高空间分辨率全色通道绝对定标系数模拟及交叉定标方法

摘要

本发明公开一种高空间分辨率全色通道绝对定标系数模拟及交叉定标方法，通过全色通道和多光谱通道样本计算关系因子和质量因子，求二者的积并进行归一化处理得到拟合权重，采用该权重对多光谱通道绝对定标系数加权求和即得到全色通道绝对定标系数模拟结果；针对资源三号全色DN值影像，基于该模拟结果进行定标，并采用相似传感器空间分辨率参数计算能量因子进行校正，即可得到较为准确的全色通道辐射亮度值。本发明基于统计学原理，仅基于原始数据和多光谱通道绝对定标系数即可快速、简单并且有效地模拟得到全色通道的绝对定标系数并进行定标，对于高空间分辨率全色影像，尤其是部分资源三号全色数据，可以弥补其缺失绝对定标系数而无法定标的不足。

说明书

技术领域

本发明涉及卫星影像处理技术领域，更具体地，涉及一种高空间分辨率全色 通道绝对定标系数模拟及交叉定标方法。

技术背景

光学遥感影像的辐射定标是定量遥感的基本预处理环节。对于可见光、近红 外、多光谱或高光谱等各类常见的光学遥感成像仪的原始影像数据，通过辐射定 标可以由影像的DN值得到其对应通道的辐射亮度值，从而客观反映地表覆被大 气表观上特定通道内的物理特性，是大气校正、地物波谱应用、遥感产品反演的 前提，具有重要意义。而辐射定标环节最重要的物理参数即绝对定标系数，是综 合考虑大气中诸多因素对辐射传输影响的结果。

对于绝对定标系数，目前常用的、精度较高的获取方法是进行在轨卫星的场 地定标。然而，场地定标的方法对定标场地的要求较高，需要场地具有开阔平坦、 地表均一、方向特性好，并且要求场地上方具有大气活动稳定、水汽含量少等特 点，目前我国国家遥感辐射校正场只有敦煌陆面试验场和青海湖水面试验场。此 外，由于星载传感器在轨极端环境的影响，其光敏元件灵敏程度会随时间不断衰 退，相应生产的影像的绝对定标系数也会随时间改变，我国资源卫星应用中心对 国产高空间分辨率卫星影像的绝对定标系数每年更新一次，有效期限约为一年， 相关资料详见链接http://www.cresda.com/n16/n1115/n1522/n2103/index.html。

由于绝对定标系数测定环境对时间、空间苛刻的要求，一旦特定期间内的绝 对定标系数缺失，其时空的不可重复性会导致其对应时间段内大量数据的无法定 标，进而无法进行相关的定量遥感研究和生产。如我国2012年1月升空的国产 资源三号卫星，其全色通道绝对定标系数2012年、2013年数据缺失，直至2014 年才有相关数据公布，这导致大量资源三号全色影像无法定标，限制了其在定量 遥感研究和生产中的应用。

发明内容

为了解决上述问题，弥补因数据缺失带来的资源三号全色通道无法定标的不 足，本发明提出一种高空间分辨率全色通道绝对定标系数模拟方法，该方法是基 于全色通道与对应多光谱通道的关系，基于统计学原理利用多光谱通道的绝对定 标系数得到模拟结果。

本发明的又一目的是提出一种交叉定标方法，该方法是基于上述模拟结果， 结合能量因子进行资源三号全色数据的定标和矫正。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种高空间分辨率全色通道绝对定标系数模拟方法，包括如下步骤：

S11.基于全色通道及多光谱通道DN值影像随机提取大量样本；

S12.基于样本求关系因子和质量因子；

S13.求关系因子和质量因子二者的积，并进行归一化处理得到拟合权重；

S14..采用上述拟合的权重对多光谱通道绝对定标系数加权求和即得到全色 通道绝对定标系数模拟结果，其计算公式如下：

$Gain=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{e}_i·{\mathrm{Gain}}_i$

式中，Gain为全色通道绝对定标系数模拟结果，e_i为多光谱样本第i通道的 权重，Gain_i为多光谱样本第i通道绝对定标系数，N为相关通道总数，其中相 关通道是指与全色通道在光谱覆盖范围上存在交叉或相邻多光谱通道。

