A Dark Target Algorithm for the GOSAT TANSO-CAI Sensor in Aerosol Optical Depth Retrieval over Land

Cloud and Aerosol Imager (CAI) onboard the Greenhouse Gases Observing Satellite (GOSAT) is a multi-band sensor designed to observe and acquire information on clouds and aerosols. In order to retrieve aerosol optical depth (AOD) over land from the CAI sensor, a Dark Target (DT) algorithm for GOSAT CAI was developed based on the strategy of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) DT algorithm. When retrieving AOD from satellite platforms, determining surface contributions is a major challenge. In the MODIS DT algorithm, surface signals in the visible wavelengths are estimated based on the relationships between visible channels and shortwave infrared (SWIR) near the 2.1 µm channel. However, the CAI only has a 1.6 µm band to cover the SWIR wavelengths. To resolve the difficulties in determining surface reflectance caused by the lack of 2.1 μm band data, we attempted to analyze the relationship between reflectance at 1.6 µm and at 2.1 µm. We did this using the MODIS surface reflectance product and then connecting the reflectances at 1.6 µm and the visible bands based on the empirical relationship between reflectances at 2.1 µm and the visible bands. We found that the reflectance relationship between 1.6 µm and 2.1 µm is typically dependent on the vegetation conditions, and that reflectances at 2.1 µm can be parameterized as a function of 1.6 µm reflectance and the Vegetation Index (VI). Based on our experimental results, an Aerosol Free Vegetation Index (AFRI2.1)-based regression function connecting the 1.6 µm and 2.1 µm bands was summarized. Under light aerosol loading (AOD at 0.55 µm < 0.1), the 2.1 µm reflectance derived by our method has an extremely high correlation with the true 2.1 µm reflectance (r-value = 0.928). Similar to the MODIS DT algorithms (Collection 5 and Collection 6), a CAI-applicable approach that uses AFRI2.1 and the scattering angle to account for the visible surface signals was proposed. It was then applied to the CAI sensor for AOD retrieval; the retrievals were validated by comparisons with ground-level measurements from Aerosol Robotic Network (AERONET) sites. Validations show that retrievals from the CAI have high agreement with the AERONET measurements, with an r-value of 0.922, and 69.2% of the AOD retrieved data falling within the expected error envelope of ± (0.1 + 15% AODAERONET)

Three-dimensional radiative effects in Arctic boundary layer clouds above ice edges

