面向?qū)ο蟮亩鄷r(shí)相遙感影像標(biāo)準(zhǔn)化方法研究

胥海威，吉柏鋒，張曉磊

（1.河南工程學(xué)院 土木工程學(xué)院，河南 鄭州 451191；2.武漢理工大學(xué) 土木工程與建筑學(xué)院，湖北 武漢 430070；3.河南省科學(xué)院地理研究所，河南 鄭州 450001）

通過遙感影像可了解地球表面的分布與變化[1]。不同地物的變化周期不同，搭載可見光傳感器的對地觀測衛(wèi)星由于時(shí)間分辨率適中，常被用以觀察與監(jiān)測地球環(huán)境的變化[2]，如基于多時(shí)相衛(wèi)星影像的地表覆被變化監(jiān)測，可為研究環(huán)境變化[3]、城市變遷[4]、智能農(nóng)業(yè)[5]和災(zāi)害評估[6]提供幫助。地表覆被變化監(jiān)測的前提是多時(shí)相遙感影像間具有輻射亮度穩(wěn)定性和光譜連續(xù)性[7]，但由于成像條件的差異性，目前多時(shí)相遙感影像普遍存在輻射畸變[8-9]，為解決該問題，遙感應(yīng)用前的輻射校正是必不可少的預(yù)處理步驟。國內(nèi)外學(xué)者提出許多輻射校正理論與方法[9-10]，可歸結(jié)為絕對輻射校正[11]與相對輻射校正[12]兩類，絕對輻射校正能提供高精度地表反射率，但需要很多野外實(shí)地獲取的大氣參數(shù)，且獲取參數(shù)時(shí)間需與影像成像時(shí)間一致，實(shí)際操作難度頗高[13]；相對輻射校正是在同一區(qū)域多時(shí)相影像同波段灰度值存在線性關(guān)系的假設(shè)上提出的，主要分為基于像元對和基于分布兩類[14]，前者通過在多時(shí)相遙感影像中選擇共同點(diǎn)的方式建立輻射校正方程[15]，計(jì)算校正系數(shù)，存在一定的主觀性，對幾何配準(zhǔn)精度要求較高[15]，后者則通過分析多時(shí)相遙感影像分布特征，建立影像間的輻射校正方程，消除一定的主觀性，性能不依賴幾何配準(zhǔn)精度[16]。輻射校正對保留地物真實(shí)變化信息，有效去除其他因素造成的差異具有積極作用[17]，但目前的輻射校正方法不僅無法避免主觀性對輻射校正結(jié)果的影響，而且逐波段糾正遙感影像，不可避免地破壞了地物的光譜曲線。

在前人研究的基礎(chǔ)上，本文提出了面向?qū)ο蟮挠跋駱?biāo)準(zhǔn)化方法。該方法的處理對象并非像元，而是提取的地物對象。參照eCognition 軟件的思想，通過預(yù)分類基準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)提取地物圖斑，并以地物類型為單位，根據(jù)地物的光譜特征，通過設(shè)置聚類指數(shù)來選擇參與計(jì)算轉(zhuǎn)換函數(shù)的像元數(shù)量，計(jì)算不同地物類型的轉(zhuǎn)換函數(shù)；再對其余時(shí)相遙感影像進(jìn)行處理，從而實(shí)現(xiàn)對多時(shí)相遙感影像輻射差異的標(biāo)準(zhǔn)化。該方法基本避免了訓(xùn)練樣本選擇的主觀性，且待處理多時(shí)相影像的地物類型圖斑亮度被逐波段轉(zhuǎn)換為基準(zhǔn)影像的圖斑亮度，其地物光譜特征能得到較好保護(hù)。本文利用4期Landsat8 OLI遙感影像進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明該方法能在保持地物光譜特征的基礎(chǔ)上，有效消除時(shí)相不同對遙感影像造成的輻射畸變，也可用于地物變化監(jiān)測拓寬該領(lǐng)域的數(shù)據(jù)選擇范圍。

