卫星平台振动对色散型光谱仪光谱成像质量的影响分析

卫星平台振动导致色散型成像光谱仪在曝光过程中与地物产生相对运动,从而严重地影响了光谱数据质量.本文以PHI为色散型光谱仪模型,研究计算了俯仰角、侧滚角、偏航角以及三角综合按照卫星振动信号和不同振幅的[谐波振动对光谱数据的空间图像和光谱的影响程度,并且仿真出了各种振动下的畸变光谱数据立方体,得到卫星平台振动造成光谱数据畸...     

一种卫星平台振动光谱成像数据分块校正方法

卫星平台的振动会降低光谱成像数据的质量.以星载色散型成像光谱仪为例,介绍了其运动成像的退化机理.针对传统二维反卷积算法存在的问题以及推扫机理的特殊性,提出了一种光谱成像数据分块校正方法.该方法将分块处理、升维运算以及灰度渐变拼接相结合,将基于自然景物统计规律的图像去模糊算法运用于降质成像光谱数据的校正中.分别进行了不同目标的光谱成像退化校正仿真实验,实验结果表明,光谱成像数据质量在空间维和光谱维都有了明显提高,校正效果优于传统二维反卷积算法.     

卫星平台高光谱复杂运动成像伪互相关退化仿真研究

针对具有推扫机制的狭缝体制成像光谱仪受卫星平台俯仰、侧滚、偏航等复杂运动的影响,导致光谱数据精度降低的问题,在成像光谱仪运动成像光谱微分动态成像退化仿真方法的基础上,提出基于点扩散矩阵的光谱退化理论。按照八邻域掺杂模型,考虑卫星平台运动的时变性,不同目标像元的点扩散矩阵不同,符合伪互相关运算的概念,因此提出运动成像的伪互相关光谱退化理论。其中,点扩散矩阵由星上POS数据运用微分像移理论计算八邻域掺杂像元的平均掺杂比得到,在用模拟POS数据曲线仿真计算点扩散矩阵时,发现依据掺杂影响的大小,点扩散矩阵可以简化以便减小运算量。明确阐述光谱运动成像的伪互相关退化理论的表述和计算方法,对退化仿真和计算的结果从图像维和光谱维分别进行了定性和定量的效果评价,并使用结构相似度参数展示了退化图像与原始图像的相似性。运动成像的伪互相关光谱退化理论完善了已有的基于卫星平台复杂运动的光谱数据退化问题,仿真结果表明此种退化理论完全适用于解决卫星平台复杂运动条件下的光谱数据退化问题。     

卫星平台复杂振动引起的光谱成像退化仿真研究

卫星平台不稳定性将严重影响光谱成像质量, 针对干涉型和色散型成像光谱仪受平台振动而产生的成像质量退化影响进行机理研究和仿真, 建立了两类成像光谱的退化模型. 提出的光谱微分动态成像退化仿真方法, 考虑了复杂振动的综合影响. 通过提出平均掺杂比的概念, 建立起卫星平台运动参数与光谱成像影响之间的桥梁, 详细推导了这两者间的定量关系. 并以典型光谱和模拟地物光谱为例进行了退化仿真, 退化结果表明平台振动中俯仰和侧滚的影响比偏航大, 而且不仅会影响空间分辨率, 还会带来光谱失真, 而影响较大的是地物种类较丰富的区域.     

顾及光谱混叠的高光谱相机任意方向侧扫几何成像

以移动平台的线推扫式高光谱相机横向推扫成像不同于以卫星平台或飞机平台的竖直摄影成像方式,其属于水平方向推扫竖直方向成像,存在投影面选择、空间方位确定以及光顾混叠等问题。针对上述情况,详细推导了适合于线阵高光谱相机地面推扫的影像像素地理参考模型,可以进行任意方向的地面横向推扫成像;结合影像的地面采样间隔大小及推扫成像的区域范围,给出了地理参考后影像格网划分的一般过程;同时,考虑到在影像格网划分过程中存在的舍入误差,以及在影像校正过程中采用传统直接光谱采样可能造成的光谱掺杂问题,提出了基于地理参考后相邻像素重叠面积作为权重系数进行加权融合的改进光谱采样方法。最后进行了大量地面横向推扫成像实验,并依据上述算法进行了影像畸变校正,验证了线阵影像几何畸变校正算法的有效性及鲁棒性,同时,对校正好后的影像选用多个样本点进行了光谱数据验证,实验表明改进后的光谱采样方法明显优于直接光谱采样算法,为同类产品的地面应用提供参考。     

