基于光譜靶標的光學遙感器光譜響應特性在軌評估方法研究

李 鑫， 張黎明*， 陳洪耀， 徐偉偉

1. 中國科學院安徽光學精密機械研究所， 安徽 合肥 230031

2. 中國科學院通用光學定標與表征技術重點實驗室， 安徽 合肥 230031

基于光譜靶標的光學遙感器光譜響應特性在軌評估方法研究

李 鑫1, 2， 張黎明1, 2*， 陳洪耀1, 2， 徐偉偉1, 2

1. 中國科學院安徽光學精密機械研究所， 安徽 合肥 230031

2. 中國科學院通用光學定標與表征技術重點實驗室， 安徽 合肥 230031

多光譜遙感技術在研究地表生物量、 氣候變遷和自然災害預報等方面有重要應用， 遙感器的光譜敏感度與遙感數(shù)據(jù)的定量化存在相關性。 遙感器在軌運行期間， 受空間輻射、 溫度劇變和化學分子污染或宇宙塵埃等因素的影響， 光學系統(tǒng)光譜敏感度產生退化， 導致測量值與真值出現(xiàn)偏差， 影響影像產品的精度。 在已有工作的基礎上， 提出了一種簡化的基于人工光譜檢測參照的光譜響應特性在軌評估方法， 通過建立光譜響應函數(shù)的退化模型， 結合光譜靶標反射率的測量結果與影像反演結果， 實現(xiàn)遙感器光譜響應特性的在軌評估。 經仿真實驗與在軌實驗驗證， 該方法可以有效實現(xiàn)對光譜響應函數(shù)波長漂移和帶寬縮放變化的檢測， 并有利于提高遙感器長時間序列數(shù)據(jù)產品精度和多種遙感器數(shù)據(jù)產品的綜合利用水平。

遙感； 光譜定標； 多光譜相機； 光譜響應函數(shù)； 光譜靶標

引 言

多光譜遙感是在可見光到熱紅外波段范圍內, 利用多光譜掃描系統(tǒng)通過不同的狹窄波段區(qū)接收地物的反射輻射， 獲得多個譜段影像的遙感技術。 通過對影像數(shù)據(jù)的定量化分析， 可實現(xiàn)污染物監(jiān)測、 植被營養(yǎng)狀態(tài)監(jiān)測、 森林火災預警等多方面的應用[1]。 多光譜遙感器對入射光譜輻射的響應具有選擇性， 光譜響應函數(shù)是表征多光譜遙感器對入射光譜輻射刺激響應特性重要物理量， 與遙感數(shù)據(jù)的定量化應用密切相關。

遙感器在軌運行期間， 某些光學元件受到化合物分子污染(如推進器羽流， 宇宙塵埃)、 環(huán)境溫度變化以及太陽或宇宙空間輻射影響時， 響應特性會產生退化， 并且該退化存在光譜特性， 最終導致成像系統(tǒng)光譜響應特性與發(fā)射前實驗室測量結果產生差異， 進而影響目標物理量真實性。 由于積累效應， 該偏差在長時間序列的觀測數(shù)據(jù)中會更加明顯， 這在MODIS的長時間序列歸一化植被指數(shù)產品中已經得到驗證。 人們在對MODIS C5植被指數(shù)數(shù)據(jù)產品進行定量分析時發(fā)現(xiàn)， Terra與Aqua的長時間序列歸一化植被指數(shù)(NDVI)測量值存在較大偏差， Xiong認為Terra遙感器漫反射板的退化導致了該差異， 并基于統(tǒng)計方法建立了退化模型對該序列數(shù)據(jù)進行校正。 但該結論目前無法得到數(shù)據(jù)證明， 從以往的經驗來看， 依然存在光學元件光譜響應特性退化不一致而形成數(shù)據(jù)差異的可能性。 Horan等通過對ERTS-1星載MSS(multispectral scanner)定標數(shù)據(jù)的分析指出， 導致定標數(shù)據(jù)退化的主要原因是鏡頭受到了某些碳氫化合物的污染[2]。 Vermote等以云和沙漠作為檢測參照， 對AVHRR/NOAA-9， 11進行絕對輻射定標， 并將定標結果應用了氣溶膠的觀測， 比較發(fā)現(xiàn)兩者存在較大的差異性， 通過對相關數(shù)據(jù)的分析得出結論， 第一通道的光譜響應函數(shù)有效中心波長由于空間環(huán)境的影響紅移了17 nm[3]。 Lei等[4]發(fā)現(xiàn)， SNPP VIIRS旋轉望遠鏡四個反射鏡在太陽紫外光的照射下會產生暗化， 進而導致整個光學系統(tǒng)光譜響應函數(shù)產生退化， 這是由于在制作過程中摻入三氧化鎢而造成的。 由以上資料可以看出， 雖然衛(wèi)星遙感器均帶有嚴格的保護裝置， 由于生產工藝或空間環(huán)境的影響， 光譜響應函數(shù)的退化依然無法完全避免。

