侯夢雨,李正強,謝一凇,喬瑞,謝艷清,3,伽麗麗,史正,3

(1安徽師范大學地理與旅游學院,安徽 蕪湖 241003;2中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院,北京 100101;3中國科學院大學,北京 100049)

0 引言

云是由水汽凝結(jié)而成的懸浮于大氣中的細小水滴或冰晶組成的可見聚合體[1],覆蓋地球表面50%～70%的面積[2]。云的存在會導(dǎo)致遙感影像中的地物信息丟失或變得模糊,嚴重影響地表和大氣各種參數(shù)反演的準確性和可靠性。準確分離云和晴空像元,是衛(wèi)星遙感定量反演大氣和地表各種參數(shù)的必要基礎(chǔ)[3,4]。

相較于傳統(tǒng)的多光譜衛(wèi)星觀測,多角度偏振是一種探測能力更全面、維度更多的遙感手段[5]。多角度觀測一方面大幅提高了觀測數(shù)據(jù)量,使得有效數(shù)據(jù)顯著增加;另一方面可以提供不同角度下更豐富的觀測信息,對于全面刻畫云、氣溶膠、地表等具有方向散射(或反射)特性的目標有顯而易見的優(yōu)勢。特別對于云檢測來說,由于云一般位于一定的高度且移動速度較快,在不同視角下具有不同的表征,而多角度觀測能夠彌補單角度的局限性,提升云檢測效果及云特性探測的能力。偏振觀測對大氣較為敏感,衛(wèi)星偏振信號中大氣的貢獻遠高于強度信號中大氣的貢獻,因此被廣泛用來探測氣溶膠和云等大氣成分[5,6]。例如,液態(tài)的水云在偏振觀測的特定散射角度下存在明顯的“虹”效應(yīng),利用這一特點可以很好地區(qū)分水云像元。

衛(wèi)星影像的云檢測算法通常與載荷波段配置特性有關(guān),例如甚高分辨率掃描輻射計(AVHRR)衛(wèi)星、中分辨率紅外掃描輻射計(MODIS)衛(wèi)星基于可見光、紅外波段利用多光譜信息進行檢測[7,8]。在可見光波段,云的反射率高于絕大部分地物,而在紅外波段,云的亮溫一般低于地物,因此可以利用反射率與亮溫的差異區(qū)分云與晴空像元[9,10]。本研究采用的高分五號(GF-5)衛(wèi)星多角度偏振成像儀(DPC)的觀測波段為可見-近紅外通道(443～910 nm),主要基于光譜反射信息進行云檢測。國內(nèi)外已有相關(guān)學者利用DPC及具有相似配置的法國地球極化與方向反射測量儀(POLDER-3)傳感器開展了云檢測算法研究。Buriez等[11]基于POLDER-3進行云檢測時,利用了該傳感器在氧氣A吸收帶設(shè)置的763 nm和765 nm兩個波段進行了表觀壓強的反演,通過云與地物在壓強和高度上的差異實現(xiàn)云的檢測。國內(nèi)學者采用了類似的方法,利用反射率差異、偏振反射率差異、大氣分子光學厚度、表觀壓強等判據(jù)對DPC數(shù)據(jù)進行處理[12-14],但其所采用的上述參數(shù)未針對DPC做適應(yīng)性校正。對于耀光海洋區(qū)域,鏡面反射作用使得晴空像元的表觀反射率較高,接近甚至高于云像元,因此反射率檢測方法通常無法有效區(qū)分晴空海洋耀光與云。前人研究中,大多剔除耀光區(qū)域后再進行云像元的檢測[11,12,15],但這樣處理會丟失大量有效觀測。例如,MODIS的海洋上空水汽反演中,由于非耀光區(qū)晴空像元反射率過低,一般只對耀光晴空像元進行處理[16]。此外,海面耀光晴空像元作為偏振定標和近紅外輻射定標的主要利用對象[17],在基于自然地物的DPC替代定標中具有重要的價值。因此,海洋耀光區(qū)域的云檢測十分重要。國內(nèi)學者利用偏振傳感器的線偏振度參數(shù)開展了耀光區(qū)域云檢測方法[18,19]的研究,偉樂斯等[20]利用偏振反射率參數(shù)進行了耀光區(qū)域的云檢測,有效地檢測出海洋耀光上空的厚云。此外,由于POLDER-3與DPC傳感器的各通道中心波長、光譜響應(yīng)函數(shù)等儀器參數(shù)存在一定差異,需要在測試大量DPC數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對各檢測判據(jù)的閾值進行適應(yīng)性調(diào)整,以獲得較優(yōu)的云檢測效果。

