于成龍 劉 丹 楊曉強

(黑龍江省氣象科學(xué)研究所，哈爾濱，150030)

風云三號A星(簡稱FY-3A)是中國第2代極軌氣象衛(wèi)星系列風云三號(簡稱FY-3)的第1顆星，衛(wèi)星軌道為太陽同步軌道，高度約為距地球表面836 km，衛(wèi)星發(fā)射窗口為降交點地方時10:00—10:20［1］。Terra星是美國國家宇航局為進行對地觀測所發(fā)射的地球觀測系統(tǒng)衛(wèi)星，衛(wèi)星軌道也為太陽同步軌道，高度為距地球表面705 km左右，每日地方時10:30 左右過境(http://modis.gsfc.nasa.gov/about/)。FY-3A與Terra星在數(shù)據(jù)采集時間上接近。MERSI和MODIS分別是裝載在FY-3A和Terra星上的中分辨率成像光譜儀。MERSI具有20個波段(0.41 ～12.50 μm)，星下點分辨率為250 m(波段1～5)、1 000 m(波段6～20);MODIS擁有36個波段(0.405 ～14.385 μm)，星下點分辨率為 250 m(波段1、2)、500 m(波段 3 ～7)、1 000 m(波段 8 ～36)。2個傳感器在輻射度、靈敏度、幾何配準的精密度和定標的準確度等條件上都達到較高水平［2-3］，可實現(xiàn)全球、全天候、三維、定量、多光譜遙感，在監(jiān)測大范圍氣象［4-5］及其衍生自然災(zāi)害［6-4］和生態(tài)環(huán)境變化［8-9］中具有一定作用。

在植被監(jiān)測方面，由于MODIS數(shù)據(jù)的紅光和近紅外波段的空間分辨率均為250 m，因此利用MODIS數(shù)據(jù)，基于植被的紅光和近紅外的吸收反射特性建立的歸一化植被指數(shù)(NDVI)，近20年來一直廣泛應(yīng)用于植被監(jiān)測的研究和業(yè)務(wù)工作中［10-13］。而FY-3A/MERSI數(shù)據(jù)的紅光和近紅外波段的空間分辨率也為250 m，進行NDVI的計算在空間和時間上與利用MODIS數(shù)據(jù)計算的結(jié)果具有一定的可比性，但由于二者之間的探測器不同，紅光和近紅外的中心波長和光譜帶寬的差異(FY-3A/MERSI紅光和近紅外的中心波長分別為 0.650、0.865 μm，光譜帶寬均為0.05 μm;MODIS的紅光和近紅外的中心波長分別為0.645、0.858 μm，光譜帶寬分別為 0.05、0.35 μm)以及幾何位置的不同可能會造成2種數(shù)據(jù)對于監(jiān)測同一空間植被指數(shù)時產(chǎn)生一定的差異，這種差異在進行較為精確的模型計算等工作時可能會帶來影響。

因此，選取2010年5—10月不同時段、不同植被覆蓋類型的區(qū)域，對FY-3A/MERSI與Terra/MODIS在NDVI計算結(jié)果、紅光和近紅外波段的反射率上進行對比分析，以期獲得這2種衛(wèi)星數(shù)據(jù)在植被監(jiān)測中的相關(guān)性和差異，為充分利用FY-3A/MER-SI數(shù)據(jù)資料，實現(xiàn)FY-3A/MERSI數(shù)據(jù)產(chǎn)品與Terra/MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品的銜接提供科學(xué)參考。

1 數(shù)據(jù)來源與處理

FY-3A/MERSI數(shù)據(jù)來源于中國氣象局佳木斯氣象衛(wèi)星地面站利用光纜傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，為2010年5—10月覆蓋黑龍江省范圍的5分鐘塊數(shù)據(jù)，經(jīng)過輻射定標和幾何定位后，生成HDF格式的數(shù)據(jù)。Terra/MODIS數(shù)據(jù)來源于美國NASA EOS數(shù)據(jù)中心提供的1B數(shù)據(jù)產(chǎn)品，時間和覆蓋范圍與FY-3A/MERSI一致，產(chǎn)品已經(jīng)過輻射定標和幾何定位，數(shù)據(jù)格式為HDF。

表1 不同日序選取的像元數(shù)

2種數(shù)據(jù)均利用中國氣象局衛(wèi)星氣象中心開發(fā)的風云三號監(jiān)測分析服務(wù)系統(tǒng)(簡稱MAS)，轉(zhuǎn)換為等經(jīng)緯度投影，基準面為WGS-84坐標系。轉(zhuǎn)化時未對數(shù)據(jù)進行大氣校正，也未考慮太陽天頂角和幾何位置的差異，但由于FY-3A和Terra 2種衛(wèi)星的過境時間相近，這些因素對數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響幾乎是相同的，作為平行對比試驗，只保證了這2種數(shù)據(jù)處理過程的一致性。

