Hyperion高光谱遥感器的在轨自动化定标

利用布设在敦煌辐射校正场的自动化观测设备,对Hyperion高光谱遥感器开展定标试验;详细描述自动化定标的原理和方法,明确定标流程;针对高光谱遥感器的特点建立参考反射率数据库,以解决通道反射率与参考反射率光谱形状不匹配的问题;在2016年10月至2017年4月期间,对Hyperion高光谱遥感器共完成4次有效的自动化定标试验,并将试验结果与Hyperion高光谱遥感器观测的表观辐亮度进行比对验证。结果表明:在420～1044nm光谱范围内,场地自动化定标得到的表观辐亮度与卫星观测的表观辐亮度的相对偏差小于5%,标准方差小于2.3%;场地自动化定标结果与高光谱星上观测结果具有较高的一致性和稳定性。所提方法可以应用于高光谱遥感器的高频次在轨辐射定标。     

基于高光谱影像的干旱区草地光谱特征分析

基于石羊河流域金昌地区Hyperion高光谱影像,通过FLAASH大气校正,利用纯像元指数法提取草地波谱信息,并运用光谱一阶微分法和连续统去除法进行定量化处理。结果表明,相对于生长旺盛期的草地光谱特征,衰退期草地光谱红边左移,斜率降低,蓝边、黄边特征减弱,可见光波段反射值较高,近红外波段反射率较低;不同覆盖度草地的红边、绿峰、蓝光和红光吸收谷位置保持一致,可见光波段的光谱吸收特征(波段深度、宽度、面积、对称性)随覆盖度的增大呈有规律的变化,可作为提取或判定植被覆盖度的依据。     

基于五种大气校正的多时相森林碳储量遥感反演研究

大气校正已广泛应用于区域生态植被的动态监测,但是不同校正方法和模型对遥感影像光谱和森林碳储量估算结果的影响不得而知,同时这种差异在多时相遥感监测与应用时经常被忽略。以多期Landsat影像为数据源,借助植被指数MNDVI和野外实地调查的马尾松林样方数据,进行马尾松林碳储量反演。然后采用几种常用的大气校正算法：6S,FLAASH(fast line-sight atmospheric),IACM(illumination and atmospheric)和QUAC(quick atmospheric correction),并结合地面同步实测的光谱数据,以评估其对马尾松冠层光谱曲线、植被指数以及林分碳储量估算的影响;同时从遥感动态监测角度出发,分析了相对大气校正(pseudo-invariant feature, PIF)对多时相影像植被指数与碳储量反演结果的校正效果。结果表明,经大气校正后的影像波段反射率与实测光谱结果较为接近,其中近红外和短波红外波段光谱反射率明显上升,同时可见光波段减弱,NDVI(normalized difference vegetation index)增加明显。不同大气校正模型对研究区马尾松林碳储量的遥感反演结果影响较大,其中IACM与6S模型分别具有较高的精度和较低的误差。此外,经过PIF校正后不同时相影像的NDVI相对偏差降低了85.16%,同时马尾松林碳储量反演模型精度得到明显提升,表明辐射归一化处理对于多时相遥感影像的应用十分必要。研究发现ICAM与PIF的大气校正模型组合可较好纠正大气效应,适用于多时相遥感数据的森林碳储量反演与监测研究。     