1 傳感器與數(shù)據(jù)

1.1 多角度偏振成像儀

GF-5于2018年5月9日在太原衛(wèi)星發(fā)射中心成功發(fā)射,是中國高分辨率地球觀測系統(tǒng)(CHEOS)中的環(huán)境監(jiān)測旗艦衛(wèi)星。GF-5是太陽同步軌道衛(wèi)星,過境時間約為當?shù)貢r間13:30,軌道高度為705 km,約兩天可覆蓋全球海陸區(qū)域[21]。GF-5上搭載了6種先進載荷,包括大氣痕量氣體差分吸收光譜儀、溫室氣體探測儀、大氣環(huán)境紅外甚高光譜分辨率探測儀、可見短波紅外高光譜相機、全譜段光譜成像儀和多角度偏振成像儀。本研究利用多角度偏振成像儀數(shù)據(jù)進行云檢測算法研究。

DPC波段設(shè)置與POLDER-3相似,具有5個非偏波段(443、565、763、765、910 nm)、3個偏振波段(490、670、865 nm),共計8個波段的光譜信息,空間分辨率相較POLDER-3提升至3.3 km[22]。DPC的主要參數(shù)如表1所示[21]。

表1 DPC傳感器主要參數(shù)[21]Table 1 Main technical parameters of DPC sensor[21]

DPC/GF5的L1級數(shù)據(jù)采用正弦等積投影,將像元固定在12168×6084的全球格網(wǎng)中[23]。L1級數(shù)據(jù)集內(nèi)包含8個HDF5格式文件,分別對應(yīng)8個探測波段。單波段的HDF5數(shù)據(jù)文件包含的信息如表2所示。其中,8個探測波段的強度、偏振、觀測角度數(shù)據(jù)集按角度存放。

表2中,各波段的I、Q、U對應(yīng)表觀反射率的Stokes參量,在反演處理時歸一化到天頂方向,得到I、Q、U的表觀反射率R、RQ、RU,其表達式為

表2 DPC-L1級數(shù)據(jù)信息(以670 nm偏振波段為例)Table 2 Level 1 data of DPC(taking 670 nm polarization band as an example)

式中μs為太陽天頂角的余弦值。偏振表觀反射率Rp的計算公式為

線偏振度(DOLP)的定義是偏振表觀反射率與表觀反射率的比值,用PL表示,其表達式為

1.2 MODIS數(shù)據(jù)

搭載在Aqua和Terra衛(wèi)星上的MODIS是美國地球觀測系統(tǒng)(EOS)計劃的重要衛(wèi)星傳感器,分別于2002年和1999年發(fā)射,至今運行已接近或超過20年。MODIS大氣標準產(chǎn)品包含氣溶膠、云、可降水量等參數(shù),是目前應(yīng)用最廣泛的大氣參數(shù)產(chǎn)品,被許多研究作為標準資料參考[24]。

本研究采用Aqua衛(wèi)星(下午星)MODIS大氣標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品(C6.1)中的云掩膜產(chǎn)品(MYD35-L2)作為DPC云檢測的對照。該算法采用22個探測通道數(shù)據(jù)[25],利用云與地物在可見光、中波紅外和長波紅外波段的差異,對白天和夜晚的陸地、海洋、極地、海岸線、沙漠地區(qū)進行云檢測。MYD35-L2空間分辨率為1 km,與主動激光雷達探測的一致性約為85%[8],具有較高的可信度[24,26,27]。Aqua衛(wèi)星與GF-5衛(wèi)星過境時段接近,因此可作為DPC云檢測結(jié)果的參照。本研究在DPC和MODIS數(shù)據(jù)時空匹配上,采用如下方案:首先根據(jù)DPC的空間分辨率建立全球網(wǎng)格,之后將同區(qū)域成像時間相近的DPC與MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)按照經(jīng)緯度填充進建立好的網(wǎng)格中,即可根據(jù)網(wǎng)格行列號進行對比。

