基于TM 影像的大氣輻射校正方法對比分析

赫曉慧，張曦文

(鄭州大學(xué) 水利與環(huán)境學(xué)院，河南 鄭州450001)

0 引言

電磁波在大氣-目標(biāo)物-傳感器傳輸過程中會(huì)受到大氣吸收、散射的影響，引起目標(biāo)地物反射輻射能量到達(dá)傳感器時(shí)的衰減誤差，為獲取地物真實(shí)信息，需要對圖像預(yù)處理——大氣校正．

目前，關(guān)于大氣校正和地物反射率反演的方法很多，早期DOS 法［1-2］(Dark-Object Subtraction)利用清潔水體的像元值代替大氣輻射，隨后發(fā)展出多種模型，以6S、MODTRAN、LOWTRAN和ATOCOR 模型應(yīng)用最廣泛．但是這些方法計(jì)算量大，要輸入大量參數(shù)，而且大氣參數(shù)的隨機(jī)性和不均勻分布限制了大氣糾正精度．

本研究采用2002 年9 月2 日的Landsat7 衛(wèi)星TM 影像的1，2，3 波段數(shù)據(jù)，提取鄭州市附近植被較為濃密的區(qū)域?qū)?S 模型與改進(jìn)DOS 模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究．

地表反射率:

1 原理及算法

6S 模型在假設(shè)地表為均一朗伯面且大氣水平均勻條件下，給出傳感器接受的大氣頂部反射率公式［3］:

式中:ρTop為大氣頂部反射率;ρ0為路徑輻射項(xiàng)等效反射率;T(μv)為上行輻射總透過率;T(μs)為下行輻射總透過率;θs為太陽天頂角;θv為觀測天頂角;φ 為方位角;S 為大氣下界的半球反射率，

其中，μs=cosθs，μv=cosθv．將式中T(μs)·T(μv)記做參數(shù)xc，S、ρ0分別記為xa、xb，則利用大氣參數(shù)xa、xb、xc可從表觀反射率計(jì)算得到地表反射率，即實(shí)現(xiàn)大氣校正．

DOS 模型在假設(shè)天空輻照度各向同性且地面為朗伯體反射條件下，將行星反射率［4］表示為

地表反射率:

式中:Lλ為波段平均單位光譜輻亮度;Eλ為大氣層外相應(yīng)波長的太陽光譜輻照度;Wi(λ)為各波段寬度;θs為太陽天頂角;ρμλ為程輻射反射率;T(μv)為上行輻射總透過率;T(μs)為下行輻射總透過率．

二者在假設(shè)條件上相似，均考慮地表為朗伯面且大氣均勻，但DOS 模型是以陰影區(qū)植被作為黑體，假設(shè)陰影區(qū)植被反射率為0，借以估算出大氣散射對程輻射的貢獻(xiàn)，涉及參數(shù)運(yùn)算量較少．

2 模型使用

2．1 輻射定標(biāo)

6S 模型與DOS 模型在大氣校正之前均需對圖像進(jìn)行輻射定標(biāo)，定標(biāo)過程相似．

用定標(biāo)系數(shù)將原始DN 值轉(zhuǎn)換為大氣層頂太陽輻亮度，定標(biāo)關(guān)系式如下［5］:

Lλ=a·DN+b． (5)

式中:Lλ是某個(gè)波段光譜輻射亮度，W/(m2·sr·μm));DN 為原始影像的像元灰度值;a 和b 分別為增益和偏置，W/(m2·sr·μm)．

地物在大氣外的頂部光譜反射率［6］:

式中:d 為日地天文單位距離，此處取值1．009 2;Eλ為大氣層頂平均太陽光譜輻照度，W/(m2·sr·μm);θs為太陽天頂角，此處取值34．71°．

表1 輻射定標(biāo)參數(shù)Tab．1 Radiometric calibration of parameters

2．2 參數(shù)設(shè)置

6S 模型需要輸入9 個(gè)參數(shù):幾何參數(shù)、大氣模式、氣溶膠模式、氣溶膠濃度、地面高度、探測器高度、探測器光譜參數(shù)和地表特性及表觀反射率．6 S 模型提供多種可選參數(shù)，需針對成像時(shí)間地點(diǎn)及氣候條件選擇參數(shù)相應(yīng)值;而DOS 模型所有參數(shù)均是從影像中直接提取成像時(shí)大氣狀態(tài)參數(shù)，更具有針對性．

兩者的最大不同在于，6S 模型中氣溶膠參數(shù)可直接以影像能見度表示，此處取值23 km，而DOS 模型中則需要計(jì)算光學(xué)厚度．

本實(shí)驗(yàn)采用夏季晴空遙感影像數(shù)據(jù)，只考慮大氣散射，忽略吸收作用，則大氣光學(xué)厚度包括分子光學(xué)厚度和氣溶膠光學(xué)厚度．

(1)分子光學(xué)厚度:τλ是Rayleigh 散射光學(xué)厚度［7］，可由下式求得

τλ(λ，h)=exp(-0．118 8h-0．001 16h2)·(0．008 59λ-4(1+0．001 13λ-2+0．000 13λ-4))．(7)

