遥感图像辐射校正方法初探.docx

学 科 作 业题 目 遥感图像辐射校正方法初探 姓 名 谭亚平 所在学院 地球与空间科学学院 专业班级 地理信息系统 学 号 10812016 指导教师 濮国梁 日 期 2009 年 06 月 15 日 -10-目录1典型空间遥感技术系统组成.12辐射校正介绍.12.1 基本概念.12.2辐射传输方程.22.3辐射误差产生的原因.22.4辐射校正的研究现状.32.4.1传感器辐射校正的研究现状.32.4.2遥感影像的辐射校正的研究现状.43.几类辐射校正方法.53.1光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的校正.63.2光电转换系统的特性引起的辐射误差校正.63.3太阳高度引起的辐射误差校正.73.4地形坡度引起的辐射误差校正.73.5大气校正.74.结束语.9参考资料.10遥感图像辐射校正方法初探08GIS 谭亚平摘要： 随着计算机的高速发展，各国卫星的不断成功发射，卫星及遥感技术得到极大的促进并走向成熟，遥感的应用也更加的普遍。在全球气候变化、矿产资源、森林和草场资源、水资源、土地资源和野生动物资源等诸多方面，遥感技术都发挥着不可替代的作用。随着应用范围的不断扩大，人们对遥感影像的要求越来越高。一种比较基础的遥感影像的校正方法辐射校正，也随着遥感的发展而不断改进。 各国学者对遥感影像的辐射校正做了很多的工作，以往方法一般都是针对影像辐射畸变的原因进行改进，适用范围较窄，不同的需求者要寻找不同的校正方法，应用不便。 本文在总结前人经验的基础上，根据辐射误差产生的原因总结了五类辐射校正方法，为辐射校正的进一步研究提供了资料，并提出建议和继续研究的方向。关键词：遥感图像；辐射校正1典型空间遥感技术系统组成典型空间遥感技术系统一般由以下六个子系统组成：1）空间平台(platform)：装载传感器的空间运载工具，包括人造卫星。2）卫星传感器(sensor)：根据电磁辐射原理获取遥感信息。3）数据传输系统(Data-transmission system)：星载传感器通常产生测量电压或频率信号，大部分以数字信号形式传输到地面接收站。4）地面接收站(earth station)：接收卫星下传的遥感数据。5）数据处理系统(Data-processing system)：对卫星轨道和仪器校正。6）数据分发系统(Data-distribution system)：行政性组织机构，将数据分到科学家手里。图1 典型空间遥感技术系统组成2辐射校正介绍2.1 基本概念1）辐射畸变进入遥感器的辐射强度反映在图像上就是亮度值（灰度值）。辐射强度越大，亮度值（灰度值）越大。亮度值（灰度值）主要受两个物理量影响：一是太阳辐射照射到地面的辐射强度；二是地物的光谱反射率。所以当太阳辐射相同时，图像上像元亮度值（灰度值）的差异就直接反映了地物目标光谱反射率的差异，但实际测量时，辐射强度值还受到其他因素的影响而发生改变，称为辐射畸变。 2）辐射校正由于传感器响应特性和大气的吸收、散射以及其它随机因素影响，导致图像模糊失真，造成图像的分辨率和对比度相对下降，这些都需要通过辐射校正复原。消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程称为辐射量校正。图2 辐射校正前和校正后的遥感影像2.2辐射传输方程进入传感器的辐射由三部分组成：地物直接反射的太阳辐射IS；漫入射辐射射入地面，又反射到大气中，再进入传感器的部分ID；由于大气散射没有到达地面就直接进入传感器的部分IO，增加的不必要成分。图3 进入传感器的辐射组成示意图2.3辐射误差产生的原因1）因传感器的响应特性引起的辐射误差：a）光学摄影机内部辐射误差镜头中心和边缘透射光的强度不一致，造成图像上不同位置的同一类地物有不同的灰度值（传感器的光学镜头的非均匀性引起边缘减光效应）。b）光电扫描仪内部辐射误差：光电转换误差；探测器增益变化引起的误差。2）因大气影响引起的辐射误差：地物（目标物）的辐射（反射）经过大气层时，与大气层发生散射作用和吸收作用，主要是由气溶胶引起的散射（可见光近红外区）及水蒸气引起的吸收（热红外区）。