2 云檢測算法

由于陸地、海洋耀光區(qū)、海洋非耀光區(qū)的反射特性存在顯著差異,在不同類型區(qū)域應(yīng)采用不同的云檢測方法。2.1節(jié)和2.2節(jié)分別介紹陸地云檢測和海洋云檢測方法,2.3節(jié)描述了多角度的云檢測綜合判識策略。選擇了2019年8月5日的DPC數(shù)據(jù)進行全球云檢測處理,并以南美洲以及南太平洋等典型地區(qū)的檢測效果為例進行算法說明。南美洲區(qū)域包含了暗地表(植被)和亮地表(裸土)類型,南太平洋海面區(qū)域的數(shù)據(jù)包含了非耀光和耀光類型,且上述區(qū)域內(nèi)云的類型豐富,包含厚云、薄云、碎云等,有利于測試云檢測算法在不同場景的效果。

2.1 陸地云檢測

2.1.1 藍光反射率差異檢測

在陸地上空,大多數(shù)地物在藍光波段具有較低的反射率,而云反射率較高,因此利用藍光波段的反射率差異可以有效地區(qū)分云與晴空像元。本研究采用的藍光反射率檢測方法:當某一像元在490 nm波段的反射率R490滿足以下公式時,則判定為云。

式中R490,mol為在490 nm波段的大氣分子散射反射率,由大氣分子光學厚度和觀測幾何計算可得;Tlref為陸地藍光反射率差異檢測閾值。參考相關(guān)研究[11,14],并針對DPC數(shù)據(jù)開展大量測試,得出Tlref的值為0.15。通常藍光波段反射率受分子散射影響較大,而且光程越長,分子散射影響越大。因此選取最小觀測天頂角條件下(即最接近天底方向)的藍光反射率進行判斷[11,28]。

圖1顯示了2019年8月5日南美洲地區(qū)的DPC真彩色影像(R-670 nm、G-565 nm、B-490 nm)和藍光反射率差異云檢測結(jié)果,A、B為重點分析區(qū)域。可以看出,晴空地表的反射率較低,大塊的、較厚的云層反射率較高,該檢測方法基本能夠有效識別。而碎云、薄云具有透光性,使得其與晴空地表反射率的差異減小,導(dǎo)致藍光反射率差異檢測方法在檢測部分碎云、薄云時表現(xiàn)不佳,出現(xiàn)部分漏檢的情況,如圖中A、B區(qū)域所示。因此需增加能夠改善薄云檢測的方法以提高陸地區(qū)域云檢測的準確率。

圖1 南美洲區(qū)域DPC真彩色影像(a)和藍光反射率差異檢測結(jié)果(b)Fig.1 True color image of DPC(a)and blue band reflectance test result(b)in South America region

2.1.2 表觀壓強檢測

表觀壓強檢測是利用云與晴空地物的高度差異進行云檢測。晴空像元的表觀壓強約為地表壓強(標準海平面高度處壓強約為1013 hPa),數(shù)值較高,而云處于一定的高度,表觀壓強數(shù)值較低。因此,云層越高越有利于表觀壓強判據(jù)的檢測,即使該云層較薄。

DPC在氧氣A吸收帶設(shè)置了兩個探測波段763 nm和765 nm,由表1可知,763 nm通道寬10 nm,覆蓋了大部分較強的氧氣吸收譜線,而765 nm通道覆蓋較寬(40 nm)。假設(shè)云、地表、氣溶膠在兩個通道上的反射率幾乎相等,763 nm波段與765 nm波段表觀反射率的比值能夠極大地消除其他因素的影響,約為氧氣透過率的比值。由于大氣分子中氧氣所占的比例是固定的,其吸收系數(shù)可以轉(zhuǎn)化為壓強,從而實現(xiàn)表觀壓強的反演[29,30]。

本研究應(yīng)用喬瑞等[31]提出的DPC表觀壓強反演方法來獲取表觀壓強。通過6S輻射傳輸模型模擬763 nm波段和765 nm波段表觀反射率比值與大氣壓強的關(guān)系,得到的擬合公式為

