窗体顶端 用SeaWiFS检索海洋中的水分离辐射和气溶胶光学厚度：初步算法外文翻译资料

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用SeaWiFS检索海洋中的水分离辐射和气溶胶光学厚度：初步算法

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第二代海洋色彩分析仪器需要比沿海区域彩色扫描仪（CZCS）更准确的大气校正，如果要充分利用其增加的辐射测量灵敏度。与CZCS不同，新仪器具有近红外（NIR）带，仅用于帮助大气校正。正如我们展示的，使用气溶胶模型，关于标准CZCS校正算法中使用的气溶胶反射的光谱行为的某些假设在包括可见光和NIR的光谱范围内无效。此外，我们显示该算法的多重散射效应显着依赖于气溶胶模型。通过这些观察，我们提出了利用NIR带用于大气校正以达到所需精度的算法。 提供了误差对气溶胶模型，大气的浊度和表面粗糙度（波）的依赖性的示例。 在大约90％的所检查的情况下，在大气校正中由误差诱发的检索到的浮游植物 - 色素浓度（海洋色彩传感器的主要产物）的误差显示为lt;20％。 最后，气溶胶厚度（tau;a）通过校正算法的简单扩展来估计。 模拟表明tau;的恢复值的误差应lt;10％。

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介绍：

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Nimbus 7上的沿海区域彩色扫描仪（CZCS）是一个扫描辐射计，它可以观察到海洋绝缘线芯光谱带，五个在可见光和近红外（443,520,550,670和750nm，本文分别标记为带1,2,3,4和5），一个在热红外（10.5-12.5mu;m，本文标记的带6）中。 CZCS的目的是通过测量水向后散射的辐射来提供植物浮游生物颜料的近表面浓度的估计。只有前四个波段(一下简称lambda;₁，lambda;₂，lambda;_3，lambda;₄ ）具有足够的辐射测量灵敏度，可用于测量反向散射辐射。 下一代海洋色彩传感器，如海视场传感器（Sea Wi FS）和中等分辨率成像光谱仪（MODIS），将具有优于 CZCS，这是由于增加的信噪比和较小的量化间隔。它们还将配备额外的光谱带，例如412nm附近的带以分离碎屑和活的浮游植物信号，以及以765和865nm为中心的带以帮助大气校正。我们的目标是改进CZCS大气校正算法，以利用新的光谱带和增加的灵敏度，以提高颜料检索的准确性。该大气校正算法的副产物是气溶胶光学厚度的估计。

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在早期的论文中，当使用假定平海的CZCS型算法时，我们用海洋水色传感器模拟了风诱导海表面粗糙度对离开水中的放射辐射的质量的影响。对于在图像中没有直接的太阳闪光（例如，当存在大的太阳天顶角或者传感器倾斜离开太阳的镜面图像）的情况下，我们得到三个重要结论：首先，忽略表面粗糙度引起的误差通常小于等于1 CZCS，风速高达17 m / s，因此可以忽略该传感器。其次，粗糙度引起的误差更加强烈地依赖于风速，而不是一个波的另一个的阴影，这表明表面效应可以被充分地处理，而没有波的阴影的精确信息。最后，忽略多次散射引起的误差通常大于忽略表面粗糙度引起的误差，表明在对未来传感器的细化算法中，应该更多地努力处理多重散射而不是海面的粗糙度。 在本文中，我们提出了一个初步的算法大气校正更敏感的SeaWiFS仪器。

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我们开始审查CZCS校正算法，并表明CZCS没有足够数量的光谱带，以允许没有引入额外的假设的情况下进行逐像素大气校正。 接下来，我们考察在近红外波段采用附加光谱带以在单散射假设下实现大气校正的可能性。最后，我们提出了能达到初步算法的处理多重散射的方案。

