The document was presented at the 2013 AEROCENTER Annual Meeting held at the GSFC Visitors Center, May 31, 2013. The organizers of the meeting are posting the talks to the public Aerocenter website

Gupta, Pawan

Kleidman, Richard G.

Levy, R C.

Mattoo, Shana

Munchak, Leigh A.

Patadia, Falguni

Remer, Lorraine

NASA Technical Reports Server

“Introducing the Collection 6 
MODIS Aerosol products”
Season III 
AeroCenter Update May 31, 2013 1
https://ntrs.nasa.gov/search.jsp?R=20140011234 2019-08-31T19:43:36+00:00Z
Lorraine Remer 
(UMBC)
Pawan Gupta
(USRA)
Rob Levy
(GSFC)
Leigh Munchak
(SSAI)
Shana Mattoo 
(SSAI)
Falguni Patadia
(USRA)
Rich Kleidman
(SSAI)
Starring: The “Dark Target” Aerosol Team
Disclaimer:  Lorr
aine is an 
renegade 
superhero. She 
receives no 
financial 
contribution from 
the MODIS 
aerosol group, 
and does not in 
any way 
"influence the 
government on 
this particular 
matter on behalf 
of UMBC". 
Telling Rob what to do, 
on a personal level, is 
perfectly legal.  That's 
just female‐male 
communication.
When we last saw our 
motley gang of heroes… 
3
(Scenes from Season II)
AeroCenter update: May 2012 
… They were promising “final” delivery 
of Collection 6 algorithms
• Rob was fussing with gas correction
• Leigh was fixing the cloud mask
• Shana was ordering that Version V6.0.11 
was the final version
• Rich was evaluating DeepBlue/DarkTarget merge
• Lorraine was at UMBC, starting AirPhoton
• Falguni and Pawan had not yet joined the gang. 
4
(imagine camera pans into each office)
Now one year later… 
5
(Scenes from Season III)
… They are still promising “final” 
delivery of Collection 6 algorithms
• Rob is answering 40 pages of AMTD comments
• Leigh is fixing the coastline mask
• Shana is insisting that Version V6.0.27                   is 
the final version
• Rich is re‐evaluating DeepBlue/DarkTarget merge
• Lorraine comes to GSFC because she misses the 
rest of the gang. 
• Falguni is fussing with gas correction.
• Pawan is improving urban aerosol retrieval 6
(imagine camera pans into each office)
Introducing the Collection 
6 MODIS aerosol products
Subtitle: The art of the MODIS 
aerosol retrieval
7
Sub‐subtitle:  Getting a cat into a carrier
Trying to get C6 into product is like…
8
Video found on You‐Tube
Note: no harm to cat
Aerosol retrieval from MODIS
OCEAN 
GLINT
LAND
May 4, 2001; 13:25 UTC
Level 2 “product”
AOD
1.0
0.0
May 4, 2001; 13:25 UTC
Level 1 “reflectance”
What MODIS observes Attributed to aerosol (AOD)
There are many different “algorithms” to retrieve aerosol from MODIS
1. Dark Target (“DT” ocean and land; Levy, Mattoo, Munchak, Remer, Tanré, Kaufman)
2. Deep Blue (“DB” desert and beyond; Hsu, Bettenhousen, Sayer,.. )
3. MAIAC (coupled with land surface everywhere; Lyapustin, Wang, Korkin,…)
4. Ocean color/atmospheric correction (McClain, Ahmad, …)
5. Etc (neural net, model assimilation, statistical, … )
6. Your own algorithm (many groups around the world) 9
INPUTS / UPSTREAM PRODUCTS
• MOD02 = MODIS spectral reflectance pixels (at 500 m resolution)
• MOD03 = geo-location: geometry and surface type ( 1 km resolution)
• MOD35 = cloud mask, including IR tests. Also has surface type
• Ancillary data: GDAS 1° ozone, water vapor, surface wind speed
What surface are we?100% water? At least 1% land? 
Aggregate into    
N x N boxes 
= 20x20 for 10 km
Try Ocean retrieval Try land retrieval Coastal?    lakeshore? 
No retrieval
Generic MODIS‐DT retrieval algorithm
“Massaging” input data
• Cloud masking (MOD35 IR tests + our tests)
• Perform spectral gas absorption correction
• Other masking (glint, deserts, sediments, etc)
• Sort and select valid pixels  one value per N x N We expected to 
change these for 
C6The retrieval itself
• Compare with pre-computed Lookup tables (LUTs)
