专利名称：一种遥感图像大气订正方法
技术领域：
本发明涉及遥感领域，尤指一种遥感图像大气订正方法。
背景技术：
为了降低大气�：вΧ晕佬且８型枷竦挠跋欤岣呶佬且８惺莸挠τ媚芰Γ嗣窃谝８惺荽笃┱矫娼辛斯惴貉芯浚钤绲难芯渴加�20世纪70年代，经过多年的发展，产生了许多大气订正方法，大致可以归纳为基于影像本身的订正法和基于大气辐射传输模型的订正方法两种。基于影像特征的大气订正方法要求己知或假定图像中某些像元的反照率值，以此来建立地表反照率和卫星观测值之间的关系，并假定整幅图像具有同样的大气条件，因而能够将这个关系应用到整幅图像中。由于其不需要进行实际地面光谱及大气环境参数的测量，而是直接从图像特征本身出发消除大气影响进行反射率反演，因此是一种相对简单、易于实现的大气订正方法，应用也比较广泛。近年来，国内外学者研究了多种基于图像特征的大气订正方法。主要包括暗像元法、直方图匹配法、不变目标法三种。Kaufman提出的暗目标法假设整幅图像的大气散射影响均一，把“清洁水体”当作暗目标(反射率为0)，直接把暗目标的像元值取代大气程辐射。Schott利用不变目标观测量的平均值及标准差提出了一种估算大气订正线性关系的斜率和截距的方法。Hall等人提出利用K-T变换中的亮度分量和绿度分量来确定不变目标的方法，成功地应用了这种方法对TM图像进行了大气订正。Coppin等人利用该方法进行大气订正时假定了 5种不变目标清澈且深的贫营养化的湖泊、茂密的老红松树林、平广的浙青屋顶、无杂质的沙砾覆盖区、混凝土路面或大型停泊场。我国学者在这方面也进行了大量的研究。如田庆久等人对Kaufman提出的暗目标法(利用清洁水体的象元值直接取代大气程辐射，不考虑大气其它因素的影响)加以改进形成暗体减DOS (Dark Object Subtraction)方法,在DOS方法的基础上,结合大气福射传输模型进行大气模拟，研究并发展了基于遥感影像信息的快速大气辐射订正和反射率反演方法。刘小平等人以山区阴影部分的植被作为黑体，先假设阴影区植被的反射率，估算出大气散射对程辐射的贡献，再利用迭代法对程辐射进行订正。张玉贵使用气象记录为辅助数据对暗地物作调整进行遥感图像的大气订正。陈蕾等人用基于地面藕合的暗像元法进行影像的大气订正研究等等。福射传输计算大气订正方法早期的代表性研究是1972年Turner与Spencer提出的通过模拟大气一地表系统来评估大气影响的方法。当时研究的重点在于消除大气对影像对比度的影响。辐射传输模型法是诸多的大气订正方法中订正精度较高的方法，它利用电磁波在大气中的辐射传输原理建立模型对遥感图像进行大气订正。不同作者的算法在原理上基本相同，差异在于不同的假设条件和适用范围。因此产生了很多可选择的大气较正模型，应用广泛的有近 30 个，如 6S(Second Simulation of the Satellite Signal in theSolar Spectrum)模型、L0WTRAN(Low Resolution Transmission)模型、M0RTRAN(ModerateResolution Transmission)模型、大气去除程序 ATREM(The Atmosphere Removalprogram),紫外线和可见光福射模型 UVRAD (Ultraviolet and Visible Radiation).TURNER大气订正模型、空间分布快速大气订正模型ATCOR (ASpatially-Adaptive FastAtmos pheric Correction)等。其中，以 6S、MODTRAN、L0WTRAN、和 ACTOR 模型应用最为广泛。基于影像本身特征的订正方法比较简单、易于实现，但在其订正的过程中主观因素影响较大，订正的质量和一致性难以保证。基于大气参数的辐射传输计算订正方法可精确校正大气气溶胶、分子的大气散射和水汽、臭氧、二氧化碳等成分的大气吸收对观测影像造成的�：вΓ砺凵细梅椒ǹ梢源锏浇细叩亩┱龋欢捎诖笃芙汗庋Ш穸染哂锌占浜褪奔浔浠斓奶氐悖庵址椒ǖ挠τ靡览涤诟呔仁凳贝笃芙汗庋Ш穸鹊幕袢�。