式中Papp為表觀壓強,P0為海平面壓強(1013.25 hPa),C、A1、A2、A3、A4為多項式擬合系數(shù)[31],R763、R765分別為763 nm波段、765 nm波段的表觀反射率,R763,mol、R763,mol分別為763 nm波段、765 nm波段的大氣分子散射反射率,m為大氣質(zhì)量數(shù),μs、μv分別為太陽天頂角和觀測天頂角的余弦值。

為了降低隨機誤差,將各個有效方向的表觀壓強取平均值,記為Mpapp,作為最終的表觀壓強參與云檢測[28]。因此,像元平均表觀壓強滿足以下公式則可判定為云:

式中Psurf為地表壓強,P0為海平面壓強(1013 hPa),Z為地表高程,H為大氣標高(8430 m)[13,32]。相關(guān)研究表明,Psurf與Mpapp的差值與NDVI呈線性關(guān)系[11,13,14,29],用f(Rndvi)表示,Rndvi可由式(13)計算。經(jīng)過針對DPC數(shù)據(jù)的大量測試,Psurf與Mpapp的差值與NDVI線性關(guān)系的斜率可設(shè)為50,截距為210。

圖2顯示了在藍光反射率差異檢測[圖1(b)]的基礎(chǔ)上增加表觀壓強檢測之后的結(jié)果,A、B區(qū)域均與圖1一致?？梢钥闯?A區(qū)域中藍光反射率差異無法有效檢測到的薄云,利用表觀壓強可以有效識別。這是由于表觀壓強適用于高層薄云的檢測,即使云層較薄也能夠檢出。對比之下,表觀壓強檢測方法對于比較低的薄云(B區(qū)域),則難以很好地識別。因此,需要采用另一種適用于中低層薄云檢測的判識方法改善其檢測效果。

圖2 DPC真彩色影像(a)和表觀壓強檢測結(jié)果(b)Fig.2 True color image of DPC(a)and apparent pressure test result(b)

2.1.3 近紅外偏振反射率檢測

陸地上空的中低層薄云反射率和高度偏低,上述兩種方法均難以有效識別。由于這類薄云通常是水云,可以利用水云的偏振“虹”特性改進其識別效果。偏振虹是指球形粒子在散射角為140°附近方向上存在的特異性偏振反射高值[11,28]。根據(jù)熱力學相態(tài)分類的冰云、水云中,冰云粒子是由形狀各異的冰晶粒子組成,而水云粒子則是由接近于球形粒子的水滴組成,在140°散射方向上存在明顯高值[33,34]。

利用受大氣分子散射輻射影響較小的近紅外波段(865 nm)偏振反射率進行水云檢測,并將散射角限制在135°～150°。同時,多次散射或反射偏振反射率容易受到觀測幾何影響,因此需要利用太陽天頂角和觀測天頂角進行角度校正,校正公式為

式中Rp,865為865 nm波段的偏振表觀反射率,Tlbow為近紅外偏振反射率檢測的閾值。根據(jù)相關(guān)研究[13,14],Tlbow可設(shè)為0.03。

圖3顯示了偏振彩色影像及偏振虹云檢測結(jié)果,偏振彩色影像[圖3(a)]疊加了散射角的等值線,B區(qū)域和圖1、圖2一致?？梢钥闯?云層在140°～150°散射方向上出現(xiàn)了明顯的虹圈,B區(qū)域中低層薄碎云在偏振圖像上能夠清晰顯示。同時,偏振虹檢測結(jié)果顯示出140°散射方向的偏振反射高值對此類云像元的較好識別能力。需要注意的是,冰云在虹方向上仍舊保持較低的偏振反射率[34],因此該檢測方法無法識別冰云。

圖3 DPC偏振彩色影像(a)和偏振虹檢測結(jié)果(b)Fig.3 Polar color image of DPC(a)and bow test result(b)

2.1.4 近紅外-可見光反射率比值檢測

上述三個檢測方法均是針對云像元的檢測,對于非云像元,仍需要確定其類型是晴空或不確定。除云像元外,一般陸地像元的反射率在可見光-近紅外通常具有一定的變化特性,且近紅外波段反射顯著高于短波段[35,36]。因此,可以根據(jù)像元反射率的光譜特征進行判識。若一個像元在865 nm波段、443 nm波段的表觀反射率滿足以下公式時,則被判識為晴空。

式中Tlratio為近紅外-可見光反射率比值檢測閾值,根據(jù)相關(guān)研究[11,13],針對DPC數(shù)據(jù)進行大量測試,給出參考閾值為1.3。