由于大气的存在，辐射经过大气吸收和散射，通过率小于1，从而减弱了原始信号的强度，同时大气的散射光也有一部分直接或经过地物反射进入到遥感器，这两部分辐射又增强了信号，但却不是有用的。大气的主要影响是减少了图像的对比度，使原始信号和背景信号都增加了因子。3）因太阳辐射引起的辐射误差（光照条件的不同）：a）太阳位置引起的辐射误差:太阳高度角和方位角不同，地物的反射率随之改变。b）地形起伏引起的辐射误差。4）因检测器特性的差别、干扰、故障或磁带的误码率引起的不正常的条纹和斑点。2.4辐射校正的研究现状2.4.1传感器辐射校正的研究现状热红外传感器所获得的地物辐射信息除了受到大气效应的干扰外，还存在着一系列系统误差，如记录噪声、参考温度的变化和探测器误差等。为了从传感器数据中获得精确的辐射信息，传感器必须被辐射校正，即在输出值与入射的辐射亮度值之间建立定量关系。目前，热红外传感器校正的主要方法有：1)发射前实验室校正校正得到的系数提供给研究人员，但是随着元器件的退化，原始的校正系数偏差将逐渐增大。2)星上校正这种方法只能实现相对定标，为了实现从相对定标到绝对定标的转换，需要通过卫星发射前的实验室建立适合的转换模型。3)交叉校正交叉校正的优点是不需要精确的大气测量与模型，但是高空测量、时间变化和方向问题上有很大的难度。4)在轨场地绝对辐射校正在轨期间同步地面绝对校正是综合性校正，是在地面用多种方法对比的真实性检验，对前两项校正进行修正，它是卫星上天后重要的校正方法。可见光波段(波长：0.3-2.5m)辐射校正目前的方法主要有：a)发射前校正要选择一种参考源作为参照进行校正，其中发射前校正AVHRR的参考源选择大的积分球或半球，而MODIS通常选用太阳辐射基校正。b)星上校正很多卫星上都自带了星上校正系统以便卫星上天后对其进行校正。但是很多时候标准灯和其它校正系统也会产生误差，所以只进行星上校正是不完善的。c)试验场同步测量校正法这是卫星发射后一种很重要的对传感器的校正方法，目前各国都已经开始重视该法。各国都先后设立了辐射校正场用于可见光和热红外波段的校正。d)海洋场景法在短波区，卫星在深海上空观测的信号主要是来自瑞利散射，理论上，瑞利散射的辐亮度很容易计算出来，利用计算出来的值与测量值进行比较，从而确定出校正系数。但受水汽、离水辐射率、海表面太阳耀斑及气溶胶的影响，为了减小这些因素的影响，要选择特别的观测条件。e)稳定的沙漠场方法该法的缺点是假设在年际之间，目标表面反射率和大气状况从平均上不发生变化，这样使任何气候的变化或扰动都会表现在校正中。f)云场景的波段间相对校正该法要求云层要高，云层要厚和适当的观测几何，现实中很难同时做到。g)太阳耀斑场景的波段间相对校正海洋表面的太阳耀斑是由于镜面反射引起的，由于这些耀斑与风速和波浪有关，因此很难能从理论上确定其反射率。可见光波段多采用场地校正法，该法是以大面积的均匀地物为校正源，来实现在轨遥感卫星传感器的辐射校正。经过近十多年的研究，成功地对Landast-TM、SPOT-HRV、NOAA和SAR实施了辐射校正，被国际遥感界认为是一种行之有效的方法。2.4.2遥感影像的辐射校正的研究现状从遥感影像的辐射校正方面讲，对影像缺乏已知信息的情况，可对退化过程建立模型，进行描述，进而寻找一种去除或削弱其影响的过程；对于原始影像有足够已知信息的情况，则对影像建立一个数学模型并根据它对退化影像进行拟合。六十年代中期，去卷积开始被广泛地用于数字影像恢复。Nathan用二维去卷积方法来处理由漫游者、探索者等卫星探索发射得到的影像。Mcglamery采用由实验确定的点扩散函数来对大气扰动去卷积，从那以后去卷积就成了影像复原的一种标准技术。Slepian将维纳去卷积推广用来处理随机点扩散函数的情况(如由于大气扰动引起的)，其后Pratt和Habib提出了提高维纳去卷积计算效率的方法。维纳去卷积法提供了一种在噪声情况下导出去卷积的最优方法，但是它以一种并非最适合人眼的方式对影像进行了平滑，此外，它不能处理有着非平稳信号和噪声的一般情形。James.D.F和日本的田村秀行也针对不同的退化现象提出了各自的辐射校正方法。针对影像照度不均，James.D.F提出一种局部影像对比度增强的方法。James认为，影像的对比度增强实质上是对影像频率的一种变换，即提升影像的高频部分，抑制影像的低频部分。