高分五号高光谱数据预处理方法研究

2021-05-20孔令尧

辽宁自然资源 2021年4期

孔令尧

（辽宁省自然资源卫星应用技术中心，辽宁沈阳 110034）

当前，遥感数据的获取已经从单一波谱信息数据发展为多光谱、高光谱甚至超光谱信息数据。从 20 19年开始，国家卫星应用中心首次向辽宁省自然资源事务服务中心分发国产高分五号高光谱遥感数据。从此，辽宁省国产遥感高光谱应用时代正式来临。高分五号是我国自主研发的全谱段高光谱卫星，是我国高分专项中的重要组成部分，主要服务于环境保护部、自然资源部等牵头部门，实现了对陆地和大气的综合观测能力，成为资源勘探、环境监测、精细农业、灾害评估、目标识别等领域重要手段。

但是，由于高光谱成像机理复杂，数据量大等原因导致其预处理方法比多光谱数据困难的多。在传感器被动接收地表辐射信息时，会受到空气、水汽、温度、以及传感本身等诸多方面的影像，使得遥感影像发生变形和失真，因此，为了使遥感影像表达出真实的地表信息，需要对遥感数据进行预处理操作。

一、高分五号高光谱数据

高分五号卫星搭载有4台大气类观测载荷和2台对地成像载荷，对地载荷分别为可见短波红外高光谱相机（AHSI）和全谱段光谱成像仪（VIMI）[1]。AHSI的短波红外分辨率为10nm，可见近红外光谱分辨率为5nm，空间分辨率为30m，幅宽为60km，其中光谱通道为330个，光谱范围达到了400~2500nm。表1按照时间列出了国内外星载高光谱传感器的主要技术指标，通过比较可以看出，高分五号AHSI传感器在光谱分辨率、光谱通道数、幅宽等性能指标都处于前列，说明我国的高光谱传感器研发水平已经处于国际先进水平。

二、主要研究内容

自首次接收国家卫星应用中心分发的国产高分五号高光谱遥感数据以来，辽宁省自然资源系统就积极开展相关的应用研究。遥感影像预处理工作是遥感影像在应用前的必要处理步骤。在国内外研究中，对不同传感器的高光谱数据进行预处理的步骤各有差异，本次针对高分五号高光谱数据的预处理研究，提出了满足分类需求的预处理流程。本次研究采用辽宁凤城的高分五号遥感影像，标识码为GF5_AHSI_E123.92_N40.68_2019090 8_006006_L10000049041。分别从坏波段去除、辐射定标、坏线修复、大气校正、几何校正共五个方面进行预处理研究，即最终的高分五号数据预处理技术路线。

三、影像预处理

1.坏波段去除

高光谱数据中包含数据文件和头文件，其中头文件相当于元数据文件，对数据进行说明，包括数据类型、数据格式以及数据所占空间大小等[2]。数据文件中存储的是传感器拍摄到的光谱数据。

从高分五号遥感影像的头文件中，我们可以得出从400nm到2500nm的波谱范围中共有330个光谱通道返回的辐射DN（Digital Number）值，当DN值为0时，表示此通道返回的是一个空值，即无效波段，应该进行去除。在光谱的中高波长段，受到水汽的影响比较大，影像上的杂质过多，应该进行去除。另外，324波段之后影像的信噪比过低，也应进行去除。从图1可以看出，单波段328和单波段329中几乎没有有效信息。最终，经过坏波段的去除与整理后，可进行有效信息提取的波段数为283个（表2）。

表1 国内外在轨星载高光谱遥感仪器参数

图1 波段328（左）和波段329（右）

2.辐射定标

在星载传感器拍摄地表信息数据时，为了减少空间占用，得到更精确的数据，传感器会将地表信息辐射值以整型数值的形式存储为辐射DN值。因此，在高光谱影像使用前的预处理工作中，需要将量化输出的辐射DN值与真实的地表信息辐射亮度值之间进行转化，公式如下：

公式中，i=1,2,…n，gain和offset是绝对辐射定标系数。能够从中国资源卫星应用中心获得[3]。通过计算，可以将量化输出的辐射DN值转化为真实的可见光、近红外、短红外等绝对辐射值。高分五号在正式投入使用前，已经完成了AHSI传感器各个波段的辐射定标工作，因此可以进行下一步的处理。

3.坏线修复

每一款高光谱传感器都由上万个探测电子元件组成，在获取地表光谱信息时，个别探测元件在工作时出现问题，都将导致光谱信息出现错误。在单波段光谱影像中，如果存在一行或者一列数据缺失，或者其中一行或者一列与周围反差特别大的情况，即视为坏线。一般情况下，坏线的发生缺乏规律性。因此，在对高分五号高光谱数据进行坏波段去除预处理之后，将有效的283个波段逐一进行检查，如果存在异常数据，则必须进行坏线修复。

此次坏线修复采用的方法为利用坏线两侧的相邻列的平局值进行代替（图2）。

4.大气校正

星载传感器在获取光谱信息时处于大气层之外，被动的接收以太阳作为基准光源的地表信息辐照度。不可避免的会受到大气分子、气溶胶和光照等因素的影响。为了消除影响，还原真实的地表信息数据，需要对高光谱数据进行大气校正预处理。在本次研究中，使用了高光谱遥感影像预处理中常用的FLAASH大气校正方法。大气校正的参数可以在传感器拍摄时的原始文件中查找（图3）。

图2 波段172列号398坏线修复前后对比图

图3 FLAASH参数设置

5.几何校正

几何校正是遥感影像预处理的最后一步，也是最关键的一步，几何校正的精度决定了遥感影像的准确性。由于是传感器是光学成像，在拍摄时有一定的角度，以及地球曲率、地面起伏等因素导致了影像上的地物和地表真实地物之间存在位置畸变。因此，必须通过几何校正进行纠正。通常情况下，几何校正分为两种，一种为人工选择象元点，通过数学模型采用二次多项式或者线性内插法对遥感影像进行几何校正。另一种是通过已有的正射影像作为参考影像，通过软件自动查找同名点，建立两景影像之间的数学模型，通过重采样对遥感影像进行几何校正。

研究采用资源三号、高分一号和高分二号三种传感器多光谱正射影像作为参考影像，数据产品经过地形数据参与的系统几何校正，图像地理精度较高。由于多光谱影像与高分五号的分辨率相差较大，若直接进行几何校正，则难以找到同名点。因此在ENVI软件中对多光谱影像进行重采样处理，降低分辨率至30m。在相同分辨率下，利用多光谱影像作为参考影像对高分五号影像进行几何校正。