Быстрый алгоритм восстановления аэрозольной

Восьмая Всероссийская Открытая конференция
«СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА
15– 19 ноября 2010 г., Москва
Быстрый алгоритм восстановления
аэрозольной оптической толщины
атмосферы и альбедо поверхности по
спутниковым данным
И.Л. Кацев, А.С. Прихач, Э.П. Зеге, А.А. Кохановский*
Я.О.Грудо,
Институт физики им. Б.И. Степанова НАН Беларуси,
Минск, Беларусь
*Institute of Environmental Physics,
Bremen, Germany
Алгоритмы определения аэрозольной оптической
толщины атмосферы и альбедо поверхности по
спутниковым данным
Алгоритмы NASA, ESA, BAER, JPL, AATSR, POLDER и т.д. для
спутниковых оптических инструментов MODIS, MERIS, MISR,
POLDER, AATSR и др.
Общее:
использование метода lookup tables (LUT)
Его достоинство:
значительное сокращение объема
вычислений;
Недостатки:
необходимость использования огромного
массива предварительно насчитанных
данных;
необходимость практически полного
пересчета и замены этого массива при
изменении каких-либо параметров
модели.
Отличительные особенности алгоритмов
ART и FAR
ART (Aerosol Retrieval Technique)
FAR (Fast Aerosol Retrieval)
отказ от применения метода lookup tables
возможность легко варьировать модели
атмосферы, изменять число используемых
длин волн и их положение в спектре;
возможность адаптации для обработки
данных различных спутниковых оптических
инструментов
Модели атмосферы и поверхности в алгоритме
ART
Модель атмосферы
СЛОЙ “2”
(стратифицированный)
Модель поверхности
rs ( λ ) = crveg ( λСуша
) + (1− c) rsoil ( λ ) ;
Включает стратосферу, верхнюю и среднюю
тропосферу:
- аэрозольное рассеяние и поглощение;
- молекулярное рассеяние;
- газовое поглощение;
СЛОЙ “1”
(однородный)
Включает нижнюю тропосферу:
- аэрозольное рассеяние и поглощение;
- молекулярное рассеяние;
- газовое поглощение;
ПОДСТИЛАЮЩАЯ ПОВЕРХНОСТЬ
Расчет коэффициентов яркости верхнего
слоя “2” проводится по алгоритму RAY с
учетом поляризации излучения и
вертикальной стратификации атмосферы.
Вода
rs ( λ ) = crclear ( λ ) + (1− c) rcoastal ( λ )
Подготовка входных данных
Предварительная обработка, расчет R TOA ( λ )
λ = 412.5, 442.5, 490, 510, 560, 620, 665, 865 and 885nm
Дискриминация облачных пикселей
(R
TOA
( 560 ) > 0.4 )
Разделение пикселей по типу:
земля ( R TOA ( 885 ) > 0.1) и вода ( R TOA ( 885 ) < 0.1)
Отбор пикселей типа земля ( NDVI < 0.10 )
Выделение блока пикселей для осреднения,
Исключение 30% пикселей с наибольшими и 20% с
наименьшими значениями R TOA ( 665 ) .
Расчет R TOA ( λ ) для центрального пикселя блока.
FLOW CHART OF FAR
Composing atmospheric model;
Choosing base functions for spectra of
land and water;
Specifying values of τ412 and Angstrım
exponent α for the first iteration
Calculating the radiance
coefficients for the layer “2” with
RAY code
Preparation
of the input data
rs (λ ) = crveg (λ ) + (1 − c) rsoil (λ )
Calculating the starting values of
c = NDVI for land or c = NDPI
for water
Calculating the radiative transfer characteristics of
atmosphere-surface system using RAY code and developed
analytical solutions. Corrections ∆τ412,i, ∆αi, ∆сi with least
square technique
∆ τ412,i / τ412,i < 0.01
YES
NO
τ412,i+1 = τ412,i + ∆τ412,i
αi+1 = αi + ∆αi
ci+1 = ci + ∆ci
Correction of the aerosol
model in the layer “1” with
regard to αi+1
Determining AOT τ(λ) = τ1(λ) + τ2(λ) and Angstrım
exponent for the whole atmosphere
Retrieving the surface albedo r(λ)
 λ 
τ 1 ( λ ) = τ 412 

λ
 412 
−α
Искомые параметры:
τ 412 , c, α
α - парам етр Ангстрем а
Процедуры расчета радиации
АRT
FAR
Векторный RT code
RAY
Аналитические
приближенные формулы
для слоя “1”
RT-radiative transfer,
(Процедуры расчета радиации}
RT in the layer “2” is computed accurately with the RAY code.
