水色大气校正算法综述(张民伟)
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２ Ⅰ类水体大气校正算法
收稿日期： ２００８－ ０４－ ２２ 基金项目： ８６３ 项目“叶绿素荧光遥感探测技术研究”（ ２００６ＡＡ０９Ｚ１４０） ；
国家自然科学青年科学基金“基于自然目标的海洋卫星 综合定标方法研究”（ ４０６０６０４２） 。 作 者 简 介 ： 张 民 伟（ １９８０—） ， 男 ， 博 士 研 究 生 ， 目 前 主 要 从 事 水 色 遥 感方面的研究工作。
根据光学性质的不同， 海水可以分为Ⅰ类水体和Ⅱ类水 体。Ⅰ类水体的光学特性主要由浮游植物及其伴生物决定， 而 Ⅱ类 水 体 则 由 悬 浮 泥 沙 及 黄 色 物 质 决 定 。Ⅰ类 水 体 多 为 大 洋开阔水体， 受陆源物质排放影响较严重的内陆及近岸水体 多 为 Ⅱ类 水 体 。以 下 将 分 别 对 Ⅰ类 和Ⅱ类 水 体 大 气 校 正 算 法 做一全面阐述。
# " $ δ＝（
Ｎ
１
Ｎ ｉ＝１
１－
Ｌｉｃ［θ， *， τａｉ， ρ（ω ４４３） ， ρ（ω ５５０） ］ Ｌｉｍ（ θ， *）
２
） １／２ （ １３）
Ｎ ＝ ５， 当 δ小于预先设定的阈值时所得海水反射率和气
溶胶光学厚度即为最终的反演结果。
实 验 表 明 ， 该 算 法 反 演 ρω（ ４４３） 的 误 差 在 １０％ 左 右 ， ρω （ ５５０） 的误差在 ４．０５％￣７．２％， τａ 的误差大约 １０％。
距 离 修 正 系 数 。 由 此 可 得 ＬＷ（ ５２０） ， ＬＷ（ ５５０） ， 进 而 得 到 Ｌａｓ
（ ５２０） ， Ｌａ（ｓ ５５０） ， 有 了 ５２０ ｎｍ， ５５０ ｎｍ 及 ６７０ ｎｍ 的 气 溶 胶 散
射 值 ， 可 得 到 ε（ ５２０， ６７０） ， ε（ ５５０， ６７０） ， ε（ ６７０， ６７０） ， 进 而 可
知， 可得：
ε（ ７６５， ８６５） ＝ Ｌ（ａ ７６５） Ｆ０（′８６５） ／Ｌ（ａ ８６５） Ｆ０（′７６５） （ １５） 同时有：
ε（ λｉ， λ０） ＝ ｅｘｐ［ｃ（ λ０ － λｉ） ］
（ １６）
则可得到一个依赖于气溶胶类型和相对湿度的参数 ｃ。
（ ２） 计算可见光波段的气溶胶散射辐亮度。由 ｃ 可得：
ε（ λｉ， ８６５） ＝ ｅｘｐ［ｃ（ ８６５－ λｉ） ］ 则：
（ １７）
Ｌ（ａ λｉ） ＝ Ｌ（ａ ８６５） ε（ λｉ， ８６５） Ｆ０（′λｉ） ／ Ｆ０（′８６５）
（ １８）
该算法的优点是计算简便， 原理简单， 但精度不高。
２．４ ＳｅａＷｉＦｓ 与 ＭＯＤＩＳ 高精度大气校正算法
ＣＺＣＳ 大气校正算法 中 ， 采 用 Ｒａｙｌｅｉｇｈ 单 次 散 射 及 气 溶
λｊ ） λｉ
ｎ（ λｉ ， λｊ）
（ ７）
Ⅰ 类 水 体 ＣＺＣＳ ６７０ 波 段 的 离 水 辐 亮 度 接 近 ０ ， 则
