基于HJ-1A/B CCD地表反照率估算方法比較與驗(yàn)證

樊憲磊， 閻宏波， 瞿瑛

(東北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，長(zhǎng)春 130024)

0 引言

地表反照率是輻射與能量平衡的重要特征參量，被廣泛應(yīng)用于中長(zhǎng)期天氣預(yù)報(bào)和全球氣候變化研究[1]。目前，已經(jīng)基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)生成了大量反照率數(shù)據(jù)集[2]，如MODIS[3]，GLASS[4-5]和CLARA[6]等。但是，這些反照率數(shù)據(jù)集大多基于中低空間分辨率衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)生成，因此空間分辨率相對(duì)較低，難以準(zhǔn)確地描述景觀破碎度較大區(qū)域的地表反照率時(shí)空變化情況[2]。而高空間分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)可以提供豐富的地表特征信息，使得基于高空間分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的地表反照率估算方法[7-8]成為研究中新的增長(zhǎng)點(diǎn)[5]。

環(huán)境減災(zāi)小衛(wèi)星(HJ-1A/B)可以提供大幅寬、短重訪周期的30 m空間分辨率CCD影像數(shù)據(jù)，為生成高空間分辨率地表反照率數(shù)據(jù)集提供了可靠數(shù)據(jù)源。孫長(zhǎng)奎等[9]基于POLDER BRDF數(shù)據(jù)集，通過分地類和分格網(wǎng)回歸的方式，建立了HJ-1A/B CCD地表反射率與寬波段反照率之間的回歸關(guān)系； He等[10]提出了一種基于HJ-1衛(wèi)星大氣層頂反射率(top of atmosphere reflectance,TOA)數(shù)據(jù)的反照率直接反演算法(direct estimation algorithm，DEA)，證明了基于HJ-1A/B CCD TOA進(jìn)行反照率直接估算的可行性； Gao等[11]在Shuai等[7]Landsat反照率產(chǎn)品算法的基礎(chǔ)上，提出了一種將HJ-1A/B衛(wèi)星地表反射率(surface reflectance,SUR)數(shù)據(jù)與MODIS雙向反射分布函數(shù)(bidirectional reflectance distribution function,BRDF)產(chǎn)品相結(jié)合的反照率估算方法，通過建立HJ-1A/B CCD和MODIS SUR比值關(guān)系來生成高空間分辨率的地表反照率數(shù)據(jù)集； 張虎等[12]將MODIS核系數(shù)(MODIS kernel coefficients,MKC)產(chǎn)品作為先驗(yàn)知識(shí)，基于貝葉斯推論對(duì)HJ-1 CCD地表反照率進(jìn)行了反演，研究結(jié)果表明該方法能夠改善其他方法中出現(xiàn)的馬賽克現(xiàn)象。

這些方法都能夠?qū)崿F(xiàn)基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)生成高空間分辨率的反照率數(shù)據(jù)集，但其圖像精細(xì)度和估算精度還缺乏系統(tǒng)性的評(píng)價(jià)和比較驗(yàn)證。本研究從圖像精細(xì)度和估算精度2個(gè)方面，對(duì)2種基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)的地表反照率遙感估算方法,即DEA和基于MKC的估算方法，進(jìn)行了比較和驗(yàn)證分析，為地表反照率數(shù)據(jù)集生成方法選擇和算法優(yōu)化改進(jìn)研究提供參考。

