基于ENVI的Hyperion數據預處理方法

楊玲莉 張廷斌 何菊紅 悅永崢 張雨晨

（成都理工大學 地球科學學院，四川 成都 610059）

基于ENVI的Hyperion數據預處理方法

楊玲莉 張廷斌 何菊紅 悅永崢 張雨晨

（成都理工大學 地球科學學院，四川 成都 610059）

基于ENVI遙感影像處理軟件，選取一景Hyperion數據，介紹了應用ENVI軟件對Hyperion數據進行遙感影像預處理的流程和方法。主要包括：未定標和受水汽影響波段去除、壞線修復、條紋去除、去除Smile效應、FLAASH校正、幾何校正等，通過預處理獲得了地物真實反射率數據，為高光譜遙感技術在地質找礦、環境監測、精細農業等領域的應用提供技術支撐。

ENVI；Hyperion；遙感影像；數據預處理

遙感圖像預處理是遙感圖像應用過程中非常重要的環節，不同的遙感數據預處理的過程有所不同，主要包括圖像幾何校正、圖像融合、圖像鑲嵌和圖像裁剪等過程［1］。ENVI遙感圖像處理軟件操作簡單、易學，具有先進、可靠的圖像分析工具、專業的光譜分析和流程化向導的圖像處理工具，能夠隨心所欲地擴展新功能，并且能與ArcGIS整合，使RS和GIS一體化集成［2］。本文以一景Hyperion數據為例，運用ENVI遙感圖像處理軟件，對Hyperion數據進行預處理，最終得到Hyperion數據能夠反映地面信息的反射率數據，為Hyperion數據的后續應用做準備。

1 ENVI軟件簡介

ENVI（The Environment for Visualizing Images）是由遙感領域的科學家基于交互式數據語言IDL（Interactive Data Language）開發的一套功能強大的遙感圖像處理軟件，是美國Exelis VIS公司的旗艦產品。其是一個完整的遙感圖像處理平臺，可以輕松讀取、顯示、分析各種類型的遙感數據，并提供了從影像預處理、信息提取到GIS整合過程中需要的各種工具［2］。

現在，眾多的圖像分析師和科學家選擇ENVI來獲取遙感圖像中的信息，其應用領域包括國土、地質、環境保護、農業、林業、醫學、國防和安全、自然資源勘探、海洋及城市與區域規劃等。

2 Hyperion數據

Hyperion傳感器是世界上第一臺成功發射的星載民用成像光譜儀，也是目前唯一在軌的星載高光譜圖譜測量儀。搭載于衛星EO-1（Earth Observing-1），EO-1由美國NASA（National Aeronautics and Space Administration）于2000年11月發射升空，是接替Landsat-7的新型地球觀測衛星。EO-1衛星與Landsat-7衛星的軌道參數基本相同，軌道高度為705km，傾角98.7°，Hyperion以推掃方式獲取可見光、近紅外（VNIR，355～1058nm）及短波紅外（SWIR，852～2577nm）連續波譜數據，共有242個波段，光譜范圍355～2577nm，光譜分辨率9.6nm，傳感器空間分辨率30m，每景可覆蓋7.5km×85km［3-4］。

Hyperion數據產品分兩級：Level 0和Level 1，L0是原始產品，僅用于生成L1產品。用戶使用的產品是L1產品，其又分為L1A、L1B、L1R、L1GS和L1GST五種，本文使用的是L1R級產品，是由美國地質調查局（USGS）經輻射校正得到的，數據景號為EO1H1370392002032110PZ，成像時間為2002年2月1日。

3 基于ENVI的Hyperion數據預處理方法研究

Hyperion L1R產品是經過一系列處理過程后生成的，可是異常的像元仍存在，其將對圖像的質量和應用產生很大的影響，在圖像進行應用之前，須將異常的像元識別出來并加以修正。

3.1 數據讀取

ENVI中的 Hyperion tools能直接讀取 Hyperion Level 1R的HDF格式，其把Level 1R HDF數據轉換成包含中心波長、波長半徑、像元增益系數和壞波段信息的ENVI BIL格式文件。

3.2 未定標和受水汽影響波段去除

Hyperion圖像共有242個波段，輻射定標的波段共有198個波段（VNIR8～57，SWIR77～224），由于VNIR56～57與SWIR77～78重疊，而VNIR56～57比SWIR77～78噪音小，通常保留VNIR56～57，實際只有196個獨立的波段。高光譜數據中，光譜范圍1 356～1 416nm、1 820～1 932nm和大于2 395nm的波段受水汽的影像較大，基本上不包含地面信息，也需要把他們剔除。最后保留波段是176個（見表1）。在ENVI軟件中，用Basic tools下的layer stacking工具把保留的波段按順序重新組合起來。

表1 Hyperion數據有效波段

3.3 壞線修復

壞線是像元DN值為零或值非常小的一行或一列。對剩余波段進行檢查并記錄有壞線存在的波段數和對應的行、列號（見表2），然后用其相鄰行或列的平均值予以代替。

表2 Hyperion數據壞線修復波段

從表2可以發現，大部分波段首末行和首末列都存在壞線，但首末行列又不能用平均值修復，可以把首末行列裁剪掉，將圖像大小由256*3128變為254*3126，然后用ENVI軟件中的Replace bad lines功能進行壞線修復，此修復功能是針對行的，如果都是列上有壞線的話，需將影像順時針旋轉90度（Basic Tools->Rotate/Flip data），再修復，修復完了再旋轉回來。修復后的結果如圖1、2。

