航天成像光谱仪CHRIS辐射与光谱性能评价

合集下载

CHRIS高光谱数据大气自校正与仪器定标精度评价

CHRIS高光谱数据大气自校正与仪器定标精度评价
,
达 到快速 处 理 影 像 的 目 的
作 为一 种新 型对 地观 测 系统还 需 要不 断完 善和 改进
,

本 文 对 其 影 像获 取 和
影 像 处理 中 的几 个关键 技 术 进 行分 析
并 结 合 实 际 飞 行 实验 进行 验 证
,
为 无人 机在 未 来 遥 感 领域 中 的
发展 奠定基 础
, 。
有效

的对 地 观 测 系 统
同时 作 为一 种 新 的观 测系 统
影 像 的获 取和 影 像 处理 方 法中 都在 面 临新 的 问题
本文 重 点 介绍 无人 机遥 感影 像特 点 并针 对影 像特 点 的提 出 关 键解 决
,

首 先 无 人机遥 感 影像 获 取 时 的 自动 定点拍 摄和 实 时 传输 技 术 为无 人机 实时 获取 影 像遥 感影 像 提 供保 证
,

其次
,
无人 机 影 像 的前 向补 偿技 术

当无人 机 飞 行 的速 高 比较 大时
,
,
会 在传 感 器 成 像曝 光
,
期 间 像 在靶 面上 产 生 位 移 导致 获得 的 影 像 模糊 利 于 提 高补偿 精度

利 用 稳 像技 术获 取 前 向补偿 技术 中的 必 要 参数

无 人机 获 取 影 像 快 速
每 个像 机 都有 不 同 的问题
必 须首
先对 像机 所 获取 的 图像 进 行 分析 才 能进 行校 正 预 处 理
本文 提 出一 种 基 于 统 计 的方 法 通 过 对实 验获 取 的一 定 数量 的 图像 进 行 统 计 监测 分析 像元 的空 间上 的相 关 性和 不 同 时间 不 同 景物 之 间 的不 相 关性 分 析确 认 每 个

高光谱遥感的发展PPT课件.ppt

高光谱遥感的发展PPT课件.ppt
(4)基于光谱数据库的地物光谱匹配识别算法; (5)混合光谱分解模型; (6)基于光谱模型的地表生物物理化学过程与参数的识别和反演算

24
高光谱影像分析技术:
国内外关于成像光谱仪的遥感应用研究中,所采用 的分析方法可归纳为两大类:
一、 基于纯像元的分析方法 (1)。。。 (2)。。。
二、基于混合像元的分析方法
14
历史:
• 20世纪80年代兴起的新型对地观测技术——高光谱遥感技 术,始于成像光谱仪(Imaging Spectrometer)的研究计划。 该计划最早由美国加州理工学院喷气推进实验室(Jet Propulsion Lab,JPL)的一些学者提出。
• 1983年,世界第一台成像光谱仪AIS-1在美国研制成功, 并在矿物填图、植被生化特征等研究方面取得了成功,初 显了高光谱遥感的魅力。
➢ 成像光谱仪为每个像元提供数十个至数百个窄波段的光谱信 息,每个像元都能产生一条完整而连续的光谱曲线。这就是 高光谱遥感与常规遥感的主要区别。
➢ 如一个TM波段内只记录一个数据点,而航空可见光/红外光 成像光谱仪(AVIRIS)记录这一波段范围内的光谱信息用10个 以上数据点。
7
8
• 成像光谱技术则把遥感波段从几个、几十 个推向数百个、上千个。高光谱遥感数据 每个像元可以提供几乎连续的地物光谱曲 线,使我们利用高光谱反演陆地细节成为 可能。
28
高光谱的应用
• 由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率,因而能够提 供更为丰富的地物细节,有利于地物物理化学特性的 反演。
(1)海洋遥感方面。 • 由于中分辨率成像光谱仪具有光谱覆盖范围广、分辨
率高和波段多等许多优点,因此已成为海洋水色、水 温的有效探测工具。它不仅可用于海水中叶绿素浓度、 悬浮泥沙含量、某些污染物和表层水温探测,也可用 于海冰、海岸带等的探测。

