关于地表反照率遥感反演的几个问题_王介民
第19卷 第5期遥 感 技 术 与 应 用
V ol . 19 N o . 5关于地表反照率遥感反演的几个问题
王介民1, 高 峰1, 2
(1. 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所, 甘肃兰州 730000; 2. 中国科学院资源环境科学信息中心, 甘肃兰州 730000) )
摘要:分析了地表反照率对陆面辐射能收支以及区域和全球气候的影响, 强调了地表反照率是遥感反演陆面参数时的第一重要参数, 地表反照率或多波段遥感中不同谱段的地表反射率的准确反演常常是准确估算其它陆面参数如植被和土地利用/土地覆盖等状况的先决条件。在对当前关于反照率的概念及容易混淆的术语进行阐述和说明的基础上, 简述了遥感反演地表反照率的步骤和主要难点的解决方法, 进而对常用陆面过程模式计算地表反照率的过程作了分析, 并将其结果与M ODIS 有关产品进行了比较, 强调了遥感与陆面过程模式和气候模式的结合。关 键 词:地表反照率; 二向反射分布函数; 地面能量收支; 陆面过程模式; 遥感中图分类号:TP 79 文献标识码:A 文章编号:1004-0323(2004) 05-0295-06
此还会有进一步说明。
其实, 地表反照率的重要性远不止此。从影响局地乃至全球气候的陆面过程分析, 地表反照率是对陆面辐射能收支影响最大的一个参数。地面吸收的净辐射能(R n ) 可以表示为:
R n =R S ↓(1- ) +(R L ↓- T s )
4
1 引 言
反照率似乎是一个教科书上早已讲述过的基本概念, 然而在卫星遥感日新月异地发展和广泛应用的今天, 却时时出现许多混淆和困惑。地表反照率的
遥感反演, 经过多年的实验研究已经有了一些成熟的算法, 但其精确估算依然存在诸多困难。
概念上, 反照率(albedo ) 是对某表面而言的总的反射辐射通量与入射辐射通量之比。一般应用中, 指的是一个宽带, 如太阳光谱段(～0. 3-4. 0 m) 。对多波段遥感的某个谱段而言, 称为谱反照率(spectral albedo ) 。这都是指向整个半球的反射。对某波段向一定方向的反射, 则称为反射率(reflectance ) 。
以下是关于地表反照率(反射率) 的几个问题的讨论。
(1)
其中:R S ↓为太阳总辐射, 与当地的经纬度、时间以及天空云状况等有关。 为地表反射率, 是太阳谱段的地表反射率的积分。R L ↓为大气向下的长波辐射, 是大气温湿廓线和云状况的函数。 T s 为地面向上的长波辐射, 其中 为地表比辐射率, 为斯忒藩-波尔兹曼常数, T s 为地表温度。
(1) 式右边第一项是短波净辐射(R n S ) , 第二项是长波净辐射(R nL ) 。为了解各有关量的大小, 图1给出一个有代表性的实例。这是高原地区短草地上夏季一个晴天(下午略有云) 的日变化观测。由图1可见, 由于大气和地表的温度差异相对较小, 大气向
4
下的长波辐射和地面向上的长波辐射(R L ↓= T s ) 量值接近。长波净辐射总的来说是一个小量(绝对值
4
2 为什么把地表反照率称为遥感反演
中的第一重要参数?
