基于ZY-3 CCD相机数据的暗像元大气校正方法分析与评价

ZY-3是我国首颗民用高空间分辨率光学传输型立体测图卫星,可为国土资源调查、生态环境监测等发挥重要作用,而大气校正是制约其广泛定量应用的关键问题之一。由于实测地面光谱数据和大气参数难以实时获取,针对这种情况下如何反演得到高空间分辨率卫星精确的地表反射率这一问题,基于2012年内蒙古野外实验实测数据,对四种暗像元大气校正方法进行了分析与评价研究。分析了四种暗像元大气校正算法中的关键参数对ZY-3CCD数据应用效果的影响,结果表明:(1)四种暗像元大气校正方法在第1,2和3波段均有明显的校正效果,其中DOS4方法在第4波段大气校正效果最好,DOS1和DOS3方法在第4波段大气校正效果不明显,DOS2方法在第4波段大气校正效果最差。(2)DOS1方法大气校正结果在4个波段的相对误差均大于10%。DOS2方法在第1波段校正效果最好(AE=0.001 9和RE=4.32%),而在第4波段校正误差最大(AE=0.0464和RE=19.12%)。DOS3方法大气校正结果在4个波段的相对误差均约10%左右。(3)DOS4方法大气校正结果在4个波段的绝对误差均小于0.02和相对误差均小于10%,大气校正精度最高。

基于暗像元的Hyperion高光谱影像大气校正

大气是影响遥感定量分析与应用的重要因素。该文利用暗像元大气校正算法,在IDL平台下,从Hyperion传感器的可见光-近红外波段逐通道提取大气光学厚度信息,并利用该数据实现对Hyperion数据大气校正的目的。研究结果表明,大气光学厚度随着通道中心波长的增加而减小,即与中心波长成负相关。光学厚度与中心波长的最佳经验模型为线性模型,模型的回归系数为0.912 3。通过分析校正前后的水体光谱曲线可知,大气的衰减作用使得卫星遥感信号不能正确表现自然水体的表观光学特性和内在光学特性,且对水体样本层次变化不敏感。在蓝绿波段,大气对光谱数据的污染最为严重,该波段的光谱特征与自然水体的理论光学特性完全相背离。由大气光学厚度光谱特性和自然水体光学特性可知,经过"暗像元"算法校正过的影像数据的质量得到显著改善。在缺少同步大气垂直剖面参数的情况下,暗像元算法将是Hyperion数据一种行之有效的大气效应消除方法。

多暗像元大气校正方法

针对Landsat TM影像,设计了一种适用于非均质大气的大气校正方法。该方法以暗目标减法(DOS)为基础,结合大气辐射传输模型,通过选取TM影像上多个暗像元,并计算其所对应的大气校正系数对整幅图像进行大气校正。该方法不依赖任何外部信息,并且考虑了大气的非均质性,校正精度较高。

基于分区暗像元和Spline插值方法估算太湖气溶胶光学厚度

传统暗像元大气校正算法认为研究区域上空的气溶胶光学厚度呈均匀分布状态。对于Ⅱ类水体,尤其是气溶胶类型复杂的内陆湖区,暗像元算法的均匀性假设将不再适用。针对传统暗像元算法的不合理性,本研究将太湖湖区划分为9个子区域,每个子区域利用传统暗像元算法估算其气溶胶光学厚度,然后结合Spline插值算法获取整个太湖的气溶胶光学厚度信息,并以传统暗像元大气校正算法作为参照,探讨与分析分区暗像元算法的精度状况。通过本文的研究可知:气溶胶光学厚度是遥感大气校正的关键参数;在2003年10月28日,受西北风的影响,太湖上空的气溶胶光学厚度呈湖南低,湖北高的分布模式;分区暗像元大气校正算法获取的气溶胶光学厚度平均值为0.79,标准偏差为0.099,标准偏差与平均值的比值为12.58%,与传统暗像元算法相比,分区暗像元算法综合考虑了水体上空气溶胶光学厚度空间分布的不均匀性,进而有利于改善大气校正的精度。

