GF-1衛(wèi)星WFV影像間勻色方法

韓 杰，謝 勇

1. 許昌學(xué)院城鄉(xiāng)規(guī)劃與園林學(xué)院，河南 許昌 461000； 2. 南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院，江蘇 南京 210044

GF-1衛(wèi)星WFV影像間勻色方法

韓 杰1，謝 勇2

1. 許昌學(xué)院城鄉(xiāng)規(guī)劃與園林學(xué)院，河南 許昌 461000； 2. 南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院，江蘇 南京 210044

影像勻色方法是決定拼接后影像能否進(jìn)一步用于遙感定量化應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)之一。本文針對(duì)我國(guó)高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)的首發(fā)星——GF-1衛(wèi)星寬覆蓋WFV傳感器4相機(jī)拼接成像特點(diǎn)，提出了一種基于交叉輻射定標(biāo)的影像間勻色方法。該方法首先利用傳統(tǒng)的交叉定標(biāo)方法獲取某一臺(tái)WFV相機(jī)在軌絕對(duì)輻射定標(biāo)系數(shù)，然后采用統(tǒng)計(jì)分析和仿真模擬方法建立了相鄰相機(jī)影像間DN值、表觀輻亮度的相關(guān)模型，在完成相機(jī)間絕對(duì)輻射性能傳遞的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了影像間勻色處理。試驗(yàn)結(jié)果表明利用本文獲取的交叉輻射定標(biāo)系數(shù)能夠有效地消除相鄰相機(jī)影像重疊區(qū)域輻射不一致性的問題，實(shí)現(xiàn)WFV影像間勻色。該勻色方法可為其他類似衛(wèi)星傳感器影像間勻色提供參考依據(jù)。

影像間勻色；交叉輻射定標(biāo)；GF-1衛(wèi)星；WFV傳感器；MODIS

2013年4月26日，我國(guó)高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)的首發(fā)星——GF-1衛(wèi)星于酒泉衛(wèi)星發(fā)射中心成功發(fā)射，該衛(wèi)星搭載的寬幅蓋WFV傳感器采用4臺(tái)相機(jī)拼接成像技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了幅寬優(yōu)于800 km的研制總目標(biāo)[1-2]。由于WFV傳感器具備高分辨率、大視場(chǎng)的優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)為國(guó)土資源、農(nóng)業(yè)、環(huán)保、減災(zāi)等眾多科研領(lǐng)域和部門提供了高精度、寬范圍的空間觀測(cè)數(shù)據(jù)。但是由于4臺(tái)相機(jī)(WFV1、WFV2、WFV3、WFV4)的設(shè)計(jì)參數(shù)不盡相同，導(dǎo)致了同一軌道內(nèi)4幅影像重疊區(qū)域出現(xiàn)了較為明顯的色差，因此若要進(jìn)一步拓寬GF-1衛(wèi)星WFV影像的應(yīng)用領(lǐng)域，提高國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用水平，需要對(duì)同軌4相機(jī)影像進(jìn)行勻色處理。

在影像間勻色方法研究方面，學(xué)者們已經(jīng)建立了多種算法，例如小波變換法[3]、強(qiáng)制改正方法[4]、色調(diào)平衡法[5]、色度空間變換法[6]、Wallis濾波法[7]、對(duì)比度平滑法[8]、梯度場(chǎng)法[9]、直方圖配準(zhǔn)法[10]、反差一致性保持法[11]、聯(lián)合概率密度脊法[12]等。但是上述勻色方法大多基于數(shù)字圖像處理理論，在影像空間域或頻率域中調(diào)整原始影像重疊區(qū)、接邊區(qū)或整幅影像的灰度信息后，使得影像間灰度信息平滑過渡，進(jìn)而完成影像間勻色處理。然而通過此過程消除影像間色差后，不僅破壞了影像原始灰度信息，同時(shí)也會(huì)使得用戶無法準(zhǔn)確區(qū)分各相機(jī)影像邊界位置，導(dǎo)致研究人員不能利用各相機(jī)定標(biāo)系數(shù)對(duì)其進(jìn)行輻射校正，進(jìn)而無法有效利用勻色后影像開展后續(xù)的定量遙感專題產(chǎn)品生產(chǎn)。

