邱玥 于穎 郭安 馮澤芬 宋張亮

摘要：為消除HSI數(shù)據(jù)存在的圖像質(zhì)量降低等問(wèn)題，從而獲得精確的圖像，本文研究HJ-1A星HSI數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程。研究主要分為兩大步驟：對(duì)單景HSI數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、去條帶處理和大氣校正；在其基礎(chǔ)上對(duì)多景HSI數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像鑲嵌和圖像裁剪。在去條帶處理的算法研究中，以IDL為平臺(tái)采用了“全局去條紋法”去除了條帶，獲得了較清晰的圖像；大氣校正使用ENVI中FLAASH模塊，減弱或消除由大氣和光照等多個(gè)因子對(duì)地物反射產(chǎn)生的影響，得到了真實(shí)的地物光譜曲線。最后，利用ENVI軟件將多景HSI圖像進(jìn)行圖像鑲嵌和裁剪，最終得到了符合研究區(qū)域的精確的地表光譜反射率圖像。

關(guān)鍵詞：HSI數(shù)據(jù)；去條帶處理；FIAASH；大氣校正；圖像鑲嵌；圖像裁剪

中圖分類號(hào)：IP 75

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-005X （2015）04-0083-04

環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星星座A、B星于2008年9月6日上午11點(diǎn)25分成功發(fā)射，腳一1A星搭載了CCD相機(jī)和超光譜成像儀（Hyperspec-tral Imagjng Radiometer，HSI）。其中在HJ-1A衛(wèi)星上裝載的超光譜成像儀，可以完成對(duì)地刈寬為50 km、地面像元分辨率為100m、110～128個(gè)光譜譜段的推掃成像，具有±30°側(cè)視能力和星上定標(biāo)功能，平均光譜分辨率高達(dá)4.32nm，能夠達(dá)到物體識(shí)別和信息提取的目的。HSI數(shù)據(jù)與其他遙感數(shù)據(jù)相比，光譜分辨率有很大提高，被廣泛應(yīng)用于自然災(zāi)害、國(guó)防建設(shè)、生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)建設(shè)等方面，具有廣闊的應(yīng)用前景。

但HJ-1A星HSI數(shù)據(jù)由于投入市場(chǎng)使用時(shí)間較短和處理工具不完備，會(huì)出現(xiàn)每個(gè)波段上存在垂直分布的條帶、圖像質(zhì)量降低等問(wèn)題。由于這些問(wèn)題的存在，HJ-1A星HSI數(shù)據(jù)在應(yīng)用于自然災(zāi)害、生態(tài)環(huán)境等方面之前，需要進(jìn)行去條帶及大氣校正，以便繼續(xù)研究。

ENVI軟件在數(shù)據(jù)讀取、圖像鑲嵌、圖像裁剪、精確大氣校正等方面提供了非常好的工具；還可以利用IDL為ENVI編寫(xiě)擴(kuò)展功能。針對(duì)本研究的需求，選用ENVI軟件對(duì)HJ-1A星HSI數(shù)據(jù)進(jìn)行去條帶處理和FLAASH大氣校正，從而得到研究區(qū)域的數(shù)據(jù)結(jié)果。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)

腳-1A星HSI數(shù)據(jù)為經(jīng)過(guò)陸地觀測(cè)衛(wèi)星地面系統(tǒng)處理和生產(chǎn)得到的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，根據(jù)其校正程度共分為0～5級(jí)產(chǎn)品，分別為原始數(shù)據(jù)產(chǎn)品、輻射校正產(chǎn)品、系統(tǒng)幾何校正產(chǎn)品、幾何精校正產(chǎn)品、高程校正產(chǎn)品和標(biāo)準(zhǔn)鑲嵌圖像產(chǎn)品。本研究采用HSI數(shù)據(jù)的2級(jí)產(chǎn)品（系統(tǒng)幾何校正產(chǎn)品）來(lái)進(jìn)行圖像預(yù)處理。