Based on airborne spectral imaging observations, three-dimensional (3-D) radiative effects between Arctic boundary layer clouds and highly variable Arctic surfaces have been identified and quantified. A method is presented to discriminate sea ice and open water in cloudy conditions based on airborne upward radiance measurements in the visible spectral range. This separation simultaneously reveals that the transition of radiance between open water and sea ice is not instantaneous in cloudy conditions but horizontally smoothed. In general, clouds reduce the nadir radiance above bright surfaces in the vicinity of open water, while the nadir radiance above open sea is enhanced compared to situations with clouds located above sea ice surfaces. With the help of the observations and 3-D radiative transfer simulations, this effect was quantified. This affected distance deltaL was found to depend on both cloud and sea ice properties. For a low level cloud at 0-200 m altitude, as observed during the Arctic field campaign Vertical Distribution of Ice in Arctic Clouds (VERDI) in 2012, an increase of the cloud optical thickness from tau = 1 to tau = 10 leads to a decrease of deltaL from 600 to 250 m. An increase in cloud base altitude or cloud geometrical thickness results in an increase of deltaL. Furthermore, the impact of these 3-D-radiative effects on a retrieval of cloud optical properties was investigated. The enhanced brightness of a dark pixel next to an ice edge results in uncertainties of up to 90 % in retrievals of tau and up to 30 % in retrievals of the effective radius reff. With the help of detlaL quantified here, an estimate of the distance to the ice edge is given where the retrieval uncertainties due to 3D-effects are negligible.Mit Hilfe flugzeuggetragener abbildender spektraler Beobachtungen wurden 3-D Strahlungseffekte zwischen arktischen Grenzschichtwolken sowie der hochvariablen arktischen Bodenoberfläche identifiziert und quantifiziert. Eine Methode zur Differenzierung von Meereis und offener Wasserflächen, auf Grundlage flugzeuggetragener Messungen der aufwärtsgerichteten Strahldichte im sichtbaren Spektralbereich, während bewölkter Bedingungen wird vorgestellt. Diese Differenzierung zeigt gleichzeitig auf, dass die Strahldichtereduzierung beim Übergang vom Meereis zu den offenen Wasserflächen nicht unmittelbar erfolgt, sondern horizontal geglättet ist. Allgemein verringern Wolken in der Umgebung von Eiskanten die Nadir-Strahldichte über den hellen Eisflächen und erhöhen sie über dunklen Meeresoberflächen. Mit Hilfe von 3-D Strahlungstransferrechnungen wurde dieser Effekt quantifiziert. Die Reichweite dieses Effektes wird sowohl von den Wolken- als auch den Oberflächeneigenschaften beeinflusst. Für eine flache Wolke zwischen 0 und 200 m, so wie sie während der arktischen Feldkampagne Vertical Distribution of Ice in Arctic Clouds (VERDI), 2012 beobachtet werden konnte, führt eine Erhöhung der wolkenoptischen Dicke von tau = 1 zu tau = 10 zu einer Verringerung in deltaL von 600 zu 250 m. Zudem führt eine Erhöhung der Wolkenhöhe und ihrer geometrischen Dicke zu einer Zunahme von deltaL. Anschließend wurde der Einfluss dieser 3-D Strahlungseffekte auf die Ableitungsergebnisse von tau untersucht. Die Aufhellung eines dunkleren Pixels neben der Eiskante führt zu Unsicherheiten von bis zu 90 % bei der Ableitung von . Beim effektiven Radius zu bis zu 30 %. DeltaL ist ein Maß mit Hilfe dessen die Entfernung zur Eiskante bestimmt werden kann, ab welcher die Unsicherheiten bezüglich der 3-D Effekte vernachlässigt werden können

A New Algorithm for Retrieving Aerosol Properties Over Land from MODIS Spectral Reflectance

Since first light in early 2000, operational global quantitative retrievals of aerosol properties over land have been made from MODIS observed spectral reflectance. These products have been continuously evaluated and validated, and opportunities for improvements have been noted. We have replaced the original algorithm by improving surface reflectance assumptions, the aerosol model optical properties and the radiative transfer code used to create the lookup tables. The new algorithm (known as Version 5.2 or V5.2) performs a simultaneous inversion of two visible (0.47 and 0.66 micron) and one shortwave-IR (2.12 micron) channel, making use of the coarse aerosol information content contained in the 2.12 micron channel. Inversion of the three channels yields three nearly independent parameters, the aerosol optical depth (tau) at 0.55 micron, the non-dust or fine weighting (eta) and the surface reflectance at 2.12 micron. Finally, retrievals of small magnitude negative tau values (down to -0.05) are considered valid, thus normalizing the statistics of tau in near zero tau conditions. On a 'test bed' of 6300 granules from Terra and Aqua, the products from V5.2 show marked improvement over those from the previous versions, including much improved retrievals of tau, where the MODIS/AERONET tau (at 0.55 micron) regression has an equation of: y = 1.01+0.03, R = 0.90. Mean tau for the test bed is reduced from 0.28 to 0.21

Optical Thickness Retrievals of Subtropical Cirrus and Arctic Stratus from Ground-Based and Airborne Radiance Observations Using Imaging Spectrometers

