使用NOAA / AVHRR数据检索陆地上的气溶胶光学厚度外文翻译资料

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使用NOAA / AVHRR数据检索陆地上的气溶胶光学厚度

K. Takemata *, H. Fukui, Y. Kawata

Kanazawa Institute of Technology, 1-1 Ohgigaoka, Nonoichi, Ishikawa 921-8501, Japan

Received 19 October 2002; received in revised form 27 March 2006; accepted 27 March 2006

摘要

本文分析并报告了1997年4月24日和25日在陆地上获得的AVHRR数据。 在我们的研究现场，使用天空辐射计测量可见光和近红外波段的气溶胶厚度。 用大气校正系统和天空观测数据校正0.64通道数据。 通过使用Rojer和Vermote方案，从观察到的辐射率转换3.75通道的表面反射率。 我们发现0.64和3.75通道之间的表面反射率的经验线性关系。 通过使用线性关系，可以在研究地点估计0.64 lm的气溶胶光学厚度。

关键词：气溶胶; 光学厚度; 表面反射率; 日本

1. 简介

表面反射率是地球表面的内在测量值。 为了分析土表，由于大气气溶胶散射在大气影响中起重要作用，因此必须确定气溶胶光学参数。 我们试图检索陆地表面上的气溶胶光学厚度。 美国国家海洋和大气管理局（NOAA）卫星上的高级超高分辨率辐射计（AVHRR）带有可见（0.64lm），红外（0.84lm）和热带（3.75,10.76和11.97lm）。在这项研究中，我们使用0.64 lm波段来检索陆地上的气溶胶厚度。

我们检索了陆地上的气溶胶光学参数，使用ADEOS / POLDER定向反射和极化数据的表面（Takemata等，2002）。 用于检索气溶胶光学参数的算法采用大气 - 地面模型。 在计算中，我们使用了模型表面反射率（Bowker 等，1985），因为表面反射率是陆地表面气溶胶回收的重要参数。

3.75通道（AVHRR通道3）数据与0.64通道数据高度相关。 Kaufman等人提出了用于气溶胶检索的通道相关方法用于MODIS数据分析。（1997年）。 作为我们研究的结果，我们发现并制定了0.64和3.75通道之间的表面反射率的经验线性关系。 使用此公式，在我们的测试位置估计0.64通道的气溶胶光学厚度。

2.气溶胶观察

我们使用具有0.315,0.40,0.50,0.87,0.94和1.04lm的六个波长通道的天空辐射计（POM-01：PREAD制造）观察气溶胶光学厚度（Nakajima等，1996）。 日本石川县Uchinada农业实验中心（UAEC）的研究现场如图1所示。研究中心位于36.42 N，136.41 E。气象光学厚度于4月24日在UAEC测量， 图2显示了1997年25日，我们使用了下午1点左右记录的数据 当地时间，当NOAA-14通过UAEC时。该平均气溶胶光学厚度在下午1点左右。

图1.研究区域地图。 图2.日本Uchinada农业实验中心（UAEC36.42N，136.41 E）的天空辐射计测量的气溶胶光学厚度。

在4月24日，对于每个相应的波长，在0.40,0.50和0.87lm处为0.304,0.221和0.073。 4月25日，它们分别为0.40,0.50和0.87 lm，分别为0.194,0.138和0.037。

埃方程a由方程式定义。（1）：
从测量推导出的a值分别为4月24日和25日的2.00和2.36。 k [lm]处的气溶胶光学厚度sk由等式1给出。 （2）
在4月24日和25日，0.64 lm的气溶胶光学厚度分别为0.139和0.080。
3. AVHRR数据的初步分析
在这项研究中，我们分析了AVHRR 0.64通道1997年4月24日和25日获得的数据。表面反射率使用大气压在0.64流明下获得反射率数据基于气溶胶观测的校正系统。使用Rojer和Vermote的方案（1998）从观察到的辐射数据转换3.75流明的表面反射率。制定了0.64和3.75通道之间的目标表面反射率的线性关系。然后，我们尝试从AVHRR数据中检索研究地点上的气溶胶光学厚度。
3.1. AVHRR可见光数据的大气校正
假设单个大气层模型。入射太阳通量pF从（10，/ 0）方向照射平面平行大气，其中l0和/ 0分别是太阳天顶角h0和太阳方位角的余弦。 pF等于相对于太阳光方向标准化的每单位面积的地外辐照度Es [W / m2]。在（l，/）方向上大气顶部（TOA）的向上辐射Ir可以用等式1表示。在大气 - 地面系统反射方面Ratmos 表面：

其中l和/分别是视角天顶角h和视角方位角的余弦。 s是总光学厚度。 Ratmos surface可以用大气的反射和透射函数来表示，Ratmos和Tatmos，以及表面反射功能，Rsurface。这些大气的反射和透射函数可以通过加法和加倍法计算（Hansen和Travis，1974）。目标的表面反射率假设为A，目标周围的平均表面反射率为A。假设陆地表面遵循目标的单次反射，并且背景可以达到双重反射，向上辐射Ir可以用A和A来近似。通过以下等式：

