Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Архив конференций
Дополнительная информация
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:

Четырнадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"

Участие в Двенадцатой Всероссийской научной школе-конференции по фундаментальным проблемам дистанционного зондирования Земли из космоса Участие в конкурсе молодых ученых 

XIV.A.101

Методика атмосферной коррекции гиперспектральных снимков с использованием LibRadTran для решения прямой задачи переноса излучения

Силюк О.О. (1), Иванов В.А. (1), Катковский Л.В. (1), Панкратова Н.В. (2)
(1) Институт прикладных физических проблем им. А.Н. Севченко БГУ, Минск, Беларусь
(2) Институт физики атмосферы А.М. Обухова РАН, Москва, Россия
Предлагается методика атмосферной коррекции гиперспектральных данных с использованием программы LibRadTran, которая поддерживает моделирование переноса излучения в атмосфере с выбором модели атмосферы и учетом таких процессов, как молекулярное рассеяние, поглощение газовыми составляющими, аэрозольное рассеяние и поглощение (в т.ч. водяными и ледяными облаками) и т.д. При моделировании можно также варьировать спектр альбедо земной поверхности.
Методы атмосферной коррекции могут быть разделены на две категории: эмпирические методы, использующие некоторые априорные данные об изучаемом объекте, и методы, основанные на моделях переноса излучения. Предлагаемый метод использует преимущества 2-х подходов, т.е. он использует численное решение прямой задачи переноса излучения и информацию, полученную непосредственно из регистрируемых гиперспектральных данных.
Алгоритм метода включает несколько этапов. На гиперспектральном снимке корреляционным методом с библиотечным спектром «темного» объекта (например, воды) ищется «темная» точка (или их совокупность), спектр уходящего излучения которой будет использоваться в итерационном процессе моделирования для определения параметров атмосферы.
Первое приближение для функции спектрального альбедо «темного» пикселя рассчитывается из уравнения для спектральной яркости излучения на верхней границе атмосферы, куда подставляется спектр «темного» пикселя, и остальные компоненты этого уравнения (вклад атмосферной дымки, освещенность поверхности и пропускание атмосферы), рассчитанные по LibRadTran для заданного постоянного небольшого значения альбедо (нулевое приближение, например, 0.03), а также приближенно определенных оператором по снимку (и/или другим данным) другим необходимым входным параметрам (геометрические и временные параметры съемки, сезон года, координаты, метеопараметры, тип аэрозоля и пр.).
Последующие итерации в рамках метода наименьших квадратов с использованием расчетов компонентов излучения по LibRadTran осуществляются при неизменной на каждой итерации спектральной функции альбедо пикселя и изменяющихся параметрах атмосферы (оптическая толщина, давление, тип аэрозоля) до наилучшего фитирования спектральной кривой «темного пикселя» соответствующим спектром LibRadTran.
На последнем этапе производится расчет спектрального альбедо всех пикселей изображения из указанного выше уравнения с использованием спектра излучения каждого пикселя и полученных спектральных функций атмосферы (вклад атмосферной дымки, освещенность поверхности и пропускания атмосферы), которые можно считать одинаковыми для всех пикселей изображения.
Приводятся результаты исследования влияния различных характеристик атмосферы и подстилающей поверхности (оптическая толщина аэрозоля, тип аэрозоля, тип поверхности, давление у поверхности, а также рельеф поверхности), а также примеры восстановления альбедо для различных подстилающих поверхностей. Стандартная ошибка восстановления предлагаемого метода не превышает 15% для зенитного угла 35°. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ в рамках проекта № 15-55-04097 и БРФФИ в рамках проекта № 20151461.

Ключевые слова: Атмосферная коррекция, гиперспектральный снимок, LibRadTran, темная точка.

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

49