“资源三号”卫星三线阵相机辐射质量评价

徐文 葛曙乐 龙小祥 王小燕 李俊杰

（中国资源卫星应用中心，北京 100094）

1 引言

“资源三号”（ZY-3）卫星搭载4台成像载荷：一台分辨率为2.1m的正视全色相机和两台分辨率为3.6m的前视、后视全色相机，三者构成三线阵相机（Three Line Array CCD Camera），进行立体测绘成像；此外，还有一台分辨率为5.8m的多光谱相机，包括蓝、绿、红和近红外4个波段。为了推动ZY-3卫星影像早日投入应用，发挥功效，本文对ZY-3三线阵相机图像质量（qualtiy，以下同）进行分析评价。

对于卫星图像数据质量评价，国内外研究学者进行了诸多研究。何中翔等开展了遥感图像客观质量评价方法的研究[1]，熊兴华等使用灰度预测误差统计进行影像质量评价[2]，刘慧等研究增强算法去除噪声后图像的质量评价[3]，王舟等总结了当前基于结构相似性图像质量评价方法的进展[4]。由于图像质量评价指标的多样性和遥感成像过程的复杂性，当前尚未形成成熟完善评价方法，相关研究仍是图像工程领域的一个重要研究内容。目前，国内外对于三线阵相机所开展图像质量分析工作较少，本文探索性地采用客观评价与主观评价相结合的方法，对ZY-3三线阵相机的1级图像数据进行评价。将ZY-3卫星图像与国内外载荷参数相近卫星的图像进行了质量对比分析，结果表明ZY-3卫星三线阵相机影像质量良好，与国际上数据应用广泛的先进卫星图像质量水平相当，将对各个领域遥感应用数据国产化起到促进作用。

2 三线阵相机辐射精度评价

ZY-3三线阵相机的成像器件为延时积分CCD（Time delayed and Integration Charge Coupled Device，TDI-CCD），由于CCD像元的响应特性、噪声水平、量子效率不同等因素，以及采样和处理电路的各种噪声因素，导致在相同光照条件下相机输出图像的像元DN（Digital Number）值有所不同，在图像中显示为沿线阵推扫方向的条带现象，被称为条带噪声。将遥感数据从0级原始影像处理为1级辐射校正产品时，根据实验室标定参数建立模型，去除条带噪声。通常使用列信噪比和广义噪声衡量条带噪声的去除效果。广义噪声定义为：选取尽可能大的均匀区域，计算出每列（飞行方向）影像的均值和该区域均值，计算两者的误差，并求出误差与区域均值的比值，该项误差即为广义噪声。

本文选择4个亮度等级的均匀地物，按照以下步骤计算三线阵相机的列信噪比和广义噪声：

1）选取经过辐射校正的若干包含均匀地物的1级产品图像；

2）在若干亮度类型的图像中选取300行300列的均匀子图像；

3）对所选取的第k块图像，分别计算该图像的均值Ak、列像元DN值的绝对误差Ek及相对误差（Ek）R，公式如下；

其中 i为行索引量；j为列索引量；m为行数（本文中此处为300）；n为列数（本文中此处为300）。

4）计算所有子图所在像元的广义噪声E。

式中 N为子块图像的数目。

ZY-3卫星三线阵相机广义噪声测试结果见表1。

ZY-3卫星研制总要求中相对辐射精度设定的指标为广义噪声小于3%，由表1可见，前视、正视和后视相机的广义噪声均值分别为0.24%、0.22%、0.14%，满足要求。除了亮度等级为1的地物外（测试选取深海区域），3个相机的广义噪声均小于0.26，达到较高水平，ZY-3三线阵相机辐射噪声性能良好，辐射校正方法有效地处理了条带噪声。

?

3 三线阵相机典型地物图像辐射质量评价

全色遥感图像的灰度分布一方面受到成像光学系统性能、大气状况和太阳高度角等外在因素的影响，另一方面也取决于地物自身的辐射反射特性差异。为了全面评价三线阵相机图像的品质，选择农田、城市、山地3类典型地物进行分析（典型地物图像品质评价所使用的图像数据见表2）。计算典型地物图像块的灰度、灰度共生矩阵和纹理3方面的参数，进行量化分析。图像灰度的指标参数包括图像均值、灰度方差和陡度。图像灰度共生矩阵指标参数包括角二阶矩、对比度和信息熵。图像纹理的指标参数包括细节信号能量、边缘信号能量和清晰度。农田、城市和山地3类典型地物的客观指标评价结果如表3所示。

?