Ｌａ（ｓ ６７０） ＝ Ｌ（ｔ ６７０） － Ｌｒ（ｓ ６７０） 。实际观测表明， 对于叶绿素浓 度＜０．２５ ｍｇ／ｍ３ 的Ⅰ类 水 体 ， ５２０ ｎｍ 及 ５５０ ｎｍ 波 段 的 归 一 化
但是， 该算法也有其局限性：
（ １） 该算法假设气溶胶粒子谱分布符合 Ｊｕｎｇｅ 谱， 实际情
况与其假设情况的吻合程度决定着该算法的精度；
（ ２） 气溶胶复折射指数的不确定性以 及 辐 射 定 标 误 差 也
会影响反演精度。
２．３ ＳｅａＷｉＦｓ 中等精度大气校正算法
该算法［８， ９］是 由 汪 萌 华 与 Ｇｏｒｄｏｎ 针 对 ＳｅａＷｉＦＳ 传 感 器 提
１ 引言
大气校正的目的是从传感器接收到的辐亮度值中， 去除 大气的影响， 从而得到载有水体信息的离水辐亮度。其难点 在于从大信号中提取小信号， 因为载有水体信息的离水辐亮 度在卫星传感器所接收到总信号中的比例不足 １０％。另一难 点 则 是 ， 离 水 辐 亮 度 反 演 算 法 必 需 是 稳 定 的“ 业 务 化 算 法 ”， 把大气校正算法看作是传感器性能的延伸， 要对传感器和算 法进行统一的替代定标， 否则， 不同反演算法间的绝对误差 可能大于 ５％。由于大气分子成分及含量比较稳定， 大气分子 散 射 贡 献 已 能 通 过 多 次 散 射 加 偏 振 的 精 确 Ｒａｙｌｅｉｇｈ 散 射 计 算［１］得到。关键是气溶胶散射， 由于气溶胶含量在空间域及时 间域上变化较大， 要准确计算其散射比较困难［２］。各种大气校 正方法的不同也主要体现在对气溶胶散射的处理上。
离 水 辐 亮 度 ＬＷＮ（ ５２０） ， ＬＷＮ（ ５５０） 与 水 体 的 Ｃｈｌ－ ａ 浓 度 无 关［４］，
第３期
张民伟等： 水色大气校正算法综述
１１１
近似为常数， 则离水辐亮度为：
Ｌｗ ＝ ＬＷＮ＊ｔ＊ｃｏｓθ０＊（ ｒ ／ ｒ０） ２
（ ７）
漫射透过率 ｔ ＝ ｅｘｐ ［－（ τｒ ／ ２ ＋ τｏｚ） ／ ｃｏｓθ０］，（ ｒ ／ ｒ０） ２ 为日地
胶单次散射近似。但对于 ＳｅａＷｉＦｓ， 其指标有了很大的提高，
精度要求也相应的提高了， 此时， 单次散射近似已不能满足
其 精 度 要 求 ， 需 考 虑 大 气 分 子 间 的 多 次 散 射 、气 溶 胶 间 的 多
次 散 射 以 及 大 气 分 子 与 气 溶 胶 间 的 多 次 散 射 。忽 略 太 阳 耀 斑
（ ３）
Ｐ（ｒ θ， λ） ＝ ３ ／ ４（ １ ＋ ｃｏｓ２ θ） 为瑞利散射相函数， ｃｏｓθ±＝ ±ｃｏｓθ０
ｃｏｓθ－ ｓｉｎθ０ ｓｉｎθｃｏｓ（ Φ－ Φ０） 。气溶胶单次散射可表示为：
Ｌａｓ ＝
Ｆ０′ωａτａ ｐａ ４πｃｏｓθ
（ ４）
式 中 ： Ｆ′０ 为 经 吸 收 气 体 校 正 后 的 大 气 层 外 辐 照 度 ； τｒ 为 大 气 分 子 光 学 厚 度 ； τａ 为 气 溶 胶 光 学 厚 度 ； ρ为 海 表 Ｆｒｅｓｎｅｌ 反 射 率 ； ωａ 为 气 溶 胶 单 次 散 射 反 照 率 ； θ为 观 测 天 顶 角 ； θ０ 为 太 阳 天顶角； Φ为观测方位角； Φ０ 为太阳方位角； ｐａ 为气溶胶散射 相函数。由于 ｐａ 与 ωａ 随波长变化不大， 则 波 段 λｉ， λｊ 气 溶 胶 单次散射之比为：
