钱承君，李铜基，黄骁麒

（国家海洋技术中心，天津 300112）

星载微波辐射计的工作波长一般在1.5 ～300 mm之间，频率在1～200 GHz 之间。相对光学遥感器，星载微波辐射计的波长较长，除了降雨形式的液态水会对其观测产生影响之外，大气分子、气溶胶、雾霾（干雾）、尘埃或云层中微小水粒不会影响其观测，因此微波辐射计为有效的全天候遥感器[1]。星载微波辐射计获取的亮温数据，可以用来反演海温、水汽、海表面风速等地球物理参数，影响着全球环境数值预报系统、全球气候变化监测以及海洋学其他的相关研究[2-3]。星载微波辐射计的定标精度对定量化遥感产品的应用有着至关重要的意义。

以往的研究表明，亚马逊热带雨林作为地球表面最大的平坦区域之一，其覆盖区域大，温度变化趋势以及辐射率稳定，适合于作为定标场进行星载微波辐射计的外定标[4]。Shimada M 等[5]曾利用亚马逊热带雨林数据对Palsar（Ⅱ）进行了定标和检验。Mo T[6-7]利用AMSU-A 和AMSU-B 观测得到的亚马逊热带雨林的亮温数据，证明了亚马逊热带雨林可用于微波辐射计定标。Brown S T 等[8]建立了以亚马逊热带雨林为热定标源的定标模型。Li 等[9]以亚马逊热带雨林为高亮温地面观测目标，进行星载辐射计交叉定标。

虽然亚马逊热带雨林是理想的外定标场，但由于近些年亚马逊热带雨林受人为影响破坏严重，亚马逊热带雨林的植被覆盖率降低，导致适合于进行微波辐射计定标的区域不断改变。本文重新分析了近些年亚马逊热带雨林植被覆盖情况，并重新选取了适合于进行星载微波辐射计外定标的目标区域。在此基础上以AMSR2 L1R 亮温数据为基准，分析了2015-2017 年目标区域的月平均亮温变化趋势以及日平均亮温变化趋势，总结变化规律，提出了以目标区域为定标场的微波辐射计定标基准。

1 数据源

1.1 AMSR2 L1R亮温数据

本文以日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）发布的AMSR2 L1R 亮温数据作为基准，进行了亚马逊热带雨林目标场区的定标基准分析。AMSR2 搭载于2012 年7 月4 日成功发射的极轨卫星GCOMW1 上，其天线尺寸为2 m，刈幅宽度为1 450 km，升交点地方时为1:30 PM，降交点地方时为1:30 AM，回访周期为16 d[10-11]。它采用圆锥式扫描方式，工作频 率 为6.93 GHz，7.3 GHz，10.65 GHz，18.7 GHz，23.8 GHz，36.5 GHz，89.0 GHz，所有频率均对垂直极化和水平极化进行测量。表1 列出了AMSR2 各通道的详细参数。

表1 AMSR2 通道特征

JAXA 针对AMSR2 发布了2 种亮温数据，L1B亮温数据和L1R 亮温数据[12]。L1R 数据是L1B 数据经过重采样和质量控制的数据产品，分辨率更高，数据质量更好。L1R 数据中包含不同空间分辨率的数据产品，为了简化起见，本文选择L1R 数据集中与6.93 GHz 分辨率匹配并储存的6.93 GHz，10.65 GHz，18.7 GHz，23.8 GHz，36.5 GHz 通道（含水平极化与垂直极化）数据集进行数据质量分析。

为了确保AMSR2 L1R 亮温数据的数据精度，在南太平洋海区（135°W～120°W，15°S～0°）范围内，以微波辐射传输模型（RTM）模拟亮温为参考值[13]，对2015-2017 年3 a AMSR2 L1R 亮温数据进行质量分析。图1 显示了各个通道升轨和降轨的剩余偏差以及标准差随日期变化的情况。由图可见，标准差的范围在0.270～1.694 K 之间，相比于同类遥感器[14]，标准差较小，稳定性好；模拟亮温与AMSR2 L1R 亮温各个通道升轨与降轨的偏差和标准差随周期变化的趋势基本相同，昼夜变化对卫星数据影响较小；各个通道的偏差波动范围小，均在±0.5 K 以内，误差趋势稳定，可以用于分析亚马逊热带雨林目标场区的定标基准。