2.2 海洋云檢測

根據(jù)耀光角將海洋區(qū)域分為耀光海表與非耀光海表,分別進行云檢測。耀光角定義[37]為

式中γ為散射角,cosφ為相對方位角的余弦值。參考Toubbe等[38]的研究,采用耀光角30°作為耀光與非耀光區(qū)的劃分。

海洋非耀光區(qū)域云檢測相對來說比較簡單,與陸地云檢測方法類似。具體方法為:通過近紅外波段(865 nm)反射率差異檢測來識別大塊的較厚的云層;通過藍光偏振反射率計算大氣分子光學厚度[11,18,39,40],從而識別高層薄云;通過近紅外波段(865 nm)偏振反射率識別中低層薄云;通過近紅外-可見光反射率比值檢測識別晴空。

下面重點介紹情況較復(fù)雜的海洋耀光區(qū)域云檢測,提出了線偏振度結(jié)合表觀壓強檢測的方法來區(qū)分云與晴空像元。

2.2.1 近紅外線偏振度檢測

太陽光入射到海洋表面,在特定觀測角度下因菲涅爾反射形成海洋耀光,產(chǎn)生強輻射信息,與云的反射特征相似,難以有效辨識。根據(jù)光學理論可知,晴空耀光海表反射光束具有很高的線偏振度[41],而來自云層的多次散射則起到了退偏效果,造成線偏振度數(shù)值的顯著降低。因此,利用云與晴空耀光像元偏振參數(shù)的差異可以用于耀光區(qū)域的云檢測[18-20]。

近紅外波段線偏振度受分子、氣溶膠散射影響較小。經(jīng)過大量統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)當耀光角小于30°時,云像元線偏振度集中在0～0.2范圍內(nèi),而晴空像元多保持在0.5及以上。當某一像元在865 nm波段的線偏振度滿足以下公式時被判識為云。

式中PL,865為865 nm的線偏振度,由式(5)計算可得;Todolp為海洋上空近紅外線偏振度檢測的閾值。經(jīng)過大量測試,Todolp可設(shè)為0.2。

圖4(a)顯示了2019年8月5日南太平洋海面上空的真彩色影像,其中中部高亮區(qū)域即為海洋耀光。圖4(b)中折線為30°耀光角等值線,非耀光區(qū)云檢測方法如上所述,耀光區(qū)則采用近紅外線偏振度檢測方法,由圖4(b)可知,利用線偏振度差異能較好地區(qū)分云與耀光海表。

然而,雖然厚云的強退偏作用使得線偏振度可以區(qū)分耀光海表與厚云,但具有透光性的薄云的退偏作用較小,其線偏振度與耀光海表的線偏振度差異也就較小,造成了薄云的檢測效果不佳,如圖4中C區(qū)域所示。與陸地云檢測的改進思路類似,在耀光區(qū)域增加表觀壓強的檢測方法。

圖4 南太平洋海域DPC真彩色影像(a)和線偏振度檢測結(jié)果(b)Fig.4 True color image of DPC(a)and DOLP test result(b)in South Pacific

2.2.2 表觀壓強檢測

在海洋非耀光區(qū)域,由于水體在763 nm波段和765 nm波段具有較低的反射率,式(7)–(10)計算得到的表觀壓強也會偏低[11]。然而在海洋耀光區(qū)域,菲涅爾反射產(chǎn)生的強輻射信息能夠支撐表觀壓強對于高層云、薄云的識別。經(jīng)過大量測試,若某一耀光像元的表觀壓強滿足以下公式時,則被判識為云。

式中Papp為平均表觀壓強,Topres為海洋表觀壓強檢測閾值。經(jīng)過大量測試,給出參考閾值300。

圖5中C區(qū)域和圖4一致,如圖所示,海表耀光像元中僅靠線偏振度無法有效檢測到的薄云,通過表觀壓強利用云層的高度特征能夠較好地檢測出。因此在耀光區(qū)增加表觀壓強檢測可以提高云檢測結(jié)果精度。

圖5 DPC真彩色影像(a)和表觀壓強檢測結(jié)果(b)Fig.5 True color image of DPC(a)and apparent pressure test result(b)