面向地质应用的航空高光谱CASI‐SASI数据大气校正方法对比研究

蚀变信息提取是高光谱遥感地质应用的重要内容。基于特殊吸收峰的蚀变矿物提取是蚀变信息提取的重要手段。由于大气的吸收和散射作用,为了获得更为真实的地物反射光谱,必须进行大气校正。目前,国内外针对大气校正的对比研究主要集中在大气校正前后图像的质量改善、地物分类效果的提升以及校正图像像元光谱与实际地物光谱的相关关系等方面,而对不同校正方法获得的像元光谱与实际光谱吸收峰位的对应情况则很少讨论,这对于依赖吸收峰特征进行蚀变矿物提取的地质遥感极为不利。利用CASI-SASI航空高光谱成像系统,采集了甘肃龙首山地区的航空高光谱遥感数据,并运用ASD光谱仪,对该地区实际地物光谱进行了测量。以此为基础,开展了FLAASH、快速大气校正（QUAC）、经验线（EMPL）等方法大气校正结果的对比研究。通过对比分析,发现FLAASH,QUAC和EMPL均能在一定程度上消除大气的影响,改善航空高光谱遥感的图像质量,但EMPL方法得到的反射率与实际反射率相关性最好。此外,运用人工目视方法开展了实际地物反射光谱的吸收峰位与不同校正方法得到的对应像元反射光谱的吸收峰位的对比研究,发现不同校正方法得到的像元光谱的吸收峰位与实际峰位均存在不同程度的差异,虽然EMPL对吸收峰位的保留效果最好,但依然有“漏峰”的现象。据此,提出运用多种大气校正方法开展综合研究,以提高不同类型的蚀变带定位准确度。     

基于辐射传输优化模型的二类水体大气校正

遥感影像的大气校正是水色参数反演的前提。以太湖为研究区,采用6S大气辐射传输模型以及近红外波段离水反射率模型相结合的方法。通过神经网络模拟大气辐射传输过程,并利用中分辨率成像光谱仪(MERIS)754、779、865、885nm 4个近红外波段进行光谱优化,求算550nm处气溶胶光学厚度等变量。通过外推,实现可见光波段的大气校正。将2007年11月11日、20日、21日,2008年11月20日MERIS Level 1p影像以及野外实测水体遥感反射率数据集用于精度验证,结果表明,该方法能够较好地反演水体遥感反射率光谱,校正后的13个波段的平均相对误差大多分布在20%~40%之间。与6S以及Beam 4.9软件自带的大气校正方法相比,具有较高的校正精度和较强的稳定性,在太湖有较好的适用性。     

基于场地高光谱BRDF模型的绝对辐射定标方法

提出了一种基于场地地表高光谱双向反射分布函数模型的绝对辐射定标方法,摆脱了对卫星过境时刻同步观测的依赖,提高了遥感器在轨绝对辐射定标的效率与频次.利用无人机测量系统对敦煌辐射校正场进行了地表方向特性测量,基于半经验核驱动模型反演了敦煌场地的高光谱双向反射分布函数模型参数.用地表双向反射分布函数模型直接计算的卫星观测方向的地表高光谱反射率数据替代卫星过境时刻场地的地表同步测量数据,结合中分辨率成像光谱仪大气产品数据,实现了对Landsat-8卫星的陆地成像仪(OLI)在可见光至近红外波段的高频次绝对辐射定标.Landsat-8/OLI第1～6波段的卫星观测表观辐亮度值与模型计算表观辐亮度值的相对偏差均小于5%,标准差小于2%.基于无人机场地双向反射分布函数模型的绝对辐射定标方法的定标结果与卫星观测结果具有较高的一致性和稳定性.     

基于SHDOM经验方程和基于同步实测光谱数据的遥感影像邻近效应校正算法对比研究

从背景反射率计算和真实反射率获取两个方面,以Landsat-5 TM影像、ASTER影像以及与两幅影像分别对应的沙地、草地同步实测光谱数据作为数据源,对基于三维辐射传输模型SHDOM经验方程的垂直观测光学遥感影像邻近效应校正方法和基于与影像同步实测光谱数据的遥感影像邻近效应校正方法进行了对比研究。结果表明,从辐射传输机理上,基于SHDOM经验方程的邻近效应校正算法的理论基础更为完善;而从校正后影像的目视效果上,基于同步实测光谱数据的邻近效应校正算法则更为有效。     