1 地表反照率估算方法

1.1 DEA

DEA是基于BRDF數(shù)據(jù)庫(kù)建立TOA/SUR與寬波段反照率之間的回歸關(guān)系[5]，從而實(shí)現(xiàn)基于單一角度觀測(cè)數(shù)據(jù)直接估算地表寬波段反照率的方法[13]。該方法首先基于POLDER BRDF數(shù)據(jù)集通過插值和篩選構(gòu)建SUR訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； 然后，再通過波段轉(zhuǎn)換、角度積分、窄波段向?qū)挷ǘ无D(zhuǎn)換和大氣輻射傳輸模型等過程，構(gòu)建包含TOA/SUR和對(duì)應(yīng)地表寬波段反照率的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； 最后，通過分地類(分為植被、土壤和冰雪3類)和分角度格網(wǎng)(太陽天頂角和觀測(cè)天頂角2°間隔，相對(duì)方位角5°間隔)回歸的方法構(gòu)建TOA/SUR與寬波段反照率之間的線性回歸關(guān)系，生成DEA查找表。根據(jù)太陽/觀測(cè)幾何信息以及SUR數(shù)據(jù)查找對(duì)應(yīng)的直接反演系數(shù)，可以直接估算得到地表寬波段反照率。該方法不受MODIS反照率產(chǎn)品生成算法中地表BRDF特性需要在較短時(shí)間窗口內(nèi)(如16 d)不發(fā)生顯著變化假定條件的限制，因此更適用于監(jiān)測(cè)地表BRDF特性發(fā)生快速變化時(shí)(如降雪、融雪、森林火災(zāi)和農(nóng)作物收割等)地表反照率的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化過程[5]。DEA具體流程如圖1所示。

圖1 DEA流程Fig.1 Flowchart of the DEA

DEA有2種形式，可以通過SUR或者TOA來估算寬波段反照率，分別記做DEA-SUR和DEA-TOA。其中DEA-SUR算法可以基于SUR直接估算地表寬波段反照率，即

(1)

(2)

式中：αbs和αws分別為地表寬波段的黑空和白空反照率；ρi(θs,θv,φ)為第i波段的SUR；θs,θv和φ分別為太陽天頂角、觀測(cè)天頂角和相對(duì)方位角；θbs為局地正午太陽天頂角；ci和c0分別為DEA查找表中的回歸系數(shù)。

DEA-TOA算法可以基于TOA直接估算地表寬波段反照率，即

(3)

(4)

通過比較可以發(fā)現(xiàn)DEA-SUR和DEA-TOA具有相似的估算精度，為了降低比較分析的復(fù)雜性，僅將DEA-SUR作為本研究比較分析評(píng)價(jià)的算法。

1.2 基于MKC的地表反照率估算方法

該方法假定MODIS純像元與所包含的高空間分辨率亞像元具有近似的BRDF性質(zhì)，因此可以基于MKC估算高空間分辨率的地表反照率[7]，估算方法流程如圖2所示。

圖2 基于MKC的估算方法流程Fig.2 Flowchart of the method based on MKC

首先通過對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分類，區(qū)分出純像元和混合像元。對(duì)于純像元，假定低空間分辨率的MODIS像元與內(nèi)部的高空間分辨率HJ-1A/B CCD像元具有相同的BRDF性質(zhì)，以MODIS BRDF產(chǎn)品(MKC和MCD43A1產(chǎn)品)作為先驗(yàn)知識(shí)，通過MODIS的反照率與反射率比值等于內(nèi)部的HJ-1A/B CCD亞像元反照率與反射率的比值關(guān)系估算得到高空間分辨率的地表反照率，即

(5)

(6)

式中：αbs,M(θbs)為局地正午太陽天頂角為θbs時(shí)的MODIS黑空反照率；αws,M為MODIS白空反照率；λ為波長(zhǎng)；Rλ,M(Ω)為入射/觀測(cè)幾何為Ω時(shí)的MODIS波段反射率；αbs,HJ(θbs)為局地正午太陽天頂角為θbs時(shí)的HJ-1A/B CCD黑空反照率；αws,HJ為HJ-1A/B CCD的白空反照率；Rλ,HJ(Ω)為觀測(cè)幾何為Ω時(shí)的HJ-1A/B CCD波段反射率；Cλ為反照率與波長(zhǎng)為λ的波段反射率的比值。

