基于太阳漫反射板线阵CCD相对辐射定标方法研究

许和鱼; 张黎明; 李鑫; 黄文薪; 司孝龙; 徐伟伟; 葛曙乐; 赵艳华; 王浩

doi:doi:10.3788/AOS202040.0628002

光学学报, 2020, 40 (6): 0628002, 网络出版: 2020-03-06

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A Relative Radiometric Calibration Method Based on Solar Diffuser Research for a Linear Array CCD Detector

论文大纲

许和鱼 ^1,2,*张黎明 ¹李鑫 ¹黄文薪 ¹司孝龙 ¹徐伟伟 ¹葛曙乐 ³赵艳华 ⁴王浩 ⁴

作者单位

¹ 中国科学院安徽光学精密机械研究所通用光学与表征技术重点实验室, 安徽合肥 230031

² 中国科学技术大学, 安徽合肥 230026

³ 中国资源卫星应用中心, 北京 100094

⁴ 北京空间机电研究所, 北京 100094

遥感线阵CCD探测器太阳漫反射板相对辐射定标条纹系数 remote sensing linear array CCD detector solar diffuser relative radiometric calibration streaking metrics

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摘要

针对推扫型光学遥感器成像光学系统中线阵CCD探测器各像元响应不一致的现象,提出一种基于太阳漫反射板星上相对辐射定标方法。该方法以实验室积分球定标数据作为参考标准,对星上太阳漫反射板定标数据进行平场校正,消除了相机视场内杂散光及双向反射分布函数(BRDF)分布对相对定标结果带来的影响;进而得到各像元的相对定标系数,最后将相对定标系数应用于海洋、戈壁滩、云层三种不同地物目标场景。结果表明:三种地物场景的原始影像中存在的各种垂直条纹噪声可以得到有效消除;相对定标后各场景影像条纹系数均优于0.0045;基于太阳漫反射板相对定标方法可对线阵CCD探测器进行大动态范围内相对辐射校正,具有较高的时效性和定标精度,以满足星上相对辐射定标需求。

Abstract

In this study, we propose an on-board relative radiometric method based on a solar diffuser to correct the non-uniformity of the pixel response of the linear array CCD detector based on the imaging optical system of the push-room optical remote sensor. The proposed method uses laboratory integrating sphere calibration data as a reference standard to perform flat-field correction on the onboard calibration data, and the influences of the stray light in the field of view of the camera and the distribution of the bidirectional reflectance distribution function (BRDF) on the relative calibration results are eliminated; further, we obtain the relative calibration coefficients of each pixel, which can be applied to three different objects, i.e., the ocean, the Gobi desert, and the cloud. The results prove that the various vertical striping noises in the raw image can be effectively eliminated and that the image streaking metrics with respect to each scene is better than 0.0045 after relative calibration. Based on the solar diffuser, relative radiometric calibration for the linear array CCD detector in the large dynamic range can be realized, exhibiting considerable timeliness and calibration accuracy.

1 引言

随着卫星遥感技术的不断发展,基于CCD线阵探测器的高分辨率卫星光学传感器,因其具有动态范围大、信噪比高等优点被越来越广泛地应用在资源勘查、自然灾害预测和地球植被覆盖监测等领域^[1-6]。线阵CCD探测器由许多像元组成,受像元间响应的差异、像元电子学增益及偏置、光学镜头的衰变和焦平面的污染等因素的影响,各像元输出DN(Digital Number)值存在不一致性。这种不一致性在原始遥感影像中以条纹或者条带的形式表现出来,不仅影响视觉效果,而且使得地物目标真实分布信息失真,需要对原始遥感影像进行相对辐射定标^[7-8]。