式中:λ 是波長，μm;h 是海拔高度，km．

(2)氣溶膠光學(xué)厚度:可按下式對氣溶膠光學(xué)厚度τa進(jìn)行估算:式中:ωr為瑞利散射單次散射反照率，一般取1;ωa為大陸性氣溶膠單次散射反照率，此處取值0．92;θs為太陽天頂角;pa(θs)為散射相函數(shù);ρμλ為程輻射反射率．

雖DOS 模型中大氣光學(xué)厚度的計(jì)算量較大，但完全依據(jù)圖像確定參數(shù)，具有針對性，比6S 模型單純地用可見度代替氣溶膠濃度的精度高．

2．3 校正參數(shù)

分別向6S 模型與DOS 模型輸入各波段的參數(shù)文件，模擬計(jì)算得到各波段大氣糾正參數(shù)，如表2 和表3 所示．

表2 6S 模型各波段的大氣校正參數(shù)Tab．2 The band atmospheric correction of the 6S model parameters

表3 DOS 模型各波段大氣校正參數(shù)Tab．3 The band atmospheric correction of the DOS model parameters

2．4 地物真實(shí)反射率

6S 模型中在假定地面為均一朗伯體條件下，直接根據(jù)下式計(jì)算地物真實(shí)反射率:

式中:ρ 為校正后反射率;Li是i 波段輻射亮度;xa、xb、xc為大氣校正參數(shù)．

DOS 模型的地物真實(shí)反射率反演過程如下:分別讀取水體和植被陰影區(qū)各波段行星反射率Rλ，對比發(fā)現(xiàn)水體值比植被陰影區(qū)小，由此認(rèn)為影像直方圖下限值對應(yīng)的暗體即為植被陰影區(qū)，則所讀取陰影區(qū)植被的值即為程輻射反射率．

3 效果展示

3．1 目視效果對比分析

黃河流域附近地物反演情況如圖1 所示． 由于陰霾較少，目視效果較好，故校正后目視效果對比不太明顯，改進(jìn)DOS 效果圖中旱地顏色相對更暗，效果更好一些．

3．2 波譜曲線對比分析

圖2 為校正前后反射率波譜曲線，圖中由上而下依次為校正前曲線、6S 效果曲線、改進(jìn)DOS效果曲線．可見光波段受大氣吸收影響較?。倪M(jìn)DOS 法雖沒有考慮吸收作用，但較6S 模型效果相差無幾．

圖1 黃河流域附近地物反演Fig．1 Feature inversion of near the Yellow River Valley

圖2 校正前后反射率波譜曲線Fig．2 Reflectance spectra before and after calibration curve

3．3 反射率值對比分析

大氣校正后的反射率(display1)與輻射定標(biāo)的表觀反射率(display2)值對比分別見圖3、圖4，可以看出，改進(jìn)DOS 法得到的反射率值更低，更好地消除散射影響，更接近地物真實(shí)反射率．

圖3 6S 校正后TM1 反射率對比Fig．3 After 6S correction TM1 reflectance contrast

圖4 DOS 校正后TM1 反射率對比Fig．4 After DOS correction TM1 reflectance contrast

4 結(jié)論

6S 和改進(jìn)DOS 法大氣校正均在一定程度上消除了大氣成分(主要是氣溶膠和灰塵)的影響，恢復(fù)了下墊面原貌;大氣校正后地物反射率近似還原為地表真實(shí)值． 然而，改進(jìn)DOS 法在地物反射率反演方面更具優(yōu)勢． 該法從影像中直接提取成像時(shí)大氣狀態(tài)參數(shù)，具有針對性;較傳統(tǒng)的呈輻射傳輸模型運(yùn)算時(shí)間短，簡單易用、可行性強(qiáng)，尤其對多景TM 影像在不同時(shí)間、不同天氣狀況下進(jìn)行多時(shí)相比較，利于動(dòng)態(tài)監(jiān)測．但該模型在進(jìn)行大氣校正時(shí)僅考慮單次散射，忽略了像元間的多次散射，降低了像元間的反差;只考慮散射作用，忽略了大氣對太陽輻射的吸收作用及地形因子，因此該模型具有一定的局限性，只適用于晴朗天氣，地形較簡單，起伏不大的地區(qū)影像．

［1］ 劉小平，鄧孺孺，彭曉鵑．基于TM 影像的快速大氣校正方法［J］．地理科學(xué)，2005，25(1):87 -93．

［2］ CHAVEZ P S Jr． An improved dark-object subtraction technique for atmopheric scattering correction of multispectral data［J］．Remote Sensing Environment． 1988，24:459 -479．

［3］ LEE T Y，KAUFMAN Y J． Non-Lambertian effects on remote sensing of surface reflectance and vegetation index［J］． IEEE Transactions Geoscience and Remote Sensing，1986，24(5):699 -708．

［4］ RUDOLF R． A fast atmospheric correction algorithm applied to landsat TM images［J］． International Journal of Remote Sensing，1990，11:159 -166．

［5］ 趙英時(shí)．遙感應(yīng)用分析原理與方法［M］．北京:科學(xué)出版社，2003:156 -178．

［6］ 阿布都瓦斯提·吾拉木，秦其明，朱黎江． 基于6S模型的可見光、近紅外遙感數(shù)據(jù)的大氣校正［J］．北京大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2004，40(4):611 -618．

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