The development and application of new cloud retrieval methods from ground–based and airborne measurements of spectral radiance fields above heteorogeneous surfaces is introduced. The potential of imaging spectrometers in remote–sensing applications is evaluated. The analyzed spectral radiance fields were measured during two international field campaigns in the visible wavelength range (400–970 nm) with high spatial (<10m) resolution. From ground–based measurements, high ice clouds were observed and from airborne measurements Arctic stratus. From the measurements, cloud optical thickness is retrieved with high spatial resolution and the horizontal cloud inhomogeneities are investigated. Depending on the measurement configuration, different uncertainties arise for the retrieval of the cloud optical thickness. A reduction of those uncertainties is derived by a specification of the ice crystal shape to improve the retrieval of the optical thickness of high ice clouds. The ice crystal shape is obtained independently from the angular information of the scattering phase function features, imprinted in the radiance fields. A performed sensitivity study reveals uncertainties of up to 90%, when neglecting this information and applying a wrong crystal shape to the retrieval. For remote-sensing of Arctic stratus, the highly variable surface albedo influences the accuracy of the cloud optical thickness retrieval. In cloudy cases the transition of reflected radiance from open water to sea ice is not instantaneous but horizontally smoothed. In general, clouds reduce the reflected radiance above bright surfaces in the vicinity of open water, while it is enhanced above open sea. This results in an overestimation of to up to 90% in retrievals of the optical thickness. This effect is investigated. Using observations and three-dimensional radiative transfer simulations, this effect is quantified to range to up to 2200 m distance to the sea-ice edge (for dark-ocean albedo of αwater = 0.042 and sea-ice albedo of αice = 0.91 at 645 nm wavelength) and to depend on macrophysical cloud and sea-ice properties. The retrieved fields of cloud optical thickness are statistically investigated. Auto–correlation functions and power spectral density analysis reveal that in case of clouds with prevailing directional cloud structures, cloud inhomogeneities cannot be described by a universally valid parameter. They have to be defined along and across the prevailing cloud structures to avoid uncertainties up to 85%.Im folgenden wird die Entwicklung und Anwendung neuer Ableitungsverfahren von Wolkenparametern, basierend auf bodengebundener und flugzeuggetragener spektraler Strahldichtemessungen über heterogenen Untergründen, vorgestellt und das Fernerkundungspotential abbildender Spektrometer evaluiert. Die spektralen Strahldichtefelder wurden während zweier internationaler Feldkampagnen im sichtbaren Wellenlängenbereich (400–970 nm) mit hoher räumlich Auflösung (<10m) gemessen. Bodengebundene Messungen wurden genutzt, um hohe Eiswolken zu beobachten und flugzeuggetragenen um arktischen Stratus zu beobachten. Aus den Messungen werden räumlich hochaufgelöste wolkenoptische Dicken abgeleitet und anschließend horizontale Wolkeninhomogenitäten untersucht. Die Ableitung der wolkenoptischen Dicke birgt je nach Messkonfiguration verschiedene Unsicherheiten. Eine Reduzierung der Unsicherheiten wird durch die Vorgabe einer Eiskristallform zur Verbesserung der Ableitung der optischen Dicke hoher Eiswolken erreicht. Diese werden unabhängig aus den winkelabhängigen, in das gemessene Strahldichtefeld eingeprägten Eigenschaften der Streuphasenfunktion, abgeleitet. Bei Vernachlässigung dieser Information und Wahl der falschen Eiskristallform, treten Fehler in der abgeleiteten optischen Dicke von bis zu 90% auf. Bei der Fernerkundung von arktischem Stratus beeinflusst die sehr variable Bodenalbedo die Genauigkeit der Ableitung der optischen Dicke. Beim Übergang von Meereis zu Wasser, findet die Abnahme der reflektierten Strahldichte im bewölktem Fall nicht direkt über der Eiskante, sondern horizontal geglättet statt. Allgemein reduzieren Wolken die reflektierte Strahldichte über Eisflächen nahe Wasser, während sie über dem Wasser erhöht wird. Dies führt zur Überschätzung der wolkenoptischen Dicke über Wasserflächen nahe Eiskanten von bis zu 90 %. Dieser Effekt wird mit Hilfe von Beobachtungen und dreidimensionalen Strahlungstransferrechnungen untersucht und es wird gezeigt, dass sein Einfluss noch bis zu 2200 m Entfernung zur Eiskante wirkt (für Meeresalbedo 0.042 und Meereisalbedo 0.91 bei 645 nm Wellenlänge) und von den makrophysikalischen Wolken- und Meereiseigenschaften abhängt. Die abgeleiteten Felder der optischen Dicke werden statistisch ausgewertet, um die Inhomogeneität der Wolken zu charakterisieren. Autokorrelationsfunktionen und Leistungsdichtespektren zeigen, dass Inhomogenitäten von Wolken mit vorranging richtungsabhängiger Struktur nicht mit einem allgemeingültigen Parameter beschrieben werden können. Es sind Inhomogenitätsmaße entlang und entgegen der jeweiligen Wolkenstrukturen nötig, um Fehler von bis zu 85% zu vermeiden

