星期三 25 1月 2017
Fontsize: [-] Text [+]

MERIS数据的海岸颜色处理:变化和改进

采用一种新的方法,即由海岸颜色项目和黄河三角洲项目进一步校正后提供的水质算法,重处理2005年至2012年水质的MERIS数据。图1显示了处理过程中的几个步骤。第1步是对MERIS FRS文档建立空间和时间集合。使用由ACRI-ST开发的、可从ESA获得的AMORGOS工具(Accurate MERIS Ortho-Rectified Geo-location Operational 软件)改进了标准地理定位。另外,预处理包括辐射增强和一种改进的像素分类。

基于神经网络大气校正,处理水反射率的L1产品效果增强了。处理后可获得L2R产品。下一步是从L2W产品中提取水分组成。此外,还包括叶绿素和悬浮物(包括透明度和由酸性物质产生的吸附)。采用神经网络分析渤海湾中浓度极高的悬浮物。采用不同的计算方法,且将计算得出的不同结果进行融合。最后,输出L3产品。BEAM L3装箱工具对每个网格提供了几种统计参数,如平均值、标准差和百分位。

 

所有操作步骤都添加元数据到产品中,该产品需压缩到黄河三角洲信息系统的元数据模块中。

 

通过Calvalus,可进行算法运用、每月装箱和元数据提取,且能够满足黄河三角洲项目产品的需求。图2显示了对渤海湾区域L3运行Calvalus系统。

 

选择图3的输出影像和元数据格式:说明产品文件格式和选择感兴趣的参数(CHL、CDM、TSM、KDS等)。

 

 

图1:水分流的像素处理

 

图2:对渤海湾MERIS FSG 产品进行L3装箱处理

 

图3:Calvalus系统中的输出影像和元数据格式

Copyright © 2018 German Aerospace Center (DLR)