改进IR-MAD算法的高分光学卫星影像相对辐射归一化方法

相对辐射归一化是高分光学卫星影像地表反射率产品生产的主要手段之一,基于迭代加权多元变化检测(Iteratively Reweighted Multivariate Alteration Detection,简称IR-MAD)的高分光学卫星影像相对辐射归一化方法是当前应用最为广泛的方法之一。但是,经典IR-MAD方法仅适用于参考影像与待校正影像之间地物变化不大的情况,当地物变化较大时该方法失效。通过引入伪不变区域约束机制,提出了一种优化的IR-MAD算法,主要思路是借助二元高斯混合聚类方法提取影像之间不变区域,进而提升伪不变点提取的质量,使地物变化较大时仍然可以输出有效的辐射归一化结果。以高分二号影像为待校正影像,哨兵二号影像为参考影像,采用3组代表性影像进行实验验证,并与经典IR-MAD方法相比,结果表明:①该方法提取的伪不变点主要集中在不变区域,空间分布更加合理;②该方法在代表一般变化的数据集1中,平均决定系数提高8.8%,在代表强烈变化的数据集2、3中,该方法平均决定系数分别为95%、89%,而经典方法低于50%甚至是负值;③该方法处理结果影像中典型地物的反射光谱信息与参考影像更加接近。因此,该方法为高分光学卫星影像相对辐射归一化提供了新的有效途径。