Estudio de la dinámica del espesor óptico de los aerosoles producido por las fuentes naturales y antropogénicas a partir de las imágenes del sensor modis a bordo del satélite terra y aqua sobre américa del Sur (2000-20012)

El objetivo de este trabajo es estudiar la dinámica de los aerosoles en Perú y América del Sur, a partir de las imágenes promedios mensuales del espesor óptico de aerosoles (AOT) en la longitud de onda de 550 nm estimados por el sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo de los satélites TERRA y AQUA, para un periodo de catorce años (2000-2013). La importancia del estudio de la dinámica de los aerosoles es que vamos a tener en cuenta a la hora de usar los modelos de corrección atmosférica. El área de estudio corresponde a las latitudes 4°N a 24°S y las longitudes 83°W a 33°W (que abarca Perú y parte de América de Sur). Se ha usado datos AOT in-situ horarios de 6 estaciones AERONET de América del Sur (Brasil: Rio Branco, Paraná Ji, Alta Foresta, Campo Grande, Chile: Arica y Bolivia: La Paz). Para cada estación, se han obtenido los promedios mensuales y se ha generado una serie de tiempo AOT mensual de 14 años (168 datos AOT). Se emplearan datos imágenes AOT productos mensuales de nivel L3, 166 datos imágenes AOT procedentes del sensor MODIS abordo del satélite TERRA durante el período del 2000 al 2013, y 138 datos imágenes AOT productos mensuales procedentes del sensor MODIS abordo del satélite AQUA durante el periodo del 2002 al 2013. El software web GIOVANNI es usado para estimar las imágenes productos mensuales AOTMODIS-TERRA y AOT-MODIS-AQUA de 1º x 1º (110 km x 110 km) que abarca un área de aproximadamente 16 940 000 km2 y también para estimar las series de tiempo AOT-MODIS-TERRA y AOT-MODIS-AQUA promedios mensuales y promedios espaciales del área de estudio (166 datos AOT para TERRA y 138 datos AOT para AQUA). La serie de tiempo AOT-MODIS-TERRA toma valores máximos y mínimos entre 0,0 a 0,499, pudiendo obtener que sus valores máximos se presentan en la temporada seca del hemisferio sur (agosto a noviembre) durante los 14 años. La serie de tiempo AOT-MODIS-AQUA toma valores máximos y mínimos entre 0,0 a 0,493, pudiendo obtener que sus valores máximos se presentan en la temporada seca (agosto a noviembre) durante los 12 años. La serie de tiempo AOT-AERONET para Brasil (cuatro estaciones) muestra una variación estacional con máximos en la estación seca durante los 14 años y para Chile y Bolivia (una estación para Chile y una estación para Bolivia) muestra una variación estacional muy diferente a los datos AOT/MODIS, teniendo pocos registros de datos AOT. Las gráficas de dispersión de las series de tiempo AOT-MODIS vs AOT-AERONET muestran una alta correlación entre 0.8 y 0.9 en cuatro estaciones de Brasil y una baja correlación de 0.4 en una estación de Chile y 0.6 en una estación de Bolivia.Tesi