卫星传感器波段平均太阳辐照度计算及可靠性分析
胡顺石1, 张立福1, 张霞1, 王倩1, 韩冰2, 张楠3
1.中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京 100101
2.中国矿业大学,徐州 221116
3.中国地质大学,北京 100083
张立福(1967-),男,研究员,主要研究方向为高光谱遥感机理及应用、紫外激发荧光遥感机理等。E-mail: zhanglf@irsa.ac.cn

第一作者简介: 胡顺石(1984-),男,博士研究生,主要从事高光谱大气校正、高光谱遥感图像处理方面的研究。E-mail: hufrank@163.com

摘要

地球大气层外太阳光谱辐照度(extraterrestrial solar spectral irradiance, ESSI)数据是计算卫星传感器波段平均太阳辐照度(band mean solar irradiance, BMSI)的重要参数。为了探求利用何种来源的ESSI数据计算传感器BMSI更为准确,分别采用SBDART软件模拟的太阳光谱曲线数据、MODTRAN4.0 oldkur.dat文件数据、Thuillier太阳光谱曲线数据和WRC太阳光谱曲线数据计算了HJ-1A CCD1(B1—B4),CBERS-02 CCD(B1—B5),Landsat5 TM (B1—B4)和ASTER(B1—B8) 4种传感器的BMSI,并与传感器运营商公布的数据进行了比较。结果表明: 利用SBDART和WRC太阳光谱曲线数据计算的结果误差较小; 利用MODTRAN4.0 oldkur.dat数据计算的结果误差次之; 利用Thuillier太阳光谱曲线的计算结果误差较大。

关键词: 大气层外太阳光谱辐照度(ESSI); 波段平均太阳辐照度(BMSI); Thuillier; SBDART; WRC; oldkur.dat
中图分类号:TP79 文献标志码:A 文章编号:1001-070X(2012)03-0097-06 doi: 10.6046/gtzyyg.2012.03.18
Calculation and Reliability Analysis of Satellite Sensors Band Solar Irradiance
HU Shun-shi1, ZHANG Li-fu1, ZHANG Xia1, WANG Qian1, HAN Bing2, ZHANG Nan3
1.State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing Applications Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
2.China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China
3.China University of Geosciences, Beijing 100083, China
Abstract

Extraterrestrial Solar Spectral Irradiance (ESSI) is an important parameter for calculating Band Mean Solar Irradiances (BMSI) of different satellites. In order to probe into the problem as to which ESSI dataset could acquire a more accurate BMSI result, the authors selected 4 ESSI datasets, namely SBDART simulated solar spectrum dataset, oldkur.dat dataset from MODTRAN4.0, Thuillier solar spectrum dataset and WRC solar spectrum dataset, to calculate BMSI for HJ-1A CCD1(B1-B4), CBERS-02 CCD(B1-B5), Landsat5 TM(B1-B4) and ASTER (B1-B8).A comparison was made between the calculated BMSI result and the BMSI result published by satellite operators.It is found that the calculated BMSI results using WRC solar spectrum dataset and SBDART dataset have a smaller error in comparison with published BMSI, followed by oldkur.dat, while the calculated BMSI results using Thuillier solar spectrum dataset have larger errors than other datasets.

Keyword: extraterrestrial solar spectral irradiance(ESSI); band mean solar irradiance(BMSI); Thuillier; SBDART; WRC; oldkur.dat
0 引言

太阳是一个稳定的电磁波辐射源, 是进行光学遥感的主要能量来源。地球大气层外太阳光谱辐照度(extraterrestrial solar spectral irradiance, ESSI)是指在大气层顶部、日地平均距离上, 垂直于太阳入射方向上单位时间、单位面积所获得的太阳辐射能量。太阳辐射能量的大部分集中在近紫外— 中红外波长范围(0.31~5.6 μ m)内, 这部分能量占整个太阳光谱能量的97.5%, 其中可见光部分占43.5%, 近红外部分占36.8%[1]。传感器波段平均太阳辐照度(band mean solar irradiance, BMSI)是传感器光谱响应函数与大气层外太阳光谱辐照度的积分值, 反映传感器对太阳辐射能量的响应性能。

