CN103198314A

CN103198314A - 遥感图像辐射校正方法

Info

Publication number: CN103198314A
Application number: CN2013100547004A
Authority: CN
Inventors: 杨贵军; 赵春江; 冯海宽; 宋晓宇; 顾晓鹤; 杨小冬; 徐新刚; 杨浩; 杨月英
Original assignee: Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture
Current assignee: Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture
Priority date: 2013-02-20
Filing date: 2013-02-20
Publication date: 2013-07-10
Anticipated expiration: 2033-02-20
Also published as: CN103198314B

Abstract

本发明公开了一种遥感图像辐射校正方法。所述方法包括以下步骤：测量遥感图像成像时成像区域的太阳天顶角θ、地形坡度角α、太阳方位角

地形坡度方位角和地表辐射亮度L(λ)；计算地形校正因子T_scs+c；通过MODTRAN模型计算直接辐射

和水平面像元的散射辐射

以及大气投射非对称性指数k(λ,z)；计算地表入射太阳辐射E(λ,z)；从遥感图像中提取大气顶层辐射L_l(λ)并通过MODTRAN模型计算出成像区域的程辐射L_p(λ,z)和地表至传感器入瞳处的透过率T_u(λ,z)；求取地表反射率ρ(λ)，λ为遥感器接收到的光谱波长，z为遥感器监测的高程。

Description

遥感图像辐射校正方法

技术领域

本发明遥感图像处理领域，尤其涉及一种遥感图像辐射校正方法。

背景技术

在遥感监测中影响遥感图像成像的因素包括大气因素、地形因素（尤其在山区，地形因素的影响更为明显）等；为了使从遥感器的测量值与地物实际光谱辐射值具有较高的一致性，通常需要对从采集生成的遥感图像中提取的测量值进行辐射校正，以提取精确的地表反射率值。

然而在传统的遥感图像辐射校正方法中一般是基于太阳-地表-传感器三者之间的几何关系来考虑的，如余弦校正、C校正等，仅考虑了成像区域的直接辐射部分，未考虑到散射辐射和邻近像元反射辐射，故存在着校正过度的现象，导致最终从遥感图像中提取的地表反射率的值存在过大或过小的偏差；又如基于太阳-冠层-传感器三者的SCS校正消除了森林覆盖区地形影响，在考虑散射辐射时忽略了地形起伏的影响，依然存在过度校正的问题。

综合上述，故提供一种更为优良的辐射校正方法，以获取更为精确的地表反射率是急需解决的一个问题。

发明内容

（一）发明目的

针对辐射校正中过度校正的问题，本发明提供一种能从遥感图像中提取更为精确的地表反射率的遥感图像辐射校正方法。

（二）技术方案

为达上述目的，本发明遥感图像辐射校正方法，包括以下步骤：

测量遥感图像成像时成像区域的太阳天顶角θ、地形坡度角α、太阳方位角

地形坡度方位角

以及表观辐射亮度L(λ)；

利用

L(λ)=a+b·cos(i)、C=b/a以及T_scs+c=(cos(i)+C)/(cos(θ)cos(α)+C)计算地形校正因子T_scs+c；a、b均为拟合系数，C为中间变量；

通过MODTRAN模型计算成像时成像区域水平面像元的直接辐射

水平面像元的散射辐射

以及大气投射非对称性指数k(λ，z)；

利用公式

E (λ, z) = Θ E_{d}^{h} (λ, z) T_{scs + c} + E_{f}^{h} (λ, z) {k (λ, z) T_{scs + c} + 1 - k (λ, z)}