2級(jí)系統(tǒng)幾何校正產(chǎn)品是經(jīng)波譜復(fù)原、輻射校正和系統(tǒng)幾何校正，并將校正后的圖像映射到指定的地圖投影坐標(biāo)下的產(chǎn)品數(shù)據(jù)。研究區(qū)域選擇大興安嶺地區(qū)塔河林業(yè)局所管轄的林場(chǎng)，區(qū)域中心位置經(jīng)緯度為東經(jīng)125°02'11"，北緯52°40'36"。研究選取了6景位于大興安嶺地區(qū)該區(qū)域的圖像作為研究對(duì)象。根據(jù)經(jīng)度劃分先對(duì)產(chǎn)品號(hào)為569499的圖像進(jìn)行單景HSI數(shù)據(jù)預(yù)處理，該實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的詳細(xì)參數(shù)見(jiàn)表l。

2 單景HSI數(shù)據(jù)的預(yù)處理

獲得的HSI數(shù)據(jù)的2級(jí)產(chǎn)品無(wú)法用ENVI軟件直接讀取，要先通過(guò)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換才能得到地理信息。該級(jí)別的產(chǎn)品經(jīng)過(guò)了輻射校正及壞像元恢復(fù)等圖像質(zhì)量檢查等過(guò)程，已經(jīng)去除了圖像中的壞線，但仍有部分波段有條帶等異常存在。使用全局去條紋法進(jìn)行去條帶處理，提高圖像質(zhì)量。接下來(lái)，對(duì)圖像進(jìn)行FLAASH大氣校正，減弱或消除由大氣和光照等多個(gè)因子對(duì)地物反射產(chǎn)生的影響，得到真實(shí)的地物光譜曲線。

HJ-1A星單景HSI數(shù)據(jù)預(yù)處理流程如圖1所示。

2.1 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

從中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心下載的HSI數(shù)據(jù)的2級(jí)產(chǎn)品采用HDF5格式。通過(guò)ENVI軟件打開(kāi)的圖像不具備坐標(biāo)、投影等地理信息，無(wú)法對(duì)其進(jìn)行直接操作，因此需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。ENVI軟件通用的格式一般為T(mén)IFF格式，可以通過(guò)中國(guó)資源衛(wèi)星中心提供的HSI產(chǎn)品格式轉(zhuǎn)換軟件V1.1將HSI數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成GEOTIFF格式，以便進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

2.2 去條帶處理

HJ-1A星HSI數(shù)據(jù)2級(jí)產(chǎn)品存在像元灰度值比較小、與周?chē)忻黠@差異的垂直條帶。它是衛(wèi)星在傳感器光、電器件反復(fù)掃描地物的成像過(guò)程中，受掃描探測(cè)元正反掃描響應(yīng)差異、傳感器掃描機(jī)械運(yùn)動(dòng)等多種因素?cái)_動(dòng)下造成的具有一定周期性、方向性且呈條帶狀分布的一種特殊噪聲。條帶噪聲的存在嚴(yán)重影響了圖像的質(zhì)量和應(yīng)用。如何在保持圖像基本信息的同時(shí)，有效去除HSI數(shù)據(jù)的條帶噪聲，是圖像預(yù)處理工作中不可缺少的一個(gè)環(huán)節(jié)。

目前廣泛采用的條帶噪聲去除方法有：直方圖匹配法、矩匹配法、傅里葉變換法、小波變換法、和有限脈沖響應(yīng)法（FIR）等。傳統(tǒng)的條帶去除方法適合波段較少且條帶程度類似的圖像，而本研究的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中不同程度的條帶波段達(dá)到百個(gè)左右。針對(duì)HSI圖像條帶垂直分布的特征，本實(shí)驗(yàn)摒棄了傳統(tǒng)的條帶去除方法，實(shí)驗(yàn)采用全局去條紋法。全局去條紋法可以在保證信息量的前提下，有效去除條帶，提高圖像質(zhì)量。HSI數(shù)據(jù)在經(jīng)過(guò)系統(tǒng)幾何糾正后，圖像條帶不再嚴(yán)格按列排布，發(fā)生了旋轉(zhuǎn)。而實(shí)際上，使用全局去條紋法時(shí)是按照?qǐng)D像條紋按列垂直排布進(jìn)行處理的。因此在進(jìn)行去條帶處理之前，先將圖像進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)，使之呈垂直分布狀態(tài)。

