海洋水色遥感交叉定标精度分析与仿真

高慧婷 马越 刘薇 何红艳

（北京空间机电研究所，北京 100094）

海洋水色遥感交叉定标精度分析与仿真

高慧婷 马越 刘薇 何红艳

（北京空间机电研究所，北京 100094）

交叉定标是解决海洋水色遥感器在轨高频次、业务化绝对辐射定标问题的重要手段，为了研究交叉定标方法对定标精度的影响，文章介绍了基于谱段匹配和光谱重构两种交叉定标方法并分析其影响因素。仿真方案针对我国“海洋一号”系列卫星海洋水色水温扫描仪（COCTS）可见近红外谱段交叉定标，结合国际典型参考遥感器光谱响应特性，基于实测水体光谱反射率数据，对比了在不同水体反射特性、大气条件及遥感器光谱响应下两种交叉定标模型引入的误差。仿真结果表明：光谱重构法交叉定标精度总体上优于谱段匹配法，参考遥感器光谱分辨率为 5nm时，光谱重构法模型引入误差小于0.05%，对比结果为海洋水色遥感器交叉定标方法选择提供支持。

海洋水色遥感 交叉定标 谱段匹配 光谱重构 航天遥感

0 引言

海洋卫星水色遥感是海洋环境与灾害监测数据的重要获取手段，遥感器在轨绝对辐射定标精度直接影响遥感数据的定量化应用水平[1]。我国已经发射了2颗海洋水色遥感卫星“海洋1A”（2002年5月）和“海洋1B”（2007年4月），计划2017年后发射后续海洋水色卫星“海洋1C”和“海洋1D”，主载荷水色水温扫描仪继承了“海洋1A/1B”星水色水温扫描仪（COCTS）谱段设置，在我国水色遥感卫星目前没有配置载荷专用星上定标系统的情况下，场地定标无法满足水色遥感器高频次业务化定标需求，交叉定标成为水色遥感在轨绝对辐射定标的主要手段之一，蒋兴伟等[2]、潘德炉[3]利用美国宽视场扫描仪 SeaWiFS对“海洋 1A/1B”星 COCTS进行交叉定标，并对交叉定标后 COCTS数据反演与准同步SeaWiFS数据反演的归一化离水辐亮度进行了比较。在海洋环境遥感相关领域，唐军武[4]利用 MODIS对“中巴资源”卫星CBER-02上的4波段CCD相机进行交叉定标，获得绝对辐射定标系数；周冠华[5]等利用EO-1/Hyperion对环境小卫星超光谱成像仪（HJ1A/HSI）进行交叉定标，解决了星载成像光谱仪光谱通道设置差异大导致的交叉定标精度低的问题。

“海洋1C/1D”星计划携带用于水色水温扫描仪交叉定标的参考遥感器，本文以参考遥感器定标模式为研究背景，对基于谱段匹配和光谱重构交叉定标方法进行了建模仿真，基于实测水体光谱反射率数据开展交叉定标方法对辐射定标精度的影响分析，分析两种方法的影响因素，比较两种不同定标模型引起的交叉定标不确定性，为水色遥感器业务化在轨交叉定标方案确定提供依据。

1 水色仪在轨交叉定标

1.1 交叉定标及影响因素分析

交叉定标法是利用辐射定标精度较高的参考遥感器对目标遥感器进行定标，选择参考遥感器和目标遥感器对同一区域同步或准同步获取的影像，通过几何配准和光谱响应匹配，建立两个遥感器图像之间的联系，利用参考遥感器定标系数计算目标遥感器的定标系数。

影响交叉定标精度的因素包括：

1）定标源误差：参考遥感器绝对辐射定标误差；

2）光谱匹配误差：包括数据匹配误差（轨道匹配、空间匹配、时间匹配、观测几何匹配误差）和光谱响应误差（由光谱参数包括谱段差异和光谱响应函数差异引起的光谱响应误差）[6]；

