經質量控制的遙感SST數據的對比測試結果和回歸分析

1、MODIS遙感反演SST的對比測試和分析技術報告概述：利用浮標資料對MODIS的SST(海表面溫度)反演的結果進行對比測試，是SeaDAS 衛(wèi)星遙感項目的一個重要目標。目的是利用浮標實測海溫資料對SST反演結果進行校正，以減少反演結果的誤差，擴大海溫遙感反演產品的使用范圍，為更好的利用衛(wèi)星遙感資料服務于海洋監(jiān)測工作建立一個良好的基礎。技術背景MODIS（中等分辨率成像光譜儀）是一個擁有36 個通道的可見光和紅外波段光譜輻射計，波段范圍從0.345 m（可見光）到14.235m（熱紅外）。各通道的量化等級為12Bits。MODIS 第1 和第2 通道的空間分辨率為250 米，第3 到第7 通道的

2、空間分辨率為500 米，其余通道的空間分辨率為1000 米，掃描觀測寬度達2330 公里可以同時提供反映海洋水色，葉綠素、懸浮物濃度等海洋特征信息。MODIS被兩顆對地觀測衛(wèi)星(AQUA和TERRA)作為有效負載，其中TERRA是上午星、AQUA是下午星。我單位目前使用SeaDAS5.0軟件進行MODIS數據處理。SeaDAS 5.0反演海表面溫度的算法是美國航空航天局NASA開發(fā)的“邁阿密探路人”算法，有兩套，分別利用了3.7m和11m附近的兩個紅外大氣窗口。其中晝間使用11m算法，即利用11.03m,12.03m通道，夜間使用3.7m和11m通道。由于晝間觀測數據不僅可提供海表面溫度，而且

3、可提供葉綠素等海洋水色數據，我單位目前僅接收和處理MODIS的晝間數據。我們的比測試驗也是針對晝間的11m算法。“邁阿密探路人”在11m的海溫反演算法如下：其中，SST是反演的海表面溫度，T31是第31通道（11.03m）的輻射亮溫，T32是第32通道（12.03m）的輻射亮溫。是衛(wèi)星天頂角。C1C4是四個系數。SeaDAS軟件中內置的各個系數估計值如下：表1:MPSST算法的系數圖:MPSST算法反演獲得的東海區(qū)域海表面溫度圖(2007.10.24 2:38UTC)為了對遙感反演獲得的海表面溫度進行對比測試，需要選擇合適的其它測量手段，要求這些測量手段有足夠的時間分辨率，同時又有較高的精度。

4、目前，現場測量海溫的方法主要有：岸站、志愿船、資料浮標。其中，岸站受地理條件限制，測量的海水溫度是近岸水溫，受大陸、島嶼的地溫影響較大。志愿船不但資料較少，時間上不連續(xù)，空間分布有不確定性，難以和遙感資料匹配。最適于海表面溫度對比測試的測量手段是海洋資料浮標。國家海洋局東海分局在我國近海布置了3個大型海洋浮標。這些資料浮標直接測量水面下20-30厘米的海水溫度，平時每3小時傳輸一次水溫資料。水溫傳感器的技術參數如下：參數測量范圍測量精度備注水溫（）335±0.5通訊方式為VSAT表2:海洋資料浮標的水溫傳感器參數海洋資料浮標由錨系固定，布放完成后坐標基本不變動，這給進行對比測試帶來了

5、方便。在了解了遙感反演算法和選擇了合適的對比測量手段后，我們就可以設計和實施海溫對比測試。對比測試的方案設計遙感反演數據和浮標測量數據進行對比的前提是：在時間和空間上具有可比性。最理想的情況是，遙感反演數據和浮標測量數據的時間差和空間距離都為0。但事實上，由于衛(wèi)星軌道精度存在誤差，衛(wèi)星遙感傳感器分辨率的問題，遙感反演數據不可能完全吻合浮標測量數據。因此，必須容許衛(wèi)星遙感數據和浮標測量的數據在時間和空間范圍內有一定的誤差，我們總的要求是，用于進行遙感對比的數據本身和真實海表面溫度之間的誤差限不能大于1度。我們設計符合比測要求的數據標準：項目允許誤差時間15分鐘空間約2千米，0.018緯距表3：選

6、擇遙感數據比測的時間和空間標準通常，海表面溫度的時間變化率不超過1攝氏度/小時，空間變化率不超過0.4度/千米。因此，符合上述標準的數據，其誤差限可以表達為E = sqrt(e12+e22+em2)（其中E是總誤差限，e1是時間誤差限，在我們這里約為±0.25,e2是空間誤差限，約為±0.8,em是儀器測量精度的誤差限，為±0.5），因此，估計由于時間、空間和浮標測量儀器引入的誤差，其誤差限為±1.01度?；痉弦?。未經質控的遙感反演SST數據的對比測試結果從2007年3月3日到2007年7月27日，147天內，共選取符合篩選標準的數據71組，進行了