光学遥感卫星发射前相对辐射定标主要借助积分球均匀光源实现,具有优异的面均匀性、角度均匀性,以及动态范围大、杂散光小、定标精度较高等优点,然而,受发射过程中震动、在轨运行空间辐射环境的影响,探测器各个像元的响应状态会发生变化,且随着在轨运行时间的增加,电子元器件性能也会发生衰减,因此需要进行发射后星上相对辐射定标^[9]。在轨相对辐射定标主要分为以下4种^[2,7,10-21]:1)基于大面积均匀地物目标法,由于线阵CCD探测器通常具有成百上千个像元,幅宽较大,难以找到大面积均匀场来实现相对辐射定标;2)基于偏航的相对辐射定标方法,是将卫星平台或相机旋转90°,使得线阵CCD传感器与卫星轨道推扫方向平行,卫星沿着轨道推扫对同一地物目标成像获取辐射定标数据,进而实现相对辐射定标,优点是不依赖于地面均匀场,但要求卫星平台或者相机具有偏航能力;3)统计法,主要有直方图匹配法、矩匹配法和空间滤波法等,是通对大量影像DN值进行统计,实现各像元响应非一致性的校正,进而达到消除影像条纹噪声的目的,该方法所需的海量样本是基于概率统计理论具有假设性质的辐射基准,计算量大且不能满足高频次定标需求;4)基于漫反射板的相对定标法,可以对遥感器实现全视场、全光路、高精度、高频次辐射定标,成功应用于MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)、MERIS(Medium Resolution Imaging Spectrometer)、OLI(Operational Land Imager)等载荷星上辐射定标 ,已成为当前星上定标主要发展方向之一。

全谱段成像光谱仪(VIMI)是搭载在高分五号的主要载荷之一,共有12个通道,其中可见光波段通过平台搭载的太阳漫反射板来实现星上相对及绝对辐射定标。VIMI可见波段采用CCD线阵探测器以推扫方式成像^[22]。本研究针对该定标系统提出了一种基于太阳漫反射板星上相对辐射定标方法:卫星在轨运行初期,由于在轨运行时间较短,探测器大部分像元响应状态与实验室定标时保持一致,利用实验室积分球定标数据作为平场参考标准对定标数据进行平场校正,进而得到线阵CCD探测器各像元相对定标系数,并应用该定标系数对海洋、戈壁滩、云层三种不同亮度地物场景进行相对辐射校正,通过条纹系数法对相对定标前后影像质量进行评估。

2 相对辐射定标原理

VIMI可见光波段(B1~B4)采用的是线阵TDI CCD探测器,每个线阵CCD有3072个像元,空间分辨率为20 m^[22] ;载荷观测漫反射板方位角为180°,高度角为39°,搭载在卫星平台上。用于星上相对辐射定标的太阳漫反射板是由中国科学院安徽光学精密机械研究所采用航天级聚四氟乙烯(PTFE)材料研制而成,具有优异的光学朗伯性^[23]。定标时刻,太阳漫反射板在光学遥感器光路前端展开,太阳作为标准光源照明双向反射分布函数(BRDF)已知的太阳漫反射板形成近似朗伯面的均匀辐亮度光源,充满遥感器入瞳,对遥感器实现星上辐射定标,定标原理示意图如图1所示。

图 1. 基于太阳漫反射板星上辐射定标原理示意图

Fig. 1. Schematic diagram of on-board radiation calibration optical path based on solar-diffuser

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星上定标时刻,线阵CCD探测器各像元入瞳处辐亮度可表示为

\begin{matrix} L_{i, j}^{SD} = \frac{E_{sun} co s (θ_{i}^{sun})}{R^{2}} f_{i, j}^{SD} (θ_{i}^{sun}, φ_{i}^{sun}; θ_{i, j}^{view}, φ_{i, j}^{view}), (1) \end{matrix}

式中:i表示定标时刻相机推扫行序列号;j表示第j个像元; $\begin{matrix} f_{i, j}^{SD} \end{matrix}$ ( $\begin{matrix} θ_{i}^{sun} \end{matrix}$ , $\begin{matrix} φ_{i}^{sun} \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} θ_{i, j}^{view} \end{matrix}$ , $\begin{matrix} φ_{i, j}^{view} \end{matrix}$ )表示第i行、第j个像元对应的照明和观测角度下的太阳漫反射板双向反射分布函数; $\begin{matrix} θ_{i}^{sun} \end{matrix}$ , $\begin{matrix} φ_{i}^{sun} \end{matrix}$ 分别表示太阳照明天顶角和方位角; $\begin{matrix} θ_{i, j}^{view} \end{matrix}$ , $\begin{matrix} φ_{i, j}^{view} \end{matrix}$ 分别为相机观测天顶角和方位角;E_sun为大气外太阳常数;cos( $\begin{matrix} θ_{i}^{sun} \end{matrix}$ )为太阳照明余弦因子;R为定标时刻日地距离因子。

