谱线漂移对星载成像光谱仪辐射测量精度的影响

分析了谱线漂移在地面辐射定标、星上辐射定标和在轨对地观测等环节对成像光谱仪辐射测量的影响,建立了从实验室辐射定标到星上辐射定标再到在轨对地观测全过程的辐射传递模型,并通过仿真分析求解了成像光谱仪入瞳处辐射测量不确定与谱线漂移之间的关系。结果表明,谱线漂移导致的辐射测量误差与谱线漂移量和入瞳辐亮度的分布梯度成正比;光谱带宽偏差对测量精度的影响程度较中心波长误差高一个数量级。对于可见近红外(VNIR)波段平均光谱带宽10 nm、短波红外(SWIR)波段平均光谱带宽20 nm的典型成像光谱仪,要保证谱线漂移引起的辐射测量不确定度小于6%,实现成像光谱仪在轨观测时入瞳处的辐射测量绝对精度优于10%,可见近红外波段中心波长偏差应不大于2 nm,光谱带宽偏差应不大于0.1 nm,短波红外波段中心波长偏差应不大于3 nm,光谱带宽偏差应不大于0.1 nm。     

神舟3号飞船中分辨率成像光谱仪场地替代定标新方法研究

神舟3号飞船(SZ-3)搭载的中分辨率成像光谱仪(CMODIS)是我国下一代对地环境卫星遥感器的试验仪器,能获取地气系统30个可见光-近红外通道观测数据,这些高光谱数据应用,特别是定量遥感产品反演受到辐射定标的严重制约。文章在传统的在轨遥感器场地辐射校正基础上,提出了星地准同步观测场地辐射校正新方法,在缺少足够地面同步观测数据情况下,实现了CMODIS场地辐射校正,并达到了预期辐射校正精度要求。同时基于敦煌场地反射率光谱光滑的特点,利用EOS/MODIS大气订正后的通道反射比进行光谱内插,开展一种新的交叉定标方法试验。文章针对SZ-3/CMODIS数据,用此两种方法独立进行场地替代定标,试验结果能够相互验证,表明这两种定标方法切实可行,定标精度可靠,为我国下一代环境气象卫星传感器在轨辐射定标提供了新的定标方法和技术。     

环境卫星HJ1A超光谱成像仪在轨辐射定标及光谱响应函数敏感性分析

环境卫星HJ1A搭载的超光谱成像仪HSI是我国第一个对地观测的星载高光谱传感器,针对超光谱成像仪缺乏各通道光谱响应函数这一问题,对传统的反射率基法予以改进,提出一种不使用光谱响应函数的场地定标方法。利用敦煌场地2009年8月定标实验数据,实现超光谱成像仪在轨辐射定标。通过构建不同形状的光谱响应函数,分析光谱响应函数形状对最终辐射定标结果产生的误差。结果表明,利用新提出的场地定标方法可以实现超光谱成像仪绝对辐射定标,除水汽和氧气吸收通道外,光谱响应函数对定标结果的影响小于3％,采用新定标方法得到的定标系数可以满足应用的需求。     

基于均匀目标的GF-1WFV与SJ-9A PMS相机交叉定标

为检测SJ-9A卫星PMS相机在轨辐射特性,获取准确的PMS相机绝对辐射定标系数,提出了基于均匀目标的GF-1WFV与SJ-9APMS交叉定标方法。介绍交叉定标原理和均匀目标样区的概况,并对比两个遥感器的波段设置和光谱响应差异。基于敦煌辐射校正场均匀目标历史数据和2013年8月2日GF-1WFV与SJ-9APMS同时观测图像,实现了WFV与PMS的交叉定标。讨论了GF-1WFV与PMS相机交叉定标的影响因素及其不确定度。结果表明:利用GF-1WFV相机对SJ-9APMS相机进行交叉定标是可行的;以敦煌场区GF-1WFV观测数据为参考,获取的SJ-9APMS相机交叉定标结果不确定度小于5.24%。该成果可用于SJ-9A卫星在轨性能评估和后续数据定量化应用,并为我国自主卫星遥感器间的交叉定标提供借鉴。     