在大气顶层, 太阳辐射的电磁波能量不受大气的影响, 它是计算各种辐射参量和定量遥感的基础。国内外许多学者对此进行了研究[2, 3, 4]。SBDART (santa barbara disort atmospheric radiative transfer)软件能模拟地球大气层外太阳光谱曲线数据[2], 潘志强等用该数据反演了CBERS卫星BMSI, 并得到了较好的效果[3]; MODTRAN4.0软件提供了5个ESSI数据文件; Thuillier等通过航空实验发布了200~4 000 nm波长范围的太阳光谱曲线[4]; Alistair利用WRC(world radiation center)发布的ESSI数据计算了ASTER各波段BMSI[5]

本文选择SBDART软件模拟的大气顶层太阳光谱曲线数据、MODTRAN4.0提供的oldkur.dat文件数据、Thuillier太阳光谱曲线数据和WRC太阳光谱曲线数据, 分别计算了国内外一些常见的传感器BMSI值, 并以各传感器运营商提供的BMSI数据为标准, 与计算结果进行比较, 最终得出适合计算卫星传感器BMSI的太阳光谱曲线数据。

1 大气层外太阳光谱曲线
1.1 SBDART太阳光谱曲线

SBDART软件由加利福尼亚圣巴巴拉大学计算地球系统科学研究所Paul等人采用Fortran语言开发的, 主要用于太阳辐射传输模拟和大气能量平衡研究[2, 6]。用户设置相关太阳几何位置参数、大气剖面参数等, 可以模拟0.25~100 μ m波长范围内大气顶层和地表的上行、下行及直射等不同辐射参量。本文设置太阳天顶角为0° , 不考虑气溶胶和云含量, 以1 nm为步长, 利用SABDART在线工具[7]模拟0.25~4.0 μ m波长范围内的大气顶层太阳光谱曲线数据, 其单位是W· m-2· μ m-1

1.2 oldkur.dat太阳光谱曲线

MODTRAN4.0软件“ \Bin\Data” 目录下有5个ESSI数据文件(oldkur.dat, chkur.dat, cebchkur.dat, thkur.dat和newkur.dat)。经过分析和比较发现, 利用oldkur.dat数据计算的BMSI与传感器运营商公布的数据较接近。因此, 本文选择oldkur.dat数据来计算结果和比较, 其光谱范围是51~49 983 cm-1, 光谱分辨率达1 cm-1, 太阳光谱辐照度单位是W· cm-2· cm-1

1.3 Thuillier太阳光谱曲线

Thuillier太阳光谱曲线是Thuillier等人利用SOLSPEC和SOSP仪器分别在1992年和1993年多次航空飞行实验中所测得的ESSI数据, 经仪器定标和数据处理发布的太阳光谱曲线[4]。从网站[8]下载的Thuillier太阳光谱曲线的光谱范围为200~2 397 nm, 光谱分辨率为1 nm, 太阳光谱辐照度的单位是W· cm-2· nm-1

1.4 WRC太阳光谱曲线

WRC太阳光谱曲线是world radiation center研究机构基于地面测量和火箭飞行数据发布的太阳光谱曲线。Alistair利用此曲线计算了ASTER传感器BMSI。本文从网站[9]下载了WRC太阳光谱曲线, 其光谱范围为0.35~2.50 μ m, 光谱分辨率为1 nm, 太阳光谱辐照度单位是W· m-2· μ m-1

由于上述4种太阳光谱曲线的太阳光谱辐照度单位、光谱分辨率和光谱范围不一致, 为便于比较分析, 首先要进行单位转换(波长单位转换成μ m, 光谱分辨率转换成nm, 辐照度单位转换成W· m-2· μ m-1), 然后截取0.35~2.397 μ m波长范围内的4种太阳光谱曲线, 其结果如图1所示。

