GF-5卫星高光谱数据大气校正反射率精度评价

刘梓钦，赵世湖，裴亮，刘书含，王霞

(1.辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学院，辽宁 阜新 123000；2.自然资源部国土卫星遥感应用中心，北京 100048)

0 引言

高光谱遥感技术是20世纪80年代出现的一种新型对地观测技术，始于成像光谱仪技术的发展，与微波、激光和高空间分辨率遥感一样，高光谱遥感是进入新世纪以来遥感领域中的热门话题[1-2]。与传统遥感相比，高光谱遥感是用很窄且连续的光谱通道对地面进行持续遥感成像的技术，其分辨率可达到纳米数量级，光谱通道数多达数十到数百个不等，而且各光谱通道间往往是连续的[3]。

高光谱遥感与多光谱遥感相比，光谱分辨率更高，能轻易获得更多的光谱信息，使地面目标的几何特征和纹理信息更加突出，为遥感技术从定性分析转向定量分析提供了基础。虽然获取的遥感数据的光谱分辨率越来越高，但是在影像数据采集的过程中，不可避免地受到大气、光照等因素的干扰，所以获取的数据依然不能准确地表达地物信息。因此，在高光谱遥感数据投入到应用之前，必须先对影像进行校正处理，主要包括辐射定标和大气校正，目的是减少或剔除大气、云雾等对影像的影响，降低误差。遥感影像大气校正的发展始于20世纪70年代，大气校正方法大致可以分为基于辐射传输模型法、基于图像特征的相对校正法和基于地面线性回归模型法三类[4]。本文用到的大气校正模型是基于辐射传输模型的大气校正法。

遥感影像质量评价是遥感影像数据处理中的关键部分，是遥感影像数据应用的重要基础[5]。由于国内的高光谱专家学者还未对质量评价指标形成统一标准，对于高光谱影像的质量评价，本文借鉴和采用多光谱影像的评价方法和评价指标。

本文选用高分五号(GF-5)卫星的AHSI影像数据，选取的地区为肇东市、双鸭山市和唐山迁西县，地物选择为土地覆盖中具有代表性的植被、土壤和水。通过6S模型和FLAASH模块对这三个地区的影像数据做大气校正处理，并对校正后的影像提取三种地物的地表反射率，与实测地物反射率对比评价。本研究的目的在于讨论6S模型和FLAASH模块对GF-5卫星AHSI影像数据的适配性，为后续GF-5卫星高光谱影像融合、分类等应用奠定基础。

1 大气校正模型与处理方法

1.1 数据源与实验区选取

GF-5卫星是我国高分辨率对地观测卫星中唯一一颗陆地环境高光谱观测卫星。GF-5卫星的平均轨道高度为705 km，太阳同步倾角为98.2°，发射质量约为2 800 kg，整星功率为1 700 W，设计使用寿命为8年。GF-5卫星搭配6台先进载荷，观测波段覆盖紫外至长波红外，分别是可见短波红外高光谱相机、全谱段光谱成像仪、大气主要温室气体监测仪、大气环境红外甚高光谱分辨率探测仪、大气气溶胶多角度偏振探测仪和大气痕量气体差分吸收光谱仪[6]。GF-5卫星影像一共有330个波段，光谱范围为400～2 500 nm，可见光红外(VNIR)和短波红外(SWIR)高光谱相机光谱分辨率分别5 nm和10 nm，空间分辨率为30 m，地面覆盖宽度60 km。

实验区选择肇东市、双鸭山市和唐山迁西县。本文在同一地区选取两景覆盖同一地区的GF-5号卫星影像为源数据，选取的数据要求时相接近，数据来源为高分遥感测绘业务数据管理系统。外业数据通过光谱仪实测肇东市的草地、双鸭山市的黑土地和迁西县潘家口的水体，得到地面实测光谱反射率数据。野外实测的方法为单点测量法。土地、草地和水体是定量遥感和地表覆盖监测中具代表性的地物，也是评价遥感数据质量和应用能力的重要体现，这是本文选取黑土地、草地和水体作为测试对象的主要原因。

