基于高光谱遥感影像的大气纠正:用AVIRIS数据评价大气纠正模块FLAASH

高光谱遥感影像由于集中了高光谱分辨率和高空间分辨率的优点,在对地观测中具有不可替代的优势。实际应用当中,往往需要从遥感影像获取地物的地表反射率信息,这就要求首先从影像中去除大气的影响,即进行大气纠正及补偿。目前,对遥感影像进行大气纠正的算法有很多,详细介绍了基于遥感影像自身信息的大气纠正模块FLAASH(Fast Line of Sight Atmospheric Analysis f Spectral Hypercubes)所涉及的算法,并利用该模块对AVIRIS航空遥感影像进行了大气纠正, 对不同的结果进行了分析对比,从而对该算法进行了初步的评价。     

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。     

基于地表参数真实性的GF-1和SPOT-7多光谱影像质量评价

目的 遥感影像中地表信息表达真实程度决定了影像信息提取和定量化应用水平,传统的从像素灰度和视觉特性角度的影像质量评价方法难以评价影像对地表信息表达能力,本文从地表反射率和NDVI（normalized difference vegetation index）两种地表参数真实性角度评价GF-1和SPOT-7多光谱影像质量。方法 提出了一种基于地表参数真实性的多光谱影像质量评价方法,完成GF-1和SPOT-7卫星对实验区同步成像,地面同步测量大气光学特性和典型地物样区光谱,获取同步观测数据并对多光谱影像进行辐射误差处理,计算地物样区在影像上的反射率和NDVI,通过与地面实测光谱数据比较分析了地表参数真实性,评价GF-1和SPOT-7多光谱影像质量。结果 人工靶标中GF-1影像在4个波段反射率误差均在5%内,精度优于SPOT-7;植被地物中SPOT-7影像在蓝绿红波段反射率误差在4%内,近红外波段误差在15%内,NDVI误差在16%内,反射率和NDVI精度均优于GF-1;硬地地物中GF-1影像在4个波段反射率误差在6%内,精度优于SPOT-7;评价结果表明SPOT-7多光谱影像对植被类地物光谱表达真实度更高,GF-1对硬地类地物光谱表达真实度更高。结论 提出的基于地表参数真实性的遥感影像质量评价方法,能够有效地从地物光谱信息表达精度的角度评价影像质量。     

基于IDL的遥感影像大气与地形校正方法实现

介绍了利用交互式数据语言（Interactive Data Language,IDL）开发TM/ETM遥感影像大气与地形校正模型的详细过程,以2000年4月30日密云ETM影像为例,对大气与地形校正方法的有效性和实用性进行了验证。结果表明,该方法有效地消除了大气与地形影响,提高了地表反射率等地表参数的反演精度和数据质量,为进一步开展定量遥感研究提供了数据质量保障。     

资源一号02D高光谱数据大气校正及应用北大核心CSCD

针对高光谱数据大气校正耗时长和查找表构建不准确等问题,提出基于MODTRAN辐射传输模型实时创建大气校正参数查找表的方法,并应用于水体叶绿素浓度反演。首先,基于高光谱数据实时构建大气校正参数查找表;其次,根据循环迭代反演得到水汽含量和气溶胶光学厚度对查找表插值得到各个波段的大气校正参数,从而完成所有波段数据的大气校正;最后,选择植被、土壤和水体3类典型地物精度分析,并基于反演水体的叶绿素a浓度验证大气校正精度的可靠性。实验结果表明:该方法明显优于6S、FLAASH等大气校正方法;在运行效率上,在多线程并行加速后,运行效率提升了2~4倍;基于水体反射率数据反演水体叶绿素a浓度,反演模型预测集验证中ρ为0.804 7,RMSE为1.8。     

基于同步实测光谱数据的ASTER影像邻近效应校正研究

2008年6月在甘肃省张掖市开展的天-空-地同步大型遥感实验“黑河综合遥感联合实验”中,用自己设计的装置在兰州大学草地观测站开展了卫星同步邻近效应测量实验,用逆最小二乘算法求算了邻近效应校正系数,并将系数应用于影像真实反射率转换方程,对同步获取的ASTER影像进行了邻近效应校正,校正结果影像质量有所改善。将校正的结果影像与SHDOM方程的邻近效应校正结果影像对比,结果表明,经过邻近效应校正系数校正后影像的反射率、归一化植被指数产生较大差异,像元之间的相关性也明显降低。     

