HY-1C卫星COCTS近海水体遥感反射率产品真实性检验

许玉壮，何贤强，白雁，朱乾坤，龚芳

1.上海交通大学 海洋学院, 上海 200240;

2.自然资源部第二海洋研究所 卫星环境海洋环境动力学国家重点实验室, 杭州 310012

1 引 言

中国于2018年9月发射了第3颗海洋水色卫星HY-1C，其上搭载海洋水色水温扫描仪COCTS（Chinese Ocean Color and Temperature Scanner）。COCTS 具有8 个可见光（VIS）与近红外（NIR）波段以及2 个热红外波段，星下点空间分辨率为1.1 km（沈亚峰 等，2020；Liu 等，2021）。COCTS实现每天全球覆盖，探测海洋水色要素（如叶绿素、悬浮泥沙和可溶有机物等）和海表温度等，为海洋资源调查、生态环境监测、应急减灾等提供观测数据支持（沈亚峰 等，2020；范文龙 等，2022）。对水色遥感产品的真实性检验是卫星产品定量化应用的前提。Bailey 和 Werdell（2006）利用全球实测数据确认了SeaWiFS水色遥感产品在全球大部分开阔大洋水体不确定性均小于5%，推动了海洋水色遥感的发展；Hlaing等（2013）利用两个AERONET-OC（WaveCIS 和LISCO）站位评价了VIIRS业务化产品在近岸水体的表现，在两个站点的不确定性分别为23.4% 和26.3%，证明了VIIRS 在近岸海洋水色的观测能力；Liu 等（2022）利用全球AERONET-OC 实测数据对采用POLYMER、C2RCC、BAC、SeaDAS 等7 种不同大气校正算法的OLCI 水色遥感产品进行了评价，结果表明POLYMER算法表现最好（412 nm、443 nm、490 nm、560 nm 和665 nm 的不确定性分别为46.23%、34.89%、15.79%、11.78%和21.63%），为OLCI 遥感器在水环境监测应用中选择合适的大气校正算法提供了参考。SeaWiFS、MODIS、VIIRS、OLCI 等水色卫星遥感器的产品真实性检验工作（Hlaing 等，2013；Ladner 等，2014；Wang 等，2014；Zibordi 等，2018；Barnes 等，2019；Kyryliuk和Kratzer，2019）极大地推动了各自遥感产品的广泛应用（Wang 等，2018；Balasubramanian等，2020；Hernández 等，2020）。因此，COCTS遥感产品真实性检验对发挥其应用价值也十分重要。

在HY-1C 卫星COCTS 定标检验方面，Song 等（2019）利用MODIS 气溶胶遥感产品和MOBY 实测光谱数据建立了COCTS 的替代定标系数估计模型，并在短期数据验证中取得了较好的结果；Chen 等（2021）从多星水色产品数据融合的角度，利用SeaDAS 7.5.3 软件对中国海洋卫星数据服务系统发布HY1C/COCTS 的Level 1 级产品进行大气校正获得遥感反射率（Rrs）产品，研究了COCTS 的信噪比和水体Rrs 产品在南太平洋环流区域（稳定清洁的一类水体）的不确定性，发现在开阔大洋水体，HY-1C/COCTS 的蓝光波段Rrs 不确定性小于5%。Rrs 是进一步反演叶绿素、悬浮泥沙等水色要素产品的基础产品，其精度直接决定了水色要素产品的精确性（Xu 等，2021；仲苏珂 等，2022）；但是其在近海水体精度有待进一步认识。随着COCTS 在轨运行积累了大量观测数据，而目前对COCTS 近海业务化产品精度表现研究工作较少，因此对COCTS全球近海业务化Rrs产品进行真实性检验具有必要性。

本文利用AERONET-OC 站点实测水体光谱数据，对COCTS的近海业务化Rrs产品进行系统性评估。AERONET-OC 站点分布在全球近海不同水域，覆盖了不同类型的水体，可较全面地评估COCTS的Rrs产品精度。

