基于氧A通道气溶胶散射效应的参数化遥感方法

摘要

本发明公开了一种基于氧A通道气溶胶散射效应的参数化遥感方法，包括：将氧A通道气溶胶的散射效应参数化，用4个参数因子来等效统计散射效应；选择4个参数因子的初始先验值，然后利用4个参数因子修正大气整层透过率计算方程，得到整层大气有效透过率模型；基于加入参数化因子的整层大气有效透过率模型，利用氧A通道观测数据，采用最优化估计方法，反演实际气溶胶观测条件下，气溶胶散射效应的4个参数因子的值；利用反演得到的4个参数因子值，得到最终修正后的整层大气透过率模型，准确估算气溶胶散射效应。本发明为在气溶胶高值区开展可见光‑短波近红外卫星遥感过程中面临的气溶胶散射校正问题，提供了精确有效的解决技术手段。

主权项

基于氧A通道气溶胶散射效应的参数化遥感方法，其特征在于，该方法具体为：1)利用氧A通道卫星观测大气，得到可见光‑短波红外波段卫星痕量气体遥感数据；2)根据气溶胶粒子对光子路径物理散射过程，将气太阳光子路径因散射作用而产生的改变量，用4个参数因子来等效表示，该4个参数因子为：含有气溶胶粒子的低层大气厚度ha，反射率因子α，光子路径修正因子ρ，分布形状校正因子γ；3)依据气溶胶粒子垂直分布特征，选定4个参数因子的初始值，并将此初始值加入到大气透过率模型中，得到初始的整层大气有效透过率模型；4)利用含气溶胶散射效应的氧A通道卫星的观测数据，采用最优化估计方法，反演对应的气溶胶观测条件下4个参数化因子的准确值；5)利用步骤4)中反演得到的4个参数因子值，构建最终的整层大气有效透过率模型，此最终模型计入了气溶胶的散射过程，利用此模型估算校正气溶胶散射效应；所述步骤4)具体为：A)基于最优化估计方法反演原理，反演4个参数因子，需要计算4个参数因子的权重函数Jacobian，依据修正的整层大气有效透过率模型，各参数因子的权重计算形式如下：$\frac{\partial \tilde{T}[X,C_{O_2}\left(h\right)]}{\partial h_c}=T_2(\frac{1}{\mu }+\frac{1}{{\mu }_0})k\left(h_c\right)·[\alpha -(1-\alpha )T_1·\exp (-\gamma ·({\tau }_1+{\tau }_2\left)\right)·\rho ]$$\frac{\partial \tilde{T}[X,C_{O_2}\left(h\right)]}{\partial \alpha }=T_2-T_1{T}_2$$\frac{\partial \tilde{T}[X,C_{O_2}\left(h\right)]}{\partial \rho }=(1-\alpha )T_1{T}_2[-(\frac{1}{\mu }+\frac{1}{{\mu }_0}){\tau }_1\exp (-\gamma ({\tau }_1+{\tau }_2\left)\right)]$$\frac{\partial \tilde{T}[X,C_{O_2}\left(h\right)]}{\partial \gamma }=(1-\alpha )T_1{T}_2[(\frac{1}{\mu }+\frac{1}{{\mu }_0}){\tau }_1({\tau }_1+{\tau }_2)·\delta ]$式中，表示氧气垂直浓度廓线；T1、T2分别表示不同云层的大气透过率；μ、μ₀分别表示太阳天顶角、观测天顶角的余弦；τ₁表示含有气溶胶的底层大气的光学厚度；τ₂表示不含气溶胶的上层大气光学厚度；k(hc)表示hc高度处大气的容积吸收系数；δ是利用路径修正因子ρ与分布形状校正因子γ定义的一个变量；B)依据大气状态参数，参照大气中氧气的浓度及垂直分布特点确定分布，然后按照A)中给出的公式计算4个因子初始值状态下的权重函数；C)最优化估计方法反演过程中，需要4个参数因子的先验协方差信息Sa，考虑到4因子间相互独立性，定义Sa为一对角矩阵，对角元素的值分别设定为100、0.5、1、100，分别对应路径修正因子ρ、反射率因子α、底层大气厚度ha以及分布形状校正因子γ；并设定同为对角矩阵的误差协方差矩阵Se；D)依据最优化估计方法原理，进行一次迭代计算，迭代形式如下：$X_{i+1}=X_i+{[S_a^{-1}+K_i^T{S}_{ϵ}^{-1}{K}_i]}^{-1}\left\{K_i^T{S}_{ϵ}^{-1}\right[Y-F\left(X\right)]-S_a^{-1}[X_i-X_a\left]\right\},$X_i表示第i次迭代计算的待反演参数向量，此处它包含了4个参数因子；Xi+1表示第i+1次迭代计算的待反演参数向量；S_ε表示误差协方差矩阵；Ki表示第i次计算得到的权重函数；Y表示观测；F(X)表示正向模型计算值；Xa表示待反演参量的先验值；E)重复步骤A)至步骤D)，直到最优化估计方法定义的代价函数达到阈值内，停止迭代，得到4个参数因子的反演结果。