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CZCS校正算法：

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我们从反射率rho;的定义开始：

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其中L是给定观察方向上的向上辐射，F₀是外太阳辐照度，theta;₀是太阳天顶角。 对于L的这种归一化，如果L独立于视角，则在大气顶部确定的rho;将是海洋 - 大气系统的反照率。 因为使用无量纲反射率（rho;）而不是辐射率（L）通常更方便，并且因为新的传感器可以以反射率而不是辐射率校准，所以在本文中我们将放弃L. 然而，请注意，给定F₀，从一个到另一个的转换是微不足道的。 我们可以将在大气顶部测量的波长处的总反射率写为

(2)

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其中rho;_r是在没有气溶胶的情况下由空气分子的多次散射（瑞利散射）产生的反射率，rho;_a是在没有空气的情况下由气溶胶的多次散射产生的反射率，rho;_ra是分子和气溶胶散射之间的相互作用项， rho;_g是直接太阳光束的反射率，即从（粗糙）海洋表面镜面反射的光子，rho;_w是离水反射率。上述方程中的 rho;_g项通常被忽略，因为海洋色彩传感器配备有用于将扫描平面倾斜离开太阳的镜面图像的装置。 这里也将忽略。 术语rho;_ra说明瑞利和气溶胶散射之间的相互作用，例如首先被空气散射然后被气溶胶散射的光子，或首先被气溶胶散射的光子，然后被空气散射的光子。在单散射情况下，该项为零，其中光子只被散射一次，并且只要多次散射的量小，即在小的瑞利和气溶胶光学厚度，可以忽略。

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大气校正的目的是从上述等式中检索rho;_w。 原则上，如果气溶胶的浓度和光学性质在整个图像中是已知的，则可以去除反射rho;_r rho;_a rho;_ra。 然而，气溶胶是高度可变的，并且瑞利散射分量rho;_r不同，rho;_a rho;_ra对图像的影响不能被预先预测。 在CZCS大气校正算法中，术语rho;_ra被忽略，并且假设rho;_a可以被其单散射值rho;_as代替。等式（2）然后变为

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其中：

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并且r（theta;）是入射角为theta;的界面的菲涅尔反射率。参数tau;_a（X），W_a（X）和rho;_a（alpha;，lambda;）分别是气溶胶光学厚度，气溶胶单模光学厚度， 散射反照率，以及散射角alpha;的气溶胶散射相位函数。 角度theta;₀和phi;₀分别是从被检查的海面（像素）上的点到太阳的矢量的天顶角和方位角; 同样地，theta;和phi;是从像素到传感器的矢量的天顶角和方位角。 在下面我们取phi;₀ = 0。

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校正算法的一般方法是使用已知rho;_w的光谱带来进行气溶胶贡献的评估。为此，需要一个带来评估气溶胶的贡献的大小，并且需要第二个带来评估其对波长的依赖性。还有，到外推（或插值）气溶胶对其他频带的贡献，需要管理Pas的频谱变化的规则。对于清澈的海洋水体（浮游植物色素浓度C小于0.25mg / m³），rho;_w可被认为是CZCS的带2,3和4已知的。因此，在清水中，就有足够的光谱带来估计rho;_w（lambda;₁），它是C的非常敏感的函数并且可以用于估计C的实际值。在过去，在清水中检索的rho;_w（lambda;₁）中的误差已经用于数值模拟来研究校正算法的效果及其假设。这里将以相同的方式使用。

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该算法通过定义大气校正参数ε（lambda;_i，lambda;_j）来操作：

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然后，我们从rho;_as（lambda;2），rho;_as（lambda;3）和rho;_as（lambda;4）计算ε（lambda;₂，lambda;₃），ε（lambda;₃，lambda;₄）和ε（lambda;₄，lambda;₄），并外推找到 ε（lambda;，lambda;₄）对于任何lambda;（例如lambda;₁，）

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最后，rho;_as（lambda;2） = ε（lambda;₁，lambda;₄）rho;_as（lambda;₄），通过公式（3）得出t(lambda;₁)rho;_w（lambda;₁）。 大气的漫透射率t近似为