2 数据与方法

2.1 HY-1C卫星COCTS遥感数据

本文使用从2018年9至12月和2019年11月至2020年12月内与AERONET-OC 实测资料匹配的HY-1C/COCTS Level-2A 的各波段Rrs 数据产品，直接下载自中国海洋卫星数据服务系统（https：//osdds.nsoas.org.cn［2021-01-25］），系统数据文件版本号10。因进行本文工作时中国海洋卫星数据服务系统正在重新处理2019年1—10月的COCTS 数据，故本文剔除了该段时间数据，共获得205 景有效影像。COCTS 波段信息如表1 所示（表格信息国家卫星海洋应用中心官方网站，http：//www.nsoas.org.cn/news/content/2018-11/23/44_696.html［2022-01-11］。

表1 COCTS可见光及近红外波段Table 1 Technical parameters for COCTS at VIS and NIR band

2.2 AERONET-OC实测数据

AERONET-OC 站点使用改装的CE-318 太阳光度计来自动测量水面上行辐亮度（LT）、天空光下行辐亮度（Li）和向下辐照度（ES）。最新的太阳光度系列（CE318-T）可以提供12 个波段的数据，其离水辐亮度LW可由下式得到：式中，ρ为海面反射率，λ、θ(θ')、ϕ、θ0、W分别为波长、观测天顶角、相对方位角、太阳天顶角和风速。在对LW进行观测几何方位校正和二向性校正后，进一步将其转换为归一化离水辐亮度Lwn(λ)：

式中，D为日地距离，td为大气漫射透过率，可由向下辐照度得到。可由下式将Lwn(λ)转换为本文中使用遥感反射率Rrs(λ)：

式中，F0为平均日地距离的大气层顶太阳辐照度（Zibordi 等，2009；Liu 等，2022）。本文中使用的F0值来自Thuillier等（2003）。

AERONET-OC 站点从当地时间8：00 到16：00每30 min 进行一次光谱测量，在阴雨天气自动停止观测（Zibordi 等，2009）。AERONET-OC 通过在所有站点使用统一的测量系统和数据处理方法，保证了实测数据的质量，其在668 nm 的不确定性约为7.8%，在短波长的不确定性约为5%（Zibordi等，2009和2010）。在2018年9月到2020年12月期间，与COCTS 有匹配样本的AERONET-OC 站点共有12个，分布在近岸和内陆湖（Zibordi 等，2010）。本文从AERONET官方网站（https：//aeronet.gsfc.nasa.gov/［2021-01-25］）获取了2018年9月到2020年12月期间的12个站点数据（表2）。

表2 本文使用的AERONET-OC站点信息Table 2 The AERONET-OC sites information used in this paper

本文将实测Rrs 光谱归一化，获得归一化遥感反射率（nRrs）谱线，

式中，N为COCTS 可见光范围的特征波段数，本文取值为6（对应COCTS 的6 个可见光波段），λi分别对应412 nm、 443 nm、 490 nm、 520 nm、565 nm 和670 nm（Wei 等，2016）。nRrs光谱和原始Rrs光谱形状一致、取值范围为0—1。基于归一化的AERONET-OC 实测Rrs 光谱，本文结合Wei等（2016）提出的水体光学分类方法和中国近海水体光学特性调查的光谱分类方法（李铜基，2012），将AERONET-OC 实测光谱数据分为A（清洁）、B（比较清洁）、C（轻微浑浊）、D（比较浑浊）共4种。图1（a）和图1（b）分别给出了4 种水体类型的nRrs谱线和平均nRrs特征谱线，4种水体的基本特点（李铜基，2012）如表3。光谱数据质量评价通过将目标Rrs 光谱与特征光谱进行比较，对目标光谱从0 到1 进行质量评分，分值越高，光谱质量越高（Wei 等，2016），本文剔除了质量评分小于1的实测光谱数据。本文利用分类和质量控制后AERONET-OC 光谱数据对COCTS 的Rrs 产品在不同光学水体类型的精度进行评价，同时也对各波段Rrs 产品在全部类型水体的精度进行评价。

表3 4种水体类型的Rrs光谱基本特点Table 3 The basic characteristics of water and Rrs spectra of 4 water types

