【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种大气校正方法，尤其涉及一种基于查找表的热红外大气校正参数化方法。
技术介绍
定量热红外遥感研究的首要任务是高精度的反演地表温度和发射率，然而由于大气的存在，导致热红外谱段的电磁波即便在晴空条件下穿过大气时仍与大气中的各种气体分子和微粒发生作用，使得地表的热红外辐射数值到达传感器时发生了改变，因此为了准确获取地表温度和发射率就必须精确获取大气信息，即大气透过率和上下行辐亮度，进而消除大气的影响，实现精准的大气校正。目前，热红外大气校正方法主要分为两种，即经验-半经验的统计方法和物理方法。对于经验-半经验的统计方法而言，主要是在获取大气水汽总含量的基础上，利用大气水汽总含量和大气参数间的二次统计关系，来进行大气透过率和大气上下行辐亮度的估算；这种统计方法缺乏物理机理的解译，统计回归系数依赖于训练数据，且不能有效考虑大气垂直剖面温湿度的变化，大气校正的精度具有较大的不确定性，回归系数区域性的特点使得经验-半经验的统计方法不适用于全球尺度的热红外大气校正。对于物理方法而言，主要是在获取同步大气温湿度廓线的基础上，利用辐射传输模型(如MODTRAN)来模拟给定条件下的大气参数，完成大气透过率和大气上下行辐亮度的估算；物理方法虽然能够充分考虑大气温度和湿度的垂直变化，大气校正的精度较高，但是由于物理方法使用的辐射传输模型的输入参数较为复杂，非专业人员无法轻易掌握，加之执行速度较慢，使得物理方法不能得到有效应用推广，无法满足实时的热红外大气校正的需要。
技术实现思路
为了解决上述技术所存在的不足之处，本专利技术提供了一种基于查找表的热红外大气校正参数化方...
【技术保护点】
一种基于查找表的热红外大气校正参数化方法，其特征在于：所述方法由以下七个步骤组成：S1、热红外大气校正预处理：根据热红外传感器获取数据的时间和地点，挑选像元对应的时空匹配的大气温湿度廓线，并将大气温湿度廓线数据的位势高度ZM的单位转换为千米、大气压强P的单位转换为百帕、大气温度T的单位转换为开尔文、大气湿度H2O的单位转换为克每立方米；将大气垂直分为25层，随后将获取的大气温湿度廓线的位势高度、大气温度以及大气湿度都线性内插值至基准大气压强处，同时获取像元的观测天顶角；S2、大气组分逐层光学厚度估算：先对大气进行垂直分层，将热红外传感器第i通道大气第l层的光学厚度表示成水汽线性吸收，水汽连续吸收和其它气体吸收三部分的贡献，用公式(1)表示：τl,i=τl,iH2O+τl,iH2Oc+τl,iother---(1)]]>其中，τl,i为热红外传感器第i通道大气第l层大气总光学厚度，为线性水汽第i通道大气第l层的光学厚度，为连续水汽第i通道大气第l层的光学厚度，为其它气体第i通道大气第l层的光学厚度；S3、光学厚度的参数化模型系数确定：对线性水汽和其它气体光...