Ｇｏｒｄｏｎ 和 Ｃａｓｔａｎｏ［５， ６］指出， 上述 ２．１ 节大气校正算法最大
的误差来源于将气溶胶和大气分子散射独立计算， 这种误差
在有些情况下不能满足精度要求。要进行精确的大气校正，
普遍采用解辐射传输方程的方法， 这种方法要求已知气溶胶
粒子谱分布， 由此提出了下述迭代算法［７］， 该 算法气溶胶 粒 子
（ １）
式中： Ｌｒｓ， Ｌａｓ 分别为大气分子、气溶胶单次散射辐亮度； ＬＷ 为
离水辐亮度。Ｌｒｓ 可由下式计算：
Ｌｒｓ ＝ τ（ｒ λ） Ｆ０（′λ） ｛Ｐ（ｒ θ－ ， λ） ＋ ［ρθ＋ ρθ０］ Ｐ（ｒ θ＋， λ） ｝ ／ ４πｃｏｓθ（ ２）
Ｆ０（′λ） ＝ Ｆ（０ λ） ｅｘｐ［－ τｏ（ｚ １ ／ ｃｏｓθ＋ １ ／ ｃｏｓθ０］
谱分布采用 Ｊｕｎｇｅ 谱， 它能从 ＣＺＣＳ 观测的信号中， 同 时 反 演
出 离 水 辐 亮 度 和 气 溶 胶 光 学 厚 度 。该 算 法 不 是 将 气 溶 胶 和 大
气分子散射独立开来进行计算， 而是通过精确解算辐射传输
方程来进行反演。
Ａｕｓｔｉｎ ａｎｄ Ｐｅｔｚｏｌｄ 通 过 测 量 不 同 水 体 的 离 水 辐 亮 度 ， 发
第 ２７ 卷 第 ３ 期 ２００８ 年 ９ 月
海洋技术 ＯＣＥＡＮ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖｏｌ．２７， Ｎｏ．３ Ｓｅｐｔ， ２００８
水色大气校正算法综述
张民伟 １， ２， 唐军武 １， ２， 丁 静 ２
（ １． 遥感科学国家重点实验室， 中国科学院 遥感应用研究所， 北京 １００１０１； ２． 国家卫星海洋应用中心， 北京 １０００８１）
现不同波段的海水反射率之间存在一定的关系：
ρ（ω ５２０）
＝ １．１１ Ｆ０（′４４３） Ｆ０（′５２０）
ρ（ω ４４３）
［ ρ（ω ４４３） Ｆ０（′４４３） ρ（ω ５５０） Ｆ０（′５２０）
］－ ０．７４２
（ １０）
ρ（ω ６７０）
＝ ０．０８３ Ｆ０（′４４３） Ｆ０（′５２０）
ρ（ω ４４３）
得 随 波 段 变 化 的 ｎ（ λ， ６７０） 值 ， 将 该 值 外 推 到 ４４３ 波 段 得 ｎ
（ ４４３， ６７０） ， 则：
Ｌａ（ｓ
４４３）
＝（
６７０ ／ ４４３） ｎ（
Ｌ（ ４４３， ６７０） ａｓ
６７０） ＊Ｆ０（′４４３） ／Ｆ０（′６７０）（
８）
则：
Ｌ（ｗ ４４３） ＝ ［Ｌ（ｔ ４４３） － Ｌｒ（ｓ ４４３） － Ｌａ（ｓ ４４３） ］ ／ ｔ
２．１ ＣＺＣＳ 清洁水体单次散射算法
该 算 法 ［３］是 Ｇｏｒｄｏｎ 针 对 Ｎｉｍｂｕｓ－ ７ 卫 星 上 装 载 的 ＣＺＣＳ
传感器提出的， 该算法假设只存在单次散射。另外， 由于卫星
具有补偿装置， 能使传感器避开太阳耀斑区进行观测。在此
前提下， 传感器接收到的信号可表示为：
