应用效果评估基于水上法的四种典型估算遥感反射率方法的

李尉尉，李铜基，朱建华，韩冰，郭凯，贾迪

（国家海洋技术中心，天津 300112）

水体表观光学参数（AOP），如归一化离水辐亮度Lwn（λ）、遥感反射率Rrs（λ），是海洋水色遥感的基础物理量，是水体色素成分的光学辐射表现。准确获取离水辐亮度、遥感反射率等参数有利于生物光学算法、大气校正算法的开发以及对星载遥感器的辐射校正及其数据产品的真实性检验（李铜基等，2003）。水上法（Above-water method，亦也称水面之上法）和水中法（In-water method，亦称为剖面法）是测量离水辐亮度的两种方法。水中法测量海水各深度的上行辐亮度，通过对上行辐亮度随深度的分布特征分析，将其外推并传出海面，得到离水辐亮度；而水上法直接观测海面的辐亮度，在进行耀斑校正后，得到离水辐亮度。

与水中法观测设备及其部署的要求相比，水上法的要求更易实现，操作更为便捷，可实现走航自动观测和平台无人值守连续观测。此外，采用水上法直接对海面辐亮度进行观测，可更好地模拟卫星对海洋的观测，特别适合对近岸Ⅱ类水体甚至层化效应明显的水体的光学特性测量。如Zibordi 等（2004） 把一种改良的全自动商业太阳光度计（SeaPRISM）应用于AFRONFT-Ocean Color 系统，并将一年的时间序列数据（各种太阳高度和环境条件情况）与同时进行的水中法测量数据进行比较，其结果表明，水上法的仪器可独立测量并可用于替代定标（Hooker et al，2002；2014）。基于水上法的仪器设备可实现自动连续观测，获取海量数据，但其不可避免地受到太阳耀斑、白沫等环境因素的影响，因此基于定点自动连续观测对水上法数据处理提出了更高的需求和要求。

目前，国内基于船舶站位观测的水上法数据处理多是参考NASA 海洋光学规范（第四版） （Fargion et al，2003）以及国标《海洋调查规范第5 部分：海洋声、光要素调查》 （国家海洋局，2008），不能满足定点自动连续观测。针对这一情况，本文分析了目前国际主流的几种水上法处理算法，如M99（Mobley et al，1999）、R06（Ruddick et al，2006）、G01（Gould et al，2001）、L10（Lee et al，2010）等，以现场实测数据为例，探索适合我国水体类型特点的简单、快捷、准确的水上法数据处理方法，形成业务化数据处理流程，为我国在建的海洋水色长期自动观测场点提供支撑，也为进一步改进提供了方法和思路。

1 四种典型的水上法数据处理方法原理

在严格遵循观测几何，并避免白帽、太阳耀斑、船舶等上层建筑污染及其它环境影响的前提下，水上法观测的海面总辐亮度Lt可表述为：

式中，Lw（λ）是离水辐亮度；ρ×Li（λ）为反射天空光的辐亮度贡献，ρ 是水气界面反射系数，Li（λ）是天空光的辐亮度；ε×Ed（λ）为残余太阳耀斑的辐射贡献，Ed（λ）是海面入射总辐照度。对（1）式进行简单的转换，即可得到水上法估算遥感反射率原理方程：

由此可见，水上法估算遥感反射率的最大难点是对海面反射率ρ 和ε 的估算，即从海面观测Lt（λ）中去除海面反射的天空光和残余太阳耀斑。而对该过程的不同处理，构成了不同的水上法处理方法（Garaba et al，2013）。对于平静海面，ρ 为海面的菲涅尔反射率（约3%）。但海面通常由于风的作用呈“风粗糙”状态，所以ρ 取决于风速W。Mobley 等（1999）利用辐射传输模型，计算并分析了ρ 与风速、太阳天顶角以及与观测天底角和相对方位角的关系，给出了精确的ρ 查找表（LUT），同时认为，当观测几何满足（40°，135°）时，风速小于5 m/s 或阴天条件下，ρ 取0.028（Mueller et al，2002），该方法本文称为M99 方法。该方法认为残余太阳耀斑的修正采用ε=Rrs（750）。Ruddick等（2006）简化了ρ 的查找表，将ρ 近似为仅与风速有关，即ρ=0.0256+0.00039W+0.000034W2，其中W 为风速（m/s）。该方法（本文简称为R06 方法）是在M99 方法的基础上，加上云量的估算模型，即认为在阴天条件下，ρ 取常数0.025 6，并给出阴天的判断条件为Li（750）/Ed（750） ≥0.05。该方法较M99 方法在阴天的判定上给出了量化的标准。在残余项ε 的估算方面，其研究结果为：ε=[α × Rrs（780）- Rrs（720）]/α- 1，其中α = 2.35（Hommersom et al，2012）。Gould 等（2001） 认为，海面反射率可简单地取0.021，而因海面粗糙产生的剩余天空反射贡献以及残余的太阳耀斑贡献均归入ε 项。Gould 的研究（本文简称为G01 方法）致力于ε 项的估算与修正，他假设在715～735 nm 光谱范围，水体的色素及CDOM 的吸收可忽略，即主要为纯水的吸收关系，同时，在这个窄波段内，后向散射系数无光谱变化。在没有现场固有光学参数测量的情况下，ε 可由式（3）估算：

