基于神经网络的二类水体大气校正

以MERIS高光谱影像为数据源,根据现有大气传输模型和大气校正方法,探索了适合于内陆湖泊二类水体的高光谱遥感影像大气校正方法。在6S辐射传输模型的基础上,构建了基于神经网络的二类水体大气校正算法。通过构建输入卫星辐亮度直接提取离水反射率的模型,无需同步气溶胶参数,即可实现大气校正。对2010年8月9日的MERIS影像进行大气校正,并将校正后的遥感反射率与准同步实测离水反射率进行对比分析,结果表明,大气校正过程有效去除了大气效应的影响,经过大气校正的13个波段的平均相对误差分布在10%～40%,得到了与实测值相近的水体遥感反射率。     

利用氧气和水汽吸收波段暗像元假设的MERIS影像二类水体大气校正方法

摘 要:MERIS数据以其更为合理的水色波段设置和300m较高的空间分辨率,在内陆湖泊水环境遥感监测中有较大的应用潜力, 对其进行有效的大气校正则是水环境参数定量化反演的前提。以太湖为研究区, 研究基于氧气和水汽吸收波段的暗象元假设, 改进传统的近红外波段暗像元假设的大气校正方法。采用MERIS L2p数据辅助获取湖区气溶胶参数, 并利用2007年11月11日、2008年11月20日以及2009年4月25日三景MERIS影像进行方法验证。结果表明, 该方法能够快速、有效地完成MERIS影像的大气校正, 与地面准同步实测数据相比, 三次校正的RMSP都在25%以下; 与BEAM自带的二类水体大气校正算法、气溶胶厚度辅助的6S大气校正以及改进的暗象元算法进行精度比较, 表明该算法校正精度较高。由于该算法不需要同步实测气溶胶数据, 因此具有一定的适用性。     

中国近岸浑浊水体大气修正的迭代与优化算法

中国近岸水体泥沙含量较高，且变化梯度大；泥沙浓度可从几千mg／l变化到1mg／l以下。针对上述浑浊二类水体的大气修正一直是水色遥感应用的难点之一。利用水体近红外固有光学特性的Arnone光谱迭代算法在泥沙含量较低时适用，其近红外光谱迭代关系与根据2003年春季黄东海水色试验数据得出的现场光谱关系大致相当。当泥沙含量达到某一程度时，该算法失效，导致蓝光等较短波段的离水辐亮度为负。根据现场数据分析结果，这一分界点大概在泥沙浓度10—20mg／l。因此，本文首次提出将中国近岸浑浊水体进一步区分为中低和中高浑浊水体，并给出初步的划分标准，采用光谱优化方法对中高浑浊水体进行水色大气修正。优化误差函数的选取以现场试验获取的可见光波段光谱关系式为基础。结果表明，优化算法在近岸高浑浊水体可给出满足光谱分布规律的反演结果。与其他大气校正方法一样，优化方法也需要进一步的微调。将Gordon标准算法、Arnone光谱迭代和优化方法结合，对SeaWiFS图像进行处理，分别得出归一化离水辐亮度和总悬浮物（TSM）浓度分布图像，结果令人满意。     

基于水体光学分类的二类水体水环境参数遥感监测进展

二类水体主要包括内陆及近岸水体,受浮游植物、悬浮颗粒、有色可溶性有机物等多种因素影响,光学特性复杂多变,难以建立统一的水环境参数遥感定量估算模型.针对水体的光学特征,进行水体光学分类,进而反演水环境参数的方法,不仅能够提高参数估算精度,而且便于模型在同类水体中推广应用.水体光学分类方法主要包括基于固有光学特征的光学分类...     

基于MODIS数据的二类水体叶绿素反演算法理论与实现

在NASA-MODIS海洋组提出的二类水体叶绿素a的半分析算法的基础上,使用叶绿素荧光理论对其进行了改进,建立了一个适用于我国的海洋叶绿素浓度反演模型,并选取2003年黄海区域的MODIS数据对算法进行了验证。     

近海Ⅱ类水体的MODIS影像大气校正方法

利用光谱辐射传输理论对Gordon大气校正算法进行了修正,提出用解析的方法分离红外波段748nm和869 nm的离水辐射量与气溶胶的贡献,实现对近海Ⅱ类水体的大气校正,使之更适用于我国高悬浮泥沙和高气溶胶浓度海区。海上准同步实测数据表明,本文算法的校正精度比传统方法高,且能适用于影像中找不到理想Ⅰ类水体的情况,解决了近海水色数据大气校正问题。     

基于修正气象数据的GB-SAR大气改正

大气效应会影响地基合成孔径雷达(GB-SAR)的图像采集信号,对其测量结果产生很大影响,因此GB-SAR测量结果必须剔除大气效应的影响.基于气象数据(大气压强、温度和相对湿度)的大气改正模型,分析了单个气象因子对GB-SAR变形结果的影响特点,提出了先利用稳定点对相对湿度进行分时段修正,再利用修正后的气象数据对GB-S...     

