基于WorldView-2遙感影像反演淺海水深過程中太陽耀斑的去除方法

李龍龍，劉建強，鄒斌（國家衛星海洋應用中心，北京100081）

基于WorldView-2遙感影像反演淺海水深過程中太陽耀斑的去除方法

李龍龍，劉建強，鄒斌
（國家衛星海洋應用中心，北京100081）

摘要：基于Hedley等的方法對WorldView-2遙感影像反演島礁水深時的太陽耀斑進行去除，在技術實現過程中根據WorldView-2波段設置的特殊性做一定的改進，將8波段分為兩組，其中藍、綠、紅波段依據近紅外1波段來去耀斑，海岸、黃、紅邊波段依據近紅外2波段來去耀斑，在具體應用中完整實現該理論方法。結果表明，去耀斑后無論是對水深反演結果的精度上還是從影像直觀視覺上都有提高，該方法有利于WorldView-2影像處理中耀斑去除的常規化應用。

關鍵詞：WorldView-2；淺海島礁；水深反演；太陽耀斑

1　引言

水表面狀態會嚴重影響淺海地形的水深測量。在晴空條件以及水表面不平坦時，在水表面亮斑也就是太陽耀斑的地方，入射輻射的鏡面反射就會掩蓋水底成分遙感反射的數據。在高空間分辨率的衛星影像上，晴空條件下，淺水區域（當風吹起的時候形成波浪）的太陽耀斑是非常嚴重的，要不然遙感在這種條件下會是最有效的。典型的是，在近海岸的迎風面附近，沿著波浪的邊緣太陽耀斑會形成白色條帶狀。這些白色條帶會影響海底特性的視覺識別，嚴重影響影像不同底質的分類，尤其對于淺海地形水深的測量較大。

盡管太陽耀斑存在區域記錄的亮度看起來幾乎完全是水表面鏡面反射的信號，假設傳感器仍舊沒有飽和，離水輻亮度部分可能能夠恢復。鑒于以前海洋水色中太陽耀斑的去除方法都是應用在低分辨率的像元尺寸上（>1 km）[1-2]。最近Hochberg等的一篇文章提供了一種新的，概念性簡單的去耀斑方法。該方法適用于高空間分辨率（<10 m）并且有太陽耀斑影響的底棲生物遙感。在Hochberg等人的理論中，利用近紅外光譜波段（NIR，~700-900 nm）的信息來將遙感信號中太陽耀斑成分從可見光波段中去除[3]。因此，這個理論適用于包含NIR波段傳感器獲得的影像（例如像QuickBird衛星）或者是相應的多光譜和高光譜成像設備（例如機載傳感器CASI，Compact Airborne Spectrographic Imager）。調整影像像元來去除所記錄信號中太陽耀斑的成分，因而只剩下海底反射信號經水體輻射傳輸的部分。Hochberg等人演示了一個在淺水珊瑚礁環境且具有耀斑存在的影像上的實質性的視覺改進，基于7類棲息地分類的最大相似度影像分類的統計結果表明顯著增加了用戶精度。

盡管Hochberg等提供的理論方法對于遙感領域有很大的益處，但在他的幾種實現的方法上仍可以進行改進。Hochberg等提出的去耀斑的理論公式對離群異常值過度敏感，這對于該方法在影像分析的常規應用中是一個障礙。另外，Hochberg等以一種嚴格的數學方式來展現這種技術，這可能在實際操作中難以簡單實現該理論方法。進一步的說，在他的實現方法中，在去耀斑之前要先將陸地和云區掩模掉，如果該掩模在后邊的影像處理中是不需要的，那么這是沒必要的時間浪費。Hedley等提供一種改進的去耀斑理論方法，該方法去除了對于離群異常值的敏感性，也不需要將陸地和云區掩模，并且增強了該技術的適用性[4]。本文基于Hedley等去耀斑的理論方法，應用在基于WorldView-2遙感影像反演島礁水深中，描述了一個實用方法的實現技術，只需要一些簡單的處理步驟。并且在WorldView-2衛星數據去耀斑過程中根據其波段設置的特殊性做一定的改進，這些實用的改進將會有利于WorldView-2影像處理中耀斑去除的常規化應用。