因此，從GF-1衛(wèi)星寬覆蓋WFV傳感器影像勻色過程中遇到的實(shí)際問題出發(fā)，鑒于相鄰相機(jī)重疊區(qū)域影像表觀輻亮度信息相似，本文擬采用各相機(jī)定標(biāo)系數(shù)將原始DN值數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成具有輻射物理意義的表觀輻亮度信息，從而完成影像間勻色處理[13]。但是由于官方采用反射率基法獲取各相機(jī)影像定標(biāo)系數(shù)的過程是相互獨(dú)立的，這將無法保證WFV影像重疊區(qū)域具有較好的輻射一致性[14]。針對(duì)該問題，本文提出了一種基于交叉輻射定標(biāo)的GF-1衛(wèi)星WFV影像間勻色方法，詳細(xì)設(shè)計(jì)了基于交叉輻射定標(biāo)的影像間勻色流程。在此基礎(chǔ)上，利用一組WFV影像進(jìn)行拼接勻色試驗(yàn)，驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。

1 GF-1衛(wèi)星WFV傳感器

GF-1衛(wèi)星WFV傳感器是由4臺(tái)垂軌安置的WFV多光譜相機(jī)拼接成像的，相鄰WFV相機(jī)主光軸間隔16°，如圖1所示。每臺(tái)WFV相機(jī)都能夠獲取4波段多光譜衛(wèi)星遙感影像(0.45—0.52 μm藍(lán)波段、0.52—0.59 μm綠波段、0.63—0.69 μm紅波段和0.77—0.89 μm近紅外波段)，其星下點(diǎn)空間分辨率為16 m。4臺(tái)相機(jī)拼接后的幅寬能夠優(yōu)于800 km，在不側(cè)擺的情況下，其重訪周期為4 d。具體參數(shù)參見中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心官網(wǎng)(http:∥www.cresda.com)。

圖1 WFV傳感器成像示意圖Fig.1 WFV instrument configuration

2 基于交叉輻射定標(biāo)的影像間勻色基本原理

基于本文提出的影像間勻色思想，需要將原始影像DN值信息轉(zhuǎn)換為表觀輻亮度，進(jìn)而完成拼接后影像勻色處理，在此過程中需要獲取各相機(jī)在軌絕對(duì)輻射定標(biāo)系數(shù)。本文獲取定標(biāo)系數(shù)的過程主要分為互交叉輻射定標(biāo)和自交叉輻射定標(biāo)兩個(gè)過程。首先采用目前最為常用的交叉定標(biāo)方法，以輻射性能較高的MODIS影像為參考，將敦煌輻射校正場(chǎng)作為傳遞平臺(tái)，獲取某一臺(tái)WFV相機(jī)絕對(duì)輻射定標(biāo)系數(shù)，由于該過程是跨平臺(tái)的輻射性能傳遞，因此也可稱為互交叉定標(biāo)[15]。然后采用統(tǒng)計(jì)分析和仿真模擬的方法建立相鄰相機(jī)影像間的DN值、表觀輻亮度相關(guān)模型，完成WFV傳感器內(nèi)部不同相機(jī)間的交叉輻射定標(biāo)，獲取其他3個(gè)相機(jī)的絕對(duì)輻射定標(biāo)系數(shù)。由于該過程是在同一平臺(tái)、同一傳感器內(nèi)部不同相機(jī)間開展的交叉定標(biāo)，因此也可稱為自交叉定標(biāo)。最后利用上述定標(biāo)系數(shù)進(jìn)行輻射校正，實(shí)現(xiàn)影像間勻色。

2.1 互交叉輻射定標(biāo)