狭义上说, 地表反照率或多波段遥感中不同谱段的地表反射率的准确反演, 常常是准确估算其它陆面参数如植被和土地利用/土地覆盖等状况的先决条件。以下关于地表反照率反演方法的介绍中对
不大于短波净辐射的1/5) 。地面所吸收的净辐射主要由短波净辐射R S ↓・(1- ) 提供。
很明显, 地表反照率的影响是第一重要的。对这块草地, 白天的绝大多数时段, ≈0. 15, 即净辐射大
收稿日期:2004-07-25; 修订日期:2004-08-28
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区云量的减少会使得太阳辐射增加, 净辐射加大, 存在一个负反馈作用。在正负反馈作用并最终形成一个稳定状态的过程中, 地表反照率起着关键作用。
图1 高原地区短草地上夏季一个晴天(下午略有云)
各辐射分量和地表反照率的日变化
以上分析可见, 地表反照率是制约地面辐射能收支的基本因子, 从而在地面能量平衡分析、天气气候预测和全球变化研究中有广泛的应用。由于卫星遥感有较好的全球覆盖度和时间重复特性, 反照率
的空间观测即利用卫星遥感资料进行反演, 必然引起极大的关注。
约是由80%～85%的太阳总辐射提供的。这其实是大部分植被下垫面( ≈0. 1～0. 18) 的情况。对裸地, 特别是沙漠半沙漠地区, ≈0. 25～0. 35, 地面净辐射就可能减少1/3到一半。对冬季或极地和高原地区广为分布的积雪(或积冰) 下垫面, 地表反照率随雪龄和粒度等变化很大。新鲜雪面的反照率可高达0. 9, 融化雪面约为0. 4, 脏雪面的反照率可低至0. 2。较小的反照率估算误差, 会带来大的地表能量估算错误。这样, 实际观测积雪地区的反照率, 而不是采用简单的气候平均值, 就显得十分必要。
地面吸收的净辐射, 在地气能量交换过程中, 进而分配为三个热通量:
(2) R n =G +H +LE
其中:G 是向下的土壤热通量, H 为向上的感热通量, E 为地面蒸发蒸腾速率, L 为蒸发潜热。一般来说, 特别是日平均, G 是一个不大于0. 1・R n 的小量; 而感热和潜热(L E ) 通量, 则对区域以至全球气候有巨大影响。地面释放的感热加热地面以上的空气柱, 使行星边界层变暖。土壤水分蒸发和植物蒸腾消耗潜热, 由之产生的水汽会借助对流作用输送到较高的大气层中, 进而凝结释放潜热, 在本地区或其它地区上空形成云和降水。
地表反照率对区域乃至全球气候的影响, 还可以通过干旱半干旱区反照率和气候的反馈来说明(图2) 。干旱区反照率的增加, 会造成净辐射的减小, 相应地, 感热通量和潜热通量减少, 进而造成大气辐合上升减弱, 云和降水减少, 土壤湿度减小的结果又
3 对地表反照率这一基本概念的理解
为什么会产生混淆和困惑?
人们对地表反照率的了解最初是通过观测得到的, 即在地面以上某高度, 用一个朝上的短波辐射表测量向下的太阳直接辐射加上大气对太阳光的半球散射(漫射辐射) , 用另一个朝下的短波辐射表测量地面向上的半球反射辐射。后者与前者通量之比即为当地的地表反照率。
在由卫星观测反演地表反照率时, 大多数星上辐射仪只能观测偏离天顶的某一个或几个固定方向上的反射率。而反照率是反射率对所有观测方向的积分。由于卫星天顶角有时很大, 因而地物(和大气) 对入射光和反射光的“方向性特征”这一问题就变得非常突出; 地表一般不再能当作各项同性的朗伯体来处理。对于这个困难, 不同作者对不同问题或不同卫星采用不同的处理方法, 文献上出现了许多有关反照率的术语, 如英文的“Planar albedo ”, “Spherical albedo ”, “Local albedo ”, “Global
, “albedo ”DHR (Directional hem ispherical ) , “, “albedo ”Bi -hem ispherical albedo ”Black -sky albedo ”, “White-sky albedo ”, 等等。对同一英文术语的汉译也有多种, 如将EOS/M ODIS 常用的
出反照率’或‘黑空反照率’等。这难免给初学者带来混淆和困扰。同一过程出现不同术语, 同一术语用了好多年却似乎缺乏确切的定义。这种现象在科学史上几乎是司空见惯的。
物体反射的方向性特征, 历来用汉译为‘双向反射分布函数’的BRDF 描述。这个30年前出现的听起来非常难懂的专业术语, 其实说的是我们每天都能看到的事实, 即同一物体表面受不同方向光照或从不同方向观察时是不同的。李小文建议用更为拗口的‘二向反射’代替‘双向反射’的译名, 可能有助于对有关问题的理解。BRDF (用R 表示) 指的是( i , i ) 方向的入射辐射在( v , v ) 方向反射的比分。对一个小地面元, 如果( i , i ) 方向的入射光为
i , i ) , 则在( v , v ) 方向的卫星辐射仪观测到的L i (
〔1〕
况。
地物表面的BRDF 还与表面材料的波谱特征和空间结构有关。多年来, 以不同地物(裸地, 植被等)
为目标, 通过大量实际观测的统计分析, 以及辐射传输和几何光学的理论分析, 研究地物结构参数与其表面的二向性反射分布特征, 已建立了多种BRDF 物理模型。这些模型, 繁简各异, 有不同适用领域, 详细情况可参阅文献〔1, 2〕。在利用卫星观测资料反演地表反照率的过程中, BRDF 显然是一个需要预先确定的函数。近年来, 新一代的对地多角度观测仪器搭载的卫星平台陆续升空, 如EOS /M ISR 可同时进行4个波段9个角度的观测, 为地面目标的三维空间结构参数的定量遥感, 包括地表反照率的反演, 提供了新的途径。
辐射值为(不计大气影响) : L v ( v , v ) =
∫∫L ( , )
i
i
i
2 /2
4 利用卫星遥感反演地表反照率的主
要难点何在?