WHI的场地外定标和二类水体的大气纠正

WHI(Wide field-of-view Hyperspectral Imager)是具有5nm光谱分辨率的航空成像光谱仪,光谱范围从406nm到985nm。为评价该传感器在二类水体水质监测的性能,2006年1月9日在太湖地区进行航空飞行,并利用ASD和CE318同步测量水面光谱和大气参数。为比较准确的反演水质参数,对该传感器进行场地定标和替代定标,场地定标是对实验室定标后的辐亮度进行再次定标,替代定标利用同步点水面光谱计算的遥感反射率对图像计算的遥感反射率进行标定。最后对WHI进行大气纠正得到太湖的遥感反射率,并利用其他的准同步点进行精度检验,在532nm到750nm之间的大气纠正误差不超过5%。     

利用BP神经网络提取TM影像水体

常用的水体提取方法需要设定阈值,而阈值的选择通常需要反复实验才能确定。为克服这一不足,本文提出了一种基于BP神经网络和光谱特征的水体自动提取方法。首先在TM影像中提取水体样本光谱信息、谱间关系、归一化差异水体指数以及缨帽变换(K-T变换)的第三分量(TC3)特征,然后将这4个特征作为BP神经网络的训练输入参数,最后利用训练好的网络对水体进行提取。对长沙市区TM影像进行水体提取,发现该方法组合了其他方法的优点,在不设置阈值的情况下,得到了更好的水体提取效果。     

基于卷积神经网络的城市水体提取方法研究

针对传统方法在城市水体提取中容易受到建筑物阴影影响和难以精确提取细小水体等问题,提出了一种基于逐像元分类和多尺度分割技术的卷积神经网络遥感水体提取方法.该方法利用像元的光谱特征向量构建光谱特征矩阵,作为卷积神经网络输入特征训练水体提取模型,以多尺度分割结果抑制分类离散点与水体边缘误分现象,进一步提高提取精度.试验结果表...     

针对HY-1A CCD数据处理的瑞利查找表

在海洋水色遥感中,瑞利散射占大气顶（TOA）处测量信号的绝大部分,作为大气修正的第一步,必须精确计算瑞利散射的贡献,并从总信号中去除.本文针对HY-1A CCD传感器的波段设置,利用6S模型计算了不同情况下的瑞利反射率;基于计算结果,分析了瑞利反射率的特征,包括大气类型的影响、波长的影响,以及宽波段设置带来的波段平均效应的影响等;构造了针对HY-1A CCD的瑞利反射率查找表,并应用于实际卫星数据处理,初步评估了方法的有效性.     

环境星CCD数据大气校正研究

利用6S模型和同步气象资料,对国产环境与灾害监测预报小卫星HJ-1 A的CCD1传感器数据进行了大气校正和反射率反演。同时对CCD1传感器1～4波段大气校正前后的反射率变化进行了对比研究,发现大气校正后的1～3波段的地面反射率明显降低,4波段的地面反射率升高;利用同步野外实测地面数据对大气校正后的反射率数据进行了检验,两者结果基本一致;此外,还进行了定量化误差分析,以同步野外实测地面数据作为标准,将大气校正后的反射率数据与之对比,分析了可能带来误差的原因。结果表明,利用6S大气校正方法能够有效去除HJ-1 A星CCD图像的大气影响,获取地物绝对反射率。     

星载激光雷达气溶胶数据辅助的近岸浑浊水体大气校正研究

提出了一种星载激光雷达CALIOP气溶胶数据辅助的MODIS/Aqua水色数据大气校正方法,并在长江口及其邻近浑浊水体区域进行了实验。通过与实测光谱数据的对比分析说明,本文方法能在一定程度上避免如近红外波段离水辐亮度为零的假设的不合理性,摆脱对实测数据的依赖,有效地反演离水辐亮度,修复SeaDAS软件中短波红外-近红外联合大气校正算法中短波红外波段引起的产品的条带问题。     

基于6S模型的环境星CCD数据大气校正

应用6S辐射传输模型建立查找表,对环境与减灾小卫星CCD数据进行大气校正。结果表明:校正后的图像更加清晰,对比度增强;与实测光谱对比,处理后的环境星数据可以更真实地反映地物反射特征,消除了NDVI信号在大气传输过程中的衰减效应,更好地复原了地表植被覆盖的真实状况。通过讨论,提出对于HJ-1-A的CCD数据,可以考虑通过同星搭载的高光谱传感器进行气溶胶光学厚度反演;对于HJ-1-B的CCD数据,可以采用对比方法反演气溶胶光学厚度,进而作为模型的输入来提高大气校正精度,以及考虑地表二向性反射现象来提高大气校正精度。     