To speed up satellite data processing FAR uses approximate analytical
solutions (Modified Sobolev approximation, MSA) in the troposphere layer “ 1”.
MSA includes Truncation of the phase function + Sobolev approximation
The radiativeinteraction between the atmosphere layers “1” and “2” are
computed using newly-developed semi- analytical approach
I.L. Katsev et al. Atmos. Meas. Tech., 3, 1403-1422, (2010)
Код RAY
Быстрый и точный код RAY использует:
- 2-х компонентный метод (E.P. Zege et al., Appl. Opt. 32, 2803–
2812, 1993);
- Аналитическую теорию переноса поляризованного излучения в
средах с анизотропным рассеянием (E.P. Zege and L.
I.Chaikovskaya, JQSRT, 55, 19–31, 1996 );
- Технику сложения – удвоения слоев (J. Lenoble , Radiative
Transfer in Scattering and Absorbing Atmospheres, 1985 )
Внешняя экспертиза точности
1. G. Kattawar (Texas University)
H. Tynes et al. Appl. Opt., 40, 400-412, 2001.
2. Сопоставление лучших современных кодов
A.A.Kokhanovsky et al., JQSRT, 111, 1931-1946, 2010
RT procedures in FAR
RT in the layer “2” is computed accurately with the RAY code.
To speed up satellite data processing FAR uses approximate analytical
solutions for the RT (Modified Sobolev approximation, MSA) in the
troposphere layer “1”
MSA includes Truncation of the phase function + Sobolev approximation
The radiative interaction between the atmosphere layers
“1” and “2” are computed using newly-developed semi- analytical
approach
Relative errors of the MSA
Reflectance from layer “1”
AOT=0.2, azimuth=180deg
50
40
30
20
10
0
Sun zenith angle, deg
60
70
60
50
40
30
20
10
-10
0
10
Relative error, %
20
60
50
40
30
20
10
0
0 10 20 30 40 50 60 70 80
View zenith angle, deg
-20
70
0
0
0 10 20 30 40 50 60 70 80
-30
80
80
Sun zenith angle, deg
Sun zenith angle, deg
80
70
AOT=0.2, azimuth=0deg
AOT=0.2, azimuth=90deg
-20
-10
0
10
20
Relative error, %
Optical thickness equal to 0.2
27
40
53
67
80
View zenith angle, deg
View zenith angle, deg
-30
13
-30
-20
-10
0
10
Relative error, %
20
Accuracy of RT computations with the developed analytical
approach including the radiative interactions between layers
“1” and “2”
0.9
Optical thickness
of the layer “2” is 0.34
Transmission
0.8
0.7
FAR analytical approach -signs
Optical thickness
of the layer “2” is 0.34
RAY0.2computationslines
0.6
0.5
0.4
0.6
0.4
1
0.2
AOT of the
layer “1”
0.4
0.3
0.6
1
0.2
0
10
20
30
40
50
60
70
Sun zenith angle, deg
FAR analytical approach -signs
RAY computations
- lines
80
90
Восстановление аэрозольной оптической толщины
и параметра Ангстрема по данным MERIS
0
0.1
0.2
0.3
AOT(412.5nm)
0.4
0.5
1
1.1
1.2
1.3
1.4
Angstrom exponent
Германия, 13 октября 2005 г.
1.5
1.6
1.7
Верификация алгоритма
Сравнение с данными других алгоритмов
Kokhanovsky et al.” Aerosol remote sensing over land: A comparison of satellite retrievals using
different algorithms and instruments” Atmos.Res., 85, 372–294, 2007.