图1 4种水体类型的归一化Rrs光谱和平均归一化Rrs光谱Fig.1 Normalized Rrs spectra and Mean normalized Rrs spectra characteristics of four water types

2.3 COCTS与AERONET-OC数据匹配

在波段匹配上，AERONET-OC 站点只提供几个特定波长的数据，且不同站点提供的波段组合不完全相同，本文中使用AERONET-OC 站点提供数据波段信息如表4 所示。因此，AERONET-OC数据的波段和COCTS 波段并不完全匹配，特别是COCTS 的520 nm 和565 nm 波段AERONET-OC 未提供实测数据。因此本文对AERONET-OC 数据根据COCTS 的波段进行了波长插值处理。AERONET-OC 站点未提供750 nm 波段数据，因此本文仅对COCTS可见光波段的业务化Rrs产品进行了评价。由于AERONET-OC 波段和COCTS 存在差异，可能会导致评估误差存在高估。

表4 AERONET-OC数据波段信息Table 4 AERONET-OC site data band information

空间匹配上，本文选取了以AERONET-OC 站点为中心的COCTS影像的5 × 5 像元空间窗口，并进行质量控制：（1）舍弃无效像元数大于像元空间窗口总像元数一半的数据；（2）使用空间变异系数（空间变异系数=标准差/均值）来衡量像元空间窗口内的空间异质性，并剔除了空间变异系数大于0.4 的数据（Harding 等，2005；Barnes 等，2019）。在同一景卫星影像中，COCTS 数据存在只有部分波段为有效数据的情况，并且565 nm 波段数据失效率显著高于其他波段，为保证有足够的统计数据，本文保留了565 nm 无效但其他波段均有效的Rrs匹配数据。

在时间匹配上，为减少水体和大气随时间快速变化的影响，要求COCTS 与AERONET-OC 观测时间窗口差异小于1 h。

2.4 精度评价指标

本文利用平均相对偏差PD（average Percent Difference）、平均绝对百分比误差APD（average Absolute Percent Difference）作为精度评价指标（Hlaing 等，2013）。PD 为卫星数据和实测数据的偏差，正值代表卫星Rrs数据相较于实测Rrs高估，负值代表低估；APD 用来衡量对比量之间的不确定性。PD 值为匹配的每一组数据的PDi均值，计算公式为

相似的，APD 的值为匹配的每一组数据的APDi的均值：

式中，i为一组匹配数据的计数下标，xi和yi分别代表匹配的每一组数据中的实测数据和卫星反演数据（Hlaing 等，2013）。

3 结 果

3.1 COCTS与AERONET-OC光谱形状比较

COCTS 和AERONET-OC 匹配的Rrs 光谱曲线对比见图2，A、B、C、D这4种水体类型中分别获得了28对、40对、48对和89对匹配样本。在A 类水体中，COCTS 和AERONET-OC 光谱曲线随波长增加变化趋势一致，但COCTS 值高于AERONETOC，两者差异随波长呈现先增加后减小的变化趋势，在520 nm处差异最大；在B类水体中，COCTS的Rrs 光谱均值在＜ 565 nm 的波段高于实测光谱均值曲线，且COCTS 光谱标准差大于实测光谱，总体上卫星光谱均值曲线和实测光谱均值曲线变化趋势一致；在C类水体中，COCTS光谱均值曲线和实测光谱均值曲线具有一致的变化趋势，且两者的均值接近，在412 nm 波段，COCTS 的标准差大于实测数据标准差；在D类光学中，COCTS光谱和实测光谱具有相似的变化趋势，COCTS 光谱均值曲线分布显著低于实测光谱，在412 nm 波段，存在均值减去标准差为负值的情况，这表明COCTS 光谱在412 nm波段存在负值。

图2 每类水体匹配的光谱对比（实线为均值，颜色填充范围为均值±标准差）Fig.2 Spectral comparison for each water type（solid lines indicate mean and the coloring range indicate mean±standard deviation）