时空联合调制型空间外差干涉成像仪运动误差评估与校正

时空联合调制型空间外差干涉成像光谱仪(TS-SHIS)在对目标推扫成像过程中,指向镜推扫误差、指向镜定位误差或卫星运动平台振动等会引起目标对应像点(x′,y′)偏离理想位置(x,y),导致其与相邻的若干空间分辨单元之间存在光谱掺杂现象,进而影响干涉数据重构及复原光谱精度。基于TS-SHIS机理,针对运动误差引起的目标光谱线性混叠、不同程度的地表反射率差异对复原光谱精度的影响等问题进行了分析;建立了以相邻目标掺杂比、地表反射率差异为变量的混合目标干涉函数关系。依据MODIS卫星载荷观测数据,对中国地区不同空间分辨率地表反射率差异进行了分析;以相对光谱二次误差为评价函数,讨论了典型高轨平台姿态参数对不同空间分辨率目标复原光谱精度的影响,该研究为下一代高轨、高时空分辨温室气体探测技术提供技术基础。     

推扫型高光谱数据光串扰校正方法研究

串扰是成像光谱仪非理想成像特性中的一种,分为电串扰和光串扰,它广泛存在于现有的成像光谱仪之中。推扫型高光谱数据的光串扰使目标像元受到临近像元的影响,目标像元光谱曲线发生变化,图像的清晰度降低。基于推扫型成像光谱仪的成像原理,提出一种针对推扫型高光谱数据的光串扰校正方法。从高光谱数据中选取包含白色定标布地物的区域作为参考数据,通过行间差值方法得到所有白色定标布像元产生的总光串扰量;对总光串扰量进行拟合以抑制噪声,并通过递归方法计算单个白色定标布像元所产生的光串扰量;使用该串扰量对整景数据进行光串扰校正。选用三景不同地物类型的PHI数据进行光串扰校正,结果显示,校正后数据的光串扰现象得到明显的抑制,数据质量在光谱维和空间维均得到有效提升。在光谱维,由光串扰引起的光谱曲线变化得到校正;在空间维,图像清晰度提高50%以上的波段数占总波段数的83%。校正方法直接从高光谱数据本身提取光串扰量,并对数据光串扰现象进行校正,不依赖于其他外部数据,且适用于不同的地物类型。该光串扰校正方法亦对实验室测定成像光谱仪的光串扰量具有借鉴意义。     

干涉成像光谱仪受卫星振动影响的仿真与分析

在干涉成像光谱仪扫描过程中,卫星姿态的不稳定性将严重影响光谱成像质量。针对该问题,在分析干涉成像光谱仪光谱成像退化机理的基础上提出了一种微分动态成像仿真方法,以此来模拟光谱成像退化过程。并提出了平均掺杂比的概念,通过它建立起卫星姿态俯仰、侧滚和偏航的运动参数与其对光谱成像影响之间的桥梁,详细推导了这两者之间的定量关系。以环境资源卫星提供的遥感数据为例进行了退化仿真,结果表明平台振动不仅影响光谱成像的空间分辨率,更会带来光谱失真,且相邻像元光谱差异较大的区域影响较大。通过仿真数据分析,对卫星姿态稳定精度提出了要求,给出了必须重视振动影响并需要采取相应补偿措施的姿态稳定度条件。     

哈达码变换光谱成像仪数据复原算法

从哈达码变换光谱成像仪成像原理出发,对其光谱成像过程进行数学建模,分析了哈达码模板调制引起光谱信息混叠和空间信息混叠的原因,提出了一种根据光谱偏移量去除混叠的算法.采用自行研制的哈达码变换光谱成像仪进行了目标数据采集,用提出的去混叠算法对目标数据进行复原,得到目标的三维数据立方体,有效去除了空间信息混叠和光谱信息混叠,验证了算法的正确性.     

基于高/多光谱图像空天一体融合仿真方法

提出了一种基于高/多光谱图像的空天一体融合仿真方法. 以航空高光谱数据为基础, 根据航天多光谱遥感相关参数, 通过空天一体光谱维变换、尺度空间变换、辐射强度变换、混合像素变换和噪声变换将 航空高光谱图像中的地物目标进行空天一体映射到航天多光谱图像中, 得到特定地物目标的航天多光谱融合模拟仿真图像. 仿真实验表明该方法简便易行, 有效地减少了地物目标的三维建模和探测器响应建模的巨大工作量, 较好地实现了对特定地物目标航天多光谱图像的模拟, 开拓了遥感图像仿真模拟方法的新领域, 具有重要的研究和应用价值. 关键词： 遥感图像 空天一体 融合仿真 光谱维变换     