【技术特征摘要】
1.一种基于查找表的热红外大气校正参数化方法，其特征在于：所述方法由以下七个步骤组成：S1、热红外大气校正预处理：根据热红外传感器获取数据的时间和地点，挑选像元对应的时空匹配的大气温湿度廓线，并将大气温湿度廓线数据的位势高度ZM的单位转换为千米、大气压强P的单位转换为百帕、大气温度T的单位转换为开尔文、大气湿度H2O的单位转换为克每立方米；将大气垂直分为25层，随后将获取的大气温湿度廓线的位势高度、大气温度以及大气湿度都线性内插值至基准大气压强处，同时获取像元的观测天顶角；S2、大气组分逐层光学厚度估算：先对大气进行垂直分层，将热红外传感器第i通道大气第l层的光学厚度表示成水汽线性吸收，水汽连续吸收和其它气体吸收三部分的贡献，用公式(1)表示： τ l , i = τ l , i H 2 O + τ l , i H 2 O c + τ l , i o t h e r - - - ( 1 ) ]]>其中，τl,i为热红外传感器第i通道大气第l层大气总光学厚度，为线性水汽第i通道大气第l层的光学厚度，为连续水汽第i通道大气第l层的光学厚度，为其它气体第i通道大气第l层的光学厚度；S3、光学厚度的参数化模型系数确定：对线性水汽和其它气体光学厚度的参数化模型系数采用逐层确定的方式来获取，对连续水汽光学厚度的参数化模型系数采用不分层整体确定的方式来获取；若事先已经获取了对应热红外传感器通道i的光学厚度的参数化模型系数，则可以直接跳过步骤S3；在对上述模型系数获取的过程中构建不同大气条件组合；将观测天顶角分别设置为0°、33.56°、44.42°、51.32°、56.25°和60°，使用辐射传输模型MODTRAN，并考虑热红外传感器通道i的通道响应函数，同时获取线性水汽、连续水汽及其它气体在不同情况下的通道光学厚度和利用最小二乘数学优化技术，逐层数据回归获取线性水汽和其它气体光学厚度的参数化模型系数，全部数据回归连续水汽光学厚度的参数化模型系数，创建光学厚度的参数化模型系数查找表，并保存线性水汽、连续水汽以及其它气体的光学厚度的参数化模型系数；S4、逐层大气特征参数的计算：读取插值后的大气温湿度廓线以及热红外传感器像元的观测天顶角，然后逐层分别计算所需的大气组分的光学厚度；对线性水汽光学厚度，根据每一层的实际大气温度和大气压强，选择对应通道的参数化模型系数，并对构建的线性水汽光学厚度的参数化模型系数进行大气温度和大气压强的双线性内插，获取实际大气状况对应的线性水汽参数化模型系数，计算线性水汽光学厚度对连续水汽光学厚度，根据每一层的实际大气温度和大气压强以及对应通道的参数化模型系数，结合构建的连续水汽光学厚度的参数化模型系数，计算连续水汽光学厚度对其它气体光学厚度，根据每一层的实际大气温度和大气压强，选择对应通道的参数化模型系数，并对构建的其它气体光学厚度的参数化模型系数进行大气温度和大气压强的双线性内插，获取实际大气状况对应的其它气体参数化模型系数，计算其它气体光学厚度Ⅰ、逐层大气透过率〈tl,i(θv)〉的计算： < t l , i ( θ v ) > = exp ( - < τ l , i H 2 O > - < τ l , i H 2 O c > - < τ l , i o t h e r > ) - - - ( 12 ) ]]>其中，<tl,i(θv)〉表示估算出的热红外传感器第i通道大气第l层大气透过率；θv为像元的观测天顶角；exp为以自然常数为底的指数函数；表示估算的热红外传感器第i通道大气第l层的线性水汽光学厚度；表示估算的热红外传感器第i通道大气第l层的连续水汽光学厚度；表示估算的热红外传感器第i通道大气第l层的其它气体光学厚度；Ⅱ、逐层大气上行辐亮度的计算： < L l , i ↑ > = ( 1 - < t l , i ( θ v ) > ) B ( T l , λ i ) - - - ( 13 ) ]]>其中，表示估算的热红外传感器第i通道大气第l层大气上行辐亮度；<tl,i(θv)〉表示观测天顶角θv估算的热红外传感器第i通道大气第l层大气透过率；B为普朗克函数；Tl为大气第l层平均大气温度，表示为Tl＝0.5Tl,top+0.5Tl,bot，Tl,top、Tl,bot分别为大气第l层顶部、底部的大气温度；λi为热红外传感器第i通道的等效中心波长；Ⅲ、逐层大气下行辐亮度的计算：其中，表示估算的热红外传感器第i通道大气第l层大气下行辐亮度；<tl,i(θ53°)>表示运用公式(12)并把观测天顶角θ设置为53°估算的热红外传感器第i通道大气第l层大气透过率；B为普朗克函数；Tl为大气第l层平均大气温度，表示为Tl＝0.5Tl,top+0.5Tl,bot，Tl,top、Tl,bot分别表示大气第l层顶部、底部的大气温度；λi为热红外传感器第i通道的等效中心波长；S5、大气特征参数的整体估算：根据逐层大气特征参数进行整体特征参数估算的方法如下：Ⅰ、大气总透过率<ti(θv)〉的计算： < t