對(duì)于混合像元，MODIS的BRDF代表該像元內(nèi)各種地表覆蓋類型的BRDF加權(quán)組合，參照周圍具有相同地表覆蓋類型的MODIS純像元BRDF，構(gòu)造3 km×3 km窗口內(nèi)的基于HJ-1A/B地表類型數(shù)據(jù)與地表反照率的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，通過擬合獲得加權(quán)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，最終得到高空間分辨率的地表反照率，即

αλ,HJ=CoRλ,HJ(Ω)，

(7)

式中αλ,HJ為HJ-1A/B CCD的地表反照率；Co為擬合得到的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)。最終寬波段的地表反照率可以通過窄波段向?qū)挷ǘ无D(zhuǎn)換公式計(jì)算得到[11]。

2 比較與驗(yàn)證評(píng)價(jià)方法

2.1 圖像精細(xì)度評(píng)價(jià)方法

本研究采用目視判讀和圖像清晰度指數(shù)評(píng)價(jià)基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)的地表反照率遙感估算方法的圖像精細(xì)度，并采用MODIS數(shù)據(jù)作為圖像精細(xì)度評(píng)價(jià)的參考數(shù)據(jù)。通過目視判讀方式對(duì)比DEA-SUR，MKC算法和MODIS地表反照率產(chǎn)品的圖像精細(xì)度和地物識(shí)別能力。為了更加客觀地評(píng)價(jià)基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)估算得到的高空間分辨率地表反照率數(shù)據(jù)對(duì)空間變化的刻畫能力，還計(jì)算了DEA-SUR，MKC算法與MODIS反照率產(chǎn)品的圖像清晰度指數(shù)。采用拉普拉斯梯度函數(shù)[14]進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)，將圖像中檢測(cè)為邊緣的拉普拉斯算子卷積的均值作為衡量圖像清晰度的指標(biāo)，值越大表明圖像細(xì)節(jié)越豐富，清晰度越高。在拉普拉斯梯度函數(shù)中定義的拉普拉斯算子L為

(8)

圖像清晰度D(f)定義為

(9)

式中：G(x,y)為像素點(diǎn)(x,y)處拉普拉斯算子的卷積；T為邊緣檢測(cè)的閾值(本研究設(shè)T=0.01)；n為待評(píng)價(jià)圖像像元總數(shù)。

2.2 基于站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證方法

為了評(píng)價(jià)和比較基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)估算地表反照率算法的精度，使用US-MMS、長(zhǎng)嶺(CN-Cng)、盈科(Yingke)和納木錯(cuò)(Namco) 4個(gè)站點(diǎn)(表1)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)DEA-SUR和MKC算法進(jìn)行了比較驗(yàn)證，并使用MODIS地表反照率產(chǎn)品作為參考數(shù)據(jù)。

表1 地表反照率地面觀測(cè)站點(diǎn)信息Tab.1 Information of the in situ measurements sites

其中US-MMS和長(zhǎng)嶺站點(diǎn)為Fluxnet全球通量觀測(cè)站點(diǎn)，盈科和納木錯(cuò)站點(diǎn)數(shù)據(jù)為中國(guó)科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所和青藏高原研究所實(shí)驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)。這些站點(diǎn)的地表覆蓋類型包括落葉闊葉林、草地、農(nóng)田和高寒草甸，觀測(cè)站點(diǎn)的Google Earth影像如圖3所示。考慮到地面站點(diǎn)觀測(cè)與衛(wèi)星遙感影像觀測(cè)的空間尺度存在較大的差異，對(duì)4個(gè)站點(diǎn)地表反照率隨空間分辨率的變化也進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析。

(a) US-MMS (b) 長(zhǎng)嶺 (c) 盈科 (d) 納木錯(cuò)

圖3 地表反照率觀測(cè)站點(diǎn)的Google Earth影像示意圖

Fig.3GoogleEarthimageriesinsitumeasurementssites

選取站點(diǎn)每天局地正午時(shí)刻觀測(cè)的太陽上行輻射和下行輻射的比值作為地表反照率觀測(cè)值(藍(lán)空反照率)。基于衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)估算得到的黑空和白空反照率需要基于天空散射比進(jìn)行線性加權(quán)計(jì)算得到藍(lán)空反照率[15]，即