• Decisions about what is a “successful” retrieval 
• Decisions about what to report, and under what conditions
Last November we submitted 
Collection 6 overview paper to AMTD
Levy, R., S. Mattoo, L.A. Munchak, L.A. Remer, A.M. Sayer, and N. 
Hsu (2013). The Collection 6 MODIS Aerosol Products over Land 
and Ocean Atmos. Meas. Tech. Disc. (6), 159‐259
11
• We thought it would be a service to our users to have 
paper out when C6 processing began. 
• It was a really long paper (100 AMTD pages) describing 
major updates and effects on the “products” 
• It received 40 pages of online criticism and comments 
• Then the rug was pulled out from under us. 
What happened?
The world changed 
(or at least the MODIS‐observed view of the world)
12
“Our” changes for C6 needed to be revised
• For MOD02: Different decisions about bad/missing pixels, plus calibration
• For MOD03: Definitions of land/water/coastal were changed
• For MOD35:  IR test finding high cirrus clouds was changed
• For ozone:  Input stream changed from TOAST to GDAS
INPUTS / UPSTREAM PRODUCTS
• MOD02 = MODIS spectral reflectance pixels (at 500 m resolution)
• MOD03 = geo-location: geometry and surface type ( 1 km resolution)
• MOD35 = cloud mask, including IR tests. Also has surface type
• Ancillary data: GDAS 1° ozone, water vapor, surface wind speed
Note: that “our” also refers to ALLMODIS products (clouds, land surface, etc) 
What surface are we?100% water? At least 20% land? 
Try Ocean retrieval Try land retrieval Coastal?    lakeshore? 
No retrieval
“Definitions” of land/coastal/water: 
C5: Used MOD35;  C6:  Use MOD03  (It’s a long story)
C5 MOD03 Land/Sea Mask C6 MOD03 Land/Sea Mask
MODIS AOD, with coastline pixelsMODIS AOD, with no coastline pixels
improved 
coverage near
water
Note very little 
“coastal” in C5.
Clean divide 
between Green 
(land) and 
Yellow (Lakes) 
Note much 
more “coastal” 
in C6.
Lots of 
shorelines (lime 
colored) pixels 
that would be 
thrown out. 
This is ARCTAS 
region in 
northern 
Canada. 
Land ‘o lakes
… Now they are promising “final” 
delivery of Collection 6 algorithms
• Compensated for upstream changes!!!!!
• Better RT (gas corrections, LUTs)
• Cloud mask and pixel decision‐making
• “Science” upgrades
• “Quality assurance” upgrades
• DT products (expected C6 versus C5)
• Other stuff:  3 km, DT/DB merge, etc
14
(Shana will allow NO MORE CHANGES!!!!)
OUTLINE of REST of TALK
Better RT:  Gas Corrections
15
• Gases (H2O, O3, CO2, NO2, etc… ) absorb radiation, Tgas < 1.0
• Tgas varies spectrally and function of gas optical depth:      
• Tgas ≈ 1‐gas:      
• The C5 assumptions were undocumented (circa 1995)
• Used modern RT code and found changes
• Changes for C6 have impacts. 
16
Gas Corrections (cont.)
• Consistent “bias” of  ≈ 0.001  “bias” of AOD of 0.01.   
• Bias is double for Z=60°.        Quadruple for two‐way transmission! 
• Something really weird is happening at 1.24 m channel (big impact on land retrieval)
• ACE:  We want to know global AOD to ±0.01?    Not when we don’t know gas!!! 
For Z=0°: T’gas ≈ 1 + gasT’gas ≈ 0.01   ≈ 0.001 
Radiative Transfer updates (applied to C5)
• Recalculate “center 
wavelengths” from 
MODIS filter functions, 
and spectral Rayleigh 
optical depths
• Recalculate gas 
absorption coefficients 
and optical depths for 
H2O, O3, CO2, CH4, O2, 
etc
• Extend valid solar 
zenith angle from 72°
to 84°. 
• Pretty big changes, but 
they are justified. 
17
Update cloud masking (ocean & land)
• Retrieve more 
“heavy smoke” 
cases
• Retrieve fewer 
“thin cirrus” cases
• Correct 
assignment of QAC 
due to clouds
18
Science: wind speed dependence (ocean) 
19
• Higher wind speeds 
more ocean foam 
and diffused glitter 
pattern
• Aerosol LUT now 