3）相对定标误差：由于交叉定标只对图像局部小区域进行绝对定标，如果以局部辐射定标结果代替全视场定标结果，绝对辐射精度受其相对辐射校正精度影响；

4）其他因素引起的误差。其中，参考遥感器绝对辐射定标误差和目标遥感器相对辐射定标误差是由遥感器本身辐射定标误差决定的，是交叉定标的固有误差，为了对比两种模型的精度，本文假设在两个卫星平台交叉点进行定标，此时两台遥感器同时对同地物成像，则光谱匹配不确定性中的地物匹配、时间匹配和几何匹配不确定性可以忽略，主要考虑由光谱响应匹配不确定性引起的交叉定标方法误差。

1.2 基于谱段匹配的交叉定标

基于谱段匹配的交叉定标是目前应用最多的交叉定标方法，要求参考遥感器与目标遥感器具有近似的光谱响应函数或接近的谱段中心波长[7]。

基于谱段匹配的交叉定标辐亮度基法为：根据参考遥感器各通道定标系数krei、crei与定标区域响应灰度值DNrei，计算其等效辐亮度Lrei，Lrei与光谱匹配因子Q相乘得到目标遥感器等效辐亮度Ltai，最后根据目标遥感器定标区域响应灰度值DNtai，利用最小二乘法计算各通道定标系数ktai、ctai。交叉定标公式为：

基于谱段匹配的交叉定标关键是计算匹配因子，匹配因子表征不同地物、大气条件、光谱参数差异引起探测器等效辐亮度的变化。在业务化交叉定标过程中，每次交叉定标时同步或准同步测量水体反射率特性和大气条件能够保证定标精度，但也使得应用受到限制，本文将对不同条件下匹配因子进行回归分析获得匹配因子变化规律，提高该交叉定标方法的工程适用性。

1.3 基于光谱重构的交叉定标

基于光谱重构的交叉定标是基于高光谱/超光谱参考遥感器探测器的交叉定标方法，要求参考遥感器连续光谱覆盖目标遥感器谱段[8]。遥感器探测过程表示为：

式中 y、S(λ)和x(λ)分别表示等效辐亮度、归一化光谱响应函数和入瞳光谱辐亮度。光谱重构是已知y和S(λ)条件下，考虑信号非负和噪声有界先验知识约束，采用规整化方法将反卷积问题转变为最小化问题，即迭代搜索x(λ)使得[9]：

反卷积具体计算过程如下：

1）初始化

式中 spline_interp(·)表示三次样条插值，x0(λ)为y0经过三次样条插值后得到的光谱间隔为 1nm的光谱辐亮度，作为迭代计算的初始值。

2）迭代计算[10]

第k次迭代逼近过程为：

式中 yk和yk+1为第k次、k+1次迭代的等效光谱辐亮度； xk、xk+1为第k次、k+1次入瞳光谱辐亮度；(k()) r xλ 为松弛函数，用于抑制迭代过程对噪声的放大：

3）迭代终止判据

当入瞳光谱辐亮度两次差异小于规定阈值c，认为重构得到近似等于真实的入瞳光谱辐亮度，以下式表示：

经过插值后得到1nm光谱间隔的光谱辐亮度，作为连续光谱辐亮度，已知目标遥感器光谱响应函数的情况下，根据式（2）计算等效辐亮度，根据等效辐亮度和图像灰度值计算绝对辐射定标系数。

由于光谱重构方法通过反卷积处理复原信号的高频成分，复原过程不可避免放大高频噪声[11]，尽管规整化反卷积利用物理约束对噪声加以抑制，但探测器信噪比仍然是影响光谱重构精度的重要因素。