成像光谱仪光谱与辐射定标

成像光谱仪光谱与辐射定标

成像光谱仪光谱与辐射定标成像光谱仪是一种光学仪器,可以同时获取被观测物体在不同波长范围内的光谱信息,并通过对光谱进行处理和分析来获取被观测物体的信息。

光谱是根据不同波长的光分量组成的,通过光谱分析,可以得到被观测物体的化学成分、温度、密度等信息。

成像光谱仪的光谱定标是指对光谱仪进行标定,建立光谱与辐射之间的关系。

光谱与辐射的关系可以描述为辐射强度随波长的变化。

通常,光谱定标需要先收集一系列已知辐射强度的光源,然后通过测量这些光源的光谱,建立光谱与辐射强度之间的定标曲线或关系模型。

光谱定标的目的之一是确保成像光谱仪的测量结果准确可靠。

光谱仪的测量结果会受到仪器本身的光学性能、检测器的响应特性等因素的影响。

通过光谱定标,可以排除这些因素的影响,使测量结果更加准确。

光谱定标还可以提供光谱校准的功能。

光谱仪的光谱范围通常是通过光栅或棱镜进行波长分离的,而光栅或棱镜的波长划分是有限的,存在一定的误差。

通过光谱定标,可以准确地知道每个波长点的对应辐射强度,从而校准光谱仪的波长分辨率。

光谱定标的方法有多种,常见的方法包括使用标准光源、黑体辐射源、大气窗口等。

标准光源是一种已知辐射强度和波长的光源,通过测量标准光源的光谱,可以建立光谱与辐射强度之间的定标关系。

黑体辐射源是一种热辐射源,通过测量黑体辐射源的辐射光谱,可以建立光谱与辐射强度之间的关系。

大气窗口是指大气层中透过的波长范围,通过测量大气窗口内的光谱,可以进行大气校正,提高光谱测量的准确性。

光谱定标的过程中还需要考虑一些因素。

例如,光谱仪的响应特性和漂移情况。

光谱仪的响应特性是指光谱仪对不同波长光的检测效率,测量时需要对不同波长的光谱进行响应修正。

漂移是指光谱仪在使用过程中可能出现的性能变化,需要定期进行校正和维护。

光谱与辐射定标是成像光谱仪中非常重要的一环。

准确的光谱定标可以提高光谱测量的准确性和可靠性,进而对被观测物体进行准确的分析和识别。

在实际应用中,不同的光谱定标方法和策略可以根据具体的测量需求进行选择和优化,以得到最佳的测量结果。

航天光学成像遥感器动态成像质量评价与优化

航天光学成像遥感器动态成像质量评价与优化

谢谢观看
二、设计思路与方案
2、设计精密的传动机构,将压电陶瓷驱动器的输出转化为微调镜头的运动。 传动机构应该具有高精度、高刚度、低摩擦等特点,以确保传动精度和稳定性。
二、设计思路与方案
3、设计闭环控制系统,通过对镜头的位置进行实时监测和反馈控制,实现高 精度的调焦。控制系统应该具有快速响应、高精度、抗干扰等特点,以适应空间 环境下的复杂变化。
一、光学多孔径成像系统的基本 原理
一、光学多孔径成像系统的基本原理
光学多孔径成像系统是基于光的干涉原理,通过多个小孔径的排列和组合, 实现对目标物体的多视角成像。每个小孔径都可以收集到目标物体的一部分信息, 然后通过特定的算法将这些信息合并,从而得到完整的图像。
二、成像性能的评估
二、成像性能的评估
动态成像质量评价
对于动态成像质量的评价,除了采用传统的图像质量评价方法,如主观评价 和客观评价,近年来基于深度学习的图像质量评价方法也越来越受到。深度学习 算法可以利用大量的训练数据学习图像质量评价的规律,从而实现对图像质量的 自动和客观评价。
优化方法
优化方法
为了提高航天光学成像遥感器的动态成像质量,可以从硬件设备和图像算法 两个方面进行优化。
四、结论
四、结论
本次演示设计了一种基于压电陶瓷驱动的星载光学遥感器调焦机构。该调焦 机构具有高精度、高稳定性、结构紧凑等特点,能够适应空间环境下的复杂变化。 实验结果表明,该调焦机构对于提高星载光学遥感器的性能和可靠性具有重要意 义,具有较好的应用前景。
参考内容二
内容摘要
光学多孔径成像系统是一种先进的光学系统,具有在多个视角同时获取图像 的能力。这种系统在许多领域都有广泛的应用,包括科研、医疗、工业和安全监 控等。因此,对其成像性能的研究至关重要。

