[发明专利]无人机光学遥感影像数据处理方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种遥感影像数据处理方法，具体地涉及一种无人机光学遥感影像数据处理方法。

本发明还涉及一种实现上述方法的装置。

背景技术

自上世纪60年代民用空间对地观测技术发展以来，遥感载荷技术正朝着追求高分辨率和应用实用化的方向发展。无人机遥感作为一种新型的遥感数据获取手段，具有续航时间长、影像实时传输、高危地区探测、成本低、高分辨率、机动灵活等优点，是卫星遥感与有人机航空遥感的有力补充，可广泛应用于国家生态环境保护、矿产资源勘探、海洋环境监测、土地利用调查和国土资源监测等领域。因此，无人机遥感已经成为世界各国争相研究的热点课题，现已逐步从研究开发发展到实际应用阶段，将成为未来主要航空遥感技术之一。

遥感反演地表参数的精度是衡量遥感载荷应用性能的重要方面，对于地表参数反演，机载和星载的主要区别是传感器测得的辐射受到大气层的影响不一样，对于机载传感器，地物的反射辐射和发射辐射仅受到从地面到飞机飞行高度这一层大气的影响，而星载传感器受到了整个大气层的影响。目前，利用机载遥感技术反演地表反射率，难点主要在大气校正、双向反射分布函数校正、邻近效应校正三个方面，特别是邻近效应校正，由于机载数据的空间分辨率高，因而邻近效应的影响更为显著。在机载数据的大气水汽反演方面，由于仅受到从地表到飞机飞行高度这一层大气的影响，需要进行从地表到飞机飞行高度这一层的大气水汽到整个大气层大气水汽的转换。目前关于地表温度的机载遥感反演算法，可以根据传感器通道数的不同，划分为单通道算法、分裂窗算法和多通道算法。然而，利用传感器探测到的地物发射辐射推断出相应的地表温度和比辐射率却非常棘手。其中地表温度和通道比辐射率都是待求参数，但是N个通道观测的热辐射却对应N+1个未知数(N个通道比辐射率和1个地表温度)，由此导致地表温度和比辐射率的反演成为一个欠定问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无人机光学遥感影像数据处理方法。

本发明的又一目的在于提供一种用于实现上述方法的装置。

为实现上述目的，本发明提供的无人机光学遥感影像数据处理方法，其步骤包括：

A)无人机光学遥感影像数据预处理；

B)对无人机光学遥感影像数据进行大气水汽反演，得到大气水汽含量产品；

C)利用步骤B的大气水汽含量产品，对无人机光学遥感影像数据进行地表反射率反演，得到地表反射率产品；

D)利用步骤B的大气水汽含量产品和步骤C的地表反射率产品，对无人机光学遥感影像数据进行地表温度反演，得到地表温度产品。

所述的无人机光学遥感影像数据处理方法，其中，对无人机光学遥感影像数据进行预处理过程是：

(1)根据影像数据本身，对无人机光学遥感影像数据进行相对辐射定标，消除由于各个探测元的响应差异在影像上产生的条纹；

(2)根据无人机传感器的辐射定标系数，对无人机光学遥感影像数据进行绝对辐射定标，将影像灰度值转换为辐射亮度。

所述的无人机光学遥感影像数据处理方法，其中，对无人机光学遥感影像数据进行大气水汽反演过程是：

(1)根据水汽通道和相邻两个大气窗口通道的辐射亮度计算比值指数；

(2)根据比值指数和拟合系数计算大气斜程水汽；

(3)根据大气斜程水汽和大气水汽比计算大气垂直水汽。

所述的无人机光学遥感影像数据处理方法，其中，对无人机光学遥感影像数据进行地表反射率反演过程是：

(1)根据气溶胶光学厚度、大气水汽含量、飞行高度、地表高程、太阳天顶角、观测天顶角和相对方位角参数及大气参数查找表，计算得到朗伯均一地表反射率；

(2)根据朗伯均一地表反射率计算得到周围环境平均地表反射率；

(3)根据朗伯均一地表反射率和周围环境平均反射率逐像元计算得到朗伯非均一地表反射率；

(4)根据步骤3得到的朗伯非均一地表反射率再计算周围环境平均地表反射率，重复步骤2和步骤3进行迭代，直到两次计算的朗伯非均一地表反射率之差小于设定的阈值，迭代结束。

所述的无人机光学遥感影像数据处理方法，其中，对无人机光学遥感影像数据进行地表温度反演过程是：

(1)根据普朗克函数将辐射亮度转换为亮度温度；

(2)根据地表反射率计算归一化植被指数，并计算植被覆盖度；

(3)根据归一化植被指数和植被覆盖度计算地表比辐射率；

(4)根据地表比辐射率、大气水汽含量和亮度温度计算地表温度。

本发明提供的实现上述方法的装置，其包括：