实测外业采集时间和影像拍摄时间均在2019年。肇东市外业光谱数据采集日期为9月12日，影像拍摄时间为10月7日，相差不足1个月；双鸭山市外业光谱数据采集日期为4月20日，影像拍摄时间为4月20日与4月27日，时间基本一致；迁西县外业光谱数据采集日期为9月24日，影像拍摄时间为9月24日和11月14日。由于肇东市既没有符合时间接近又覆盖同一实测区域的两景影像数据，所以肇东地区仅选取一景影像。外业数据采集充分考虑了与遥感影像获取的时间相同要求，尽量满足准同步的要求，最大限度降低野外地物的时相变化引起的光谱特性变化。通过对大气校正后的影像做正射校正处理，影像中典型地物的选点与野外实测的点位在WGS_1984坐标系上的位置是对应的。本文对比了很多选取的地物像元点与实测地物的反射率曲线，经分析与本文选取的像元反射率对比结果相似，为本文后续反射率对比评价和得出结论提供支撑。草地实测光谱曲线包含1 025个波段，黑土地实测光谱曲线有2 151个波段，水体实测光谱曲线有601个波段，而GF-5卫星AHSI影像的反射率有效波段为301个，所以需要进行光谱重采样。本文采用的光谱重采样法为拉格朗日插值法。通过拉格朗日多项式，把野外实测光谱插值到反演的地表反射率中，使得地表反射率曲线和野外实测光谱曲线光谱尺度相匹配。其中，水体实测光谱曲线只有可见光部分(波长350～950 nm)，所以本文只比较水体的可见光范围的反射率。图1为唐山迁西县高光谱影像图谱立方体。

图1 唐山迁西县高光谱图谱立方体

1.2 GF-5高光谱数据预处理

影像在辐射定标之前先进行波段筛选。根据GF-5卫星的AHSI影像数据特点，在波长范围1 004～1 030 nm中，可见光近红外后6个波段(145～150)和短波红外前4个波段(151～154)重合，本文选择剔除了短波红外中151～154波段。由于受水汽的影响，有些波段包含极少的地物反射信息，需要予以剔除，剔除的波段为193～200、246～262，共25个强水汽吸收波段。剔除后的波段数为301，可见光近红外(VNIR)波段为1～150，短波红外(SWIR)波段为151～301。图2为GF-5卫星AHSI数据大气校正处理流程图。

图2 GF-5 AHSI数据大气校正处理流程图

1.3 辐射定标

太阳光从太阳到地面再到高光谱卫星传感器的传输过程中，会受到传感器的探测性能差异、大气对辐射散射和吸收、太阳高度及地形起伏引起的辐射强度变化等因素的影响[7]，所以传感器接收的信号不能准确反映地物的反射或辐射特性，即传感器采集的高光谱影像的测量值与真实的地物能量值存在误差，因此，对高光谱影像进行定量解译之前，必须先消除影像所记录的辐射亮度的失真。通过式(1)和式(2)把影像的原始像元值(DN值)转化为对应像元的表观辐亮度或表观反射率。

L=gain×DN+offset

(1)

式中：L为表观辐射亮度值；gain为增益数值；offset为偏移数值。

(2)

式中：ρ为表观反射率；L为表观辐亮度值；d为太阳与地面的距离；ESUN为太阳平均辐射强度；θ为太阳天顶角。

1.4 大气校正

大气校正的目的是为了消除大气分子反射、散射和吸收等的影响[8]，将辐射定标后的表观辐亮度或表观反射率反演为地物接近的真实反射率。大气校正的方法有很多，根据校正后的结果可分为绝对大气校正方法和相对大气校正方法。基于大气辐射传输模型是绝对大气校正方法众多模型中精度最高的一种校正方法，其中FLAASH模块、6S模型和MODTRAN模型等应用广泛[9]。