基于暗像元的Hyperion高光谱影像大气校正

大气是影响遥感定量分析与应用的重要因素。该文利用暗像元大气校正算法,在IDL平台下,从Hyperion传感器的可见光-近红外波段逐通道提取大气光学厚度信息,并利用该数据实现对Hyperion数据大气校正的目的。研究结果表明,大气光学厚度随着通道中心波长的增加而减小,即与中心波长成负相关。光学厚度与中心波长的最佳经验模型为线性模型,模型的回归系数为0.912 3。通过分析校正前后的水体光谱曲线可知,大气的衰减作用使得卫星遥感信号不能正确表现自然水体的表观光学特性和内在光学特性,且对水体样本层次变化不敏感。在蓝绿波段,大气对光谱数据的污染最为严重,该波段的光谱特征与自然水体的理论光学特性完全相背离。由大气光学厚度光谱特性和自然水体光学特性可知,经过"暗像元"算法校正过的影像数据的质量得到显著改善。在缺少同步大气垂直剖面参数的情况下,暗像元算法将是Hyperion数据一种行之有效的大气效应消除方法。     

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。     

基于MODTRAN的双查找表法反演高光谱数据的水汽含量

基于MODTRAN辐射传输模型,假设近红外波段地物反射率随波长线性变化,考虑程辐射的影响,发展了一种通过双查找表反演高光谱遥感数据水汽含量的方法。建立查找表过程中,使用三次样条插值方法对查找表水汽含量值加密以减少MODTRAN运行时间。使用两个查找表,通过逐步搜索法对高光谱遥感数据进行水汽反演,得到水汽含量分布图。结果显示,使用三次样条插值方法得到的辐亮度值与MODTRAN计算结果只有0.1%的误差。对两景机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)高光谱数据进行水汽反演,得到水汽含量分布图,并用其对辐亮度数据进行大气校正,得到反射率数据。水汽含量分布图变化平缓,无亮/暗点出现,反射率数据在水汽吸收波段的光谱曲线没有过/欠校正现象,这表明水汽反演方法有效。     

胶州湾海域Landsat8/OLI数据处理中多种大气校正方法的评价

海洋水色遥感研究中,精确的水体遥感反射比R_rs(λ)光谱数据是应用海洋光学卫星数据反演海洋生物地球物理参数的关键。实际工作中,遥感反射比是根据遥感仪器接收到的辐亮度经大气吸收和散射校正、太阳距离以及太阳高度角校正后计算出来的。因此对卫星传感器数据进行大气校正是我们得到精确的水体遥感反射比光谱数据的关键因素之一,也是海洋水色遥感研究中的一个重要问题。胶州湾是黄海西部的一个半封闭海湾,是北温带海湾生态系统的重要代表,该海域内规划了大范围的海洋牧场养殖区域,水体生物光学性质复杂。Landsat是美国NASA的陆地卫星计划,最初是为了观测陆地而研发,但是其高空间分辨率(30 m)的优势在海洋遥感监测中表现突出,使得其成为卫星遥感监测河流、湖泊、内陆环湾等水体不可忽略的数据源之一。基于QA(quality assurance) Score光谱质量评价体系对Landsat8/OLI数据处理中五种大气校正算法在胶州湾海域的大气校正结果进行了评价分析。五种大气校正算法分别是NASA(National Aeronautics and Space Administration)标准近红外大气校正算法(Seadas采用为默认大气校正算法,记为Seadas Default);Acolite 默认大气校正算法—暗光谱拟合算法（dark spectrum fitting,记为Acolite DSF）;以及Acolite指数外推算法（exponential extrapolation）,根据算法中所使用波段的不同,分别记为Acolite SWIR, Acolite Red/NIR, Acolite NIR/SWIR。分析结果表明在胶州湾海域Seadas Default的大气校正算法得到的R_rs(λ)数据QA得分为1的概率（83.95%）要远大于Acolite DSF（49.66%）,Acolite SWIR（4.13%）,Acolite Red/NIR（7.25%）,Acolite NIR/SWIR（1.38%）四种大气校正算法。Acolite DSF大气校正算法优于Acolite SWIR,Acolite Red/NIR,Acolite NIR/SWIR。应用MODIS/Aqua卫星数据对Seadas Default大气校正算法和Acolite DSF大气校正算法处理Landsat8/OLI卫星数据得到的R_rs(λ)在443,483,561和655 nm的数据进行了对比分析,结果表明在各个波段的Seadas Default算法所得的大气校正结果都要优于Acolite DSF算法。据此,建议在胶州湾及其附近海域应用Landsat8/OLI数据进行遥感应用研究时以NASA标准近红外大气校正算法为首选。     