綜合2.1–2.2節(jié)云檢測方法:在陸地上空可利用藍光反射率差異、表觀壓強、偏振虹以及近紅外-可見光反射率比值進行云檢測;在海洋非耀光上空可利用近紅外反射率差異、藍光偏振反射率、偏振虹、近紅外-可見光反射率比值進行云檢測;在海洋耀光上空可利用近紅外線偏振度和表觀壓強進行云檢測。若某一像元經(jīng)過以上檢測方法仍未確定分類,則標識為不確定像元。DPC的云檢測算法流程圖如圖6所示。

圖6 DPC數(shù)據(jù)云檢測算法流程圖Fig.6 Flowchart of cloud detection algorithm for DPC data

2.3 多角度融合

多角度觀測在大大提高有效數(shù)據(jù)量的基礎(chǔ)上,通過整合利用不同觀測角度下云的信息,能夠提供較為嚴格的云檢測結(jié)果,分離出純凈的晴空像元。同時,也能夠有效減少未分類像元的個數(shù)。例如,偏振虹檢測等對觀測幾何有限制的判據(jù),在多個觀測角度場景下提高了滿足限制的可能性。本研究建立了如下多角度云檢測結(jié)果融合策略:

1)如果同一個像元在一些角度上被識別為云,而在其他角度上仍保持未分類,那么該像元最終被判識為云像元。

2)如果同一個像元在一些角度上被識別為晴空,而在其他角度上仍保持未分類,那么該像元最終被判識為晴空像元。

3)如果同一個像元在一些角度上被識別為云,在另一些角度上被識別為晴空,則需要統(tǒng)計其被識別為云或晴空像元的角度個數(shù),個數(shù)較多的類別將成為最終的云檢測類別。

需要說明的是,對于陸地云檢測來說,藍光反射率差異檢測、表觀壓強檢測已經(jīng)綜合了多個角度下的數(shù)據(jù)信息。在進行多角度云檢測結(jié)果融合之前,如果某一像元已通過陸地藍光反射率差異或表觀壓強檢測,那么該像元直接被判識為云;否則,需按照多角度云檢測結(jié)果融合策略決定其最終云檢測類別。

3 結(jié)果與討論

3.1 陸地云檢測

南美洲陸地區(qū)域示例的最終云檢測效果如圖7所示。對比真彩色影像[圖7(a)]和云檢測結(jié)果[圖7(b)]可以看出,DPC云檢測結(jié)果能夠較好反映該區(qū)域內(nèi)云像元的空間分布,與真彩色影像中云像元的目視識別基本一致,特別是在薄云、碎云區(qū)域檢測效果也比較好,顯示了本工作改進算法的有效性。

圖7 陸地區(qū)域云檢測結(jié)果。(a)DPC真彩色影像;(b)云檢測結(jié)果;(c)匹配的MODIS云產(chǎn)品Fig.7 Cloud test result over land.(a)True color image of DPC;(b)cloud detection result;(c)matched cloud mask of MODIS

同時,選取該區(qū)域數(shù)據(jù)獲取時間最接近的MYD35云產(chǎn)品[圖7(c)]與DPC云檢測結(jié)果進行對比。可以看出,在兩個數(shù)據(jù)集均能覆蓋的區(qū)域,DPC云檢測結(jié)果與MYD35產(chǎn)品的云像元空間分布較為一致。統(tǒng)計結(jié)果顯示,逐像元對比的一致性約為82.55%。進一步分析發(fā)現(xiàn),DPC具有較為明顯的過識別現(xiàn)象,特別是碎云,如圖7中的東北區(qū)域。其原因在于:首先,DPC多角度融合策略是一種較為嚴格的云識別過程,會在云邊緣有部分像元的過識別,在碎云的檢測效果上表現(xiàn)最明顯。這種策略對于大氣和地表參數(shù)反演中晴空像元的選取較為有益。其次,DPC的空間分辨率為3.3 km,MODIS為1 km,分辨率的差異會導(dǎo)致MODIS云產(chǎn)品的目視效果更為精細。最后,該區(qū)域DPC影像的過境時間為UTC 17:05,MODIS影像為UTC 16:35,云可能在該時間差內(nèi)發(fā)生了移動。

