段地形辐射校正常数以及Landsat地表反射率数据校正得到地形辐射校正的地表反射率。详细的地形辐射C校正过程如图3所示:


3          地形辐射C校正的详细处理过程


3、  Landsat8地表反射率产品

42015年全国区域云量30%的全部Landsat 8地表反射率产品索引图,不同区域由于云量不同,处理的产品时相从5-24个时相不等。


4 2015年全国Landsat 8地表反射率产品时相统计

地表反射率产品已经在我们所数据共享网站上共享http://ids.ceode.ac.cn,欢迎大家注册下载。若有用户需要下载2015年全部数据,可以邮寄4T的硬盘过来拷贝(并说明简单数据用途),邮递费用及硬盘损失风险自负。

登陆网站,点击地表反射率产品,就能检索感兴趣区域的数据。除了2015年时间序列Landsat8卫星数据外,该链接下面还有我们课题组处理的2013年地表反射率产品(有大气校正,无地形辐射校正处理)2013年大气辐射校正前后的数据见图6


5 地表反射率产品共享网站



6 2013年全国L8大气校正前后的星上()和地表反射率产品()镶嵌图


4、  产品算法与产品检验引用文献

Hu, Y., Liu,L., Liu, L., Peng, D., Jiao, Q., & Zhang, H. (2014). A Landsat-5atmospheric correction based on MODIS atmosphere products and 6S model. IEEEJournal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,7(5), 1609-1615.

Wang,Y., Liu, L., Hu, Y., Li, D., & Li, Z. (2016). Development and validation ofthe Landsat-8 surface reflectance products using a MODIS-based per-pixelatmospheric correction method. International Journal of Remote Sensing, 37(6),1291-1314.




http://blog.sciencenet.cn/blog-560210-1075753.html

上一篇:科研博士后招聘
下一篇:高考之日忆高考

2 陈铁喜 罗慧芬

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (1 个评论)

数据加载中...
扫一扫,分享此博文

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2020-7-9 10:43

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部