輻射定標雖然可以校正遙感器輻射特性的畸變， 但對于響應函數(shù)形狀模式變化而導致的反演結果偏差卻無能為力， 這是因為輻射定標系數(shù)是光譜響應函數(shù)積分的結果， 對于函數(shù)形狀模式的變化不敏感。 實驗室測量光譜響應函數(shù)的方法有單色儀掃描方法或基于標準色卡的反演算法[5-7]， 這些方法雖然精度很高但由于測量設備復雜或重量限制， 目前仍然不能應用于星上檢測。 目前典型的可實現(xiàn)星上光譜定標的星上定標器就是Terra和Aqua搭配的MODIS[8]， 它通過光譜定標組件來實現(xiàn)光譜定標， 但由于該定標器結構較復雜， 無法應對所有遙感器均配置這樣的定標系統(tǒng)， 而且實際運行的結果表明星上定標器也會時間產生退化， 長期的高精度定標需求難以得到滿足。

借鑒在軌輻射定標和現(xiàn)有的退化特性評估方法， 使用人工光譜檢測參照， 實現(xiàn)了在軌檢測遙感器光譜響應函數(shù)的退化特性， 通過對退化過程進行參數(shù)化建模， 并以光譜反射率呈非線性變化的光譜靶標為檢測參照， 實現(xiàn)對相機光譜響應函數(shù)帶寬與中心波長退化狀況的定量化檢測， 該方法適用于各種高空間分辨率的多光譜遙感器， 并對于進一步提高我國輻射定標精度和長時間序列遙感數(shù)據(jù)產品的前后一致性有重要意義。

1 退化特性檢測算法

1.1 地面目標的等效反射率反演

灰階靶標是一組光譜反射率近似為常數(shù)的人工靶標， 而且組內靶標間的反射率呈等比例變化， 在實際定標應用中， 可用于消除成像路徑大氣程輻射的影響。 結合遙感器的成像方程， 利用經驗線性法[9]， 可消除程輻射和暗電流的影響， 同時擬合直線的斜率即為反射率定標系數(shù)。 一景遙感影像的覆蓋范圍與大氣作用范圍比起來是比較小的， 而且成像時間也在秒級范圍內， 因此可認為影像中目標上空大氣為平面平行大氣， 具有相同的光學特性。 可以將反射率定標系數(shù)應用于遙感影像其他區(qū)域， 來得到其他目標的反演反射率。 上述反射率反演流程如圖1所示。

Fig.1 Flow of empirical linear method based on scale targets

1.2 退化模型的建立和在軌檢測算法

多光譜遙感器的成像過程可以下面的形式描述

(1)

其中DNtarget為目標的響應值，Eground(λ)為到達地面的光源光譜輻照度，Rtarget(λ,θs,φs,θv,φv)為地面目標雙向反射分布函數(shù)，T(λ)為遙感器觀測目標路徑上的大氣透過率，DNa, a-g為觀測路徑上大氣程輻射與地氣耦合輻射形成的響應值，DN0為遙感器暗電流響應值。

以灰階靶標為檢測參照， 利用經驗線性法得到的目標反演反射率可以表示為

(2)

(3)

(4)

其中a表示函數(shù)周期的縮放， 即有效響應波段范圍的變化情況， 01則表示響應波段收窄。b表征了響應函數(shù)有效中心波長或響應度重心的變化情況，b<0表示中心波長或響應度權重模式向長波方向偏移，b>0表示中心波長或響應度權重模式向短波方向偏移。 我們將遙感器響應函數(shù)退化評估過程轉化為計算參數(shù)a和b的過程。