计算地表入射太阳辐射E(λ，z)；Θ为遮挡因子；成像区域为向阳面则Θ为1，为向阴面则Θ为0；

从遥感图像中提取大气顶层辐射L₁(λ)并通过MODTRAN模型计算出成像时成像区域内程辐射L_p(λ，z)与地表至传感器入瞳处的透过率T_u(λ，z)；利用公式

ρ (λ) = \frac{π (L_{1} (λ) - L_{p} (λ, z))}{E (λ, z) T_{u} (λ, z)}

求取成像区域的地表反射率，其中，所述λ为遥感器接收到的光谱波长，所述z为遥感器监测的高程。

优选地，所述E(λ，z)还包括分量邻近像元的反射辐射E_adj；

测量成像区域的平均反射率ρ_adj；通过公式

以及E_adi＝E^h(λ，z)ρ_adj计算所述E_adj，其中，所述E^h(λ，z)为水平像元的总辐射。

优选地，所述遥感图像辐射校正方法在求解E(λ，z)过程中还引入了天空可视因子V_d以及地形可视因子V_t：

通过公式

计算V_d、

通过公式

计算V_t，且

E (λ, z) = Θ E_{d}^{h} (λ, z) T_{scs + c} + E_{f}^{h} (λ, z) {k (λ, z) T_{scs + c} + (1 - k (λ, z)) V_{d}} + E^{h} (λ, z) V_{t} ρ_{adj} .

优选地，通过光线跟踪法计算大气投射非对称性指数k(λ，z)。

（三）本发明遥感图像辐射校正方法的有益效果

第一：本发明遥感图像辐射校正方法，通过在地表入射太阳辐射中引入了分量——散射辐射

E_{f}^{h} (λ, z) {k (λ, z) T_{scs + c} + 1 - k (λ, z)},

不仅考虑了散射辐射，而且进一步的考虑了地形因素对散射辐射的影响，从而所求取的ρ(λ)避免了因为未考虑散射辐射或未考虑地形对散射辐射的影响造成的过度校正问题，从而提高了ρ(λ)的精确度，便于地表反射率在农林业、气象以及地理等领域优化应用。

第二：本发明遥感图像辐射校正方法，通过在地表入射辐射中引入了邻近像元的反射辐射E_adj，从而所求取的ρ(λ)避免了因为未考虑邻近像元的反射辐射造成的过度校正问题，从而提高了ρ(λ)的精确度，便于地表反射率在农业、气象以及地理等领域优化应用。

第三：本发明遥感图像辐射校正方法，通过在地表入射太阳辐射中引入了天空可视因子V_d以及地形可视因子V_t，进一步的考虑了天空可视度以及地形可视度的影响，从而进一步的提高了遥感辐射校正的校正性能，得到了更为精确的ρ(λ)。

第四：本发明遥感图像辐射校正方法，既考虑的大气辐射的影响、同时充分考虑地形起伏接收的天空散射辐射和周围邻近像元反射辐射的影响，建立了基于SCS+C地形校正的辐射传输模型，将大气和地形辐射校正集成运算，在辐射校正的过程中，既消除了地形对辐射的影响，也消除了大气对辐射的影响，简化了ρ(λ)的求取过程。

附图说明

图1为本发明实施例一所述的遥感图像辐射校正方法的流程图。

具体实施方式

下面结合说明书附图以及实施例对本发明遥感图像的辐射校正方法做进一步的说明。

实施例一：

如图1所示，本实施例遥感图像辐射校正方法包括以下步骤：

测量成像区域的太阳天顶角θ、地形坡度角α、太阳方位角

地形坡度方位角以及地形起伏区域的表观辐射亮度L(λ)；

利用公式

L(λ)=a+b·cos(i)、C=b/a以及T_scs+c=(cos(i)+C)/(cos(θ)cos(α)+C)计算地形校正因子T_scs+c；i为成像区域的太阳相对入射角；a、b为所述a、b的值可以通过线性回归计算所得；

通过MODTRAN模型计算水平面像元的直接辐射

水平面像元的散射辐射以及大气投射非对称性指数k(λ，z)；

利用公式

E (λ, z) = Θ E_{d}^{h} (λ, z) T_{scs + c} + E_{f}^{h} (λ, z) {k (λ, z) T_{scs + c} + 1 - k (λ, z)}

计算地表入射太阳辐射E(λ，z)；Θ是二进制的遮挡因子；成像区域为向阳面时Θ为1，为向阴面时Θ为0；

从遥感图像中提取大气顶层辐射L₁(λ)、并通过MODTRAN模型计算出成像时成像区域的程辐射L_p(λ，z)以及地表至传感器入瞳处透过率T_u(λ，z)；利用公式