利用ENVI軟件，選取2010年5—10月晴空數(shù)據(jù)進行地理配準，再利用決策樹法對云進行判識后剔除，計算NDVI，再提取紅光、近紅外波段的反射率以及對應(yīng)像元的NDVI值，統(tǒng)計后進行比較。同時，在此數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，還利用已有的土地分類矢量文件，提取出耕地、森林、草地和建筑用地，統(tǒng)計FY-3A/MERSI和Terra/MODIS數(shù)據(jù)在這4種土地覆蓋類型中紅光、近紅外波段的反射率以及對應(yīng)像元的NDVI的相關(guān)性和差異。數(shù)據(jù)選取的日期和像元數(shù)見表1，表中的所有像元不僅包括這4種土地覆蓋類型，還包括其他土地覆蓋類型。

由于不同波段反射率或NDVI的絕對數(shù)值范圍不同，為比較2種數(shù)據(jù)各波段和NDVI之間不同日序的波動情況，把各日序數(shù)據(jù)逐個波段或指數(shù)的差值進行歸一化處理，再計算標準差。歸一化的方法如下:

式中:yi為轉(zhuǎn)換后數(shù)值;xi為轉(zhuǎn)換前數(shù)值;xmin為轉(zhuǎn)換前樣本最小值;xmax為轉(zhuǎn)換前樣本最大值。

2 結(jié)果與分析

2.1 單波段反射率和NDVI的相關(guān)性

從FY-3A/MERSI和Terra/MODIS在不同時序紅光(圖1-a)和近紅外(圖1-b)反射率的日平均值可見，除時序為2010147的FY-3A/MERSI和Terra/MODIS近紅外反射率差異較大外，其他時序的紅光和近紅外反射率差異很小，曲線接近重合，說明2種數(shù)據(jù)之間有較強的相關(guān)關(guān)系。從2種數(shù)據(jù)不同時序的NDVI變化曲線也能得出相同的結(jié)論(圖1-c)。

圖1 FY-3A/MERSI和Terra/MODIS單波段反射率和NDVI日平均值

分別所有像元、耕地、森林、草地和建筑用地，統(tǒng)計FY-3A/MERSI和Terra/MODIS在不同時序紅光和近紅外反射率日平均值的相關(guān)性表明(表2)，2種數(shù)據(jù)的單波段反射率具有極顯著的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)均超過0.96，統(tǒng)計顯著性 P＜0.000 1。從不同波段相關(guān)性看，紅光、近紅外反射率在森林中最高，分別達0.996 1 和 0.998 5。

用同樣的方法比較利用這2顆衛(wèi)星數(shù)據(jù)計算出的NDVI的相關(guān)系數(shù)均超過0.93，統(tǒng)計顯著性P＜0.000 1。NDVI在所有像元、耕地、森林、草地、建筑用地的相關(guān)系數(shù)分別為 0.997 7、0.974 5、0.939 8、0.942 5、0.987 1。

表2 FY-3A/MERSI和Terra/MODIS單波段反射率的相關(guān)系數(shù)

2.2 單波段反射率和NDVI的差異

FY-3A/MERSI和Terra/MODIS在不同時序紅光、近紅外反射率和NDVI的日平均值存在較強的相關(guān)性，但也存在一定的差異，因此分別土地覆蓋類型，用FY-3A/MERSI值減去同日Terra/MODIS對應(yīng)波段反射率和NDVI值，得到2種數(shù)據(jù)在不同土地覆蓋類型中的同日對應(yīng)波段反射率和NDVI值的差異。

表3為FY-3A/MERSI和Terra/MODIS數(shù)據(jù)中紅光、近紅外反射率和NDVI差異的描述性統(tǒng)計。從紅光、近紅外反射率和NDVI差異的變化幅度上看，紅光反射率中差異最大的是耕地，變化幅度為10.460，其次為草地，變化幅度為 2.047，森林和建筑用地的變化幅度在2以下;近紅外反射率中差異最大的也是耕地，變化幅度為19.087，其次為森林，為7.647，草地和建筑用地的變化幅度分別為4.455和1.447;NDVI中差異最大的是森林，變化幅度為0.085，其他土地覆蓋類型均在0.020左右。從平均值上看，F(xiàn)Y-3A/MERSI的紅光反射率在耕地、森林和草地上的值均高于Terra/MODIS，在建筑用地上的值低于Terra/MODIS;FY-3A/MERSI的近紅外反射率在耕地、草地和建筑用地上的值均低于Terra/MODIS，在森林上的值高于Terra/MODIS;FY-3A/MERSI的NDVI值在4種土地覆蓋類型中均低于Terra/MODIS，其中森林的NDVI值低的最多，為0.012 3。從標準差上看，4種土地覆蓋類型的紅光、近紅外反射率和NDVI差值的標準差為0.200 0～0.350 0，其中紅光、近紅外反射率差值的標準差最大的都是森林，分別為 0.322 5 和 0.277 5，NDVI差異的標準差最大的是耕地，為0.327 3。

