[发明专利]一种航空热红外高光谱影像温度和发射率反演方法

说明书

本发明公开了一种航空热红外高光谱影像温度/发射率反演方法，包括：使用数据定量分析进行了数据优化处理，通过对数据各波段的辐射定标精度、NESR噪声大小和大气强吸收线的计算和分析，从而选择出最优波段数据，排除了存在问题的波段对反演过程的影响；为克服航空热红外高光谱数据大气校正对同步大气探空廓线的依赖，通过对全球大气格网数据进行时空分析融合，获得了更好表征数据采集时大气状况的廓线信息；引入了经验约束模型，克服了常用的平滑度物理约束对噪音敏感的问题，能够在数据噪声较高的航空数据上获得较为理想的结果。本发明以Hyper‑Cam航空数据为实验对象，并获得了良好的反演结果，为航空热红外高光谱影像的发射率和温度反演提供了参考。

技术领域

本发明属于遥感影像信息提取技术领域，特别涉及一种基于大气廓线的时空分析融合与经验约束模型的航空热红外高光谱影像温度/发射率反演方法。

背景技术

热红外遥感影像包含了地表的温度和发射率两个重要物理量，相对于星载的热红外多光谱影像，航空热红外高光谱影像能够获得更加精细的地物波谱信息和空间信息，从而有利于从影像中提取更加准确的地表温度和发射率信息。然而，从航空热红外高光谱影像中提取温度发射率面临以下问题：(I)由于机载平台成像环境的复杂性和仪器自身的稳定性问题，航空热红外高光谱影像常常在某些波段存在严重的辐射定标误差、噪音干扰等问题；(II)大气的吸收和辐射对航空热红外高光谱影像有不可忽略的影响，在对影像进行物理参数反演时需要进行充分的大气校正处理；(III)对辐射影像进行反演时，每波段一个辐射值对应温度和发射率两个未知量，无法求得确定解，需要引入额外约束信息从而使提取温度和发射率信息成为可能。

目前对航空热红外高光谱影像进行温度和发射率反演主要包括大气校正和温度/发射率分率两个环节。其中大气校正主要包括基于大气模型和基于影像自身的两种方法，由于基于影像的方法无法获得大气的下行辐射参数，所以基于大气模型的方法较为常用，此类方法往往依赖于同步的探空大气廓线，而获得准确的探空数据成本较高且不易获得。另外，由于实际的航空热红外数据常常具有较大噪声，典型的基于物理平滑度约束的温度/发射率反演算法对噪声较敏感，容易导致算法产生较大的误差。

发明内容

本发明针对的是航空热红外傅里叶变换成像光谱仪影像，提出了一种基于大气廓线融合和经验约束模型的温度/发射率反演方法，具有以下三个显著特征：(I)基于数据定量分析进行了数据的优化处理，通过对数据各波段的辐射定标、噪音水平和大气强吸收线的分析，从而选择出最优波段数据，排除了存在问题的波段对反演过程的影响；(II) 基于大气数据的时空分析融合的方式获得了更好表征数据采集时大气状况的廓线信息，从而克服大气补偿过程对同步大气探空数据的严重依赖；(III)针对物理平滑度约束指标对数据噪声较敏感导致反演精度较低的问题，引入了经验约束模型，能够在数据噪声较高的航空数据上获得较为理想的结果。

本发明提供的基于大气廓线融合和经验约束模型的航空热红外高光谱影像温度/发射率反演方法，以Hyper-Cam航空热红外高光谱影像作为实验数据。实现步骤如下：

步骤1，对输入影像的进行定量分析与波段选择，本步骤进一步包括：

输入Hyper-Cam航空热红外高光谱影像，根据拍摄的机载黑体的辐射定标数据进行辐射定标精度、NESR噪声大小分析，然后通过MODTRAN模型模拟的大气透过率波谱对大气强吸收线位置定位和分析，根据以上三个方面的分析结果选择最佳的波段，剔除由于辐射定标、噪音等因素而受影响较大的波段。其操作步骤如下：

步骤1.1，计算影像各波段噪声量级大小。使用连续拍摄的机载辐射定标数据计算像元尺度的标准均方差，然后平均影像每个波段的均方差值，从而获得每个波段噪声量级，计算如下：

NESR＝STD(BB1,BB2,BB3,BB4…)

其中，NESR是像素尺度噪声等效光谱辐亮度，STD是标准均方差，BB1,BB2等表示不同时刻获得的黑体的辐亮度影像。