αblue(θbs)≈[1-S(τ,λ)]αbs(θbs)+S(τ,λ)αws，

(10)

式中：αblue(θbs)為藍(lán)空反照率；S(τ,λ)為大氣散射光比例；τ為氣溶膠光學(xué)厚度。在本研究中，大氣散射光比例通過基于6S程序建立的查找表計(jì)算獲得。為了客觀評(píng)價(jià)和驗(yàn)證不同算法的精度，繪制了站點(diǎn)觀測(cè)值與基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)估算的藍(lán)空反照率的時(shí)間序列圖和散點(diǎn)圖，計(jì)算均方根誤差(root mean squared error，RMSE)、偏差值(Bias)和決定系數(shù)(R2)來評(píng)價(jià)和驗(yàn)證DEA-SUR和MKC算法的估算精度。

3 結(jié)果與分析

3.1 圖像精細(xì)度評(píng)價(jià)結(jié)果

環(huán)境減災(zāi)小衛(wèi)星星座包括HJ-1A，B和C星3顆衛(wèi)星，單顆衛(wèi)星的重訪周期為4 d，當(dāng)HJ-1A和HJ-1B這2顆衛(wèi)星組網(wǎng)后重訪周期可達(dá)到2～4 d。其中HJ-1A/B每顆衛(wèi)星上分別搭載了2臺(tái)多光譜CCD傳感器，分別都包含藍(lán)光、綠光、紅光和近紅外4個(gè)波段。為了評(píng)價(jià)基于HJ-1A/B CCD影像生成的地表反照率的圖像精細(xì)度，選擇了2009年8月14日在張掖市獲取的無云覆蓋、成像質(zhì)量良好的HJ-1A CCD影像(圖4)作為圖像精細(xì)度評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，下載自中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心陸地觀測(cè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。

圖4 張掖市HJ-1A CCD B4(R)，B3(G),B2(B)假彩色合成影像Fig.4 False color imagery with B4(R),B3(G),B2(B)of HJ-1A CCD in Zhangye City

本研究使用MCD43A3產(chǎn)品作為圖像精細(xì)度和估算精度評(píng)價(jià)的參考，該產(chǎn)品的時(shí)間分辨率為1 d，空間分辨率為500 m，產(chǎn)品共包含MODIS 1—7波段和3個(gè)寬波段(0.3～0.7 μm(可見光)、0.7～5.0 μm(近紅外)、0.3～5.0 μm(短波紅外))的白空和黑空反照率(局地正午)。MODIS地表反照率產(chǎn)品是美國(guó)國(guó)家航空航天局 MODIS團(tuán)隊(duì)使用陸地表面各向異性二向性反射模型算法(algorithm for MODIS bidirectional reflectance anisotropy of the land surface，AMBRALS)[16]生成的。AMBRALS算法假定地表BRDF在一個(gè)時(shí)間窗口(如16 d)內(nèi)保持不變，通過累積16 d內(nèi)無云覆蓋的多角度、多波段的MODIS觀測(cè)數(shù)據(jù)，通過大氣校正、BRDF角度建模和窄波段向?qū)挷ǘ无D(zhuǎn)換等步驟生成MODIS地表反照率產(chǎn)品[3]。

基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)的地表反照率估算方法(DEA-SUR和MKC)與MODIS地表反照率產(chǎn)品在張掖市實(shí)驗(yàn)區(qū)的比較如圖5所示。