Ｌｔ ＝ Ｌｒｓ ＋ Ｌａｓ ＋ ｔＬＷ
（ ９）
至此， 完成该大气校正算法。
该算法存在一定的缺陷， 在下列情况下可能引起较大的
误差：
（ １） Ｒａｙｌｅｉｇｈ 及气溶胶光学厚度比较大， 单次散射假设不
再成立；
（ ２） 叶 绿 素 浓 度 大 于 ０．２５ ｍｇ／ｍ３， ５２０ ｎｍ 及 ５５０ ｎｍ 波 段
的归一化离水辐亮度不再为常数。
２．２ ＣＺＣＳ 迭代算法
出 的 。此 算 法 的 主 要 特 点 是 可 适 应 较 宽 的 水 域 和 随 像 元 变 化
的气溶胶指数。
卫星接收的总信号可表示为 ： Ｌｔ ＝ Ｌｒ ＋ Ｌａ ＋ ｔＬＷ， 算 法 要 点 如下：
（ １） 计算 ε（ ７６５， ８６５） 。根据公式：
Ｌ（ａ ７６５） ／ Ｌ（ａ ８６５） ＝ ε（ ７６５， ８６５） Ｆ０（′７６５） ／ Ｆ０（′８６５） （ １４） Ⅰ类水体的 Ｌ（ａ ７６５） ， Ｌ（ａ ８６５）（ 近红外波段的 ＬＷ 为零） 已
［ ρ（ω ４４３） Ｆ０（′４４３） ρ（ω ５５０） Ｆ０（′５２０）
］－ １．６６１
（ １１）
该迭代算法就利用了不同波段海水反射率之间的关系。
若已知气溶胶的粒子谱分布， 则可以计算气溶胶散射贡
献。该算法采用简单的 Ｊｕｎｇｅ 谱来近似气溶胶的粒子谱分布：
" ｄｖ（ ｒ） ／ ｄ ｌｎ ｒ ＝ ｃ（ａ ｒ ／ ０．１） ４ （ ｒ ≤ ０．１ μｍ） ｃ（ａ ｒ ／ ０．１） －（ ｐ－４） （ ｒ ＞ ０．１ μｍ）
摘 要： 文中较系统的对Ⅰ类水体和Ⅱ类水体大气校正算法进行了总结， 分析了各种算法的优缺点及适用范围， 并对
未来水色大气校正算法的发展进行了展望。
关键词： 水色； 大气校正； Ｉ 类水体； Ⅱ类水体
中图分类号： ＴＰ７２２．４
文献标识码： Ａ
文章编号： １００３－ ２０２９（ ２００８） ０３－ ０１１０－ ０６
光学厚度（ 由参数 ｃａ， ｐ 通过米散射理论计算得到气溶胶光学 厚度） 。
ρｉｍ（ θ， Φ） 为传感器 ｉ 通道所接收到的大气层顶反射率 ， ρｉｃ ［θ， Φ， τａｉ， ρｗ（ ４４３） ， ρｗ（ ５５０） ］为 气 溶 胶 光 学 厚 度 为 τａ（ｉ 第 ｉ 通 道） 时， 解辐射传输方程得到的大气层顶反射率。定义系数 δ：
（ １２）
式中： ｄｖ （ ｒ） ／ ｄ ｌｎ ｒ 为气溶胶粒子谱分布 ； ｒ 为 气 溶 胶 粒 子 半
径； ｃａ， ｐ 为下述要求解的未知 数 。 分 析 式（ １０） －（ １２） 可 知 ， 总 共 要 解 算 四 个 未 知 数（ ρｗ（ ４４３） ， ρｗ（ ５５０） ， ｃａ， ｐ， 而 ＣＺＣＳ 有 ５ 个 可 见 、近 红 外 波 段 ， 则 可 以 同 时 获 得 海 水 反 射 率 和 气 溶 胶
Ｌａ（ｓ λｉ） ＝ Ｆ０（′λｉ） τ（ａ λｉ）
（ ５）
Ｌａ（ｓ λｊ） Ｆ０（′λｊ） τ（ａ λｊ）
令
ε（ λｉ， λｊ）
＝
τ（ａ λｉ） τ（ａ λｊ）
，则
Ｌａ）
Ｆ０（′λｉ） Ｆ０（′λｊ）