在发射前利用积分球对线阵CCD探测器进行相对辐射定标,定标模型公式为

\begin{matrix} R_{j} L^{IS} = X_{DN; i, j}^{IS} - X_{DN; j 0}^{IS}, (2) \end{matrix}

式中: L^IS为实验室定标时积分球出射辐亮度;R_j为第j个像元响应度; $\begin{matrix} X_{DN; i, j}^{IS} \end{matrix}$ 为影像第i行、第j个像元输出DN值; $\begin{matrix} X_{DN; j 0}^{IS} \end{matrix}$ 为第j个像元暗电流响应DN值。

同理,根据(2)式,星上定标时相机观测太阳漫反射板辐射响应可以表示为

\begin{matrix} R_{j} L_{i, j}^{on} = X_{DN; i, j}^{on} - X_{DN; j 0}^{on}, (3) \end{matrix}

式中: $\begin{matrix} L_{i, j}^{on} \end{matrix}$ 为影像第i行、第j个像元输入辐亮度; $\begin{matrix} X_{DN; i, j}^{on} \end{matrix}$ 为影像第i行、第j个像元输出DN值; $\begin{matrix} X_{DN; j 0}^{on} \end{matrix}$ 为第j个像元暗电流响应DN值。

从(3)式可以看出,各像元响应DN值的非一致性与探测器各像元响应度R_j和入瞳处接收到的辐亮度L_i_,_j相关。实质上,作为星上辐射定标参考标准的太阳漫反射板并不是理想的朗伯体,而且星上定标系统内杂散光也不能完全被抑制,因此定标时刻线阵CCD探测器入瞳处辐亮度 $\begin{matrix} L_{i, j}^{on} \end{matrix}$ 由太阳照明漫反射板出射辐亮度 $\begin{matrix} L_{i, j}^{SD} \end{matrix}$ 和杂散光照明漫反射板出射辐亮度 $\begin{matrix} L_{i, j}^{str} \end{matrix}$ 两部分组成,并且在探测器视场内入瞳辐亮度具有空间和角度依赖性,即探测器各个像元入瞳辐亮度并不均匀。为了保证基于太阳漫反射板星上的相对辐射定标精度,需要结合实验室积分球定标数据对星上数据进行“平场”处理,使得各像元入瞳处的辐亮度一致。首先将(2)式和(3)式进行比值处理,经处理可以得到星上定标时刻各个像元的入瞳辐亮度,即

\begin{matrix} L_{i, j}^{on} = \frac{X_{DN; i, j}^{on} - X_{DN; j 0}^{on}}{X_{DN; i, j}^{IS} - X_{DN; j 0}^{IS}} L^{IS} 。 (4) \end{matrix}

将各个像元的入瞳辐亮度 $\begin{matrix} L_{i, j}^{on} \end{matrix}$ 作为因变量,像元序列号j作为自变量,进行拟合:

将拟合结果 $\begin{matrix} L_{i, j}^{on, fit} \end{matrix}$ 对其行均值进行归一化处理得到相对辐亮度 $\begin{matrix} L_{i, j}^{on, nor} \end{matrix}$ ,最后将定标时刻探测器响应DN值除以 $\begin{matrix} L_{i, j}^{on, nor} \end{matrix}$ ,得到平场校正后DN值:

\begin{matrix} X_{DN; i, j}^{Flat} = \frac{X_{DN; i, j}^{on} - X_{DN, j 0}^{on}}{L_{i, j}^{on, nor}}, (6) \end{matrix}

则各像元相对定标系数可以表示为

\begin{matrix} R'_{i, j} = \frac{\bar{X_{DN; i, j}^{Flat}}}{X_{DN; i, j}^{Flat}} = \frac{\frac{1}{3072} \overset{3072}{\sum_{j = 1}} X_{DN; i, j}^{Flat}}{X_{DN; i, j}^{Flat}} 。 (7) \end{matrix}

将基于漫反射板得到的多行相对定标系数求平均,即可得到各个像元最终的相对定标系数R'_j。

3 数据处理过程

Morfitt等^[11]、葛钊等^[24]分别通过OLI在轨相对辐射定标及地面环境实验两方面对线阵CCD探测器性能进行研究,结果表明CCD性能非常稳定,且在轨运行初期所有像元与地面实验室辐射响应几乎一致,因此在轨运行初期,可以利用实验室全谱段成像光谱仪定标数据对星上漫反射板数据进行平场处理,进而得到各像元相对定标系数,实现相对辐射定标。