动态混沌扰动遗传算法的振动模糊高光谱图像复原

高光谱图像具有较高的光谱分辨率和空间分辨率,从而具备区分诊断地物光谱特性的能力,但是在获取高光谱图像时,经常会由于载荷平台的振动,导致光谱图像失真,严重影响光谱图像在应用中的精度和可信度。提出一种能够将振动模糊高光谱图像复原的动态混沌扰动遗传算法, 该算法对比于普通的遗传算法,不会出现过早收敛,能够较准确的恢复图像,提高光谱质量。根据振动模糊图像的退化原理,找到振动模糊图像与清晰图像之间的映射关系和振动模糊图像的点扩散函数。针对振动模糊图像退化的非线性和混沌系统特征,用tent映射生成混沌初始种群,增强遗传算法的全局搜索能力。对产生的优秀个体,用切比雪夫映射进行混沌扰动,对优秀个体混沌优化,以增强遗传算法自身局部搜索能力。将三维高光谱影像平铺为二维图像,利用相邻的光谱通道的图像相关性,对每一幅图像进行复原,从而实现三维高光谱数据的复原。在澳大利亚机载Hymap成像光谱仪所提供的数据立方体中,进行了两组不同的振动模糊光谱图像复原仿真验证。将所提出的方法与近期使用的光谱图像复原算法和遗传复原算法进行对比分析,图像采用无参评价方法灰度平均梯度GMG和拉普拉斯算子LS,有参评价方法信噪比SNR和峰值信噪比PSNR,光谱采用光谱信息散度SID和光谱梯度角SGA评价方法,发现各个评价指标均有大幅改善。与最新的光谱复原算法相比,SNR提高了60%,PSNR提高了10%,GMG提高了11%,LS提高了11%,SID降低了39%,SGA降低了5%。与原遗传算法相比,图像的SNR提高了51%,PSNR提高了12%,GMG提高了33%,LS提高了43%,SID降低了39%,SGA降低了16%。计算结果表明该方法对恢复振动模糊高光谱图像数据非常有效,不仅能提高单波段图像的清晰度,光谱数据立方体的光谱质量也明显提高。     

传感器光谱指标对植被光谱模拟精度的影响

高光谱卫星数据模拟是卫星遥感数据模拟的重点研究方向,基于星载多光谱数据和地物光谱先验知识是一种快速模拟高光谱数据的方法,但数据模拟精度受传感器光谱指标的限制。文章针对EO-1/ALI的可见光/近红外波长范围进行实验,研究了波段数量、半波宽度和波长位置等光谱指标与植被光谱模拟精度的关系,分析了两者之间的变化规律。研究表明,光谱指标决定了植被光谱特征提取,是影响光谱模拟精度的直接原因。文章总结了适于光谱重构模型的光谱参数范围,实验结果有利于提高植被光谱模拟精度。该结论可用于多光谱传感器的性能评价及其分光滤色结构的改进。     

利用QuickBird数据进行热红外遥感成像模拟的研究

针对基于机载热像仪图像或随机产生仿真场景的早期热红外成像模拟系统,提出了对高分辨率QuickBird图像进行星载热红外成像模拟的方法。基于高分辨率QuickBird图像,采用ISODATA法进行非监督分类,得到土地分类专题图,通过地物光谱数据库获得场景地物温度及发射率,从而可获得地面辐亮度图像;利用大气辐射传输软件MODTRAN对其进行大气修正,结合卫星遥感器辐射定标系数,最终可得到卫星遥感器输出图像。仿真结果表明,利用QuickBird进行热红外遥感成像模拟是一种全新而有益的尝试,对伪装效果检验等具有一定的参考价值。     

高光谱成像技术无损检测赣南脐橙表面农药残留研究

高光谱成像技术具备图像和光谱的双重优势,作为一种快速无损检测分析技术,检测过程无损、无污染和无接触。高光谱成像数据包括样本的图像信息和光谱信息,采集样本高光谱成像数据时,样本的每个像素点都有一条光谱与之对应,样本的每个波长都有一幅灰度图像与之对应。研究采用高光谱成像技术无损检测不同稀释浓度的农药在赣南脐橙样品表面残留随时间变化的关系。用蒸馏水把农药分别配置成1∶20, 1∶100和1∶1 000倍的溶液。然后把不同浓度的溶液滴到30个洗净的脐橙表面, 将涂有农药的脐橙分别放置0,4和20 d,然后采集在900～1 700 nm波长范围的高光谱成像原始数据。通过主成分分析获取930,980,1 100,1 210,1 300,1 400,1 620和1 680 nm共8个特征波长,基于这些特征波长做第二次主成分分析,应用PC-2图像并经过适当的图像处理方法对不同浓度及放置不同天数的农药残留进行无损检测。采用高光谱成像技术检测三个时间段较高稀释浓度的果面农药残留都比较明显。高光谱成像技术作为一种检测方法,可用于评价各个时间段较高浓度的农药残留。