高光谱与多光谱遥感影像反演地表不透水面的对比——以Hyperion和TM/ETM+为例

不透水面遥感信息的反演是近十年来遥感领域的一个热门课题,但是利用高光谱影像反演不透水面信息的研究较少,高光谱和多光谱影像反演不透水面的对比研究也少有报道。重点研究了高光谱EO-1 Hyperion和多光谱Landsat TM/ETM+数据在反演不透水面信息方面的特点,首先在福州、广州和杭州选取了三个实验区,利用线性光谱混合分析模型反演Hyperion和TM/ETM+影像的不透水面信息。对于多达242个波段的Hyperion影像,进一步利用判别分析从中选取了11个特征波段构成新的Hyperion’影像,以考察是否可用缩减波段的方法来取得较好的反演效果。结果表明,Hyperion高光谱影像反演不透水面的能力优于多光谱影像TM/ETM+,而利用特征波段构成的Hyperion’的反演精度最高,这主要得益于Hyperion具有更高的光谱分辨率和辐射分辨率,使其可以更有效地区别不同地物在光谱特征和辐射特征上的微细变化,从而可以更好地区分不同地物。而由特征波段构成的Hyperion’影像由于大幅减少了高光谱影像波段的冗余度,所以获得了更高的反演精度。     

基于偏振信息的遥感图像大气散射校正

大气散射严重影响了航空遥感图像的质量。为了提高航空遥感图像的识别能力,提出一种基于偏振信息的航空遥感图像大气散射校正方法。大气散射具有显著的偏振特性,而对于垂直探测的地物辐射信号偏振度非常低,该方法正是利用大气散射偏振特性与地物目标偏振特性的差别,从图像中提取地物目标辐射信息,从而提高遥感图像的质量。通过机载多波段偏振CCD相机获取航空偏振遥感图像数据,并采用一组443 nm波段的航空偏振图像数据进行图像大气散射校正实验,实验结果表明该方法能有效地进行航空遥感图像的大气散射校正,从而提高了航空遥感图像的识别能力。     

基于辐射传输模型的环境一号卫星CCD相机的水体大气校正方法研究

水体大气校正问题是开展我国环境一号卫星水色遥感定量化应用的关键。针对环境卫星CCD相机的特点,以水气耦合的辐射传输模型构建大气校正参数查找表,研究以地面气象数据辅助的逐像元水体大气校正方法,实现水体离水反射率和遥感反射比的反演。以现场测量数据和MODIS数据为参考进行水体大气校正效果验证,研究发现CCD相机的反演结果在蓝、绿波段的精度较高而红、近红的反演结果系统偏大。研究结果还表明气溶胶模型是影响水体大气校正精度的重要因素。     

内陆河道表层水体反射光谱的走航观测研究

现场水体光谱观测是水体光学性质、水色遥感反演建模等研究不可或缺的基础性工作之一.常规的倾斜观测方法受其较为严格的观测几何条件限制,需要依据船体位置、太阳方位等不断调整观测角度,特别是针对河道水体光谱观测时,还须考虑河道走向、岸线遮蔽物等情况,因此,只能设置若干站点进行离散样点的观测,难以在岸线环境较为复杂的河道水体开展...     