选取与星上定标时刻相机增益及积分时间等参数设置一致的实验室积分球定标数据作为平场校正参考标准,并将实验室积分球数据和预处理后的积分球数据的行均值进行归一化处理,处理结果见图2,实线表示经归一化处理后实验室积分球定标数据,其分布较为平坦,虚线表示归一化处理后星上漫反射板定标数据,可以看出其随像元序列号增加呈现减小的趋势,由此表明同一定标时刻像元入瞳处接收到的辐亮度从左到右逐渐变小。

图 2. 积分球及星上漫反射板定标DN值归一化结果

Fig. 2. Normalized results of the DN values of the integrating sphere and the on-board solar diffuser

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按照(6)式将星上定标数据进行平场处理,并对其均值进行归一化处理,结果见图3(a),可以看出该趋势与图2中实验室定标数据趋势整体一致,但是也出现了许多小的毛刺,这表明发射后部分像元的响应发生了改变,有必要进行星上相对辐射定标。将平场后的星上定标数据按照(7)式进行处理,得到各像元相对定标系数,如图3(b)所示。

图 3. 数据处理过程。(a)平场后星上定标数据归一化结果;(b) CCD探测器各像元相对定标系数

Fig. 3. Data processing. (a) Normalized results of the calibration data on board after flat field processing; (b) relative calibration coefficients of the pixels of the CCD detector

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4 结果分析与讨论

4.1 定标系数应用

为了验证上述基于太阳漫反射板的星上相对辐射定标方法的正确性,将相对定标系数分别用于海洋、戈壁、云层三种不同亮度地物目标场景影像,相对校正公式为

\begin{matrix} X_{DN; i, j}^{target, cal} = (X_{DN; i, j}^{target, raw} - X_{DN; j 0}^{on}) R'_{j} 。 (8) \end{matrix}

同时选取不同成像时间、不同地物场景的影像,根据直方图匹配法相对辐射定标原理建立查找表,并对三种地物目标场景影像进行相对辐射校正,用于和太阳漫反射板法相对辐射定标结果进行比对。

4.2 定性评价

图 4是海洋影像,其中图 4(a)是遥感器观测得到的原始影像,存在许多纵向暗条纹;图 4(b)是基于直方图匹配法相对校正后的影像,可以看出影像整体亮度相比图 4(a)有明显的提升,条带被展宽,但并未得到有效消除;图 4(c)是基于太阳漫反射板法进行相对校正后的影像,可以看到经过校正后,条带全部消除。图5是戈壁滩影像,其中图5(a)是遥感器观测得到的原始影像,影像存在纵向暗条纹,由于戈壁滩反射率高于海洋,因此暗条纹与图形的整体对比度不是很大,因此从视觉上感知到的条纹数目少于海洋;图 5(b)是基于直方图匹配法相对校正后的影像,可以看出影像整体亮度相比较图 5(a)有明显提升,条带被展宽,但并未得到有效消除;图 5(c)是基于太阳漫反射板法进行相对校正后的影像,可以看到经过校正后,条带全部消除。图 6是海洋影像,其中图 6(a)是遥感器观测得到的原始影像,由于云层反射率较高且云层场景复杂不均匀,暗条纹与图形整体对比度不是很大,因此从视觉上感知到的条纹仅存在于影像的中间位置;图 6(b)是基于直方图匹配法相对校正后的影像,可以看出原始影像中存在的条纹得到消除;图 6(c)是基于太阳漫反射板法进行相对校正后的影像,可以看到经过校正后,条带全部消除,影像质量明显改善。比较图 4~6可以看出,直方图匹配法可以消除高反射率场景影像中的条带,而低反射率场景影像中条带并不能得到明显消除,且影像整体亮度被改变;而基于星载太阳漫反射板星上相对辐射定标法可以有效消除不同反射率场景影像中条带噪声。

4.3 定量评价

客观评价属于定量评价,是通过统计的方法计算一定的参数来评价相对校正方法在条带噪声去除及原始影像信息保留等方面的能力。

图 4. 海洋场景影像。(a)原始影像;(b)经直方图匹配法校正后影像;(c)基于漫反射板法校正后影像

Fig. 4. Ocean scene images. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method; (c) image after calibrated based on diffuse plate method