7、對比測試，全部數據細節(jié)詳見附件1。結果的摘要如下：項目結果樣本數量71最小誤差0.04最大誤差-25.45誤差的標準差8.59表：未經質控的遙感反演數據對比測試結果摘要從上表可以看到，如果對遙感反演獲得的SST不做任何處理，其誤差標準差可達8多，其應用價值很低。造成這種情況的原因是多方面的，東海海域是陸緣海，由于海水的深度較淺,太陽加熱的作用比較明顯、沿岸上空的大氣狀況比較復雜，尤其云量較多時，對紅外輻射吸收嚴重。因此，未經質控的數據不宜直接作為海溫遙感產品使用。應用月平均SST資料對遙感反演數據進行質量控制為了對遙感反演數據進行質量控制，一條合理的思路是，通過經驗判定合理的數據區(qū)間，將明顯不

8、合理的數據丟棄，這樣能夠大大改善遙感數據的質量。海水的熱容量巨大，日溫差波動范圍小，每月的波動范圍也十分有限。我們通過統(tǒng)計F09浮標2004-2006三年的資料 其中缺少2004年4、5月份資料的發(fā)現，浮標測量的月度海溫極值偏離當月海溫平均值一般不超過4，從不超過5，而月度海溫極值距多年的月平均海溫值的偏差一般不超過3，從不超過4。分析發(fā)現F17和F18浮標的資料也滿足上述條件。 F17和F18布置時間短，只取得了1年的資料，沒有多年的月海溫平均值。月份F9多年平均月極值最大偏差1月16.27-1.72月13.98-2.153月13.92-2.84月14.863.935月20.793.076月

9、25.092.817月27.842.058月28.762.849月27.73.010月25.6-2.611月22.902.212月19.742.36表：F9浮標的多年平均值和月度極值相對平均值的偏差由此，我們可以采取這樣的質量控制措施：遙感反演的海溫，在當月海溫多年平均值±5范圍內的，是有效數據，通過質量控制，否則，判定為是無效數據，不做處理。在浮標定點的海域，使用浮標多年的月度平均數據作為平均月海溫 這些數據已經求出，見附件2，在沒有浮標資料覆蓋的海域，可采用大范圍海溫等溫線圖資料，同時質量控制門限可放寬到多年平均值±6范圍。經質量控制的遙感SST數據的對比測試結果和回歸

10、分析在符合篩選標準的全部71條數據中，通過質量控制的共計49條，占69%，這說明選取的質量控制標準寬嚴適度，既考慮了數據的可靠性，又兼顧了遙感數據的可獲取性。我們對49組經質控數據的比測結果詳見附件3，摘要如下：項目結果樣本數量49最小誤差0.04最大誤差-6.48誤差的標準差2.49表：未經質控的遙感反演數據對比測試結果摘要可見，通過質量的數據減少了誤差，提高了數據的可靠性。為了進一步提高海溫遙感的精度，我們用經過質控的遙感反演的SST和浮標測得的海溫分別作為自變量和函數進行了線性回歸分析,得到了根據反演SST結果預測實際海表面溫度的線性回歸方程。圖MODIS反演SST和實測SST回歸分析回

11、歸統(tǒng)計Multiple R0.950309344R Square0.90308785Adjusted R Square0.90102589標準誤差1.583839791觀測值49表MODIS反演SST和實測SST回歸統(tǒng)計回歸分析的結果表明，建立的線性回歸方程能夠有效改進反演SST的精度，回歸方程的預測值的誤差標準差降低到1.584,相關性系數達到0.90，作為大范圍海溫監(jiān)測產品，具備了實用價值。結論SeaDAS 5.0提供的SST反演算法是基于全球海域得出的，對于東海近海海域，本身存在著一定誤差。又由于SeaDAS 5.0內置的云檢測算法不完善，不能有效過濾由于水汽吸收而造成的海溫反演異常值，

12、造成的誤差更大。這些問題制約了MODIS遙感海溫產品的使用。我們通過用浮標數據和MODIS遙感反演SST數據的對比測試，尋找并確定了排除反演SST異常值的方法，并建立了根據多年海溫月平均值的數據質控措施。為了進一步提升數據精度，我們對經質控的反演SST和實測值作了線性回歸分析，求出了根據反演SST預測實際海溫的線性回歸方程，進一步降低了遙感數據的誤差。雖然這個初步的SST對比測試和改進的工作已經達到了項目任務書的要求。但是限于時間、經費等因素，在提高遙感海溫產品的精度，拓展遙感產品的業(yè)務化應用方面，仍有很大的提升余地。例如，可以將數據質控措施和回歸方程集成到SeaDAS 5.0軟件內部，實現高精度的SST產品的穩(wěn)定輸出，以及啟動水汽吸收更小的夜間4m海溫資料等。我們希望在后續(xù)的項目中能夠