2.1.1 準(zhǔn)同步影像對(duì)收集

在開展在軌交叉輻射定標(biāo)之前，需要收集同步或準(zhǔn)同步的影像對(duì)數(shù)據(jù)。采用軌道交叉預(yù)測(cè)算法，得到同一天內(nèi)在敦煌輻射校正場(chǎng)上空過境的MODIS和WFV影像，然后利用數(shù)據(jù)篩選限制條件獲取有效的影像對(duì)。其中數(shù)據(jù)篩選條件主要包括：①M(fèi)ODIS與WFV影像在敦煌輻射校正場(chǎng)的過境時(shí)間差小于1 h，在此期間可以認(rèn)為大氣與地表?xiàng)l件沒有發(fā)生明顯變化[15]；②衛(wèi)星過境時(shí)，試驗(yàn)區(qū)上方不能有云的遮擋，否則無法獲取場(chǎng)地的光譜信息[16]；③WFV影像應(yīng)該覆蓋敦煌輻射校正場(chǎng)中心附近的區(qū)域，以保證能夠提取光譜均一的區(qū)域，即該區(qū)域影像標(biāo)準(zhǔn)偏差與平均值的比值小于2%[17]；④敦煌輻射校正場(chǎng)不應(yīng)該位于MODIS影像左右邊緣處，因?yàn)镸ODIS的“雙眼皮”效應(yīng)會(huì)影響輻射信息的提取[18]。為提高定標(biāo)精度，本文采用有效影像對(duì)數(shù)最多的相機(jī)影像開展在軌交叉輻射定標(biāo)[19]。

通過上述限制條件篩選后，最終得到了自衛(wèi)星發(fā)射后一年左右時(shí)間內(nèi)敦煌輻射校正場(chǎng)地區(qū)影像對(duì)數(shù)據(jù)，其中WFV4有7對(duì)、WFV2有3對(duì)、WFV1有4對(duì)，而WFV3沒有有效影像對(duì)。因此本文采用WFV4影像開展在軌互交叉輻射定標(biāo)。有效影像對(duì)的具體信息如表1所示。

表1 WFV4與MODIS有效影像對(duì)信息Tab.1 Information of valid WFV4 and MODIS imageries

2.1.2 WFV4相機(jī)在軌輻射性能穩(wěn)定性評(píng)價(jià)

在利用MODIS對(duì)WFV4相機(jī)進(jìn)行交叉定標(biāo)前，需要對(duì)該相機(jī)的在軌輻射性能穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)價(jià)。如果與MODIS影像相比，該相機(jī)具有較高的輻射穩(wěn)定性，那么定標(biāo)系數(shù)在一定時(shí)間段內(nèi)是相對(duì)穩(wěn)定的，在此情況下可以采用基于單一均勻區(qū)域、不同時(shí)相的時(shí)間序列多點(diǎn)法進(jìn)行互交叉定標(biāo)[19]。

評(píng)價(jià)方法是在MODIS影像(GSD 500 m)敦煌輻射校正場(chǎng)中心區(qū)域選取一個(gè)5×5像素窗口，再獲取對(duì)應(yīng)的WFV4影像(GSD 16 m)上相同區(qū)域156×156像素窗口，分別統(tǒng)計(jì)兩個(gè)窗口的DN值均值，然后對(duì)所有均值進(jìn)行歸一化處理，即WFV4和MODIS不同時(shí)間的均值均除以該載荷第一幅有效影像對(duì)對(duì)應(yīng)的均值。由圖2可以看出，通過比較不同時(shí)期的MODIS與WFV4影像歸一化均值的變化幅度，可以發(fā)現(xiàn)WFV4相機(jī)各個(gè)波段的變化趨勢(shì)與MODIS對(duì)應(yīng)波段的變化趨勢(shì)一致。統(tǒng)計(jì)后發(fā)現(xiàn)各波段差異的均值均在3%以內(nèi)，其中第1波段為2.7%，第2波段為1.7%，第3波段為0.6%，第4波段為0.7%，這能證明GF-1衛(wèi)星WFV4相機(jī)具有較好的輻射穩(wěn)定性。