基于果蝇-鲍威尔优化的航空高光谱影像大气校正方法

航空高光谱的大气校正是进行高光谱定量反演的基础,但通过空地同步对比分析航空高光谱大气校正的研究较少,论文主要研究了Hyspex高光谱遥感数据不同的大气校正方法。在现有的几种大气校正方法的基础上,提出了一种大气校正的新方法：首先,采用果蝇-鲍威尔优化算法反演光谱的性能参数(中心波长和半波高度的偏移量),对光谱重定标。然后在光谱重定标的基础上,采用MODTRAN模型对Hyspex高光谱数据进行大气校正,得到地表反射率数据。利用同步采集的五种典型地物的地面实测ASD数据将提出的新方法与现有的几种大气校正方法(快速大气校正、经验线性法大气校正、基于6S模型的大气校正、基于FLAASH模型的大气校正、基于MODTRAN模型的大气校正)的大气校正结果进行对比分析,并采用决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)来比较各种大气校正方法的精度。结果表明：提出的果蝇-鲍威尔优化MODTRAN模型的大气校正结果最好,决定系数在80%以上,均方根误差在15%以内;基于MODTRAN模型、FLAASH模型、6S模型的方法的校正结果稍次于本文提出的新方法,结果比较稳定,决定系数在70%以上,均方根误差在20%左右;快速大气校正与经验线性法的校正结果不稳定。可以得出结论：本文提出的果蝇-鲍威尔优化算法有效可行,可以精确的反演出中心波长和半波高度的偏移量,其大气校正的精度优于现有的多种大气校正方法。     

微分算法的艾比湖湿地自然保护区土壤有机质多光谱建模

针对以往利用高光谱数据来来反演土壤有机质（SOM）的可行性与可靠性,结合微分处理对光谱数据信息提取的高效性,提出了直接对多光谱遥感影像进行微分处理就可得出SOM建模研究,旨在为今后SOM速测提供参考。采用Landsat 8_OLI 多光谱遥感影像数据,对多光谱遥感影像进行辐射定标、几何校正、大气校正、镶嵌和裁剪,运用IDL软件对影像进行一阶微分处理和二阶微分处理,发现一阶微分图像能够更好地表达地物的真实情况,更好地区别水体与土壤。原始遥感影像包含大量的信息其中还包括噪声,通过微分处理后的遥感影像剔出了原始影像中反射率值突兀变化的部分。在研究区采用五点法采集土壤样品。室内实验用重铬酸钾氧化-容量法测得SOM数据。多光谱数据结合地面实测SOM数据,分析SOM与多光谱数据反射率的关系,发现一阶微分处理后的遥感数据与SOM含量的相关性存在敏感波段,说明一阶微分处理可以将原始遥感图像数据在多光谱范围内的一些隐含的土壤有机质信息释放出来。选取相关性高的数据建立基于原始遥感数据、一阶微分数据、二阶微分数据的单波段多光谱线性模型和多波段多光谱线性模型,选取最优模型来估算和反演土壤有机质含量。结论如下：（1）通过对原始影像进行微分处理发现,微分处理后的影像变化明显,一阶微分处理的影像噪声降低,更加突出了影像中土壤有机质隐藏的信息。二阶微分处理的影像抑制了土壤有机质信息。（2）原始遥感影像各波段数据对土壤有机质含量的相关性较低,一阶微分处理后的遥感影像数据反映出土壤有机质敏感波段即部分波段数据相关性明显高于原始数据,二阶微分处理后的遥感影像各波段数据对土壤有机质含量的相关性较弱。（3）多波段建模效果要优于单波段建模;一阶微分多波段模型预测精度最优,其模型的决定系数和模型拟合的决定系数分别为0.898和0.854,该模型对估算研究区内的SOM含量效果较好;综合比较了单波段模型和多波段模型的拟合精度,发现无论在单波段模型还是多波段模型一阶微分处理后的模型都具有更好的预测能力。（4）基于一阶微分多波段模型对研究区SOM进行反演,反演结果与实际情况相符合,对干旱区SOM含量制图提供了切实可行的方法和参考。