2　原理

2.1Hochberg等去耀斑理論

Hochberg等的去耀斑理論方法建立在兩條簡單的假設之上：（1）近紅外波段的亮度僅僅由太陽耀斑和周圍環境影響的一個常量組成。特別是沒有因為海底空間環境的變化而對近紅外有影響；（2）在可見光波段太陽耀斑的數量與近紅外波段的亮度值是呈線性關系的。

第一個假設的正確性是因為水對近紅外波段（700—1000 nm）來說是不透明的[5]，所以不考慮地形的影響即使是淺水區域（depth<2 m）NIR僅有很少的離水輻亮度。雖然深水區近紅外波段最小的亮度值應該是0，但是實際情況下近紅外波段的最小亮度值是大于0的。尤其是，如果影像沒有對這些“殘余的”或者“周圍環境帶來的”與大氣中近紅外波段后向散射有關的近紅外亮度進行大氣糾正。在Hochberg等的有效模型中這個周圍環境影響的亮度值被從所有像元中去除。

第二個線性關系假設的正確性是因為近紅外波段和可見光波段的折射率的實部（決定反射）幾乎是相等的[5]。因此，水表面反射的光中NIR的數量和可見光波段的數量是呈線性關系的。建立近紅外波段亮度與太陽耀斑中每一個可見光波段的線性關系來進行耀斑的去除。結合每個影像像元的NIR亮度信息來確定每個像元中每個可見光波段要去除多少耀斑亮度。

Hochberg等指出該理論的不足之處就是為了建立近紅外亮度和可見光波長的耀斑之間的線性關系，僅僅用了兩個像元[3]。這兩個像元是整幅影像（或者是某個子集）中“最亮和最暗”的兩個近紅外像元。這兩個像元用來建立可見光波段太陽耀斑的光譜形狀特征。這隱含的假設是如果太陽耀斑不存在，這兩個參考像元將會有相同的光譜特征。正是這個原因，在分析之前將陸地和云掩模掉是必要的，否則最亮的NIR像元有很大的可能會是陸地或者云像元，因而也是無效的。然而，對于一副大的影像（>106個像元）進行嚴格的掩模是非常耗費時間且困難的。Hochberg等建議采用影像的一個子集，最好是相同深度且底質均一，以改善兩個像元之間的矛盾而帶來的可能誤差[3]。然而這并沒有解決主要的弱點——這就是僅僅依靠兩個像元。海表面一個小的單獨的物體（例如浮標或者船舶）或者掩模時一個小的失誤都會占據一個像元并且有可能就會是影像上近紅外波段最亮的像元。一般的，確定一個亮度最大的像元存在一定的問題并且會帶來重大的錯誤損壞該理論方法的有效性。

2.2Hedley等改進的理論

為了改進依據整幅影像上孤立的兩個點來去耀斑的不足，Hedley等在影像上選取樣本區內的點利用線性回歸來建立近紅外和可見光波段之間的線性關系[4]。根據Hochberg等的建議，選擇一個或者更多的太陽耀斑明顯的區域，該區域的水底光譜亮度應該是一致的（深水區域是非常理想的）。對于每一個可見光波段選擇的所有像元都包含在線性回歸中，在該線性回歸中近紅外的亮度為X軸，可見光的亮度為Y軸。如果對于波段i線性回歸的斜率為bi，那么影像上所有的像元就可以通過以下方程來去除波段i的耀斑：

式中，R′i是波段i糾正太陽耀斑后的亮度，MinNIR本質上代表沒有太陽耀斑的像元亮度，可以通過回歸的樣本點中最小的NIR值進行估計或者直接用整幅影像中最小的近紅外像元值來代替。一般的，與最大近紅外像元值相比，最小的近紅外像元值不容易是有問題的異常像元值。由于改進的理論是依賴選擇的樣本區像元，所以沒有必要將裸露的地面或者云像元在去耀斑之前掩模掉。謹慎確保樣本區像元不包含任何裸露在水面之上的物體，但是回歸將會減輕孤立無效的像元帶來的影響。然而，去耀斑之后，水面之上的區域將不是有效的數據，因為該算法只對水面下的像元有效。需要說明的一點，該理論方法的操作只是計算數值的相對大小，像元值的絕對單位不重要（圖1中不再標注單位）。因此，沒有必要將像元值轉換到輻亮度并且可以在原始影像的DN值上進行去耀斑。然而必須確保數學運算在浮點型下進行以保證正確的處理分數值以及可能的負數。