(3)
卫星遥感仪器并不直接测量地表反照率, 而是来自一定方向的地球系统(包括地面和大气) 的辐射。前者是通过一系列对原始遥感数据的处理(‘反演’) 得到的。有关处理步骤及主要难点的解决方法简述如下(图3) 。
R ( v , v ; i , i ) cos i sin i d i d i
对该地面元, 总的入射辐射(E i ) 和总的反射辐
射(E r ) 可分别表示为:
∫∫L ( , ) cos sin d d E =∫∫L ( , ) cos sin d d
E i =
r
i
i
i
i
i
i
i
2 /20
v
v
v
v
v
v
2 /2
(4) (5)
v
按定义, 地面反照率表示为:
≡
r
E i
(6)
它既不是入射方向也不是反射方向的函数。但实际上, 如图1所示, 在太阳高度角较小时地面反照率并不是常数。简单情况, 如只考虑太阳直接辐射(不计天空漫射) , 则有:E i =L i sun cos i (7) 此处 i 为太阳天顶角, sun 为地球看到的太阳立体角。由式(4) ～(7) 简单推导可得:
r
( i , i ) =
E i
=
由上式可以看出, 反照率的确随( i , i ) 而变化。
应当注意, 式(8) 所示的R (即BRDF ) 在所有反射方向上的积分, 就是近年来许多文献上所谓的‘定向半球反照率’, 或‘直入扇出反照率’, 亦即M ODIS 的‘, 表示天空除去太阳直射光Black -sky albedo ’外, 没有散射辐射(是黑色的) 。上式再对入射天顶角 i 从0到 /2积分, 即得到所谓的‘双半球反照率’, 或
‘扇入扇出反照率’, 亦即M ODIS 的‘White-sky ∫∫R ( , ; , ) co s sin d d
v
v
i
i
v
v
v
v
2 /2
(8)
(1) 辐射校正。将卫星辐射仪各波段观测的原始DN 值, 按用户手册、文件头说明或其它更可靠方法, 转换为辐射值(Wm -2sr -1) 。这是遥感信息定量化的前提, 遥感数据的应用在很大程度上取决于遥感辐射仪的定标精度。此外, 由于最终目的是反演地表反照率, 在辐射校正之前要对图像作去云处理。
(2) 大气校正。以上所得是卫星观测的大气顶(TOA) 的辐射值, 包含了地面以上大气分子和气溶
一直是个较大的难点。近20年来, 基于大气辐射传输理论和实验研究, 已经建立了许多大气校正模式, 并广为应用, 如6S, M ODT RAN, AT COR 等, 但问题常常在于我们缺乏模式较好运行所必须的实际大气温湿廓线和气溶胶分布的观测资料。简单情况下可采用模式附带的标准大气或气溶胶气候资料; 或者, 采用‘不变目标法’、‘暗目标(像元) 法’等方法, 从遥感图像自身信息直接估算大气中水汽和气溶胶的空间分布。EOS/M ODIS 有较多且谱分辨率很高的波段, 可生成多种专用产品, 如气溶胶(产品M OD -04, 由波段1～7) , 大气可降水量(产品MOD -05, 由波段17～19) 等, 可用以作大气校正计算地表谱反射率(产品MOD-09) 。利用多光谱或高光谱辐射仪的特定波段直接探测大气参数, 以进行较准确的大气订正, 应当是将来的一个重要方向。
(3) 各向异性校正。前已述及, 由于地表(谱) 反照率是对各观测角的反射率的积分, 而卫星仅在某一个或几个角度作观测, 故由步骤(2) 得到的地表谱反射率计算反照率必须应用BRDF 模型作各向异性 bs ( i , ) =f
iso
校正。忽略这一点, 即地面朗伯假设, 会带来大于10%的误差。各向异性校正的难点在于适当的BRDF 模型及有关参数的选择, 这里以较成熟的
EOS /M ODIS 算法为例说明。M ODIS 数据处理算法Ambrals (Alg orithm for M ODIS Bidirectional Reflectance Anisotro pies of the Land Surface) 采用基于互易原理的Ross Li 核驱动模型, 用有一定物理
1〕
意义的核的线性组合来拟合地表的二向性反射〔:R ( v , i , , ) =f
f
is o
( ) +f vol ( ) ・K vol ( v , i , , ) +( ) ・K g eo ( v , i , , )
(9)
geo
其中包含3个参数(f ) , 两个核函数(K ) 。K vol 称为RossT hick 体散射核, 根据对浓密冠层均匀叶角分布下的辐射传输理论近似分析得到; K geo 称为L iSpar se 几何光学核, 描述稀疏非均匀分布的树冠或其它互不遮蔽的地表粗糙元情况。由M ODIS 观测可得到R , 核函数是已知的, 则可根据(9) 式拟合得到3个参数f iso , f vol , 和f geo 。进而, 上节所述的
〔3〕Black-sky 反照率 bs 可由下式计算:
vol
( ) +f vol ( ) ・h vol ( i ) +f
geo
( ) ・H g eo ( i ) =f iso ( ) +f ( ) ・(-0. 007574-0. 070987・ i +
(10)
2
323
0. 307588・ i ) +f geo ( ) ・(-1. 284909-0. 166314・ i +0. 04180・ i )
White-sky 反照率 ws 由 bs 对 i 积分得到:
ws ( ) =f iso ( ) +0. 189184・
) -1. 377622・f geo ( ) f vol (
(11) (12)
谱反照率 ( i , ) 可由二者组合计算。 ( i , ) =(1-S ) ・ bs ( i , ) +S ・ ws ( ) 其中:S 为天空散射光所占比分。S 的大小要另作估算。由于White-sky 反照率是对各入射角的积分, 它比较接近一般意义上的反照率值。
(4) 窄带向宽带的转换。由于多数卫星测量是在分离的、波段较窄的不连续波长区域进行的, 必须将以上所得各窄带反照率转化为宽带反照率。转换方程可由野外实验或理论模拟得到。野外实验结果, 如过去作的由两个AVHRR 反射波段的谱反照率求地表反照率, 常常与当时的特定地面类型、大气条件、太阳位置等有关。经过实际检验的模式模拟则可用于普遍情况。梁顺林等(Liang et al, 2000, 2003, 参见文献〔2〕) 采用模拟方法对9种多波段卫星, 包括AVHRR, Landsat T M /ET M , MODIS 等, 建立了有关方程组, 宽带反照率的转换精度约可达到0. 02。
+
5 常用的陆面过程模式中反照率是如
何处理的? 是否可用卫星遥感产品取代?
全球大气环流模式或全球气候模式(GCM s) , 或区域大气水文模式, 需要陆气界面上的辐射、感热、潜热和动量通量作为其下边界条件。陆面过程模式便是为此目的而建立的一些子模式; 它同时也作为地气相互作用过程分析的主要理论工具。陆面过程模式经过20世纪60年代以来的几代发展, 当前最常用的有SiB 2(简单生物圈模式2) , BATS (Biosphere-Atm ospher e Tr ansfer Schem e ) , OSULSM (Oreg on State Univer sity Land Surface M odel) , 以及最新的CLM (Co mmo n Land M odel) 等。
地表反照率是制约陆面辐射能收支的关键因子, 勿庸置疑, 它也是陆面过程模式的主要参数之一。但是, 尽管已经有了较成熟的利用卫星遥感反演地表反照率的方法, 迄今为止, 其结果还没有直接应用于陆面过程模式。地表反照率, 在当前所有的陆面过程模式中, 都还是作为诊断变量由其它参数导出的, 而不是像许多驱动变量那样由一个数据表提供。
以Com mon Land Mo del (其与NCAR 气候模式CCSM 2耦合的新版本称Co mmunity Land M odel, 即CLM 2) 为例说明。
根据植被光学特性在0. 7 m 附近的显著变化, 模式将反照率分为可见光( 0. 7 m ) 两个波段, 并分别按直射光和散射光处理。模式分别计算土壤、积雪和植被的反照率, 然后按下式加权求和得到模式网格上的地表反照率:
= s f s + sn f sn + v f
v
〔4〕
M ODIS 地面反照率的时空变化, 分析了CLM 模式
反照率的误差及其可能原因。
M ODIS 的BRDF/Albedo 产品(M OD43) , 地面分辨率1km , 每16d 一次, 含有3个波段(0. 3～0. 7 m , 0. 7～5. 0 m , 0. 3～3. 0 m ) 的全球Black -sky 反照率和White-sky 反照率。产品含有像元QA (质量保证) 标志, 是一套质量很高且便于与CLM 有关
5〕
结果比较的资料。Zhou et al (2003) 〔利用2001年M OD43B3产品对CLM 模式反照率做了分析。结果表明, 对植被覆盖较好的地区, 特别是低中纬度, 模式反照率与M ODIS 结果的偏差较小, 约0. 02～0. 04。但对植被较稀疏地区, 偏差增大。对裸土特别是积雪下垫面, CLM 反照率偏差很大, 如北方高纬地区冬季的CLM 可见光(0. 3～0. 7 m ) 反照率偏低达0. 4～0. 5, 沙漠半沙漠地区模式的近红外(0. 7～5. 0 m ) 反照率偏低约0. 05～0. 1。CLM 模式似乎还难以应对积雪变化的复杂性, 积雪反照率计算过程中可能高估了叶面/茎面指数(LAI , SAI ) 及其影响。对裸地或稀疏植被地区的处理可能有同样缺点。同类地区, 误差有正有负, 可能与土地覆盖的分类精度有关。CLM 模式的一些处理过程较简单, 如全球土壤颜色只分为8类且假设红外反照率是可见光的2倍; 二流辐射传输近似处理中没能包含冠层三维结构和各项异性的影响。