1)FLAASH模块。FLAASH模块的核心算法是来自MODTRAN4+辐射传输模型。FLAASH适用于多光谱影像和高光谱影像，能够精确补偿大气影响，其适用的波长范围包括可见光至近红外及短波红外，最大波长为3 μm。在MODTRAN4模型中，大气校正参数包括卫星过境时间、气溶胶类型和大气模型等。FLAASH模型提供了三种波段区间进行水汽反演，分别为1 050～1 210 nm(1 135 nm)、870～1 020 nm(940 nm)和770～870 nm(820 nm)，本文选择通过波段比值法进行水汽反演，用1 135 nm处的水汽吸收波段与非水汽吸收波段的比值获取大气水汽柱含量，气溶胶光学厚度则采用暗目标法反演得到，利用660 nm和2 100 nm的反射率估算气溶胶量[10-11]。通过式(3)可逐个计算像元的地表反射率。

(3)

式中：L为像元的辐射率；ρ和ρe分别代表像元的反射率和像元附近位置的反射率平均值；La为大气散射后的反射率；S为大气球面反射率。根据太阳高度角、大气模型、平均高程值和影像采集时间等参数，可由MODTRAN4模型计算出La、S、A和B等参数。

2)6S模型。6S模型前身为法国里尔科技大学大气光学实验室开发的5S(simulation of the satellite signal in the solar spectrum)大气辐射传输模型，是用来模拟太阳光在太阳—地面目标—传感器的传输过程中所受到的大气的影响。通过模拟可以得出大气对太阳辐射的影响程度，从而进行大气校正。6S模型可处理的波长范围为0.25～4 μm。在 6S模型中，大气层视为仅在垂直方向上变化，水平方向为均匀一致的平行平面大气。6S模型将地表分为三种类型：均一地表朗伯体模型、非均一地表朗伯体模型和双向反射率分布函数模型，每种地表模型都有特殊的反射率计算模型[12]。本文采用的6S模型为v2.1版本。通过输入大气层顶表观反射率和不同大气校正参数，如太阳高度角、气溶胶类型和影像几何参数等，可得到像元校正后的地表反射率。

为了精确对比6S模型和FLAASH模块的大气校正效果，将气溶胶类型和大气模型等参数输入一致，避免因输入参数的不同而影响大气校正的效果。图3为6S模型三种地物任选同一像素的大气校正前后反射率图。

图3 三种地物大气校正前后反射率对比

2 反射率精度评价

影像质量评价方法通常分为主观评价法和客观评价法。主观评价法是由判读人员直接对图像的质量进行评价，评价过程中很多主观因素会影响评价结果，导致其评价结果具有主观性和不全面性[13]。客观评价，又称“定量评价”，是利用遥感影像的各类指标参数对影像进行评定，通过对各类不同指标的统计与分析，比较出影像的优缺点[14]。通常评价单幅影像的指标包括均值、方差、标准差、平均梯度、信息熵等[15]。本文选取的反射率评价指标为光谱角、均方根误差和相关系数。

2.1 精度评价指标

1)光谱角制图(spectral angle mapper，SAM)是一种用来衡量光谱之间相似程度的分类方法[16]，用外业实测地物光谱与影像中获取的地表反射率对比，求出的光谱角越小，两景影像越相似。

2)均方根误差(root mean squared errorr，RMSE)表示观测值与真值的离散程度，值越小，证明观测值精度越高，表示两条光谱曲线相差越小，表明与实测光谱越接近。

3)相关系数(correlation coefficient，CC)主要用于评价影像与影像之间相似程度。其结果范围为0至1，当数值越接近0时，代表光谱曲线和实测光谱曲线信息保持度差；当越接近1时，代表与实测光谱信息保持一致性较好。

2.2 反射率精度评价

为了评价FLAASH模块和6S模型对GF-5 AHSI影像数据大气校正后的效果，对FLAASH模块和6S模型大气校正后的影像提取地表反射率与实测地面反射率进行对比。反射率的评价指标为光谱角、均方根误差和相关系数。地物选取为肇东市的草地、双鸭山市的黑土地和唐山迁西县的水体。图4为三种地物经过三种大气校正模型处理后的地表反射率曲线对比图。