优选地，所述的基于样本求关系因子的过程为：

基于样本统计全色通道与相关多光谱通道之间的数据关系，用相关系数ρ_i表 示关系因子，其计算公式如下：

${\rho }_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{M}{\Sigma }}[Pan\left(j\right)-{\mu }_p]·[{\mathrm{Mul}}_i\left(j\right)-{\mu }_i]}{\sqrt{\underset{j=1}{\overset{M}{\Sigma }}{[Pan\left(j\right)-{\mu }_p]}^2·{[{\mathrm{Mul}}_i\left(j\right)-{\mu }_i]}^2}}$

式中，ρ_i为全色样本与第i通道多光谱样本的相关系数，Pan(j)为全色通道 第j个样本，Mul_i(j)为多光谱第i通道第j个样本，M为样本总数，μ_p为全色样 本的均值、μ_i为第i通道多光谱样本的均值。

优选地，所述的基于样本求质量因子的过程为：

基于样本统计全色通道与相关多光谱通道之间的数据质量比值，用DN值比 的均值表示质量因子，其计算公式如下：

式中，为全色样本与第i通道多光谱样本的DN值比的均值。

优选地，所述的拟合权重的过程为：

求关系因子与质量因子的积，即全色样本与第i通道多光谱样本相关系数和 DN值比均值的积，并进行归一化处理，得到模拟所需的权重，其计算公式如下：

式中，e_i为多光谱样本第i通道的权重，ρ_i为全色样本与第i通道多光谱样 本的相关系数，为全色样本与第i通道多光谱样本的DN值比的均值。

一种基于所述定标系数模拟方法的交叉定标方法，是对国产资源三号全色通 道的交叉定标方法，包括如下步骤：

S21.采用全色通道绝对定标系数模拟结果对资源三号数据进行数据定标；

S22.选取传感器计算用于矫正的能量因子；

S23.依据能量因子对步骤S21中的定标结果进行矫正。

优选地，所述步骤S22选取传感器计算用于矫正的能量因子中计算能量因子 的过程为：

求资源三号与传感器全色通道空间分辨率的反比的平方，其公式如下：

$K={\left(\frac{{\mathrm{GSI}}_s}{{\mathrm{GSI}}_z}\right)}^2$

式中，K为能量因子，GSI_Z为资源三号全色通道空间分辨率，GSI_S为所选 传感器的空间分辨率。

优选地，所述步骤S23依据能量因子对步骤S21中的定标结果进行矫正中矫 正方法为：

将定标结果乘以能量因子得到矫正后定标数据，其计算公式为：

Pan^adj＝Pan^k·K

式中，Pan^adj为矫正后结果，Pan^k为矫正前定标结果，K为能量因子。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明采用统计学原理，基于全色 通道和多光谱通道的DN值样本，用多光谱通道的绝对定标系数模拟得到了全色 通道的绝对定标系数，在初步定标的基础上，采用能量因子进行校正，简单、快 速、有效地得到资源三号较为准确的定标结果，弥补了2012年～2013年全色定 标系数缺失导致的无法定标的不足，具有很强的实际意义。

附图说明

图1为一个实施例中本发明的流程图。

图2为一个实施例中采用能量因子矫正前资源三号与SPOT6全色通道定标 结果的交叉对比图，及其线性拟合关系，其R²为0.8582。

图3为一个实施例中采用能量因子矫正后资源三号与SPOT6全色通道定标 结果的交叉对比图，及其线性拟合关系，其R²为0.8582。

具体实施方式

一种高空间分辨率全色通道绝对定标系数模拟方法，是针对高空间分辨率全 色遥感影像，尤其是国产资源三号全色通道绝对定标系数的模拟方法，包括以下 步骤：

步骤一、基于全色通道及多光谱通道DN值影像随机抽取大量样本，并假设 全色通道样本与多光谱样本之间存在强相关关系，如式(1)所示：

$\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{k}_i·{\mathrm{Mul}}_i\to Pan---\left(1\right)$

可以得到表示拟合关系的假设一，如式(2)所示：

$Pan=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{k}_i·{\mathrm{Mul}}_i---\left(2\right)$