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图 5. 戈壁滩场景影像。(a)原始影像;(b)经直方图匹配法校正后影像;(c)基于漫反射板法校正后影像

Fig. 5. Gobi desert scene images. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method; (c) image after calibrated based on diffuse plate method

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图 6. 云层场景影像。(a)原始影像;(b)经直方图匹配法校正后影像;(c)基于漫反射板法校正后影像

Fig. 6. Cloud scene images. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method; (c) image after calibrated based on diffuse plate method

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将原始影像和经过两种方法校正后的影像列方向DN均值进行统计,结果如图 7~9所示。从图中可以看出,原始影像列方向DN均值曲线随像元分布存在一些不规则毛刺,特别是在中间像元位置有两处DN均值突然降低,与影像中较为明显的两条条纹位置相对应,经过校正后,DN均值曲线比较平滑而且趋势和原始影像一致。海洋和戈壁滩影像经直方图匹配法相对校正后和原始影像相比,DN均值整体升高;云层场景经过直方图匹配法校正后,影像DN均值和原始影像几乎保持一致。而经过太阳漫反射板法相对校正后,三种不同场景DN值大小和原始影像相比都可以很好地保持一致性,这说明该方法不仅可以有效消除影像中条带噪声,而且能够保证影像信息不失真,有利于后续绝对辐射定标。

图 7. 相对校正前后海洋场景影像各像元列方向均值

Fig. 7. Mean value of each pixel column direction of the ocean scene image before and after relative calibration

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图 8. 相对校正前后戈壁滩场景影像各像元列方向均值

Fig. 8. Mean value of each pixel column direction of the Gobi desert scene image before and after relative calibration

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图 9. 相对校正前后云层场景影像各像元列方向均值

Fig. 9. Mean value of each pixel column direction of the cloud scene image before and after relative calibration

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通常评估影像质量相对定标精度的方法有平均行标准差法、广义噪声法、标准差法和条纹系数法(Streaking Metrics),其中前三种方法均是在入瞳处辐亮度均匀稳定的情况下计算其相对辐射定标精度,即场景影像本身的均匀性对于精度评估结果有直接影响。而条纹系数法是通过将某一像元列方向均值与左右像元列方向均值进行比较,评估该像元条带存在情况。该方法,对不同像元间的响应非一致性比较敏感,且其评估结果不依赖于影像均匀性,因此本研究采取条纹系数法来定量化表征不同地物目标影像的相对定标效果。η_j计算公式如下:

\begin{matrix} η_{j} = \frac{|\bar{X_{DN; i, j}} - \frac{1}{2} (\bar{X_{DN; i, j - 1}} + \bar{X_{DN; i, j + 1}})|}{\frac{1}{2} (\bar{X_{DN; i, j - 1}} + \bar{X_{DN; i, j + 1}})} 。 (9) \end{matrix}

图10~12分别是海洋、戈壁滩和云层三种不同场景原始影像及采用不同方法校正后影像的条纹系数分布,横坐标是像元序列号,纵坐标是条纹系数。其中图 10(a)、图 11(a)和图 12(a)分别是三种场景原始影像条纹系数分布,图10(b)、图11(b)和图12(b)表示的是采用不同方法校正后影像条纹系数分布特点,可以看出采用星上定标板校正后的影像条纹系数小于直方图匹配法校正后的影像条纹系数。图10(b)中实心矩形点虚线表示经直方图匹配法校正后海洋影像条纹系数,其最大值为0.0095,实心五角星虚线表明基于太阳漫反射板法相对校正后海洋影像条纹系数,其最大值为0.0037。图11(b)中,从实心矩形点虚线可以看出经直方图匹配法校正后戈壁滩影像条纹系数的最大值为0.0073,从实心圆点虚线可以看出基于太阳漫反射板法相对校正后戈壁滩影像条纹系数的最大值约为0.0045。图12(b)中实心矩形点虚线表示直方图法校正后云场影像条纹系数,其最大值为0.0043,实心圆点虚线表示漫反射板法校正后云场影像条纹系数,其最大值为0.0038。三种场景校正前后最大条纹系数统计结果如表1所示。

图 10. 相对校正前后海洋场景条纹系数统计。(a)原始影像的条纹系数;(b)分别基于直方图匹配法和太阳漫反射板法相对校正后影像的条纹系数

Fig. 10. Streaking metrics statistics of ocean scene image before and after relative calibration. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method and image after calibrated based on diffuse plate method