1 研究方法

1.1 基本假設(shè)

多時(shí)相遙感影像的輻射差異是由影像成像環(huán)境不同造成的，其中大氣環(huán)境是主要因素。本文提出的方法基于以下假定：①多時(shí)相遙感影像中同一地物的光譜差異是由于成像時(shí)間不同，太陽輻射能量通過大氣時(shí)衰減程度差異造成的；②遙感影像內(nèi)同類地物反射率相近并服從正態(tài)分布。

1.2 影像預(yù)處理

遙感影像預(yù)處理主要包括兩部分：輻射定標(biāo)，將圖像的亮度灰度值轉(zhuǎn)換為實(shí)際物理意義的大氣頂層輻射亮度或反射率；大氣校正，消除大氣和光照等因素對地物反射的影響，再將定標(biāo)值還原為地表真實(shí)信息，并能高保真地恢復(fù)地物波譜信息。

影像由于成像時(shí)間不同，行列數(shù)難免參差不齊，通過對多期影像進(jìn)行幾何校正來消除位置原因造成的影像差異。由于遙感影像用途眾多，用戶關(guān)心的遙感信息各異，因此在影像標(biāo)準(zhǔn)化處理前，對遙感影像進(jìn)行分類并根據(jù)用戶關(guān)注程度設(shè)置不同的權(quán)重是必要的，如國土部門的應(yīng)用可按照土地利用分類標(biāo)準(zhǔn)，林業(yè)部門的應(yīng)用可按照林地的分類體系等，而與主題無關(guān)的影像內(nèi)容，權(quán)重可設(shè)置為零。分類精度由遙感影像的分辨率和分類方法決定，本文不做討論。本文采用支持向量機(jī)對基準(zhǔn)遙感影像進(jìn)行水體、植被、人工建筑和裸地等感興趣信息的提取。

1.3 標(biāo)準(zhǔn)化方法

根據(jù)大氣傳輸方程[1]，第k個(gè)波段進(jìn)入方位為(θ,φ)傳感器的輻射能量為：

式中，Ik為衛(wèi)星接收到的總輻射；τk為大氣層透過率；Ratk↑為大氣上行輻射；Rsk↑為太陽能量被大氣多次后向散射到達(dá)傳感器的部分。

由于研究區(qū)影像為可見光近紅外遙感，地表發(fā)射的熱輻射與大氣熱輻射位于熱紅外波段，并不能被傳感器接收，且與太陽輻射相比，地表與大氣輻射位于可見光的電磁輻射可忽略，因此式（1）可略寫為：

Landsat系列衛(wèi)星屬于太陽同步軌道衛(wèi)星，不同時(shí)相影像的θ、φ、θs、Ek均不變，相同地物的εk相同，由于成像時(shí)間不同、大氣狀況略有差異、太陽輻射在大氣中的折射路徑發(fā)生改變導(dǎo)致Rsk↓、τk()θ,φ、τ(θs)、ρbk、Rsk↑(θ,φ)變化，因此標(biāo)準(zhǔn)化方法在上述因子中選擇一組數(shù)據(jù)的輻射傳輸路徑s作為基準(zhǔn)，其余時(shí)相的傳輸路徑通過相對輻射校正方法標(biāo)準(zhǔn)化為s，從而達(dá)到影像輻射標(biāo)準(zhǔn)化的目的。

影像預(yù)處理和分類后，設(shè)基準(zhǔn)影像為f(i,j)，其余時(shí)相影像為ft(i,j)，i=1,2,…,M，j=1,2,…,N，所有影像均有K個(gè)波段，影像內(nèi)有P類典型地物，則標(biāo)準(zhǔn)化方法的實(shí)質(zhì)是在每個(gè)波段內(nèi)找出變換函數(shù)gtkp，使得多時(shí)相影像ftkp，變換為：

