GF-5衛星高光譜數據大氣校正反射率精度評價

劉梓欽，趙世湖，裴亮，劉書含，王霞

(1.遼寧工程技術大學 測繪與地理科學學院，遼寧 阜新 123000；2.自然資源部國土衛星遙感應用中心，北京 100048)

0 引言

高光譜遙感技術是20世紀80年代出現的一種新型對地觀測技術，始于成像光譜儀技術的發展，與微波、激光和高空間分辨率遙感一樣，高光譜遙感是進入新世紀以來遙感領域中的熱門話題[1-2]。與傳統遙感相比，高光譜遙感是用很窄且連續的光譜通道對地面進行持續遙感成像的技術，其分辨率可達到納米數量級，光譜通道數多達數十到數百個不等，而且各光譜通道間往往是連續的[3]。

高光譜遙感與多光譜遙感相比，光譜分辨率更高，能輕易獲得更多的光譜信息，使地面目標的幾何特征和紋理信息更加突出，為遙感技術從定性分析轉向定量分析提供了基礎。雖然獲取的遙感數據的光譜分辨率越來越高，但是在影像數據采集的過程中，不可避免地受到大氣、光照等因素的干擾，所以獲取的數據依然不能準確地表達地物信息。因此，在高光譜遙感數據投入到應用之前，必須先對影像進行校正處理，主要包括輻射定標和大氣校正，目的是減少或剔除大氣、云霧等對影像的影響，降低誤差。遙感影像大氣校正的發展始于20世紀70年代，大氣校正方法大致可以分為基于輻射傳輸模型法、基于圖像特征的相對校正法和基于地面線性回歸模型法三類[4]。本文用到的大氣校正模型是基于輻射傳輸模型的大氣校正法。

遙感影像質量評價是遙感影像數據處理中的關鍵部分，是遙感影像數據應用的重要基礎[5]。由于國內的高光譜專家學者還未對質量評價指標形成統一標準，對于高光譜影像的質量評價，本文借鑒和采用多光譜影像的評價方法和評價指標。

本文選用高分五號(GF-5)衛星的AHSI影像數據，選取的地區為肇東市、雙鴨山市和唐山遷西縣，地物選擇為土地覆蓋中具有代表性的植被、土壤和水。通過6S模型和FLAASH模塊對這三個地區的影像數據做大氣校正處理，并對校正后的影像提取三種地物的地表反射率，與實測地物反射率對比評價。本研究的目的在于討論6S模型和FLAASH模塊對GF-5衛星AHSI影像數據的適配性，為后續GF-5衛星高光譜影像融合、分類等應用奠定基礎。

1 大氣校正模型與處理方法

1.1 數據源與實驗區選取

GF-5衛星是我國高分辨率對地觀測衛星中唯一一顆陸地環境高光譜觀測衛星。GF-5衛星的平均軌道高度為705 km，太陽同步傾角為98.2°，發射質量約為2 800 kg，整星功率為1 700 W，設計使用壽命為8年。GF-5衛星搭配6臺先進載荷，觀測波段覆蓋紫外至長波紅外，分別是可見短波紅外高光譜相機、全譜段光譜成像儀、大氣主要溫室氣體監測儀、大氣環境紅外甚高光譜分辨率探測儀、大氣氣溶膠多角度偏振探測儀和大氣痕量氣體差分吸收光譜儀[6]。GF-5衛星影像一共有330個波段，光譜范圍為400～2 500 nm，可見光紅外(VNIR)和短波紅外(SWIR)高光譜相機光譜分辨率分別5 nm和10 nm，空間分辨率為30 m，地面覆蓋寬度60 km。

實驗區選擇肇東市、雙鴨山市和唐山遷西縣。本文在同一地區選取兩景覆蓋同一地區的GF-5號衛星影像為源數據，選取的數據要求時相接近，數據來源為高分遙感測繪業務數據管理系統。外業數據通過光譜儀實測肇東市的草地、雙鴨山市的黑土地和遷西縣潘家口的水體，得到地面實測光譜反射率數據。野外實測的方法為單點測量法。土地、草地和水體是定量遙感和地表覆蓋監測中具代表性的地物，也是評價遙感數據質量和應用能力的重要體現，這是本文選取黑土地、草地和水體作為測試對象的主要原因。