利用卫星数据进行气溶胶的反演工作已经开展了三十多年。由于海洋表面相对均一，反射率很小并且近似为常数，因此，早期气溶胶直接反演研究和应用主要集中海洋和大的水体表面上空，并投入N0AA/AVHRR产品的业务应用，目前已经发展了两代算法，正在发展第三代算法(Husar et al.，1997)。而在陆地上空，由于气溶胶和地表反射率在时间和空间上的高度不均一性，且陆地地表反射率相对来说较大。另外，大气顶标量辐射对气溶胶和地表反射率都有较强的敏感性，因此，很难从卫星对地观测信号中把气溶胶和地表的贡献定量区别开来，以提取气溶胶的光学厚度和地表反射率。应用于MODIS传感器多波段数据的浓密植被气溶胶反演方法自TERRA卫星发射后已经广泛应用于全球气溶胶光学厚度的观测。其算法原理是M0DIS的通道I (红620 670nm)和通道3 (蓝459 479nm)的地表反射率与通道7 (近红外2105 2155nm)观测到的表观反射率在密集植被地区呈现良好的线性相关，而且近红外通道7的观测基本不受气溶胶的影响，因此，利用这一通道的数据区分浓密植被，并得到通道I和通道3在浓密植被地表的反射率。2007年MODIS算法(C5)对可见光与近红外波段的地表反射率关系进行了修正，以及在全球范围内使用了更多样化更精确的气溶胶模式后(基于全球气溶胶地基观测网AER0NET得到)，反演精度较之前的C4版本有了大幅度的提升(见下图)，但是，升级后的算法在部分城市地区的反演结果并不理想。图Ia和图lb、图2a和图2b是李占清等针对MODIS的C4算法和新C5算法在中国不同地区做的验证分析。左图是香河的验证结果，右图是北京城区的验证结果。从图中可以看出，新算法在非城区的精度相当高，拟合斜率达到了 I. 0，但是在城市地区却较差，拟合斜率只有0. 38，相关性也较差。该算法在城市地区失效是由于在城市地区难以找到足够的浓密植被像元，尤其是在冬季，算法中可见光与中红外地表反射率之间的关系已经不存在。而且，即使浓密植被算法在城市地区是可行的，但是，由于环境一号卫星CCD相机没有中红外波段，无法得到浓密植被的地表反射率，因此，该算法不可用于环境一号卫星。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种遥感图像大气订正方法。为实现上述目的，本发明的遥感图像大气订正方法，具体为1)查找表构建；2)表观反射率计算；3)角度信息获取；4)气溶胶光学厚度获取基于纯像元方法利用HJ-I卫星 CCD数据反演得到；5)由像元成像几何及光学厚度插值得到四个大气校正参数；6)逐像素进行大气校正，得到地表反射率。进一步，步骤I)中采用6S辐射传输模型构建关于大气校正参数Rrt、Tg( e s，e v)、T(9S) T(0V)和S的查找表。 进一步，步骤2)根据定标系数将HJ-IC⑶影像DN值转换为表观反射率。进一步，步骤3)中太阳天顶角、方位角通过查询HJ-IC⑶数据描述文件XML文件得到；观测天顶角和方位角从Sat_Zenith_Azimuth. txt文件中得到。进一步，步骤4)中的反演方法具体为a)根据辐射传输模型建立查找表；b)依据纯像元指数提取HJ-IC⑶遥感影像中的纯像元，生成纯像元掩膜；c)确定纯像元地表反射率；d)根据查找表，将遥感观测的辐射亮度反演为气溶胶光学厚度。进一步，该反演方法还包括步骤e)对整幅影像进行内插，得到光学厚度图。进一步，步骤a)采用6S辐射传输程序进行辐射传输计算得出多组不同的大气参数(Rr+a、Tg(es，0V)、T(0S) -T(Sv)和S)组合而成的查找表。进一步，步骤c)具体为选取一个时间段内(小于3个月)的晴朗日影像和污染日影像，假设在这个时间段内纯像元地表反射率变化较�。郧缋侍炱挠跋窠写笃Ｕ袢〈肯裨牡乇矸瓷渎�。进一步，步骤d)具体为根据读取的太阳天顶角、太阳方位角、观测天顶角、观测方位角，在查找表选取相应的数据，进行线性插值，得到不同波段、不同气溶胶光学厚度的Rr+a>Tg(0s, ev)、T(0s) -T(Sv)和S大气参数；结合步骤c)得到的纯像元地表反射率，按照公式IV(OsH-Cto = Tg(OsA) Rr+aiesAA+计算每个预设