图4 三种地物实测光谱与6S模型/FLAASH模块反射率对比曲线

根据光谱曲线分析可知，三种地物的地表反射率曲线和实测光谱曲线存在高相关性。其中，草地的三条反射率曲线整体趋势大致相同，在可见光-近红外波段，波长范围为390～700 nm的大气校正曲线和实测光谱近乎重叠。黑土地的五条曲线整体趋势大体接近，在波长2 000 nm附近，大气校正后的四条曲线波谷稍稍向右偏移。4月27日曲线的反射率值整体比20日高，4月20日的光谱曲线更接近实测地面反射率。黑土地的实测光谱采集工作在4月20日当天完成，而土地的反射率在同一季节不易变化，由此可分析出，时相越接近，地表反射率反演得越精确。水体的11月14日的FLAASH模块反射率曲线与另四条光谱曲线相差较大，两个日期的FLAASH模块曲线有相似的波谷。9月24日的曲线与实测光谱曲线更加相似。通过三种地物曲线可以看出，6S模型和FLAASH模块的光谱曲线互有偏差，但FLAASH模块曲线起伏更多，说明在波段细节部分，FLAASH模块的大气校正效果与6S模型相比有一定差距。

从指标上看，草地和黑土地的光谱角余弦值都在0.97以上，水体的光谱角余弦值略低，三种地物的相关系数都保持在较高的水平。其中，一方面肇东地区影像的拍摄时间和实测时间相隔3周左右；另一方面黑龙江省在9—11月，由于气温变低草地本身的长势变的缓慢，光谱数值也会因其变化，因此对地表反射率的反演有一定的影响，这也是草地的均方根误差相比另外两种地物较高的原因。把波段分成可见光波段和短波近红外波段来看，草地和黑土地的可见光近红外波段指标整体表现比短波红外波段要好，相关系数比短波红外波段高0.2～0.4，均方根误差也小0.1～0.3左右。这说明在可见光近红外波段，大气校正效果显著，有效消除了大气和气溶胶的反射和散射影响。通过反演双鸭山市4月20日和4月27日黑土地的气溶胶光学厚度，发现4月27日的光学气溶胶厚度相比4月20日低了0.2，说明4月27日影像的大气条件较好，地表反射率受大气分子影响较小，因此相关系数比4月20日略高。而水体可见光波段11月14日的光谱角余弦和相关系数与9月24日相比相差较多，说明地表反射率反演结果与时相有关，影像拍摄时间越接近实测时间，大气校正结果越接近地面实测反射率。表1～表3为三种地物的三种评价指标数值。

表1 草地实测曲线与6S模型/FLAASH模块评价曲线评价指标

表2 黑土地实测光谱曲线与6S模型/FLAASH模块曲线评价指标

表3 水体实测光谱(可见光)曲线与6S模型/FLAASH模块曲线评价指标

3 结束语

GF-5卫星是全球空间分辨率最高的高光谱遥感卫星，代表我国乃至世界高光谱遥感数据获取能力的最高水平。反射率是高光谱遥感数据应用的基础。GF-5卫星高光谱反射率精度直接关系到高光谱应用的效能和质量。本文选取三个地区的GF-5卫星的AHSI影像，首先，通过波段预处理；然后，辐射定标；接着，用FLAASH模块和6S模型大气校正；最后，进行正射校正，提取出三个地区的典型地物的地表反射率。通过与地面实测地物反射率做对比实验，得出以下结论。

FLAAS模块和6S模型反演的地表反射率曲线大体接近，但也有不同。通过曲线和三种指标定量分析可得出，在一定程度上，大气校正成功减少了大气的影响，还原了真实的反射率，提高了影像的整体质量。其中，黑土地的地表反射率与地面实测反射率最为接近，而水体则相差较大，光谱角余弦和相关系数均不如黑土地和草地；短波红外波段与可见光近红外波段相比，光谱角余弦和相关系数均低于可见光近红外波段，均方根误差值更大，说明在可见光近红外波段大气校正效果更好；6S模型可见光波段的三种指标值的综合表现与FLAASH模块相差不大，但在短波波段比FLAASH模块更接近地面实测光谱曲线。综上所述，6S模型比FLAASH模块大气校正效果更显著，6S模型大气校正法比FLAASH模块更加适合GF-5卫星高光谱影像。

上述结论为国产高光谱卫星基础共性处理与定量遥感应用提供了重要依据与参考价值。但6S模型和FLAASH模块都需要对短波红外波段做进一步改进，以提高大气校正的精度。