式中，Trs（λ） =Lt（λ）/Ed（λ），Srs（λ） =Li（λ）/Ed（λ），aw（λ）为纯水吸收系数。

式（4）中，aph（440）、adg（440）、bbp（440）分别为参考波段440 nm 的色素吸收系数、非色素颗粒及黄色物质的吸收系数、颗粒物后向散射系数。建立目标函数（Lee et al，2010）：

从上述对四种典型水面之上数据处理方法原理的介绍可见，M99 和R06 方法致力于对粗糙海面天空光反射率的估算，建立ρ 与海面风速、云量等的关系模型。在残余太阳耀斑修正方面，这两种方法采用较为简单的经验模型。G01 和L10 方法假设把海面分为平静和粗糙两部分，平静海面的反射率直接取特定观测几何情况下的菲涅尔反射率，这两种方法更致力于对天空光经粗糙海面反射的贡献与残余太阳耀斑共同构成ε项的估算。

2 应用效果评估

2.1 试验仪器及数据

本文利用2018 年9 月开展的现场海洋水色测量试验（航次代码HY-1CIOT2018）数据来评估上述四种方法的应用效果。在HY-1CIOT2018 航次试验中，由舟山沿岸线开赴南海主试验区，沿途进行了13 个站位测量。在主试验区进行了63 个站位测量。图1 给出航次测量的站位。测试各站位采用水上法和水中法同步计算遥感反射率（Rrs）。水上法采用高光谱SAS 仪器（Satlantic 生产，光谱范围为360～800 nm），而水中法采用14 通道剖面仪MicroPro（Satlantic 生产，配置波段412、443、490、510、520、533、555、565、590、625、665、700、780 和865 nm）。

利用HY-1CIOT2018 航次全部76 个站位的SAS 测量数据对上述四种方法进行应用效果评估。由于M99 方法对残余耀斑修正的假设局限性较大，因此，在本文评估中，采用R06 方法对残余耀斑的修正方法进行替代。在天气的判定上，采用R06方法，即Li（750）/Ed（750）≥0.05 为阴天。图2（a）、（b）、（c）、（d）分别为M99、G01、R06、L10 四种方法计算得到的76 个站位的Rrs 光谱图，可见，四种方法计算Rrs 的一致性较好。

2.2 四种方法的差异性分析

为了分析四种方法计算Rrs 的差异，本文引入变异系数（CV）。CV 为四种方法计算Rrs 的标准偏差除以四种方法估算Rrs 的平均值，考虑到600～800 nm 波段范围相比可见光波段的遥感反射率量值偏小，信噪比不好，两者用CV 方法统计结果意义不大，且生物光学算法主要依据600 nm 之前波段，所以取360～600 nm 的平均值。

由图3 给出的四种方法计算Rrs 的CV 可见：四种方法计算Rrs 的差异性，除个别站位外，基本在15 %以内，其中有80 %站位在10 %以内，47 %站位在5 %以内。而对于沿岸站位（如Test01-NH02 站位），因Rrs 数值较大，差异性均在5%以内。

图1 HY-1CIOT2018 航次试验站位图

图2 四种方法计算Rrs 的结果。

图3 四种方法计算Rrs 的差异性

图4 四种方法相对平均值的偏差

由于水上法测量受环境条件影响较大，现场各站位测量条件各异，表1 按照Srs（750）为天气判别条件，并考虑观测时太阳天顶角（SunZ）的差异，给出Srs（750）是否大于0.05 以及SunZ 是否大于60°分四种情况分析各方法的差异性。由表1可得，SunZ ＞60°，即太阳天顶角过大时，四种方法的差异性增大，而Srs（750）＞0.05，即在阴天情况，差异性有小幅增大。