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4.4 讨论

分别使用直方图匹配法和太阳漫反射板法对海洋、戈壁滩和云层三种不同地物场景影像进行相对校正,并对校正前后影像列方向均值进行统计。结果表明,反射率较低的场景影像如海洋和戈壁滩,经直方图匹配法校正后影像DN均值比原始影像明显高出许多,而且影像中条带只是被展宽而并未得到消除,对于反射率较高的场景如云场景影像,其DN均值与原始影像保持一致,且影像条带得到消除。其中获取直方图查找表所选择的原始影像数据量不够大且影像地物类型不够丰富可能是导致这种现象产生的原因。三种不同场景影像经漫反射板法校正后,影像条带得到明显消除,而且列方向DN均值也与原始影像保持很好的一致性,这对于绝对辐射定标保证遥感数据定量化应用具有重要意义。通过对两种方法校正后影像条纹系数进行统计对比发现,海洋和戈壁滩影像经直方图匹配法校正后条纹系数相比原始影像虽有所减小但依然比经漫反射板法校正后影像的条纹系数高,而云层场景经两种方法校正后条纹系数大小一致,这也与前面均值统计结果一致。根据上述分析结果可知,相比较于直方图匹配法,基于太阳漫反射板相对定标具有更高的精度与更优的时效性,同时也更有利于遥感数据定量化应用。

图 11. 相对校正前后戈壁滩场景影像统计。(a)原始影像的条纹系数;(b)分别基于直方图匹配法和太阳漫反射板法相对校正后影像的条纹系数

Fig. 11. Streaking metrics statistics of Gobi desert scene image before and after relative calibration. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method and diffuse plate method

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图 12. 相对校正前后云层场景影像统计。(a)原始影像的条纹系数;(b)分别基于直方图匹配法和太阳漫反射板法相对校正后影像的条纹系数

Fig. 12. Streaking metrics statistics of cloud scene image before and after relative calibration. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method and diffuse plate method

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表 1. 各场景校正前后影像最大条纹系数统计结果

Table 1. Statistical results of image maximum streaking metrics before and after correction of each scene

Scene	Raw result	Calibrated result
Scene	Raw result	Based on diffuser	Histogram matching method
Sea	0.0587	0.0037	0.0095
Gobi desert	0.0582	0.0045	0.0073
Cloud	0.0562	0.0038	0.0043

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4.5 定标系数更新

卫星在轨运行初期可以用实验室积分球定标数据作为平场参考标准对星上定标数据进行平场处理,然而随着在轨运行时间的增加,探测器中的各像元光谱响应与地面实验室中的光谱响应的差异逐渐增大,积分球定标数据不再适合用作平场参考标准。为了保证长期星上相对辐射定标精度,需要建立新的平场参考标准,探测器在发射前需经过严格筛选,因此其在在轨运行短时间内性能应该整体保持稳定,探测器各像元相对辐射响应度在两次定标之间除部分像元外整体趋势应保持稳定。那么第n-1次星上定标数据经平场处理后可以作为参考标准来对第n次星上定标数据进行平场校正。具体过程如下:

\begin{matrix} \begin{matrix} L_{i, j; n}^{on} = \frac{X_{DN; i, j; n}^{on}}{X_{DN; i, j; n - 1}^{on, Flat}} \times L_{i, j; n - 1}^{on}, (10) \\ X_{DN; i, j; n}^{on, Flat} = \frac{X_{DN; i, j; n}^{on}}{L_{i, j; n}^{on, nor}}, (11) \\ R'_{i, j; n} = \frac{\bar{X_{DN; i, j; n}^{Flat}}}{X_{DN; i, j; n}^{Flat}}, (12) \end{matrix} \end{matrix}

式中: $\begin{matrix} X_{DN; i, j; n}^{on} \end{matrix}$ 是第n次星上定标像元输出DN值(扣除暗电流); $\begin{matrix} X_{DN; i, j; n - 1}^{on, Flat} \end{matrix}$ 是第n-1次经过平场校正后DN值; $\begin{matrix} L_{i, j; n - 1}^{on} \end{matrix}$ 是第n-1次星上定标探测器入射辐亮度; $\begin{matrix} L_{i, j; n}^{on} \end{matrix}$ 是第n次星上定标探测器入射辐亮度; $\begin{matrix} L_{i, j; n}^{on, nor} \end{matrix}$ 是第n次星上定标探测器入射辐亮度对均值归一化后的结果; $\begin{matrix} X_{DN; i, j; n}^{on, Flat} \end{matrix}$ 是第n次星上定标经过平场校正后的DN值。