（ ６）
通过大量气溶胶观测， 可以合理假设：
ε（ λｉ， λｊ） ＝（
收稿日期： ２００８－ ０４－ ２２ 基金项目： ８６３ 项目“叶绿素荧光遥感探测技术研究”（ ２００６ＡＡ０９Ｚ１４０） ；
国家自然科学青年科学基金“基于自然目标的海洋卫星 综合定标方法研究”（ ４０６０６０４２） 。 作 者 简 介 ： 张 民 伟（ １９８０—） ， 男 ， 博 士 研 究 生 ， 目 前 主 要 从 事 水 色 遥 感方面的研究工作。
根据光学性质的不同， 海水可以分为Ⅰ类水体和Ⅱ类水 体。Ⅰ类水体的光学特性主要由浮游植物及其伴生物决定， 而 Ⅱ类 水 体 则 由 悬 浮 泥 沙 及 黄 色 物 质 决 定 。Ⅰ类 水 体 多 为 大 洋开阔水体， 受陆源物质排放影响较严重的内陆及近岸水体 多 为 Ⅱ类 水 体 。以 下 将 分 别 对 Ⅰ类 和Ⅱ类 水 体 大 气 校 正 算 法 做一全面阐述。
# " $ δ＝（
Ｎ
１
Ｎ ｉ＝１
１－
Ｌｉｃ［θ， *， τａｉ， ρ（ω ４４３） ， ρ（ω ５５０） ］ Ｌｉｍ（ θ， *）
２
） １／２ （ １３）
Ｎ ＝ ５， 当 δ小于预先设定的阈值时所得海水反射率和气
溶胶光学厚度即为最终的反演结果。
实 验 表 明 ， 该 算 法 反 演 ρω（ ４４３） 的 误 差 在 １０％ 左 右 ， ρω （ ５５０） 的误差在 ４．０５％￣７．２％， τａ 的误差大约 １０％。
距 离 修 正 系 数 。 由 此 可 得 ＬＷ（ ５２０） ， ＬＷ（ ５５０） ， 进 而 得 到 Ｌａｓ
（ ５２０） ， Ｌａ（ｓ ５５０） ， 有 了 ５２０ ｎｍ， ５５０ ｎｍ 及 ６７０ ｎｍ 的 气 溶 胶 散
射 值 ， 可 得 到 ε（ ５２０， ６７０） ， ε（ ５５０， ６７０） ， ε（ ６７０， ６７０） ， 进 而 可
知， 可得：
ε（ ７６５， ８６５） ＝ Ｌ（ａ ７６５） Ｆ０（′８６５） ／Ｌ（ａ ８６５） Ｆ０（′７６５） （ １５） 同时有：
ε（ λｉ， λ０） ＝ ｅｘｐ［ｃ（ λ０ － λｉ） ］
（ １６）
则可得到一个依赖于气溶胶类型和相对湿度的参数 ｃ。
（ ２） 计算可见光波段的气溶胶散射辐亮度。由 ｃ 可得：
ε（ λｉ， ８６５） ＝ ｅｘｐ［ｃ（ ８６５－ λｉ） ］ 则：
（ １７）
Ｌ（ａ λｉ） ＝ Ｌ（ａ ８６５） ε（ λｉ， ８６５） Ｆ０（′λｉ） ／ Ｆ０（′８６５）
（ １８）
该算法的优点是计算简便， 原理简单， 但精度不高。
２．４ ＳｅａＷｉＦｓ 与 ＭＯＤＩＳ 高精度大气校正算法
ＣＺＣＳ 大气校正算法 中 ， 采 用 Ｒａｙｌｅｉｇｈ 单 次 散 射 及 气 溶
λｊ ） λｉ
ｎ（ λｉ ， λｊ）
（ ７）
Ⅰ 类 水 体 ＣＺＣＳ ６７０ 波 段 的 离 水 辐 亮 度 接 近 ０ ， 则
Ｌａ（ｓ ６７０） ＝ Ｌ（ｔ ６７０） － Ｌｒ（ｓ ６７０） 。实际观测表明， 对于叶绿素浓 度＜０．２５ ｍｇ／ｍ３ 的Ⅰ类 水 体 ， ５２０ ｎｍ 及 ５５０ ｎｍ 波 段 的 归 一 化