3.2 海洋云檢測

南太平洋海洋區(qū)域示例的最終云檢測效果如圖8所示。對比真彩色影像[圖8(a)]和云檢測結(jié)果[圖8(b)]可以看出,DPC云檢測結(jié)果與真彩色影像云像元的目視識別基本一致,能夠較好地反映該區(qū)域內(nèi)云像元的空間分布,在耀光海洋上空、薄云區(qū)域的檢測效果均有較好表現(xiàn),說明了該算法的有效性。

同時,選取該區(qū)域數(shù)據(jù)獲取時間最接近的MYD35云產(chǎn)品[圖8(c)]與DPC云檢測結(jié)果進行對比,可以看出,在兩個數(shù)據(jù)集都能覆蓋的區(qū)域,DPC云檢測結(jié)果與MYD35產(chǎn)品的云像元空間分布較為一致,逐像元云標識的一致性達80.75%。與南美洲陸地云檢測結(jié)果相似,南太平洋云檢測結(jié)果也存在著同樣的過識別現(xiàn)象。而且該區(qū)域DPC影像的過境時間為UTC 00:35,MODIS影像為UTC 00:00,由于海洋上風速較大,云可能在該時間差內(nèi)發(fā)生較為快速的移動,這種移動現(xiàn)象在碎云區(qū)域較為明顯,如圖8中的東南區(qū)域。

圖8 海洋區(qū)域云檢測結(jié)果。(a)DPC真彩色影像;(b)云檢測結(jié)果;(c)匹配的MODIS云產(chǎn)品Fig.8 Cloud detection result over ocean.(a)The true color image of DPC;(b)cloud detection result;(c)matched cloud mask of MODIS

3.3 全球云檢測

2019年8月5日全球的最終云檢測效果如圖9所示。對比真彩色影像[圖9(a)]和云檢測結(jié)果[圖9(b)]可以看出,云層主要集中在赤道輻合帶以及高緯度地區(qū),中緯度地區(qū)云層分布較少。且相對于海洋,陸地上的云分布較少,尤其體現(xiàn)在干旱、半干旱地區(qū),例如非洲北部、中亞、西亞以及澳大利亞的大部分區(qū)域。DPC云檢測結(jié)果基本反映了該區(qū)域內(nèi)云像元的全球海陸空間分布特征,與真彩色影像云像元的吻合度較高。特別是在耀光海表(如南半球的太平洋、大西洋、印度洋等)、非耀光海表(如赤道附近海洋、北半球的太平洋、大西洋等)、陸地亮地表(北非、澳大利亞、西亞等)、陸地暗地表(如南非、北美、東亞、南亞等)區(qū)域的檢測效果也比較好,說明該算法在全球范圍都有較好的適用性。

4 結(jié)論

針對衛(wèi)星多角度偏振觀測,提出了綜合利用藍光反射率、表觀壓強、近紅外偏振反射率、線偏振度等判據(jù)的云檢測算法,以及多角度云檢測結(jié)果的融合策略,基于GF-5 DPC傳感器實現(xiàn)全球陸地、海洋上空云檢測,并與同步MODIS云產(chǎn)品進行了對比,結(jié)果顯示二者具有較好的一致性。主要結(jié)論如下:

1)針對DPC海洋耀光區(qū)域,提出了線偏振度結(jié)合表觀壓強的云檢測方法,改善了耀光海表區(qū)域高層薄云的云檢測效果。

2)針對DPC陸地區(qū)域,在藍光反射率差異檢測的基礎(chǔ)上增加了表觀壓強云檢測方法,改善了陸地上空高層薄云的檢測效果;同時增加了偏振“虹”云檢測方法,提高了陸地上空中低層薄云的檢測精度。

3)提出了一套適用于DPC數(shù)據(jù)的全球云檢測方案,在陸地、海洋區(qū)域都能較好地實現(xiàn)云檢測。

在未來研究中,將進一步考慮目標像元的空間相關(guān)性,加入云的空間紋理特征,以提高云與晴空邊界、海陸邊界處的云檢測精度。GF-5 02星已經(jīng)于2021年9月升空,本算法可為其上搭載的DPC和高精度偏振掃描儀(POSP)的云檢測提供參考,并開展不同傳感器云檢測的協(xié)同處理。

致謝:感謝MODIS云產(chǎn)品團隊Cloud Team為本文提供了MYD35云產(chǎn)品(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/)。