選擇合適的檢測參照， 通過比較退化前后的檢測參照等效反射率， 利用最小二乘法即可求解得到參數(shù)a和b, 即實現(xiàn)對退化狀況的定量化評估， 目標函數(shù)可以表示為

(5)

2 仿真模擬實驗驗證

MODIS是當前世界上新一代“圖譜合一”的光學遙感儀器， 其可見近紅外波段光譜響應函數(shù)呈現(xiàn)不同的特點， 為符合一般性， 本節(jié)將以該相機在可見近紅外波段的光譜響應函數(shù)作為模擬遙感器來驗證本文第二節(jié)所述算法的有效性。

由第一節(jié)可知， 光譜響應函數(shù)退化目標監(jiān)測精度有重要影響， 為進一步量化驗證該結論， 由SPLIB地物波譜數(shù)據(jù)庫中選擇了多種遙感應用中典型地物， 包括青草、 干草、 土壤、 水體、 水泥地、 樹木等， 以此作為檢測對象， 并利用模擬遙感器按式(1)模擬成像過程， 通過比較退化前后反演反射率的差異來對退化影響進行評估。 模擬仿真實驗中所使用的多光譜相機光譜響應函數(shù)和選擇的檢測對象光譜反射率曲線如圖2所示。

Fig.2 Response functions of MODIS (a) andreflectance of typical targets (b)

由表1可以看出， 模擬遙感器光譜響應函數(shù)的退化， 對典型地物等效反射率的計算將產生影響， 由于該偏差是由于光譜響應函數(shù)曲線變化而形成的， 無法使用輻射定標進行校正， 當將退化數(shù)據(jù)應用于地物識別或生物量計算時會產生較大的誤差， 甚至得到錯誤的結論。 因此需要定期對多光譜遙感器的退化情況進行評估， 及時對影像數(shù)據(jù)進行校正。

Table 1 Deviation of calculated object reflectance

在對退化效應進行評估的過程中， 需要使用光譜靶標， 現(xiàn)有的光譜靶標樣品經檢測， 在遙感器觀測角度范圍內具有良好的朗伯性， 實驗過程中使用美國ASD公司生產的FieldSpec4地物光譜輻射計測量檢測參照的光譜反射率曲線， 并利用標準白板的BRDF數(shù)據(jù)將測量值修正到觀測方向上， 結果如圖3所示。

Fig.3 The reflectance curves of spectral target samples

Table 2 Statistical analysis of the degradation

由表1可以看出， 除第三通道外， 其他通道均得到了較小的檢測偏差。 由于第三通道的帶寬較寬， 因此對中心波長的變化不敏感， 但該精度已能滿足實際應用的精度要求。 所以方法可有效實現(xiàn)對遙感器退化效應的檢測。

在實際應用中， 由于人力、 物力和實驗場地等限制， 可布設的光譜靶標的數(shù)量不能太多， 因此需要利用模擬計算的方琺， 并結合檢測對象的響應函數(shù)特點， 從現(xiàn)有的多個靶標樣品中選擇出少量的樣品制作成大面積檢測參照來進行在軌檢驗。 通過仿真計算， 并考慮到場地、 運輸和其他定標需要， 選擇了四種光譜靶標， 以此為樣品制作了大面積光譜檢測參照。

3 外場實驗驗證

3.1 光譜靶標與在軌試驗

為滿足外場檢測試驗的需要， 我們還制作了灰階靶標， 結合上文提到的選擇的光譜靶標， 共有五類六種大面積人工光譜檢測參照， 考慮到像元間的混合效應和遙感器的空間分辨率， 每塊光譜靶標的尺寸設置應至少包含8×8個像素。 由于使用了光學特性良好的基底材料和防水涂料， 所有人工靶標均具有良好的光學特性與理化特性， 可實現(xiàn)移動性在軌檢測。 2012年9月， 安光所實驗人員于黑龍江肇慶進行了對資源衛(wèi)星多光譜相機在軌實驗檢測。