整理的高光谱数据的矿物填图技术

整理的高光谱数据的矿物填图技术
•.
选择合适的方法进行填图
常用的制图方法主要有: SAM MF MTMF 光谱特征拟合 线性光谱分解
•.
SAM
SAM(Spectral Angle Mapping),即光 谱角制图技术。光谱角技术通过计算一 个测试光谱(像元光谱) 与参考光谱(实验 室光谱等)之间的角度来估算两者之间的 相似度。假定图像数据已转换为暗辐射 或路径辐射偏差消除后的视反射率,光 谱维数与波段数相等。
EO1表示卫星的名字;S表示传感器,其H=Hyperion, A=ALI;PPP表示成像目标物所处的WRS系统轨道; RRR表示成像目标物所处的WRS系统的行;YYYY表示 成像时的年份;DDD表示成像是处于该年中的第几天 ;第1个X表示Hyperion传感器的状态,第2个X表示ALI 传感器的状态,第3个传感器表示LAC传感器的状态, 其中0表示关,1表示开;M表示点模式 (P=pointedwithin current path/row;K=pointed outside current path/row);L表示一景的长度(F=full scene;P=partial scene);GGG表示地面接收站;VV表 示解译图号。(EO1H1270322003301110PZ_LGS_01 )
•.
光谱特征拟合
光谱特征拟合又称之为波段填图算法。 它是选择包含目标矿物特定吸收谱带的 光谱区间,利用最小二乘拟合方法,比 较像元光谱与目标光谱吸收特征的整体 形态和吸收深度。
•.
DN b
线性光谱分解
如果每个光子与像元中的单个端元(end member)相互作用,则混合模型是线性的,否 则为非线性的。非线性混合模型最终要转化为 线性模式计算。线性混合模型算法如下:
•.

航天相机成像质量评价

航天相机成像质量评价

第29卷增刊光电工程Vol.29,Sup 2002年12月Opto-Electronic EngineeringDec,2002文章编号:1003-501X (2002)Sup-0019-06航天相机成像质量评价韩昌元(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130022)摘要:分析航天相机成像的物理过程及光学系统的基本要求,提出成像质量的评价标准。

关键词:航天相机;光学传递函数;像质评价中图分类号:V245.6文献标识码:AImaging quality evaluation of space cameraHAN Chang-yua n(Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,ChineseAcademy of Sciences,Cha ngchun 130022,China )Abstra ct:The physical process for imaging of space camera and the basic requirements of the optical system are analyzed.The related evaluation standards for imaging quality are proposed.Key words:Space camera;Optical transfer function;Image quality evaluation引言航天相机包括航天侦察相机、航天测绘相机、航天多光谱相机及成像光谱仪。

航天相机是航天遥感中最重要的遥感器。

它们可以用于采矿、城市规划、土地利用、资源管理、农业调查、环境监测、新闻报道和地理信息服务等诸多领域;还可以用于情报搜集、国防监测、变化检测、精确测图和目标指引等方面,以跟踪机场跑道、导弹发射井、武器试验场和防御设施等目标的施工进展情况以及部队集结和武器部署等军事活动准备情况。

高光谱卫星简介

高光谱卫星简介

PROBA CHRISPROBA是欧洲太空局于2001年l0月22日发射的一颗小型卫星,太阳同步轨道,轨道高度615 km,倾角97.89°。

卫星上搭载了3种传感器,分别为紧凑式高分辨率成像分光计CHRIS(Compact High ResolutionImaging Spectrometer)、辐射测量传感器SREM(RadiationMeasurement Sensor)、碎片测量传感器DEBIE(DebrisMeasurement Sensor)。

CHRIS为高光谱传感器,成像光谱范围为400~1050nm,光谱分辨率5~12.00 nm,地面分辨率17/34 m,幅宽14km。

CHRIS传感器有5种成像模式,具体的工作特性如表1所示。

每种成像模式均能获取同一地点5个角度的影像,分别为0°、+36°、-36°、+55°、-55°。

CHRIS传感器成像模式EO-1 HYPERION地球观测卫星-1(EO-1)是NASA新千年计划(NMP)的第一颗对地观测卫星,也是面向21世纪为接替Landsat7而研制的新型地球观测卫星,该卫星于2000年11月21日成功发射。

EO-1上搭载了3 种传感器,即:高光谱成像光谱仪Hyperion、高级陆地成像仪ALI(Advanced LandImager)、大气校正仪AC(Atmospheric Corrector)。