利用M ODIS BRDF/Albedo 产品的对比分析为CLM 等陆面过程模式的有关改进提供了依据。迄今为止, 许多文献都集中在如何改进CLM 的反照率计算过程方面, 还没有提到如何直接将卫星遥感反演的地面反照率, 如M ODIS 相关产品, 直接引入模式的驱动参数中。其原因, 一方面是已建立的并与气候模式较好耦合的陆面过程模式本身的复杂性, 直接引入遥感反照率产品涉及许多改动, 包括与气候模式的动态反馈过程等。另一方面, 可能更主要的, 是遥感反照率产品的生成、分发和应用, 还没有像AV HRR NDVI 那样, 达到业务化的水平。根据气候模式的要求, 反照率的精度应达到±0. 02～±0. 05。对卫星遥感来说, 这也是一个较高的指标。近年较新的卫星观测及处理方法, 特别是有关M ODIS 产品, 应当可以随着业务化的逐渐推进达到这一要求, 将其直接引入模式应用应能在不远的将来实现。
(13)
下标s 、积雪和植被的反照率, sn 和v 分别表示裸土、f 为各下垫面所占比分。
在已知各网格和次网格的地面土壤类型的前提下, 土壤的反照率 s 是指定的土壤颜色和土壤湿度的函数。
s = sat +m in{ sat , max [0. 01・(11-40・M ) , 0]}
(14) CLM 将全球范围内的土壤颜色由浅至深分为8种类型, 不同土色水分饱和情况下的土壤反照率 sat 等参数是由先验知识给定的。土壤湿度M (体积含水
s 时未考量) 则是模式的另一个诊断变量。模式计算 虑太阳天顶角变化的影响, 并假设 >0. 7 m 的反
照率是
sn 是积雪时间(雪龄, 为模式诊断变积雪反照率
量) 及与之相关的雪粒度、污染程度和太阳天顶角 i
等的函数。CLM 设定新雪在 i ≤60°的反照率为0. 95(对 0. 7 m ) 。积雪所占比分分别按积雪覆盖裸土(f s n , s , 与土壤表面粗糙度、积雪深度有关) 和积雪覆盖植被(f sn , v , 与叶面/茎面指数等有关) 两种情况作更细的处理。
植被反照率 v , 是根据不同土地覆盖类型下植被冠层的叶面光学特征(反射率、透过率、叶面取向) 、形态参数和生理参数的先验值, 考虑叶面/茎面指数(LAI , SAI ) 和太阳天顶角的随时间变化, 用简化的二流辐射传输模式计算的。同样, 计算对直射光和散射光按 0. 7 m 分别处理。模式加入了冠层下的土壤反照率的影响, 但不考虑冠层与地面间的多次反射。CLM 模式中叶面指数(LAI ) 这一重要参数, 和SiB2一样, 可以由卫星遥感的AVHRR 植被指数(NDVI) 推算。
以上可见, 陆面过程模式对地表反照率的计算, 基于陆面土地覆盖分类(如IGBP 的18种分类) , 包含了许多先验的预定参数; 复杂的计算过程中含有许多近似处理。这些, 显然需要地面观测和高精度卫星6 结 语
地表反照率是入射太阳能被地表反射的比分。
量收支的关键参数。地表反照率随地表植被、土壤、积雪覆盖类型及其结构变化而变化。陆面过程模式或气候模式中地表反照率的确定误差会带来多种严重的影响。
地表反照率也是遥感反演陆面参数时的第一重要参数。反演过程有两个较大的难点, 一是大气校正, 二是各向异性校正。EOS/MODIS 已经发展了较好的算法。地物的‘二向性’特征和处理方法, 是当前理解上产生混淆的原因。M ODIS 的有关计算采用半经验的核驱动线性BRDF 模式, 由多天、多角度和无云大气校正反演每16d 一次的全球1km 地表谱反射率, 再由窄带-宽带转换生成三波段(0. 3～0. 7 m, 0. 7～5. 0 m, 0. 3～3. 0 m ) 反照率产品。陆面过程模式中的反照率是由模式内部过程而不是由数据表提供的。这些过程基于土壤和地面覆盖分类, 包括对植被、土壤和积雪等过程的不同处理。由于某些过程处理中的简化假设, 丢失了一些空间和光谱信息。模式对地表反照率的计算, 必须用遥感反演结果特别是质量较好的MODIS 产品检验。
对比模式与MODIS 地面反照率, 二者在某些地区的差别是明显的。由于模式对高纬地区叶面/茎面指数(LAI , SAI ) 的高估, 积雪下垫面的反照率偏低达0. 4～0. 5。模式反照率在沙漠半沙漠地区的估算也偏低; 在这些地区, 卫星比模式结果显示出更大
的空间变化。卫星观测结果为模式在处理LAI /SAI , 积雪植被和土壤下垫面的反照率计算过程等方面, 提供了改进的依据。
当前, 遥感反照率产品的生成、分发和应用, 还没有像AVHRR NDV I 那样, 达到业务化的水平。随着遥感反演精度的进一步提高和业务化的逐渐推进, 有可能在不远的将来将卫星遥感反照率产品直接引入模式应用, 提高陆面过程模式和气候模式的性能。