几何校正对暗像元算法及离水辐亮度反演精度的影响:以太湖为例

几何校正将引起几何校正前后像元的像素值发生变化,进而导致暗像元的辐亮度在几何校正前后存在偏差.本文以太湖为研究水区,以2003年10月28日的Landsat/TM影像、2008年7月24日的CBERS影像和2009年4月25日的HJ-1B影像作为数据基础,研究与探讨了几何校正对暗像元大气校正算法以及离水辐亮度反演精度的影响.通过本文的研究可知,几何校正将引起Landsat数据、CBERS数据和HJ-1B数据的暗像元辐亮度存在0.2,0.47和0.882W/(m2.sr.μm)的绝对偏差;对于上述三景数据,几何校正将引起3.28%-9.81%的基于暗像元方法的气溶胶光学厚度估算偏差;几何校正对基于Landsat/TM影像数据和CBERS影像数据的离水辐亮度反演精度影响相对较小,其误差主要为0-6%,对基于HJ-1B卫星数据的离水辐亮度反演精度的影响相对较大,其误差主要为0-15%,局部区域可达40%以上.因此,大气校正必须在几何校正之前进行处理.

“伪暗像元”表观反射率的尺度特性——以AWiFS和LISS传感器图像为例

针对基于暗像元的大气校正问题,为了从机理上阐明和实验上证明"伪暗像元"的尺度特性,以7景同步获取的印度卫星高级广角传感器(advanced wide-field sensor,AWiFS)和线性扫描相机(linear imaging self-scanner,LISS)图像为数据基础,以太湖和黄河口浑浊Ⅱ类水体为研究对象,研究和探讨在2种尺度下图像的"伪暗像元"表观反射率之间的差异。研究结果表明:①通过不断地细化尺度,可以将"伪暗像元"分解为若干至少包含一个"暗像元"的亚像元;②"浑浊Ⅱ类水体区域是否存在适用于大气校正算法的暗像元"是一个隐含尺度特性的结论;③在黄河口和太湖区域,AWiFS和LISS传感器图像因像元尺度不同而引起的暗像元反射率的偏差大约为8.98%;④线性模型y=0.996 x-0.003 1能较好地将AWiFS图像的"伪暗像元"表观反射率纠正到LISS图像的"伪暗像元"表观反射率的水平,其回归误差为1.86%。

复杂地形下自动提取多暗像元的TM影像大气纠正方法

复杂地形条件下气溶胶的空间分布变化较大,用单一的气溶胶实测参数或单一的暗像元进行大气纠正都难以获得好的效果,手动选取暗像元还受限于专业人员的经验。通过程序自动提取图像中的浓密植被像元以及位于山区阴影的植被像元作为暗像元,使得暗像元均匀分布于图像的各个区域、各个海拔,更好地模拟复杂地形下的大气状况。根据辐射传输模型,利用迭代、插值等方法获取TM1和TM3波段光学厚度,进而推算成像时刻的气溶胶波长指数及混浊度系数,从而得到各个波段的大气光学厚度以实现大气纠正。

山区可见光—近红外遥感影像浓密植被暗像元自动识别方法研究

暗目标法是目前气溶胶光学厚度遥感反演中应用最为广泛的方法,浓密植被暗像元的识别是暗目标法的基础。针对可见光—近红外影像缺少中红外波段难以有效识别浓密植被暗像元的问题,引入红波段直方图阈值法识别山区可见光—近红外影像的浓密植被暗像元。该方法利用浓密森林像元在可见光波段反射率低的特点,通过搜索红波段直方图的最小峰值自动识别浓密植被暗像元。试验中选取Landsat TM影像前4个波段利用红波段直方图阈值法识别可见光—近红外影像的浓密植被暗像元,并与在中红外波段影像和可见光—近红外影像中广泛应用的两种暗像元识别方法进行对比分析,探讨红波段直方图阈值法的有效性,最后将该方法应用于环境减灾卫星(HJ-1)CCD影像的暗像元识别和气溶胶反演。实验结果表明:红波段直方图阈值法明显优于常用的可见光—近红外影像暗像元识别方法,识别精度接近传统的中红外波段影像识别方法,相似度指数小于2和小于3的暗像元分别为83.12%和93.48%。该方法为山区可见光—近红外影像浓密植被暗像元自动识别提供了一种新的适用方法,识别结果能够满足暗目标法反演气溶胶光学厚度的要求。