Fig.4 Deployed spectral Targets

Fig.5 The image and spectral reflectance of spectral targets

實驗當天， 使用全自動太陽光度計CE318實現(xiàn)對太陽直射輻射的全天測量， 利用該數(shù)據(jù)， 使用Langley法可求得太陽入射路徑上的大氣光學厚度, 衛(wèi)星影像所占區(qū)域較小， 因此可認為一景中的大氣為平面平行大氣。 使用自動氣象站實時測量當天的大氣溫度、 濕度、 氣壓等的氣象數(shù)據(jù)， 可作為輻射傳輸計算中的輸入?yún)?shù)， 提高定標精度， 測量結果如表3所示。 根據(jù)要求， 在衛(wèi)星過頂前后1 h內， 利用美國ASD公司生產的Field Spec4野外光譜輻射計和標準漫反射板， 對所有檢測參照和周圍地物進行多點測量， 并對測量值進行統(tǒng)計平均， 減少了隨機誤差， 獲取了檢測參照的實際光譜反射率。 在數(shù)據(jù)處理過程中， 利用標準漫反射板的雙向反射分布函數(shù)將光譜反射率修正到遙感器的觀測方向上， 降低檢測結果的不確定度， 最終得到的目標光譜反射率曲線如圖5所示。

Table 3 The data measured by weather station

實驗數(shù)據(jù)處理過程中， 一方面， 結合測得的氣象數(shù)據(jù)和大氣光學厚度數(shù)據(jù)， 利用輻射傳輸軟件進行輻射傳輸計算， 可以得到地面光譜輻照度、 觀測路徑的大氣透過率等， 結合測量的光譜靶標反射率和多光譜遙感器的光譜響應函數(shù)， 可得到光譜靶標的計算等效反射率。 另一方面， 利用灰階靶標可去除影像中大氣程輻射與暗電流形成的響應值， 并得到反射率定標系數(shù)， 反演得到檢測參照的反演反射率， 通過比較這兩種反射率來實現(xiàn)遙感器退化特性的評估。

3.2 實驗數(shù)據(jù)處理與結論

通過對遙感影像的初步分析， 發(fā)現(xiàn)光譜靶標在第三、 第四通道存在非線性響應， 為減少不確定度來源， 提高檢測精度， 將只對前兩個通道的退化情況進行評估。 利用1.1節(jié)所述的經驗線性法反演得到光譜靶標前兩個通道的多光譜反射率如表4所示。

Table 4 The inverted reflectance of tarps

衛(wèi)星發(fā)射前， 在實驗室利用單色儀測量了多光譜相機的光譜響應函數(shù)， 如圖6所示。

Fig.6 The diagram of measuring the spectral sensitivity of multispectral sensor

其中1為寬光譜光源， 2為前置光學系統(tǒng)， 3為單色儀， 4為平行光管， 5為標準光譜輻射計， 7為轉臺， 6為待定標多光譜相機。 在測量過程中， 以標準光譜輻射計作為傳遞標準， 利用單色儀進行光譜掃描， 最后通過插值得到相機各通道的光譜響應函數(shù)。 結合輻射傳輸計算的結果， 利用式(2)， 計算得到的光譜靶標等效反射率如表5所示。

Table 5 The reflectance of spectral targets

通過比較表4和表5可以發(fā)現(xiàn)， 第一、 二通道的最大反射率偏差均大于0.05， 明顯大于噪聲引起的誤差， 也大于其他不確定源所帶來的偏差， 因此該偏差只能來自于光譜響應函數(shù)的退化。

利用基于光譜靶標的在軌退化評估算法對兩個通道的退化情況進行定量化評估， 最終得到的帶寬與中心波長退化系數(shù)如表6所示。

Table 6 The degradation coefficients of

由表6可以看出， 通道1與通道2的響應函數(shù)均存在一定的紅移， 但均比較小， 帶寬也存在一定的放大， 這應該是發(fā)射振動與溫度變化綜合作用的結果。

利用求解得到的退化因子， 結合式(2)—式(4), 再一次計算各個檢測參照的等效反射率， 計算其與灰階靶標反演結果的相關系數(shù)， 如圖7所示。

由圖7可以看出， 退化評估計算前， 第一、 二通道反演反射率與利用式(2)得到的等效反射率的相關系數(shù)分別為0.979, 0.995， 利用求解的退化因子修正后， 相關度分別達到: 0.990, 0.999， 說明兩通道得到的退化因子可以表征響應函數(shù)的實際退化情況。 為進一步驗證檢測結果， 選擇靶標附近的其他參照目標， 如干草、 靶標附近的玉米田、 水泥公路等， 利用上述過程分別計算反演反射率和等效反射率， 退化評估前兩通道最大相對偏差分別為: 0.130， 0.146， 利用退化因子重新計算后分別為: 0.054， 0.108， 兩者均得到較大改善， 以上結果均說明本方法得到的退化因子是有效的。

