干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于深蓝算法的Sentinel-2数据气溶胶光学厚度反演

Arid

	基于深蓝算法的Sentinel-2数据气溶胶光学厚度反演
其他题名	Retrieval of AOD from Sentinel-2 Data based on Deep Blue Algorithm
	徐玉雯; 张浩; 陈正超; 景海涛
来源期刊	遥感技术与应用
ISSN	1004-0323
出版年	2020
卷号	35 期号:2 页码:372-380
中文摘要	中高分辨率气溶胶信息对于高精度地表反射率反演以及城市空气环境质量监测具有重大意义,但在城市及稀疏植被等高亮地表区域,气溶胶光学厚度(AOD)的高精度反演一直是定量遥感领域的难点之一。以北京城市区和包头沙漠区为例,利用MODIS地表反射率产品构建先验知识约束条件,基于深蓝算法实现了13景Sentinel-2高亮地表的AOD反演。为验证算法精度,将反演结果与全球气溶胶自动观测网(AERONET)站点实测值、Sentinel-2官方插件Sen2Cor处理结果、 Landsat-8反演值作对比。结果表明:①采用深蓝算法反演的AOD值与AERONET实测值具有显著的相关性(R~2 >0.9,RMSE=0.056);②无论是沙漠高亮区还是植被较少的城市高亮区,Sen2Cor插件反演的AOD值整景均为固定值,无空间分布,不符合实际情况;③Sentinel-2深蓝算法反演结果与准同步过境的Landsat-8反演的AOD产品在空间分布上具有高度一致性,较好地反映了人类活动特征。相比于目前官方产品,深蓝算法适合Sentinel-2数据高亮区域的气溶胶反演,在绝对精度和空间分布趋势方面均具有明显优势。
英文摘要	Medium-to-high resolution aerosol information is of great significance for surface reflectance inversion and urban ambient air quality monitoring. However,the high-precision aerosol optical thickness(AOD)retrieval in bright areas,such as cities and sparse vegetation areas,has long plagued the quantitative remote sensing applications. Taking Beijing urban area and Baotou desert area as examples,using MODIS surface reflectance products to construct prior knowledge constraints,the AOD inversion of 13 scenes Sentinel-2 images in bright areas was realized based on the deep blue algorithm. To verify the accuracy of the algorithm,the result were compared with the Sentinel-2 official algorithm processing result,the Landsat-8 official aerosol products and the ground-measured AOD data from the Global Aerosol Automated Observing Network(AERONET). The results indicate that the retrieved AOD values from deep blue algorithm is significantly correlated with the measured value of AERONET(R~2 > 0.90,RMSE = 0.056 0),and the AOD spatial distributions are also well consistent with those from Landsat-8,which reflects the characteristics of human activities. But,whether in desert bright area or urban bright area with less vegetation,the AOD values retrieved by Sen2Cor plug-in are fixed,no spatial distribution and do not conform to the actual situation. In general,compared with the current official products,the deep blue algorithm is suitable for aerosol retrieval in high-brightness areas of Sentinel-2 data,and has obvious advantages in terms of estimation accuracy and spatial distribution trend.
中文关键词	气溶胶光学厚度(AOD) ; 深蓝算法(Deep Blue Algorithm)
英文关键词	Sentinel-2A/B Aerosol Optical Thickness(AOD) Deep Blue Algorithm Sentinel-2A/B
类型	Article
语种	中文
收录类别	CSCD
WOS研究方向	Remote Sensing
CSCD记录号	CSCD:6731988
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/336521
作者单位	徐玉雯, 河南理工大学测绘与国土信息工程学院;;中国科学院遥感与数字地球研究所, ;;中国科学院数字地球重点实验室, 焦作;;, 河南;;北京 454000;;100094, 中国.; 张浩, 中国科学院遥感与数字地球研究所, 中国科学院数字地球重点实验室, 北京 100094, 中国.; 陈正超, 中国科学院遥感与数字地球研究所, 中国科学院数字地球重点实验室, 北京 100094, 中国.; 景海涛, 河南理工大学测绘与国土信息工程学院, 焦作, 河南 454000, 中国.
推荐引用方式 GB/T 7714	徐玉雯,张浩,陈正超,等. 基于深蓝算法的Sentinel-2数据气溶胶光学厚度反演[J],2020,35(2):372-380.
APA	徐玉雯,张浩,陈正超,&景海涛.(2020).基于深蓝算法的Sentinel-2数据气溶胶光学厚度反演.遥感技术与应用,35(2),372-380.
MLA	徐玉雯,et al."基于深蓝算法的Sentinel-2数据气溶胶光学厚度反演".遥感技术与应用 35.2(2020):372-380.