calculated for 4 wind 
speeds 
(v=2, 6*, 10, 14 m/s)
• Retrieved AOD 
reduced when v≥6 
• Reduces AOD near 
40° glint mask edges 
and in “Roaring 40s” 
of southern Oceans. 
One granule
One day One month
Quality Confidence “definitions”
• Old (C5):  Quality 
assurance depends on 
success of a retrieval 
solution.  If aerosol signal 
is too small, then do not 
include in daily/monthly 
statistics. 
• New (C6) : Sometimes 
signal is small, but we are 
confident that it is small. 
Include in daily/monthly 
statistics. 
‐ But “major” influence on estimating regional and global mean AOD 20
Major bug fix: surface reflectance relationship to 
NDVI_swir
• Coding error from 
C5 continued to C6
• Surface 
reflectance 
dependence on 
NDVI_swir was 
reversed
• New: Reduces 
super‐high bias for 
semi‐arid regions. 
21
These labels were reversed
Resulting in coding error
New INPUTS      New GAS and LUT
Switch NDVI_swir
Add wind speed dep.Fix cirrus bug over land
Degrade coastal QA
Results from ALL changes
– lower AOD over ocean, but significantly lower over southern oceans
– Higher AOD over most land, but lower in semi‐arid regions.
– Changes in decisions to retrieve (see Aral sea).   23
Decisions about 
land/sea/coastal
Higher zenith 
angle valid
NDVI switch
Mostly wind 
speed 
upgrades
Version 6.0.27
Preliminary “validation” of C6
6 months testing (on Aqua)
• No dramatic changes, but 10‐20% more valid collocations with AERONET 
• C6 algorithm has slightly better (68% vs 64%) retrieved over ocean
• C6 will have more of a high bias over land, but slightly better correlation. 
QAC = 3 QAC ≥  1
24
C5: Trends Terra ≠ Aqua
• Over land, Terra decreases (‐0.04/decade), Aqua constant
• Terra / Aqua divergence is the same everywhere on the globe!
• Artificial Terra trend traced to degrading of Terra’s calibration
25
C6: Impact of New Terra calibration
• Main impacts over land
– Global increase by 0.02 (for this particular month)
• Impact over ocean is small
– Global increase by 0.004 (for this particular month)  26
Jack Xiong, 
Junqing Sun and 
MCST
C6: Impact of new calibration on trend?
• 6 months processed with same dark‐target aerosol algorithms
• Terra (T) now “in sync” with Aqua (A) time series
• (Terra‐Aqua) offset remains 0.01 (ocean) and 0.015 (land)
• New calibration  Terra/Aqua divergence removed for C006! 
T
T
T
T
T
T
T
T T
T
T
T
A A
A
A
Old Calibration
New calibration
A
A
27
What else for C6 Level 2?
28
New Diagnostic SDSs
29
Cloud and Aerosol SDSs
500 meter resolution cloud mask used 
in aerosol retrieval. Can be (at times, 
significantly) different than MOD35
Number of pixels between an aerosol 
retrieval and the closest cloud. Not 
thoroughly validated yet.
30
DeepDark Algorithm Flag DeepDark 550 nm AOD
Jan 21 2010 at 13:40 UTC
• Dark, bright, and transitional regions are 
identified by monthly mean NDVI
• In Dark regions, value from dark‐target 
retrieval is used
• In bright regions, deep‐blue is used
• In transition regions, AOD is merged, 
dependent on QA of retrievals
31
C. Hsu, A. Sayer, C. Bettenhousen, S. 
Mattoo, L. Munchak, R. Kleidman, et al.,  
Dark Target AOD  DeepDark AOD 
Monthly mean AOD for Aqua, January 2010
Merging deep blue & dark target produces best global coverage
• Deep blue is land‐only; need dark target for oceans
• Deep blue introduces coverage over Australian outback, Sahara desert 
and Arabian peninsula
• Still no coverage over snow (see: most of Northern Hemisphere).
MERGE LOOKS REASONABLE, BUT NOT VALIDATED YET!!!!  (Kleidman et al)32
What about C6 Level 3?
33
Calculating mean AOD
Levy et al., submitted 2008
• It depends on the post‐processing path 
• Many choices for aggregation and weighting
• Accentuate different limitations of original (L2) sampling
Monthly data?
