Эффективность атмосферных коррекций гиперспектральных снимков Hyperion в регионах с развитым растительным покровом

В настоящее время, в связи с запуском ряда гиперспектральных съемочных систем и ростом активного использования таких данных, разворачиваются работы по созданию наземных библиотек спектральных образов. Одно из их предполагаемых направлений их применения – дешифрирование космических снимков. Для обеспечения сопоставимости наземных и космических источников информации необходимо проводить атмосферную коррекцию получаемых снимков.
Оценка качества работы алгоритмов атмосферных коррекций, представленных в распространенных пакетах обработки космических снимков (ENVI, ERDAS Imagine) проводилась неоднократно. Большинство таких работ посвящено пустынным ландшафтам, где на поверхности находятся горные породы; для ландшафтов с развитым растительным покровом многие алгоритмы заведомо признаются малоэффективными. Однако в России преобладают территории, покрытые растительностью. Район наших исследований находится на юге центральной части Мурманской области, и характеризуется почти сплошным проективным покрытием лесной и болотной растительности в пределах суши. Обеспечить высокую сопоставимость наземных и спутниковых спектральных образов (что особенно важно для сезонно меняющейся растительности) позволили спектрорадиометрические измерения, проведенные в ходе полевых экспедиций в июле 2013 и 2014 гг.
В первой части исследования был проведен анализ нескольких известных эмпирических и физических алгоритмов атмосферной коррекции, реализованных в доступных пакетах для обработке космических снимков, получены результаты работы алгоритмов для фрагмента снимка EO-1 Hyperion за июль 2013 г. на район исследований и для ряда объектов сравнены спектральные образы, полученные со снимка, с эталонными спектрометрическими данными. Внимание уделялось не только объективной точности восстановления наземных спектров объектов, но и уровню шумов в изображении снимка после проведенной коррекции, что определяло применимость снимка для последующего автоматизированного дешифрирования и составления карты растительности.
Во второй части исследования основной целью стал подбор данных для улучшения результатов атмосферной коррекции по методу Empirical Line, предполагающему приведение космических гиперспектральных данных к наземным путем линейной регрессии по значениям яркости эталонных объектов. Главная сложность в применении алгоритма, но одновременно и залог качества результатов – использование репрезентативных наземных или лабораторных спектров эталонных объектов. С использованием экспедиционных данных 2014 г. было показано, что получение качественного с точки зрения географических исследований результата возможно даже для сложных по пространственной структуре лесо-болотных ландшафтов, имеющих смешанный спектральный образ.
Исследование выполнено при поддержке гранта РФФИ офи-м 13-05-12061 и проекта Spectral Library of Arctic Plants (SLAP) международной программы INTERACT.