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高分五號高光譜數據預處理方法研究

2021-05-20 02:10:24孔令堯
遼寧自然資源 2021年4期

孔令堯

(遼寧省自然資源衛星應用技術中心,遼寧沈陽 110034)

當前,遙感數據的獲取已經從單一波譜信息數據發展為多光譜、高光譜甚至超光譜信息數據。從 20 19年開始,國家衛星應用中心首次向遼寧省自然資源事務服務中心分發國產高分五號高光譜遙感數據。從此,遼寧省國產遙感高光譜應用時代正式來臨。高分五號是我國自主研發的全譜段高光譜衛星,是我國高分專項中的重要組成部分,主要服務于環境保護部、自然資源部等牽頭部門,實現了對陸地和大氣的綜合觀測能力,成為資源勘探、環境監測、精細農業、災害評估、目標識別等領域重要手段。

但是,由于高光譜成像機理復雜,數據量大等原因導致其預處理方法比多光譜數據困難的多。在傳感器被動接收地表輻射信息時,會受到空氣、水汽、溫度、以及傳感本身等諸多方面的影像,使得遙感影像發生變形和失真,因此,為了使遙感影像表達出真實的地表信息,需要對遙感數據進行預處理操作。

一、高分五號高光譜數據

高分五號衛星搭載有4臺大氣類觀測載荷和2臺對地成像載荷,對地載荷分別為可見短波紅外高光譜相機(AHSI)和全譜段光譜成像儀(VIMI)[1]。AHSI的短波紅外分辨率為10nm,可見近紅外光譜分辨率為5nm,空間分辨率為30m,幅寬為60km,其中光譜通道為330個,光譜范圍達到了400~2500nm。表1按照時間列出了國內外星載高光譜傳感器的主要技術指標,通過比較可以看出,高分五號AHSI傳感器在光譜分辨率、光譜通道數、幅寬等性能指標都處于前列,說明我國的高光譜傳感器研發水平已經處于國際先進水平。

二、主要研究內容

自首次接收國家衛星應用中心分發的國產高分五號高光譜遙感數據以來,遼寧省自然資源系統就積極開展相關的應用研究。遙感影像預處理工作是遙感影像在應用前的必要處理步驟。在國內外研究中,對不同傳感器的高光譜數據進行預處理的步驟各有差異,本次針對高分五號高光譜數據的預處理研究,提出了滿足分類需求的預處理流程。本次研究采用遼寧鳳城的高分五號遙感影像,標識碼為GF5_AHSI_E123.92_N40.68_2019090 8_006006_L10000049041。分別從壞波段去除、輻射定標、壞線修復、大氣校正、幾何校正共五個方面進行預處理研究,即最終的高分五號數據預處理技術路線。

三、影像預處理

1.壞波段去除

高光譜數據中包含數據文件和頭文件,其中頭文件相當于元數據文件,對數據進行說明,包括數據類型、數據格式以及數據所占空間大小等[2]。數據文件中存儲的是傳感器拍攝到的光譜數據。

從高分五號遙感影像的頭文件中,我們可以得出從400nm到2500nm的波譜范圍中共有330個光譜通道返回的輻射DN(Digital Number)值,當DN值為0時,表示此通道返回的是一個空值,即無效波段,應該進行去除。在光譜的中高波長段,受到水汽的影響比較大,影像上的雜質過多,應該進行去除。另外,324波段之后影像的信噪比過低,也應進行去除。從圖1可以看出,單波段328和單波段329中幾乎沒有有效信息。最終,經過壞波段的去除與整理后,可進行有效信息提取的波段數為283個(表2)。

表1 國內外在軌星載高光譜遙感儀器參數

圖1 波段328(左)和波段329(右)

2.輻射定標

在星載傳感器拍攝地表信息數據時,為了減少空間占用,得到更精確的數據,傳感器會將地表信息輻射值以整型數值的形式存儲為輻射DN值。因此,在高光譜影像使用前的預處理工作中,需要將量化輸出的輻射DN值與真實的地表信息輻射亮度值之間進行轉化,公式如下:

公式中,i=1,2,…n,gain和offset是絕對輻射定標系數。能夠從中國資源衛星應用中心獲得[3]。通過計算,可以將量化輸出的輻射DN值轉化為真實的可見光、近紅外、短紅外等絕對輻射值。高分五號在正式投入使用前,已經完成了AHSI傳感器各個波段的輻射定標工作,因此可以進行下一步的處理。

3.壞線修復

每一款高光譜傳感器都由上萬個探測電子元件組成,在獲取地表光譜信息時,個別探測元件在工作時出現問題,都將導致光譜信息出現錯誤。在單波段光譜影像中,如果存在一行或者一列數據缺失,或者其中一行或者一列與周圍反差特別大的情況,即視為壞線。一般情況下,壞線的發生缺乏規律性。因此,在對高分五號高光譜數據進行壞波段去除預處理之后,將有效的283個波段逐一進行檢查,如果存在異常數據,則必須進行壞線修復。

此次壞線修復采用的方法為利用壞線兩側的相鄰列的平局值進行代替(圖2)。

4.大氣校正

星載傳感器在獲取光譜信息時處于大氣層之外,被動的接收以太陽作為基準光源的地表信息輻照度。不可避免的會受到大氣分子、氣溶膠和光照等因素的影響。為了消除影響,還原真實的地表信息數據,需要對高光譜數據進行大氣校正預處理。在本次研究中,使用了高光譜遙感影像預處理中常用的FLAASH大氣校正方法。大氣校正的參數可以在傳感器拍攝時的原始文件中查找(圖3)。

圖2 波段172列號398壞線修復前后對比圖

圖3 FLAASH參數設置

5.幾何校正

幾何校正是遙感影像預處理的最后一步,也是最關鍵的一步,幾何校正的精度決定了遙感影像的準確性。由于是傳感器是光學成像,在拍攝時有一定的角度,以及地球曲率、地面起伏等因素導致了影像上的地物和地表真實地物之間存在位置畸變。因此,必須通過幾何校正進行糾正。通常情況下,幾何校正分為兩種,一種為人工選擇象元點,通過數學模型采用二次多項式或者線性內插法對遙感影像進行幾何校正。另一種是通過已有的正射影像作為參考影像,通過軟件自動查找同名點,建立兩景影像之間的數學模型,通過重采樣對遙感影像進行幾何校正。

研究采用資源三號、高分一號和高分二號三種傳感器多光譜正射影像作為參考影像,數據產品經過地形數據參與的系統幾何校正,圖像地理精度較高。由于多光譜影像與高分五號的分辨率相差較大,若直接進行幾何校正,則難以找到同名點。因此在ENVI軟件中對多光譜影像進行重采樣處理,降低分辨率至30m。在相同分辨率下,利用多光譜影像作為參考影像對高分五號影像進行幾何校正。

四、結語

通過對高光譜數據進行預處理工作,去掉了壞波段,修復了波段中的壞線,最大限度的保留了有效波段,經過幾何糾正后,可以獲得高質量的遙感影像,為下一步的光譜分析、地表信息提取、地形監測等工作提供了堅實的數據基礎。由于高分五號高光譜數據投入使用的時間較短,希望本次研究成果可以為下一步的深入研究提供必要條件。

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