全局去條紋法是根據(jù)像元的列平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和波段平均值、標(biāo)準(zhǔn)差之間的差異對(duì)像元進(jìn)行分波段線性化修正，以消除垂直條帶的影響。計(jì)算方法如公式（1）所示：

式中， 和 分別為原始和消除垂直條帶影響后的像元值。增益 和偏移量 計(jì)算方法如式（2）和式（3）所示：

公式中，Stdvk和DNk分別為第k波段像元值的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值； 和 分別為第k波段第i列像元值的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值。

使用該方法去除條帶噪聲，原有的條帶基本不存在，影像灰度過(guò)渡比較自然，并且保留了原有圖像信息如圖2所示。

IDL語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)全局去條紋的程序結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)述如下：

（1）初始化有關(guān)參數(shù)和變量，讀入原始圖像（本程序支持ENVI標(biāo)準(zhǔn)格式），查詢圖像信息；

（2）讀取原始圖像DN值，判讀圖像背景值是否為0；

（3）求出圖像k波段像元值的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值；

（4）求出圖像k波段第i列像元值的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值；

（5）根據(jù)公式（2）和（3），求得增益和偏移量；

（6）根據(jù)公式（1），求得消除垂直條帶影響后的DN值；

（7）按照設(shè)置好的存儲(chǔ)路徑保存圖像。

2.3 大氣校正

遙感圖像通常是用無(wú)量綱的數(shù)字量化值（DN）記錄信息的，本實(shí)驗(yàn)進(jìn)行遙感定量化分析時(shí)，需用到輻射亮度值、反射率等物理量。大氣層會(huì)影響遙感傳感器的成像，大氣校正能減少或消除大氣對(duì)遙感圖像的影響，得到真實(shí)的地表反射信息。

目前，大氣校正方法大致可以歸納為基于圖像特征的相對(duì)校正法、基于地面線性回歸模型法、基于大氣輻射傳輸模型法和復(fù)合模型法4種。結(jié)合HSI數(shù)據(jù)和ENVI軟件特點(diǎn)，在對(duì)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正時(shí)使用大氣輻射傳輸模型法?？梢酝ㄟ^(guò)ENVI軟件中的FLAASH模塊來(lái)減少或消除大氣和光照的影響。FLAASH采用了MODTRAN5的輻射傳輸模型，它可以從高光譜遙感影像中還原出地物的地表反射率，是目前精度很高的大氣輻射校正模型。

2.3.1

FLAASH數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與參數(shù)輸入

由于FLAASH大氣校正模塊中要求輸入BIP或是BIL存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，需要先進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換。

ENVI軟件中并沒(méi)有與下載的HSI數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的傳感器類型，在進(jìn)行FLAASH大氣校正時(shí)首先需要自定義描述光譜吸收特征波段的文件和主要參數(shù)，包括傳感器相關(guān)信息、水汽和氣溶膠信息等參數(shù)。其次，從HSI影像的元數(shù)據(jù)文件可以得到成像時(shí)間和當(dāng)時(shí)的地理信息，并據(jù)此選擇亞極地夏季熱帶大氣模型；由于HSI數(shù)據(jù)的波長(zhǎng)范圍最長(zhǎng)只到950nm，受波段范圍的限制，在FLAASH中無(wú)法進(jìn)行氣溶膠反演，因此只能根據(jù)影像情況設(shè)定初始能見(jiàn)度為40km。最后還需要在高級(jí)設(shè)置面板中將Tile Size設(shè)為100。其它參數(shù)設(shè)置一般設(shè)為默認(rèn)值。

2.3.2

FLAASH大氣校正結(jié)果

FLAASH計(jì)算完成后，使用ENVI-Display-Profiles-Spectral，可以瀏覽植被、水體等典型地物波譜曲線。經(jīng)過(guò)大氣校正前后的植被光譜曲線對(duì)比如圖3所示。（a）圖和（b）圖的X軸和Y軸數(shù)值不同，經(jīng)過(guò)處理后可以得到真實(shí)的反射率?？梢悦黠@看出，經(jīng)過(guò)大氣校正后，原始圖像在近紅外波段處的反射率低谷得到了消除，植被在藍(lán)光和紅光波段處的吸收谷得到了恢復(fù)，植被光譜曲線的特征基本保持。大氣校正后的反射率更為接近真實(shí)值，提高了HSI圖像質(zhì)量。

