Hyperion高光谱遥感数据大气校正方法

由于受到大气的影响,传感器接收到的辐射信息不能真实地反映地表反射光谱信息,因此,从遥感影像中去除大气的影响,即进行大气校正,是高光谱遥感数据处理中极为重要的环节;通过应用大气校正模块FLAASH,研究选择了合适的大气模式、水汽含量、气溶胶模型、波谱分辨率和多散射模型等参数,对内蒙东胜地区Hyperion高光谱遥感影像进行大气校正;比较了校正前后典型地物的光谱曲线,并将它们与实验室典型地物光谱曲线进行对比,大气校正后得到的光谱曲线和实验室得到的光谱曲线具有较好的一致性,达到了去除大气影响的目的,同时校正生成的水汽分布也表明校正效果良好。     

基于FLAASH的多光谱影像大气校正应用研究

受大气吸收与散射影响,遥感器得到的测量值与目标物的真实值间存在误差,给反演地表反射率/反照率和地表温度等关键参数带来较大误灿跋炝送枷穹治龅木?选择ASTER多光谱数据,利用FLAASH模块进行大气辐射校正和反射率反演.对校正前后的反射辐射和归一化植被指数(NDVI)的变化进行了对比研究,并利用校正前后的NDVI反演植被盖度.研究表明,大气校正后图像计算的植被盖度显著提高.     

基于AVIRIS高光谱数据的海表甲烷异常识别

研究海洋表面烃类富集状况在监测海洋环境和探测海底油气资源中具有重要意义,海表渗漏烃中,甲烷是气态烃中最具代表性的组分。为了精准识别海表甲烷异常,研究设计了相应光谱实验,以海水为背景测定甲烷光谱反射率,基于实测数据分析甲烷的光谱特征,运用比值导数光谱法削弱海水背景组分的光谱干扰,提取出甲烷光谱吸收特征波段。研究发现甲烷在1 642—1 672 nm和2 169—2 378 nm波长范围存在光谱吸收,通过比值导数处理后显著增强了其中1 642—1 672 nm和2 169—2 208 nm区间的甲烷吸收特征,在Rebecca等提出的CH4I甲烷反演指数的基础上加入比值导数参数,建立了基于AVIRIS数据的海表甲烷含量指数MI,与甲烷含量的相关系数R2=0.994 2,将其应用于美国加利福利亚州圣芭芭拉海峡Coal Oil Point(COP)烃渗漏区甲烷异常识别,并与CH4I指数和Bradley等提出的AVIRIS CH4指数ζ(L2298/L2058)进行反演效果对比。结果表明：运用MI指数可以有效识别海表甲烷浓度异常,与ζ、CH4I指数反演结果相比,MI指示的甲烷浓度异常分布与ζ指数反...     

基于EXCEL的高光谱影像光谱响应分析

高光谱遥感侧重于从光谱维角度对影像信息进行分析与处理。由于目前高光谱数据的处理技术跟不上数据获取技术,而已有的成熟的多光谱影像处理技术并不适合于处理高光谱数据,因此利用EXCEL软件展开了高光谱影像的地物光谱重建、光谱特征及其相关性分析、光谱微分计算、光谱向量相似性度量和信息提取等研究,并基于PHI（Pushbroom Hyperspectral Imager）航空高光谱影像像元光谱维矢量进行了光谱响应分析,实现信息监测和识别。     

EO-1 Hyperion高光谱数据的预处理

针对EO-1 Hyperion高光谱遥感数据的特点，在图像质量检查的基础上，对Hyperion图像进行了未定标和受水汽影响波段的去除、坏线修复、条纹去除、Smile效应降低、大气纠正等预处理，获得了较好质量的图像，为图像的进一步分析和实际应用提供了保障。结果表明图像大气纠正后光谱优化处理能进一步提高图像的质量。     

利用信息熵的高光谱遥感影像降维方法

高光谱遥感影像以其众多的波段数目，为地表观测提供近乎连续的波谱数据；然而海量的高光谱遥感影像存在着大量的信息冗余，为数据的处理带来了挑战。因此在对高光谱遥感影像进行存储、分析及可视化等操作之前，对高光谱遥感影像降维处理成为预处理的关键环节之一。利用信息熵理论，将高光谱遥感影像的各波段抽象为具有相关性的独立个体，设计了高光谱遥感影像的决策表矩阵，进而计算各波段的信息熵，量化各波段的信息量，从而将各波段根据信息增益进行排序。用户可根据高光谱遥感影像应用的精度需求，按排序选择波段组合，从而达到降维目的。以遥感分类结果的精度评价为例，对高光谱遥感降维方法的可行性和优越性进行评价。实验结果表明，该方法相较其他特征选取降维方法，能获得更高的分类精度。     

