基于多源遥感数据的地表净辐射反演算法研究

全球地表辐射平衡的研究是全球变化形成和变化的基本驱动力，直接决定了碳、水物质循环等，它是一系列全球变化问题的基础。本项目拟选择多源卫星遥感数据(极轨和静止)进行地表净辐射及净辐射四个分量(下行短波辐射、上行短波辐射、下行长波辐射和上行长波辐射)的反演算法及建模方法研究。通过比较现有地表辐射参量估算方法和模型的优势与缺点，综合其优点发展适应不同地表、全天候状况下的地表辐射反演算法集。由于多源卫星遥感数据的时空分辨率、光谱分辨率、定标及定位精度的影响，地表辐射参量反演结果必然存在差异，通过对不同卫星辐射反演结果的比较，采用统计、优化、及贝叶斯理论融合得到时空分辨率更高、精度更高的地表辐射特征参量，并对反演结果进行精度评定和像元级质量控制标识。

全球地表辐射平衡的研究是全球变化研究的基础，直接决定了碳、水物质循环等，它是一系列全球变化问题研究的基础。本研究针对多源遥感数据，反演地表短波、长波和净辐射参量，主要的研究计划要点包括：地表长、短波以及净辐射反演算法研究；多源数据融合方法研究；辐射算法精度验证及分析。本项目的主要研究成果主要包括：利用多源极轨卫星和静止卫星数据基于改进的查找表方法生产了空间分辨率为五公里和时间分辨率为3小时的全球陆表下行短波辐射和光合有效辐射数据，该数据的时间跨度为2008年至2010年；提出了利用MODIS数据驱动基于贝叶斯模型平均模型方法估算地表下行长波辐射的反应算法；发展了利用人工神经元网络和GRNN方法估算地表净辐射的反演算法。申请人在项目实施过程中将多源数据融合和算法集合的思想引入到地表辐射参量反演当中，主要表现为：利用多源遥感数据反演陆表下行短波辐射和利用算法集合（贝叶斯模型平均）反演地表下行长波辐射。针对提出的反演算法项目申请人利用全球地面观测辐射数据对下行短波辐射、长波辐射和净辐射反演结果进行了验证，验证结果表明：利用多源遥感数据基于查找表方法可以反演时空连续的高时空分辨率和高精度地表下行短波辐射和光合有效辐射，且反演精度优于或与现有的辐射产品的反演精度相当；利用多算法集合的思想可有效提高地表长波辐射反演精度；基于General Regression neural networks (GRNN)方法可以反演高精度的地表净辐射。本项目的实施为地表辐射参量高精度反演提供了又一切实可行的途径，同时基于相关算法生产的辐射数据可以为大气、陆面模型提供所需的高精度的辐射驱动数据，可以为全球变化相关研究提供可靠的辐射数据资料。