i ( θ v ) > = Π l = 1 25 < t l , i ( θ v ) > - - - ( 15 ) ]]>其中，<ti(θv)〉为估算的观测天顶角θv对应的热红外传感器第i通道大气总透过率；∏为数学上的连乘符号；<tl,i(θv)〉为观测天顶角θv下估算的热红外传感器第i通道大气第l层大气透过率；Ⅱ、大气总上行辐亮度的计算： < L i ↑ > = Σ l = 25 1 [ ( Π k = l - 1 1 < t k , i ( θ v ) > ) < L l , i ↑ > ] - - - ( 16 ) ]]>其中，为估算的热红外传感器第i通道大气总上行辐亮度；∑为数学上的求和符号；∏为数学上的连乘符号；<tk,i(θv)〉为观测天顶角θv下估算的热红外传感器第i通道大气第k层大气透过率；为估算的热红外传感器第i通道大气第l层大气上行辐亮度；Ⅲ、大气总下行辐亮度的计算：其中，为估算的热红外传感器第i通道大气总下行辐亮度；∑为数学上的求和符号；∏为数学上的连乘符号；<tk,i(θ53°)>表示采用公式(12)并把观测天顶角θ设置为53°估算的热红外传感器第i通道大气第k层大气透过率；表示估算的热红外传感器第i通道大气第l层大气下行辐亮度；S6、偏差修正系数确定：对上述步骤中简化和近似导致的大气特征参数估算偏差，需要进一步采用统计回归的方式，构建相应的方程组，回归求解所需的偏差修正系数(和)来对估算的大气特征参数的偏差进行修正；若事先已经获取了偏差修正系数，则可以直接跳过步骤S6；Ⅰ、针对标准大气，辐射传输模型MODTRAN和参数化方法估算的通道i大气总透过率间的关系可由公式(18)中的一元二次经验关系近似表示，即： < t i ( θ v ) > M O D T R A N = c 0 t r a n + c 1 t r a n × < t i ( θ v ) > P M + c 2 t r a n × < t i ( θ v ) > P M 2 - - - ( 18 ) ]]>其中，<ti(θv)〉MODTRAN为考虑标准大气全部层的大气温湿度廓线，先采用辐射传输模型MODTRAN算出观测天顶角θv对应的总透过率光谱，然后跟热红外通道光谱响应函数积分后得到的通道i大气总透过率；<ti(θv)〉PM是采用参数化方法，通过公式(15)得到的通道i大气总透过率；均是通道大气总透过率的偏差修正系数；Ⅱ、针对标准大气，辐射传输模型MODTRAN和参数化方法估算的通道i大气总上行辐亮度间的关系可由公式(19)中的一元二次经验关系近似表示，即： < L i ↑ > M O D T R A N = c 0 L ↑ + c 1 L ↑ × < L i ↑ > P M + c 2 L ↑ × < L i ↑ > P M 2 - - - ( 19 ) ]]>其中，是考虑标准大气全部层的大气温湿度廓线，采用辐射传输模型MODTRAN算出的大气总上行辐亮度光谱，然后跟热红外通道光谱响应函数积分后得到的通道i大气总上行辐亮度；是采用参数化方法，最后通过公式(16)得到的通道i大气总上行辐亮度；均是通道大气总上行辐亮度的偏差修正系数；Ⅲ、针对标准大气，辐射传输模型MODTRAN和参数化方法估算的通道i大气总下行辐亮度间的关系可由公式(20)中的一元二次经验关系近似表示，即： < L i ↓ > M O D T R A N = c 0 L ↓ + c 1 L ↓ × < L i ↓ > P M + c 2 L ↓ × < L i ↓ > P M 2 - - - ( 20 ) ]]>其中，是考虑标准大气全部层的大气温湿度廓线，采用辐射传输模型MODTRAN算出的大气总下行辐亮度光谱，然后跟热红外通道光谱响应函数积分后得到的通道i大气总下行辐亮度；是采用参数化方法，最后通过式(17)得到的通道i大气总下行辐亮度；和是通道大气总下行辐亮度的偏差修正系数；S7、大气特征参数偏差改正：利用偏差修正系数，结合步骤S5获取的大气特征参数，进行大气特征参数偏差的改正，获取高精度热红外通道大气透过率和上下行辐亮度，进而实现精确和方便快捷的热红外大气校正；Ⅰ、大气总透过率偏差改正的计算： < t