基于GPU的高光谱遥感影像数据处理

高光谱图像在以超多波段、光谱分辨率高、信息量丰富等优点给人们提供便利的同时,也带来了实时处理难、计算量大等难题。近年来,基于GPU的通用计算以其强劲计算能力、高性价比和低能耗等优势席卷了高性能计算领域,国内外学者纷纷针对GPU展开高光谱数据的并行处理研究。文章对高光谱遥感和GPU研究现状进行了简要介绍,总结了近几年国内外基于GPU的高光谱数据研究现状,指出存在问题和进一步研究的方向,力求为领域科学家进行高光谱图像并行处理研究提供一定参考。     

结合光谱响应函数的Landsat-8影像大气校正研究

针对受大气吸收与散射影响,遥感器得到的测量值与目标物的真实值间存在误差,给反演地表反射率/反照率和地表温度等关键参数带来较大误差,影响图像分析精度的问题,该文利用Landsat-8的光谱响应函数,对OLI多光谱数据进行大气辐射校正和反射率反演,对校正前后的地物光谱曲线和归一化植被指数(Normalized Difference Vegtation Index,NDVI)的变化进行了对比。研究表明:OLI大气校正后较好地恢复各类地物光谱的典型特征;大气校正后NDVI增幅明显;类似的基于光谱响应函数的FLAASH大气校正方法可以为其他的高级陆地成像仪等传感器校正提供依据。     

HJ-1A高光谱数据高效大气校正及应用潜力初探

环境与灾害监测预报小卫星于2009年3月30日开始正式交付使用,A星上搭载了我国自主研制的空间调制型干涉高光谱成像仪（HSI）,作为一种新型传感器,HSI数据的应用在我国还处于探索阶段。要充分发挥超光谱数据优势、进行有效的遥感应用,首先需要消除遥感成像过程中的大气影响,获得不同波段的地物真实反射辐射信息。通过使用FLAASH大气辐射传输模型对HSI数据进行大气校正,并与表观反射率进行对比分析,证明了校正后获得的地表光谱反射率的有效性。同时基于校正后得到的光谱反射率图像,进行改良型土壤调整植被指数（MSAVI）与叶面积指数（LAI）的反演,初步展现了HSI数据的实际应用效果。     

FLAASH模型输入参数对校正结果的影响

大气订正模型反演精度的高低从一定程度上来讲依赖于模型输入参数的正确性,然而对于大气辐射校正模型来说,其输入参数是成像时刻的大气状况,显而易见这是无法精确获知的。正是这种模型对输入参数的强依赖特性限制了订正模型在工程上的普遍应用。本文利用部分AVIRIS航空遥感图像为例,对FLAASH模型在使用不同气溶胶模式、不同大气模式、不同能见度初始值设定和是否考虑邻近像元影响等输入条件情况下分别进行了大气订正实验,并与参考值进行了对比分析。实验结果表明,由于采用了尽可能利用图像本身信息的订正思路,使得FLAASH模型对部分输入参数的敏感性并不体现出强依赖,且其邻近效应处理环节大大提高了订正效果,适于工程应用。     

基于MODIS大气产品的天宫一号高光谱成像仪数据大气校正研究

天宫一号(TG-1)搭载的高光谱成像仪获取了大量的高光谱数据,可用于国土资源、农林业和油气矿产等领域的研究。但由于遥感成像时会受到大气的干扰,因此需要首先进行大气校正,消除大气的影响,才能进行遥感定量分析与应用。利用准同步的中分辨率成像光谱仪MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)大气参数产品,结合6S辐射传输模型对天宫一号高光谱成像仪数据进行大气校正,并利用地面测量光谱和同步MODIS反射率数据对结果进行了验证。结果表明:经过大气校正后,天宫一号高光谱成像仪数据和地面测量光谱一致性较好,所有样点的相关系数都大于0.97,最大均方根误差为0.088。和MODIS反射相比,各波段回归直线的斜率接近1,且R²都大于0.8。     