式中，Pan为全色样本，Mul_i为第i通道的多光谱样本，N为相关通道总数， 其中相关通道是指与全色通道在光谱覆盖范围上存在交叉或相邻的多光谱通道， k_i为关系因子。

步骤二、基于样本求关系因子，即{k_N}；本发明采用相关系数{ρ_N}表示该 关系因子，其计算公式(3)如下：

${\rho }_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{M}{\Sigma }}[Pan\left(j\right)-{\mu }_p]·[{\mathrm{Mul}}_i\left(j\right)-{\mu }_i]}{\sqrt{\underset{j=1}{\overset{M}{\Sigma }}{[Pan\left(j\right)-{\mu }_p]}^2·{[{\mathrm{Mul}}_i\left(j\right)-{\mu }_i]}^2}}---\left(3\right)$

式中，ρ_i为全色样本与第i通道多光谱样本的相关系数，M为样本总数，μ_p、 μ_i分别为全色样本和第i通道多光谱样本的均值。

步骤三、根据全色数据和多光谱数据的定标公式(4)、(5)，

${\mathrm{Pan}}^k=\frac{Pan}{Gain}---\left(4\right)$

${\mathrm{Mul}}_i^k=\frac{{\mathrm{Mul}}_i}{{\mathrm{Gain}}_i}---\left(5\right)$

可以得到：

Pan＝Gain·Pan^k(6)

${\mathrm{Mul}}_i={\mathrm{Gain}}_i·{\mathrm{Mul}}_i^k---\left(7\right)$

式中，Pan^k为全色样本定标结果，为第i通道的多光谱样本定标结果， Gain为全色通道绝对定标系数模拟结果，Gain_i为多光谱样本第i通道绝对定标 系数。

带入全色数据与多光谱数据的拟合关系，得到公式(8)：

$Gain·{\mathrm{Pan}}^k=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{k}_i·{\mathrm{Gain}}_i·{\mathrm{Mul}}_i^k---\left(8\right)$

等同于：$Gain=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{k}_i·{\mathrm{Gain}}_i·\frac{{\mathrm{Mul}}_i^k}{{\mathrm{Pan}}^k}---\left(9\right)$

另一方面：$\frac{{\mathrm{Mul}}_i^k}{{\mathrm{Pan}}^k}=\frac{Gain}{{\mathrm{Gain}}_i}·\frac{{\mathrm{Mul}}_i}{Pan}---\left(10\right)$

设特征指标集合{ψ_N}为：

则：$Gain=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{k}_i·{\mathrm{Gain}}_i·\left(\frac{Gain}{{\mathrm{Gain}}_i}·{\psi }_i\right)=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{k}_i·{\psi }_i·{\mathrm{Gain}}_i·\left(\frac{Gain}{{\mathrm{Gain}}_i}\right)---\left(11\right)$

其中，{ψ_N}为待求的质量因子；

本发明采用DN值比的均值表示该待求的质量因子，其计算公式如 (12)：

式中，为全色样本与第i通道多光谱样本的DN值比的均值。

步骤四、由公式(11)可知：

$Gain=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{k}_i·{\psi }_i·Gain=Gain·\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{k}_i·{\psi }_i---\left(13\right)$

即有：$1=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{k}_i·{\psi }_i$

为满足该性质，对关系因子替代项{ρ_N}和质量因子替代项的乘积进行 归一化处理，其公式如下：

式中，e_i为权重，ρ_i为全色样本与第i通道多光谱样本的相关系数，为全 色样本与第i通道多光谱样本的DN值比的均值。

步骤五、假设存在假设二，其表达如式(15)所示：

$\frac{Gain}{{\mathrm{Gain}}_i}\approx 1---\left(15\right)$

则由步骤三、四可知，可通过加权求和模拟全色通道定标系数，其计算公式 如(16)：

$Gain=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{e}_i·{\mathrm{Gain}}_i---\left(16\right)$

