业务化MODIS BRDF模型对冰雪BRDF/反照率的反演能力评估

被引:5
作者
丁安心 [1 ]
焦子锑 [1 ,2 ]
董亚冬 [1 ]
张小宁 [1 ]
何丹丹 [1 ]
崔磊 [1 ]
尹思阳 [1 ]
常雅轩 [1 ]
机构
[1] 北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院
[2] 北京师范大学遥感科学国家重点实验室
基金
国家重点研发计划;
关键词
POLDER; BRDF; RTLSR; ART; 冰雪反射特征; 冰雪反照率; 模型评估;
D O I
暂无
中图分类号
P407 [大气遥感];
学科分类号
1404 ;
摘要
全球MODIS冰雪反照率产品在定量遥感中有着广泛应用,但由于该产品的业务化算法是建立在表征植被—土壤系统基础上的罗斯表层(RT)李氏稀疏互易核(LSR)的二向性反射分布函数(BRDF)模型(简称为RTLSR),因此该模型对冰雪的二向性反射及反照率的反演能力有待评估。本文基于地球反射极化和方向测量仪(POLDER)的多角度冰雪反射率数据,综合评估了RTLSR模型在表征冰雪二向反射及反演反照率等方面的能力。为量化评估结果,本研究基于渐进辐射传输(ART)模型,从POLDER冰雪数据中筛选出高质量数据,使用ART模型拟合的高质量结果作为参考,比较结果表明:(1)在表征冰雪方向性散射方面,RTLSR模型整体拟合精度较低。在1020 nm波段,其均方根误差(RMSE)最大可达到0.0498,相较于ART模型的拟合结果偏高了约53.70%;(2)在反演冰雪反照率方面,RTLSR模型与ART模型反演结果也存在差别,其决定系数为0.529,均方根误差为0.0333,偏差为-0.0274,基于RTLSR模型的反演结果低估了ART模型的反演结果。为了使核驱动模型能更准确地表征冰雪BRDF特征和反演反照率,该模型需要针对冰雪散射特点进行进一步的发展。
引用
收藏
页码:1147 / 1158
页数:12
相关论文
共 32 条
[1]   基于多源遥感数据的积雪反照率反演研究 [J].
邵东航 ;
李弘毅 ;
王建 ;
郝晓华 ;
王润科 ;
马媛 .
遥感技术与应用, 2017, 32 (01) :71-77+139
[2]   双冠层反射率模型分析各向异性平整指数(AFX)对植被参数的敏感性 [J].
白冬妮 ;
焦子锑 ;
董亚冬 ;
张小宁 ;
李阳 ;
何丹丹 .
遥感学报, 2017, 21 (01) :1-11
[3]  
基于前向散射核函数拟合冰雪反射光谱各向异性[J]. 瞿瑛,刘强,刘素红.光谱学与光谱分析. 2016(09)
[4]   基于ART模型的MODIS积雪反照率反演研究 [J].
潘海珠 ;
王建 ;
李弘毅 .
遥感技术与应用, 2015, 30 (06) :1059-1065
[5]   祁连山区MODIS积雪反照率产品的精度验证及云下积雪反照率估算研究 [J].
潘海珠 ;
王建 ;
李弘毅 .
冰川冻土, 2015, 37 (01) :49-57
[6]   使用多角度积雪光谱验证渐进辐射传输理论 [J].
王杰 ;
郝晓华 ;
王建 .
冰川冻土, 2014, 36 (02) :386-393
[7]   冰雪反照率研究进展 [J].
蒋熹 .
冰川冻土, 2006, (05) :728-738
[8]   A Method for Consistent Estimation of Multiple Land Surface Parameters From MODIS Top-of-Atmosphere Time Series Data [J].
Shi, Hanyu ;
Xiao, Zhiqiang ;
Liang, Shunlin ;
Ma, Han .
IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2017, 55 (09) :5158-5173
[9]   A New Method for Retrieving Daily Land Surface Albedo From VIIRS Data [J].
Wang, Dongdong ;
Liang, Shunlin ;
Zhou, Yuan ;
He, Tao ;
Yu, Yunyue .
IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2017, 55 (03) :1765-1775
[10]  
Estimating Arctic sea-ice shortwave albedo from MODIS data[J] . Ying Qu,Shunlin Liang,Qiang Liu,Xijia Li,Youbin Feng,Suhong Liu.Remote Sensing of Environment . 2016