CBERS02B卫星CCD传感器数据反演陆地气溶胶

研究利用CBERS02B卫星的CCD传感器数据反演陆地气溶胶的方法。采用的方法是暗像元法。具体步骤为:根据地面采集的植被光谱数据,结合CCD传感器特点,建立浓密植被(暗像元)红蓝波段(CCD传感器的第三和第一波段)反射率与地表反射率之间的关系,确定了暗像元识别的阈值,讨论气溶胶光学厚度对暗像元识别的影响以及消除这种影响的方法;利用6S进行辐射传输运算,构建查找表;根据CBERS02B卫星的CCD传感器数据,从查找表插值得到气溶胶光学厚度,并进行了算法的误差分析。用广西南宁市及北京地区附近的两景数据进行了实际的反演试验,使用MODIS的气溶胶产品与反演结果进行比对。结果显示,CBERS02B卫星的CCD传感器数据能够较好的反演陆地气溶胶。

行间转移面阵CCD漏光现象的实时校正方法

为了实现对行间转移面阵CCD漏光现象的硬件实时校正,提出了一种基于暗像元区域漏光信号提取的方法,对大面阵行间转移CCD的漏光现象进行消除。首先,对暗像元区域的漏光信号进行提取,基于FPGA设计了实时的中值滤波算法,对提取的漏光信号进行滤波,消除随机噪声的影响。然后通过辐射定标实验确定了漏光区域信号所体现的有效像素区域饱和阈值,采用加权平均补偿的方法对大于饱和阈值的漏光区域进行补偿,最终完成漏光现象的校正。实验结果表明:通过FPGA实时中值滤波算法对提取的漏光信号进行滤波,系统延迟仅为3行图像数据读出时间,完全满足系统实时性的要求,结合加权平均补偿的漏光信号去除算法很好地还原了图像,彻底消除了漏光现象。

基于天基光学探测图像初析南大西洋异常区影响

文章针对目前在轨运行的高灵敏度探测类可见光遥感器经过南大西洋异常区(south Atlantic Anomaly,SAA)时出现的探测能力降低、目标无法识别等现象,通过卫星在轨获取的SAA天基探测图像研究图像中出现的异常现象机理;提出了基于CCD探测器固有暗像元区的图像特征变化开展SAA影响评估的方法,根据在轨图像暗像元区的均值和标准差、图像区的热像素及活像元等特征参数的统计分析,判断经过SAA过程中连续获取的图像中出现显著影响时的拐点,通过曲线拟合估算出该轨道高度的SAA空间分布特征和边界,依此进一步提出利用在轨天基探测图像给出测量影响该轨道高度卫星SAA区域边界的简单方法;最后,基于SAA对天基探测器件的影响分析结果和认识,给出了高灵敏度探测类卫星避免或消除SAA影响的改进措施和建议。文章采用的数据分析和评估方法为提升SAA对天基探测影响的认识,以及下一步有效开展空间碎片探测工作提供参考。

高分一号数据的气溶胶光学厚度反演和验证

针对高分辨率卫星遥感反演气溶胶光学厚度地表噪声难以分离的问题,利用国产"高分一号"(GF-1)的数据特点,提出了一种气溶胶光学厚度反演方法和处理流程。该方法分别基于暗像元和深蓝算法去除了浓密植被和城市亮目标地区的地表贡献,并应用于我国污染较为严重的京津冀、长三角、珠三角等示范区域。利用北京、杭州、香港AERONET地基观测数据,对GF-1反演得到的气溶胶光学厚度进行验证,结果表明:气溶胶高值均集中在三大区域工业排放大和人类活动密集的核心城市,年均光学厚度值在1左右。卫星和地基的相关性总体较好,三大区域的相关系数分别达到了0.71、0.55、0.54。受云识别、亮地表覆盖和气溶胶模式假设等影响,GF-1反演的气溶胶光学厚度存在一定程度的偏差。