光谱匹配因子对GF-1/WFV时间序列交叉定标的影响分析

在轨运行的传感器辐射性能由于受到元部件老化、外太空辐射等因素的影响,会发生变化,通过传感器在轨定标可以及时追踪传感器在轨运行期间的辐射性能变化。利用Terra/MODIS(Terre卫星中分辨率成像光谱仪)参考,GF-1/WFV(高分-1号卫星视场传感器)传感器为目标,基于敦煌校正场的实测地表光谱数据,在考虑两传感器成像时刻的不同观测角度、光谱响应、大气条件和地表特性的匹配贡献的基础上,获得交叉定标光谱匹配因子,进一步得出WFV自发射后的时间序列交叉定标系数。以此辐亮度定标系数得到的表观辐亮度值与MODIS表观辐亮度值进行比对,开展光谱匹配因子对GF-1/WFV定标系数的影响分析。分析认为：在不同波段,光谱匹配因子变化趋势总体一致,大于0.9的光谱匹配因子比重分别为53.1%,75%,81.2%和93.8%;辐亮度定标系数的时间序列变化趋势与光谱匹配因子的时间变化趋势呈现负相关;匹配因子越接近1,两传感器辐亮度值的相对偏差越小。     

基于光谱靶标的光学遥感器退化特性在轨评估方法研究

多光谱遥感器在轨运行期间,受化学分子污染、发射振动、宇宙辐射等因素的影响,其光谱响应特性会发生变化,使目标物理量的测量值产生偏差,且不能用辐射定标进行校正,影响数据产品序列的一致性。提出了一种基于光谱靶标的光谱响应退化特性在轨评估方法,通过建立响应函数退化模型,并利用光谱靶标反射率在检测波段内呈非线性变化的特性来实现对光谱响应函数退化情况的定量化评估。模拟仿真与外场实验结果初步验证了本文方法的有效性,该方法在提高辐射定标精度和优化遥感器设计等方面有重要意义。     

超光谱成像仪在轨辐射定标及不确定性分析

介绍了超光谱成像仪的技术参量、成像原理、实验室定标和星上定标的方法,利用超光谱"图谱合一"的特点,对常规的反射率基法提出改进,实现了超光谱成像仪的辐射定标.分析了辐射定标过程中地表测量、大气参量及卫星图像产生的不确定性.结果表明:105个通道定标系数的不确定度优于7%,改进后的定标方法可以实现环境卫星超光谱成像仪的在轨辐射定标.     

基于改进型反射率基法的资源三号卫星多光谱相机在轨辐射定标研究

针对资源三号卫星(ZY-3)多光谱影像特点,提出了一种改进型反射率基法,实现相机在轨辐射定标。该方法以ZY-3 Level 1A 级影像为数据源,建立严格的几何模型获取定标点处准确的观测几何参数,降低因影像重采样和成像几何产生的误差对辐射定标精度的影响。基于山东东营遥感综合实验,利用两点法和多点法获取ZY-3多光谱相机在轨辐射定标系数。与官方定标系数相比,多点法的定标精度高于两点法定标精度。通过分析各定标点与拟合直线间的离散程度后发现,水体定标点的残差较大,其中绿波段残差值约为67.39%。以置信度95.4%为标准,可将水体定标点判识为误差点。在剔除水体后,采用多点法获得的定标系数除近红外波段相对差异优于5%以外,其他波段相对差异均优于2%。该结果表明该改进型反射率基法能够获得精度可靠的绝对定标系数,可以为其他类似卫星在轨辐射定标提供参考依据。     

通道式辐射计自动观测数据的反射率光谱拓展方法

为了适应光谱特性、观测角度不同的卫星载荷定标需求,提出了一种考虑地表双向反射分布函数特性(BRDF)的通道式辐射计光谱反射率拓展方法。利用国家高分辨遥感综合定标场的星地观测数据,对提出的自动观测数据光谱拓展方法进行验证。结果表明,通道反射率光谱拓展结果与地物光谱仪实测值相比平均相对差异为2.67%;而与Sentinel-2A/B卫星实际观测结果相比,各波段差异均在10%以内。进一步开展了不确定性分析,利用提出的光谱拓展方法获得的地表光谱反射率不确定度为3.34%,基于该方法的Sentinel-2A/B蓝、绿、红、近红外波段辐射定标总不确定度分别为3.35%,3.77%,4.10%,4.29%。     