表1 不同天气状况、不同太阳天顶角下变异系数的统计分析

2.3 与剖面仪水中法计算Rrs 的差异性分析

在HY-1CIOT2018 航次中，共在73 个站位进行了SAS 和MicroPro 的同步测量。根据剖面仪水中法测量原理（Mueller et al，2002），在假设观测深度水域内水体光学特性均匀的条件下，利用在不同深度Z1、Z2上测得的水体上行辐亮度Lu（λ，Z1）和Lu（λ，Z2），可计算得到水体上行光谱辐亮度的漫衰减系数KL（λ），再根据某深度的上行辐亮度数据即可外推得到离水辐亮度，进一步计算可获得遥感反射率（李铜基等，2004）。图5 给出四种水上法计算Rrs 与水中法计算Rrs 的变异系数分布，此时，变异系数CV 取为四种方法计算Rrs 与水中法计算Rrs 的标准偏差，除以水中法计算的Rrs，并取600 nm 之前通道的平均值。

图5 四种典型水上法与水中法计算Rrs 的差异分布（全部73 个站位）

由图5 可见，四种方法计算的Rrs 与水中法计算结果的差异分布趋势大体一致。有约75%的站位差异在15%以内；差异在10%以内的站位约占总站位的60%以上；其中，R06 和L10 方法效果相对更好，有1/3 以上站位的差异在5%之内。

由于在近岸水域水光学特性垂直结构复杂、光能量随深度衰减快等因素造成水中法测量的外推误差较大，同时考虑到水上法易受测量环境影响，所以我们去除近岸站位和测量时太阳天顶角大于60°的站位，对剩余46 个站位给出四种方法与水中法计算Rrs 的差异分布，如图6 所示。由图可见，在较好的比对环境条件下，水中法与水上法的差异明显减小，差异性在70%左右的站位在10 %之内，特别是R06 和L10 方法的效果略好，有45 %和43 %的站位差异性在5%之内。图7 给出R06 和L10 方法与水中法计算Rrs 的比对散点图，可见，在较理想条件下，水中法和水上法得到Rrs 的一致性很好。需说明的是，图中有两个站位的值偏离1 :1 线较远，因为其中一个站位在测量时船舶摇晃剧烈，观测几何不稳定，影响了水上法测量效果；另一站位在测量时因为云覆盖情况导致环境光场变化，影响了水上法测量结果。

图6 四种典型水上法与水中法计算Rrs 的差异分布（去除近岸和SunZ>60°后的46 个站位）

图7 水上法与水中法计算Rrs 的比对

3 结论

水上法是重要的也是目前国内应用广泛的测量水体表观光学参数的方法。本文在简要介绍M99、G01、R06 和L10 四种典型水上法计算Rrs 方法原理的基础上，利用HY-1CIOT2018 航次现场观测数据，对这四种数据处理方法的应用效果进行评估分析。

用SAS 实测的全部76 个站位数据，对比分析了四种方法结果的差异性以及不同太阳天顶角和云况条件的差异分布。利用SAS 和MicroPro 同步观测的全部73 个站位数据，分析了四种方法与水中法计算Rrs 的差异性，以及不同水体和太阳天顶角条件的差异分布。结果表明：

（1）四种方法计算Rrs 的差异性不大，有80%站位的差异在10 %之内。L10 方法的结果最为接近四种方法计算的平均值，R06 方法的结果与L10的大体相当。

（2）在近岸站位，由于Rrs 数值较大，四种方法计算Rrs 的差异很小，均在5%之内。但在与水中法的对比中，差异较大，这主要是由于近岸水域水光学特性垂直结构复杂、光能量随深度衰减快等因素造成了水中法测量的外推误差偏大。

（3）在太阳天顶角较大时，四种方法计算Rrs的差异增大，而通过与水中法对比研究可见，R06和L10 方法在处理粗糙海面天空和太阳耀斑修正方面略优。

（4）天空云量情况是影响水上法测量的重要因素，本文仅分析了阴天（Srs（750）＞0.05）及晴天两种情况下四种方法计算Rrs 的差异性。由于四种方法对阴天时ρ 取值的设定不同，使得差异略大。但从水上法测量原理分析，对于天空光辐亮度相对较大时，这种差异会明显增大。

（5）L10 方法在多个方面呈现较好的稳健性，但其实现的复杂性较大、耗时较长，对于走航和无人值守连续观测的适用性欠佳。M99 方法最为经典，但在残余太阳耀斑的处理上仍需完善。R06 方法与M99 一样依赖于现场风速的测量，其简化了查找表，可实现快速处理，但同时也因简化掉太阳天顶角的修正，限制了其在较大太阳天顶角时的应用。

由于本文仅利用HY-1CIOT2018 航次的数据进行四种方法的应用效果评估，具有一定局限性。下一步将在数据量和环境条件（如云况描述等）分析等方面不断积累和进一步分析评估。

致谢：感谢HY-1CIOT2018 航次全体试验队员的辛苦付出！