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)

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

XII.A.279

Метод оценки пространственного сдвига каналов при орбитальной калибровке аппаратуры «Hyperion»

Чабан Л.Н.(1), Берёзина К.В.(2), Страхов П.В.(1)
(1) Московский физико-технический институт
(2) Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК)
В докладе представлен метод оценки и коррекции сдвига спектральной калибровки аппаратуры «Hyperion» по строке изображения, вызванный эффектом «вращения», характерным для гиперспектральной аппаратуры типа «pushbroom». Несмотря на то, что сдвиг центров каналов, вызванный этим эффектом, относительно невелик (в пределах 2 нм), он отрицательно сказывается на результатах классификации и оценки состояния растительного покрова с использованием каналов красного и ближнего ИК диапазонов.
Предлагаемый метод основывается на анализе яркостных спектров однотипной густой растительности по строке изображения. Сомкнутый растительный покров в период интенсивной вегетации имеет гладкий спектр отражения в диапазоне 750-800 нм и достаточно ярко выраженный минимум в красной зоне, обусловленный поглощением излучения хлорофиллом.
Общий принцип, положенный в основу метода, состоит в следующем: если центр канала смещен на величину -dL, то значение яркости в канале равно b(L+dL); если центр канала смещен на величину + dL, то значение яркости в канале равно, соответственно, b(L - dL).
Для оценки смещения каналов в ближнем ИК диапазоне использован канал 41, попадающий на участок поглощения излучения кислородом (762.5 нм), и два ближайших канала (752.4 и 772.8 нм). Статистический анализ яркостных спектров по строке показал, что смещение спектральной калибровки вызывает характерное изменение «краев» провала в яркостном профиле, обусловленного поглощением излучения. С учетом монотонного роста спектральной яркости на данном участке спектра, по статистической выборке пикселей вдоль строки было определено положение пикселя, соответствующего паспортному значению калибровки, и величина db0=b42-b40, соответствующая этому значению. Далее по набору яркостных спектров вдоль строки, с учетом величины db0, были определены значения db(L+) и db(L-), из которых была рассчитана зависимость dL(db) при правом и левом сдвиге. Полученная зависимость была аппроксимирована полиномом второй степени, после чего были рассчитаны смещения для каждого пикселя по строке изображения.
При оценке смещения каналов в красной зоне положение «провала» спектральной кривой растительности определялось как минимум интерполяционного полинома второй степени, построенного по яркости в четырех каналах диапазона 660-692 нм. Смещение  рассчитывалось относительно канала 33 (681.2 нм). Результат аппроксимации зависимости dL (db) оказался близок к результату соответствующей аппроксимации для канала 41. На основе этой зависимости была составлена калибровочная матрица для 50 каналов видимого и ближнего ИК диапазонов. Результат энергетической калибровки по данной матрице, выполненной в пакете обработки гиперспектральных изображений «Альбедо» (МФТИ), оказался положительным и позволил заметно улучшить качество классификации растительного покрова на тестовом изображении.
Следует отметить, что полученная интерполяционная зависимость оказалась значительно ближе к данным предполетной калибровки, чем результаты орбитальной калибровки, полученные с использованием моделей переноса излучения в атмосфере. Результаты наших численных экспериментов, проведенных на двух различных изображениях с использованием спектров березы и осоки, отличались между собой и от паспортных данных не более чем на 0.6 нм, в то время как результаты, представленные в публикациях отличались от паспортных данных более чем на 1 нм. Таким образом, данный метод оценки сдвига каналов по строке, по меньшей мере, позволяет избежать погрешностей, связанных с адекватностью атмосферной модели и точностью определения ее актуальных параметров.

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

87