4 分析與討論

實驗計算得到的退化因子均比較小， 這是因為檢測對象在軌運行時間還不長， 所以光學系統(tǒng)的退化也比較小。

Fig.7 The relationship between calculated and inverted reflectance

當光學遙感器在軌運行時間比較長時， 受宇宙輻射、 元件老化、 溫度變化等因素的影響， 其中心波長與帶寬退化效應會比較大， 造成目標檢測結果出現(xiàn)較大的偏差。 因此需要定期使用光譜靶標對探測器的退化狀況進行評估， 以便及時對影像數(shù)據(jù)進行校正， 得到準確可靠的產品。

本方法主要依賴于光譜靶標的反射率在待檢測波段范圍內呈非線性變化特性， 因此當響應函數(shù)發(fā)生變化時， 其反演反射率會發(fā)生較大變化。 通過對多個多光譜相機的響應函數(shù)進行統(tǒng)計分析， 發(fā)現(xiàn)其遙感探測波段基本一致， 因此本方法也適用于其他探測器的在軌退化效應評估， 只是人工光譜靶標的面積需要改變， 以適應待評估探測器的空間分辨率。

本次驗證實驗是首次將光譜靶標作為檢測參照應用于在軌退化特性評估， 因此得到的只是初步的檢測結果， 從擬合結果來看， 第二通道擬合得到的漂移量相對較大， 說明該通道響應函數(shù)可能存在權重模式的變化， 其綜合作用結果是使擬合漂移量變大， 要想得到進一步詳細精確的結果， 還需要參考其他的響應函數(shù)模型對現(xiàn)有模型進行優(yōu)化， 并定期進行在軌檢測， 利用長時間序列的數(shù)據(jù)產品進行綜合驗證， 這將是下一步的工作。

提出的基于人工光譜靶標的遙感器光譜響應特性在軌評估方法適用于各種高空間分辨率的多光譜遙感器， 在提高輻射定標精度以及實現(xiàn)數(shù)據(jù)產品一致性校正等方面有重要意義。

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*Corresponding author

On-Orbit Multispectral Sensor Characterization Based on Spectral Tarps

LI Xin1, 2， ZHANG Li-ming1, 2*， CHEN Hong-yao1, 2， XU Wei-wei1, 2

1. Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China

2. Key Laboratory of Optical Calibration and Characterization, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China

The multispectral remote sensing technology has been a primary means in the research of biomass monitoring, climate change, disaster prediction and etc. The spectral sensitivity is essential in the quantitative analysis of remote sensing data. When the sensor is running in the space, it will be influenced by cosmic radiation，severe change of temperature, chemical molecular contamination, cosmic dust and etc. As a result，the spectral sensitivity will degrade by time, which has great implication on the accuracy and consistency of the physical measurements. This paper presents a characterization method of the degradation based on man-made spectral targets. Firstly, a degradation model is established in the paper. Then, combined with equivalent reflectance of spectral targets measured and inverted from image, the degradation characterization can be achieved. The simulation and on orbit experiment results showed that, using the proposed method, the change of center wavelength and band width can be monotored. The method proposed in the paper has great significance for improving the accuracy of long time series remote sensing data product and comprehensive utilization level of multi sensor data products.

Remote sensing; Spectral calibration; Multispectral camera; Response sensitivity; Spectral targets

Dec. 10, 2013; accepted May 20, 2014)

2013-12-10，

2014-05-20

國家(863)計劃項目(2012AA12A302-2), 安徽省自然科學基金項目(12080805Qd74)資助

李 鑫， 1983年生， 中國科學院安徽光學精密機械研究所博士研究生 e-mail: lixin123@mail.ustc.edu.cn *通訊聯(lián)系人 e-mail: lmzhang@aiofm.ac.cn

TP79; O433.4

A

10.3964/j.issn.1000-0593(2016)03-0811-06