5 结论

相对辐射定标是绝对辐射定标的前提,是遥感数据定量化应用过程中的一个重要环节。为了校正遥感器各像元之间响应的非一致性,需要为其提供均匀辐亮度输入基准,而基于太阳漫反射板星上定标,是以太阳作为标准光源照明漫反射板形成均匀辐亮度源,并对待定标遥感器进行相对校正的。本文以推扫型线阵CCD为研究对象,主要针对在轨运行初期,研究基于星上搭载的太阳漫反射板进行相对辐射定标的方法。经分析,线阵CCD探测器各像元输出DN值不均匀除了受像元响应非一致性影响,还受视场内杂散光和相对BRDF分布影响。为了保证相对定标精度,结合实验室积分球定标数据对星上定标数据进行平场处理,进而得到各像元星上相对定标系数,并根据直方图匹配法相对校正原理得到直方图匹配表,将基于太阳漫反射板得到的相对定标系数及基于直方图匹配法得到的直方图查找表分别用于海洋、戈壁滩、云层三种不同地物场景的相对辐射校正,通过观察影像条带去除情况定性比较两种方法校正后的影像质量优劣和通过统计校正后影像均值和条纹系数定量评估两种方法的校正效果。结果表明,相比较于直方图匹配法:1)基于太阳漫反射板星上相对辐射定标法可以更加有效消除遥感观测原始影像中存在的条带,即能实现线阵CCD探测器各像元响应不一致性校正,影像质量明显提高;2)基于太阳漫反射板相对辐射定标方法可以保留更多影像真实灰度分布信息,有利于对遥感器进行绝对辐射定标;3)海洋、戈壁滩、云层三种不同地物场景校正前各像元条纹系数最大值分别为0.0576、0.0582、0.0562,基于太阳漫反射板法相对校正后条纹系数均优于0.0045,均低于直方图匹配法校正结果,这表明该方法具有更高的校正精度;4)基于太阳漫反射板可实现线阵CCD探测器大动态范围内相对辐射校正,可以满足星上相对辐射定标应用需求。同时,为保证卫星寿命期内星上相对辐射定标精度,本研究提出了以星上数据为平场参考标准的相对辐射定标方法,下一步工作将长期跟踪星上定标数据及对地观测影像,并对该方法进行进一步验证和完善。

参考文献

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1 引言

2 相对辐射定标原理

图 1. 基于太阳漫反射板星上辐射定标原理示意图

Fig. 1. Schematic diagram of on-board radiation calibration optical path based on solar-diffuser

3 数据处理过程

图 2. 积分球及星上漫反射板定标DN值归一化结果

Fig. 2. Normalized results of the DN values of the integrating sphere and the on-board solar diffuser

图 3. 数据处理过程。(a)平场后星上定标数据归一化结果;(b) CCD探测器各像元相对定标系数

Fig. 3. Data processing. (a) Normalized results of the calibration data on board after flat field processing; (b) relative calibration coefficients of the pixels of the CCD detector

4 结果分析与讨论

4.1 定标系数应用

4.2 定性评价

4.3 定量评价

图 4. 海洋场景影像。(a)原始影像;(b)经直方图匹配法校正后影像;(c)基于漫反射板法校正后影像

Fig. 4. Ocean scene images. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method; (c) image after calibrated based on diffuse plate method

图 5. 戈壁滩场景影像。(a)原始影像;(b)经直方图匹配法校正后影像;(c)基于漫反射板法校正后影像

Fig. 5. Gobi desert scene images. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method; (c) image after calibrated based on diffuse plate method

图 6. 云层场景影像。(a)原始影像;(b)经直方图匹配法校正后影像;(c)基于漫反射板法校正后影像

Fig. 6. Cloud scene images. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method; (c) image after calibrated based on diffuse plate method

图 7. 相对校正前后海洋场景影像各像元列方向均值

Fig. 7. Mean value of each pixel column direction of the ocean scene image before and after relative calibration

图 8. 相对校正前后戈壁滩场景影像各像元列方向均值

Fig. 8. Mean value of each pixel column direction of the Gobi desert scene image before and after relative calibration