(a) DEA-SUR地表白空反照率 (b) MKC地表白空反照率 (c) MODIS地表反照率產(chǎn)品

(d) 圖(a)矩形區(qū)域放大 (e) 圖(b)矩形區(qū)域放大 (f) 圖(c)矩形區(qū)域放大

圖5 張掖市實(shí)驗(yàn)區(qū)地表反照率數(shù)據(jù)集(白空反照率)比較

Fig.5Comparisonofthesurfacealbedodatasets(white-skyalbedo)inZhangyeCity

通過目視判讀對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，DEA-SUR和MKC算法估算結(jié)果在圖像精細(xì)度方面要顯著優(yōu)于MODIS地表反照率產(chǎn)品，比較結(jié)果表明基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)的地表反照率估算方法能夠清晰地刻畫出空間破碎度較大區(qū)域的地表反照率空間變化情況?；谇逦戎笖?shù)評(píng)價(jià)結(jié)果，MKC算法反演的結(jié)果檢測(cè)到的邊緣最豐富(清晰度指數(shù)為0.192)，但是內(nèi)部存在噪聲點(diǎn)，由于使用了500 m空間分辨率的MKC產(chǎn)品，在一些區(qū)域存在明顯的馬賽克現(xiàn)象(圖5(e))； DEA-SUR算法估算結(jié)果的細(xì)節(jié)豐富度次之(清晰度指數(shù)為0.120)，但是檢測(cè)到的邊緣清晰，細(xì)節(jié)豐富，噪聲點(diǎn)相對(duì)較少，無MKC算法中存在的馬賽克現(xiàn)象； MODIS產(chǎn)品的空間分辨率相對(duì)較低，只能檢測(cè)出圖像的大致輪廓信息(清晰度指數(shù)為0.094)，圖像精細(xì)度最差。

3.2 基于站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證結(jié)果

地面觀測(cè)站點(diǎn)的地表反照率隨空間分辨率(黑色矩形框代表了10種不同的空間分辨率)的變化如圖6所示，圖中矩形從內(nèi)向外依次代表30，90，150，210，270，330，390，450，510和1 050 m的10種空間分辨率像元覆蓋區(qū)域。圖7統(tǒng)計(jì)了站點(diǎn)在不同空間分辨率的地表反照率均值，其中US-MMS和盈科站點(diǎn)統(tǒng)計(jì)時(shí)段為植被生長(zhǎng)季(5—10月)，納木錯(cuò)站點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)時(shí)段為冬季(12月—次年2月)，長(zhǎng)嶺站點(diǎn)統(tǒng)計(jì)時(shí)段為全年。使用不同空間分辨率的地表反照率估算值與站點(diǎn)實(shí)測(cè)值計(jì)算RMSE作為衡量站點(diǎn)空間代表性的指標(biāo)，圖7中誤差線長(zhǎng)度即代表RMSE大小，表征了不同空間分辨率像元反照率估算值與實(shí)測(cè)值的變異程度，反映了站點(diǎn)觀測(cè)值所能表征的空間尺度。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明US-MMS、長(zhǎng)嶺、盈科和納木錯(cuò)站點(diǎn)在無雪時(shí)段都具有較好的空間代表性(US-MMS站點(diǎn)RMSE為0.03左右，長(zhǎng)嶺站點(diǎn)RMSE為0.03左右，盈科站點(diǎn)RMSE為0.02左右，納木錯(cuò)站點(diǎn)RMSE為0.04左右)，但長(zhǎng)嶺站點(diǎn)在積雪覆蓋時(shí)段空間代表性稍差(長(zhǎng)嶺站點(diǎn)積雪覆蓋時(shí)段RMSE為0.08左右)。

(a) US-MMS (b) 長(zhǎng)嶺 (c) 盈科 (d) 納木錯(cuò)

圖6 地表反照率隨空間分辨率的變化

Fig.6Variationofsurfacealbedowiththespatialresolution

圖7 地表反照率隨空間分辨率的變化統(tǒng)計(jì)Fig.7 Variations of surface albedo with spatial resolutions