2.1.3 WFV4相機(jī)在軌互交叉輻射定標(biāo)

在進(jìn)行互交叉定標(biāo)過程中，存在一些影響定標(biāo)精度的因素，如幾何配準(zhǔn)誤差、大氣環(huán)境、光譜響應(yīng)差異、地表光譜特征以及雙向反射率效應(yīng)等[20]。針對(duì)這些影響因素，本文采用了一系列措施對(duì)其進(jìn)行限制和優(yōu)化。例如，利用具有光譜特征非常均一的敦煌輻射校正場(chǎng)作為傳遞平臺(tái)，降低幾何配準(zhǔn)誤差的影響[17]；利用過境時(shí)間差異小于1 h的影像對(duì)進(jìn)行交叉定標(biāo)處理，減少大氣變化的影響，并采用過境時(shí)刻或月平均的MODIS氣溶膠產(chǎn)品輸入模型，提高定標(biāo)精度[15]；采用光譜波段校正因子補(bǔ)償傳感器光譜響應(yīng)函數(shù)差異[21]；利用歷史觀測(cè)光譜數(shù)據(jù)替代準(zhǔn)同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，同時(shí)利用歷史觀測(cè)的BRDF數(shù)據(jù)來修訂地表雙向反射特性影響[22]。

通過上述一系列優(yōu)化措施，獲取MODIS表觀輻亮度和相同區(qū)域的WFV4影像DN值信息，進(jìn)而利用式(1)計(jì)算WFV4在軌輻射定標(biāo)系數(shù)，(互交叉定標(biāo)系數(shù)擬合結(jié)果如圖3所示)

(1)

圖2 WFV4和MODIS影像各波段輻射穩(wěn)定性Fig.2 Radiometric stability of WFV4 and MODIS imageries for each band

圖3 WFV4相機(jī)各波段互交叉定標(biāo)系數(shù)擬合結(jié)果Fig.3 Fitting results of cross-calibration coefficients of each band for WFV4

為了驗(yàn)證互交叉定標(biāo)結(jié)果精度，本文獲取了9景不同時(shí)相的其他區(qū)域的WFV4和MODIS有效影像對(duì)，在影像對(duì)中挑選了129個(gè)感興趣區(qū)域(regionofinterest，ROI)作為檢驗(yàn)點(diǎn)，覆蓋類型包括草地、水體、鹽堿地、裸土、農(nóng)田等。利用本文互交叉定標(biāo)結(jié)果計(jì)算檢驗(yàn)點(diǎn)處的表觀輻亮度，與相應(yīng)MODIS影像表觀輻亮度進(jìn)行比較，利用式(2)獲取相對(duì)誤差公式

RE=ABS(LWFV4-LMODIS)/LMODIS×100%

(2)

式中，RE 代表相對(duì)誤差；LWFV4代表利用本文交叉定標(biāo)結(jié)果計(jì)算得到的WFV4表觀輻亮度；LMODIS為MODIS表觀輻亮度；ABS( ) 為絕對(duì)值函數(shù)。

從表2中可以看出，在不考慮水體的情況下，各波段定標(biāo)精度均優(yōu)于6%，且與考慮水體情況相比，定標(biāo)精度有大幅度提高，這說明該相機(jī)CCD在低響應(yīng)端可能存在非線性區(qū)間[23]。

表2 WFV4互交叉定標(biāo)結(jié)果及相對(duì)誤差
Tab.2 Cross-calibration coefficients of WFV4 and relative error

波段本文定標(biāo)結(jié)果/(W·m-2·sr-1·m-1)RE/(%)aidn4_to_L4bidn4_to_L4包含水體剔除水體10.17114.97737.245.7520.15463.72148.913.7930.13843.617616.974.1940.14531.348744.214.21

2.2 自交叉輻射定標(biāo)