图1 4种太阳光谱曲线Fig.1 Four kinds of solar spectrum curves

由于计算ASTER传感器BMSI采用的是WRC太阳光谱曲线数据, 因此, 本文以WRC公布的数据为基准, 将oldkur.dat, Thuillier和SBDART太阳光谱曲线数据与其进行比较, 并求差值, 结果如图2所示。

图2 oldkur.dat, Thuillier, SBDART与WRC的差值图Fig.2 Respective difference between WRC and oldkur.dat, Thuillier, SBDART

图1图2可以看出, 4种太阳光谱曲线整体趋势一致, 但在350~2 397 nm波长范围内相互之间存在一定的差异, 这些差异会影响计算结果。

2 卫星传感器光谱响应

卫星传感器的光谱响应函数(spectral response function, SRF)描述了传感器对太阳入射能量的响应率, 表示传感器在某一波长λ 上记录的辐射能量与入瞳处的辐射能量的比值, 它是卫星传感器的一个重要性能指标。计算传感器BMSI需要传感器各波段的光谱响应函数, 不同类型传感器及同一传感器不同波段的光谱响应函数是不同的。为了分析所选择的太阳光谱曲线数据的可靠性, 本文选择了HJ-1A CCD1(B1— B4), CBERS-02 CCD(B1— B5), Landsat5 TM(B1— B4)和Terra ASTER(B1— B8)4种卫星传感器及其波段数据。4种卫星传感器各波段的光谱响应函数曲线如图3所示。

图3 4种卫星传感器各波段的光谱响应函数Fig.3 Spectral response functions of each band for four satellites

3 波段平均太阳辐照度的计算

传感器波段平均太阳辐照度 EBMSI是ESSI与传感器各波段光谱响应函数λ 的积分值。计算公式为

EBMSI= ʃλ1λ2E(λ)S(λ)ʃλ1λ2S(λ), (1)

式中: E(λ )是大气层外太阳光谱辐射能量; S(λ )是传感器某一波段光谱响应函数; λ 1λ 2是传感器某一波段起始波长和终止波长。因此, 若已知E(λ )和S(λ ), 便可计算出EBMSI

一般情况下, E(λ )可根据相关研究机构提供的ESSI数据文件或者利用辐射传输软件模拟得到; S(λ )由卫星传感器厂商经过实验室定标后提供。在本文的研究中, E(λ )分别采用上文提及的4种太阳光谱曲线数据; S(λ )分别采用上文提及的4类卫星传感器的光谱响应函数。波段平均太阳辐照度EBMSI的具体计算步骤为:

1)单位转换。将上述4类太阳光谱曲线数据的波长单位转换成μ m; 太阳光谱辐照度单位转换成W· m-2· μ m-1; 各传感器的光谱响应函数的波长单位转换成μ m。

2)利用上文提及的光谱响应函数与太阳光谱曲线, 按式(1)分别计算不同传感器在不同太阳光谱曲线情况下的波段平均太阳辐照度EBMSI

4 结果比较与精度分析
4.1 结果比较

根据上述方法分别计算HJ-1A CCD1, CBERS-02 CCD, Landsat5 TM和Terra ASTER 4类传感器的EBMSI, 其结果如表1所示。

表1 几种卫星传感器波段平均太阳辐照度(EBMSI)计算结果 Tab.1 Calculated EBMSI results for some satellites

各传感器运营商公布的EBMSI表2所示。

表2 公布的各传感器波段平均太阳辐照度(EBMSI) Tab.2 Published EBMSI for given satellites

值得一提的是, 各传感器运营商并没有给出公布的BMSI的详细获取方式和所采用的BMSI数据(除ASTER数据外), 因此, 可以通过比较ESSI计算结果, 来评价分析这4类太阳光谱曲线之间的差异及其对BMSI的影响。

4.2 精度分析

为了分析表1计算结果的精度, 以传感器运营商公布的数据(表2)为基准, 计算二者之间的差值, 并绘出差值图(图4)。

图4 计算值与传感器运营商公布值的差值Fig.4-2 Differences between calculated results and satellite operator published results