在地表覆蓋類型為落葉闊葉林的US-MMS站點(diǎn)，地表反照率在0.1～0.2之間變化。由于HJ-1A/B在國(guó)外有效觀測(cè)數(shù)據(jù)數(shù)量較少，因此從2008—2014年間，除去有云覆蓋的影像外符合要求的數(shù)據(jù)只有15 d?；谟邢薜挠^測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果表明(圖8)，DEA-SUR與地面站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的一致性較好(RMSE為0.015)，MKC算法與地面站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的一致性次之(RMSE為0.018)。由于地表下墊面類型為落葉闊葉林，反照率表架設(shè)在較高的通量觀測(cè)塔上，因此該站點(diǎn)代表性和空間均一性較好，DEA-SUR，MKC和MODIS反照率產(chǎn)品均與站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)具有較好的一致性，可以證明DEA-SUR和MKC算法都能夠有效地估算地表反照率。

(a) 時(shí)間序列 (b) 散點(diǎn)圖

圖8 DEA-SUR，MKC和MODIS反照率與US-MMS站點(diǎn)觀測(cè)值比較

Fig.8ComparisonofthealbedobyDEA-SUR,MKCandMODISproductwiththeinsitumeasurementsatUS-MMSsite

在地表覆蓋類型為草地的長(zhǎng)嶺站點(diǎn)，地表反照率在夏季的最低值在0.15左右，秋季草枯黃后反照率逐漸升高，冬季降雪時(shí)地表反照率可升高至0.5～0.6(圖9)。在無積雪覆蓋的時(shí)段，DEA-SUR和MKC算法與地面站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)具有較高的一致性(RMSE均為0.023)； 而在積雪覆蓋時(shí)段，2種算法和MODIS產(chǎn)品均有不同程度的高估(DEA-SUR的Bias為0.141，MKC的Bias為0.130，MODIS產(chǎn)品的Bias為0.103)。通過Google Earth影像目視判讀，這主要由于站點(diǎn)積雪被人為踩踏影響，使得地表反照率的空間變化更為劇烈，站點(diǎn)的空間代表性變差，因此站點(diǎn)觀測(cè)結(jié)果與衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)不具備可比性。

(a) 時(shí)間序列 (b) 散點(diǎn)圖

圖9 DEA-SUR，MKC和MODIS反照率與長(zhǎng)嶺站點(diǎn)觀測(cè)值比較

Fig.9ComparisonofthealbedobyDEA-SUR,MKCandMODISproductwiththeinsitumeasurementsatCN-Cngsite

在地表覆蓋類型為農(nóng)田的盈科站點(diǎn)，地表反照率在2009年5—8月間反照率變化幅度不大(0.15～0.2)(圖10)。MODIS產(chǎn)品與地面站點(diǎn)觀測(cè)結(jié)果一致性最好(RMSE為0.007)，反照率變化趨勢(shì)較為穩(wěn)定和平滑。而MKC算法(RMSE為0.023)和DEA-SUR算法(RMSE為0.027)的精度相當(dāng)，估算誤差相對(duì)MODIS地表反照率產(chǎn)品較大。這主要是由于MODIS產(chǎn)品是基于16 d觀測(cè)數(shù)據(jù)反演得到的，相當(dāng)于對(duì)反照率數(shù)據(jù)集進(jìn)行了時(shí)間序列濾波和平滑處理。

(a) 時(shí)間序列 (b) 散點(diǎn)圖

圖10 DEA-SUR，MKC和MODIS反照率與盈科站點(diǎn)觀測(cè)值比較

Fig.10ComparisonofthealbedobyDEA-SUR,MKCandMODISproductwiththeinsitumeasurementsatYingkesite

在地表覆蓋類型為高寒草甸的納木錯(cuò)站點(diǎn)，在無積雪覆蓋時(shí)地表反照率約為0.2，在冬季降雪時(shí)地表反照率可升高至0.8左右，在積雪融化時(shí)反照率快速降低(圖11)。在2009年12月—2010年2月，2種基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)的地表反照率估算方法精度相當(dāng)，在積雪覆蓋時(shí)段，DEA-SUR和MKC算法的RMSE均為0.058，而MODIS地表反照率產(chǎn)品的估算誤差相對(duì)較大(RMSE為0.134)。在無積雪覆蓋時(shí)，DEA-SUR和MKC算法的RMSE分別為0.032和0.041。