實測外業采集時間和影像拍攝時間均在2019年。肇東市外業光譜數據采集日期為9月12日，影像拍攝時間為10月7日，相差不足1個月；雙鴨山市外業光譜數據采集日期為4月20日，影像拍攝時間為4月20日與4月27日，時間基本一致；遷西縣外業光譜數據采集日期為9月24日，影像拍攝時間為9月24日和11月14日。由于肇東市既沒有符合時間接近又覆蓋同一實測區域的兩景影像數據，所以肇東地區僅選取一景影像。外業數據采集充分考慮了與遙感影像獲取的時間相同要求，盡量滿足準同步的要求，最大限度降低野外地物的時相變化引起的光譜特性變化。通過對大氣校正后的影像做正射校正處理，影像中典型地物的選點與野外實測的點位在WGS_1984坐標系上的位置是對應的。本文對比了很多選取的地物像元點與實測地物的反射率曲線，經分析與本文選取的像元反射率對比結果相似，為本文后續反射率對比評價和得出結論提供支撐。草地實測光譜曲線包含1 025個波段，黑土地實測光譜曲線有2 151個波段，水體實測光譜曲線有601個波段，而GF-5衛星AHSI影像的反射率有效波段為301個，所以需要進行光譜重采樣。本文采用的光譜重采樣法為拉格朗日插值法。通過拉格朗日多項式，把野外實測光譜插值到反演的地表反射率中，使得地表反射率曲線和野外實測光譜曲線光譜尺度相匹配。其中，水體實測光譜曲線只有可見光部分(波長350～950 nm)，所以本文只比較水體的可見光范圍的反射率。圖1為唐山遷西縣高光譜影像圖譜立方體。

圖1 唐山遷西縣高光譜圖譜立方體

1.2 GF-5高光譜數據預處理

影像在輻射定標之前先進行波段篩選。根據GF-5衛星的AHSI影像數據特點，在波長范圍1 004～1 030 nm中，可見光近紅外后6個波段(145～150)和短波紅外前4個波段(151～154)重合，本文選擇剔除了短波紅外中151～154波段。由于受水汽的影響，有些波段包含極少的地物反射信息，需要予以剔除，剔除的波段為193～200、246～262，共25個強水汽吸收波段。剔除后的波段數為301，可見光近紅外(VNIR)波段為1～150，短波紅外(SWIR)波段為151～301。圖2為GF-5衛星AHSI數據大氣校正處理流程圖。

圖2 GF-5 AHSI數據大氣校正處理流程圖

1.3 輻射定標

太陽光從太陽到地面再到高光譜衛星傳感器的傳輸過程中，會受到傳感器的探測性能差異、大氣對輻射散射和吸收、太陽高度及地形起伏引起的輻射強度變化等因素的影響[7]，所以傳感器接收的信號不能準確反映地物的反射或輻射特性，即傳感器采集的高光譜影像的測量值與真實的地物能量值存在誤差，因此，對高光譜影像進行定量解譯之前，必須先消除影像所記錄的輻射亮度的失真。通過式(1)和式(2)把影像的原始像元值(DN值)轉化為對應像元的表觀輻亮度或表觀反射率。

L=gain×DN+offset

(1)

式中：L為表觀輻射亮度值；gain為增益數值；offset為偏移數值。

(2)

式中：ρ為表觀反射率；L為表觀輻亮度值；d為太陽與地面的距離；ESUN為太陽平均輻射強度；θ為太陽天頂角。

1.4 大氣校正

大氣校正的目的是為了消除大氣分子反射、散射和吸收等的影響[8]，將輻射定標后的表觀輻亮度或表觀反射率反演為地物接近的真實反射率。大氣校正的方法有很多，根據校正后的結果可分為絕對大氣校正方法和相對大氣校正方法?；诖髿廨椛鋫鬏斈Ｐ褪墙^對大氣校正方法眾多模型中精度最高的一種校正方法，其中FLAASH模塊、6S模型和MODTRAN模型等應用廣泛[9]。