图 9. 相对校正前后云层场景影像各像元列方向均值

Fig. 9. Mean value of each pixel column direction of the cloud scene image before and after relative calibration

图 10. 相对校正前后海洋场景条纹系数统计。(a)原始影像的条纹系数;(b)分别基于直方图匹配法和太阳漫反射板法相对校正后影像的条纹系数

Fig. 10. Streaking metrics statistics of ocean scene image before and after relative calibration. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method and image after calibrated based on diffuse plate method

4.4 讨论

图 11. 相对校正前后戈壁滩场景影像统计。(a)原始影像的条纹系数;(b)分别基于直方图匹配法和太阳漫反射板法相对校正后影像的条纹系数

Fig. 11. Streaking metrics statistics of Gobi desert scene image before and after relative calibration. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method and diffuse plate method

图 12. 相对校正前后云层场景影像统计。(a)原始影像的条纹系数;(b)分别基于直方图匹配法和太阳漫反射板法相对校正后影像的条纹系数

Fig. 12. Streaking metrics statistics of cloud scene image before and after relative calibration. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method and diffuse plate method

表 1. 各场景校正前后影像最大条纹系数统计结果

Table 1. Statistical results of image maximum streaking metrics before and after correction of each scene

4.5 定标系数更新

5 结论

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1 引言

2 相对辐射定标原理

图 1. 基于太阳漫反射板星上辐射定标原理示意图

Fig. 1. Schematic diagram of on-board radiation calibration optical path based on solar-diffuser

3 数据处理过程

图 2. 积分球及星上漫反射板定标DN值归一化结果

Fig. 2. Normalized results of the DN values of the integrating sphere and the on-board solar diffuser

图 3. 数据处理过程。(a)平场后星上定标数据归一化结果;(b) CCD探测器各像元相对定标系数

Fig. 3. Data processing. (a) Normalized results of the calibration data on board after flat field processing; (b) relative calibration coefficients of the pixels of the CCD detector

4 结果分析与讨论

4.1 定标系数应用

4.2 定性评价

4.3 定量评价

图 4. 海洋场景影像。(a)原始影像;(b)经直方图匹配法校正后影像;(c)基于漫反射板法校正后影像

Fig. 4. Ocean scene images. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method; (c) image after calibrated based on diffuse plate method

图 5. 戈壁滩场景影像。(a)原始影像;(b)经直方图匹配法校正后影像;(c)基于漫反射板法校正后影像

Fig. 5. Gobi desert scene images. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method; (c) image after calibrated based on diffuse plate method

图 6. 云层场景影像。(a)原始影像;(b)经直方图匹配法校正后影像;(c)基于漫反射板法校正后影像

Fig. 6. Cloud scene images. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method; (c) image after calibrated based on diffuse plate method

图 7. 相对校正前后海洋场景影像各像元列方向均值

Fig. 7. Mean value of each pixel column direction of the ocean scene image before and after relative calibration

图 8. 相对校正前后戈壁滩场景影像各像元列方向均值

Fig. 8. Mean value of each pixel column direction of the Gobi desert scene image before and after relative calibration

图 9. 相对校正前后云层场景影像各像元列方向均值

Fig. 9. Mean value of each pixel column direction of the cloud scene image before and after relative calibration

图 10. 相对校正前后海洋场景条纹系数统计。(a)原始影像的条纹系数;(b)分别基于直方图匹配法和太阳漫反射板法相对校正后影像的条纹系数

Fig. 10. Streaking metrics statistics of ocean scene image before and after relative calibration. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method and image after calibrated based on diffuse plate method

4.4 讨论

图 11. 相对校正前后戈壁滩场景影像统计。(a)原始影像的条纹系数;(b)分别基于直方图匹配法和太阳漫反射板法相对校正后影像的条纹系数

Fig. 11. Streaking metrics statistics of Gobi desert scene image before and after relative calibration. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method and diffuse plate method

图 12. 相对校正前后云层场景影像统计。(a)原始影像的条纹系数;(b)分别基于直方图匹配法和太阳漫反射板法相对校正后影像的条纹系数

Fig. 12. Streaking metrics statistics of cloud scene image before and after relative calibration. (a) Raw image; (b) image after calibrated by histogram matching method and diffuse plate method

表 1. 各场景校正前后影像最大条纹系数统计结果

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4.5 定标系数更新

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