Daily data? 
Levy et al., TRGS, 2009
34
Changes to Level 3: monthly
• Pixel weighting for monthly data is removed
• Replaced by “equal day” weighting (assuming at least 5 observations 
per day).
• Increase monthly mean AOD over land, and ocean
C5 C6 C6‐C5
35
Global  Local
• Nominal resolution (e.g. 10 km) cannot 
resolve higher scale (e.g. urban, 
neighborhood) variability
• Air Quality community has been asking (no, 
pleading!) for higher resolution data
• We have been afraid to lose the advantage 
(pixel statistics) of the 10 km.
36
3 km algorithm
In two AMT‐Discussion Papers (in revision for AMT)
• Munchak, L., R.C. Levy, S. Mattoo, L.A. Remer, B.N. Holben, J.S. Schafer, 
C.A. Hostetler, and R.A. Ferrare (2013). MODIS 3km Aerosol Product: 
applications over land in an urban/suburban region, Atmos. Chem. Phys. 
Dis, 6, 1683‐1716
doi:10.5194/amtd‐6‐1683‐2013
• Remer, L., S. Mattoo, R.C. Levy, and L. Munchak (2013). MODIS 3km 
Aerosol Product: Algorithm and Global Perspective, Atmos. Meas. Tech. 
Disc., (6), 69‐112
doi:10.5194/amtd‐6‐69‐2013
• J. M. Livingston, J. Redemann, Y. Shinozuka, R. Johnson, P. B. Russell, Q. 
Zhang, S. Mattoo, L. Remer, R. Levy, L. Munchak, and S. Ramachandran, 
(2013). Comparison of MODIS 3‐km and 10‐km resolution aerosol optical 
depth retrievals over land with airborne Sunphotometer measurements 
during ARCTAS summer 2008, Atmos. Chem. Phys. Dis, (submitted last 
week). 
37
MODIS 3 km product over suburban (MD) landscape 
(summer 2010)
3 km10 kmAqua: Day 209 2010
Terra: Day 219 2010 3 km10 km
• 3 km mirrors 10 km product (pattern and magnitude)
• 3 km introduces noise, but also can reduce spatial impact of outliers
38
MODIS vs DRAGON
July 21, 2011
DC
BALT
AOD (AERONET: DRAGON)
0.0
0.20
0.40
0.60
0.80
>1
• DRAGON = Many AERONET over Maryland 
during DISCOVER‐AQ experiment, July 2011
• For MODIS plots, QA=3 only
• Circle Center = AERONET ±2 hours
• Circle Outer = MODIS 5 x 5 box
• 3km (bottom) resolves Baltimore maxima
• Gray is MODIS‐Aerosol cloud mask
• 3km also resolves aerosol over Ches. Bay 39
MODIS 3 km product (operational for C006)
S. Mattoo, L. Munchak, M. Martins, L. Remer, B. Holben,  et al 
• Algorithm structurally identical to standard “10 km” retrieval 
• Results will be in new files, ‘MOD04_3K’
• Over land and ocean, (but no Deep Blue yet). 
• Both MOD04_L2 and MOD04_3K will be available
40
Summary (1)
• Dark‐target algorithm/products are updated for 
C6, but only “modest” changes (no major science 
updates). 
• “Modest” is relative… Many difficult decisions 
about seemingly small things that actually were 
significant. (e.g. Gas Correction, Cloud Mask, 
Quality Assurance etc). 
• Upstream changes (L1B and MOD35) meant we 
had to re‐analyze, over and over. 
• Not superhero like, but there were mistakes 
(bugs carried over from C5) that needed re‐
analysis. 
• Dark‐target and Deep‐blue products are merged, 
leading to more global coverage
41
Summary (2)
• MODIS aerosol retrieval was intended for 
global climate applications
– Air quality events are sometimes on urban and 
local scales
– Aerosol properties change near clouds
– The MODIS dark‐target team is offering 3 km 
operational aerosol data. 
– Issues in land/sea/coastal are ACCENTUATED! 
42
Trying to get C6 into product is like…
43
… Being Sisyphus
Hopefully, there will be no season IV for “Introducing Collection 6 products”
On towards Collection 7!
At the Yoram memorial tree outside of Bldg #33
• Proper per‐pixel 
error products
• Better urban 
retrievals
• Use IR information 
for dust detection
• Etc: It’s proposal 
season! 
THANK YOU FOR YOUR ATTENTION !!! 


Introducing the Collection 6 MODIS Aerosol Products

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

NASA Technical Reports Server