2 仿真实例

2.1 仿真方案

1）谱段匹配交叉定标：计算不同水体反射率、大气条件下参考遥感器和目标遥感器的等效光谱辐亮度，对各谱段进行光谱匹配因子回归分析，计算光谱匹配因子的回归误差；

2）光谱重构交叉定标：统计分析不同水体反射率、大气条件下由复原光谱辐亮度与实际光谱辐亮度计算的目标遥感器等效辐亮度相对误差。

交叉定标仿真方案如图1所示。

图1 交叉定标仿真方案Fig.1 Simulation scheme of cross-calibration

2.2 仿真输入

（1）水体反射率

图2所示为从中选取的10条典型光谱反射率曲线。

图2 水体光谱反射率Fig.2 Curves of ocean spectral reflectivity

（2）仿真大气条件

考虑季节、气溶胶、光照条件等对大气传输的影响，确定三种典型大气条件，见表1所示。

表1 仿真大气条件Tab.1 Atmospheric condition for simulation

（3）谱段匹配法遥感器光谱参数

1）谱段范围：以美国宽视场扫描仪 SEAWiFS、新型红外成像辐射仪套件 VIIRS、欧盟新一代海洋水色遥感仪OLCI和韩国新一代海洋水色遥感器GOCI作为参考遥感器[12]，以“海洋一号”系列卫星水色水温扫描仪作为目标遥感器，详细谱段设置见表2所示。

表2 典型水色遥感器波段设置Tab.2 Band of typical ocean color remote sensor

2）光谱响应函数：考虑光谱响应函数差异，参考遥感器和目标遥感器的光谱响应函数分别假设为高斯函数和矩形函数。

（4）光谱重构法遥感器光谱参数

参考遥感器光谱参数参照 Hyperion、NEMO、Enmap等超光谱成像仪设计指标[13]，光谱分辨率5nm/10nm，信噪比指标均可以达到 100dB以上[14]，参考遥感器和目标遥感器光谱响应函数分别假设为高斯函数和矩形函数[15]。

2.3 入瞳辐亮度

采用6S辐射传输模型，根据以上3种大气条件进行入瞳光谱辐亮度仿真，结果如图3所示。

图3 不同条件下的入瞳光谱辐亮度Fig.3 Apparent spectral radiance under different conditions

2.4 谱段匹配交叉定标误差

综合以上大气条件和水表反射率变化条件下参考遥感器和目标遥感器等效辐亮度计算结果，仿真样本S对应目标遥感器和参考遥感器各谱段等效光谱辐亮度Li, s和分别为：

式中 Si(λ)和分别为目标遥感器和参考遥感器波段i的光谱响应函数；波段响应 Ls(λ)为入瞳光谱辐亮度。

通过对Li, s和变化特性分析，构建各谱段等效光谱辐亮度序列线性回归模型：

式中 ai、bi为线性回归模型系数；Li、分别为目标遥感器和参考遥感器各谱段等效光谱辐亮度，使用最小二乘法求解，得到各谱段光谱匹配因子回归误差平均误差和最大误差：

光谱匹配因子回归误差统计结果见表3、表4。

表3 回归分析平均误差Tab.3 Average error of regression 单位：%

表4 回归分析最大误差Tab.4 Maximal error of regression 单位：%

谱段匹配法交叉定标仿真计算结果表明：

1）谱段匹配法光谱响应等因素引起的各谱段光谱匹配因子基本符合线性变化，验证了光谱匹配因子回归分析法在水体交叉定标应用中的可行性。

2）采用光谱匹配法交叉定标，定标误差主要与光谱响应差异有关，光谱响应差异表现为谱段宽度、中心波长和函数类型差异，光谱响应差异越大，定标误差越大。仿真结果表明，SEAWIFS的B7谱段中心波长相差15nm，交叉定标平均误差和最大误差分别大于1.24%和3.66%，GOCI的B7谱段中心波长相差5nm，谱段宽度相差20nm，交叉定标平均误差和最大误差分别大于1.16%和3.34%，OLCI 的B8谱段中心波长相差15nm，谱段宽度相差10nm，交叉定标平均误差和最大误差分别大于0.92%和3.42%，其他谱段定标平均误差在0.05%～0.77%，最大误差在0.1%～2%。

