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不同地表覆盖下SPOT-7影像大气校正方法研究.docx
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不同地表覆盖下SPOT-7影像大气校正方法研究.docx
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摘要
针对不同的地物覆盖类型, 分析和评价了适用于 SPOT-7 卫星数据的大气校正方法, 为其遥感定量
研究和应用提供思路和参考。在河南省嵩山地区进行了同步观测实验, 获取了 SPOT-7 卫星影像并
进行 大气 校正 处理 , 地面 同步 测量 了大 气光 学特 性和 典型 地物 样区 光谱 , 计 算了 地物 样区 在影 像
上 的 反 射 率 和 植 被 指 数 , 分 析 了 不 同 地 物 覆 盖 类 型 下 大 气 校 正 模 型 (fast line-of-sight
atmospheric analysis of spectral hypercubes, FLAASH)和大气模型(second simulation of
the satellite signal in the solar spectrum, 6S)的大气校正效果。对自然植被、农作物中的高
秆作物、硬地建议采用 FLAASH 进行大气校正, 对农作物中的低矮作物, 建议采用 6S 进行大气校
正。
Abstract
SPOT-7 satellite images have great value in remote sensing quantitative research
and application. Based on it, this article focuses on analyzing and evaluating
practicable atmospheric correction methods for SPOT-7 images in different
landcover types, and tries to offer statistical reference for its remote sensing
research. A synchronous observation experiment is carried out in Song Mountain
area. The images for the experimental area of SPOT-7 is successfully obtained and
processed with atmospheric correction methods. The atmospheric optical properties
and land surface spectrum are synchronously measured on ground. Based on the
calculation of image reflectance and vegetation indexes and comparison with
spectrum data in ground measurements, the article analyzes the correction outcome
of FLAASH and 6S methods for SPOT-7 images of different landcover types. FLAASH
method is recommend for natural vegetation, high-rise crop and firm ground while
6S for low-rise crop.
译
关键词
SPOT-7; 大气校正; FLAASH; 6S; 植被指数
Keywords
SPOT-7; atmospheric correction; FLAASH; 6S; vegetation index
译
由于大气吸收和散射, SPOT-7 卫星影像的综合成像信息会掺杂一定的非目标地物信息, 给数据定
量研究和精确分类应用带来很大干扰
[1]
。如何消除 SPOT-7 影像中的大气干扰, 获取精确的地表反
射率信息就变得尤为重要, 影像大气校正是 SPOT-7 卫星影像遥感定量化研究的前提与基础
[2-5]
。
针对 不同 遥感 定量 化研 究目 的, 目 标地 物的 覆盖 类型 有所 不同 , 不 同覆 盖类 型所 受大 气影 响程 度
也 各 有 不 同 , 其 大 气 校 正 效 果 也 有 所 差 别
[6 10]
。 例 如 : 基 于 快 速 大 气 校 正 (quick atmospheric
correction, QUAC)模块的模型,基于大气校正模型(fast line-of-sight atmospheric analysis
of spectral hypercubes, FLAASH), 通过归一化植被指数(normalized difference vegetation
index, NDVI)的模型,基于 QUAC 模块校正后采用偏最小二乘回归法的模型。但总体上目前对于
不同地物覆盖类型下 SPOT-7 影像校正效果的研究仍比较少。
辐射传输模型方法是目前最常用的卫星影像大气校正方法, 具有明确的物理含义, 计算精度高