海洋一号C星光学载荷对海面溢油的识别能力分析

中国首颗海洋水色业务卫星(HY-1C)搭载有水色水温扫描仪(COCTS)、海岸带成像仪(CZI)、紫外成像仪(UVI)等多套光学载荷,已于2019-06开展业务化运行。溢油是海洋环境监测的重要目标之一。近年来,光学遥感对海面溢油不同污染类型的识别、分类与估算原理得以阐明,其技术优势获得认可,能有效促进海面溢油的精细化定量探测。本研究以中国近海,主要以2019-02-20中国南海东沙岛附近海域一次溢油事件为例,收集了HY-1C星COCTS和CZI数据,并获取了同一天的VIIRS、MODIS Terra & Aqua遥感数据,开展了海面溢油的识别分类及其对比分析,重点评估COCTS与CZI光学载荷对海面溢油识别的效能。结果表明：在弱耀光对比条件下,COCTS、CZI、VIIRS均能有效识别此次东沙岛溢油,且COCTS对溢油的识别能力不弱于VIIRS数据;CZI不仅能识别此次溢油,还能区分此次溢油形成的海面油膜与溢油乳化物,从而提供更多的判定信息;CZI数据中,不同溢油污染类型的光谱信号离散度大于清洁海水平均噪声,展现了溢油量估算的潜力。HY-1C星光学载荷展现了优良的辐射分辨率、高信噪比等性能,随着HY-1D星的发射,双星组网观测还能提供更佳的时相分辨率数据,未来会在海洋溢油的实时、定量、精细化观测中提供丰富的数据支撑。     

不同地表覆盖下SPOT-7影像大气校正方法研究

针对不同的地物覆盖类型,分析和评价了适用于SPOT-7卫星数据的大气校正方法,为其遥感定量研究和应用提供思路和参考.在河南省嵩山地区进行了同步观测实验,获取了SPOT-7卫星影像并进行大气校正处理,地面同步测量了大气光学特性和典型地物样区光谱,计算了地物样区在影像上的反射率和植被指数,分析了不同地物覆盖类型下大气校正模...     

基于6S模型的山区环境星影像大气校正研究

针对山区地形复杂,高程变化较大的特点,利用6S辐射传输模型建立查找表,结合研究区DEM对影像进行了大气校正。试验结果表明,校正后的影像清晰度、对比度提高了,消除了大气对NDVI的负面影响。     

Atmospheric Correction Over Coastal Turbid Waters of Bay of Bengal Using OCEANSAT-I Ocean Colour Monitor (OCM) Data

Space-borne ocean-colour remote sensor-detected radiance is heavily contaminated by solar radiation backscattered by the atmospheric air molecules and aerosols. Hence, the first step in ocean-colour data processing is the removal of this atmospheric contribution from the sensor-detected radiance to enable detection of optically active oceanic constituents e.g. chlorophyll-a, suspended sediment etc. In standard atmospheric correction procedure for OCEANSAT-1 Ocean Colour Monitor (OCM) data, NIR bands centered at 765 and 865 nm wavelengths were used for aerosol characterization. Due to high absorption by water molecules, ocean surface in these two wavelengths acts as dark background, therefore, sensor detected radiance can be assumed to have major contribution from atmospheric scattering. For coastal turbid waters this assumption of dark surface fails due to the presence of highly scattering sediments which causes sufficient water-leaving radiance in NIR bands and lead to over-estimation of aerosol radiance resulting in negative water leaving radiance for λ < 700 nm. In the present study, for the turbid coastal waters in the northern Bay of Bengal, the concept of spatial homogeneity of aerosol and water leaving reflectance has been applied to perform atmospheric correction of OCAEANSAT-1 OCM data. The results of the turbid water atmospheric correction have also been validated using in-situ measured water-leaving radiance. Comparison of satellite derived water-leaving radiance for five coastal stations with in-situ measured radiance spectra, indicates an improvement over the standard atmospheric correction algorithm giving physically realistic and positive values. Root Mean Square Error (RMSE) between the in-situ measured and satellite derived water leaving radiance for wavelengths 412 nm, 443 nm, 490 nm, 512 nm and 555 nm was found to be 1.11, 0.718, 0.575, 0.611 and 0.651%, respectively, using standard atmospheric correction procedure. By the use of spatial homogeneity concept, this error was reduced to 0.125, 0.173, 0.176, 0.225, and 0.290 and the correlation coefficient arrived at 0.945, which is an improvement over the standard atmospheric correction procedure.