增强的POLYMER大气校正算法用于从内陆和沿海水域的超光谱/多光谱遥感数据中获取离开水的辐射

科学领域:

• 地球和海洋科学 地球和海洋科学
• 遥感 遥感 遥感 遥感
• 光学海洋学是指光学海洋学.

背景情况:

• 在光学复杂的水域中,从卫星数据中准确地检索水离开的辐射是具有挑战性的,因为植物浮游生物和沉积物的度很高.
• 现有的大气校正算法,包括POLYMER,在近红外 (NIR) 和短波红外 (SWIR) 频段中难以准确估计气溶辐射和浮游生物的贡献.
• 这导致了从超光谱和多光谱遥感数据中获得的水色产品的重大不确定性.

研究的目的:

• 增强POLYMER算法,以改善各种内陆和海洋水域的遥感数据的大气校正.
• 为了解决原始POLYMER的多项式方法在模拟大气反射率和检索水离开反射率的局限性.
• 为了能够更准确地检索水的辐射,特别是在光学复杂的水生环境中.

主要方法:

• 修改了原来的POLYMER算法以创建mPOLYMER,并采用了使用UV,可见和NIR频段进行气溶贡献估计的更现实的方法.
• 在HICO,MSI和MODIS-Aqua卫星数据上测试了原始和修改的POLYMER算法.
• 与AERONET-OC和OOIL区域现场数据相比,验证了检索到的脱水辐射 (Lwn) 产品.

主要成果:

• 在高度的水中,mPOLYMER算法显著提高了Lwn检索的精度,无论是大小还是光谱形状.
• 原来的POLYMER算法高估了Lwn,在水中产生了非物理结果,而mPOLYMER则表现出了卓越的性能.
• 对于各种复杂水生系统的匹配数据,mPOLYMER在Lwn实现了超过50%的相对平均误差减少 (从79%降至34%).

结论:

• 增强的mPOLYMER算法为光学复杂的水域中的超光谱和多光谱遥感数据提供了更准确的大气校正.
• mPOLYMER有效地解释了植物浮游生物和悬浮沉积物的反散贡献,从而改善了水色产品的质量.
• 这一进展对于使用卫星观测对内陆和沿海水生环境进行可靠的监测和分析至关重要.