[发明专利]一种成像光谱反射率数据的光谱校正方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种成像光谱反射率数据的光谱校正方法，属于高光谱遥感矿物识别领域，它适用于对利用大气辐射传输模型进行光谱重建后生成的成像光谱反射率数据，进行校正，以减小误差、降低信息的漏提率。

背景技术

高光谱遥感具有图谱合一的特点，可根据矿物的精细光谱特征进行矿物信息的识别。进行矿物信息提取前，需将地表的辐射亮度数据转换为反射率数据，即反射能量与入射能量之比。常用的软件有Flaash、ATREM、ACORN等，这些软件基于大气辐射传输模型，根据数据获取时的大气水汽含量、能见度等大气参数，计算大气吸收、散射特性，并得到地表反射率。

然而，由于仪器定标误差、地面—大气间能量的多次反射等原因，得到了地表反射率与地面实测数据往往存在较大的系统性误差，导致矿物信息提取出漏提取率较高。为此，本发明开发了一种校正方法，对利用大气辐射传输模型进行光谱重建后生成的成像光谱反射率数据，进行校正，以减小误差、降低信息的漏提取率。

发明内容

1、目的：本发明的目的是提供一种成像光谱反射率数据的光谱校正方法，它针对利用大气辐射传输模型进行光谱重建后生成的成像光谱反射率数据中的系统性误差进行校正，以减小误差、降低信息的漏提取率。

2、技术解决方案：为实现本发明的目的，采取以下技术方案：

见图1，本发明一种成像光谱反射率数据的光谱校正方法，该方法具体步骤如下：

步骤一：光谱数据读入

读入的数据包括成像光谱反射率数据、成像光谱数据覆盖范围内地面实测的反射光谱数据。成像光谱反射率数据是由基于大气辐射传输模型进行光谱重建后的数据。

步骤二：反射光谱归一化处理

以图像清晰度较高的某一波段为基准，对地面实测光谱与对应的成像光谱反射率数据进行归一化处理，即所有波段反射率除以基准波段反射率。

步骤三：校正系数的计算

经步骤二处理后的地面实测光谱除以对应的成像光谱反射率数据，得到校正系数，若成像光谱反射率数据覆盖范围内有多个点进行了地面实测光谱测试，则将得到了多个校正系数进行平均，以减小误差。

步骤四：数据的校正

步骤一中读入的成像光谱反射率数据乘以步骤三得到的校正系数，即完成数据的校正。

其中，步骤二中所述的“对地面实测光谱与对应的成像光谱反射率数据进行归一化处理”，其具体实现过程如下：

每条光谱的所有波段的反射率除以该光谱对应的基准波段的反射率，得到的比值光谱即为归一化后的光谱。

3、优点及功效：本发明一种成像光谱反射率数据的光谱校正方法的优点是：

基于地面实测光谱对利用大气辐射传输模型进行光谱重建后生成的成像光谱反射率数据，进行校正，以减小误差、降低信息的漏提率。

附图说明

图1为本发明的流程框图；

具体实施方式

为了更好的说明本发明的方法与步骤，利用某地区HyMap机载成像光谱反射率数据与12个不同地点的地面实测光谱数据为例，进行了校正试验。试验所用的设备为图形工作站，规格型号为Dell Precision4700，操作系统为WindowsXP（64位），CPU为2.66GHz，内容为32GB，硬盘为1T。

见图1，本发明一种成像光谱反射率数据的光谱校正方法，其具体步骤如下：

步骤一，读入数据，地面实测光谱与HyMap成像光谱反射率数据谱段范围为450.0-2491.6nm，共有124个波段，成像光谱反射率数据是利用Flaash光谱重建软件得到的；

步骤二，反射光谱归一化处理，对12个地点中其中一个点的地面实测光谱与对应的HyMap成像光谱反射率数据，以2150nm波段为基准，进行归一化，所有波段反射率除以2150nm波段反射率；

步骤三，校正系数的计算，归一化后的地面实测光谱除以对应的成像光谱反射率数据，得到校正系数；

步骤四，HyMap数据的校正，将上一步骤得到的校正系数乘以所有HyMap数据，即完成数据的校正。

利用步骤一至步骤四的方法，对HyMap反射率数据进行了校正，利用12个地面点中的11个对校正结果进行了检验。结果表明，450-1300nm、2000-2500nm谱段去壳后反射率误差分别由0.007±0.001、0.05±0.005提高至0.004±0.004、0.005±0.006，最小吸收位置以及吸收谷面积、对称度、半高宽分别由58.04±18.97%、37.89±16.77%、10.59±7.45%提高至7.67±7.96%、6.69±4.12%、2.12±1.55%。