式中，htkp為標(biāo)準(zhǔn)化后的其余時(shí)相影像，用于與基準(zhǔn)影像進(jìn)行比較，針對不同時(shí)相、不同波段、不同地物類型，函數(shù)形式相同，僅系數(shù)存在差異；t為時(shí)相，t=1,2,…,T；k為波段序號，k=1,2,…,K。

由于用戶對影像數(shù)據(jù)不同地物的關(guān)注度差異，本文賦予P類典型地物的不同權(quán)重Wp，并根據(jù)最小二乘原理，給出單時(shí)相單波段的輻射畸變校正指數(shù)，即

式中，p為地物類型，p=1,2,…,P；i、j分別為圖像的行數(shù)和列數(shù)。

計(jì)算過程中t、k均確定，根據(jù)曲線擬合情況采用二次至多次多項(xiàng)式回歸模型計(jì)算相應(yīng)的gtkp表達(dá)式。針對多時(shí)相遙感影像，需逐波段計(jì)算使Ltk最小的gtkp，再結(jié)合其余影像的統(tǒng)計(jì)特征，尋找最恰當(dāng)?shù)淖儞Q函數(shù)。

標(biāo)準(zhǔn)化方法的具體流程為：①從多時(shí)相遙感影像中選擇一幅基準(zhǔn)影像f，其余時(shí)相影像為ft；②對影像進(jìn)行預(yù)處理，以基準(zhǔn)影像為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行關(guān)心地物類型的影像信息提取，得到結(jié)果分類影像fc；③將fc與其他時(shí)相影像疊加，得到不同時(shí)相、不同波段、不同地物類型的圖斑對象集合ftkp，并與基準(zhǔn)影像疊加得到圖斑對象集合fkp；④對ftkp進(jìn)行聚類分析，根據(jù)聚類閾值a確定參與標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算的像元數(shù)目x；⑤根據(jù)對不同地物類型的關(guān)注程度設(shè)置權(quán)重Wp，逐時(shí)相、逐波段采用多項(xiàng)式擬合方法計(jì)算使Ltk最小的gtkp；⑥利用gtkp對影像進(jìn)行變換。

1.4 噪聲與地物變化點(diǎn)處理

由于自然界相鄰地物的強(qiáng)相關(guān)性，不同地物類型的變化較緩慢，自然地物很少出現(xiàn)類似人工地物界線分明的現(xiàn)象，在遙感影像中則表現(xiàn)為影像灰度值的連續(xù)性和可微性。通過預(yù)分類過程，標(biāo)準(zhǔn)影像的分類結(jié)果與其余時(shí)相影像疊置后形成大小不一數(shù)目繁多的Q個(gè)地類圖斑，在第q（q=1,2,…,Q）個(gè)圖斑內(nèi)地物反射率服從正態(tài)分布，包含m個(gè)像元，考慮到噪聲，未選擇所有像元參與標(biāo)準(zhǔn)化處理，而是對圖斑內(nèi)m個(gè)像元灰度值進(jìn)行聚類分析得到n個(gè)類別，再按從多到少的順序?qū)︻悇e進(jìn)行排序與選擇，計(jì)算選擇像元的累積數(shù)目x。x/m定義為進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的像元比例，若超過預(yù)設(shè)的聚類閾值α，則剩余像元不再選擇，即不再參與影像的標(biāo)準(zhǔn)化處理，這部分像元?dú)w為噪聲點(diǎn)或地物變化點(diǎn)。由于未參與標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算，因此像元灰度值與其余像元區(qū)別明顯，簡單處理后即可獲取其范圍。