在自交叉定標(biāo)方法中，相鄰相機(jī)間輻射相關(guān)性分析是一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)。本文分別利用統(tǒng)計(jì)分析方法和仿真模擬方法建立了相鄰相機(jī)影像間DN值、表觀輻亮度的相關(guān)模型，利用該模型可以實(shí)現(xiàn)同一傳感器不同相機(jī)間的相對(duì)輻射校正以及絕對(duì)輻射性能傳遞。2.2.1 WFV4和WFV3相機(jī)影像DN值相關(guān)模型

首先，本文隨機(jī)選取了不同時(shí)相、不同地區(qū)的11景WFV3和WFV4影像對(duì)，每對(duì)影像對(duì)的重疊區(qū)域均覆蓋了一處或多處的光譜均一地表。從11對(duì)影像對(duì)中共挑選了237個(gè)ROI區(qū)域，并獲取該區(qū)域?qū)?yīng)的WFV3和WFV4影像DN值均值，然后利用統(tǒng)計(jì)分析方法獲取兩者相關(guān)模型。從圖4中可以看出WFV3和WFV4影像相同波段內(nèi)DN值之間具有很高的線性相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)均接近1。因此，WFV3和WFV4影像DN值之間的相關(guān)模型可用式(3)表示

(3)

表3 WFV4和WFV3相機(jī)間DN值線性擬合系數(shù)Tab.3 DN linear fitting factors of WFV3 and WFV4

圖4 WFV4和WFV3相機(jī)間DN值相關(guān)性Fig.4 DN correlation relationship between WFV3 and WFV4

2.2.2 WFV4和WFV3相機(jī)影像表觀輻亮度相關(guān)模型

本文基于6S輻射傳輸模型，結(jié)合典型實(shí)測(cè)地物反射率和相機(jī)間安裝角度等信息，采用仿真模擬方法獲取表觀輻亮度相關(guān)模型[23]。對(duì)于相鄰相機(jī)影像重疊區(qū)域地物而言，6S輻射傳輸模型的輸入?yún)?shù)大多數(shù)是相同的，僅由相機(jī)光譜響應(yīng)函數(shù)導(dǎo)致的等效地表反射率有所差異。統(tǒng)計(jì)各影像XML文件中衛(wèi)星角度信息并結(jié)合圖1，可以計(jì)算出重疊區(qū)域地物的各相機(jī)衛(wèi)星觀測(cè)角度。另外，本文選取了8種典型地物實(shí)測(cè)反射率數(shù)據(jù)(人工黑/白靶標(biāo)、塑膠場(chǎng)地、水泥地、草地、裸土、花崗巖、人工草坪)，將其與WFV3和WFV4相機(jī)光譜響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行卷積處理，獲取各波段等效地表反射率。其中6S輻射傳輸模型中的主要模擬參數(shù)如表4所示。

從圖5的仿真結(jié)果可以看出，WFV3和WFV4影像重疊區(qū)域地物表觀輻亮度具有很高的線性相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)同樣接近1。因此兩相機(jī)影像的表觀輻亮度可用式(4)表示

(4)

表4 6S輻射傳輸模型中的主要模擬參數(shù)
Tab.4 Main simulative parameters used in 6S radiation transfer model

參數(shù)值太陽角度太陽天頂角30°;太陽方位角160°觀測(cè)角度衛(wèi)星天頂角16°;衛(wèi)星方位角280°大氣模式中緯度夏季氣溶膠模式大陸型550nmAOD0.15地表高程1500m地物光譜8類典型地物實(shí)測(cè)反射率

表5 WFV4和WFV3相機(jī)表觀輻亮度線性擬合系數(shù)
Tab.5 TOA radiance linear fitting factors of WFV3 and WFV4

波段eiL4_to_L3fiL4_to_L311.00190.104321.00090.467630.9999-0.020841.0003-0.0798

圖5 WFV4和WFV3相機(jī)表觀輻亮度相關(guān)性Fig.5 TOA radiances correlation relationship between WFV3 and WFV4