3.4 條紋去除

圖1 壞線修復前

Hyperion光譜儀采用推掃式的對地觀測方式，所以系統中CCD的排列方式垂直于航跡方向。由于不同行中的傳感器對光譜響應值不同，在光譜入射時，會導致在每個譜段上出現了豎的條紋，即列向條紋噪聲［5］。條紋的像元DN值較小，但一般不為零。Hyperion的VNIR波段條紋比SWIR波段條紋更重、更清晰，但較少。由于條紋圖像的質量和應用受到了較嚴重的影響，所以條紋噪聲的去除是非常必要的。本文采用ENVI軟件中Vertical Stripe Removal（垂直條紋去除）功能進行條紋去除。結果如圖3、4。

圖2 壞線修復后

圖3 條紋去除前

圖4 條紋去除后

3.5 Smile效應去除

Smile效應是指在垂直飛行方向上，像元的波長從中心位置向兩邊偏移的現象。所有的Hyperion產品都存在Smile效應。本文利用ENVI軟件中Cross-Track Illumi?nation Correction（垂直軌道照度修正）功能，在圖像空間進行Smile效應去除［6］。

3.6 大氣校正

大氣校正（atmospheric correction，AC）的目的是消除大氣和光照等因素對地物反射的影響，獲得地物反射率、輻射率、地表溫度等真實物理模型參數。因此進行高光譜數據的大氣校正是進行高光譜數據預處理的必要過程。

圖5 FLAASH大氣校正前后波譜曲線對比

本研究應用ENVI軟件中的FLAASH（Fast Line-of-sight Atmospheric Analysisof SpectralHpercubes）模塊進行大氣校正處理，將DN值轉換為反射率數據，在輸入輻射能量數據時，FLAASH模塊需要的量綱為W/（cm2.nm.sr）。Hyperion L1高光譜原始數據的DN值在-32 767～+32 767，VNIR的最大輻射為750W/（m2.um.sr），SWIR的最大輻射為350W/（m2.um.sr），因此在生產L1級產品時對輻射值進行了擴大因子，VNIR波段擴大因子是40，SWIR擴大因子是80，而1W/（cm2.nm.sr）=10W/（m2.um.sr）。因此在FLAASH中VNIR和SWIR輸入的尺度轉換因子分別是400和800，最終獲得地物真實反射率［7-8］。大氣校正前后的光譜曲線，可見大氣校正后的光譜曲線更為真實，如圖5所示。

3.7 幾何校正

本文以有地理信息的ETM+影像為基準，采用人機交互選擇地面控制點，利用二次多項式和雙線內插法重采樣對預處理后的Hyperion圖像進行幾何糾正。經重新選點檢驗，重采樣成30m*30m的圖像，結果如圖6、7。

圖6 幾何校正前影像

圖7 幾何校正后影像

4 結語

本文介紹了基于ENVI的Hyperion高光譜圖像預處理的流程和方法，通過未定標和受水汽影響波段去除、壞線修復、條紋去除、去除Smile效應、FLAASH校正、幾何校正等方法，不僅剔除了無信號、無價值的波段，從而降低了波段運算量，提高了運算效率，而且減少了噪聲，降低了大氣的影響，提高了Hyperion圖像的質量，獲得了地物真實反射率，使遙感圖像上記錄的地物輻射量和地面真實目標一一對應，提高了高光譜數據的實用性。因此，Hyperion圖像預處理是必不可少的一個數據處理過程，其結果的好壞對后續影像的信息提取和分類有重要的決定作用，為高光譜遙感技術在地質找礦、環境監測、精細農業等領域的應用提供技術支撐。

［1］梅安新，彭望琭.遙感導論［M］.北京：高等教育出版社，2001.

［2］鄧書斌，陳秋錦，杜會建，等.ENVI遙感圖像處理方法（第二版）［M］.北京：高等教育出版社，2014.

［3］譚炳香，李增元，陳爾學，等.EO-1Hyperion高光譜數據的預處理［J］.遙感信息，2005（6）：36-41.

［4］Barry P.EO-1/Hyperion Science Data User’s Guide［R］. Redondo Beach，CA：TRW Space，Defense&Inform.Syst，2001.

［5］董連風.高光譜影像預處理技術研究［D］.西安：長安大學，2007.

［6］曾慶偉.基于Hyperion高光譜數據的森林類型精細識別研究［D］.北京：中國林業科學研究院，2010.

［7］Richard Beck，EO-1 User Guide v.2.3［EB/OL］.http：// eol.usgs.gov-&http：//eol.gsfs.nasa.gov，2003.

［8］張苗，將志榮.Hyperion影像的輻射處理方法［J］.地理空間信息，2013，11（5）：86-93.

［欄目責任編輯 邵冰欣］

Research on the Hyperion Data Pre-processing M ethod Based on ENVI

Yang Lingli Zhang Tingbin He Juhong Yue Yongzheng Zhang Yuchen
（CollegeofEarth Sciences，Chengdu University of Technology，Chengdu，Sichuan 610059）

On the base of ENVI remote sensing image processing software,this paper selects a king hyperiondata and introduces the processes and methods of hyperion data pre-processing based on ENVI.The pre-processing for Hyperion data includes removing zeroed bands and strongestwater vapour bands,repairing broken lines,remov?ingstripe,removing Smile effect,correcting FLAASH and correcting geometric.The real reflectance datais ob?tained by pre-processing,which provides technical support for hyper-spectral remote sensing technology in geolo?gy,environmentalmonitoring,precision agriculture and other areas.

ENVI;Hyperion;remote sensing image;data pre-preprocessing

P627

A

1003-5168（2015）05-0039-4

2015-4-10

楊玲莉（1989-），女，碩士研究生，研究方向：遙感地質應用。