一种采用上述定标结果的交叉定标方法，具体是采用上述的全色通道定标系 数模拟结果对资源三号数据进行数据定标，其步骤详见公式(4)。

考虑到由于资源三号传感器灵敏度可能不满足假设二，其绝对定标结果存在 偏高的情况，故在本发明中采用与资源三号类似的SPOT6的相关参数计算能量 因子对定标结果进行矫正；即假设其传感器灵敏程度类似，并且辐照度在视场范 围内恒定(即纯净像元特征)，如式(17)所示：

$f_{\Omega s}^S(x,y)=f_{\Omega z}^Z(x,y)=f(x,y)\equiv S---\left(17\right)$

则存在一个表示二者收集能量差异的因子，其计算公式如(18)所示：

$K=\frac{{\int }_{\Omega s}{f}_{\Omega s}^s\left(x,y\right)dxdy}{{\int }_{\Omega z}{f}_{\Omega z}^z\left(x,y\right)dxdy}=\frac{{\int }_{\Omega s}Sdxdy}{{\int }_{\Omega z}Sdxdy}=\frac{S·{\mathrm{GSI}}_s^2}{S·{\mathrm{GSI}}_z^2}=\frac{{\mathrm{GSI}}_s^2}{{\mathrm{GSI}}_z^2}={\left(\frac{{\mathrm{GSI}}_s}{{\mathrm{GSI}}_z}\right)}^2---\left(18\right)$

式中，K为能量因子，f(x,y)为辐照度分布函数，S为常数，表示辐照度在 视场范围内恒定；Ω为视场范围，GSI为地面投影采样间隔，亦可以表示为影像 数据的空间分辨率；GSI_Z为资源三号全色通道空间分辨率，GSI_S为所选传感器 (即SPOT6)的空间分辨率。

采用该能量因子对资源三号全色通道定标结果进行校正，即可得到较为准确 的定标结果。

实施例1

图1给出的一个实施例是本发明所述的全色通道绝对定标系数模拟方法，以 及以全色通道绝对定标系数模拟结果为基础针对资源三号全色通道交叉定标的 流程图，包括以下步骤：

在步骤“随机抽样”中，对配准好的高空间分辨率全色通道原始影像数据和 多光谱通道原始影像数据随机抽取大量DN值样本，其中相关通道是指与全色通 道在光谱覆盖范围上存在交叉或相邻的多光谱通道。

在步骤“求关系因子”中，基于样本计算全色通道与多光谱通道的相关系数， 其计算公式如下：

${\rho }_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{M}{\Sigma }}[Pan\left(j\right)-{\mu }_p]·[{\mathrm{Mul}}_i\left(j\right)-{\mu }_i]}{\sqrt{\underset{j=1}{\overset{M}{\Sigma }}{[Pan\left(j\right)-{\mu }_p]}^2·{[{\mathrm{Mul}}_i\left(j\right)-{\mu }_i]}^2}}$

式中，ρ_i为全色样本与第i通道多光谱样本的相关系数，Pan(j)为全色通道 第j个样本，Mul_i(j)为多光谱第i通道第j个样本，M为样本总数，μ_p为全色样 本的均值、μ_i为第i通道多光谱样本的均值。

在步骤“求质量因子”中，基于样本计算全色通道与多光谱通道DN值比值 的均值，其计算公式如下：

式中，为全色样本与第i通道多光谱样本的DN值比的均值。

在步骤“拟合权重”中，计算全色通道与多光谱通道相关系数和DN值比值 均值的乘积，并进行归一化处理，得到权重，其计算公式如下：

式中，e_i为权重，ρ_i为全色样本与第i通道多光谱样本的相关系数，为全 色样本与第i通道多光谱样本的DN值比的均值，N为相关通道总数，只考虑与 全色通道在光谱覆盖范围上存在交叉或相邻的多光谱通道。

在步骤“加权求和”中，通过加权求和模拟全色通道定标系数，其计算公式 如下：

$Gain=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{e}_i·{\mathrm{Gain}}_i$