2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

本文采用4期Landsat8 OLI遙感影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，影像條帶號為123，行號為38，日期分別為2017-10-30、2017-12-17、2018-03-23、2018-04-08，經(jīng)緯度范圍為112.9°～115.4°E、30.6°～32.8°N，位于河南省信陽市與湖北省交界處附近，見圖1。本文選擇2017-10-30的遙感影像作為基準(zhǔn)影像，采用支持向量機(jī)進(jìn)行分類，經(jīng)過精度評價(jià)后得到分類精度為92.6%，獲取實(shí)驗(yàn)區(qū)范圍內(nèi)分類圖。由于本次實(shí)驗(yàn)對4類典型地物的關(guān)注度相同，因此4類地物的權(quán)重均設(shè)為0.25。將分類結(jié)果分別與其余3期影像進(jìn)行疊置，分別按照聚類閾值a為85%、90%、95%逐類別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到后面3期遙感影像的標(biāo)準(zhǔn)化圖像（圖2）。

圖1 研究區(qū)遙感影像圖

圖2 遙感影像標(biāo)準(zhǔn)化后圖像

通過對比標(biāo)準(zhǔn)化前后的3期影像各波段的統(tǒng)計(jì)量，本文計(jì)算得到3個(gè)時(shí)相遙感影像標(biāo)準(zhǔn)化前后的輻射畸變指數(shù)Ltk（表1）；再繪制標(biāo)準(zhǔn)化后3期遙感影像典型地物的光譜曲線，得到4類地物在不同時(shí)相的光譜曲線，并與基準(zhǔn)遙感影像的光譜曲線進(jìn)行對比（圖3）。

表1 標(biāo)準(zhǔn)化前后地物輻射差異

圖3 標(biāo)準(zhǔn)化前后光譜曲線對比圖

結(jié)合理論論述和實(shí)驗(yàn)成果圖表發(fā)現(xiàn)：①Ltk作為最重要指標(biāo)，可反映標(biāo)準(zhǔn)化處理前后，其余時(shí)相影像與基準(zhǔn)影像的差異；②標(biāo)準(zhǔn)化處理后的多時(shí)相遙感影像內(nèi)都存在細(xì)碎的雜色圖斑，但隨著聚類指數(shù)從85%增至95%，標(biāo)準(zhǔn)化后的影像零碎圖斑明顯減少（圖2 a、2d、2g）；③橫向?qū)Ρ葓D2 可知，無論設(shè)定何種聚類指數(shù)，在地物類型邊緣地帶都存在部分雜色圖斑，對比原始影像發(fā)現(xiàn)這些雜色圖斑是由于地物本身發(fā)生變化造成的，地物類型發(fā)生變化，光譜曲線隨之發(fā)生改變，標(biāo)準(zhǔn)化方法靈敏捕捉到變化，在標(biāo)準(zhǔn)化后的影像中標(biāo)識出來，因此標(biāo)準(zhǔn)化方法對地物的變化比較敏感，多期遙感影像的標(biāo)準(zhǔn)化可進(jìn)行對地觀測任務(wù)；④影像預(yù)處理的Flaash大氣校正方法會使部分影像的部分波段地物反射率變?yōu)樨?fù)值，在影像上雖無法體現(xiàn)，但在定量計(jì)算時(shí)會對模型造成影響，其原因在于Flaash 大氣校正方法采用MODTRAN 輻射傳輸模型模擬成像中的大氣過程，屬于全球化模型，無法與實(shí)際情況完全吻合，且許多大氣參數(shù)通過影像估算，當(dāng)影像中有強(qiáng)吸收或高反射的地物時(shí)，就會出現(xiàn)反射率為負(fù)值或超過最大值的情況，標(biāo)準(zhǔn)化方法將其最小值設(shè)置為0（表1）；⑤標(biāo)準(zhǔn)化方法雖將異質(zhì)像元標(biāo)識出來，但并未對其進(jìn)行刪減處理，因此未出現(xiàn)像元標(biāo)準(zhǔn)差增加的情況，對比標(biāo)準(zhǔn)化方法處理前后的遙感影像統(tǒng)計(jì)值可知，標(biāo)準(zhǔn)化后3 期影像的反射率最值范圍相同，均值小幅降低，Band 1～4標(biāo)準(zhǔn)差減少，Band 5～7標(biāo)準(zhǔn)差不變或增加（表1），表示影像灰度數(shù)據(jù)的集中度并沒有明顯變化；⑥實(shí)驗(yàn)采用3 期Landsat 影像共21 個(gè)波段，其中13 個(gè)波段的Ltk下降，總幅度為60.23，8 個(gè)波段的Ltk上升，總幅度為32.7，Ltk整體呈下降趨勢，說明標(biāo)準(zhǔn)化方法能降低輻射畸變，但仍有繼續(xù)提升的空間，Ltk上升的最大值為2017-12-17 的Band 5，達(dá)到了11.67，反推其原因，應(yīng)是參與計(jì)算的gtkp的樣本數(shù)目過多，由于循環(huán)次數(shù)有限，數(shù)據(jù)收斂速度太慢，未計(jì)算得到最恰當(dāng)?shù)膅tkp；⑦2018-04-08 遙感影像有云存在，且云覆蓋的地物類型較多，但標(biāo)準(zhǔn)化處理后各類地物都將云覆蓋范圍準(zhǔn)確分離出來，可見較厚的云層破壞了地物的光譜連續(xù)性，標(biāo)準(zhǔn)化方法對此較敏感，因此標(biāo)準(zhǔn)化方法對去除云層影響同樣有幫助；⑧聚類指數(shù)a的設(shè)置與光譜曲線特征無關(guān)，由于標(biāo)準(zhǔn)化方法將地物反射率按地物類型逐波段換算為基準(zhǔn)影像的地物反射率，因此可以保證影像地物光譜的反射特征，且在實(shí)驗(yàn)中得到了驗(yàn)證，由圖3 可知，標(biāo)準(zhǔn)化前后的地物光譜曲線雖有些輕微差異，但光譜曲線特征未發(fā)生明顯變化，且4類地物的光譜曲線特征也與光譜庫中典型地物的光譜曲線特征一致，可見標(biāo)準(zhǔn)化能較好地保持地物本身的光譜特性。

