[发明专利]一种搭载高光谱设备的无人机影像自动化校正方法

说明书

本发明涉及一种搭载高光谱设备的无人机影像自动化校正方法，包括以下步骤：S1、从无人机高光谱影像数据的元信息文件中提取曝光时间；S2、从无人机高光谱影像的定标文件中提取定标系数；S3、计算整幅影像每个像元的的辐射亮度值；S4、在最大辐射亮度值和最小辐射亮度值之间取中值，大于中值的部分为白板区域，对白板区域的辐射亮度值取中值作为白板的辐射亮度值；S5、获取每个像元的地表反射率；S6、对原始数据进行评估，对原始姿态定位数据进行一阶导数变换；最后，基于跳变点数据进行插值。有效提高对地观测精度，能够快速实现无人机高光谱影像逐像元地自动化预处理，克服了现有方法校正精度较低、速度慢等问题。

技术领域

本发明涉及无人机高光谱领域，具体是一种搭载高光谱设备的无人机影像自动化校正方法。

背景技术

目前，无人机搭载相机是获取小面积地物信息的一种方便、快捷的方法，而高光谱影像具有光谱、空间分辨率高、图谱合一、操作方式灵活的技术优势，能够更精确、快捷的获取地物潜在信息。无人机与高光谱的结合创新了遥感领域的新技术，但随之而来的是大数据、信息自动化处理等新挑战。

与现有相对稳定的航空航天平台相比，无人机在低空更容易受到大气湍流的影响，由此造成的传感器不稳定会导致数据的严重几何失真。严重的云台抖动会导致数据采集异常，这使得后续正射校正变得十分困难。此外，精度较低的GNSS/IMU模块会导致严重的几何问题，致使数据存在严重的漂移、跳变、漏记、错记等问题。

现有的无人机高光谱相机的正射校正方法，需要手动输入几何、大气参数等，包括高程、观测方位、像素经纬度以及各种补偿参数，这种校正方式，通常无法自动读取相关信息，且仅针对一次性采集数据，普适性较差，输入参数繁琐且计算麻烦，处理效率不高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种搭载高光谱设备的无人机影像自动化校正方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种搭载高光谱设备的无人机影像自动化校正方法，其特征在于，所述搭载高光谱设备的无人机影像自动化校正方法包括以下步骤：

S1、从无人机高光谱影像数据的元信息文件中提取曝光时间；

S2、从无人机高光谱影像的定标文件中提取定标系数；

S3、将提取的曝光时间和定标系数以及获取的无人机高光谱影像元数据和暗电流数据根据辐射定标公式计算整幅影像每个像元的的辐射亮度值；

S4、在最大辐射亮度值和最小辐射亮度值之间取中值，大于中值的部分为白板区域，剔除异常值，对白板区域的辐射亮度值取中值作为白板的辐射亮度值；

S5、根据大气校正中的平场校正公式，读取计算完成的影像辐射亮度值和白板辐射亮度值，进行大气校正，获取每个像元的地表反射率；

S6、读取每幅影像的imu-gps文件、setting文件、DEM文件，对原始数据进行评估，进行最小二乘差值计算；然后，对原始姿态定位数据进行一阶导数变换，基于3σ原则进行粗差剔除处理，筛选出跳变点位置，即精准定位/姿态数据；最后，基于跳变点数据进行插值。

作为本发明进一步的方案：所述辐射定标公式为：

ρ_radiance＝(DN_data-DN_darkcurrent)×CFF_sensorconfig/t_e

其中：ρ_randiance为传感器获取的光谱辐射亮度值，单位是mW(cm²·sr·μm)；

DN_data为采集的无人机高光谱图像上像素对应的DN值；