Hyperion传感器是第一台星载高光谱图谱测量仪,意义重大。

共有242个波段,光谱范围为400~2500nm,光谱分辨率10nm,地面分辨率30m,幅宽7.5km。

Hyperion产品参数。

辐射探测器性能评估报告

辐射探测器性能评估报告

辐射探测器性能评估报告辐射探测器是用于探测和测量辐射能量的设备。

辐射能量主要包括电离辐射(如α、β、γ射线)和非电离辐射(如紫外线、可见光、红外线)。

辐射探测器的性能评估是为了验证其能够准确、可靠地探测辐射能量的能力,保证其在实际应用中的准确性和可靠性。

辐射探测器性能评估的主要内容包括以下几个方面:1. 探测效率:探测效率是指单位时间内探测器能够探测到的辐射粒子数目与辐射源放射出的粒子数目之间的比值。

探测效率越高,表示探测器对辐射源的响应越灵敏。

评估探测效率可以通过测量不同能量的辐射源对探测器的响应以及与真实粒子数目的比对等方法。

2. 能量分辨率:能量分辨率是指探测器能够准确测量不同能量辐射的能力。

评估能量分辨率可以通过测量标准能量辐射源的能量谱线宽度以及在不同能量下的能量分辨曲线等方法。

3. 线性响应范围:线性响应范围是指探测器对辐射源辐射强度的响应能力范围。

评估线性响应范围可以通过不同辐射强度下的响应测量以及与真实值的比对等方法。

4. 背景噪声:背景噪声是指在辐射探测中由于其他因素引起的非辐射信号。

评估背景噪声可以通过在无辐射环境下探测信号的测量、信噪比计算等方法。

5. 时间分辨能力:时间分辨能力是指探测器对辐射信号的时间响应能力,用于测量辐射源的时间特性。

评估时间分辨能力可以通过测量不同时间分辨要求下的壳体上信号的上升时间和下降时间等方法。

6. 空间分辨能力:空间分辨能力是指探测器对源的位置信息的分辨能力。

评估空间分辨能力可以通过测量不同源位置下的探测器响应等方法。

在辐射探测器性能评估报告中,应包含对以上各项性能指标的具体测量方法、测量结果和评估分析。

对于每项性能指标,应给出评估结果的准确性和可靠性的判定依据。

总之,辐射探测器性能评估报告是确保辐射探测器在实际应用中能够准确、可靠地探测辐射能量的重要文件。

评估报告应包含具体的测量方法、测量结果和评估分析,以确保探测器能够满足应用的要求,并能提供准确的辐射测量数据。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