3.2 不同水体类型Rrs产品精度评价

本文对4 种光学水体所有匹配的COCTS 和AERONET-OC 的Rrs 光谱进行了散点对比分析（图3）。在A、B、C、D 这4 种水体散点数分别为148 个、255 个、265 个和495 个，卫星Rrs 数据和实测Rrs 数据相关系数（R）分别为0.879、0.680、0.780 和0.690。在A 类水体（PD=6.79%，APD=38.79%）中，散点紧密不均匀的分布在1∶1 线两侧，1∶1 线上侧散点多，下侧散点少；在B 类水体（PD=18.37%，APD=44.44%）中，1∶1 线上侧存在较多散点偏离1∶1 线较远，其余散点相对均匀紧密分布在1∶1 线两侧；在A 类水体和B 类水体中均呈现COCTS 数据呈现轻微高估的现象；在C 类水体（PD=-14.38%，APD=40.85%）中COCTS数据呈现轻微低估，多数散点相对均匀分布在1∶1 线两侧，部分散点的纵轴为负值，在1∶1 线下侧有少量散点偏离较远；在D 类水体（PD=-32.35%，APD=47.14%）中，散点分布相对分散，存在较多散点的纵轴为负值的现象，且多数散点分布在1∶1线下侧，COCTS数据显著低估。

图3 4种水体类别中卫星与实测数据遥感反射率散点图Fig.3 Comparison of COCTS and AERONET-OC Rrs in each water type

3.3 各波段Rrs产品精度评价

本文对4 种水体类型中COCTS 和AERONETOC 匹配的Rrs 光谱进行了单波段散点对比分析（图4），A、B、C、D 这4 种水体类型在565 nm 波段匹配散点数分别为8 个、25 个、25 个和50 个，在其他波段匹配的散点数分别为28 个、40 个、48 个和89 个。在412 nm（PD=11.21%、APD=23.13%）和443 nm（PD=26.38%、APD=27.32%）波段，A 类水体卫星数据和实测数据一致性均较好。在490 nm 波段，A、B、C 这3 类水体的APD值均小于30%；520 nm 波段，在C 类水体（PD=15.74%、APD=25.37%）、D 类水体（PD=1.73%、APD=29.76%）卫星数据和实测数据的一致性相对较好，且比在A、B 类水体（APD 值均大于30%）的表现更好；565 nm 波段，在A 类水体（PD=32.36%、APD=30.68%）卫星数据表现为高估，在B、C、D这3种水体类型中APD值均小于23%，卫星数据和实测数据一致性较好；在670 nm 波段，4 种水体类型APD 值均在45%—75%，PD 值均小于-45%，卫星数据在4 种水体类型中均表现为显著低估。COCTS 不同波段Rrs 产品在4 类水体的精度亦存在差异。

图4 4种水体类别中卫星与实测数据单波段遥感反射率散点图Fig.4 Comparison of COCTS and in-situ Rrs in each band of each water type

4 讨论与分析

本文对匹配的AERONET-OC 数据和COCTS 数据分波段进行了时间序列对比分析（图5）。在整体上，卫星数据和实测数据的散点交错分布、数据值相近，并且随时间序列具有相似的变化趋势，COCTS 数据和实测数据具有较好一致性。但在2020年9月15日之后，COCTS 数据相较于AERONET-OC 数据始终表现为低估且COCTS 数据在412 nm 和443 nm 多为负值。经检查原始数据发现A、B、C这3种水体类型在该时间段内无有效匹配数据，该段时间全部为D 类水体（图6）。在剔除了该段数据后，D 类水体各波段散点图如图7，与图4中D类水体统计数据相比，各波段APD值减小均不超过5%，卫星数据和实测数据间R 值和PD 值变化也不大；同时，在D 类水体获得有效数据的其他时间段中，在412 nm 和443 nm 波段的COCTS 数据也有较多负值出现，在490 nm、520 nm、565 nm、670 nm 波段COCTS 的数据低估现象也普遍存在。因此，本文认为2020年9月15日之后时间段的数据同D 类水体的其它时间段相比无明显异常。

图5 不区分水体类别的卫星和实测数据各波段Rrs时间序列对比图Fig.5 Comparison of Rrs time series of COCTS and AERONET-OC for each band without distinguishing water types

图6 D类水体的卫星和实测数据各波段Rrs时间序列对比图Fig.6 Comparison of Rrs time series of COCTS and AERONET-OC for each band in class D water type