i ( θ v ) > C o r r = c 0 t r a n + c 1 t r a n × < t i ( θ v ) > + c 2 t r a n × < t i ( θ v ) > 2 - - - ( 21 ) ]]>其中，<ti(θv)〉Corr是观测天顶角θv对应的偏差改正后的通道i大气总透过率；<ti(θv)〉是步骤S5中采用公式(15)获取的通道i大气总透过率；均是通道大气总透过率的偏差修正系数；Ⅱ、大气总上行辐亮度偏差改正的计算： < L i ↑ > C o r r = c 0 L ↑ + c 1 L ↑ × < L i ↑ > + c 2 L ↑ × < L i ↑ > 2 - - - ( 22 ) ]]>其中，是偏差改正后的通道i大气总上行辐亮度；是步骤S5中采用公式(16)获取的通道i大气总上行辐亮度；均是大气总上行辐亮度的偏差修正系数；Ⅲ、大气总下行辐亮度偏差改正的计算： < L i ↓ > C o r r = c 0 L ↓ + c 1 L ↓ × < L i ↓ > + c 2 L ↓ × < L i ↓ > 2 - - - ( 23 ) ]]>其中，是偏差改正后的通道i大气总下行辐亮度；是步骤S5中采用公式(17)获取的通道i大气总下行辐亮度；均是大气总下行辐亮度的偏差修正系数。2.根据权利要求1所述的基于查找表的热红外大气校正参数化方法，其特征在于：所述线性水汽的光学厚度可通过公式(2)计算获取： τ l , i H 2 O = f H 2 O ( a 0 , l , i H 2 O , a 1 , l , i H 2 O , a 2 , l , i H 2 O ) = exp ( a 0 , l , i H 2 O + a 1 , l , i H 2 O × log ( ρ l , H 2 O cos ( θ v ) ) + a 2 , l , i H 2 O × log ( ρ l , H 2 O cos ( θ v ) ) × log ( ρ l , H 2 O cos ( θ v ) ) ) - - - ( 2 ) ]]>其中，为线性水汽的光学厚度计算函数；和均是线性水汽参数化模型系数，其数值取决于第l层的平均大气温度Tl、平均大气压强Pl和热红外传感器通道i；exp表示以自然常数为底的指数函数；log表示以自然常数为底的对数函数；是大气第l层垂直路径上的水汽含量；θv是观测天顶角；公式(2)中可表示为： ρ l , H 2 O = ( ZM l , t o p - ZM l , b o t ) × H 2 O l , b o t 1 + 1 / 2 × r a t + 1 / 3 × rat 2 + 1 / 4 × rat 3 a b s ( r a t ) < = 0.01 ( ZM l , t o p - ZM l , b o t ) × ( H 2 O l , t o p - H 2 O l , b o t ) log ( r a t + 1 ) a b s ( r a t ) > 0.01 - - - ( 3 ) ]]>其中，ZMl,top和ZMl,bot分别表示大气第l层的顶部和底部的位势高度；H2Ol,top和H2Ol,bot分别表示大气第l层的顶部和底部的大气湿度；log表示以自然常数为底的对数函数；rat为模型中间变量，其值为(H2Ol,top-H2Ol,bot)/H2Ol,bot。3.根据权利要求1所述的基于查找表的热红外大气校正参数化方法，其特征在于：所述连续水汽的光学厚度可通过公式(4)计算获取： τ l , i H 2 O c = f H 2 O c ( a 0 , i H 2 O c , a 1 , i H 2 O c , a 2 , i H 2 O c ) ...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴骅，李召良，唐荣林，房世峰，唐伯惠，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11
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