ρ (λ) = \frac{π (L_{1} (λ) - L_{p} (λ, z))}{E (λ, z) T_{u} (λ, z)}

求取成像区域的地表反射率，其中，所述λ为遥感器接收到的光谱的波长，所述z为遥感器监测的高程。

在本实施例中，当成像区域向阳时，则水平面像元的直接辐射

直接为测量值，当所述监测区域背阳时即向阴面时，则水平面像元的直接辐射

为0，故在此处通过遮挡因子实现两者选择运算；而测量的散射辐射在地形校正因子T_scs+c以及k(λ，z)的联合修正下获取了精确的散射辐射值，在本实施例的遥感图像辐射校正方法不仅考虑了散射辐射，还考虑了地形对散射辐射的影响，从而精确了成像区域的地表入射太阳辐射的值，从而能精确了ρ(λ)的求解，获得更加精确的遥感图像辐射校正结果，此外本实施例所述的遥感图像辐射校正方法，同步的考虑了大气以及地形因素，能一次性求解出ρ(λ)，简便了计算过程。

在具体的求取过程中，以遥感图像的像元为单位，逐个像元的求取地表反射率，故在本发明中所述的成像区域为遥感图像中每一像元对应的成像区域。

实施例二：

本实施例遥感图像辐射校正方法包括以下步骤：

测量成像区域的太阳天顶角θ、地形坡度角α、太阳方位角

及地形坡度方位角

以及表观辐射亮度L(λ)；

利用

L(λ)=a+b·cos(i)、C=b/a、T_scs+c=(cos(i)+C)/(cos(θ)cos(α)+C)计算地形校正因子T_scs+c；

通过MODTRAN模型（大气辐射传输模型）计算成像区域内水平面像元的直接辐射

以及水平面像元的散射辐射

大气投射非对称性指数k(λ，z)以及成像区域的平均反射率ρ_adj；

其中，计算成像区域的平均反射率ρ_adj过程如下：去除大气顶层的辐射中大气散射辐射和程辐射的影响（注：大气散射辐射和程辐射已经计算得到），得到包含地形影响在内的地表表观反射率值；然后利用11*11窗口卷积逐像元计算成像区域的平均反射率。

利用公式

E^{h} (λ, z) = E_{d}^{h} (λ, z) + E_{f}^{h} (λ, z),

E_{adj} = E^{h} (λ, z) ρ_{adj}

以及

E (λ, z) = Θ E_{d}^{h} (λ, z) T_{scs + c} + E_{f}^{h} (λ, z) {k (λ, z) T_{scs + c} + 1 - k (λ, z)} + E_{adj}

计算地表入射太阳辐射E(λ，z)；Θ为遮挡因子；成像区域为向阳面时Θ为1，为向阴面时Θ为0；Θ的求取可采用光线跟踪方法求取；

从遥感图像中提取大气顶层辐射L(λ)并利用BRDF(BidirectionalReflectance Distribution Function)校正模型、程辐射L_p(λ，z)以及地表至传感器入瞳处透过率T_u(λ，z)；利用公式

ρ (λ) = \frac{π (L_{1} (λ) - L_{p} (λ, z))}{E (λ, z) T_{u} (λ, z)}

求取成像区域的地表反射率；

利用公式

E (λ, z) = Θ E_{d}^{h} (λ, z) T_{scs + c} + E_{f}^{h} (λ, z) {k (λ, z) T_{scs + c} + 1 - k (λ, z)}

从遥感图像中提取大气顶层辐射L₁(λ)并通过MODTRAN模型计算出成像时成像区域内程辐射L_p(λ，z)以及地表至传感器入瞳处的透过率T_u(λ，z)；利用公式