图4可以看出: ①采用WRC数据计算的BMSI与传感器运营商公布的BMSI最为接近, 结果最好, 除了HJ-1A CCD1 B4(误差为-4.245 W· m-2· sr-1· μ m-1)外, 其他传感器在相应波段的误差不超过0.475 W· m-2· sr-1· μ m-1; ②采用SBDART软件模拟数据计算结果也非常接近于公布的数据, 除了HJ-1A CCD1 B4(误差为-4.513 W· m-2· sr-1· μ m-1), CBERS-02 CCD B5(误差为-1.457 W· m-2· sr-1· μ m-1), ASTER B2, B7(误差分别为-1.293和1.722 W· m-2· sr-1· μ m-1)外, 其他所有计算结果误差均小于0.77 W· m-2· sr-1· μ m-1; ③利用 oldkur.dat文件数据的计算结果也较为理想, 最大误差为ASTER B5(误差为6.325 W· m-2· sr-1· μ m-1), 其他波段大部分值在± 2.5 W· m-2· sr-1· μ m-1以内, 但其平均误差要比应用前两种太阳光谱曲线数据的计算结果大。对于ASTER数据B1— B3, oldkur.dat计算结果比Thuillier计算结果更为理想; 然而, 对于B4— B8, oldkur.dat计算结果误差显著增大, 甚至达到Thuillier误差水平, 这是由于在ASTER数据B4— B8处, 两者的太阳光谱曲线十分接近。从图2(b)中可以看出, 在B4波段处两者的都小于WRC值, 处于低谷; 在B5— B8波段处, 两者都大于WRC值, 处于高峰。因此, 这就造成了B4波段的计算结果小于公布值, B5— B8波段的计算结果大于公布值, 如图4(d)所示。尽管Thuillier指出其太阳光谱在紫外、可见光和近红外范围内已经是最优的, 但由于其数据来自于不同传感器, 数据获取时间也不尽一致, 数据获取和处理过程中误差来源多, 采用Thuillier数据计算的BMSI值并不理想, 与公布的数据误差很大。而ASTER采用的是WRC数据文件, 从图4(d)也可以看出, SBDART软件模拟值与之最为接近, 其次是oldkur.dat数据文件, 差别最大的为Thuillier数据。

另外, 我们将传感器运营商公布的BMSI值作为标准值, 计算了在各种ESSI情况下的均方根误差(RMSE), 如表3所示。

表3 BMSI计算结果与公布值的均方根误差(RMSE) Tab.3 RMSE between calculated and published BMSI

表3可以看出: 应用WRC数据计算的结果均方根误差最小, 表明其计算结果与传感器运营商公布的数据最为接近, 应用SBDART模拟的太阳光谱曲线计算结果次之; 而应用oldkur.dat数据计算结果与公布数据之间存在一定的误差; 应用Thuillier数据的计算结果均方根误差最大。

5 结论

本文采用SBDART软件模拟的太阳光谱曲线数据、MODTRAN4.0 oldkur.dat数据文件、Thuillier太阳光谱曲线数据和WRC太阳光谱曲线数据分别计算了HJ-1A CCD1(B1— B4), CBERS-02 CCD(B1— B5), Landsat5 TM(B1— B4)和ASTER(B1— B8)4种传感器的BMSI, 并与各传感器运营商公布的BMSI数据进行了比较分析, 得出以下结论:

1)利用WRC太阳光谱曲线数据计算的传感器BMSI与传感器运营商公布的数据最为接近, 均方根误差除HJ-1A CCD1 B4外, 都小于0.5, 说明WRC太阳光谱曲线能较准确地描述大气顶层太阳能量分布情况, 因此是一个比较精确的太阳光谱曲线;

2)SBDART软件能较精确地模拟大气顶层太阳光谱曲线, 利用SBDART模拟的结果与传感器运营商公布的数据较为接近, 因此结果也比较理想;

3)MODTRAN 4.0 oldkur.dat数据计算结果存在一定的误差, 计算结果较前两者差;

4)利用Thuillier太阳光谱曲线计算的结果与各传感器运营商公布的BMSI存在较大出入, 因此, 在使用Thuillier太阳光谱曲线时要注意。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
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