最小的樣本大小需要兩個像元，在相似水底光譜亮度下顯示不同的太陽耀斑數量。在這種情況下該理論就跟Hochberg等的方程是相似的。

由于Hedley等去耀斑的理論不需要對陸地和云做掩模處理以及具有更強的適用性，本文基于Hedley等的去耀斑理論對WorldView-2遙感影像水深反演過程中的太陽耀斑去除進行實驗。

3　WorldView-2衛星數據特點

WorldView-2多光譜影像數據與傳統的多光譜數據（QuickBird 4波段）是有差別的，WorldView-2多光譜數據有8個波段，其中四個（Blue，Green， Red，NIR1波段）與QuickBird多光譜數據的四個波段是一致的，新增的四個波段為：Coastal，Yellow，Red-edge，NIR2波段。我們將8個波段分為兩組：傳統波段（Blue，Green，Red，NIR1波段）和新增波段（Coastal，Yellow，Red-edge，NIR2）。Jeremy M.kerr.證明了兩組波段集是存在一定差別的（雖然原因還不得而知）[6]，為了減小該差異帶來的影響，本文在水深反演過程中耀斑的去除分別限制在傳統波段集和新增波段集內。也就是NIR1用來估算Blue、Green、Red波段內太陽耀斑的成分，NIR2用來估算Coastal、Yellow、Red-edge波段內太陽耀斑的成分。

4　實驗

本文以A島礁（見圖2島礁）為例。

（1）應用常規方法對遙感影像進行輻射糾正，本文WordView-2影像無需再做輻射糾正，如有需要，應進行輻射糾正，完整的輻射糾正包括遙感器糾正、大氣糾正，以及太陽高度和地形糾正；

（2）選擇影像上有大量耀斑的區域作為樣本區，但是如果沒有太陽耀斑，該區域的影像應該保證均一化（例如深水區），一般選擇島礁附近深水區內具有太陽耀斑的區域作為樣本區（圖2內方框中有太陽耀斑的深水區選為樣本區）。計算MinNIR，也就是樣本區內近紅外（NIR）波段亮度的最小值，分別計算樣本區內近紅外1（NIR1）波段和近紅外2 （NIR2）波段亮度的最小值；

（3）對每一個要去耀斑的波段，利用選擇的像元，以NIR亮度為X軸，可見光波段為Y軸建立線性回歸（其中Blue、Green、Red以NIR1為x軸，Coastal、Yellow、Red-edge波段以NIR2為x軸）。得到線性回歸方程，線性回歸的斜率是后續步驟的關鍵，對于波段i，記作bi，對于Blue、Green、Red、Coastal、Yellow、Red-edge分別得到相對應的線性回歸方程斜率（見圖1）；

（4）對波段i（Blue、Green、Red、Coastal、Yellow、Red-edge）整幅影像上的像元進行去耀斑，利用公式（1）做去耀斑處理，分別得到各個波段去除太陽耀斑后的影像，去耀斑后的各波段影像將用來反演淺海地形的水深。

圖2　原始影像圖

圖3　去除太陽耀斑影像圖

圖4　去除太陽耀斑后的水深反演

圖5　不去太陽耀斑的水深反演

5　結果分析與討論

通過去耀斑的處理，從影像視覺上來看效果是非常顯著的（見圖2，圖3），這對于淺海地形底質的分類具有非常積極的作用。對于島礁水深反演來說，本文對A島礁進行了去耀斑后的水深反演和不去耀斑的水深反演，并且將兩種方法反演得到的水深值與實測水深進行了對比。如圖4為去除太陽耀斑后水深反演結果與實測水深的對比圖，其中紅色實線為實測水深值，藍色實線為反演得到的水深值。圖5為不去太陽耀斑的水深反演結果與實測水深對比圖，紅色實線為實測水深值，藍色實線為反演得到的水深值。通過圖4、圖5的對比結果可以看出，去耀斑處理后島礁水深反演的精度得到了提高，不去耀斑反演得到的水深與實測水深相比，均方根誤差RMSE=1.35 m，去耀斑后反演得到的水深與實測水深相比，均方根誤差RMSE=1.29 m。通過去除耀斑的處理，改善了太陽耀斑因子對于水深反演結果影響，水深的反演精度得到了一定的提高。