但是， 该算法也有其局限性：
（ １） 该算法假设气溶胶粒子谱分布符合 Ｊｕｎｇｅ 谱， 实际情
况与其假设情况的吻合程度决定着该算法的精度；
（ ２） 气溶胶复折射指数的不确定性以 及 辐 射 定 标 误 差 也
会影响反演精度。
２．３ ＳｅａＷｉＦｓ 中等精度大气校正算法
该算法［８， ９］是 由 汪 萌 华 与 Ｇｏｒｄｏｎ 针 对 ＳｅａＷｉＦＳ 传 感 器 提
１ 引言
大气校正的目的是从传感器接收到的辐亮度值中， 去除 大气的影响， 从而得到载有水体信息的离水辐亮度。其难点 在于从大信号中提取小信号， 因为载有水体信息的离水辐亮 度在卫星传感器所接收到总信号中的比例不足 １０％。另一难 点 则 是 ， 离 水 辐 亮 度 反 演 算 法 必 需 是 稳 定 的“ 业 务 化 算 法 ”， 把大气校正算法看作是传感器性能的延伸， 要对传感器和算 法进行统一的替代定标， 否则， 不同反演算法间的绝对误差 可能大于 ５％。由于大气分子成分及含量比较稳定， 大气分子 散 射 贡 献 已 能 通 过 多 次 散 射 加 偏 振 的 精 确 Ｒａｙｌｅｉｇｈ 散 射 计 算［１］得到。关键是气溶胶散射， 由于气溶胶含量在空间域及时 间域上变化较大， 要准确计算其散射比较困难［２］。各种大气校 正方法的不同也主要体现在对气溶胶散射的处理上。
离 水 辐 亮 度 ＬＷＮ（ ５２０） ， ＬＷＮ（ ５５０） 与 水 体 的 Ｃｈｌ－ ａ 浓 度 无 关［４］，
第３期
张民伟等： 水色大气校正算法综述
１１１
近似为常数， 则离水辐亮度为：
Ｌｗ ＝ ＬＷＮ＊ｔ＊ｃｏｓθ０＊（ ｒ ／ ｒ０） ２
（ ７）
漫射透过率 ｔ ＝ ｅｘｐ ［－（ τｒ ／ ２ ＋ τｏｚ） ／ ｃｏｓθ０］，（ ｒ ／ ｒ０） ２ 为日地
胶单次散射近似。但对于 ＳｅａＷｉＦｓ， 其指标有了很大的提高，
精度要求也相应的提高了， 此时， 单次散射近似已不能满足
其 精 度 要 求 ， 需 考 虑 大 气 分 子 间 的 多 次 散 射 、气 溶 胶 间 的 多
次 散 射 以 及 大 气 分 子 与 气 溶 胶 间 的 多 次 散 射 。忽 略 太 阳 耀 斑
（ ３）
Ｐ（ｒ θ， λ） ＝ ３ ／ ４（ １ ＋ ｃｏｓ２ θ） 为瑞利散射相函数， ｃｏｓθ±＝ ±ｃｏｓθ０
ｃｏｓθ－ ｓｉｎθ０ ｓｉｎθｃｏｓ（ Φ－ Φ０） 。气溶胶单次散射可表示为：
Ｌａｓ ＝
Ｆ０′ωａτａ ｐａ ４πｃｏｓθ
（ ４）
式 中 ： Ｆ′０ 为 经 吸 收 气 体 校 正 后 的 大 气 层 外 辐 照 度 ； τｒ 为 大 气 分 子 光 学 厚 度 ； τａ 为 气 溶 胶 光 学 厚 度 ； ρ为 海 表 Ｆｒｅｓｎｅｌ 反 射 率 ； ωａ 为 气 溶 胶 单 次 散 射 反 照 率 ； θ为 观 测 天 顶 角 ； θ０ 为 太 阳 天顶角； Φ为观测方位角； Φ０ 为太阳方位角； ｐａ 为气溶胶散射 相函数。由于 ｐａ 与 ωａ 随波长变化不大， 则 波 段 λｉ， λｊ 气 溶 胶 单次散射之比为：
