[发明专利]一种多时相遥感影像的相对辐射归一化方法

说明书

技术领域

本发明涉及遥感图像处理技术，更具体地说，涉及一种多时相遥感影像的相对辐射归一化方法。

背景技术

常用的辐射归一化处理方法有两种，即绝对辐射归一化(ARN)和相对辐射归一化(RRN)。绝对辐射归一化是将每幅影像的灰度值都转换成地表的反射率，转化过程中为了进行精确的大气校正和传感器校正，需要用到大量的卫星同步观测数据，这些数据很难获得，而且即昂贵又不实用。相对辐射归一化是首先选定一幅参考影像，然后将多时相影像的灰度值逐波段地归一化到参考影像，使多时相影像具有相同的辐射尺度(或辐射分辨率)，避免了将每幅影像的灰度值都转换成辐射度或反射率的复杂计算。

相对辐射归一化是基于同一区域多时相影像相同波段的灰度值存在线性关系的假设提出来的。常用的相对辐射归一化方法有阴霾纠正法(HC)、最大-最小(MM)归一化法、平均标准方差法(MS)、全景简单线性回归法(SR)、暗-亮(DB)归一化法、伪不变特征法(PIF)以及自动散点控制回归法(ASCR)。

阴霾纠正法(HC)、最大-最小(MM)归一化法、平均标准方差法(MS)、全景简单线性回归法(SR)、暗-亮(DB)归一化法、伪不变特征法(PIF)等方法不仅需要不同程度的人工干预，主观性强，而且不能很好地弥补云和阴影带来的不利影响。自动散点控制回归法(ASCR)虽然操作简单、执行效率高、能减少云和阴影等影响，其辐射归一化的效果也明显优于常用的各种统计方法。但由于它要求所研究的区域含有大面积的水体和陆地特征地物，所以当把该方法用于水体较少的区域或在多时相影像中的水体经历了较大变化时，其计算结果的精度将很难得到保证，无法体现其优势。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种更加实用、计算结果精度更高的相对辐射归一化方法，即多时相遥感影像相对辐射归一化方法。

所述多时相遥感影像相对辐射归一化方法包括以下步骤：A.去掉水体和受云影响的像元以及变化异常的像元；B.选取占主体信息量的“未变化(NC)”像元作为统计样本；C.确定各波段的归一化回归方程；D.用回归方程对实验影像进行运算，生成归一化的新影像。

所述步骤A中去掉水体和受云影响的像元以及变化异常的像元的步骤包括：A1.首先用配准好的两幅多时相影像的近红外波段生成波段-波段的散点图，同时分析多时相影像的直方图，可大致确定陆地表面像元的数据集群中心；A2.然后以该集群中心为圆心、R为半径在散点图中圈定一个圆形区域，保证圆形区域内的像元数大于总像元数的85％，圆形区域外的像元将被剔除。

所述步骤B包括：B1.以散点图圆形区域内的像元为变量做主成分分析，得到一个主轴；B2.在与主轴正交的短轴方向上，取[-L，+L]范围内的像元作为“未变化(NC)”像元，L的取值要保证“未变化(NC)”像元的数目大于总像元数的50％。

所述步骤C包括：以步骤B中选取的“未变化(NC)”像元作为统计样本，利用最小二乘法确定各波段的回归方程。

所述步骤D包括：通过循环反复调整步骤A中的R和步骤B中的L的取值，以达到更好的归一化效果。

上述多时相遥感影像相对辐射归一化方法，通过使用高质量的“未变化”统计像元建立的回归方程不但能够减少和控制土地景观的“伪变化”，而且还能突出归一化的新影像的变化信息。该方法不需要处理最暗和最亮像元，人为干预少，得到的结果更加客观。它选用占主体信息量的“未变化”统计像元来建立回归方程能够使各种土地覆盖类型共同分摊归一化误差，使得到的处理结果更优。此外，该方法对被研究区域的土地景观特征没有特殊要求，适用范围广，且操作起来方便灵活，比现有的方法更具普遍性。

附图说明

图1是多时相遥感影像近红外波段生成的波段-波段散点图；

图2是原始影像和辐射归一化实验结果的对比图；

其中图像表示：

A为1997北京TM，543波段合成

B为2001北京TM，543波段合成

C为全景简单线性回归法(SR)

D为暗-亮归一化法(DB)

E为伪不变特征归一化法(PIF)

F为自动散点控制回归法(ASCR)

G为本发明提出的方法

图3是多时相遥感影像相对辐射归一化方法的技术流程图。

具体实施方式