3 多景HSI數(shù)據(jù)的預(yù)處理

3.1 圖像鑲嵌

在遙感圖像處理中，針對(duì)本研究實(shí)驗(yàn)區(qū)域，需要將六景遙感圖像拼成一幅合成圖像。

使用ENVI圖像鑲嵌功能提供的交互式方式將經(jīng)過(guò)去條帶處理和大氣校正的具有地理坐標(biāo)的六景圖像在數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上進(jìn)行合并，生成包含研究區(qū)域的單一合成圖像。ENVI-Mosaicking-Seamless Mosa-1C操作可以對(duì)圖像的鑲嵌做到更精細(xì)的控制。當(dāng)圖像重疊區(qū)存在背景值時(shí)，可以通過(guò)設(shè)置忽略值達(dá)到透明的效果。為了盡量避免由于鑲嵌圖像顏色不一致而影響鑲嵌結(jié)果，以一副圖像為基準(zhǔn)，采用直方圖匹配法匹配其它鑲嵌圖像，使得鑲嵌圖像具有相近的灰度特征。圖像鑲嵌過(guò)程中會(huì)生成接邊線，ENVI提供了對(duì)圖像間重合的邊緣進(jìn)行羽化的功能，指定羽化距離為10個(gè)像素，在邊緣處或接邊線處將會(huì)有50%的頂部圖像和50%的底部圖像參與混合，輸出鑲嵌圖像。鑲嵌圖像的接邊線變得適當(dāng)模糊，能很好地融入圖像中，效果明顯。實(shí)驗(yàn)要求獲得鑲嵌圖像的真實(shí)植被光譜曲線，通常將重采樣方法設(shè)置為Nearest Neighbor，減小對(duì)圖像的像元值的改變程度，規(guī)避對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。

3.2 圖像裁剪與顯示（波段組合）

根據(jù)大興安嶺塔河區(qū)域的矢量文件，對(duì)圖像進(jìn)行裁剪。

在視窗中顯示裁切后的RGB假彩色合成圖像。為了得到地物豐富、色彩鮮明、層次好的圖像，我們選擇不同波長(zhǎng)范圍內(nèi)的波段作為RGB分量合成RGB標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像。ENVI可以加載標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像（CIR），并自動(dòng)將104波段、65波段和37波段分別賦予給RGB分量。

在制圖輸出前，通常將圖像背景值設(shè)為0。通過(guò)Raster Management中的Edit ENVI Header工具，將Data Ignore Value賦予0值。

經(jīng)過(guò)去條帶處理、大氣校正、圖像鑲嵌、圖像裁剪和波段組合后的圖像如圖4所示。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文研究了HSI數(shù)據(jù)2級(jí)產(chǎn)品的預(yù)處理流程，先將HSI數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，以IDL為平臺(tái)使用全局去條紋法去除條帶，再用ENVI中的FLAASH模塊進(jìn)行大氣校正，去除大氣影響，最后經(jīng)過(guò)圖像鑲嵌、圖像裁剪和顯示，得到了精確的符合研究區(qū)域的合成圖像。從合成圖像中可以讀取該區(qū)域中真實(shí)的植被光譜曲線。但還存在了一些問(wèn)題會(huì)影響圖像精度的提高。雖然經(jīng)過(guò)全局去條紋法后得到的圖像比較清晰，但運(yùn)行時(shí)間較慢，本研究期望找到更好的、能夠使圖像更清晰的方法來(lái)解決條帶問(wèn)題。而且尚未解決由于HSI數(shù)據(jù)受波段范圍限制，在FLAASH中無(wú)法進(jìn)行氣溶膠反演的問(wèn)題。圖像鑲嵌過(guò)程中雖然經(jīng)過(guò)勻色處理，但是得到的合成圖像顏色上還是不太一致，需要進(jìn)行進(jìn)一步的輻射校正。這些問(wèn)題的存在會(huì)影響圖像的質(zhì)量，在今后的研究中需要進(jìn)一步解決。