中国科学E辑技术科学 2006, 36(增刊): 85~93 85航天成像光谱仪CHRIS辐射与光谱性能评价*张霞**张兵胡方超童庆禧(中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室, 北京 100101)摘要 CHRIS是欧空局于2001年10月成功发射的PROBA卫星上搭载的探索性高光谱遥感器, 它共有5种可选择的作业模式, 在可见光到近红外(0.4~1.05 µm)范围, 最多可以获取62个波段. 文中采用基于图像自身的大气校正方法(模型法ACORN和经验法), 在图像上选取最具代表性的植被和土壤光谱, 对CHRIS 这一新型的航天成像光谱仪进行了光谱与辐射性能评价. 计算显示, ACORN校正得到的玉米反射率在498~750 nm波长区间能够较好地表征植被的反射率光谱特征(如红边特征), 尤其是在对气溶胶敏感的蓝光部分比经验方法更有优势, 但是在750 nm之后就有很大偏差, 表明CHRIS在750 nm之后的波段存在光谱定标误差; 土壤光谱反射率在800 nm之后有递减的误差趋势, 表明CHRIS在部分波长区间还不能满足模型法大气校正的要求; ACORN反演得到的水汽含量分布图上存在的竖条纹, 则表明CHRIS的辐射定标性能的不足. CHRIS仪器作为欧空局第一个真正意义上的航天高光谱遥感器在光谱和辐射性能上仍有待改善.关键词CHRIS高光谱定标性能大气自校正为更好地理解地表的方向性反射特性, 欧空局(ESA)于2001年10月22日发射了PROBA-1(PROject for On Board Autonomy 1)小卫星, PROBA应用了星上自治示范技术, 适用于小区域的科学和应用任务[1]. 其上搭载有多角度紧密型高分辨率成像光谱仪CHRIS, 该光谱仪由Sira 技术公司研制, 可提供5个角度(0, ±36°, ±55°)的高光谱反射率数据, 从而为大气、陆地和海洋的二向性反射(BRDF)研究提供了宝贵的数据. 但是在CHRIS服务于科学应用之前, 有必要对其性能,收稿日期: 2005-11-16; 接受日期: 2006-04-10*国家自然科学基金项目(批准号: 40271085)和国家重点基础研究发展规划项目(批准号: 2002CB412506)资助** E-mail: zx_0101@86中国科学E辑技术科学第36卷特别是最能反映高光谱“图谱合一”的光谱与辐射定标性能进行有效评价.大气校正是恢复高光谱遥感图像的光谱辐射特性的有效手段, 因而也是评价图像的光谱辐射特性的前提和途径. 基于图像自身的大气校正方法是当前遥感数据处理自动化的必然要求, 对于海量航天高光谱数据而言尤显重要性. 大气校正可分为经验法和基于模型的方法(简称模型法): 经验法的特点是利用遥感图像上的反射率不随时间变化且近似为朗伯体的地物, 对图像进行大气和遥感器自身辐射定标不确定性的影响校正[2,3], 该方法的优点是不需要知道图像获取时的大气和几何条件, 简单易行, 缺点是大气校正的精度受限于图像上特征地物(如平场域)选择的可靠性, 且往往仅仅消除了大气程辐射的影响[4]; 模型法是目前比较精确的大气校正方法, 也是当前高光谱研究与应用的趋势[5], 其共同特点是基于辐射传输方程, 可以逐个像素地反演大气属性参数, 从而实现逐像素的大气校正. 目前流行的模型法为ATREM[6], ACORN[7]和FLAASH[8], 模型法的校正精度在很大程度上取决于所选择的辐射传输模型以及传感器的辐射与光谱定标性能[9~11]. 另外, 模型法的实现需要满足一定的假设和先验条件, 如对于水汽反演需要满足: (1) 遥感传感器经过绝对辐射标定; (2) 传感器含有0.94 µm(或1.14 µm)水汽吸收带以及左右两个非水汽吸收带, 因此对传感器提出了更高的要求.本文同时选择模型法和经验法对CHRIS图像进行基于自身的大气校正, 以对CHRIS的光谱与辐射性能给出合理评价.1 数据源1.1 Proba/CHRIS图像数据试验区位于北京昌平一带(116.44°E, 40.18°′N), 图像获取时间为2004年7月8日GMT 3:20, 是在CHRIS工作模式5条件下获取的, 该模式下图像包含一个水汽通道(波段31, 中心波长945.31 nm), 可用于水汽含量反演. 同时获取了试验区5个观测角度的图像, 本文仅对0°观测角度进行处理与分析. CHRIS图像的主要参数见表1.表1 CHRIS/PROBA 模式5的主要技术参数波长范围442.49~1025.30 nm, 波段数37个光谱分辨率<11 nm空间分辨率34 m图像面积13 km×13 km平台高度695 km观测角度(5个)+55°, 0°, −55°扫描方向N-S +36°, −36°: 扫描方向S-N定标地面与在轨定标混合方式飞行中的波长定标利用的是762 nm附近的大气氧气吸收波段图像物理单位µW/(m2·nm·sr)增刊 张霞等: 航天成像光谱仪CHRIS辐射与光谱性能评价871.2地面测量光谱数据收集到2004年7月6日昌平试验区内的地面测量光谱, 典型地物为玉米和土壤(裸土). 测量时间为北京时间11:40左右, 与图像获取准同步, 便于进行光谱比对. 光谱测量采用的仪器是ASD Fieldspec FR2500光谱仪, 其光谱范围为350~ 2500 nm, 采样间隔为1.4 nm(350~1000 nm区间)和2 nm(1000~2500 nm区间). 每个样本测量10次取平均作为最终光谱, 以避免随机噪声干扰. 