[发明专利]一种基于遥感应用的高光谱成像仪指标优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于遥感应用的高光谱成像仪指标优化方法，属于高光谱遥感应用与优化设计技术领域，可用于高光谱载荷指标优化设计和高光谱遥感数据质量评价以及应用效能评估。

背景技术

随着光学卫星遥感应用的广泛发展，遥感数据质量直接影响了其应用能力，同时它也是评价遥感器成像性能的一个重要标志，因此遥感数据质量评价是连接遥感器设计和遥感数据应用的一个重要桥梁。随着高精度定量化遥感应用的迫切需求，光学遥感数据质量对用户越来越重要，特别是近年来高光谱遥感数据应用的增强。目前我国高光谱成像光谱仪的研制与遥感应用缺少有效、深入的结合，这一方面加大了遥感器指标设计和研制难度，另一方面也无法准确预估遥感器在轨应用效能。为了更好设计载荷指标，确保在轨成像数据质量和应用能力，基于遥感应用的载荷指标优化设计及其成像性能预估的研究显得很重要，特别是建立遥感应用指标与遥感载荷性能指标的关系将成为整个环节中的关键。

国外针对高光谱遥感数据质量评价的研究，已经开展了大量工作。根据评价的指标和性质以及应用目的，大致可以分为三类：第一类为与遥感器指标无关，与数据特性间接指标有关的评价，主要用于目标探测和地物分类。Simmons等（2005）针对高光谱数据的空间信息和光谱信息分别建立了空间信息可信度指数和光谱信息可信度指标，再利用这两个指数建立了高光谱数据质量评价方法，同时他也指出该方法参量不具有物理意义以及未考虑谱段SNR差异大两个缺点。Sweet（2004）利用光谱相似度指标对高光谱数据的光谱质量进行了评估，他指出这种方法最适合于单个地物光谱之间的比较。第二类为与目标特性、成像信号转换和探测算法有关的评价，主要用于亚像元目标探测。这类方法主要是以Stefanou和Kerekes为代表的团队进行研究的（2009，2010），他们认为高光谱数据应用能力与整个成像链路中各个环节都有关，包括目标场景、成像过程和处理算法等，因此对高光谱数据应用的评价涉及到整个链路，但并未将遥感器指标参数作为评价变量。第三类为与遥感器指标有关的评价，评价方法类似于美国通用图像质量方程GIQE（General Image Quality Equation），主要用于目标探测、地物分类等。Kerekes和Hsu（2004a,2004b）针对目标探测和地形分类建立了以GSD、SNR和Δλ为变量的评价方程，而Shen（2003，2005）针对目标探测和地物分类两种应用，分别建立了以GSD、SNR、Δλ和场景目标为变量的评价公式。

国外研究的这三类方法各有特点，第一类方法和第二类方法主要用于已有高光谱数据的应用评价，但未考虑遥感器参数设计目的的指标，第三类方法虽然考虑了遥感器指标，建立了评估方程，但是其指标没有充分考虑高光谱遥感数据的特性，特别是缺少空间信息质量和光谱信息质量的指标。目前国内在这方面的研究较少，马德敏等（2004）利用成像质量指标（MTF、光谱和空间的协调性，光谱定标，信噪比，光谱响应函数）和图像质量指标（均值、标准差、均方误差、相关性、动态范围等）对机载高光谱数据进行了评价。周雨霁和田庆久（2008）利用信息量、信噪比、清晰度、辐射精度对高光谱数据进行了评价，其中辐射精度具体包含均值、方差、偏斜度、陡度等。张晓红等（2010）采用信息量、信噪比、地面分解力、清晰度、辐射精度等指标对图像质量进行分析。这些研究主要是针对图像质量的一般评价，并没有涉及高光谱数据应用能力和遥感器指标设计。为了能够提高高光谱数据应用能力，优化高光谱载荷设计指标，需要完成与应用相关的遥感器重点性能指标分析研究以及应用效能和遥感器性能指标之间关系的研究，建立一种基于遥感应用的高光谱成像仪指标优化方法。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有设计的不足，提供了一种基于遥感应用的高光谱成像仪指标优化方法，一方面为载荷研制方在研高光谱成像光谱仪的载荷参数指标优化设计及其应用效能评估等方面提供手段，另一方面为遥感用户在轨高光谱遥感数据质量及其应用能力方面提供评价方法。

本发明的技术解决方案为：

一种基于遥感应用的高光谱成像仪指标优化方法，步骤如下：

（1）确定高光谱数据应用目的，根据高光谱数据应用目的和载荷设计指标要求，预设高光谱载荷性能指标参数和设计指标参数，所述高光谱数据应用目的包括目标探测和地物分类；

高光谱载荷性能指标参数包括：地面分辨率、光谱分辨率、信噪比/信杂比、空间调制传递函数和光谱调制传递函数；