Сравнение с данными AERONET и
других алгоритмов
0.8
550nm
ART-AERONET
ART aerosol optical thickness
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
AERONET aerosol optical thickness
Германия, 13 октября 2005 г.
.” Aerosol remote sensing over land: A comparison of satellite retrievals using different
algorithms and instruments” Atmos.Res., 85, 372–294, 2007.
Сравнение с данными AERONET
Сравнение с
данными AERONET
Бельск (Польша)
Звенигород
(Подмосковье)
Март - сентябрь
2008 и 2009 гг.
Длина волны 440 нм
Время обработки кадра с 106 пикселей
алгоритмом ART занимает порядка 5
часов, алгоритмом FAR –2-3 минуты
FAR в 100 раз быстрее чем ART
Корреляция АОТ,
восстановленных алгоритмами
FAR и ART
Восстановление оптической толщины аэрозольной
атмосферы по данным MERIS на территории
Беларуси и России
Спутниковые снимки,
сделанные с ENVISAT
Распределения аэрозольной
оптической толщины на
длине волны 412.5 нм,
восстановленные по данным
MERIS
Корреляция между аэрозольной оптической толщиной атмосферы
и альбедо поверхности земли, восстановленными алгоритмами
FAR и ART
Чистая атмосфера
Дым лесных пожаров
Влияние облаков в соседних пикселях на восстановление
аэрозольной оптической толщины атмосферы
Станция AERONET Бельск (Польша)
1
0.8
0.8
0.6
0.6
AOT ART
AOT ART
λ = 440нм
1
<10%
0.4
10-50%
<10%
0.4
10-50%
>50%
>50%
0.2
0.2
0
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
AOT AERONET
Стандартная дискриминация
облаков
1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
AOT AERONET
Дополнительная дискриминация
облаков
I.L. Katsev et al. Atmos. Meas. Tech., 3, 1403-1422, (2010)
1
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Разработаны два варианта (ART и FAR) алгоритма
оперативной обработки многоспектральных спутниковых
данных для восстановления спектральной аэрозольной
оптической толщины атмосферы и альбедо подстилающей
поверхности.
Применение алгоритма FAR особенно целесообразно в
задачах, когда необходимо оперативно обрабатывать
большие массивы спутниковых изображений (мониторинге
трансграничного переноса загрязнений, в особенности в
случаях извержения вулканов, техногенных катастроф и
т.д).
Отличительной особенностью обоих алгоритмов является
проведение численных процедур расчета переноса
радиации и статистческой оптимизации.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• FAR в 100 раз быстрее, чем ART;
• FAR включает RT расчеты и использует статистическую
оптимизацию при определении AOT;
• Для ускорения FAR используем комбинацию RT RAY
расчетов и аналитических MSA решений
• Метод MSA =приближение Соболева +усечение
индикатрисы рассеяния.
•
• Восстановленная AOTс использованием техники FAR
хорошо согласуется с данными AERONET;
• FAR является точным и эффективным инструментом для
атмосферной коррекции и восстановлении спектрального
альбедо Земли.
See for detail
1. Tynes, H., Kattawar, G.W., Zege, E.P., Katsev, I.L., Prikhach, A.S.,
Chaikovskaya, L.I. Appl. Opt., 40, 400-412, 2001.
/ Fast RT code RAY/
2. Katsev, I.L., Prikhach, A.S., Zege, E.P, Ivanov, A.P., Kokhanovsky,
A.A. In Satellite aerosol remote sensing over land, 101-134, 2009
/ART retrieval technique/
3. I. L. Katsev, A. S. Prikhach, E. P. Zege, J. O. Grudo, and A. A.
Kokhanovsky. Atmos. Meas. Tech.., 3, 1–61, 2010 (under discussion)
/ FAR retrieval technique/
Kokhanovsky, A. A.,et al Atmos. Res., 85, 372–294, 2007.
Работа выполнялась в рамках
Программы Союзного государства
“Космос-НТ”
Спасибо за внимание