基于环境一号卫星的气溶胶光学厚度反演技术研究

基于环境一号卫星（HJ-1）遥感观测数据,采用改进的暗目标算法和深蓝算法分别对暗像元、亮像元地表的气溶胶光学厚度（AOD）进行反演,并将其结果与MOD04产品对比。结果表明：二者反演的AOD空间变化特征较一致,相关系数达0.874,HJ-1星反演结果有更高的空间分辨率。当AOD值〈0.2时,HJ-1星反演结果可靠性较低;当AOD值在0.2-0.8之间时,HJ-1星CCD相机反演气溶胶的结果与MOD04产品最相近,二者相对误差〈10%;当AOD值在0.8-1.5之间时,HJ-1星反演结果相对MOD04产品显著偏高;当AOD值〉1.5时,HJ-1星反演结果相对MOD04产品偏低。

基于MODIS数据的气溶胶光学厚度反演

气溶胶在大气污染事件中扮演重要角色。光学厚度作为大气气溶胶的一个重要光学属性,常作为其他相关科学研究的重要参数。本文以ENVI5.0为平台,利用经典的暗像元算法,对2011年8月5日北京地区的MODIS卫星遥感影像数据进行了气溶胶光学厚度(AOD)反演,并对其空间分布进行了分析,为环境监测部门提供了大气污染治理依据。

基于优化神经网络的AOD与PM_(2.5)关系模型研究

为了克服BP神经网络反演PM_(2.5)精度较低的问题,基于2017-2019年河南省MODIS气溶胶光学厚度(AOD)与PM_(2.5)浓度数据,使用量化共轭梯度算法代替传统BP神经网络使用的LM(Levenberg-Marquardt)算法,收敛速度快,且不需要其他参数。为了验证优化算法,将研究数据按照季节分类,使用日均PM_(2.5)近地面值与AOD构建关系模型。对于MODIS AOD在时空上的缺失,使用暗像元算法反演MODIS遥感图像作为补充。其中70%数据建立训练集,20%的数据建立验证集,10%的数据建立测试集。实验结果表明:PM_(2.5)与AOD存在正相关性,其中春季相关性0.7,夏季0.84,秋季0.68,冬季0.56。优化的模型相比BP神经网络模型,R值四季均有提高,春季0.54提升到0.62,夏季0.82提升到0.86,秋季0.72提升到0.79,冬季0.53提升到0.64;RMSE四季均有降低。从结果可以看出,PM_(2.5)与AOD存在显著的相关性,可以用AOD来反演PM_(2.5)。优化的神经网络模型在精度上有明显提高,可以用于估算高精度的PM_(2.5)浓度。

基于MODIS数据的南昌市大气气溶胶光学厚度反演

气溶胶对气候和环境都有着重大的影响。利用MODIS L1B数据,通过结合6S辐射传输模型生成查找表(LUT),再结合地面暗像元对南昌市2016年3月份的4景影像进行反演;根据6S模式对地表反射率与表观反射率和气溶胶光学厚度的变化建立敏感性试验,最终反演得出南昌市4景影像在550 nm波长的AOD平均值分别为0.139、0.926、0.442、1.061,与根据能见度计算得出的值大小有差异,但是在可接受范围内,根据结果用暗像元法反演南昌市气溶胶光学厚度是可行的。

基于MISR数据反演渤海湾气溶胶光学厚度

利用Terra卫星的MISR传感器数据进行渤海湾上空气溶胶反演的初步研究。采用分区暗像元的方法进行反演,传统暗像元大气校正算法认为研究区域上空的气溶胶光学厚度呈均匀分布状态。针对传统暗像元算法的不合理性,将渤海湾划分为7个子区域,每个子区域利用传统暗像元算法估算其气溶胶光学厚度,然后结合空间插值算法获取整个渤海湾的气溶胶光学厚度信息。研究结果表明:渤海湾上空的气溶胶光学厚度呈沿海岸线高,近海区低的阶梯分布模式,与传统暗像元算法相比,分区暗像元算法综合考虑了水体上空气溶胶光学厚度空间分布的不均匀性,有利于改善大气校正的精度。