高程和大气模式对FLAASH模型校正结果的影响

为探讨FLAASH大气校正模型对高程和大气模式参数的敏感性,以中纬度夏季和亚极地夏季大气模式过渡区的两景Landsat8 OLI遥感影像为基础,从高程、大气模式及其综合作用进行了对比分析。实验结果表明:①单景影像而言,FLAASH模型与高程和两种大气模式敏感性不强,各波段反射率平均值相差在0.21%以内;②在相邻两景影像重叠区,FLAASH模型与高程和大气模式敏感性明显加强,可见光波段反射率均值相差在0.5%~1.29%之间;③FLAASH模型能有效去除Landsat8影像的大气影响,并使图像信息增强,大气校正的作用效果在短波波段更加明显。
     

基于波谱匹配的Hyperion数据大气校正方法对比研究

遥感影像数据的大气校正是高光谱遥感地空对比、信息提取的前提和关键,如何根据不同数据、不同研究区、不同研究目的选择合适的大气校正方法是高光谱遥感应用研究的重点和难点。针对EO\|1卫星Hyperion高光谱遥感数据特点和研究区地形环境特征,分别选择线性回归经验模型、基于MODTRAN4模型的FLAASH和基于DEM数据的ACORN\|3模型不同大气校正方法对研究区Hyperion数据进行大气校正。从波谱匹配、识别的目的出发,通过计算不同方法校正后影像像元的波谱曲线与实测地面波谱曲线的匹配程度分析不同大气校正方法的校正效果。     

重轨星载InSAR测量中的大气校正方法综述

随着合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术在地形测绘及地表形变监测等领域应用日益广泛,提高其测量精度成为该技术领域近期研究的热点之一。而InSAR测量过程中的大气效应是限制其测量精度提高的主要误差源之一,如何经济有效地消除大气效应引起的延迟位相(即大气校正)是InSAR技术应用中亟待解决的问题。详细介绍了InSAR测量中现有的大气校正方法,并评述了各自的优缺点及适用条件。最后对InSAR大气校正研究中仍就存在的问题进行了概括并提出展望。     

ETM+全色波段影像的几何精校正

为确保遥感影像为森林资源调查和监测提供更好的服务,必须对影像进行图像预处理,而图像的几何校正是图像预处理中关键一步.传统的基于TM影像的几何精校正只是采用其地面分辨率为30m的波段的影像,由于分辨率不高,导致校正精度不高.介绍了一种使用ETM 影像的地面分辨率为15m的Pan波段校正,在后续处理中,用其它波段与校正后的Pan波段几何配准,从而达到几何精校正的效果.仿真试验表明,这种先校正分辨率高的影像,再配准分辨率低的影像的方法,在一定程度上提高了校正精度,降低了控制点选取的难度.     

利用多元遥感数据进行CBERS-02卫星大气校正研究

针对山地丘陵等复杂地表下地形对遥感数据影响较大的情况,提出了适合该区域的大气校正方法。该方法以MODIS数据为数据源,基于6S反演出陆地上空的气溶胶模式和光学厚度。使用同时相同区域的TM数据对CCD数据进行交叉定标,利用ATCOR3实现了对CBERS\|02星CCD数据进行大气校正。校正前后数据比较结果表明:该算法还原了下垫面原貌,尤其对山区丘陵等复杂地表具有很好效果。     

基于高程分层方法的HJ-1B CCD2影像大气校正

大气校正是从环境一号B星(HJ\|1B)CCD2多光谱卫星数据中精确提取地面定量信息的关键一步。采用一种基于高程分层和改进的浓密植被算法,即将整个研究区按照高程间隔0.1 km划分为17个子区域,在不同高程带内利用红波段与短波红外波段(1.6 μm)的线性关系估计出红波段的反射率,然后利用估计的红波段反射率与其表观反射率差值的均值,结合6S辐射传输模型模拟计算得到0.55 μm处的气溶胶光学厚度,从而实现各个波段大气校正。比较分析校正前后成熟林地、水体和裸土的光谱反射率和标准反射率,结果表明:该方法对HJ-1B CCD2数据大气校正可取得较好的效果。     

遥感数字图像的大气辐射校正应用研究

卫星遥感数字图像成像过程中，由于电磁波受大气作用造成数据质量下降，影响遥感信息的提取及精度。介绍了大气辐射校正的一般原理和PCI软件ATCOR2模块的算法，研究了基于该模块的遥感数字图像大气辐射校正实现方法。根据研究区实际情况，选用1976年美国标准大气乡村气溶胶大气参数，对一景Landsat TM影像进行校正处理。对比处理前后图像和直方图，可知该方法增强了图像清晰度，提高了视觉效果，有利于遥感信息提取和专题解译。