近岸/内陆水环境的高时空动态特性亟须利用当前已有的多种时空尺度传感器影像实现多源数据水环境一致性应用。然而由于不同传感器的辐射特性差异以及长时序观测时辐射响应能力的衰减，不同传感器之间以及同一传感器之间不同观测时间往往存在较大的差异，因此如何获得多源辐射一致的数据和产品是当前提高水环境定量遥感监测能力的关键。本节针对较高时空分辨率HJ-1 CCD，Landsat 7 ETM+和水色传感器Terra/MODIS的辐射一致性进行研究，目的是获取高度时空一致性的多源水环境定量遥感数据和产品。

本小节针对HJ-1 CCD卫星在水环境定量应用时的辐射稳定性问题，以辐射特性稳定的Terra MODIS C6数据为基准，选择典型内陆湖泊——鄱阳湖为例(28°22＇~29°45＇N和115°47＇~116°45＇E)，评估HJ-1 CCD的辐射稳定性和与Terra/MODIS的一致性。鄱阳湖水体特性复杂，同时包含有低浑浊和高浑浊水体，提供了较广泛的水体辐射动态范围。选取了观测几何一致，并且天气状况良好的28 HJ-1 CCD和Terra/MODIS的同步影像数据，包含了从HJ-1 CCD发射以来的2009—2014年的在轨运行期，其中18对数据作为交叉对比，10对数据作为独立数据集进行结果评价。由于所选择的同步数据的过境时间的差异基本小于30 min，因此可以认为大气状态保持稳定，忽略过境时间差异造成的不确定性影响。表6-5列出来所用的同步数据集，基本包含了每年的年初、年中和年末的时期，可以有效追踪HJ-1 CCD时序的辐射变化。

图6-10给出了基于Terra/MODIS的HJ-1 CCD时序辐射评价和定标方法流程。针对每一对匹配影像，将HJ-1A CCD利用原始辐射定标系数转换为天顶反射率数据，其定标系数自2009年到2014年分别为0.964，1.031，1.091，1.067，0.988和0.993。MODIS数据同样转换为天顶反射率数据，将所有的HJ-1A CCD1 and Terra MODIS利用最邻近像元法进行几何校正，精度达到0.5像元。为了保证HJ-1A CCD与MODIS数据的空间分辨率一致，将HJ-1A CCD1的数据降分辨率为250 m。

表6-5　用于辐射一致性评价的HJ-1 CCD1和Terra/MODIS同步数据集

利用SeaDAS内嵌的MODIS瑞利散射查找表，实现MODIS瑞利散射校正。对于HJ-1A CCD1影像，获取成像时刻的观测几何，通过设置完全相同的MODIS观测几何参数，利用MODIS瑞利散射查找表，计算对应的瑞利散射值，并通过中心波长转换方法获得HJ-1A CCD1影像对应的瑞利散射值。具体实现过程见公式(5-13)、式(5-14)、式(5-15)。波长λ处的瑞利光学厚度τr(λ)可以通过λ-4的方程计算，因此，MODIS中心波长为λ。的波段的瑞利光学厚度＜τr(λ)＞MODIS可以通过τr(λ)与该波段的波段响应函数S(λ)积分获得，从而可获得中心波长处的瑞利光学厚度与波段均值的瑞利光学厚度的转换系数β:

图6-10　基于Terra/MODIS的HJ-1 CCD时序辐射定标方法流程图

因此，可以利用通过MODIS瑞利查找表计算得到的波段瑞利光学厚度获得HJ-1A CCD1中心波长对应的瑞利散射值，从而获得相同观测条件下的HJ-1A CCD1的瑞利散射值。由于同步影像的过境时间较接近，可认为气溶胶特性保持不变且影响一致，因此本研究利用精确瑞利校正后的同步数据进行了辐射一致性的评估和校正。由于HJ-1 CCD1的红光波段在悬浮颗粒物浓度监测的成功应用(Feng et al.，2012)，本研究重点针对红光波段及其TSS反演模型对数据和产品的一致性进行探讨。回归分析中对陆地临近效应或者混合像元引起的离群点进行了剔除，以提高辐射一致性分析的精度(Li et al.，2012)。

HJ-1A CCD1和Terra MODIS多年的辐射一致性分析结果显示出HJ-1A CCD1高度的辐射不一致性和不稳定性问题，见图6-11。虽然HJ-1A CCD1的遥感反射率数据与Terra MODIS数据相关性较好(R2＞0.9，p＜0.01)，然而量级上却差异较大。HJ-1A CCD1数据整体高于Terra/MODIS数据，2009—2014年的线性回归拟合斜率分别为1.71，1.28，1.59，1.18，1.87，1.13。由于两者同时观测相同的水体目标，大气状况相对稳定，因此在Terra/MODIS数据是辐射稳定的情况下，该结果表明HJ-1A CCD1辐射特性在水环境定量遥感时的不确定性较高。基于Terra/MODIS数据，本研究分别对HJ-1A CCD1与MODIS数据的辐射不一致性进行校正，同时对HJ-1A CCD1多年辐射的不稳定性进行校正。

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图6-11　HJ-1A CCD1多年辐射稳定性和一致性分析结果

选择水环境定量遥感监测中的关键参数Rrs为基准，定义偏差(Rrs(MODIS)-Rrs(CCD1))/Rrs(MODIS)×100，评估HJ-1A CCD1和Terra/MODIS辐射数据的一致性。图6-12和图6-13分别展示了经过辐射校正以后的两者观测数据的空间分布和时间趋势的一致性提高，多年平均的相对偏差结果由校正前的+100 %到-200 %，降低到了辐射校正后的40%以下。因此通过辐射校正，提高了HJ-1A CCD1数据的辐射质量和与常用水色传感器数据的辐射一致性，对于提高和互补MODIS在内陆水环境中的监测具有重要意义。

图6-12　辐射校正后的HJ-1A CCD1辐射数据质量改进的空间分布图

图6-13　辐射校正后的HJ-1A CCD1辐射数据质量改进的时间趋势图

进一步选择了以TSS水环境监测产品为例，分析了HJ-1A CCD1和Terra/MOIS遥感产品的一致性结果。为了减少由于不同反演模型带来的误差，针对两个传感器的数据均使用了基于红光波段的幂指数模型(Feng et al.，2012)。图6-14和图6-15分别展示了经过辐射校正后的HJ-1A CCD1和Terra/MOIS的TSS产品对比结果。两者表现出高度的空间分布和量级的一致性，统计结果表明两者的TSS监测结果较为吻合，在2009年，2011年和2013年，两者的均值分别为46，31，52 mg/L和55，38，49 mg/L，且两者的直方图分布趋势也较为一致。

图6-14　辐射校正后的HJ-1A CCD1与Terra/MODIS的TSS产品一致性分析

图6-15　辐射校正后的HJ-1A CCD1与Terra/MODIS的TSS产品一致性分析

因此，通过对HJ-1A CCD1的辐射不确定性的校正，有效地提高了其与常用水色传感器Terra/MODIS的数据和产品的高度一致性，有效提高了多源数据在水环境定量遥感监测中的综合应用能力，对于进一步提高多源数据在水环境的高时空尺度的遥感监测具有重要的指导意义。