(a) 時(shí)間序列 (b) 散點(diǎn)圖

圖11 DEA-SUR，MKC和MODIS反照率與納木錯(cuò)站點(diǎn)觀測(cè)值比較

Fig.11ComparisonofthealbedobyDEA-SUR,MKCandMODISproductwiththeinsitumeasurementsatNamcosite

4 結(jié)論與討論

本研究從圖像精細(xì)度和估算精度2個(gè)方面對(duì)基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)的2種反照率估算方法(DEA和MKC)進(jìn)行了比較與驗(yàn)證分析。通過目視判讀和清晰度指數(shù)評(píng)價(jià)了高空間分辨率反照率產(chǎn)品的圖像精細(xì)度，基于US-MMS、長(zhǎng)嶺、盈科和納木錯(cuò)4個(gè)地面觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了2種地表反照率估算方法的精度。研究得出的主要結(jié)論如下：

1)基于目視判讀和清晰度指數(shù)的圖像精細(xì)度評(píng)價(jià)分析結(jié)果表明，基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)的反照率估算結(jié)果相比于MODIS反照率產(chǎn)品能夠反映出更為豐富的反照率空間分布與變化細(xì)節(jié)，其中MKC和DEA-SUR的圖像清晰度相當(dāng)，但是MKC算法生成的反照率數(shù)據(jù)集存在明顯的馬賽克現(xiàn)象，而DEA-SUR算法則能夠較好地解決該問題。

2)基于站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的比較和驗(yàn)證分析結(jié)果表明，在無積雪覆蓋時(shí)，采用DEA-SUR算法在4個(gè)站點(diǎn)的RMSE： US-MMS為0.015，長(zhǎng)嶺為0.023，盈科為0.027，納木錯(cuò)為0.032； 采用MKC算法在4個(gè)站點(diǎn)的RMSE： US-MMS為0.018，長(zhǎng)嶺為0.023，盈科為0.023，納木錯(cuò)為0.041，2種方法與地面站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的一致性相當(dāng)。而在積雪覆蓋時(shí)，2種方法的估算精度與無積雪覆蓋時(shí)相比都存在明顯下降，DEA-SUR在長(zhǎng)嶺和納木錯(cuò)站點(diǎn)的RMSE分別為0.155和0.058，MKC算法在長(zhǎng)嶺和納木錯(cuò)站點(diǎn)的RMSE分別為0.135和0.058。

3)基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)估算的地表反照率數(shù)據(jù)存在更多的抖動(dòng)和噪聲，估算精度總體略低于MODIS產(chǎn)品。這主要是由3方面原因造成的： ①M(fèi)ODIS反照率產(chǎn)品是基于16 d衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)生成的，相當(dāng)于對(duì)反照率進(jìn)行了時(shí)間濾波和平滑處理，因此相比DEA-SUR和MKC算法更為穩(wěn)定和平滑； ②由于HJ-1A/B CCD只有可見光—近紅外4個(gè)波段，缺少短波紅外波段，因此總體估算精度會(huì)略低于具有可見光—短波紅外7個(gè)波段的MODIS數(shù)據(jù)的估算精度； ③因?yàn)镈EA-SUR和MKC算法是基于低空間分辨率BRDF先驗(yàn)知識(shí)(POLDER BRDF數(shù)據(jù)集和MCD43A1產(chǎn)品)，而研究表明BRDF信息隨空間分辨率存在著顯著的變化，因此低空間分辨率的BRDF先驗(yàn)知識(shí)也會(huì)引入估算誤差。因此在未來需要針對(duì)上述3方面問題尋找改進(jìn)方案，不斷提高基于HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)生成的地表反照率的圖像精細(xì)度和估算精度。