气溶胶光学厚度对应的表观反射率，与卫星真实测量的表观反射率进行比较，相差最小的气溶胶光学厚度值即为所求，03是太阳天顶角，Cts传感器天顶角，07是太阳方位角，是传感器方位角，Tg是气体吸收透过率，Rr+a是由分子散射加气溶胶散射所构成的路径程辐
射反射率，T ( 0 s)、T ( 0 v)分别为太阳-目标、目标-传感器大气路径透射率,S为大气
下届半球反照率，R是地物目标反射率。本发明的遥感图像大气订正方法同暗像元方法相比，本方法更接近地表实测的反射率，校正精度大幅度提高。
图Ia为MODIS C4算法验证图；图Ib为MODIS C5算法验证图；图2a为MODIS C5算法在非城区(香河)验证图；图2b为MODIS C5算法在城区(北京)验证图；图3为对整幅影像进行内插，得到光学厚度图(2009年10月10日气溶胶光学厚度图(550nm))；图4为本发明的方法AOD反演结果与AER0NET对比验证图；图5为MODIS气溶胶产品与AER0NET对比验证图；图6为本发明的大气校正流程图7a和图7b分别为2009年8月13日覆盖北京市城区及其周边地区影像第一波段(蓝光)校正前、校正后反射率8a和图Sb分别为2009年8月13日覆盖北京市城区及其周边地区影像第三波段(红光)校正前、校正后反射率图；图9为大气校正验证点位置示意图；图IOa为水泥大气校正前后反射率及与地面实测反射率对比图；图IOb为植被大气校正前后反射率及与地面实测反射率对比图。
具体实施例方式与现有的气溶胶反演的传感器相比，环境一号卫星CXD相机具有极高的空间分辨率(30米)，这样，相比于浓密植被像元，在影像上能找到更多的纯像元，这些纯像元可能包含植被，但同时也包括城市中的大型广场(如北京的天安门广场)、楼顶、道路以及湖水，而后面这些纯像元在冬季也都是存在的。环境一号卫星CCD相机的另一个优势是它的高时间分辨率，尤其是将A星和B星结合起来的时候这一优势更加明显。因此，针对同一目标在一定时间段内可获取一系列观测值，其中包含了晴朗天气的观测以及污染天气的观测。已有多种气溶胶光学厚度反演算法假设地表反射率在一定时间段内(如三个月内，如果有足够的观测可考虑一个月内)变化较�。ü檬奔涠文诘那缋是逦跋窕袢∧勘甑牡乇矸瓷渎剩缃峁购�(Tanr6et al, 1988)、深蓝算法(Hsu et al. , 2004)、及 Liang et al,(2006)提出的亮地表地区MODIS改进算法。目标的地表反射率可通过晴朗天气的观测值通过大气校正得到，因此污染天气的气溶胶可基于该地表反射率反演得到。使用纯像元除了受季节影响较小外，还有许多优势，如不受城市中高大建筑物的遮挡、不受混合像元影响、更容易获得纯像元的双向反射特征等等。因此，本方法充分发挥环境一号卫星CXD相机数据高空间分辨率(30m)的优势，利用图像中的纯像元，从观测信号中分离出地表的贡献，得到气溶胶光学厚度。假定地表为朗伯体的情况下，传感器接收到的表观反射率R*定义为R* =紅(1 )
Focos0s式中，L为表观辐亮度，F0外大气层外太阳辐照度。传感器接收到的反射率为(Vermote et al, 1997)R\osMs-^)^Tg{eARr+sesAA~^T{e^T{ev)-^-
L1-奶」(2)式中03是太阳天顶角，^传感器天顶角，0 7是太阳方位角，(K是传感器方位角，Tg是气体吸收透过率，Rrt是由分子散射加气溶胶散射所构成的路径程辐射反射率，T(es)、T(0v)分别为太阳一目标、目标一传感器大气路径透射率，S为大气下届半球反照率，R是地物目标反射率。大气校正流程如图6所示利用基于复杂的辐射传输原理建立起来的辐射传输模型大气校正方法是诸多大气校正方法中精度较高的一种方法。通过上面的公式⑵可以得到地物目标反射率