2.2.3 WFV3相機(jī)在軌自交叉輻射定標(biāo)結(jié)果分析

通過上述分析，本文已經(jīng)利用MODIS影像獲取了WFV4相機(jī)在軌互交叉輻射定標(biāo)系數(shù)，同時(shí)得到了WFV3和WFV4影像DN值以及表觀輻亮度的相關(guān)模型。接下來將建立WFV3相機(jī)在軌自交叉輻射定標(biāo)模型，具體過程如下。

(1) 假定WFV3影像輻射定標(biāo)公式，如式(5)所示

(5)

(2) 將式(1)、式(3)和式(4)帶入式(5)，則式(5)可變換為式(6)

(6)

同樣選取了7景不同地區(qū)的WFV3和MODIS影像對(duì)，從中獲取43個(gè)光譜均一的地物類型，包括水體、草地、鹽堿地等，利用相同的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。表6表明在不考慮水體的情況下，除第4波段精度優(yōu)于8.19%外，其他波段自交叉定標(biāo)結(jié)果精度均優(yōu)于6%，且WFV3相機(jī)CCD在低響應(yīng)區(qū)間內(nèi)同樣存在非線性響應(yīng)現(xiàn)象。該結(jié)果表明本文采用的自交叉定標(biāo)方法是可行的，且具有較高的絕對(duì)定標(biāo)精度。

表6 WFV3自交叉定標(biāo)結(jié)果及相對(duì)誤差
Tab.6 Inter-cross calibration coefficients of WFV3 and relative error

波段自交叉定標(biāo)結(jié)果/(W·m-2·sr-1·μm-1)RE/%gidn3_to_L3hidn3_to_L3包含水體剔除水體10.16997.77834.104.0320.15316.89128.945.9230.13762.82326.552.4740.14891.404619.678.19

另外，為了驗(yàn)證本文采用的自交叉定標(biāo)方法對(duì)影像間色差校正的效果和精度，本文在不同時(shí)相的影像重疊區(qū)中提取了355個(gè)檢測(cè)點(diǎn)，分別利用官方2013年和2014年公布的定標(biāo)系數(shù)和本文定標(biāo)結(jié)果計(jì)算其各自表觀輻亮度，并統(tǒng)計(jì)重疊區(qū)域表觀輻亮度差異的絕對(duì)值，如圖6所示。從圖6和表7中可以看出，與官方定標(biāo)系數(shù)相比，利用本文定標(biāo)結(jié)果可以大大降低相機(jī)間輻射不一致性。對(duì)于4個(gè)波段而言，與2013年官方定標(biāo)系數(shù)相比，其輻射不一致性分別降低了81.5%、34.07%、72.34%和83.83%。與2014年官方定標(biāo)系數(shù)相比，其輻射不一致性分別降低了22.82%、81.37%、92.17%和15.95%。上述結(jié)果證明本文采用的自交叉輻射定標(biāo)方法既可以獲取高精度的絕對(duì)輻射定標(biāo)系數(shù)，同時(shí)也可以完成影像間的勻色處理。

圖6 WFV3和WFV4影像檢查點(diǎn)處表觀輻亮度差異Fig.6 TOA radiances inconsistency of check points in WFV3 and WFV4

表7 WFV3和WFV4相機(jī)間輻射平均差異的絕對(duì)值Tab.7 Average absolute value of TOA radiances inconsistency of check points in WFV3 and WFV4 W·m-2·sr-1·μm-1

2.2.4 WFV1、WFV2相機(jī)在軌自交叉輻射定標(biāo)結(jié)果分析

同樣利用上述自交叉定標(biāo)流程，基于WFV3相機(jī)的自交叉定標(biāo)結(jié)果，完成對(duì)WFV1和WFV2相機(jī)的自交叉定標(biāo)。從表8中可以看出，除近紅外相對(duì)差異較大外，其他波段均優(yōu)于10%，這可能是因?yàn)樵谧越徊娑?biāo)傳遞過程中引入了誤差，且WFV3相機(jī)近紅外波段的自交叉定標(biāo)結(jié)果精度較低導(dǎo)致的。另外，可以看出WFV1和WFV2相機(jī)近紅外波段低響應(yīng)區(qū)間非線性響應(yīng)程度較高。