1)FLAASH模塊。FLAASH模塊的核心算法是來自MODTRAN4+輻射傳輸模型。FLAASH適用于多光譜影像和高光譜影像，能夠精確補償大氣影響，其適用的波長范圍包括可見光至近紅外及短波紅外，最大波長為3 μm。在MODTRAN4模型中，大氣校正參數包括衛星過境時間、氣溶膠類型和大氣模型等。FLAASH模型提供了三種波段區間進行水汽反演，分別為1 050～1 210 nm(1 135 nm)、870～1 020 nm(940 nm)和770～870 nm(820 nm)，本文選擇通過波段比值法進行水汽反演，用1 135 nm處的水汽吸收波段與非水汽吸收波段的比值獲取大氣水汽柱含量，氣溶膠光學厚度則采用暗目標法反演得到，利用660 nm和2 100 nm的反射率估算氣溶膠量[10-11]。通過式(3)可逐個計算像元的地表反射率。

(3)

式中：L為像元的輻射率；ρ和ρe分別代表像元的反射率和像元附近位置的反射率平均值；La為大氣散射后的反射率；S為大氣球面反射率。根據太陽高度角、大氣模型、平均高程值和影像采集時間等參數，可由MODTRAN4模型計算出La、S、A和B等參數。

2)6S模型。6S模型前身為法國里爾科技大學大氣光學實驗室開發的5S(simulation of the satellite signal in the solar spectrum)大氣輻射傳輸模型，是用來模擬太陽光在太陽—地面目標—傳感器的傳輸過程中所受到的大氣的影響。通過模擬可以得出大氣對太陽輻射的影響程度，從而進行大氣校正。6S模型可處理的波長范圍為0.25～4 μm。在 6S模型中，大氣層視為僅在垂直方向上變化，水平方向為均勻一致的平行平面大氣。6S模型將地表分為三種類型：均一地表朗伯體模型、非均一地表朗伯體模型和雙向反射率分布函數模型，每種地表模型都有特殊的反射率計算模型[12]。本文采用的6S模型為v2.1版本。通過輸入大氣層頂表觀反射率和不同大氣校正參數，如太陽高度角、氣溶膠類型和影像幾何參數等，可得到像元校正后的地表反射率。

為了精確對比6S模型和FLAASH模塊的大氣校正效果，將氣溶膠類型和大氣模型等參數輸入一致，避免因輸入參數的不同而影響大氣校正的效果。圖3為6S模型三種地物任選同一像素的大氣校正前后反射率圖。

圖3 三種地物大氣校正前后反射率對比

2 反射率精度評價

影像質量評價方法通常分為主觀評價法和客觀評價法。主觀評價法是由判讀人員直接對圖像的質量進行評價，評價過程中很多主觀因素會影響評價結果，導致其評價結果具有主觀性和不全面性[13]。客觀評價，又稱“定量評價”，是利用遙感影像的各類指標參數對影像進行評定，通過對各類不同指標的統計與分析，比較出影像的優缺點[14]。通常評價單幅影像的指標包括均值、方差、標準差、平均梯度、信息熵等[15]。本文選取的反射率評價指標為光譜角、均方根誤差和相關系數。

2.1 精度評價指標

1)光譜角制圖(spectral angle mapper，SAM)是一種用來衡量光譜之間相似程度的分類方法[16]，用外業實測地物光譜與影像中獲取的地表反射率對比，求出的光譜角越小，兩景影像越相似。

2)均方根誤差(root mean squared errorr，RMSE)表示觀測值與真值的離散程度，值越小，證明觀測值精度越高，表示兩條光譜曲線相差越小，表明與實測光譜越接近。

3)相關系數(correlation coefficient，CC)主要用于評價影像與影像之間相似程度。其結果范圍為0至1，當數值越接近0時，代表光譜曲線和實測光譜曲線信息保持度差；當越接近1時，代表與實測光譜信息保持一致性較好。

2.2 反射率精度評價

為了評價FLAASH模塊和6S模型對GF-5 AHSI影像數據大氣校正后的效果，對FLAASH模塊和6S模型大氣校正后的影像提取地表反射率與實測地面反射率進行對比。反射率的評價指標為光譜角、均方根誤差和相關系數。地物選取為肇東市的草地、雙鴨山市的黑土地和唐山遷西縣的水體。圖4為三種地物經過三種大氣校正模型處理后的地表反射率曲線對比圖。