Ｇｏｒｄｏｎ 和 Ｃａｓｔａｎｏ［５， ６］指出， 上述 ２．１ 节大气校正算法最大
的误差来源于将气溶胶和大气分子散射独立计算， 这种误差
在有些情况下不能满足精度要求。要进行精确的大气校正，
普遍采用解辐射传输方程的方法， 这种方法要求已知气溶胶
粒子谱分布， 由此提出了下述迭代算法［７］， 该 算法气溶胶 粒 子
（ １）
式中： Ｌｒｓ， Ｌａｓ 分别为大气分子、气溶胶单次散射辐亮度； ＬＷ 为
离水辐亮度。Ｌｒｓ 可由下式计算：
Ｌｒｓ ＝ τ（ｒ λ） Ｆ０（′λ） ｛Ｐ（ｒ θ－ ， λ） ＋ ［ρθ＋ ρθ０］ Ｐ（ｒ θ＋， λ） ｝ ／ ４πｃｏｓθ（ ２）
Ｆ０（′λ） ＝ Ｆ（０ λ） ｅｘｐ［－ τｏ（ｚ １ ／ ｃｏｓθ＋ １ ／ ｃｏｓθ０］
谱分布采用 Ｊｕｎｇｅ 谱， 它能从 ＣＺＣＳ 观测的信号中， 同 时 反 演
出 离 水 辐 亮 度 和 气 溶 胶 光 学 厚 度 。该 算 法 不 是 将 气 溶 胶 和 大
气分子散射独立开来进行计算， 而是通过精确解算辐射传输
方程来进行反演。
Ａｕｓｔｉｎ ａｎｄ Ｐｅｔｚｏｌｄ 通 过 测 量 不 同 水 体 的 离 水 辐 亮 度 ， 发
第 ２７ 卷 第 ３ 期 ２００８ 年 ９ 月
海洋技术 ＯＣＥＡＮ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖｏｌ．２７， Ｎｏ．３ Ｓｅｐｔ， ２００８
水色大气校正算法综述
张民伟 １， ２， 唐军武 １， ２， 丁 静 ２
（ １． 遥感科学国家重点实验室， 中国科学院 遥感应用研究所， 北京 １００１０１； ２． 国家卫星海洋应用中心， 北京 １０００８１）
现不同波段的海水反射率之间存在一定的关系：
ρ（ω ５２０）
＝ １．１１ Ｆ０（′４４３） Ｆ０（′５２０）
ρ（ω ４４３）
［ ρ（ω ４４３） Ｆ０（′４４３） ρ（ω ５５０） Ｆ０（′５２０）
］－ ０．７４２
（ １０）
ρ（ω ６７０）
＝ ０．０８３ Ｆ０（′４４３） Ｆ０（′５２０）
ρ（ω ４４３）
得 随 波 段 变 化 的 ｎ（ λ， ６７０） 值 ， 将 该 值 外 推 到 ４４３ 波 段 得 ｎ
（ ４４３， ６７０） ， 则：
Ｌａ（ｓ
４４３）
＝（
６７０ ／ ４４３） ｎ（
Ｌ（ ４４３， ６７０） ａｓ
６７０） ＊Ｆ０（′４４３） ／Ｆ０（′６７０）（
８）
则：
Ｌ（ｗ ４４３） ＝ ［Ｌ（ｔ ４４３） － Ｌｒ（ｓ ４４３） － Ｌａ（ｓ ４４３） ］ ／ ｔ
２．１ ＣＺＣＳ 清洁水体单次散射算法
该 算 法 ［３］是 Ｇｏｒｄｏｎ 针 对 Ｎｉｍｂｕｓ－ ７ 卫 星 上 装 载 的 ＣＺＣＳ
传感器提出的， 该算法假设只存在单次散射。另外， 由于卫星
具有补偿装置， 能使传感器避开太阳耀斑区进行观测。在此
前提下， 传感器接收到的信号可表示为：
Ｌｔ ＝ Ｌｒｓ ＋ Ｌａｓ ＋ ｔＬＷ
（ ９）
至此， 完成该大气校正算法。