ZY-3三线阵相机的幅宽为52km，单景图像中包含地物种类多样，可从中选取典型地物图像块进行分析。以晴朗无云天气的影像为测试图像，在农田、城市和山地3类地物影像中各取两景。根据正视相机和前后视相机的分辨率比，前后视相机图像块大小为1 600行1 600列，正视相机图像块大小为2 700行2 700列，确保图像块对应地物区域基本一致。

由表3可知，灰度指标参数中3种地物图像的均值大致相当，城市图像的方差大于农田图像和山地图像；城市图像的陡度总体上大于农田图像，农田图像的陡度大于山地图像。灰度共生矩阵指标参数中，城市图像的角二阶矩小于山地图像和农田图像；3种地物的信息熵大致相当，城市图像的信息熵总体稍大于山地图像和农田图像；城市图像的对比度最高，大约是农田图像对比度的7倍，山地图像的对比度大约是农田图像对比度的1.5倍。纹理指标参数中，城市图像的细节能量信号和边缘能量信号最大，大约是农田图像对应指标的2.8倍，山地图像的细节能量信号和边缘能量信号总体大于农田图像；城市图像的清晰度最高，山地图像的清晰度居中，农田图像的清晰度最低，仅为城市图像清晰度的三分之一。

ZY-3卫星的前视和后视相机与正视相机的夹角均为22°，前视相机比正视相机推扫过同一地物点的时刻早28s，后视相机比正视相机晚28s。前视、正视和后视相机对同一地物所成图像受时间影响较小，主要差异是由于成像角度和相机自身性能不同所造成的。本节以洛阳城区局部图像为例，比较前视、正视和后视相机的图像特征。图1自上而下分别为前视、正视和后视相机图像的直方图。

对于同一区域地物，后视相机的像素均值大于前视相机，正视相机的均值最小。由于成像角度不同，在地物相对平坦区域，3个相机所成图像基本一致，在地物高度存在差别的区域，图像的细节差异显著。城市建筑物与其阴影在3幅图像的直方图中表现出明显的差异。前视图像完整的采集到建筑物阴影，并且能够获取建筑背阴面细节，因此在图像直方图上显示出单峰特征，但是在单峰的左侧会有凸起。正视相机图像有效的体现了建筑物顶部与其阴影信息，在直方图上呈现双峰特征。后视图像中建筑物的阴影信息只有部分显现，其直方图表现为单峰近似对称分布。

ZY-3卫星前视、正视和后视相机获取同一地物多视角、同时相影像，影像中的细节差异显著，是进一步处理提取地面数字高程信息的基础。图2是从洛阳市区成像中选取的前视、正视和后视建筑物局部图像。由于10bit图像不便于显示，因此将图像重量化处理为8bit图像，下文中ZY-3卫星的其它图像也是重量化的8bit图像。从图中可以看出，建筑物南北两侧的细节信息在后视和前视相机图像中展现的更为完整，在后视相机图像中建筑物阴影范围显著小于另外两个相机。

ZY-3三线阵相机获取3类典型地物图像在对比度、边缘能量和细节能量等客观指标上差异显著。ZY-3前视、正视和后视相机获取的地物图像方差大、陡度高，体现了良好的直方图分布，图像像素值没有集中在均值附近。这表明三线阵相机辐射量化适当，处理方法和参数配置合理。3类地物图像的细节能量大于边缘能量，图像中高频信息丰富，表明三线阵相机的传递函数曲线良好，高频信息衰减少。对同一地物的前视、正视和后视相机所成图像中，不同成像角度获取的图像存在细节差别，与地表高度起伏的关联性明显。从以上分析可以看出，ZY-3三线阵相机图像辐射客观指标良好，前视、正视和后视相机为高程信息提取提供了有效的细节差异信息。

4 正视图像与CBERS-02B卫星图像对比分析

“资源一号”02B（CBERS-02B）卫星搭载了一台分辨率为2.36m的HR相机，与ZY-3卫星的正视相机参数相近，下面对两颗卫星相似载荷进行对比分析。由于客观条件的限制，无法获得与ZY-3同时相的图像，在尽可能保证成像条件一致下，选取相近月份所的图像进行对比分析（如表4）。比较时CBERS-02B卫星的图像块大小为1 000行1 000列，ZY-3卫星的图像块大小为1 120行1 120列。