这种方法实现简单，具有较少的计算量，但有其不足之处：首先，增强结果受划分的影像块大小的影响较大，若影像块内有较大反差的影像区域存在，则增强效果不理想。其次，由于只是简单的求取影像块灰度级的最大值和最小值，故而对影像噪声比较敏感。针对周围减光成像模型，田村秀行认为，对于理想的镜头场合，与光轴所成的角度为的像素上的光量和中心比较，按cos4的比例减少。因此，只要对影像灰度乘以1/cos4就可以校正。在原理上，通过摄像机校正，根据影像中心和拍摄画面视角，以及事先求出z，就能够校正cos4现象。只是由于通常使用的透镜是由多个透镜构成的，因而辐射畸变并不像上边那么简单。3.几类辐射校正方法遥感的目的是利用传感器有效地收集来自地物的电磁波辐射能量，然而由于电磁波在大气中的传输和传感器的测量过程中，受到传感器本身灵敏特性、地物光照条件以及大气作用等的影响，遥感传感器的测量值与地物实际的光谱辐射率是不一致的，测量值存在着辐射失真。为了得到地物的真实辐射量信息，必须进行辐射量校正处理。根据辐射失真的原因对遥感图像进行辐射校正处理可采用三种方法，如图4所示。图4 辐射校正方法示意图传感器校正主要是校正由传感器灵敏特性引起的辐射误差改正，包括光学系统的特性引起的失真和光电转换系统特性引起的失真，这部分辐射校正是在地面站由专门的处理系统来完成。太阳光照条件引起的辐射失真校正主要包括：对卫星视场角和太阳角的关系引起的失真校正、对地形起伏引起地形阴影等辐射失真校正。大气校正的主要目的是消除大气散射对辐射失真的影响。3.1光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的校正在使用透镜的光学系统中，由于镜头光学特性的非均匀性，在其成像平面上存在着边缘部分比中间部分暗的现象，称为边缘减光。如图5所示。如果光线以平行于主光轴的方向通过镜头到达象平面。O点的光强度为E0，以与主光轴成角度的方向通过镜头到达象平面P点的光强度为EP，则EP= E0cos4。按照这一性质可以进行边缘减光现象造成的辐射畸变校正。图5 镜头的辐射畸变另外，视场较大的成像光谱仪图像在扫描方向上也存在明显的辐射亮度不均匀的现象。这种辐射误差主要是光线路径长短不同造成的，扫描角较大时，光线路径长，大气衰减越严重。3.2光电转换系统的特性引起的辐射误差校正传感器的光谱响应特性与传感器的输出有直接关系。在扫描方式的传感器中，传感器接收系统收集到的电磁波信号需经光电转换系统变成电信号记录下来，这个过程也会引起辐射量的误差。由于这种光电变换系统的灵敏度特性通常有很高的重复性，所以可以定期地在地面测量其特性，根据测量值可以对其进行辐射畸变校正。例如对于Landsat卫星的MSS图像和TM图像可以按下式对传感器的输出R进行校正。V=Dmax(RmaxRmin)R-Rmin (1)式(1)中R是传感器输出的辐射亮度，V是已校正过的数据，Rmax、和Rmin分别为探测器能够输出的最大和最小辐射亮度，Dmax对于MSS和TM分别为127和255。3.3太阳高度引起的辐射误差校正太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。太阳的高度角可根据成像时刻的时间、季节和地理位置来确定。sin=sinsincoscoscost (2)式(2)中，为图像对应地区的地理纬度，为太阳赤纬(成像时太阳直射点的地理纬度)，t为时角(地区经度与成像时太阳直射点地区经度的经差)。太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均灰度来实现的。在太阳高度求出后，太阳以高度角斜射时得到的图像g (x,y)与直射时得到的图像f (x,y)有如下关系：fx,y=g(x,y)sin (3)如果不考虑天空光的影响，各波段图像可采用相同的角进行校正。由于太阳高度角的影响，在图像上会产生阴影而压盖地物。一般情况下，图像上地形和地物的阴影是难以消除的，但是多光谱图像上的阴影可以通过图像之间的比值予以消除。在多光谱图像上，地物阴影区的灰度值可以认为是无阴影时的影像灰度值再加上对各波段影响相同的阴影灰度值。太阳方位角的变化也会改变光照条件，它也随成像季节、地理纬度的变化而变化。可以采用与太阳高度角校正相类似的方法进行处理。