式中，Gain为绝对定标系数模拟结果，e_i为权重，Gain_i为多光谱样本第i 通道绝对定标系数。

在步骤“定标”中，采用本发明模拟的资源三号全色通道绝对定标系数对资 源三号原始数据进行定标，其计算公式如下：

${\mathrm{Pan}}^k=\frac{Pan}{Gain}$

式中，Pan^k为全色样本定标结果，Pan为全色影像DN值，Gain为全色通 道绝对定标系数模拟结果。

在步骤“计算能量因子”中，基于选定传感器(如SPOT6)及资源三号相 关空间分辨率参数计算用于矫正的能量因子，其计算公式如下：

$K={\left(\frac{{\mathrm{GSI}}_s}{{\mathrm{GSI}}_z}\right)}^2$

式中，K为能量因子，GSI_Z为资源三号全色通道空间分辨率，GSI_S为SPOT 6的空间分辨率。

在步骤“矫正”中，采用能量因子对Pan^k进行矫正，其矫正方法为：

Pan^adj＝Pan^k·K

式中，Pan^adj为矫正后结果，Pan^k为矫正前定标结果，K为能量因子。

下面结合一个实施例来阐述本发明所述的全色通道绝对定标系数模拟方法 以及以模拟结果为基础针对资源三号全色通道交叉定标的方法：该实施例中，首 先采用GeoEye-1、QuickBird、SPOT5、SPOT6、PLEIADES1A、Landsat8和 CBERS02b卫星的全色DN值影像、多光谱DN值影像、全色和多光谱绝对定标 系数进行全色通道绝对定标系数模拟方法的验证，其中各影像相关通道的绝对定 标系数详见表1，各参数通过原始影像的头文件查询获得。需要强调的是，在采 用的各种传感器中，GeoEye-1和Landsat8的定标公式采用的是乘法，而本发明 中定标准公式采用的是比值法，因此对于这两个数据源的绝对定标系数需要取倒 数以保持量纲一致，所有参数保留四位小数；Landsat8多光谱共有8个通道， 本实施例中只取与Landsat8全色通道直接相关的2、3、4通道，即蓝绿红通道。

表1：相关参数表

单位：W·m^-2·Sr^-1·μm^-1

基于配准好的全色与多光谱数据，在影像重叠范围内随机选取共1000000样 本，基于样本计算全色通道与多光谱各通道的相关系数与DN值比值均值，求取 二者的积并归一化处理得到拟合权重，最后通过与多光谱通道绝对定标系数加权 求和得到模拟的全色通道绝对定标系数。其模拟结果与真实绝对定标系数以及其 精度分析详见表2。其中，GeoEye-1和Landsat8的模拟结果取倒数，与其头文 件量纲保持一致，全部模拟结果精度保持与头文件原始参数精度一致。

表2：绝对定标系数模拟精度评价表

Gain_p与模拟结果单位：W·m^-2·Sr^-1·μm^-1或W^-1·m²·Sr·μm

由表2可知，由本发明提出的方法模拟的全色通道绝对定标系数精度均在 90％以上，能够保证较高的精度。

基于一景2013年1月13日的资源三号数据，基于其原始全色通道和多光谱 DN值影像及多光谱绝对定标系数，模拟得到其全色通道绝对定标系数，详见表 3，用该参数对资源三号全色数据进行定标；同时，采用一景相同区域配准好的 2013年1月19日SPOT6全色数据进行定标，并在水体、植被和裸土三种地表 覆被上选取共2800组样本进行交叉对比，如图2所示。基于SPOT6和资源三 号全色通道的GSI计算资源三号的能量因子为并对资源三号定 标结果进行矫正，其矫正结果与SPOT6数据定标结果进行交叉对比，其交叉对 比如图3所示。

表3：资源三号模拟结果

单位：W·m^-2·Sr^-1·μm^-1

由图3可知，基于本发明提出的能量因子矫正后，资源三号全色通道定标结 果与SPOT6定标结果交叉对比的拟合斜率约1.0087，R²为0.8582，具有较高的 一致性，表明定标结果准确度较高。

上述的全色通道绝对定标系数模拟方法及其交叉定标方法采用统计学原理， 基于全色通道和多光谱通道的DN值样本，基于多光谱通道的绝对定标系数模拟 得到了全色通道的绝对定标系数，在初步定标的基础上，采用能量因子进行矫正， 简单、快速、有效地得到资源三号较为准确的定标结果，弥补了2012年～2013 年全色定标系数缺失导致的无法定标的不足，具有很强的实际意义。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详尽， 但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的 普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进， 这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求 为准。