2.5 光谱重构法误差

图4所示为对于大气条件I、不同水体光谱反射率下参考遥感器光谱分辨率5nm、10nm光谱重构结果。

根据式（8）得到目标遥感器和参考遥感器各谱段等效光谱辐亮度Li,s和，光谱重构法相对误差和最大误差：

对不同大气条件和水体反射率进行光谱重构法误差分析，光谱重构法计算等效辐亮度平均误差和最大误差见表5～6。

图4 光谱重构仿真Fig.4 Simulation of spectral reconstruction

表5 平均误差Tab.5 Average error 单位：%

表6 最大误差Tab.6 Maximal error 单位：%

为了分析信噪比的影响，对参考遥感器等效辐亮度叠加不同的高斯噪声，并统计分析不同输入条件下仿真结果，图5所示为误差随信噪比变化情况。

图5 信噪比对定标误差的影响Fig.5 SNR influence on calibration error

光谱重构法交叉定标仿真计算结果表明：

1）采用光谱重构法交叉定标，定标误差主要与参考遥感器光谱分辨率有关，光谱分辨率越高，定标误差越小。从仿真结果看，参考遥感器光谱分辨率为 5nm时，各谱段平均误差小于0.03%，最大谱段误差小于0.04%；参考遥感器光谱分辨率为10nm时，各谱段平均误差小于1.4%，最大谱段误差小于1.8%；

2）参考遥感器信噪比影响光谱重构法交叉定标误差，定标误差随信噪比降低呈指数下降。从仿真结果看，当信噪比优于80dB时，5nm和10nm光谱分辨率下噪声对光谱重构精度影响可以忽略。

3 结束语

本文从海洋水色遥感器谱段匹配和光谱重构两种交叉定标方法原理出发，基于实测水体光谱反射率，综合考虑水体反射特性、大气条件及光谱响应变化，定量仿真分析了交叉定标误差，通过结果比较和分析得到以下结论：

1）参考遥感器光谱分辨率达到 5nm时，水色遥感各谱段光谱重构法定标精度优于谱段匹配法；当参考遥感器光谱分辨率为10nm时，两种方法的交叉定标误差相当；

2）在水色遥感器交叉定标中，光谱重构法比谱段匹配法在各谱段误差更为稳定；

3）在遥感器光谱通道差异较大的情况下，光谱重构法更能保证交叉定标精度。

该结论可以为即将发射的海洋1C/1D星及后续海洋卫星水色遥感器星上定标方案决策提供参考。

References)

[1]FROUIN R. In-flight Calibration of Satellite Ocean-colour Sensors[R]. IOCCG Report Number 14, 2013: 1-4.

[2]蒋兴伟, 牛生丽, 唐军武, 等. SeaWiFS与HY-1卫星COCTS的系统交叉辐射校正[J]. 遥感学报, 2005, 9(6): 680-687. JIANG Xingwei, NIU Shengli, KANG Wujun, et al. The System Cross-calibration between SeaWIFS and HY-1 COCTS[J]. Journal of Remote Sensing, 2005, 9(6): 680-687.(in Chinese)

[3]潘德炉, 何贤强, 朱乾坤. HY-1A卫星遥感器水色水温扫描仪在轨交叉定标[J]. 科学通报, 2004, 49(21): 2239-2244 PAN Delu, HE Xianqiang, ZHU Qiankun. On-orbit Cross Calibration of HY-1A COCTS[J]. Chinese Science Bulletn, 2004, 49(21): 2239-2244.(in Chinese)

[4] 唐军武, 顾行发, 牛生丽, 等. 基于水体目标的CBERS-02卫星CCD相机与MODIS的交叉辐射定标[J]. 中国科学E辑, 2005: 35(增刊 I): 59-69 TANG Junwu, GU Xingfa, NIU Shengli, et al. Radiometric Cross-calibration of the CBERS-02/CCD and EOS/MODIS Based on Water Body[J]. Science in China(Series E), 2005: 35(Suppl I): 59-69.(in Chinese)