图1为根据CHRIS 中心波长和半高全宽(FWHM)采样后的地面实测光谱.图1 地面实测光谱采样到与CHRIS波长设置相一致2方法2.1大气辐射校正程序ACORN(Atmospheric CORrection Now)ACORN 是由美国科罗拉多州ImSpec责任有限公司开发的一种基于图像自身的大气校正程序, 可以实现图像辐射值到地表表观反射率的转换, 工作的波长范围为350~2500 nm. 其理论和技术途径概括为: 利用Modtran 4辐射传输模型[12]模拟计算大气气体吸收以及分子和气溶胶的散射影响, 生成查找表, 应用快速精确的查找表技术和最小二乘拟合以及成像光谱图像的940 nm或1140 nm水汽吸收带, 可以逐像元地估算水汽含量. ACORN通过对辐射图像和MODTRAN模拟的辐射值(以气溶胶光学厚度为主要的拟合参数)进行非线性最小二乘光谱拟合, 可以估算图像获取时的能见度. 利用MODTRAN基于估算的水汽和气溶胶光学厚度以及高程输入值, 逐像元地计算双向辐射透过值和大气反射率, 进而根据辐射传输方程计算得到的给定大气条件下总上行光谱辐射, 得到地表表观反射率.ACORN还具有3种人为抑制噪声(AS)的功能, 其中AS1是用来校正高光谱数据集与光谱辐射转换计算之间的光谱定标不匹配现象; AS2是用来校正图像数据和大气辐射传输模型间存在的辐射定标不匹配现象; AS3则用于抑制1400~88中国科学E辑技术科学第36卷1900 nm的水汽吸收带的低辐射引起的噪声.2.2经验法为了便于比较与评价, 本文同时选择了经验法中常用的内部平均法和平场域法(或称伪不变特征法), 简要介绍如下:内部平均法(IARR): 是假定一幅图像内部的地物充分混杂, 整幅图像的平均光谱基本代表了大气影响下的太阳光谱信息. 因而, 把像元辐射光谱与整幅图像的平均辐射光谱的比值确定为相对反射率光谱.ρλ= Rλ/Fλ,式中, ρλ表示相对反射率, Rλ是像元辐射值, Fλ为全图像的平均辐射值.平场域法(FF): 是选择图像中一块面积大且亮度高而光谱响应曲线变化平缓区域(Flat field), 利用其平均光谱辐射值来模拟图像获取条件下的太阳光谱. 通过将每个像元的辐射值除以该平均光谱辐射值的比值作为地表反射率, 以此来消除大气的影响.ρλ= Rλ/Fλ,式中, ρλ表示相对反射率, Rλ是像元辐射值, Fλ为定标点(平场域)的平均辐射值. 3结果与分析本文选取ACORN 模式1.5进行大气校正试验, 利用CHRIS的940 nm波段进行水汽含量的估算. 模式1.5对定标后的高光谱数据利用水汽和液体水光谱拟合技术进行精确的大气校正, 增加了一个水汽程辐射拟合选项(简称PRF), 选择该项可以在水汽和液态水的光谱拟合过程中更好地调整程辐射参数, 从而在一定程度上改善水汽和液态水的反演结果. 将PRF选项和前面提到的AS选项组合, 进行校正结果评定. 同时与经验法的结果进行比对.图2为根据地面测量点从大气校正后的CHRIS图像上提取的同名地物光谱, 对照图1分析表明: 反演得到的反射率在498~750 nm波长区间能够表征植被(玉米)的反射率光谱特征, 与相应原始辐射光谱相比, 能够去除绝大多数的大气吸收特征. 但在750~805 nm之间的峰形与实测光谱差异较大, 这可能与CHRIS仪器本身在760 nm附近的氧气吸收带的光谱定标误差有关. 在805 nm以后与实测反射率曲线差异也很大, 主要是近红外的高反射率“平台”不明显, 反而呈急剧下降趋势, 940 nm附近的水汽吸收带也没有反映; 常见的土壤光谱反射率在<1140 nm波长范围内呈现单调增加的趋势, 而图2的土壤光谱反射率在800 nm之后递减, 事实上即便在土壤的野外测量光谱上940 nm的水汽吸收作用也并不明显(见图1). 究其原因可能在于两方面: 一是CHRIS仪器本身的定标精度, 另一方面也与ACORN5的反演误差有关.增刊 张霞等: 航天成像光谱仪CHRIS辐射与光谱性能评价89图2 ACORN模式1.5大气校正后提取的地物反射率光谱(a) 选择PRF, 不选AS; (b) PRF+AS1; (c) PRF+AS2; (d) PRF+AS12对比图2中各图不难发现, AS1能够有效地消除强吸收特征940 nm附近人为噪声(表现为一些尖峰), 但对760 nm的强吸收特征不起作用, 这可能与遥感器在此波长范围内的光谱定标误差有关; AS2则能够非常明显地抑制整个光谱范围内的一些小的仪器噪声, 使光谱变平滑; AS3主要作用于1400~1900 nm的水汽吸收带, 旨在抑制该部分的噪声, 但CHRIS没有涵盖此波长范围, 所以在本文中不作考虑. AS2的去噪平滑作用最明显, 因此有效去除图像数据和大气辐射传输模型间存在的辐射定标不匹配现象是图像反射率光谱去噪平滑的关键, 当然, 遥感器自身光谱与辐射定标的精度也直接制约着反射率转换的可靠性.图3为经过ACORN大气校正后的CHRIS图像和反演得到的水汽含量空间分布图. 研究表明, 各种设置条件下反演的水汽分布状况差异很小, 原因在于都是使用的940 nm水汽通道. 反演的水汽含量分布图上有明显的竖向条纹, 这是由CHRIS仪器的辐射定标不完善引起的.图4是将通常的经验方法IARR和FF应用于CHRIS图像上得到的同一采样点上的玉米和土壤反射率光谱, 可以看到, 两种方法得到的玉米反射率光谱在谱形上非常相似, FF方法得到的反射率更平滑些. 