权利要求
1.一种遥感图像大气订正方法，具体为1)查找表构建；2)表观反射率计算；3)角度信息获�。�4)气溶胶光学厚度获取基于纯像元方法利用HJ-I卫星CXD数据反演得到；5)由像元成像几何及光学厚度插值得到四个大气校正参数；6)逐像素进行大气校正，得到地表反射率。
2.如权利要求I所述的遥感图像大气订正方法，其特征在于，步骤I)中采用6S辐射传输模型构建关于大气校正参数Rm、Tg(0S，0V)、T(0S) T(0V)的查找表。
3.如权利要求2所述的遥感图像大气订正方法，其特征在于，步骤2)根据定标系数将影像DN值转换为表观反射率。
4.如权利要求3所述的遥感图像大气订正方法，其特征在于，步骤3)中太阳天顶角、方位角通过查询数据描述文件XML文件得到；观测天顶角和方位角从Sat_Zenith_Azimut h.txt文件中得到。
5.如权利要求4所述的遥感图像大气订正方法，其特征在于，步骤4)中的反演方法具体为a)根据辐射传输模型建立查找表；b)依据纯像元指数提取遥感图像中的纯像元，生成纯像元掩膜；c)确定纯像元地表反射率；d)根据查找表，将遥感观测的辐射亮度反演为气溶胶光学厚度。
6.如权利要求5所述的遥感图像大气订正方法，其特征在于，该反演方法还包括步骤e)对整幅影像进行内插，得到光学厚度图。
7.如权利要求6所述的遥感图像大气订正方法，其特征在于，步骤a)采用6S辐射传输程序进行辐射传输计算得出多组不同的大气参数Rrt、Tg(0s, 9 v)、T( 0 s) T( 0 v)和S组合而成的查找表，R&是由分子散射加气溶胶散射所构成的路径程辐射反射率，T(0S)、T(9V)分别为太阳一目标、目标一传感器大气路径透射率，S为大气下届半球反照率。
8.如权利要求7所述的遥感图像大气订正方法，其特征在于，步骤c)具体为选取一个时间段内的晴朗日影像和污染日影像，假设在这个时间段内纯像元地表反射率变化较�。郧缋侍炱挠跋窠写笃Ｕ袢〈肯裨牡乇矸瓷渎�。
9.如权利要求8所述的遥感图像大气订正方法，其特征在于，步骤d)具体为根据读取的太阳天顶角、太阳方位角、观测天顶角、观测方位角，在查找表选取相应的数据，进行线性插值，得到不同波段、不同气溶胶光学厚度的Rrt、Tg(0s，ev)、T(0s) -T(Sv)和S大气参数；结合步骤c)得到的纯像元地表反射率，按照公式 ines凡水-D二Tg、esA)Rr+a{es几水-计算每个预设气溶胶光学厚度对应的表观反射率，与卫星真实测量的表观反射率进行比较，相差最小的气溶胶光学厚度值即为所求，03是太阳天顶角，Cts传感器天顶角，07是太阳方位角，是传感器方位角，Tg是气体吸收透过率，Rr+a是由分子散射加气溶胶散射所构成的路径程辐射反射率，T( 0 s)、T( 0 v)分别为太阳一目标、目标一传感器大气路径透射率，S为大气下届半球反照率，R是地物目标反射率。
全文摘要
本发明公开了一种遥感图像大气订正方法，具体为1)查找表构建；2)表观反射率计算；3)角度信息获�。�4)气溶胶光学厚度获取基于纯像元方法利用HJ-1卫星CCD数据反演得到；5)由像元成像几何及光学厚度插值得到四个大气校正参数；6)逐像素进行大气校正，得到地表反射率。本发明的遥感图像大气订正方法同暗像元方法相比，本方法更接近地表实测的反射率，校正精度大幅度提高。
文档编号G01S7/497GK102628940SQ20121011888
公开日2012年8月8日 申请日期2012年4月20日 优先权日2012年4月20日
发明者余涛, 方莉, 李家国, 赵利民, 顾行发, 高海亮 申请人:中国科学院遥感应用研究所
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