[5]周冠华, 姜禾, 赵慧洁, 等. 基于精确光谱响应匹配的星载成像光谱仪交叉辐射定标[J]. 光谱学与光谱分析, 2012, 32(12): 3416-3421. ZHOU Guanhua, JIANG He, ZHAO Huijie, et al. Imaging Spectrometry Radiometric Cross-calibration Based on Precise Spectral Response Matching[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2012, 32(12): 3416-3421.(in Chinese)

[6]TEILLET P M, FEDOSEJEVS G, THOME K J, et al. Impacts of Spectral Band Difference Effects on Radiometric Cross-calibration Between Satellite Sensors in the Solar-reflective Spectral Domain[J]. Remote Sensing of Environment, 2007, 110: 393-409.

[7]童进军, 邱康睦, 李小文, 等. 利用EOS/MODIS交叉定标FY1D/VIRR可见光-近红外通道[J]. 遥感学报, 2005, 9(4): 349-355. TONG Jinjun, QIU Kangmu, LI Xiaowen, et al. Radiometric Cross-calibration of the FY1D/VIRR and EOS/MODIS in the Visible and Near-infrared Spectral Bands[J]. Journal of Remote Sensing, 2005, 9(4): 349-355.(in Chinese)

[8]徐娜, 胡秀清, 陈林, 等. FY-2静止卫星红外通道的高光谱交叉定标[J]. 遥感学报, 2012, 16(6): 645-952. XU Na, HU Xiuqing, CHEN Lin, et al. Inter-calibration of Infrared Channels of FY-2/VISSR Using High-spectral Resolution Sensors IASI and AIRS[J]. Journal of Remote Sensing, 2012, 16(6): 645-952.(in Chinese)

[9]ZHAO Huijie, JIA Guorui, LI Na. Transformation from Hyperspectral Radiance Data to Data of Other Sensors Based on Spectral Superresolution[J]. IEEE Transaction on Geoscience and remote sensing, 2010, 48(11): 3903-3911.

[10]MORAWSKI R Z, SZCZECINSKI, BARWICZ A. Deconvolution Algorithms for Instrumental Applications: A Comparative Study[J]. Journal of Chemometrics, 1995, 9(1): 3-20.

[11]CRILLY P B. A Quantitative Evaluation of Various Iterative Deconvolution Algorithms[J]. IEEE Transaction on Instrumentation and Measurement, 1991, 40(3): 558-562.

[12]刘良明, 祝家东. 海洋水色遥感器发展趋势初探[J]. 遥感信息, 2011(2): 111-119. LIU Liangming, ZHU Jiadong. Preliminary Study on Trend of Ocean Color Sensor Development[J]. Remote SensingInformation. 2011(2): 111-119.(in Chinese)

[13]SANG B, SCHUBERT J, KAISER S. The EnMAP Hyperspectral Imaging Spectrometer: Instrument Concept, Calibration and Technologies[J]. Proc of SPIE, 2008, (7086): 708605-1-708605-15.

[14]李欢, 周峰. 星载超光谱成像技术发展与展望[J]. 光学与光电技术, 2012, 10(5): 38-43. LI Huan, ZHOU Feng. Development of Spaceborne Hyperspectral Imaging Technique[J]. Optics & Optoelectronic Technology, 2012, 10(5): 38-43.(in Chinese)

[15]李忠平, 崔廷伟, 孙凌. 海洋生物地球化学性质的水色遥感反演与应用: 方法和挑战[J]. 激光生物学报, 2014, 23(6): 481-501. LI Zhongping, CUI Tingwei, SUN Ling. Derivation and Application of Biogeochemical Properties from the Measurement of Water Color: Methods and Challenges[J]. Acta Laser Biology Sinica, 2014, 23(6): 481-501.(in Chinese)