3 結(jié)語

針對多時(shí)相遙感影像由時(shí)相引起的輻射傳輸路徑差異最終導(dǎo)致的遙感影像輻射畸變，本文提出了面向圖斑對象的影像標(biāo)準(zhǔn)化方法，采用同一地區(qū)相同傳感器4 期遙感影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并對比分析了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果表明：①本文提出的標(biāo)準(zhǔn)化方法能有效降低多時(shí)相影像輻射畸變，通過計(jì)算變換函數(shù)，將其余時(shí)相的遙感影像以基準(zhǔn)影像為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行輻射畸變校正；②該方法可將多時(shí)相遙感影像的地物反射率以基準(zhǔn)影像為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一，使波段間地物對象的光譜特征得到較好保持；③該方法將聚類后的數(shù)據(jù)全部參與運(yùn)算，從而避免了樣本選擇的主觀性；④輻射校正方法以像元為單位進(jìn)行校正，易出現(xiàn)椒鹽效應(yīng)，標(biāo)準(zhǔn)化方法以圖斑為單元，可避免這種現(xiàn)象，且更容易與地理實(shí)體對照；⑤該方法的缺點(diǎn)在于標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果較依賴基準(zhǔn)影像的質(zhì)量，必須選擇成像環(huán)境較好的遙感影像作為基準(zhǔn)影像；⑥該方法可根據(jù)不同應(yīng)用需要，設(shè)置不同地物類型的聚類閾值、影響各地物類別的異質(zhì)像元點(diǎn)的數(shù)目，與地物變化的檢測精度有效對應(yīng)。

后續(xù)研究計(jì)劃包括兩個(gè)方面：①gtkp的計(jì)算仍有不足，后續(xù)著重研究如何使用有限的像元數(shù)據(jù)快速計(jì)算得到有效的gtkp，嘗試采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行改進(jìn)；②多源遙感輻射畸變的成因比多時(shí)相遙感影像更加復(fù)雜，但理論上同樣可以采用標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行輻射校正，擬對多源遙感影像的標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行研究。