但它们一个明显错误就是蓝光短波部分反射率偏高, 甚至超过了550 nm绿光波段, 而ACORN校正结果(见图2)90中国科学E辑技术科学第36卷图3 经ACORN5大气校正后CHRIS图像立方体(左)及反演得到的水汽含量空间分布图(右)图4 IARR和FF方法得到的CHRIS反射率图像光谱由于在高光谱图像的短波波段大气校正方面重点考虑了气溶胶影响, 比经验学方法更精确. 在700 nm以后的波长, ACORN5反演结果与经验法相比, 光谱曲线不够平滑, 表明模型法相对经验学方法对仪器的噪声更加敏感; 从土壤光谱来看, 两种经验方法获得的结果差异很大, 特别是在<750 nm波长区域, IARR起伏变化剧烈, 而FF结果总体上要平缓得多, 呈平稳微小上升趋势, 这与土壤光谱反射率在<1140 nm波长范围呈单调递增趋势(图1)比较一致.为比较3种方法所得地物反射率光谱与图1所示地面实测光谱间谱形上的相增刊 张 霞等: 航天成像光谱仪CHRIS 辐射与光谱性能评价 91似性, 计算得出它们之间的相关系数R (表2), 并对可见光和近红外分别进行比较. 可以看到, 对玉米光谱而言, 在可见光范围ACORN 订正后的反射率光谱与实测光谱间的一致性最好, 但在近红外谱段相似性则低于经验方法; 对土壤光谱而言, 在可见光范围, ACORN 仍保持相似性最高, 但是在近红外波长范围, ACORN 和IARR 都与实测光谱呈负相关; 按植被特征进一步分段分析表明, ACORN 订正后的玉米反射率能够更好地体现植被在680~750 nm 的红边特征[13,14](R = 0.9889). 根据Miller 等人[13]方法计算得到的红边斜率(1.1721)与真值(0.8918)最接近, 而FF 方法和IARR 计算值则相差很远, 分别为2.1634和0.0294, 表明ACORN 订正结果能够更加客观地反映作物长势差异, 从而有利于提高植被生化参量遥感反演的精度. 然而, ACORN 不能很好地表征植被在近红外反射率“平台”(750~900 nm)和900~1100 nm 的水汽吸收特征, 特别是平台部分相关系数为−0.43221, 而FF 方法在近红外波段保持较高的相似性.表2 3种方法得到的地物反射率光谱与地面实测光谱间的相关系数(R )玉米 土壤 IARR FF ACORN 可见光(450~700 nm)0.38810.3001 0.9634 0.8481 0.8008 0.9366 近红外(700~1025 nm) 0.98380.9965 0.7153 −0.73220.9549 −0.5053为此, 本文将ACORN 校正结果与FF 相互取长补短, 即保留750 nm 之前的ACORN 校正光谱, 将750 nm 之后的FF 校正光谱做适当平移, 然后采用基于数据自身的经验平场反射率转换算法(EFFORT)对光谱做进一步平滑处理, 可以得到与真实光谱更加一致的光谱, 谱形的相似性和特征位置得到很好的保持. 修正后的玉米光谱见图5.图5 将ACORN 与FF 相结合修正后的玉米光谱与真实光谱比较92中国科学E辑技术科学第36卷4结论本研究利用流行的大气校正程序ACORN5.0对新型的航天成像光谱仪CHRIS图像数据进行大气校正, 并与经验法(内部平均法和平场域法)结果进行比较, 结果表明:(ⅰ) 基于CHRIS数据的940 nm附近光谱波段可以进行ACORN大气辐射校正, 可以逐像元获得水汽含量, 但是水汽分布图上的竖向条带表明, CHRIS的辐射定标性能还有待于提高.(ⅱ) CHRIS反演得到的玉米反射率在498~750 nm波长区间能够表征植被的反射率光谱特征, 尤其在短波蓝光范围ACORN与经验法相比更具优势, 红边特征参量的计算则表明ACORN有利于提高生化参量遥感反演的精度.(ⅲ) 与经验法相比, ACORN模型对高光谱图像的光谱与辐射定标精度更加敏感, 从而造成CHRIS植被光谱在750 nm之后波形波动, 表明在750 nm之后的CHRIS波段定标存在一定误差, 至少不能满足模型法大气校正的要求.(ⅳ) ACORN模型校正后CHRIS数据的土壤光谱反射率在800 nm之后的递减, 与常识和实测光谱相比有明显偏差, 进一步印证了光谱辐射定标能力对反演精度的影响.(ⅴ) FF方法精度虽然很大程度上依赖于图像上平场区域的准确性, 但相对而言确实对仪器的定标精度比较不敏感; 在本实验中, 将ACORN校正结果与FF 相互取长补短, 可以得到与真实光谱更加一致的光谱.总之, CHRIS仪器作为欧空局第一个真正意义上的航天高光谱遥感器在光谱和辐射性能上仍有待改善.参考文献1 Cutter M A, Johns L S, Lobb D R, et al. Flight experience of the compact high resolution imagingspectrometer (CHRIS). Proceeding of SPIE Conference on Imaging Spectrometry IX, 2003, 5159: 530—5362 Freemantle J R, Pu R, Miller J R. Calibration of Imaging Spectrometer Data to Reflectance UsingPseudo-Invariant Features. Proceedings of the Fifteenth Canadian Symposium on Remote Sensing. Toronto, Ontario, Canada, 1992. 