SPOT5全色波段与ASTER多光谱影像融合方法的比较研究

多源遥感影像数据融合可以将不同来源数据包含的优势信息重构为新的信息载体,进而为解 决实际问题提供更丰富的信息。与TM,CBERS-1等影像数据相比,ASTER多光谱影像在短波红外波段具有更强的优势,因此将其与SPOT5全色波段进行融合可为解决实际问题提供更多的细微信息。本文选取主成分分析变换（Principal component analysis,PC A）、比值变换（Brovey）、格兰姆-施密特变换（Gram-Schmidt,GS）和小波变换4种融合方法进行对比研究,实验结果表明PCA变换和GS变换适用于这两种影像融合。     

基于多个稳定目标的吉林一号光谱02卫星多光谱成像仪的在轨绝对辐射定标

卫星在轨后精准的绝对辐射定标是对其观测数据进行定量化应用的基础。与传统的场地定标法、交叉定标法相比,基于稳定场景目标的定标方法具有成本低、频次高、可实现历史数据定标等优点。使用中分辨率成像光谱仪（MODIS）的MCD19A1产品、MCD43A1产品和MOD03(MYD03)产品模拟出MODIS band8在光谱02卫星观测条件下的方向反射率,再结合MCD43A1产品中MODIS band1～band5的方向反射率、MCD19A2产品中的气溶胶参数、水汽参数以及MOD07(MYD07)产品中的臭氧参数,对2021年10月光谱02卫星多光谱成像仪对多个稳定目标成像的入瞳辐亮度进行辐射传输模拟,实现对其在轨绝对辐射定标。对该定标系数的真实性检验结果表明：与发射前定标系数相比,基于重新标定系数进行大气校正的结果与哨兵2号反射率产品的差异明显减小;重新标定的观测辐亮度与包头地基自动辐射定标数据的平均相对差异为3.18%,说明定标结果具有较高的精度。研究结果可以为使用稳定目标对中高空间分辨率光学遥感卫星在轨绝对辐射定标提供方法支撑。     

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。     

基于遥感云计算平台的卫星影像大气校正应用系统的设计

针对传统大气校正处理模式在数据共享以及业务流程等方面的不足,依托PIE-Engine遥感云计算平台,采用FastAPI Web框架的前后端分离技术,设计了支持PSG等高性能大气辐射传输模型的卫星影像大气校正在线应用系统。在此基础上,开发了一种可指定传感器、目标点位和观测时间等输入条件,运用自适应查找表快速处理业务的大气校正原型系统。该系统的设计和研究,有效拓展了遥感云计算平台的应用领域,也为日后实现功能完备的遥感影像处理分析在线应用系统提供了技术支持。     

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。     

ASTER Level 1A数据产品文件解析及应用

深入解析了ASTER数据的结构,研究如何正确读取数据中卫星的位置、速度、时间、姿态角、姿态变化率等与影像定位有关的数据,并研究了这些数据的变化规律。根据ASTER数据的特点,给出了该数据在辐射校正及影像定位方面的应用方法,使得影像能更好的在这些方面得到应用。     

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。
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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。     

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.     

提取黔西南红粘土的ASTER波段比值技术研究

红粘土型金矿是黔西南的一个重要的金矿类型,我们以往的研究实践表明:Aleks Kalinowski等[1]研制的红粘土型金矿ASTER波段比值4/5不适合黔西南红粘土的信息提取,因此,需要研究适合该地区的ASTER波段比值。ASTER波段比值组合2/1、4/3和(5+7)/6彩色合成后被成功地应用到研究区的红粘土提取中。比值的选择是建立在对矿区红粘土光谱曲线特征的分析和ASTER图像预处理的基础上,该比值组合能够有效提取出ASTER图像上的矿区红粘土信息,并可以扩展应用到周边地区,寻找到更多含金红粘土的分布区,这充分显示了ASTER波段比值彩色合成技术在红粘土提取中的作用。     

ASTER多光谱影像与资源二号全色影像融合研究

随着遥感获取数据手段的日益增多,遥感影像的融合技术备受关注。针对ASTER多光谱影像光谱信息丰富、分辨率小,资源二号全色影像分辨率高、纹理信息丰富的特点,以安徽省马鞍山市当涂县的ASTER多光谱影像与资源二号全色影像为例,分别采用基于主成分分析、小波变换以及主成分分析与小波变换相结合的3种融合方法进行融合实验,并对融合后的影像进行对比,探讨 ASTER多光谱影像与资源二号全色影像融合的方法和效果。结果表明:采用主成分分析与小波变换相结合的方法对两幅影像融合的效果最好,极大地改善了两种单一方法的缺点,提高了原始影像的目视效果和光谱信息,从而为区域研究提供了更精确的数据资料。     

遥感图像大气校正方法综述

对目前常用的大气校正方法作了较详细的介绍，包括辐射传输模型法、黑暗像元法、不变目标法、直方图匹配法等8种方法。分析了各种方法的优缺点，以及它们各自的适用范围，并对各种方法在国内外应用的情况作了概括。