大气遥感远紫外光谱仪绝对光谱辐照度响应度定标方法研究

主要针对可应用于空间高层大气遥感的远紫外光谱仪的光谱辐照度响应度定标方法进行研究。针对远紫外波段光谱测试标准装置少,实验系统所需真空度高,实验稳定性难以维持,传统漫反射板和积分球辐亮度定标方法在远紫外波段局限性大、难以利用等特点,研究了适用于远紫外光谱仪器的光谱辐照度绝对辐射定标方法,搭建了相应的真空实验系统,以一台远紫外光谱仪原理样机为对象对研究方法进行了实验验证。实验系统以标准氘灯、真空紫外单色仪和准直系统组成照射系统,将出射准直光辐照度用标准探测器进行标定,三者共同组成了标准光谱辐照度光源;利用该光源照射原理样机并读出相应信号,最终获得光谱辐照度响应度,从而实现了利用标准探测器进行照度传递的远紫外光谱仪器绝对光谱辐射定标,有效的进行了仪器定标。该方法定标不确定度约为7.7%,对远紫外波段空间高层大气遥感光谱仪的地面辐射定标研究具有重要意义。     

基于光谱吸收靶标的成像光谱仪光谱定标方法研究

中心波长和带宽是影响成像光谱仪数据定量化应用水平的两个重要光谱性能参数。针对覆盖光谱范围较窄的可见光与近红外波段成像光谱仪,提出了一种利用人工光谱吸收靶标进行光谱定标的方法,论证和建立光谱吸收靶标光谱定标方法的数学模型。在同一环境下利用成像光谱仪和ASD光谱仪对地面光谱吸收靶标进行准同步光谱测量,并进行反射率计算,然后通过光谱匹配计算中心波长偏移量和带宽变化量。利用该方法对设计带宽为6 nm的可见光与近红外波段的成像光谱仪进行了地面定标实验。实验结果表明,该方法能够作为外场光谱定标的辅助手段,提高成像光谱仪的定量化应用水平。     

高光谱遥感器现场光谱定标精度验证方法研究

鉴于精确的光谱辐射定标精度验证对于高光谱遥感器的现场定标和数据应用非常必要,以SVC光谱辐亮度计为例,利用多波段辐亮度标准传递探测器和新型的光谱可调积分球参考光源,设计了一种高光谱遥感器光谱定标精度的验证方法。该方法利用新型光谱可调积分球参考光源在待测波段内分别输出光谱形状单调上升和单调下降的光谱辐亮度状态,通过光谱匹配技术,即平移改变SVC光谱辐亮度计的波长,分析比对MRSTD和SVC光谱辐亮度计测量辐亮度的相对偏差。比对结果为光谱定标验证精度优于±0.2 nm,辐射定标验证精度小于5%。     

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。     

光栅色散型成像光谱仪的在轨光谱定标方法研究

精确的光谱定标是定量化反演地物信息的前提与基础。光栅色散型可见近红外成像光谱仪(VNS)主要用于海洋水色遥感和海岸带监测,采用推扫式成像方式,工作波段范围覆盖400～1 040 nm,空间维视场像元总数为1 024,共设置256个光谱通道,光谱采样步长为2.5 nm。针对仪器入轨后可能发生的光谱通道中心波长漂移或通道宽度展宽问题,基于光谱特征曲线匹配思想,提出了利用太阳大气廓线和星上定标器镨钕特征光谱进行在轨光谱定标的新方法。开展了在轨光谱真实性检验与定标的地面模拟实验,采用最小差值与相关系数联合算法对数据进行了处理。以大气氧气吸收763 nm波段为例,介绍了在轨光谱定标的步骤。给出了太阳夫郎和费517 nm、Pr-Nd玻璃685 nm和氧气吸收763 nm三个典型波段对应VNS的光谱通道的定标结果：三个通道穿轨视场Smile效应幅度相近,约为0.6 nm;中心波长漂移方向和大小各异,分别为0.707,-0.369和0.293 nm;对穿轨方向各像元的测量值进了二次曲线拟合,763 nm通道标准偏差小于另外两个通道,三个通道的光谱定位精度较高优于0.176 nm。为成像光谱仪开发出一种适用的在轨光谱定标算法。     

基于谱聚类与类间可分性因子的高光谱波段选择

随着遥感技术和成像光谱仪的发展,高光谱遥感图像的分辨率不断提高,其庞大的数据量在提高其遥感探测能力的同时,也给分析和处理带来了很大的困难。高光谱波段选择可以有效减少数据冗余,提高分类识别精度和处理效率。因此如何从多达数百个波段的高光谱图像中选择出具有较好分类识别能力的波段组合是亟待解决的问题。针对上述问题,采用基于图论的谱聚类算法,将原始高光谱图像中的波段作为待聚类的数据点,利用互信息描述两两波段间的相似度,生成相似度矩阵。再根据图谱划分理论,将相似度矩阵生成的非规范化图拉普拉斯矩阵进行谱分解,得到类间相似度小且类内相似度大的类簇;然后根据地物类型计算各波段的类间可分性因子,将其作为类簇内进一步选择代表性波段的参考指标,达到降维的目的;最后通过支持向量机与最小距离分类方法对波段选择后的图像分类。该方法区别于传统的无监督聚类方法,采用基于图论的谱聚类算法,并根据先验知识计算类间可分性因子来选择波段。通过与自适应波段选择算法和基于自动子空间划分的波段指数算法的对比实验,结果表明：两组实验当聚类数目达到相对最佳时,该波段选择方法支持向量机图像总分类精度达到94.08%和94.24%以上,最小距离分类图像总分类精度达到87.98%和89.09%以上,有效保留了光谱信息,提高了分类精度。     