同一地区近时相图像的值域、均值和像素标准差对比结果如表5，图像与其直方图对比结果如图3-4。ZY-3卫星正视图像值域范围广，标准差大，图3的机场图像中直方图中半幅全宽度为132，图4中城市居民区的半幅全宽度为260。重量化将ZY-3正视相机图像值域压缩至[0，255]时，其值域和标准差仍显著大于CBERS-02B卫星HR图像。在机场对比图像的直方图中，CBERS-02B卫星图像的半幅全宽度为16，ZY-3卫星图像的半幅全宽度为33。在城市对比图像的直方图中，CBERS-02B卫星图像的半幅全宽度为15，ZY-3卫星图像的半幅全宽度为63。ZY-3卫星正视相机图像的直方图层次性强，机场图像直方图左侧阴影产生的局部峰明显，城市高层民居的阴影产生直方图中左侧的峰，使得直方图为二峰分布。CBERS-02B卫星HR图像的直方图过渡少，两幅图像均为单峰分布，上升沿与下降沿斜率大。

?

直方图分布特征说明，ZY-3卫星正视相机图像的辐射质量特性优于CBERS-02B卫星HR相机，一方面10bit的量化位深具有优势，另一方面相机的噪声控制水平高，使得有效量化位深高，图像有效值域宽。

5 正视图像与SPOT-5和ALOS卫星图像对比分析

日本ALOS卫星（Advanced Land Observation Satellite）卫星搭载有全色遥感立体测绘仪，其正视相机分辨率为2.5m。法国SPOT-5卫星的高分辨率几何成像仪 （High Resolution Geometric Imaging Instrument，HRG）可以处理生成2.5m分辨率图像。这两种卫星的2.5m分辨率图像与ZY-3正视相机图像参数相近。将ZY-3图像10bit图像线性转换为8bit图像，与ALOS和SPOT-5卫星图像进行对比分析。考虑到分辨率差异，ZY-3图像块大小为305行305列，ALOS和SPOT-5图像块大小为256行256列。

由于客观条件限制无法获得同时相的图像，无法使用客观指标量进行对比分析。因此选择天气晴朗，大气状况良好的图像进行主观对比分析，选取图像数据如表6所示。选择辽宁省大连地区图像进行ZY-3和ALOS图像品质主观对比分析，选择辽宁省沈阳地区图像进行ZY-3和SPOT-5图像品质主观对比分析。沈阳地区的对比图像如图5所示。

?

根据地物影像的边缘清晰程度、对比度、图像饱和状况以及地物鉴别力对公路、居民点和农田进行主观目视判读，主观评价结果如表7所示。由表7可知，ZY-3正视相机的8bit重量化图像层次感强，线性边缘清晰，亮地物的能量扩散现象弱，主观目视整体质量与ALOS卫星和SPOT-5卫星图像相当，对地物细节的表现优于ALOS卫星影像和SPOT-5卫星影像。由于主观评价使用的样本有限，且图像源并非同时相，对ZY-3卫星与ALOS卫星和SPOT-5卫星图像的整体质量对比分析需要更广泛的样本，结合同时相图像客观指标才能做出优劣论断。

?

6 结论

ZY-3卫星增强了我国自主获取基础地理信息的能力，对国土测绘、资源调查、农业、灾害、环境保护和公共安全等领域应用具有重要意义。对ZY-3三线阵相机图像质量的评价研究表明，该相机图像值域范围广，直方图峰谷特征良好，半幅全宽度数值大。在前视、正视和后视相机对同一地物所成图像中，对地物高度差异造成的图像细节差异表现显著。将相机的10bit图像重量化得到8bit图像中，主观评价地物清晰，层次感强，能够有效反映不同地物的特征和局部细节。

与其它卫星图像的对比分析中，ZY-3卫星图像体现出量化深度高的优势。ZY-3正视相机图像的值域，直方图特性比CBERS-02B卫星有显著改进，主观评价结果也表明ZY-3正视影像质量优异，对于地物细节信息的表现力优于ALOS和SPOT-5卫星图像。

