高光谱遥感数据的气溶胶光学厚度、水汽含量和地表反射率一体化反演方法研究

Land surface reflectance, as an inherent property of land surface, plays an important role in the application of target detection, geological, land surface classification and so on. Because of the coupling of the surface and atmospheric information in remotely sensed data, it is a tough task to accurately retrieve land surface information. In the previous retrieval methods, some assumptions and much priori knowledge must be introduced, which will affect the retrieval accuracy. In this proposal, firstly, based on radiative transfer theory, the sensitivity of different channels observations to various atmospheric and land surface parameters and correlations between various channel observations will be analyzed to form a channel selection scheme. Then, studies on the coupled retrieval model construction and initial values estimation will be carried out, and the physical restraint conditions will be explored to resolve the ill-posed problem in the coupled retrieval proceduce. Subsequently, the coupled retrieval model of aerosol optical thickness, columnar water vapor and land surface reflectance will be built. Finally, the proposed model will be verified with direct and cross validation methods in order to improve the quantitative research and application of hyperspectral remote sensing data.

地表反射率作为表征地表特征的固有属性，在地物识别、地质找矿、植被精细分类等应用中具有非常重要的作用。遥感技术是获取区域、乃至全球尺度地表信息唯一切实可行的方式。考虑到地表与气溶胶、水汽等大气信息之间的强耦合性，而目前的高光谱遥感数据气溶胶光学厚度、水汽含量和地表反射率反演方法，因存在互假设问题而影响最终反演精度。本研究将以辐射传输理论为基础，深入分析不同通道数据对大气的敏感性以及典型地物的波谱特征，探索适合于一体化反演的最优通道选择方案；重点开展一体化反演模型构建和初值估计研究，挖掘高光谱数据空间和光谱信息并引入有效降低一体化反演病态性的物理约束条件，进而构建面向高空间、高光谱分辨率遥感数据的气溶胶光学厚度、水汽含量和地表反射率反演；最后，通过直接和交叉验证方式检验算法精度，以进一步提高高光谱遥感数据的定量化研究和应用。

地表反射率作为表征地表特征的固有属性，在地物识别、地质找矿、植被精细分类等应用中具有非常重要的作用。高光谱遥感技术是获取区域、乃至全球尺度地表反射率信息唯一切实可行的方式，而如何进一步提升高光谱遥感数据获取地表大气信息的精度和可靠性是目前高光谱遥感领域所关注的重点。本研究旨在通过挖掘高光谱有效光谱信息构建气溶胶光学厚度、水汽含量和地表反射率参数一体化反演模型，实现高光谱数据气溶胶光学厚度、水汽含量与地表反射率参数的有效分离，主要工作和成果包括：.（1）提出了改进暗目标方法的气溶胶光学厚度反演方法和消除程辐射效应的双水汽吸收通道水汽含量反演方法，并构建了基于快速查找表的逐像元地表反射率反演方法；基于模拟数据的气溶胶光学厚度和水汽含量反演值与实际值之间的均方根误差分别小于0.0205和0.18 g/cm2，基于实际数据的气溶胶光学厚度、水汽含量和地表反射率反演值与实测值之间的均方根误差分别小于0.0304、0.14 g/cm2和0.03；对比分析结果验证了算法的有效性，为一体化反演模型提供可靠的初值估计。.（2）构建了从高光谱遥感数据中反演气溶胶光学厚度、水汽含量和地表反射率参数的一体化反演新模型，采用地表反射率稀疏表征方法来降低待反演地表反射率参数个数，以解决一体化模型病态反演问题。基于模拟数据的气溶胶光学厚度、水汽含量以及地表反射率反演值与真实值之间的均方根误差分别小于0.084、0.10 g/cm2和0.008543；基于实际数据的气溶胶光学厚度、水汽含量以及地表反射率反演值与实际值之间的均方根误差分别小于0.0193、0.0814 g/cm2和0.01554，对比分析结果验证了算法的有效性和准确性。. 本研究在充分挖掘高光谱遥感数据的光谱特征信息基础上构建的高光谱遥感数据气溶胶光学厚度、水汽含量以及地表反射率一体化反演模型，在一定程度上解决了目前分级逐步反演方法需要相互假设已知且有些假设过于严格和苛刻条件下才能实现的问题，其研究成果对高光谱遥感数据的进一步定量化研究和应用具有一定科学意义和应用价值。

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