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宏观上,如何评估卫星气溶胶算法精度

技术文档 admin 1236次浏览 已收录 0个评论

有一类论文是评价算法精度的,得益于NASA遍布于世界各地的Aeronet站点,可以精确获得气溶胶光学厚度以及四个波段的多种气溶胶物理、光学等特性参数,使得评估卫星反演AOD产品成为一大主要方向。已经发表的论文包括MODIS的各种气溶胶产品、VIIRS产品以及Himawari-8产品等等。评估的参量主要有绝对误差、相对误差、相关性、期望误差、时序对比、均值趋势对比等等。
然而这主要关注“微观”上的验证,宏观上,如何进行评价呢?以下仅为个人看法。
1 连续性
反演值的连续性是评价算法的重要指标,但这很大程度上取决于程序的实现上,如果反演值都不连续,那么这本身存在一个很大的问题,是自身矛盾的问题:

图1 连续性

比如上面这张图,很难说这个算法是成功的,当然这涉及到海上与陆上气溶胶算法,如果你说陆上正确,那么与它相邻的海上是错的,相反亦然。
2 气溶胶反演的低值
反演的低值在气溶胶算法中很关键,因为在低气溶胶时,气溶胶起次要作用,主要是地表的作用,地表反射率的精度直接关系气溶胶的精度。


图2 反演低值对比

上边是JAXA的结果,下边边是我的结果(2019年算法),可以看到这一块的反演值是很低的,JAXA的结果得到很多“空值”,而这块是晴空,是完全可以正确反演的,这样无形之中就缺少了很多值。
3 反演的稳定性
反演的稳定性在Himawari-8表现在一天不同时刻反演值的连续上,一般来说,AOD的变化在时间上是连续变化。


图3 时序稳定性对比

上图是我的算法(2019算法),下图是JAXA算法,如果连续看这个动图的蒙古、陕西的部分,你会发现JAXA算法(下图)在中间一段时间跳变的很厉害。我个人猜测原因是这个算法在解决BRDF问题出现了偏差,而我的BRDF假设则避免了这个问题。
4 反演的范围
反演的范围也是非常关键的,众所周知,暗目标算法在城市、沙漠、戈壁、中国北方冬季都是无法反演的,而深蓝算法则无此限制。我最近改进了新的算法相对于2019的算法着重解决了这个问题。


图4 反演范围

上边是真彩图,下边是反演结果,可以看到是晴空“全反演”。
5 多特性反演
多气溶胶特性反演主要是为了后续的产品的生产,比如大气校正,不仅要提供气溶胶光学厚度,还需要其他特性参数,一些算法是提供AE指数,如JAXA产品,一些算法是提供SSA,比如DB,一些算法提供FMF,比如DT。我的新算法主要提供SSA,在某些情况下提供FMF(还在开发中。。。)

图5 SSA参数

上图是反演得到的SSA参数,这个参数像其他成熟气溶胶产品一样,验证精度不高,还需改良。

6 其他参数,如云掩膜精度、高气溶胶负载情况、反演负值的处理情况且听下回分解。

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