表8 WFV1、WFV2自交叉定標(biāo)結(jié)果及相對(duì)誤差
Tab.8 Inter-cross calibration coefficients of WFV1 and WFV2 and relative error

相機(jī)波段自交叉定標(biāo)結(jié)果/(W·m-2·sr-1·μm-1)RE/(%)斜率截距包含水體剔除水體WFV210.16688.27347.867.6820.13615.7017.017.4430.12431.69499.006.4640.14421.121125.7413.49WFV110.16756.16327.447.4220.13595.060914.319.6530.12392.00911.257.0340.14431.548827.3915.61

同樣，從不同時(shí)相、不同區(qū)域的WFV1、WFV2和WFV2、WFV3同軌影像重疊區(qū)域中，選取若干均一區(qū)域，分析官方系數(shù)與本文結(jié)果對(duì)相機(jī)間輻射一致性的影響。從表9中可以看出與官方系數(shù)相比，本文自交叉定標(biāo)系數(shù)可以有效消除相機(jī)間輻射不一致性問題。

3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證本文提出的基于交叉輻射定標(biāo)的GF-1衛(wèi)星WFV影像間勻色方法的可行性，本文選取了2014年11月18日的一組WFV影像進(jìn)行算法試驗(yàn)。WFV影像覆蓋范圍如圖7所示。

表9 相鄰相機(jī)影像重疊區(qū)域表觀輻亮度差異絕對(duì)值的平均值Tab.9 Average absolute value of TOA radiances inconsistency in image overlap region of adjacent camera W·m-2·sr-1·μm-1

本文首先利用基于DEM輔助的平面平差方法消除相鄰相機(jī)間影像幾何錯(cuò)位問題[24]。然后采用本文計(jì)算得到的互/自交叉定標(biāo)系數(shù)對(duì)4幅影像進(jìn)行勻色處理。為了較好地展示影像間勻色效果，本文分別從3個(gè)重疊區(qū)域中隨機(jī)挑選出某一局部區(qū)域進(jìn)行結(jié)果展示。拼接勻色結(jié)果如圖8所示。

從拼接勻色處理前后局部放大圖中可以看出：①原始影像重疊區(qū)域具有明顯的幾何錯(cuò)位現(xiàn)象，而平面平差方法可以有效地消除該幾何錯(cuò)位問題；②原始影像重疊區(qū)域之間存在明顯的色差現(xiàn)象，利用官方公布的定標(biāo)系數(shù)進(jìn)行勻色后，仍然有色差存在，然而采用本文方法可以有效消除影像重疊區(qū)域輻射不一致性。

通過對(duì)影像重疊區(qū)域輻射一致性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表10)也證明了與官方系數(shù)相比，本文結(jié)果能夠更好地消除相鄰影像間色差現(xiàn)象。另外，由于本文方法僅采用簡(jiǎn)單的波段運(yùn)算即可實(shí)現(xiàn)影像間勻色處理，該過程可以為用戶精確的保留影像邊界位置信息，方便后續(xù)定量遙感產(chǎn)品生產(chǎn)。

4 結(jié) 論

本文針對(duì)GF-1衛(wèi)星寬覆蓋WFV傳感器同軌4相機(jī)拼接后影像存在明顯色差的問題，提出了一種基于交叉輻射定標(biāo)的影像間勻色方法。該方法在不改變?cè)加跋褫椛湫畔⒌耐瑫r(shí)，可以有效地降低相鄰相機(jī)影像重疊區(qū)域輻射不一致性問題。

表10 相鄰相機(jī)影像重疊區(qū)域表觀輻亮度差異絕對(duì)值的平均值Tab.10 Average absolute value of TOA radiances inconsistency in image overlap region of adjacent camera W·m-2·sr-1·μm-1