3 結(jié)論與討論

研究表明，F(xiàn)Y-3A/MERSI和 Terra/MODIS數(shù)據(jù)中紅光、近紅外反射率和NDVI值具有極顯著的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)均超過0.93，其中2顆衛(wèi)星數(shù)據(jù)的紅光和近紅外反射率在森林中的相關(guān)性最高，NDVI在建筑用地的相關(guān)性最高。在不同土地覆蓋類型中，利用FY-3A/MERSI數(shù)據(jù)計算的NDVI值均小于利用Terra/MODIS計算的NDVI值，而2顆衛(wèi)星數(shù)據(jù)在紅光和近紅外反射率方面的數(shù)據(jù)差異因土地覆蓋類型而異。在進行FY-3A/MERSI和Terra/MODIS數(shù)據(jù)對比時，參考了文獻［14］的分析方法，目的是為了通過FY-3A/MERSI和Terra/MODIS數(shù)據(jù)的對比結(jié)果，也可以間接了解FY-3A/MERSI和Aqua/MODIS數(shù)據(jù)的相關(guān)性和差異性。在相關(guān)性方面，本研究結(jié)果略低于王靜等［14］統(tǒng)計的TerraMODIS和AquaMODIS相應(yīng)的單波段反射率和NDVI的相關(guān)系數(shù)(均超過 0.98)，高于馮銳等［15］對 FY3/MERSI和EOS/MODIS歸一化植被指數(shù)相關(guān)性的統(tǒng)計(相關(guān)系數(shù)在 0.90 以下)，也高于張杰等［16］對NOAA-17歸一化后的NDVI與Terra衛(wèi)星的MODIS資料所獲取的NDVI的相關(guān)系數(shù)(0.704 2)。另外，文中只是對FY-3A/MERSI和Terra/MODIS部分數(shù)據(jù)進行了對比分析，只保證了這2種數(shù)據(jù)在定標和定位后，處理過程的一致性，并未對數(shù)據(jù)進行大氣校正、正射校正等處理，獲得的地表反射率和植被指數(shù)并不完全一致;本研究中兩顆衛(wèi)星數(shù)據(jù)計算的NDVI相關(guān)性與馮銳等［15］的統(tǒng)計結(jié)果存在一定差異，其原因還有待進一步研究。

表3 FY-3A/MERSI和Terra/MODIS在不同土地覆蓋類型下單波反射率和NDVI差值的描述性統(tǒng)計

［1］范天錫.風云三號氣象衛(wèi)星的特點和作用［J］.氣象科技，2002，30(6):321-327.

［2］楊軍，董超華，盧乃錳，等.中國新一代極軌氣象衛(wèi)星:風云三號［J］.氣象學(xué)報，2009，67(4):501-509.

［3］Gallo K，Lei J，Reed B，et al.Multi-platform comparisons of MODIS and AVHRR normalized difference vegetation index data［J］.Remote Sensing of Environment，2005，99:221-231.

［4］龍利民，張萍萍，張寧.2008-07-22襄樊特大暴雨FY-3A微波資料分析［J］.大氣科學(xué)學(xué)報，2010，33(5):569-575.

［5］Lahet F，Stramski，D.MODIS imagery of turbid plumes in San Diego coastal waters during rainstorm events［J］.Remote Sensing of Environment，2010，114(2):332-344.

［6］Kiage L M，Walker N D.Using NDVI from MODIS to monitor duckweed bloom in lake Maracaibo，Venezuela［J］.Water Re-sources Management，2009，23(6):1125-1135.

［7］Wisdom M D.Characterization of the July 2007 Swaziland fire disaster using satellite remote sensing and CIS［J］.Applied Geography，2009，29(3):299-307.

［8］Schubert P，Eklundh L，Lund M，et al.Estimating northern peatland CO2exchange from MODIS time series data［J］.Remote Sensing of Environment，2010，114(6):1178-1189.

［9］王鶴松，賈根鎖，馮錦明，等.我國北方地區(qū)植被總初級生產(chǎn)力的空間分布與季節(jié)變化［J］.大氣科學(xué)，2010，34(5):882-890.

［10］李登科，范建忠，王娟.陜西省植被覆蓋度變化特征及其成因［J］.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，2010，21(11):2896-2903.

［11］陳方敏，徐明策，李俊祥.中國東部地區(qū)常綠闊葉林景觀破碎化［J］.生態(tài)學(xué)雜志，2010，29(10):1919-1924.

［12］Bastiaanssen W G M，Ali S.A new crop yield forecasting model based on satellite measurements applied across the Indus Basin，Pakistan［J］.Agriculture，Ecosystems and Environment，2003，94:321-340.

［13］劉惠敏，馬小群，孫秀幫.安徽省MODIS干旱監(jiān)測技術(shù)研究［J］.氣象，2010，26(4):111-115.

［14］王靜，郭鈮.TerraMODIS和AquaMODIS波段反射率及植被指數(shù)比較［J］.生態(tài)學(xué)雜志，2008，27(10):1711-1717.

［15］馮銳，紀瑞鵬，武晉雯，等.FY3/MERSI和 EOS/MODIS歸一化植被指數(shù)差異分析［J］.中國農(nóng)學(xué)通報，2010，26(19):359-362.

［16］張杰，郭鈮，王介民.NOAA/AVHRR與EOS/MODIS遙感產(chǎn)品NDVI序列的對比及其校正［J］.高原氣象，2007，26(5):1097-1104.