1.2 MOD13C2 数据

图1 2015-2017 年AMSR2 L1R 亮温数据与模拟亮温数据偏差时序图

美国国家海洋和大气管理局（NOAA）发布的三级数据产品MOD13C2 数据，是由搭载于terra 卫星的中分辨率成像光谱仪（MODIS）观测反演得到的。MOD13C2 数据是MOD13A2 的无云空间组合，提供了月平均归一化植被指数（NDVI）、环境植被指数（EVI）、红光波段反射率、蓝光波段反射率以及近红外波段反射率[15]。MOD13C2 数据的空间分辨率为0.55 km，其蓝色、红色和近红外反射率分别以469 nm、645 nm 和858 nm 为中心，用于确认植被指数。本文选 用2013 年1 月1 日 至2017 年12 月31 日 的MOD13C2 数据来进行亚马逊热带雨林微波辐射计定标场的选取与验证。

图2 为2013 年1 月1 日-2017 年12 月31 日，位于（3° S～2° N，74° W～69° W）范围内的MOD13C2NDVI数据图。

图2 2013-2017 年NDVI 时序变化曲线

从图2 中可以发现NDVI在2015 年1 月及2016 年3 月出现异常值，且数据的标准差波动较大，为了进行数据质量控制，基于NDVI的计算公式，在亚马逊热带雨林一定范围内，以红光波段反射率以及近红外波段反射率来推导相应区域的NDVI，验证该区域NDVI的准确性。

图3 为MOD13C2NDVI与推导得到的NDVI差值的误差图。可以发现，MOD13C2NDVI数据存在异常数据，因此，本文重新基于NDVI计算公式，以近红外波段反射率和红光反射率计算相应区域的NDVI值，替换数据差值大于0.01 的NDVI，从而进行数据质量控制。

图3 2013-2017 年MOD13C2 NDVI 数据偏差时序图

图4 为数据质量控制后的NDVI时序图，从图中可以发现，数据波动趋于稳定，没有明显异常值，标准差波动较小。

图4 2013-2017 年NDVI 时序变化曲线

2 定标区域选取

归一化植被指数可以反映植被的覆盖度，其计算公式为：

式中：NIR为近红外波段反射率；R为红光波段反射率。-1≤NDVI≤1，当NDVI为负值时，表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光反射高；当NDVI为正值时，表示为有植物覆盖，当NDVI≥0.55 时表示植被覆盖茂盛。

亚马逊热带雨林区域植被分布密集，覆盖范围广，图5 为2017 年1 月亚马逊热带雨林区域的月平均NDVI分布图。

图5 亚马逊热带雨林NDVI 分布图

从图中可以看出，亚马逊热带雨林NDVI较高，植被覆盖密集，尤其位于亚马逊河两岸的区域，植被覆盖率更高。考虑到星载辐射计的天线波束宽度、扫描几何等因素，需要定标区域足够大。因此本文以5°× 5°为网格，选取NDVI最小值大于0.5 且平均值大于0.8 的区域作为定标场区。根据上述条件，选取3° S～2° N，74° W～69° W 之间区域作为定标场区，图5 中蓝框所标记的区域即为选定区域。图6 显示了该区域2012 年1 月-2017 年12 月的NDVI均值的变化趋势。

图6 2013-2017 年NDVI 时序变化曲线

由图6 可以看出，该区域5 a 内的NDVI均值均大于0.8，且标准差均小于0.05，植被覆盖密集，不存在河流以及大面积裸露土壤的干扰，存在一定的季节变化趋势，但最低不低于0.8，季节变化趋势不会产生大量裸露土壤，不会对微波辐射计的定标产生较大影响。可能受到厄尔尼诺事件的影响，相较与其他年份，该区域2015-2016 年的NDVI变化趋势有些许不同，其2015 年后半年的NDVI相较其他年份增速较快，且后半年NDVI偏高，2016 上半年其NDVI 降幅较大。

3 亮温基准分析

在确定了定标场的基础上，对2015-2017 年3 a的AMSR2 L1R 亮温数据进行了时间序列分析。本文首先分析了目标场区内2015-2017 年3 a 的月平均亮温变化趋势，考虑到AMSR2 升降轨过境目标场区的时间不同，升轨过境该场区的时间约为UTC时间18：00 左右，降轨过境该场区的时间约为UTC时间6：00 左右，因此本文将分升降轨进行讨论。图7～图8 分别显示了在目标场区内2015-2017 年3 a的升轨和降轨月平均变化趋势。