文中介紹了GF-1衛(wèi)星WFV傳感器成像特點(diǎn)，詳細(xì)推導(dǎo)了基于交叉輻射定標(biāo)的影像間勻色方法和流程，對(duì)比分析了本文結(jié)果與官方系數(shù)對(duì)消除影像間色差的效果，并利用一組WFV影像驗(yàn)證了本文采用的影像間勻色方法的有效性。在下一步的研究中將重點(diǎn)分析導(dǎo)致部分波段交叉定標(biāo)結(jié)果絕對(duì)定標(biāo)精度降低的誤差源，并針對(duì)該誤差源提出相應(yīng)的優(yōu)化措施，進(jìn)而提高其絕對(duì)定標(biāo)精度。

圖7 測(cè)試影像覆蓋范圍Fig.7 The coverage of test image

圖8 WFV1和WFV2影像拼接勻色后局部放大圖Fig.8 Partial enlarged images dodging result of WFV1 and WFV2

圖9 WFV2和WFV3影像重疊區(qū)域拼接勻色后局部放大圖Fig.9 Partial enlarged images dodging result of WFV2 and WFV3

圖10 WFV3和WFV4影像重疊區(qū)域拼接勻色后局部放大圖Fig.10 Partial enlarged images dodging result of WFV3 and WFV4

致謝：感謝中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心提供GF-1影像數(shù)據(jù)；感謝中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所顧行發(fā)研究員、余濤研究員的指導(dǎo)。

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(責(zé)任編輯：張艷玲)

Image Dodging Algorithm for GF-1 Satellite WFV Imagery

HAN Jie1，XIE Yong2

1. School of Urban-rural Planning and Architecture，Xuchang University，Xuchang 461000，China； 2. School of Geography and Remote Sensing，Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044，China

Image dodging method is one of the important processes that determines whether the mosaicking image can be used for remote sensing quantitative application. GF-1 satellite is the first satellite in CHEOS (Chinese high-resolution earth observation system). WFV multispectral sensor is one of the instruments onboard GF-1 satellite which consist of four cameras to mosaic imaging. According to the characteristics of WFV sensor, this paper proposes an image dodging algorithm based on cross/inter-radiometric calibration method. First, the traditional cross calibration method is applied to obtain the calibration coefficients of one WFV camera. Then statistical analysis and simulation methods are adopted to build the correlation models of DN and TOA (top of atmosphere) radiances between adjacent cameras. The proposed method can not only accomplish the radiation performance transfer, but also can fulfill the image dodging. The experimental results show the cross/inter-radiometric calibration coefficients in this paper can effectively eliminate the radiation inconsistency problem of the adjacent camera image which realizes the image dodging. So our proposed dodging method can provide an important reference for other similar sensor in future.

image dodging; cross/Inter-radiometric calibration；GF-1 satellite；WFV sensor；MODIS

The National Natural Science Foundation of China (No. 41671345)；General Manual for High Resolution Earth Observation System(No. 50-Y20A07-0508-15/16)；Key Scientific Research Foundation of Xuchang University (No. 2016086)

HAN Jie(1987—)，male，PhD，lecturer，majors in calibration and verification of high-resolution satellite sensors.

XIE Yong

韓杰，謝勇.GF-1衛(wèi)星WFV影像間勻色方法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2016,45(12)：1423-1433.

10.11947/j.AGCS.2016.20160248. HAN Jie，XIE Yong.Image Dodging Algorithm for GF-1 Satellite WFV Imagery[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(12):1423-1433. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20160248.

P237

A

1001-1595(2016)12-1423-11

國(guó)家自然科學(xué)基金 (41671345); 高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)共性指南(50-Y20A07-0508-15/16); 許昌學(xué)院重點(diǎn)科研基金項(xiàng)目(2016086)

2016-05-20

韓杰(1987—)，男，博士，講師，研究方向?yàn)楦叻直媛市l(wèi)星傳感器定標(biāo)和真實(shí)性檢驗(yàn)。

E-mail：hanjie@radi.ac.cn

謝勇

E-mail：xieyong@nuist.edu.cn

修回日期：2016-09-20