[16]韩启金, 刘李, 张学文, 等. 利用GF-1对ZY-102C卫星PMS相机进行交叉检校[J]. 航天返回与遥感, 2015, 36(1): 73-80. HAN Qijin, LIU Li, ZHANG Xuewen, et al. Cross-validation and Calibration of ZY-1 02C PMS Sensor Using GF-1 Satellite[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2015, 36(1): 73-80.(in Chinese)

[17]韩启金, 闵祥军, 傅俏燕.“环境一号”B星热红外通道星上定标与交叉定标研究[J]. 航天返回与遥感, 2009, 30(4): 42-48. HAN Qijin, MIN Xiangjun, FU Qiaoyan. Research of Onboard Calibration and Cross-calibration for Thermal Infrared Channel of HJ-1B[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2009, 30(4): 42-48.(in Chinese)

[18]刘李, 傅俏燕, 史婷婷, 等. MODIS的HJ-1B红外通道星上定标系数交叉验证[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(11): 3638-3645. LIU Li, FU Qiaoyan, SHI Tingting, et al. Cross-validation of HJ-1B Infrared Channels Onboard Calibration Coefficients Using MODIS[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(11): 3638-3645.(in Chinese)

[19]邢前国, 娄明静, 张九星, 等. 高光谱红外谱段交叉定标与近海遥感应用试验[J]. 遥感学报, 2014, 18(z1): 68-73. XING Qianguo, LOU Mingjing, ZHANG Jiuxing, et al. Radiometric Cross-calibration of Tiangong-1 and MODIS Infrared Bands and Applications in Monitoring Coastal Sea Surface Temperature[J]. Journal of Remote Sensing, 2014, 18(z1): 68-73.(in Chinese)

[20]徐文斌, 郑小兵, 易维宁, 等. 高光谱成像仪交叉定标技术研究与应用[J]. 大气与环境光学学报, 2014, 9(1): 61-71. XU Wenbin, ZHENG Xiaobing, YI Weining, et al. Research and Application of Cross-calibration Technology Based on Hyperspectral Imager[J]. Journal of Atmospheric and Environmental Optics, 2014, 9(1): 61-71.(in Chinese)

[21]漆成莉, 胡秀清, 张里阳, 等. 基于高光谱资料对FY-1C/1D气象卫星进行交叉定标[J]. 气象学报, 2012, 70(4): 892-901. QI Chengli, HU Xiuqing, ZHANG Liyang, et al. Cross-calibration of FY-1C/1D Satellite Based on Hyper-spectral Data[J]. Acta Meteorologica Sinica, 2012, 70(4): 892-901.(in Chinese)

Analysis and Simulation of Cross Calibration Precision of Ocean Color Remote Sensing

GAO Huiting MA Yue LIU Wei HE Hongyan

（Beijing Institute of Space Mechanics & Electricity, Beijing 100094, China）

Cross calibration is an important method for solving the high-frequency operational on-orbit calibration of ocean color remote sensor. In order to analyses the influence of two different kinds of cross calibration method on calibration precision, spectral matching and spectral reconstruction method and their influence factors are introduced. Aiming at cross calibration for COCTS of “HY-1” series satellites, and based on existing reference sensor and measured reflectance of ocean, cross calibration uncertainty of the two methods in difference ocean、atmosphere and spectral response conditions are compared. Results show that precision of spectral reconstruction method is better than that of spectral matching method as a whole, and when spectral resolution of reference sensor is 5nm, error introduced by spectral reconstruction model is less than 0.05%, providing a reference for selection of cross calibration method.

ocean color remote sensing; cross calibration; spectral matching; spectral reconstruction; space remote sensing

TP714

: A

: 1009-8518(2016)02-0116-10

10.3969/j.issn.1009-8518.2016.02.015

高慧婷，女，1981年生，2007年获北京信息科技大学硕士学位，工程师。研究方向为星载光学遥感器辐射定标技术。E-mail: gaohuiting_1100@126.com。

（编辑：毛建杰）

2015-10-20

国家重大科技专项工程