[发明专利]一种端到端的航空热红外高光谱影像温度与发射率反演方法

权利要求书

1.一种端到端的航空热红外高光谱影像温度与发射率反演方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，构建结合劈窗算法SW和温度/发射率分离算法TES的联合算法SW-TES，实现无需大气参数输入的地表温度与发射率反演；

步骤2，分析劈窗算法与温度/发射率算法特点，设定基于穷举法的波段选择原则；

步骤3，基于Hyper-Cam航空数据，建立一种无需大气数据输入的地表温度/发射率反演模型；

针对Hyper-Cam航空高光谱热红外影像数据的波段特征，根据波段选择原则用穷举法得到最佳波段组合，将最佳波段组合输入到SW-TES联合算法中进行温度与发射率的反演求解。

2.如权利要求1所述的一种端到端的航空热红外高光谱影像温度与发射率反演方法，其特征在于：温度/发射率分离算法中包括归一化比辐射率法(Normalized EmissivityMethod Model，NEM)、光谱比值法(the Ratio Model,RAT)和最大最小比辐射率差值法(Maximum-Minimum Relative Emissivity Difference,MMD)三个模块。

3.如权利要求1所述的一种端到端的航空热红外高光谱影像温度与发射率反演方法，其特征在于：所述步骤1的实现方式如下；

步骤1.1，借鉴SW方法，推导出获得准确地面亮温的计算过程，TIR遥感的一般辐射传输方程可以表述如下：

其中下标i是影像波段号，T_i和T_gi分别为波段i的亮度温度和地面亮度温度，B()代表普朗克函数，ε_i和T_s是地表发射率和地表温度，τ_i表示波段i的大气透过率，和分别为波段i的大气下行和上行辐射，当采用均值定理时可以表示为

其中T_ai为有效平均大气温度，将以上表达式带入本步骤第一个等式，可以得到以下等式

B(T_i)＝τ_iB(T_gi)+(1-τ_i)B(T_ai)

以上波段i的等式同样也适用于波段j：

B(T_j)＝τ_jB(T_gj)+(1-τ_j)B(T_aj)

其中下标j为影像波段号；

假设地面亮温、有效平均大气温度和波段i和j的亮温彼此接近，将以上带入表达式后的B(T_i)与B(T_j)表达式中的普朗克函数以一阶泰勒级数展开，可以得到以下式子：

T_i-T_ai＝τ_i(T_gi-T_ai)

T_j-T_aj＝τ_j(T_gj-T_aj)

同时，T_ai可以表示为T_aj的线性函数

T_ai＝mT_aj+n

其中m和n是与波段相关的常数，通过结合以上T_i-T_ai、T_j-T_aj和T_ai三个等式，消去T_ai和T_aj，T_gi可以类似劈窗算法地写成T_i和T_j的函数：

T_gi＝k+pT_i+q(T_i-T_j)+Δ

k、p和q是常数，如果i和j的波段组合至少满足不同大气和陆地表面的这些条件之一：(1)Δ接近于零，(2)Δ是T_i的线性函数，(3)Δ是线性的或(T_i-T_j)的二次函数；那么T_gi就可以像劈窗算法中一样直接从卫星测量中得到：

T_gi＝b₀+b₁T_i+b₂(T_i-T_j)+b₃(T_i-T_j)²

其中b₀、b₁、b₂、b₃是常数，而二次项b₃(T_i-T_j)²的引入进一步提高了T_gi的检索精度；

得到i波段的地表亮度温度T_gi后，即可根据下式求解离地辐射亮度值L_g，i

L_g，i＝B(T_gi)

其中B()代表普朗克函数；

步骤1.2，将原始温度/发射率分离算法扩展为多波段算法，根据步骤1.1得到的地表的辐射能量L_g,i，通过迭代运行发射率归一化模块NEM，尽可能消除大气下行辐射，初步估算目标表面温度；NEM模块首先计算影像辐亮度对应的亮度温度公式如下：

其中，T_i是i波段辐射亮度温度，λ_i为影像i波段的中心波长，L_g,i是离地辐亮度i波段的值，ε_i为i波段的初始发射率，c₁，c₂为辐射常数；

其次，根据步骤1.1中求取得到的波段影像辐射亮度温度，从每个像元所有波段的辐射亮度温度向量中选取各波段最大亮度温度，并利用最大亮度温度重新计算影像像元各波段发射率，公式如下：

T_NEM＝max(T_b)

其中，T_NEM为全波段最大亮温，T_b是所有波段的辐射亮度温度向量，B()为普朗克公式，L_g,i代表离地辐亮度i波段的值；

最后，使用新计算的发射率波谱ε_j更新计算离地辐射亮度值，公式如下：

L_g，i，n＝L_g，i-(1-ε_i)D_i

D_j是大气下行辐射在影像j波段的辐亮度，L_g,i,n是更新的离地辐亮度j波段的值；迭代步骤1.2中在此之上的所有步骤直到相邻两次离地辐亮度值L_g,i与L_g,i,n的差值小于设定阈值时迭代结束；通过以上迭代，尽可能的从离地辐亮度中除去大气下行辐射，获得较为真实的温度和发射率ε；

步骤1.3，计算NEM模块获得的初始发射率波谱的β波谱，也就是比值波谱RAT，β波谱的计算公式如下：

其中，为初始发射率波谱均值，i指的是影像波段号，N是影像的波段总数；

步骤1.4，通过上一步获得的发射率初始值和其对应的β波谱，对发射率的最小值与对应β波谱的MMD指数进行回归拟合获得对应的关系参数，从而建立发射率最小值与MMD之间的经验关系，其中MMD指数计算方式如下：

MMD＝max(β)-min(β)

然后，通过MMD指数关系拟合得到的经验关系模型如下式：

ε_min＝09885-0.7034MMD^0.8131

基于此拟合的经验关系模型，将β波谱还原成较为准确的地物真实发射率值，基于经验模型还原地物发射率的计算公式如下：

其中，ε_λ是最终确定的地表发射率波谱值；最后，需要迭代上述步骤1.2～1.4指定次数，直到得到温度和发射率满足精度设置阈值。