去除太陽耀斑在整個島礁水深反演的流程中是關鍵的一步，尤其對于耀斑比較嚴重的遙感影像來說，反演島礁水深過程中耀斑的去除是非常有必要的。通過實驗結果來看無論是從影像視覺的角度還是島礁水深反演的結果，去耀斑的意義都是非常積極的。但有在去耀斑的過程中有一個問題必須注意，那就是在應用公式（1）去耀斑的時候會產生負值，水下區域不會產生負值，但是裸露水面的區域去耀斑后會產生負值。對于島礁的水深反演來說，在下一步數據處理之前應該將負值作為異常值去除掉，然后進行后續的島礁水深反演。

以上太陽耀斑的去除技術成功的應用在基于WorldView-2影像數據的島礁水深反演研究中，并且在大批量的數據處理過程中得到了實現和驗證，證明了該方法是可行的且具有很強的適用性，這將有利于WorldView-2影像處理中耀斑去除的常規化應用。

參考文獻

[1] Fraser R S, Mattoo S, Yeh E, et al. Algorithm for atmospheric and glint corrections of satellite measurements of ocean pigment[J]. Journal of Geophysical Research,1997, 102(D14): 17107-17118.

[2] Wang M, Bailey S W. Correction of sun glint contamination on the SeaWiFS ocean and atmosphere products[J]. Applied Optics, 2001, 40(27): 4790-4798.

[3] Hochberg E J, Andrefouet S, Tyler M R. Sea surface correction of high spatial resolution Ikonos images to improve bottom mapping in near-shore environments[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2003, 41(7): 1724-1729.

[4] Hedley J D, Harborne A R, Mumby P J. Technical note: Simple and robust removal of sun glint for mapping shallow-water benthos[J]. International Journal of Remote Sensing, 2005, 26(10): 2107-2112.

[5] Mobley CD.Lightandwater:Radiativetransferinnaturalwaters[M]. San Diego:Academic Press, 1994.

[6] Kerr J M. WorldView-02 offers new capabilities for the monitoring of threatened coral reefs. http://www.watercolumncorrection.com/ documents /Kerr_2010_Bathymetry_from_WV2. pdf.

A method to remove sun glint in depth derivation from World View-2 remote sensing images

LI Long-long，LIU Jian-qiang，ZOU Bin
（National Satellite Ocean Application Service, Beijing 100081 China）

Abstract：The method of Hedley et al. was applied in the WorldView-2 remote sensing image inversion reef water depth. Certain improvement was made according to the particularity of WorldView-2 band set in the process of technical implementation, and 8 bands were divided into two groups. For sun-glint removal, the NIR1 band was used to estimate water surface properties in the blue, green, and red bands, and the NIR2 band similarly was used for the coastal, yellow, and red-edge bands. The theory method was implemented completely at some specific applications. Result shows that there are a substantial visual improvement and the improvement of water depth retrieval precision. The practical approach described here will hopefully expedite the routine adoption.

Key words：WorldView-2; shallow reef; water depth retrieval; sun glint

作者簡介：李龍龍（1988-），男，碩士研究生，主要研究方向為海浪波譜儀數據處理技術及淺海水深反演。E-mail: lilonglong1988@126.com

基金項目：國家發改委高技術產業化項目“海洋漁業生產衛星綜合應用服務示范系統”；國家科技支撐計劃課題（2013BAD13B01）

收稿日期：2014-05-27

DOI:10.11737/j.issn.1003-0239.2015.01.008

中圖分類號：P715.7

文獻標識碼：A

文章編號：1003-0239（2015）01-0053-05