452—4573 Stancalie G, Gastellu-Etchegorry J P. Correction of the atmospheric effects for the high resolution airbornespectrometric data. Proceedings of the First International Airborne Remote Sensing Conference and Exhibition. Strasbourg France, 1994. 1: 121—1304 田庆久, 郑兰芬, 童庆禧. 基于遥感影像的大气辐射校正和反射率反演方法. 应用气象学报, 1998,9(4): 456—4615 Orbert C. Atmospheric correction for CASI data using an atmospheric radiative transfer model. Can JRemote Sens, 1998, 24(2): 114—1276 Boardman J M. Post-ATREM Polishing of AVIRIS Apparent Reflectance Data Using EFFORT: A Lesson inAccuracy Versus Precision. Summaries of the Seventh JPL Airborne Earth Science Workshop, JPL增刊 张霞等: 航天成像光谱仪CHRIS辐射与光谱性能评价93Publication, 1998. 97—217 Staenz K, Secker J, Gao B, et al. Radiative transfer codes applied to hyperspectral data for the retrieval ofsurface reflectance. ISPRS J Photogramm Remote Sens, 2002, 57: 194—2038 Mattew M W, Adler-Golden S M, Berk A, et al. Atmospheric correction of spectral imagery: Evaluation ofthe FLAASH Algorithm with AVIRIS Data. SPIE Proceedings on Algorithms and Technologies for multispectral. Hyperspectral and Ultraspectral Imagery, 2003, 5093: 474—4829 Staenz K, Nadeau C, Neville R A, et al. Effect of Radiative Transfer Codes for Mineral Mapping UsingHyperspectral Data. Proceedings of the International Symposium on Physical Measurements and Signatures in Remote Sensing. CNES, Toulouse, Aussois, France, 2001. 9—1810 Staenz K, Williams D J, Fedosejevs G, et al. Surface Reflectance Retrieval from Imaging SpectrometerData Using three Atmospheric Codes. Proceedings of SPIE’s International Symposium on Recent Advances in Remote Sensing and Hyperspectral Remote Sensing. SPIE, Rome, Italy, 1994. 17—2811 Secker J, Staenz K, Gauthier R P, et al. Vicarious calibration of airborne hyperspectral sensors inoperational environments. Remote Sens Environ, 2001, 76(1): 81—9212 Berk A, Anderson G P, Acharya P K, et al. Modtran4 User’s Manual. Air Force Research Laboratory, 1999.105—12813 Miller J R, Hare E W, Wu J. Quantitative characterization of the vegetation red edge reflectance 1. aninverted-gaussian reflectance model. Int J Remote Sens, 1990, 11(10): 1755—177314 Haboudane D, Miller J R, Tremblay N, et al. Integrated narrow-band vegetation indices for prediction ofcrop chlorophyll content for application to precision agriculture. Remote Sens Environ, 2002, 81: 416—426。

相关文档
最新文档