3.4地形坡度引起的辐射误差校正太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光的辐射亮度和地形的倾斜度有关。如果光线垂直入射时水平地表受到的光照强度为I0，则光线垂直入射时倾斜角为a的坡面上入射点处的光强度I为：I=I0cosa (4)因此若处在坡度为a的倾斜面上的地物影像为g (x,y)，则校正后的图像f (x,y)为：fx,y=gx,ycosa (5)由式(5)看出，地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的地形数据，校正较为麻烦，一般情况下，对地形坡度引起的误差不作校正。3.5大气校正太阳光和来自目标物的反射光和散射光在到达传感器之一前也会被吸收和散射。入射到传感器的电磁波能量，除了地物本身的辐射以外还有大气引起的散射光，消除这些影响的处理过程称为大气校正。大气校正的方法主要有：1)利用辐射传递方程进行大气校正若地面目标的辐射能徽为E0，它通过高度为H的大气层后，传感器接收系统所能收集到的电磁波能量为E，则由辐射传递方程可得：E=E0e-TO,H，（e-TO,H称为大气衰减系数）(6)如果能够给出上式的近似解，则可以求山地面目标的真实辐射能最E0。在可见光和近红外区，大气的影响主要是由气溶胶引起的散射造成的。在热红外区，大气的影响主要是由水蒸气的吸收造成的。为了消除大气的影响，需要测定可见光和近红外区的气溶胶的密度以及热红外区的水蒸气浓度。但是仅从图像数据中很难正确测定这些数据，因此在利用辐射传递方程时，通常只能得到近似解。2)利用地面实况数据进行大气校正在获取地面目标数据的同时，预先在地面设置反射率己知的标志，或事先测出若干地面目标的反射率，把由此得到的地面实况数据和传感器的输出值进行比较，以消除大气的影响。3)利用辅助数据进行大气校正在获取地面日标图像的同时，利用搭载在同一平台上测量气溶胶和水蒸气浓度的传感器获取气溶胶和水蒸气的浓度数据，利用这些数据可以进行大气校正。4)利用波段间的对比关系进行大气校正对大气散射进行校正处理用得最多而且也是最简单的方法是波段间的对比分析法。其理论依据在于大气散射的选择性，即大气散射对短波影响大，对长波影响小。在TM图像中，蓝光波段的TM1大气散射最大，红外波段的TM7散射最小。因此图像中的深海水体与地形阴影在TM7中是黑的，如果不存在散射，深海水体与阴影在其它波段也应该是黑的。据此可以进行大气散射校正。具体有两种方法。回归分析法：这种方法假定7波段无散射影响，可以7波段为基准进行散射校正。例如对TM1进行散射校正，首先在TM1和TM7上分别找出几个很黑的地区(如地形阴影)，然后取出TM7和TM1在黑区的灰度值，并求TM1关于TM7的拟合直线方程L，直线方程为：T1=a+bT7，（T1和T7分别表示TM图像波段1和波段7的灰度值） (7) 式（7）中a和b为直线L的截距和斜率。用最小二乘法作直线拟合可以计算出a和b。截距a即为散射造成的误差。用同样的方法，可以对其他几个波段进行散射校正。直方图对比法：当图像中有深海水体或地形阴影时，7波段的灰度值为0 (对应黑色)，其它波段如果不受散射影响，也应存在灰度值为0的像素.因此可以首先绘出每个波段的灰度直方图，如果7波段存在灰度值为0的像素，其它波段用原始图像灰度值减去每一个波段中的最小灰度值(对应于回归分析法中求出的截距)，就达到了散射校正的目的。在Landsat4/5的MSS数据处理中，就采用了这种简单方法。4.结束语遥感卫星在发射前，卫星研制单位已利用地面设备对遥感器进行了绝对辐射校正。然而遥感卫星在轨运行后，由于元器件所处空间环境的改变以及随着卫星运行时间的增加而使光器件老化，使灵敏度下降，从而影响了研究者对影像的判读及应用。例如，1979年美国根据海色扫描仪(CZCS：the Coastal Zone Color Scanner)的工作特性，以海水作为绝对辐射校正场，重新对CZCS辐射特性进行了评价。根据船上和飞机上的测量结果发现，CZCS短波部分在4年后其灵敏度下降了25；1984年美国在白沙试验场对Landsat-5进行大气辐射校正，发现卫星在轨运行600天后，TM2、TM3、TM4波段的灵敏度分别变化了6.6、2.0和12