其中p，q，r，s和t是辐射系数。然后通过假设A =A给出平均辐亮度Ir。如下所示：

这些辐射系数可以用R和T表示，并且它们通过对AVHRR图像中的每个像素的加倍和相加方法来计算。
为了计算，必须具有光学大气模型的参数，总光学厚度s，大气的单次散射反照率，以及分子气体 - 气溶胶混合比fr。 采用气溶胶的折射率Nr = 1.40（Izumiya和Kawata，2001）。 基于NOAA天桥时间的同时测量使用气溶胶光学厚度值。 分子光学厚度值基于MODTRAN3.8的Midlatitude，Spring-Summer模型使用。 我们的大气模型中的光学参数列于表1.

表格1
AVHRR 0.64通道的大气模型中的光学参数

s是总光学，x是大气的散射反照率，fr是分子气体 - 气溶胶混合比。

图3.研究区域表面反射率在0.64 lm和3.75 lm之间的散点图。

两种表面反射率都针对大气效应进行了校正。

至于气溶胶粒度分布模型，为了简单起见，考虑了指数m（Junge，1960）的Junge型幂

模型（方程（6））。

其中n（r）是数字密度，粒径在r和r dr之间。 C是确定满足的常数

3.2. 0.64和3.75通道之间的关系
在图3中，通道1中的表面反射率如图所示，与4月24日在我们研究地点的3对比通道1的表面反射率（q0.64）是用我们的大气校正系统计算得到的天空辐射计测量。使用Rojer和Vermote方法计算通道3（q3.75）中的表面反射率。它被校正为热辐射和
水蒸气吸收。 0.64 lm和3.75 lm之间的线性关系计算如下：

通过使用这个经验公式，我们估计在我们的测试场地中3.75通道反射率值的表面反射率为0.64 lm。
3.3.推导气溶胶光学厚度
气溶胶光学厚度来自观察到的反射辐射率和0.64lm的表面反射率。我们为给定的气溶胶模型制作了理论反射辐射度Delta;Ir的查找表（LUT），其中101个不同的参数化气溶胶光学厚度为0.64 lm，从s0.64 = 0.00到s0.64 = 1.00，增量为Ds0.64 = 0.01，并且对于33个不同的天顶角
事件和观察方向以及37个不同的方位角/？ / 0。在计算中，我们假设单个大气层模型由朗伯表面界定，表面反射率为0.64 lm，从A = 0.0到A = 1.0，增量为DA = 0.1。
用观察到的辐射率和表面反射率q0.64搜索LUT。 （7）。由于LUT的值小于大气顶部的测量反射辐射，因此很难在研究地点找到每个像素的适当值，因为方程的截距是等式。 （7）不接近于零。检索到的气溶胶光学厚度改变了方程的截距。 （7）如图4所示。

图4.气溶胶光学厚度相对于研究地点的0.64 lm的表面反射率绘制。 这个区域大约6到6公里。 中心位置
是36.42 N，136.41 E.

在该图中，我们发现气溶胶光学厚度对表面反射率变化的敏感性。在里面截距= 0.03的情况下，估计值可以满足观察值。在截距中允许约40％的偏差，我们的结果对应于在测试部位观察到的气溶胶光学厚度。我们假设在加法和加倍法中有均匀的表面层，这可能导致偏差。
4。结论
总之，该研究可归纳如下：
（1）使用AVHRR数据和同时测量的天空辐射计数据计算了日本测试场地的可见波段和热波段之间的表面反射率的经验线性关系。通过使用该经验公式，我们从3.75lm的表面反射率获得0.64lm的表面反射率。通过使用表面反射率检索0.64lm的局部气溶胶光学厚度。
（2）通道0.64的表面反射率误差为0.64 0.01，对应于我们研究现场检索到的气溶胶光学厚度0.64 0.1的误差。因此，表面反射率的变化影响气溶胶光学厚度的变化。为了可靠地估算气溶胶光学厚度，需要进一步研究聚焦表面反射率的变化。

致谢
NOAA / AVHRR数据来自日本千叶大学的CEReS。 天空Rad。 包装码由东京大学CCRS的T.Nakajima教授提供。
参考文献

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Izumiya, T., Kawata, Y. Retrieval methods of aerosol optical parameters using POLDER data. J. Remote Sensing Jpn. 21 (3), 240–251, 2001.

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Nakajima, T., Tonn, G., Rao, R., Boi, P., Kaufman, Y.J., Holben, B.N.Use of sky brightness measurements from ground for remote sensingof particulate polydispersions. Appl. Optics 35 (15), 2672–2686, 1996.

Rojer, J.C., Vermote, E.F. A method to retrieve the reflectivity signature at 3.75 lm from AVHRR data. Remote Sens. Environ. 64, 103–114, 1998.

Takemata, K., Izumiya, T., Kawata, Y. Reflectance analysis of POLDER data in Mongolia. Adv. Space Res. 22 (5), 693–696, 2002.

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