Evaluation of Sentinel-2A Surface Reflectance Derived Using Sen2Cor in North America
Evaluation of Sentinel-2A Surface Reflectance Derived Using Sen2Cor in North America
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在北美使用 Sen2Cor 导出的 Sentinel-2A 表面反射率的评估
DOI：
10.1109/jstars.2018.2835823
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发表时间：
2018-06
影响因子：
5.5
通讯作者：
Jane Liu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yingjie Li;Jing Chen;Qingmiao Ma;Hankui K Zhang;Jane Liu
地表反射率可以从大气顶的卫星测量中获得，并为可靠地监测土地变化提供了重要的数据集。在这项研究中，使用Sentinel-2大气校正（Sen 2Cor）处理器生成Sentinel-2A表面反射率。为了评估该数据集，收集并处理了2016年1月至2017年8月北美气溶胶机器人网络40个站点的表面数据。表面反射率参考是从太阳光谱矢量（6SV）代码中卫星信号的第二次模拟中得出的。采用准确度、精确度和不确定度（A、P和U）对Sen 2Cor产生的气溶胶光学厚度（AOT）、水汽含量、地表反射率和3个光谱指数进行了评价。结果表明，由于Sen 2Cor气溶胶反演算法的局限性，Sentinel-2A AOT被明显高估，相对准确率超过160%。Sen 2Cor表面反射率通常被高估，特别是对于明亮的像素，除了卷云带。对于12条Sentinel-2A条带，相对A、P和U的平均值分别为4.15%、13.44%和14.92%。在三种光谱指数中，归一化植被指数表现最好，与地面数据的相关系数为0.973。此外，Sen 2Cor的表面反射率与其他卫星产品进行了比较。Sentinel-2A和Landsat 8表面反射率之间的平均相关系数为0.761。这项研究表明，一个更好的AOT检索是至关重要的Sen 2Cor在未来的改进。
Surface reflectance can be derived from satellite measurements for the top of atmosphere and provides an important dataset for monitoring land change reliably. In this study, the Sentinel-2A surface reflectance was generated using the Sentinel-2 atmospheric correction (Sen2Cor) processor. To evaluate this dataset, surface data at 40 sites of the aerosol robotic network over North America from January 2016 to August 2017 were collected and processed. The surface reflectance reference was derived from the second simulation of the satellite signal in the solar spectrum–vector (6SV) code. The aerosol optical thickness (AOT), water vapor, surface reflectance, and three spectral indices generated by Sen2Cor were evaluated using the metrics including the accuracy, precision, and uncertainty (A, P, and U). The results show that due to the limitations of Sen2Cor aerosol retrieval algorithm, the Sentinel-2A AOT was significantly overestimated, with the relative accuracy over 160%. The Sen2Cor surface reflectance is generally overestimated, especially for the bright pixels, except for the cirrus band. For the 12 Sentinel-2A bands, the mean values of relative A , P, and U are 4.15%, 13.44%, and 14.92%, respectively. Among the three spectral indices, the normalized difference vegetation index performs best, with a correlation coefficient of 0.973 against the surface data. Furthermore, the Sen2Cor surface reflectance was compared with other satellite products. The mean correlation coefficient between Sentinel-2A and Landsat 8 surface reflectance is found to be 0.761. This study suggests that a better AOT retrieval is critical for improvement of Sen2Cor in the future.
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DOI：
10.3390/s110707063
发表时间：
2011
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Delegido J;Verrelst J;Alonso L;Moreno J
通讯作者：
Moreno J
DOI：
10.3390/s17091966
发表时间：
2017-08-26
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Gao Q;Zribi M;Escorihuela MJ;Baghdadi N
通讯作者：
Baghdadi N
DOI：
10.3390/rs8060520
发表时间：
2016-06
期刊：
Remote. Sens.
影响因子：
--
作者：
Lin Yan;D. Roy;Hankui K. Zhang;Jian Li;Haiyan Huang
通讯作者：
Lin Yan;D. Roy;Hankui K. Zhang;Jian Li;Haiyan Huang
影响因子：
13.5
作者：
J. Stroeve;J. Box;Zhuosen Wang;C. Schaaf;A. Barrett
通讯作者：
J. Stroeve;J. Box;Zhuosen Wang;C. Schaaf;A. Barrett
影响因子：
13.5
作者：
Vermote, EF;El Saleous, NZ;Justice, CO
通讯作者：
Justice, CO