ρ (λ) = \frac{π (L_{1} (λ) - L_{p} (λ, z))}{E (λ, z) T_{u} (λ, z)}

其中，所述λ为遥感器接受到的光谱的波长，所述z为遥感器监测的高程，所述E_adj为邻近像元的反射辐射。

本实施例所述的遥感图像辐射校正方法，相对于上一实施例所述的遥感图像辐射校正方法，引入了关于邻近像元的反射辐射的物理量，相对于传统的基于太阳-地表-传感器三者之间的几何关系来考虑的余弦校正、C校正等辐射校正方法以及基于太阳-冠层-传感器三者的SCS校正方法，不仅考虑了散射辐射，而且还同步考虑了邻近像元的反射辐射；从求取的ρ(λ)的公式可知求解过程中，分母为E(λ，z)与T_u(λ，z)的乘积，分子为L(λ)与L_p(λ，z)之差与π的乘积，E(λ，z)越精确，所求解的地表反射率也越精确，避免了传统的辐射校正方法过程中因忽略散射辐射和/或邻近像元的反射辐射造成的E(λ，z)偏小或偏小，导致的ρ(λ)的偏大或偏小的问题；从而本实施例所述的遥感图像辐射校正方法，考虑全面充分，从而使得所更贴近实际地物的光谱辐射，从而能从遥感图像中提取更加准确的地物的光谱特性。

此外，本实施例所述的遥感图像的辐射校正方法，充分利用了地形参数、大气辐射传输模型进行各参量的量测以及计算，从而具有实现简单可靠的优点。

实施例三：

为了进一步优化地表反射率的求取，以达到提高遥感图像的精确度的目的，在本实施例在上述任一实施例的基础上引入了天空可视因子V_d以及地形可视因子V_t，具体如下：

通过公式

计算V_d、

通过公式

计算V_d，由于引入了V_d以及V_t则

E (λ, z) = Θ E_{d}^{h} (λ, z) T_{scs + c} E_{f}^{h} (λ, z) {k (λ, z) T_{scs + c} + (1 - k (λ, z)) V_{d}} + E^{h} (λ, z) V_{t} ρ_{adj} .

本实施例中所述的遥感图像辐射校正通过引入的天空可视因子以及地形可视因子，进一步的校正了遥感图像所监测到的辐射值与地表的真实辐射，从而使得计算所得的地表反射率更接近真实值，从而使得所述求取的地表反射值在后续气象、农业、林业等应用领域中应用更加精确。

作为本实施例的进一步的优化，本实施例中所述大气投射非对称性指数k(λ，z)通过光线跟踪法计算。光线跟踪法是技术成熟的遥感技术，应用简便快捷。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims

1.一种遥感图像辐射校正方法，其特征在于，所述遥感图像辐射校正方法包括以下步骤：

测量遥感图像成像时成像区域的太阳天顶角θ、地形坡度角α、太阳方位角地形坡度方位角

以及表观辐射亮度L(λ)；

利用L(λ)=a+b·cos(i)、C=b/a以及T_scs+c=(cos(i)+C)/(cos(θ)cos(α)+C)计算地形校正因子T_scs+c；a、b均为拟合系数，C为中间变量；

通过MODTRAN模型计算成像时成像区域水平面像元的直接辐射水平面像元的散射辐射

以及大气投射非对称性指数k(λ，z)；

利用公式

E (λ, z) = Θ E_{d}^{h} (λ, z) T_{scs + c} + E_{f}^{h} (λ, z) {k (λ, z) T_{scs + c} + 1 - k (λ, z)}

ρ (λ) = \frac{π (L_{1} (λ) - L_{p} (λ, z))}{E (λ, z) T_{u} (λ, z)}

2.根据权利要求1所述的遥感图像辐射校正方法，其特征在于，所述E(λ，z)还包括分量邻近像元的反射辐射E_adj；

测量成像区域的平均反射率ρ_adj；通过公式以及E_adj＝E^h(λ，z)ρ_adj计算所述E_adj，其中，所述E^h(λ，z)为水平像元的总辐射。

3.根据权利要求2所述的遥感图像辐射校正方法，其特征在于，所述遥感图像辐射校正方法在求解E(λ，z)过程中还引入了天空可视因子V_d以及地形可视因子V_t：

通过公式

计算V_d、

通过公式计算V_t，且

E (λ, z) = Θ E_{d}^{h} (λ, z) T_{scs + c} E_{f}^{h} (λ, z) {k (λ, z) T_{scs + c} + (1 - k (λ, z)) V_{d}} + E^{h} (λ, z) V_{t} ρ_{adj} .

4.根据权利要求1、2或3所述的遥感图像辐射校正方法，其特征在于，通过光线跟踪法计算大气投射非对称性指数k(λ，z)。