CN109946235A - 风云4a气象卫星多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了风云4A气象卫星多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法，填补了国内该算法的空白。充分考虑国产卫星辐射计AGRI独特的光谱通道设计特点，以快速辐射传输仿真模拟为理论基础，建立多层云模型，分析不同短波红外通道（1.6和2.25μm）对不同相态云的敏感性，首次发现这两个通道可用于云相态的识别。模型验证了在不同云光学厚度下，短波红外通道的穿透力较好，下层水云信息可以透过上层冰云并由卫星观测中提取。结合红外通道对云顶相态的识别，最终提出了一种全新的辐射计观测多层云（上层冰云、下层水云）的识别算法。本算法的多层云结果利用准确的主动星载激光雷达CALIOP得到了验证，具有较好的准确性。本发明充分考虑我国成像仪独特的光谱通道设计特点，用于我国新一代成像仪AGRI，可以为未来业务应用提供更加准确、高效的多层云探测结果。

Description

风云4A气象卫星多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法

技术领域

本发明属于卫星遥感领域，尤其涉及一种风云4A气象卫星多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法。

背景技术

目前国内外几乎所有的云光学特性和微物理特性的反演都是以单层云假设为基础，即假设单层物理特性完全相同的云层，但实际大气中往往存在着多层云。多层云的重要性不仅体现在其全球范围内较大的发生频率下，对入射太阳辐射和地球发射辐射的影响，同时也影响着云特性的反演效果。气象卫星具有跨越国界，全球覆盖等优势，是获得云全球时空分布的主要方法，对了解云特性具有重要的意义。基于卫星的多层云识别、特性反演的算法目前有很多，例如，被广泛应用MODIS/Aqua和VIIRS/NPP多层云算法。业务上的MODIS多层云算法是利用水汽通道（0.94 μm）和CO₂ 通道（13.3、13.6、13.8和 14.2 μm）；业务上的VIIRS算法则利用可见光通道（0.67 μm）、短波红外通道（1.38和1.6 μm）和红外通道（11和12 μm）。但是目前的多层云算法都还存在很大的不确定性，很难为后续的定量遥感提供准确的产品数据。并且，由于光谱通道的变化，我国的AGRI/FY-4A云产品、特别是多层云产品的开发不能完全参考现有成熟算法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足，充分考虑我国成像仪独特的光谱通道设计特点，开发适用于我国新一代成像仪AGRI的多层云反演算法，可以为未来业务应用提供更加准确、高效的算法和多层云探测结果。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案

气象卫星风云4A多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法，具体包含如下步骤；

步骤1，基于多光谱阈值的云检测算法，开发云识别算法；

步骤2，以红外通道云顶相态算法为基础进行云顶相态识别；

步骤3，建立快速辐射传输仿真模拟器及对应的多层云模型，分析星载AGRI仪器1.6和2.25 μm两个短波红外通道对不同相态云的敏感性，得到两通道数值模拟的卫星观测反射率的差别，从而联合使用这两个通道直接用于云相态的识别，发现短波红外通道较好的穿透力，下层水云信息可以透过上层较薄的冰云，所以结合红外通道云相态算法，实现对上层冰云、下层水云情况下的多层云识别；

步骤4，利用主动遥感仪器能够给出的更加准确的云垂直结构，验证算法的有效性，结合辐射仿真模拟，论证该多层云反演算法的适用范围，并根据不同云光学厚度的情况，对算法进行优化。

作为本发明所述的气象卫星风云多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法的进一步优选方案，在步骤1中，以国家卫星气象中心根据气象卫星风云3D成像仪MERSI-II开发的基于多光谱阈值的云检测算法，开发优化适用于AGRI的云识别算法。

作为本发明所述的气象卫星风云多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法的进一步优选方案，在步骤2中，以红外通道8.5和红外通道11 μm云顶相态算法为基础进行云顶相态识别。

作为本发明所述的气象卫星风云多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法的进一步优选方案，在步骤3中，辐射仿真模拟充分结合相关k分布方法和快速辐射传输模式的优势，考虑各个通道下的气体吸收、辐射，云层反射、透射及地表等作用，给出特定大气背景和云层条件下的辐射亮度，与精确模式对比，太阳反射通道反射率的相对误差在2%以内，红外辐射通道亮温的差别在0.2K以内，但是其计算速度比精确模式快三至五个数量级，达到了卫星遥感对精度和效率的要求。

作为本发明所述的气象卫星风云多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法的进一步优选方案，在步骤3中，利用红外通道对冰云穿透能力较弱，而对云相态却十分敏感的特点，只利用红外通道进行云顶云相态的识别；短波红外通道对不同相态云既有很好的敏感性，同时又具有较高的穿透性，从而在多层云的情况下，下层水云信息可以透过上层较薄的冰云，进而实现多层云的探测。

作为本发明所述的气象卫星风云多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法的进一步优选方案，在步骤3中，通过假设上层冰云、下层水云的典型多层云示例，分析不同云光学厚度下多层云算法适用性，对算法进行有效优化。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