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其中tau;_r是瑞利光学厚度（分子散射），tau;_oz是臭氧光学厚度。注意，对于给定rho;_w的至少两个频带（在本示例中三个是可用的）的要求，使得可以计算rho;_as，并且需要外推定律，即等式（6）。

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浓度大于0.25mg /m³，rho;_w对于带2和3不再是已知的，因此不能应用该程序。已经使用的一个程序是首先在图像中定位清澈的水，然后应用上述程序，并且最终使用对于整个图像的结果值.9其缺点是在许多图像中清澈的水很少，真实可能不是恒定的图像。 Bricaud和Morel和Andr和Morel设计了一种替代方法，使用（lambda;_i）和C之间的模型生成关系，假设方程。 等式（6）对于未知n是有效的，并且通过迭代求解C和n的每个像素处的所得非线性方程。然而，事实仍然是，除了在清澈的水中，没有足够的信息在一般情况下执行大气校正。事实上，到目前为止在CZCS全球数据集的分析中，已经将所有处理的值设置为单位（对于海洋气溶胶非常合理的值）以实现解决方案。

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CZCS算法在SeaWIFS的应用:

下一个在空间飞行的海洋传感器是海视阔视场传感器（SeaWi FS）。SeaWi FS的辐射规格展示在表1中，其中rho;_max是 饱和反射率，rho;_w是清澈海水的离水反射率，例如SargassoSea，rho;是总辐射的典型值，NE△rho;是噪声等效反射率。

表1

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a噪声等效反射率

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b Pw lt;1数字计数

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由于rho;_w对于SeaWiFS频带7和8基本为零，使用这些频带来评估气溶胶性质是合乎逻辑的，即确定ε（765,865）=rho;_as（765）/rho;_as（865），并使用它来推导 ε（lambda;，865）。 然而，注意到所覆盖的总光谱区在波长上改变了2倍，因此不清楚由等式（6）提供的外推是否有效。

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为了尝试获得一些洞察ε（lambda;，865）的可能的行为，我们已经计算了几个气溶胶模型。我们使用的气溶胶模型由Shettle和Fenn for Lowr RAN-6开发。特别地，我们考虑了他们的海洋和对流层模型，并引入了一个海滨模型，其中包含海洋模式中海盐气溶胶的一半。沿海模式模拟可能预期在海岸附近发生的情况（即，具有较大的大陆影响）。从所得到的尺寸分布和折射率，我们使用米氏理论来计算SeaWiFS频带的气溶胶光学性质相对湿度（RH）的函数。从这些中，发现ε（lambda;，865））。这次演习的样本结果如图1和图2所示。图1（a）和1（b）。这些计算表明，应该有气溶胶模型和RH的强烈变化。随着RH的增加，颗粒尺寸的增加（由于溶胀）明显降低了光谱变化。 ε的光谱变化在很大程度上是tau;_a的光谱变化;然而，由气溶胶相函数产生的附加变化，其被认为与先前的CZCS算法无关。

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方程（6）表明在log（pound;）和斜率-n的log（lambda;）之间存在线性关系; 然而， 图1（b）提供了图1中的计算。 以这种格式绘制的图1（a）示出了对于大多数模型，这是对于在整个范围内取的ε（lambda;，865）的变化的较差近似。 然而，有趣的是，注意到在受限范围443-670nm处， 等式（6）是合理的近似，并且使用它从520,550和670nm外推到443nm可以是相当准确的。 这可以解释这种外推与CZCS的成功。

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继续单散射近似，我们可以用一个给定误差t（lambda;）△rho;_w（lambda;）估计在ε中可以忽略的误差△ε。

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SeaWi FS的目标是能够恢复rho;_w，误差不超过5％。 对于清澈的水（C le;0.2mg / m³）在443nm，rho;_wge;0.02，意味着△rho;_w（443），rho;（443）中的误差应该小于0.001。 忽略在0.8和0.9之间的因子t，我们有

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图1(a)、(b):

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图

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