基于FY-4A卫星数据反演气溶胶光学厚度及分析应用

风云四号A星(FY-4A)是我国新一代静止气象卫星,多通道扫描成像辐射计(AGRI)是风云四号静止气象卫星的主要载荷之一.为探究FY4A数据用于气溶胶光学厚度(AOD)反演的可行性,基于FY-4A/AGRI数据,利用暗像元算法对2019年2月23~26日及10月27~30日京津冀地区AOD进行反演研究,并与AERONET地基观测AOD数据进行了对比分析.结果表明,基于FY-4A数据及构建响应函数库,通过暗像元方法能较好的反演出京津冀地区气溶胶空间分布;AOD主要的高值区体现在京津冀中南部地区并向周边郊区逐渐降低,在AOD值较大时此特征较为明显;将反演值与同期AERONET地基观测数据对比验证,相关系数达到0.869,均方根误差为0.221,表明AOD反演值与观测值吻合较好,FY-4A卫星数据反演AOD具有一定可行性.

FY-3A/MERSI、MODIS C5.1和C6气溶胶光学厚度产品在中国区域与地面观测站点的对比分析

准确获取气溶胶光学厚度对于气候变化研究和大气环境监测具有重要意义。通过波长插值和时空匹配方法,利用气溶胶自动观测站网(AERONET)观测的气溶胶光学厚度(AOD)对风云3A/中分辨率光谱成像仪(FY-3A/MERSI)、Terra(Aqua)/MODIS的C5.1(Collections 5.1)和C6(Collections 6)气溶胶光学厚度产品在中国区域的反演精度进行验证分析。结合一次发生在中国境内的沙尘天气与一次严重雾霾天气个例,分析上述卫星气溶胶光学厚度的分布特征。研究结果表明,(1)FY-3A/MERSI AOD的反演精度较高(R=0.887,RMSE=0.234),其值低于AERONET的观测值(Bias=-0.293)。(2)在不同的下垫面下,各种卫星暗像元算法AOD产品反演精度有差异,植被覆盖情况越好,反演精度越高,而植被很少的地区,即亮地表甚至没有反演值。(3)MODIS C5.1深蓝算法产品能在亮地表地区反演AOD,但效果不佳。MODIS C6中的深蓝算法产品在不同下垫面的反演精度都很高(RMSE为0.096—0.127)。(4)在不同季节的对比中,各种卫星AOD产品在夏季的反演精度最差,而反演最好的季节各有不同。(5)在一次沙尘天气污染与一次严重雾霾天气个例中,中国西部与北部区域,MODIS C6深蓝算法AOD的监测效果优于其他算法AOD;MERSI AOD产品在此区域的分布不连续。总体而言,MODIS C6AOD分布比MODIS C5.1产品连续,MODIS 3km产品在相同区域的AOD值高于其他产品。以上结论可为卫星AOD产品在中国区域的使用提供参考。

基于TM图像的南京市气溶胶光学厚度反演

气溶胶是影响地气能量平衡和气候变化的重要因素,对人类生活环境质量有着重要的影响。利用Landsat5TM图像,通过6S大气辐射传输模型建立查找表;在此基础上进行回归分析,得到暗像元的气溶胶光学厚度(aero-sol optical depth,AOD);再通过克里金插值计算得到南京市的AOD空间分布数据;最后通过大气校正对结果的合理性进行检验,并对反演结果进行了分析。结果表明:将暗像元法应用于TM图像可以较好地反演出南京市AOD的空间分布;南京市AOD总体呈现北高南低的分布特点,植被、城市建成区、地形的分布是影响南京市AOD分布的主要因素;对于南京市来说,采用高空间分辨率的图像能够获得比一般空间分辨率图像更多气溶胶分布的细节信息。