本发明充分考虑我国成像仪独特的光谱通道设计特点，相比于MODIS和VIIRS等被广泛使用的多层云算法，本发明更适用于我国的AGRI/FY-4A成像仪；

通过个例结果分析，本发明的多层云结果与更加准确的主动遥感仪器CALIOP的多层云算法结果更加一致。本发明充分考虑我国成像仪独特的光谱通道设计特点，用于我国新一代成像仪AGRI，可以为未来业务应用提供更加准确、高效的多层云探测结果。

附图说明

图1是用于风云4A（FY-4A）多通道扫描成像辐射计（AGRI）的多层云反演算法的原理及流程图；

图2是用于风云4A（FY-4A）多通道扫描成像辐射计（AGRI）的多层云反演算法的结果与MODIS及CALIOP多层云产品对比分析结果。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

多层云对于大气辐射收支、气候变化以及云特性反演具有重要影响，是国际气象卫星辐射计都需要设计的产品之一。全球性的多层云识别和观测不但有利于研究多层云的辐射特性，也能为模式中云重叠假设方案的合理评估提供宝贵的观测基础。同时，真实大气中大量多层云的存在，其实给目前基于卫星成像仪的云特性反演结果带来很大的不确定性。基于卫星的被动光谱成像仪得到的云顶特性、光学厚度及粒子尺度等的反演算法是建立在单层云、各向均匀假设的基础上。因此，多层云存在时，不可避免地会使云顶特性和光学厚度等反演产生误差。所以，多层云的研究对卫星定量反演云类型和特性具有重要意义，并可以为气象监测和气候观测提供更加准确的云产品。近年来我国在气象卫星领域取得了巨大的发展。作为第二代地球静止轨道卫星第一个卫星，风云四号A星（FY-4A）连续、稳定的运行将大幅提升我国静止轨道气象卫星的业务和科研水平，为气象监测、防灾减灾、气候观测提供服务。其搭载的多通道扫描成像辐射计（AGRI）的辐射成像通道增加到了14个，覆盖了可见光、短波红外、中波红外和长波红外等波段。由于光谱通道的变化，AGRI/FY-4A云产品，特别是多层云产品的开发不能完全参考现有成熟算法。由于多层云对于大气辐射收支、气候变化以及云特性反演具有重要影响，目前急需一种新的算法以解决多层云探测问题。充分考虑我国成像仪独特的光谱通道设计特点，本发明旨在专门针对AGRI/FY-4A成像仪的云识别和红外云相态算法的基础上，开发适用于我国新一代成像仪的多层云反演算法，可以为未来业务应用提供更加准确、高效的算法和多层云探测结果，并可以更好的服务于多层云辐射效应的研究。

本发明具体实施方式如下：

(1)以国家卫星气象中心根据气象卫星风云3D（FY-3D）成像仪MERSI-II开发的基于多光谱阈值的云检测算法，开发优化适用于AGRI/FY-4A的云识别算法。利用AGRI/FY-4A数据，根据基于多光谱阈值的云检测算法得到的云检测产品，确定各个pixels有云或晴空条件，具体分为四类：有云、可能有云、晴空和可能晴空。本发明中使用到的AGRI/FY-4A数据（如图1所示，其中Ref(1.6)和Ref(2.25)分别表示1.6和2.25 μm通道反射率，BT(8.5)、BT(11)分别代表8.5和11μm通道亮度温度，BTD[8.5-11]表示8.5和11μm通道亮度温度差，Lon和Lat表示经度和纬度），包括：短波红外通道（1.6和2.25 μm）反射率，红外通道（8.5和11μm）亮度温度（BT），以及代表地理位置信息的经度（Lon）和纬度（Lat）。当确定有云条件时，进一步，以国际上较成熟的红外通道(8.5和11μm)云相态算法为基础，通过亮度温度以及亮度温度差（BTD）进行云顶相态识别，具体阈值参数如图1所示。

(2)以申请人开发的用于VIIRS光谱仪的快速辐射传输仿真模拟器为理论基础，建立多层云（下层水云、上层冰云）模型，分析不同短波红外通道（1.6和2.25 μm）对不同相态云（冰/水）的敏感性。该辐射仿真模拟充分结合相关k分布方法和快速辐射传输模式的优势，考虑各个通道下的气体吸收、辐射，云层反射、透射及地表等作用，给出特定大气背景和云层条件下的辐射亮度。与精确模式对比，太阳反射通道反射率的相对误差在2%以内，红外辐射通道亮温的差别在0.2K以内。但是其计算速度比精确模式快三至五个数量级，达到了卫星遥感对精度和效率的要求。所使用的冰云模型为表面粗糙的由8个实心柱体组成的紧密聚集体，该模型目前为国际上广泛使用的最先进、最准确的冰云模型。

(3)理论结果证明由于水云和冰云的复折射指数虚部在短波红外通道（1.6和2.25μm）会有不同的吸收特性，从而得到的反射率有差别，进而可以联合使用这两个通道直接用于云相态的识别。并且短波红外通道较好的穿透力，下层水云信息可以透过上层较薄的冰云。在这种情况下，只使用1.6和2.25μm通道仍然会该多层云判断为水云。我们以辐射传输仿真模拟结果为理论基础，确定多层云在短波红外通（1.6和2.25 μm）的道理论阈值。