图7 卫星与实测数据单波段遥感反射率散点图（D类光学水体）Fig.7 Comparison of single-band Rrs between COCTS and AERONET-OC of optical water in Class D

Chen 等（2021）研究发现在水体极为清洁的南太平洋海盆区域，COCTS 的Rrs 产品在蓝光波段的不确定性小于5%，卫星Rrs 数据和实测数据具有较好的一致性。而本文所用的AERONETOC 站点主要分布在近海区域，因近海的水体悬浮泥沙浓度相对较高，导致近红外波段的离水辐亮度显著大于0，从而导致大气校正过程中气溶胶散射贡献被高估，使得反演Rrs 数据出现低估问题。Zibordi等（2006）和Hlaing等（2013）利用AERONET-OC 实测数据分别对MODIS、VIIRS 的归一化离水辐亮度（Lwn）产品进行了评价，发现在浑浊水体，两颗遥感器在412 nm、443 nm 附近波段均出现负值，存在低估，在670 nm 附近波段表现为低估，在490—565 nm 的波段，两颗遥感器的反演数据和实测数据具有较好的一致性，这与本文对COCTS的检验结果表现一致。

5 结 论

本文利用全球12个AERONET-OC 站点实测数据对HY-1C/COCTS 业务化Rrs 产品进行了精度评价。本文将实测光谱水体分为A（清洁）、B（比较清洁）、C（轻微浑浊）、D（比较浑浊）共4 种水体类型。在4 种水体类型中，A、C 类水体R值分别为0.879 和0.780，B、D 类水体R值分别为0.680 和0.690，卫星Rrs 数据和实测Rrs 数据相关性较好。在A 类水体卫星和实测数据PD 值为6.79%，APD值38.79%，卫星数据相较于实测数据轻微高估。在B类水体卫星Rrs数据和实测数据PD值为18.73%，APD 值小于45%，卫星数据略微高估。在C 类水体，412 nm、443 nm 波段出现遥感Rrs 数据为负值的问题，PD 值为-14.38%，APD 值为40.85%，卫星数据存在轻微低估。在D 类水体，412 nm、443 nm 波段存在较多Rrs 为负值的散点，卫星Rrs数据和实测数据PD 值为-32.35%，APD 值47.14%，卫星数据显著低估。

COCTS各个波段在4种水体类型的表现也存在差异。在412 nm 和443 nm 波段，A 类水体中卫星Rrs 数据和实测数据一致性较好，而在B、C、D 这3 类水体卫星数据和实测数据一致性相对较差。在490 nm波段，A、B、C这3种水体类型中卫星和实测数据APD 均小于30%，一致性相对较好；在520 nm 波段，COCTS 在C、D 类水体中卫星数据和实测数据一致性相对较好，且一致性表现表现好于在A、B 类水体；在560 nm 波段，除A 类水体外，在其他3类水体APD值均小于23%，卫星数据和实测数据一致性较好；然而，在670 nm 波段四种水体类型的PD 值均小于-45%、APD 均大于45%，卫星Rrs 数据和实测一致性较差，遥感Rrs 数据严重低估。由于AERONET-OC波段和COCTS存在差异，可能会导致评估误差存在高估，未来需要使用连续光谱的实测数据进一步评价COCTS产品精度。

志 谢感谢国家卫星海洋应用中心提供HY-1C/COCTS Level-2 数据产品，感谢Joji Ishizaka，Giuseppe Zibordi，Marco Talone，Young-Je Park，Burton Jones，Matthew Ragan，Bill Gibson，Sherwin Ladner 提供的ARIAKE_TOWER，Casablanca Platform，Galata Platform，Helsinki Lighthouse，Irbe Lighthouse，Gloria，Gustav Dalen Tower，Section-7 Platform，Venise，Socheongcho，USC SEAPRISM，WaveCIS Site CSI 6 站点的AERONET-OC 实测水体光谱数据。感谢卫星海洋环境动力学国家重点实验室卫星地面站和海洋遥感数据在线分析平台（SatCO2）提供数据收集及处理帮助。