轻小型无人机高光谱影像拼接研究

轻小型、低成本无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)机载光谱成像仪的快速发展为水质监测、精准农业提供了新的手段。ZK-VNIR-FPG480机载高光谱成像仪是国产仪器,拥有自主产权,影像共有270个波段,光谱范围为400～1 000 nm,光谱分辨率为3 nm,空间分辨率为0.9 m@1 km,成像方式为运动推扫成像,该成像仪的特点是影像之间不存在航向重叠,只存在旁向重叠。它在提供高光谱、高空间分辨率影像的同时也存在着一系列问题：①无人机的狭窄视场限制了每条航带的地面覆盖范围,需要进行航带拼接;②其自带的POS系统定位精度低;③为提高作业效率,航带间的重叠率较低,一般设置在30%左右,为影像拼接增加了困难;④因飞行时受风力、光照以及仪器自身等影响使得每条航带间存在亮度差异,拼接时会出现拼接缝现象。针对上述问题提出一种基于曲面样条函数和相位相关的无人机高光谱影像拼接方法,旨在将无人机拍摄的单条高光谱航带拼接成一幅完整的带有地理坐标的全景图,并实现影像几何和光谱上的匹配。该方法包括以下几个步骤：首先,以正射影像为基准采用曲面样条函数法对高光谱航带进行地理配准,赋予每条航带真实的地理坐标;然后采用局部方差法计算各波段信噪比,取分值最高的波段作为最优波段;再利用该最优波段采用基于2幂子图像的相位相关算法来纠正航带间已经存在的地理空间映射关系,消除航带间存在的错位;最后选用加权平均融合法对相邻航带进行融合,消除航带拼接时因光照、仪器自身等影响所产生的拼接线问题,最终得到带有绝对地理坐标的高光谱全景图。实验使用ZK-VNIR-FPG480机载高光谱成像仪获取大理某地区的高光谱数据进行拼接,结果表明,该拼接方法得到的全景图拼接处没有错位现象,几何位置准确。选取4种典型地物拼接前后的光谱曲线,其曲线走向基本一致,计算拼接影像与拼接前左右影像的光谱角余弦均值为0.965 2,光谱相关系数均值为0.863 2,光谱信息散度均值为0.424 0,欧式距离均值为0.494 1,四种光谱曲线相似性测度指标客观上显示了曲线的高度相似性,表明拼接前后同名点的光谱匹配度高,适用于无人机高光谱数据的拼接。该方法不仅提高了拼接影像的地理坐标精度,还在消除拼接缝的基础上最大限度的保证了光谱的保真性,并通过引入2幂子图像解决了影像在重叠度低的情况下配准算法失效的问题。但拼接前相邻航带同名点间存在光谱差异,且高光谱数据量大,拼接耗时多,如何利用重叠区域的像素修正系统误差,统一拼接图像的度量空间以提升光谱精度和稳定性并提高拼接速度仍是今后需要解决的问题。     

高光谱遥感图像的小波去噪方法

高光谱遥感图像是由二维空间信息和一维光谱信息组成的三维数据。普通的去噪方式通常是分别对空间信息或光谱信息进行去噪,其主要缺点是忽视了高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的特点。针对这些特点,文章提出一种基于小波变换的高光谱遥感图像去噪方法。该方法对各波段高光谱图像逐一进行二维小波变换,根据含噪声大的波段与噪声小的波段的波长关系,对小噪声波段的高频系数加权求和,代替噪声大的波段的高频系数,通过小波逆变换得到去噪后的重构图像。该方法运算速度快,能有效地降低噪声。对机载可见红外成像光谱仪数据(AVIRIS)实验表明,与经典的BayesShrink图像去噪方法相比,方法重构图像的信噪比(SNR)高出3.8～10.6 db,节省运算时间一半以上。     