通过辐射仿真模拟对红外通道进行分析，利用红外通道(8.5和11μm)对冰云穿透能力较弱，而对云相态却十分敏感的特点，只利用红外通道进行云顶云相态的识别。而短波红外对不同相态云既有很好的敏感性，同时又具有较高的穿透性，从而在多层云的情况下，下层水云信息可以透过上层较薄的冰云。所以结合短波红外和红外通道的在云相态反演上优势，可以实现对上层冰云、下层水云情况下的多层云识别。

使用FY-4A一级产品（短波红外通道反射率和红外通道亮度温度），遍历所有数据，结合步骤(1)中晴空条件为有云，利用红外通道进行，云顶相态识别。当云顶相态判断为水云时，则改pixel判断为单层水云；当云顶相态判断为冰云时，进而利用短波红外通道进行下层水云的识别，若短波红外通道判断为水云，则改pixel判断为多层云，否则判断为单层冰云，具体阈值如图1所示。

(3) 利用主动遥感仪器能够给出的更加准确的云垂直结构，验证算法的有效性。同时，结合辐射仿真模拟，论证该多层云反演算法的适用范围，通过假设上层冰云、下层水云的典型多层云示例，分析不同条件（主要指不同云光学厚度）下多层云算法适用性，对算法进行有效优化。

本发明充分考虑我国成像仪独特的光谱通道设计特点，以快速辐射传输仿真模拟为理论基础，建立多层云（下层水云、上层冰云）模型。通过分析不同短波红外通道（1.6和2.25 μm）对不同相态云（冰/水）的敏感性，进而证实这两个通道可用于云相态的识别；并且验证了在不同云光学厚度下，短波红外通道的穿透力较好，下层水云信息可以透过上层较薄的冰云。结合国际上成熟的红外通道云顶相态算法，可以实现对上层冰云、下层水云情况多层云的识别。相比于MODIS和VIIRS等被广泛使用的多层云算法，本算法更适用于我国的AGRI/FY-4A成像仪。通过个例结果分析如图2所示，本算法的多层云结果与更加准确的主动遥感仪器CALIOP的多层云算法结果更加一致。本发明充分考虑我国成像仪独特的光谱通道设计特点，用于我国新一代成像仪AGRI，可以为未来业务应用提供更加准确、高效的多层云探测结果。

Claims (6)

1.气象卫星风云4A多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法，其特征在于：具体包含如下步骤；

步骤1，基于多光谱阈值的云检测算法，开发云识别算法；

步骤2，以红外通道云顶相态算法为基础进行云顶相态识别；

步骤3，建立快速辐射传输仿真模拟器及对应的多层云模型，分析星载AGRI仪器1.6和2.25 μm两个短波红外通道对不同相态云的敏感性，得到两通道数值模拟的卫星观测反射率的差别，从而联合使用这两个通道直接用于云相态的识别，发现短波红外通道较好的穿透力，下层水云信息可以透过上层较薄的冰云，所以结合红外通道云相态算法，实现对上层冰云、下层水云情况下的多层云识别；

步骤4，利用主动遥感仪器能够给出的更加准确的云垂直结构，验证算法的有效性，结合辐射仿真模拟，论证该多层云反演算法的适用范围，并根据不同云光学厚度的情况，对算法进行优化。

2.根据权利要求1所述的气象卫星风云多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法，其特征在于：在步骤1中，以国家卫星气象中心根据气象卫星风云3D成像仪MERSI-II开发的基于多光谱阈值的云检测算法，开发优化适用于AGRI的云识别算法。

3.根据权利要求1所述的气象卫星风云多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法，其特征在于：在步骤2中，以红外通道8.5和红外通道11 μm云顶相态算法为基础进行云顶相态识别。

4.根据权利要求1所述的气象卫星风云4A多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法，其特征在于：在步骤3中，辐射仿真模拟充分结合相关k分布方法和快速辐射传输模式的优势，考虑各个通道下的气体吸收、辐射，云层反射、透射及地表等作用，给出特定大气背景和云层条件下的辐射亮度，与精确模式对比，太阳反射通道反射率的相对误差在2%以内，红外辐射通道亮温的差别在0.2K以内，但是其计算速度比精确模式快三至五个数量级，达到了卫星遥感对精度和效率的要求。

5.根据权利要求1所述的气象卫星风云4A多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法，其特征在于：在步骤3中，利用红外通道对冰云穿透能力较弱，而对云相态却十分敏感的特点，只利用红外通道进行云顶云相态的识别；短波红外通道对不同相态云既有很好的敏感性，同时又具有较高的穿透性，从而在多层云的情况下，下层水云信息可以透过上层较薄的冰云，进而实现多层云的探测。

6.根据权利要求1所述的气象卫星风云4A多通道扫描成像辐射计的多层云反演方法，其特征在于：在步骤3中，通过假设上层冰云、下层水云的典型多层云示例，分析不同云光学厚度下多层云算法适用性，对算法进行有效优化。