[11]
,
其 中 以 FLAASH 和 大 气 模 型 (second simulation of the satellite signal in the solar
spectrum, 6S)为代表的辐射传输模型常用于高分辨率多光谱影像的大气校正。如 SPOT 系列中,
Hu 等
[12]
的研究表明, FLAASH 和 6S 均能很好地消除大气对 SPOT-4 影像的影响; 对于 SPOT-5
影像, FLAASH 与 6S 和 QUAC 模型相比 , 具 有更好 的校 正作用
[13]
; Rotta 等
[14]
研究了 FLAASH
模型对 SPOT-6 影像的大气校正效果。对其他高分辨率多光谱影像, 如 GF-1 卫星影像, 刘佳等
[15]
采用 6S 和 FLAASH 模型对北京地区 4 个时相的影像进行大气校正效果研究, 两种模型校正后的各
波段地表反射率和 NDVI 整体情况未有太大差异。
为此, 本文基于常用于高分辨率多光谱影像大气校正的 FLAASH 和 6S 两种辐射传输模型, 组织实
施了同步观测试验, 利用地表反射率和植被指数, 分析和评价了大气校正对农作物、自然植被和硬
地 3 种典型地物覆盖类型的校正效果, 研究了针对地物覆盖类型的 SPOT-7 大气校正方法。
1 实验区与数据源
实验区位于河南省登封市辖区, 在嵩山摄影测量与遥感定标场及其周边, 面积为 30 km×30 km,
该区域海拔高度为 100~1 500 m, 气候条件相对稳定, 具有多种自然地物类型, 样区易于辨识和
选取, 作业方便, 有利于地面同步测量顺利进行。
SPOT-7 卫星对实验区成像时间为 2014-10-14, 影像分辨率为 6 m, 包含蓝、绿、红、近红外 4
个 波 段 , 影 像 经 纬 度 范 围 为 左 上 角 (34.626 2°N, 112.937°E) 、 右 下 角 (34.415 3°N,
113.250°E), 成像当日天气状况良好, 数据质量较高。将大气光学特性测量站点设置在实验区中
心, 获得具有代表性的大气参数, 并根据实验区地物的特点和类型, 选取农作物、自然植被和硬地
3 种典型地物覆盖类型的样区共 35 处进行光谱测量。样区设置在植被均匀分布, 地物类型单一处,
尽量避免在样区内出现混合型地物, 以减小地表异质性对实验结果的影响。
图 1 成像实验区及地物样区分布
Fig 1 Experimental Area and Sample Distribution
下载: 原图 | 高精图 | 低精图
2 地面同步测量与数据处理
2.1 大气光学特性测量与处理
本次实验采用全自动太阳光度计 CE318 进行大气光学特性的测量, 以获得实验期内同步大气参数。
其测量值为可见光和近红外 5 个波段的辐射亮度, 具体波段包括 1 020 nm、870 nm、670 nm、
440 nm、937 nm。观测时段为 8:30~17:00, 根据实时的天气情况和太阳光照变化, 测量时间
间隔为 5~10 min。
测量所得的辐射亮度通过粗差剔除和 LangLey 定标可用于反演相应波段的气溶胶光学厚度。在假
设大气气溶胶满足 Junge 谱分布的条件下, 气溶胶的光学厚度 τ(λ)和波长 λ 之间可用式(1)表示:
τ(λ)=β⋅λ−ατ(λ)=β⋅λ−α
1
式中 ,β 是大气浑 浊度 系数;α 是波 长指 数。利用式(1)计算 波段 550 nm 处的气溶胶光学厚度,
用于 6S 大气校正。通过选择合适的测量波段(440 nm、670 nm、870 nm), 在式(1)基础上利
用最小二乘法拟合得到 β 和 α。得到拟合系数后, 可利用式(2)计算能见度 V, 用于 FLAASH 大气
校正
[16]
。
V=3.912/βV=3.912/β
2
2.2 地物样区光谱测量与处理
采 用 ASD FieldSpec 4 光谱仪进行 地 物 样 区 光 谱 的 测 量 , 该 仪 器 光 谱 采 集 范 围 为 350~2 500
nm, 具体包括可见光、近红外和短波红外。为提高每个样区内反射率采样数据的均匀性和代表性,
根据 SPOT-7 影像的空间分辨率(6 m)将每处样区大 小设 为约 30 m×30 m, 并在样区内按照 3
m 间隔均匀地进行密集采样, 每个样区布设 100 个采样点。每个采样点测量 5 条光谱数据, 并用
手持 GPS 接收机记录该采样点的位置信息, 以便与影像上的样区位置对应。
对采样点 5 条光谱测量数据进行粗差剔除, 在此基础上平均得到每个采样点的反射率, 再根据样区
地物的实际情况, 对样区采样点的反射率数据进行平均处理, 得到该样区的反射率实测数据。
3 大气校正方法
3.1 辐射定标及表观反射率计算
实验采用 ENVI 中的辐射定标模块对 SPOT-7 进行辐射定标, 将影像 DN 值转换成表观辐亮度值
L(λ), 用于 FLAASH 大气校正, 定标公式为:
L(λ)=Gain⋅DN+OffsetL(λ)=Gain⋅DN+Offset
3
式中,定标系数增益 Gain 和偏移量 Offset 可从影像辅助数据中获得, 具体数值如表 1 所示。
表 1 影像定标系数和偏移量
Table 1 The Radiometric Calibration Coefficients
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