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1、中国科学D辑:地球科学2007年第37卷第12期:1653~1659《中国科学》杂志社http://www.scichina.comSCIENCEINCHINAPRESS高光谱遥感数据的改正暗目标大气校正方法研究①②*③①①①①①赵祥梁顺林刘素红王锦地秦军厉青李小文(①北京师范大学地理学与遥感科学学院,遥感科学国家重点实验室,环境遥感与数字城市北京市重点实验室,北京100875;②中国资源卫星应用中心北京100073;③DepartmentofGeography,2181LefrakHall,UniversityofMaryland,CollegePark,MD20742,USA)摘要高光谱遥
2、感数据常用的大气校正方法均侧重于去除水汽及其他吸收气体的影响,主要研究了从高光谱影像同时去除气溶胶与水汽影响的方法.由于高光谱遥感数据波段众多,常规暗目标方法一直难以适用于高光谱遥感数据的大气校正.通过选取小麦作为新的暗目标对象,着重讨论了使用多波段线性回归与插值的方法对常规暗目标方法进行改正使之充分利用高光谱的众多波段特性,从而把改进的暗目标方法扩展应用于高光谱遥感数据的大气校正.为了同时去除大气中水汽的影响,大气校正全过程采用了循环迭代的算法.以山东济宁地区EO-1卫星搭载的Hyperion高光谱数据为应用实例,通过使用MODTRAN建立的查找表直接从影像估算出气溶胶与水汽含量,实现了对该
3、数据的大气校正.大气校正的结果表明,改正暗目标大气校正算法可以有效地对高光谱遥感数据进行大气校正.关键词改正暗目标高光谱大气校正遥感Hyperion大气校正是高光谱遥感数据地表参数定量反演CorrectionforHyperspectralData)取代.这些模型虽的一个必备环节.在卫星遥感成像过程中,大气的分然可以对水汽及其它吸收气体进行高精度地估算,子、气溶胶的散射以及臭氧、水汽等气体的吸收[1]均[5]但是却假设整景影像气溶胶水平均一.为了能从高[2]可以削弱传感器接收到的信号,其中以气溶胶、水光谱影像直接获得气溶胶与水汽含量,Liang等[6~8]将[3]汽的影响最为严重,因此,设法去
4、除气溶胶与水汽不受区域或季节限制的聚类匹配方法进行扩展使之的影响成为高光谱遥感数据大气校正的一个主要研适用于高光谱数据的大气校正,但是这种方法需要究内容.设定清洁区的气溶胶含量.为此,本文的主要目标是随着高光谱影像应用的普及,对高光谱影像进对常规暗目标方法进行改正使之适用于高光谱数据,行大气校正已成为遥感研究的热点之一.由于气溶可以定量地从高光谱影像同时估算出气溶胶与水汽胶与水汽含量空间分布不均一,比较实用的方法应含量,最终实现对高光谱影像的大气校正.是直接从影像获取气溶胶与水汽含量.ATREM模型(ATmosphereREMovalprogram,ATREM)较早用于高1数据与方法[4]光谱
5、数据大气校正,当大气辐射传输模型产生新的1.1研究区与数据研究成果后,ATREM已逐步被高精度的高光谱数据大气校正模型HATCH[5](High-accuracyAtmospheric本文进行大气订正实验的研究区地强化处山东收稿日期:2006-11-21;接受日期:2007-07-27国家重点基础研究发展计划(编号:2007CB714403)、国家自然科学基金(批准号:40571107,40771150)和高新研究与发展项目(批推号:2005AA133-011-3)资助*E-mail:zhaoxianghappy@gmail.com1654中国科学D辑地球科学第37卷省兖州市,位于北纬35°1
6、0′~35°40′、东经116°30′~116°59′之间,该区地势平坦,大面积成片地种植冬小麦.研究使用的高光谱数据为美国NASA新千年计划的第一颗卫星EO-1上搭载的Hyperion高光谱数据.Hyperion传感器是第一台星载高光谱图谱测量仪,该高光谱数据共有242谱段,光谱范围为400~2500nm,[9]光谱分辨率达到10nm,地面分辨率为30m.本研究采用的是2005年5月7日过境的一级产品,幅宽7.7km,长42km,太阳天顶角28°,太阳方位角127°.在卫星过境时,同步进行了地面小麦波谱测量,并用太阳光度计测量了大气气溶胶光学厚度及大气柱水汽含量.同步实验选了5个5km×5k
7、m大的样区,为了能准确地从图像上找到对应的纯净像元,每个大样区内选取一个大小约为500m×500m小麦地,选择不同的5个样点进行地面波谱测量.1.2大气校正流程与算法已有的一些研究表明迭代的方法进行大气订正图1大气校正流程[10~12]可以使结果更加可靠,因此,本文将采用迭代的方法对Hyperion数据进行大气校正.大气校正前,首表观辐亮度及表观反射率.Hyperion共有242个波段,先基于大气