该算法存在一定的缺陷， 在下列情况下可能引起较大的
误差：
（ １） Ｒａｙｌｅｉｇｈ 及气溶胶光学厚度比较大， 单次散射假设不
再成立；
（ ２） 叶 绿 素 浓 度 大 于 ０．２５ ｍｇ／ｍ３， ５２０ ｎｍ 及 ５５０ ｎｍ 波 段
的归一化离水辐亮度不再为常数。
２．２ ＣＺＣＳ 迭代算法
出 的 。此 算 法 的 主 要 特 点 是 可 适 应 较 宽 的 水 域 和 随 像 元 变 化
的气溶胶指数。
卫星接收的总信号可表示为 ： Ｌｔ ＝ Ｌｒ ＋ Ｌａ ＋ ｔＬＷ， 算 法 要 点 如下：
（ １） 计算 ε（ ７６５， ８６５） 。根据公式：
Ｌ（ａ ７６５） ／ Ｌ（ａ ８６５） ＝ ε（ ７６５， ８６５） Ｆ０（′７６５） ／ Ｆ０（′８６５） （ １４） Ⅰ类水体的 Ｌ（ａ ７６５） ， Ｌ（ａ ８６５）（ 近红外波段的 ＬＷ 为零） 已
［ ρ（ω ４４３） Ｆ０（′４４３） ρ（ω ５５０） Ｆ０（′５２０）
］－ １．６６１
（ １１）
该迭代算法就利用了不同波段海水反射率之间的关系。
若已知气溶胶的粒子谱分布， 则可以计算气溶胶散射贡
献。该算法采用简单的 Ｊｕｎｇｅ 谱来近似气溶胶的粒子谱分布：
" ｄｖ（ ｒ） ／ ｄ ｌｎ ｒ ＝ ｃ（ａ ｒ ／ ０．１） ４ （ ｒ ≤ ０．１ μｍ） ｃ（ａ ｒ ／ ０．１） －（ ｐ－４） （ ｒ ＞ ０．１ μｍ）
摘 要： 文中较系统的对Ⅰ类水体和Ⅱ类水体大气校正算法进行了总结， 分析了各种算法的优缺点及适用范围， 并对
未来水色大气校正算法的发展进行了展望。
关键词： 水色； 大气校正； Ｉ 类水体； Ⅱ类水体
中图分类号： ＴＰ７２２．４
文献标识码： Ａ
文章编号： １００３－ ２０２９（ ２００８） ０３－ ０１１０－ ０６
光学厚度（ 由参数 ｃａ， ｐ 通过米散射理论计算得到气溶胶光学 厚度） 。
ρｉｍ（ θ， Φ） 为传感器 ｉ 通道所接收到的大气层顶反射率 ， ρｉｃ ［θ， Φ， τａｉ， ρｗ（ ４４３） ， ρｗ（ ５５０） ］为 气 溶 胶 光 学 厚 度 为 τａ（ｉ 第 ｉ 通 道） 时， 解辐射传输方程得到的大气层顶反射率。定义系数 δ：
（ １２）
式中： ｄｖ （ ｒ） ／ ｄ ｌｎ ｒ 为气溶胶粒子谱分布 ； ｒ 为 气 溶 胶 粒 子 半
径； ｃａ， ｐ 为下述要求解的未知 数 。 分 析 式（ １０） －（ １２） 可 知 ， 总 共 要 解 算 四 个 未 知 数（ ρｗ（ ４４３） ， ρｗ（ ５５０） ， ｃａ， ｐ， 而 ＣＺＣＳ 有 ５ 个 可 见 、近 红 外 波 段 ， 则 可 以 同 时 获 得 海 水 反 射 率 和 气 溶 胶
Ｌａ（ｓ λｉ） ＝ Ｆ０（′λｉ） τ（ａ λｉ）
（ ５）
Ｌａ（ｓ λｊ） Ｆ０（′λｊ） τ（ａ λｊ）
令
ε（ λｉ， λｊ）
＝
τ（ａ λｉ） τ（ａ λｊ）
，则
Ｌａ）
Ｆ０（′λｉ） Ｆ０（′λｊ）
（ ６）
通过大量气溶胶观测， 可以合理假设：
ε（ λｉ， λｊ） ＝（