图7 2015-2017 年升轨月平均亮温时序变化曲线

从图7 中可以看出，在目标区域内，除了在2015 年底以及2016 年年初出现异常值外，在AMSR2 升轨过境期间，其余时间各个频率以及极化方式的亮温变化趋势基本相同，亮温变化呈现出一定的变化规律：在每年的6-7 月，亮温值达到最低；在11-12 月，亮温值达到最高；12 月-转年1 月期间，亮温值会出现明显的降低并回升的过程；在1-6 月期间亮温值波动下降；7-11 月期间亮温值波动上升。考虑到观测亮温值与物体表面的实际温度呈正比关系[1]，因此该趋势与亚马逊热带雨林全年温度变化趋势相似。其频率变化以及极化方式的变化，对变化趋势影响较小。2015 年与2016 年年初的亮温值异常可能与2015 年发生的超强厄尔尼诺事件有关[16]，厄尔尼诺事件导致东太平洋东部的热带海洋的海水温度异常变暖，使南美太平洋沿岸的降水增多，因而对目标区域的气候造成一定影响，致使所选区域的亮温值在厄尔尼诺事件发生时产生异常，导致亮温变化趋势不同于正常的年份。

图8 2015-2017 年降轨月平均亮温时序变化曲线

降轨过境目标区域的时间为UTC 时间6：00 左右，从图8 中看出2015 年底与2016 年年初亮温值的出现异常升高。相较升轨过境期间，降轨过境期间的总体亮温变化趋势大致相同，极化方式对趋势影响较小，但亮温值偏低，频率变化对趋势的变化更明显。6.93 GHz，10.65 GHz，18.7 GHz 3 个频率的变化趋势基本相同，随着频率的增加，在23.8 GHz和36.5 GHz，月变化大体呈相同趋势，但相较较低频率，出现较为明显的波动。

图9 为2015-2017 年NDVI的月平均变化时序图。虽然所选区域为植被致密覆盖区域，但考虑到植被覆盖率的不同也许会影响观测亮温，进一步分析了NDVI的月平均变化趋势与观测亮温变化趋势的异同。从图8 中可以看出，各年的NDVI均在年末较大，在3-5 月较低，且NDVI值出现极小或极大值的月份，对应到观测亮温并没有出现特殊值，因此，在植被致密覆盖的情况下，NDVI值在0.05 范围内波动时，对观测亮温的影响较小。

图9 2015-2017 年月平均NDVI 时序变化曲线

为了对选定区域的定标基准进行更为准确的分析，考虑到AMSR2 3 d 可以实现地球的99%覆盖，以3 d 为基准，分升降轨对该区域的亮温值进行了日亮温变化趋势分析。图10～图11 分别显示了在选定的定标场区内2015-2017 年3 a 的升轨和降轨日平均变化趋势。

图10 2015-2017 年升轨日平均亮温时序变化曲线

图11 2015-2017 年降轨日平均亮温时序变化曲线

日变化趋势可以更为直观地显示出月内的亮温具体变化规律以及更为细致地展示全年的亮温变化趋势。研究发现在选定区域内，相较于升轨期间的亮温值，降轨期间的亮温值更为集中且相对更低。排除降雨等天气因素可能产生的影响，月内的变化趋势大致相似。整体上可以发现，亮温变化趋势为：在11-12 月期间达到峰值，6 月-7 月期间到达低谷，中间月份分别呈波动上升和波动下降的趋势。总体而言，除了可能由于降雨影响导致数据异常之外，整体上3 a 的日变化趋势，与月平均变化趋势基本一致，同时也更直观地发现亮温的具体波动情况。

综上所述，选取范围在3° S～2° N，74° W～69° W之间区域作为定标场区后，通过对比在该定标场区内AMSR2 3 a 的L1R 亮温数据，可以给出微波辐射计在该场区内的基本定标趋势。即，在非厄尔尼诺年，亮温值应在11-12 月达到最大值，在12-6 月期间波动下降，在6-7 月期间达到最低，在7-11 月期间波动上升。在厄尔尼诺事件期间，亮温值会出现异常值。微波辐射计的观测亮温值，在该定标区域内，不满足上述趋势，则数据会有明显的误差。

4 总结与讨论

本文首先以MOD13C2 的NDVI数据为基准，在整个亚马热带逊雨林区域选出了在2013-2017 年期间NDVI月平均值大于0.8，最小值大于0.5 的植被覆盖密集区域，将（3° S～2° N，74° W～69° W）作为定标场区。

在验证了AMSR2 L1R 亮温数据的稳定性的基础上，以AMSR2 L1R 亮温数据为基准，分析了在目标区域内2015-2017 年3 a 的月平均亮温变化趋势以及3 d 日平均亮温变化趋势。从趋势中可以发现，在非厄尔尼诺事件期间，选定区域的亮温值在定标场区内，在1-6 月期间亮温值波动下降，在6-7 月期间亮温值达到最低，在7-11 月期间亮温值波动上升，在11-12 月期间亮温值达到最高。此规律可以作为微波辐射计在目标区域非厄尔尼诺事件期间的定标基准。在厄尔尼诺事件期间，2015 年年底以及2016 年年初出现亮温值的异常升高，该现象可作为微波辐射计在目标区域定标的参考。