本文得到《国家重点基础研究发展规划》“地球表面时空多变要素的定量遥感理论及应用”项目(G 2000077908) 的资助。
参考文献:
〔1〕 李小文, 汪骏发, 王锦地, 等. 多角度与热红外对地遥感〔M 〕.
北京:科学出版社, 2001.
〔2〕 YANG S hunlin . Quantitative Remote Sensing of Lan d Surfaces
〔M 〕. New Jersey:J ohn Wiley &Sons , Inc. , 2004.
〔3〕 Sch aaf C B, Gao F, S trabler A H, et al . Firs t Oper ational
BRDF, Albed o Nadir Reflectan ce Produ cts from M ODIS 〔J 〕. Rem ote S en Environ, 2002, 83:135～148.
〔4〕 Dai Y , Zhou L , Dickins on R E , et al . T he Common Land
M od el 〔J 〕. Bull Amer M eter Soc, 2003. 1013～1023. 〔5〕 Zh ou L. C om paris on of Seas onal and S patial Var iations of
Albedos from M ODIS and Common Land M od el 〔J 〕. J Geoph ys Res Atmosphere, 2003, 108(D15) :4488.
Discussion on the Problems on Land Surface
Albedo Retrieval by Remote Sensing Data
WA N G Jie-min , GA O Feng
1
1, 2
(1. Cold and A rid Regions E nvir onmental and Engineer ing Resear ch I nstitute , Chinese A cademy of
Sciences , L anz hou 730000, China ; 2. T he S cientif ic I nf ormation Centr e f or Resour ces and
Environment , Chinese Academy of Sicences , L anz hou 730000, China ; )
Abstract :The effects of albedo on land sur face r adiation budget and regional and glo bal climate were analy zed in this paper . Retr ieving accurately land surface albedo by remo te sensing data is the preco ndition of other land surface parameters retr ieval, so albedo is the fir st important parameter in land surface param eters retriev al by remote sensing data. On the basis o f the co ncept o f albedo and other term s often co nfused w ere demonstrated, the steps and solutions to main difficulties of r etrieving land surface albedo by remote sensing data w ere g iven and discussed briefly. At last, w e analy zed the process of calculating albedo in pr esent land surface pro cess mo dels and compar ed the results w ith the pro ducts related to M ODIS. The integr ation of remo te sensing and land surface pr ocess mo dels and global climate m odels w as emphasized .
Key words :Land surface albedo ; BRDF ; Land surface radiation budg et ; Land surface pr ocess mo del ; Remo te sensing