（References）

[1] 何中翔，王明富，杨世洪，等.遥感图像客观质量评价方法研究[J].工程图学学报，2011，6：47-52.HE Zhongxiang，WANG Mingfu，YANG Shihong，et al.Research on Objective Quality Assessment of Remote Sensing Image[J].Journal of Engineering Graphics，2011，6：47-52.（in Chinese）

[2] 熊兴华，张丽.一种基于灰度预测误差统计的影像质量评价方法[J].中国图象图形学报，2004，9（3）：302-307.XIONG Xinghua，ZHANG Li.An Image Quality Evaluation Method Based on Gray Prediction Error[J].Journal of Image and Graphics，2004，9（3）：302-307.（in Chinese）

[3] 刘慧，袁昊，李洪霞.遥感图像质量评估方法研究[J].现代电子技术，2011，10：24-26.LIUHui，YUANHao，LIHongxia.ResearchonQualityAssessmentMethodsofRemoteSensingImage[J].ModernElectronicsTechnique，2011，10：24-26.（in Chinese）

[4] WANG Zhou，Alac Bovik，Hamid Sheikh，et al.Image Quality Assessment：From Error Visibility to Structural Similarity[J].IEEE Transactions on Image Processing，2004，13（4）：600-612.

[5] Wang L，Sousa W，Gong P，et al.Comparison of IKONOS and QuickBird Images for Mapping Mangrove Species on the CaribbeanCoast of Panama[J].Remote Sensing of Environment，2004，91：432-440.

[6] 汪静，杨媛媛，王鸿南，等.CBERS-1卫星02星图像数据质量评价[J].航天返回与遥感，2004，25（2）：34-38.WANG Jing，YANG Yuanyuan，WANG Hongnan，et al.The Quality Evaluation of the Image Data of CBERS-1 No.2 Satellite[J].Spacecraft Recovery and Remote Sensing，2004，25（2）：34-38.（in Chinese）

[7] 叶勤，李翔，陈鹰.基于特性统计方法的航空遥感图像质量评定研究[J].遥感信息，2006，5：20-23.YE Qin，LI Xiang，CHEN Ying.Evaluating Aerophoto Image Quality Based on Character Statistics[J].Remote Sensing Information，2006，5：20-23.（in Chinese）

[8] 徐茜，苗丽峰，王跃明，等.8192像元TDI-CCD相机信噪比的深入分析[J].红外技术，2008，12：683-687.XU Qian，MIAO Lifeng，WANG Yueming，et al.In-depth Analysis of TDI-CCD Image Sensor[J].Infrared Technology，2008，12：683-687.（in Chinese）

[9] 李云飞，李敏杰，司国良，等.TDI-CCD图像传感器的噪声分析与处理[J].光学精密工程，2007，5（8）：1196-1202.LI Yunfei，LI Minjie，SI Guoliang，et al.Noise Analyzing and Processing of TDI-CCD Image Sensor[J].Optics and Pricision Engineering，2007，15（8）：1196-1202.（in Chinese）

[10] 杨琬，吴乐华，范晔.数字图像客观质量评价方法研究[J]，通信技术，2008，41（7）：244-246.YANG Wan，WU Lehua，FAN Hua.Study on Objective Digital Image Quality Assessment Methods[J].Communications Technology，2008，41（7）：244-246.（in Chinese）

[11] 杨忠东，谷松岩，邱红，等.中巴地球资源一号卫星CCD图像质量评价和交叉定标研究[J].遥感学报，2004，8（2）：113-120.YANG Zhongdong，GU Songyan，QIU Hong，et al.CBERS-1’s CCD Image Quality Evaluating and Cross Calibrating Study[J].Journal of Remote Sensing，2004，8（2）：113-120.（in Chinese）

[12] 王宇庆.局部方差在图像质量评价中的应用[J].中国光学，2011，4（5）：531-536.WANG Yuqing.Application of Local Variance in Image Quality Assessment[J].Chinese Optics，2011，4（5）：531-536.（in Chinese）

[13] 王军.量化对遥感图像质量的影响[J].航天返回与遥感，2004，25（4）：46-49.WANG Jun.The Influence of Quantized Value on Remote Sensing Image Quality[J].Spacecraft Recovery and Remote Sensing，2004，25（4）：46-49.（in Chinese）