导读：

该研究提出了用于确定卫星遥感反射率（R_rs）最高质量的综合准则体系（CHQR），并据此从MODIS-Aqua卫星20余年的观测数据中汇编了全球最高质量R_rs数据库（HQ_MODISA-R_rs）。验证结果表明，CHQR显著提升了卫星R_rs产品与现场观测的一致性，平均绝对百分比差（MAPD）降至约7.4%，接近开阔大洋蓝色水体5%的不确定度目标。更重要的是，研究发现约21%的中低纬度海域在长期变化趋势上，原始数据产品与高质量数据呈现完全相反的趋势，凸显了严格质量控制对气候变化研究的关键意义。该数据库将为全球海洋生态响应评估、跨卫星一致性标定及数据驱动型大气校正算法提供重要基准。

提要/亮点速递(Highlights)：

1.提出最高质量遥感反射率数据评价标准：提出涵盖观测条件过滤、光谱形状一致性和最小残余误差三个维度的CHQR准则体系，从MODIS-Aqua 20余年观测中筛选出覆盖全球约91%开阔大洋的最高质量R_rs数据集。

图 1. 最高质量 R_rs 的评定标准（CHQR）

2.显著提升数据一致性：经CHQR筛选后，MODIS-Aqua R_rs产品与MOBY及AERONET-OC现场观测的MAPD从11.9%（443 nm）降至7.4%，412 nm波段从15.3%降至8.6%。

图 2. 经CHQR筛选后，MODIS-Aqua R_rs产品与MOBY及AERONET-OC现场观测的匹配结果

3.去除卫星影像中的噪点：南太平洋环流中心区的证据表明，最高质量数据排除了几乎所有噪点，具有最低的空间变异性。

图 3. 2005/4/6 应用四种不同筛选方案后，MODIS 二级 R_rs(547) 系数变异度（CV）的空间分布情况。(a)仅通过 l2 标志进行筛选。(b)仅通过 QA = 1.0 进行筛选。(c)仅通过 CBAC 进行筛选。(d)通过 CHQR 进行筛选。(e)四种筛选方法所得到的 CV 值的概率密度函数（PDF）。

4.揭示原始数据长期趋势偏差：在50°S–50°N范围内，约21.0%的海域基于原始数据的R_rs长期趋势与基于高质量数据的趋势方向完全相反，部分区域趋势差异超过100%，表明低质量数据会严重干扰海洋生态长期变化评估。

图 4. 两个位于太平洋区域的局部地区的 R_rs(547) 时间序列图：(a) 40-42°N, 140-138°W; (b) 32-30°S, 124-122°W.

研究结论:

该研究证明了通过多准则联合质量控制（CHQR）可以显著提升卫星海洋水色产品的数据质量。与NASA标准质量标识相比，CHQR不仅提高了R_rs产品与现场观测的一致性，还增强了图像产品的空间匀质性和时间稳定性。更重要的是，研究揭示了原始数据产品中混入的低质量或异常数据可能导致长期趋势评估出现方向性错误，这对基于卫星数据的全球海洋生态气候变化研究具有重要警示意义。

HQ_MODISA-R_rs数据库的发布，为跨卫星一致性标定、大气校正算法开发以及海洋生态长期变化评估提供了可靠的基准数据集。该数据库目前提供日尺度（1 km）、8日合成（4 km）和月合成（4 km）三种分辨率产品。未来研究需进一步拓展CHQR在沿岸高生产力水体及高纬度地区的适用性，并结合高光谱卫星（如PACE、HY-1E）的发展，将多波段产品扩展至高光谱R_rs，以支持更广泛的海洋光学遥感应用。

数据集链接：通过百度网盘分享的文件：HQ_DATA

链接: https://pan.baidu.com/s/1zhCSOseUti9kqYGvHrmhBw?pwd=HQDA 提取码: HQDA

文章引用格式：

Zhao L, Lee Z, Yu X, Wang T, Wang D, Shang S. Highest quality remote sensing reflectance database compiled from 20+ years of MODIS-aqua measurements. Remote Sens Environ. 2026;334:115195.

作者简介：

第一作者：赵龙腾，厦门大学海洋与地球学院博士生

研究领域：海洋水色遥感、数据质量评估

通讯作者：李忠平，厦门大学"唐世凤"海洋科学讲席教授

研究领域：海洋光学，水色遥感

Email: zhongping.lee@umb.edu