基于近红外高光谱成像技术的小麦不完善粒检测方法研究

小麦作为主要的粮食作物在我国农业生产、运输、食品加工等方面占有重要地位。不完善籽粒严重影响了小麦质量与粮食安全。不完善籽粒主要在生产、存储、包装等过程中产生，目前我国小麦质量检测多以人工分选为主，但存在人主观性较强，肉眼易疲劳，且费时费力等问题，因此，如何快速准确鉴别小麦不完善粒是现阶段提高生产率和保证粮食安全的重要问题。运用高光谱成像技术和特征波段选取方法提出一种快速有效的小麦不完善粒鉴别方法。利用近红外高光谱成像系统获得1 000粒小麦样本在862.9～1 704.2 nm共256个波段的高光谱反射图像，其中包括健康粒、生芽粒、霉变粒和赤霉粒各250粒，提取每个样本感兴趣区域的平均反射率光谱作为分类特征。本文首先对提取的全波段光谱信息进行窗口平滑、一阶导数差分、矢量归一化等数据预处理，将原始光谱数据的隐藏信号放大并消除随机误差；在预处理的基础上运用伪偏最小二乘(DPLS)和正交化线性判别分析(OLDA)对光谱进行特征提取，降低数据的冗余度；最后采用仿生模式识别(BPR)建立四类小麦的鉴别模型。实验结果表明，采用全波段光谱信息建立的小麦不完善粒鉴别模型的平均识别精度达到97.8%，分析结果可知，利用近红外高光谱成像技术的全波段光谱信息对小麦不完善粒鉴别是可行的。尽管全波段光谱信息取得了较好的鉴别效果，但高光谱成像设备较为昂贵，获取高光谱全波段光谱信息数据量较大，无法满足对现场设备运算速度的高要求，因此，采用连续投影算法(SPA)对全波段光谱数据进行特征波段的选择，使波段数量由256维降低到10维，从而提高系统的可行性和运算速度。采用选取的10个特征波段建立小麦不完善粒鉴别模型，实验结果表明10个特征波段的平均识别精度仅为83.2%，分析结果可知，尽管采用10个特征波段提高了系统实时性，但鉴别准确性较差。为达到与全波段特征基本相当的鉴别效果，利用光谱特征与图像特征结合的方法建立小麦不完善粒鉴别模型，将上述选取的10个特征波段的形态信息、纹理信息和光谱信息进行结合，实验结果表明，10个特征波段的光谱信息与图像信息结合使鉴别的平均识别精度达到94.2%，此识别效果与利用全波段光谱数据的识别效果基本相当。利用高光谱成像系统探索了小麦不完善粒鉴别的可行性，通过分析以上实验可知，基于近红外高光谱成像技术对小麦不完善粒检测具有良好的效果，在有效的提高运算速度的同时也保证了系统的鉴别精度，为后期小麦不完善粒快速检测设备的开发提供了有效的研究方向。     

低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究

开展了低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究。采用卓立汉光公司Image~λ“谱像”系列高光谱相机获取完好的、低温冷冻和机械损伤条件下的光谱波段范围为387～1 035 nm的马铃薯高光谱图像;截取校正后的像素尺寸大小为60×60的马铃薯高光谱中部完好的图像并计算该区域平均反射率值;冻伤的马铃薯样本的反射光谱曲线在440,560和680 nm附近有明显吸收峰;机械损伤样本在560和680 nm附近有明显吸收峰,在680 nm附近吸收峰谷值明显低于冻伤样本;完好的马铃薯样本反射光谱曲线相对较为平滑,在560和680 nm附近未见明显吸收峰;撞伤样本在440,560和680 nm附近存在吸收峰,而在410 nm附近有一个明显的反射峰。四类马铃薯样本的反射光谱曲线特征峰值表现出一定的指纹特性,因而可以被用于后续品质特征检测分析使用。由于仪器或检测环境、光照强弱等因素影响,光谱数据中掺杂噪声,因此采用化学计量学预处理方法消除噪声的影响;随机选取70%的马铃薯四类样本的反射光谱作为训练数据,剩余的30%作为测试集;接着,利用极端梯度提升算法、类型提升算法和轻量梯度提升机算法来获取马铃薯高光谱图像的有效特征波谱,减少高维海量高光谱数据对后续品质分类模型的影响;最后,将提取到的有效特征波长构建马铃薯品质判别模型。在建立的分类模型中,使用的轻量梯度提升机+逻辑斯蒂回归达到最高的判别精度98.86%。该研究为将来高光谱图像成像技术在现代农业生产加工过程中马铃薯品质有效监测与控制提供理论基础和技术支撑。