圖4 三種地物實測光譜與6S模型/FLAASH模塊反射率對比曲線

根據光譜曲線分析可知，三種地物的地表反射率曲線和實測光譜曲線存在高相關性。其中，草地的三條反射率曲線整體趨勢大致相同，在可見光-近紅外波段，波長范圍為390～700 nm的大氣校正曲線和實測光譜近乎重疊。黑土地的五條曲線整體趨勢大體接近，在波長2 000 nm附近，大氣校正后的四條曲線波谷稍稍向右偏移。4月27日曲線的反射率值整體比20日高，4月20日的光譜曲線更接近實測地面反射率。黑土地的實測光譜采集工作在4月20日當天完成，而土地的反射率在同一季節不易變化，由此可分析出，時相越接近，地表反射率反演得越精確。水體的11月14日的FLAASH模塊反射率曲線與另四條光譜曲線相差較大，兩個日期的FLAASH模塊曲線有相似的波谷。9月24日的曲線與實測光譜曲線更加相似。通過三種地物曲線可以看出，6S模型和FLAASH模塊的光譜曲線互有偏差，但FLAASH模塊曲線起伏更多，說明在波段細節部分，FLAASH模塊的大氣校正效果與6S模型相比有一定差距。

從指標上看，草地和黑土地的光譜角余弦值都在0.97以上，水體的光譜角余弦值略低，三種地物的相關系數都保持在較高的水平。其中，一方面肇東地區影像的拍攝時間和實測時間相隔3周左右；另一方面黑龍江省在9—11月，由于氣溫變低草地本身的長勢變的緩慢，光譜數值也會因其變化，因此對地表反射率的反演有一定的影響，這也是草地的均方根誤差相比另外兩種地物較高的原因。把波段分成可見光波段和短波近紅外波段來看，草地和黑土地的可見光近紅外波段指標整體表現比短波紅外波段要好，相關系數比短波紅外波段高0.2～0.4，均方根誤差也小0.1～0.3左右。這說明在可見光近紅外波段，大氣校正效果顯著，有效消除了大氣和氣溶膠的反射和散射影響。通過反演雙鴨山市4月20日和4月27日黑土地的氣溶膠光學厚度，發現4月27日的光學氣溶膠厚度相比4月20日低了0.2，說明4月27日影像的大氣條件較好，地表反射率受大氣分子影響較小，因此相關系數比4月20日略高。而水體可見光波段11月14日的光譜角余弦和相關系數與9月24日相比相差較多，說明地表反射率反演結果與時相有關，影像拍攝時間越接近實測時間，大氣校正結果越接近地面實測反射率。表1～表3為三種地物的三種評價指標數值。

表1 草地實測曲線與6S模型/FLAASH模塊評價曲線評價指標

表2 黑土地實測光譜曲線與6S模型/FLAASH模塊曲線評價指標

表3 水體實測光譜(可見光)曲線與6S模型/FLAASH模塊曲線評價指標

3 結束語

GF-5衛星是全球空間分辨率最高的高光譜遙感衛星，代表我國乃至世界高光譜遙感數據獲取能力的最高水平。反射率是高光譜遙感數據應用的基礎。GF-5衛星高光譜反射率精度直接關系到高光譜應用的效能和質量。本文選取三個地區的GF-5衛星的AHSI影像，首先，通過波段預處理；然后，輻射定標；接著，用FLAASH模塊和6S模型大氣校正；最后，進行正射校正，提取出三個地區的典型地物的地表反射率。通過與地面實測地物反射率做對比實驗，得出以下結論。

FLAAS模塊和6S模型反演的地表反射率曲線大體接近，但也有不同。通過曲線和三種指標定量分析可得出，在一定程度上，大氣校正成功減少了大氣的影響，還原了真實的反射率，提高了影像的整體質量。其中，黑土地的地表反射率與地面實測反射率最為接近，而水體則相差較大，光譜角余弦和相關系數均不如黑土地和草地；短波紅外波段與可見光近紅外波段相比，光譜角余弦和相關系數均低于可見光近紅外波段，均方根誤差值更大，說明在可見光近紅外波段大氣校正效果更好；6S模型可見光波段的三種指標值的綜合表現與FLAASH模塊相差不大，但在短波波段比FLAASH模塊更接近地面實測光譜曲線。綜上所述，6S模型比FLAASH模塊大氣校正效果更顯著，6S模型大氣校正法比FLAASH模塊更加適合GF-5衛星高光譜影像。

上述結論為國產高光譜衛星基礎共性處理與定量遙感應用提供了重要依據與參考價值。但6S模型和FLAASH模塊都需要對短波紅外波段做進一步改進，以提高大氣校正的精度。