[发明专利]一种热红外高光谱遥感数据在轨光谱定标方法

摘要

本发明公开一种热红外高光谱遥感数据在轨光谱定标方法，方法步骤如下(1)将热红外高光谱遥感数据获取时的大气参数、成像参数输入MODTRAN大气辐射传输模拟软件得到模拟的1nm超高分辨率入瞳辐射亮度光谱；(2)以实验室光谱定标获得的中心波长λi和FWHM△λi为初始值，不断调整中心波长(λi+δλi)和FWHM(△λi+δ△λi)对超高分辨率入瞳辐射亮度光谱进行卷积运算，得到模拟的传感器入瞳辐射亮度光谱；(3)选择模拟的大气吸收波段及其附近入瞳辐射亮度光谱与传感器获取的辐射亮度光谱，对二者进行NODD变换，比较NODD变换得到的归一化光学厚度微分光谱，通过最优化算法得到中心波长和FWHM最优的变化量δλi和δ△λi，最终得到最优的中心波长和FWHM。本发明的方法具有准确性好，速度快，易操作特点。

主权项

一种热红外高光谱遥感数据在轨光谱定标方法，其特征在于包括如下步骤：1)将热红外高光谱遥感数据获取时的大气参数、成像参数输入MODTRAN5.3大气辐射传输模拟软件得到模拟的1nm超高分辨率入瞳辐射亮度光谱；输入的大气参数有大气模型、水汽含量、气溶胶模型、气象视距，输入的成像参数有传感器高度、观测天顶角、观测方位角、地表高程、地表反射率ρs、地表温度Ts，其中，地表反射率ρs设置为0.90；输出的1nm分辨率的辐射亮度光谱所覆盖谱段范围为7.0‑14.0μm；2)以实验室光谱定标获得的中心波长λi和FWHM(Δλi)为初始值，不断调整中心波长(λi+δλi)和FWHM(Δλi+δΔλi)对超高分辨率入瞳辐射亮度光谱进行卷积运算，得到模拟的传感器入瞳辐射亮度光谱，模拟的入瞳辐射亮度计算方法为：Li(δλi,δΔλi)=∫F(λ)Si(λ,λi,Δλi,δλi,δΔλi)dλ∫Si(λ,λi,Δλi,δλi,δΔλi)dλ]]>其中，Li(δλi,δΔλi)为波段i的入瞳辐射亮度；F(λ)为超高分辨率辐射亮度光谱；Si(λ,λi,Δλi,δλi,δΔλi)为波段i的光谱响应函数，Si(λ,λi,Δλi,δλi,δΔλi)的计算方法为：Si(λ,λi,Δλi,δλi,δΔλi)=exp[-(λ-λi-δλi)2(Δλi+δΔλi)2/ln16]]]>其中，λ为波长；3)选择模拟的大气吸收波段11.73μm及其附近入瞳辐射亮度光谱与传感器获取的辐射亮度光谱，对二者进行NODD变换，NODD变换主要包括，(1)对测量和模拟入瞳的辐射亮度光谱取负对数；(2)计算取负对数光谱后的求导，得到微分光谱；(3)对微分光谱做标准正太分布变换，得到所谓的归一化光学厚度微分光谱；最优解用Powell算法进行搜索，用于衡量模拟数据的NODD光谱和测量数据到的NODD光谱的代价函数为：f＝(1‑γ)SD+γSASD=1nΣi=1n(Ri-Rio)2]]>SA=π2arccos[Σi=1nRiRioΣi=1n(Ri)2Σi=1n(Rio)2]]]>其中，f为代价函数；Ri为模拟数据变换得到的NODD光谱；为测量数据变换得到的NODD光谱；SD为Ri与的欧氏距离；SA为Ri与之间的光谱角；γ为权重系数；比较NODD变换得到的归一化光学厚度微分光谱，通过最优化算法得到中心波长和FWHM最优的变化量δλi和δΔλi，最终得到最优的中心波长和FWHM。