Радиометрическая коррекция влияния атмосферы

Атмосферная коррекция в ENVI - модуль FLAASH
Сама природа дистанционного зондирования требует, чтобы солнечное излучение
прошло
через
атмосферу
прежде,
чем
было
зафиксировано
сенсором.
Данные
дистанционного зондирования включают не только информацию о поверхности, но и о
состояние атмосферы. Для тех, кто занимается количественным анализом поверхностного
отражения, устранение влияния атмосферы – важнейший шаг предварительной обработки.
Атмосфера может влиять на значения яркости, регистрируемые съемочной системой
двумя способами: путем рассеяния и поглощения энергии. Рассеяние имеет место, когда
излучение в атмосфере отражается или преломляется частицами от молекул газов, составляющих атмосферу, крупинками пыли и большими водяными каплями.
Метеорологические параметры атмосферы оказывают большое влияние на относительное преобладание процессов рассеяния и поглощения. В дистанционном зондировании при наличии
рассеяния часть энергии выходит за пределы поля зрения сенсора. Если поле зрения очень
большое, часть рассеянного излучения все же будет восприниматься сенсором, однако если
поле зрения небольшое, фактически все рассеянное излучение будет теряться. В последнем
случае из-за рассеяния получается потускнение изображения, тогда как в предыдущем случае
наоборот происходит усиление сигнала.
Для устранения влияния атмосферы необходимо знать такие параметры как: количества
водяного пара, распределения аэрозолей и видимость сцены. Поскольку прямое измерение
этих атмосферных свойств редко доступно, разрабатываются методы получения их из
спектральных значений данных.
Полученные коэффициенты используются для задания
высокоточных моделей
атмосферной коррекции, чтобы получить истинные коэффициенты отражения.
Существуют различные алгоритмы выполнения атмосферных коррекции:
Стандартная абсолютная коррекция
Эмпирическая коррекция линий
• Вычисляют спектральные характеристики объектов на выбранном участке
• Строят кривые спектрального образа для этих объектов
• Определяются истинные значения коэффициента отражения для каждого пиксела,
Недостатки способа: зачастую информации о истинных значениях коэффициентов
отражения отсутствует.
2.
Вычитание абсолютно темного объекта
•
Находят по гистограммам абсолютно темные объекты на снимке
•
Присваивают таким объектам значения коэффициента отражения равным нулю
(например - участки тени в видимой части электромагнитного спектра, глубокие и
чистые водоемы в ближней инфракрасной). Предполагают, что расхождение
значений яркости пикселов такого объекта с нулем связано с влиянием атмосферы
•
Для получения скорректированных значений вычитают полученную разность от
значений яркости каждого пиксела снимка.
Недостатки способа: может произойти переисправление данных
Стандартная относительная коррекция
3. Калибровка по плоской области (Flat Field Calibration)
•
Для данного способа необходимо наличие на изображение плоских участков хода спектральной
кривой.
•
Участок спектральной кривой для такой области разбивается на отдельные значения
яркости пикселов
•
Нормализует значения всех пикселов в пределах плоского участка кривой
•
В результате получают относительные коэффициенты отражения
Недостатки способа: не выполним, если отсутствуют плоские участки спектра на сцене
4. Внутренний Средний Относительный коэффициент отражения (Internal Average Relative
(IAR) Reflectance)
•
Среднее значение отражения всего изображения делят на значения яркости отдельных пикселов.
В
результате получают относительные коэффициенты отражения
Недостатки способа: присутствие растительности на изображении уменьшает
точность относительных коэффициентов отражения
Исправления на основе заданных моделей
•
FLAASH
С помощью модуля FLAASH (Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral
Hypercubes) можно получать более точную информацию из изображений, полученных с
любого
мультиспектрального
или
гиперспектрального
сенсора,
регистрирующего
электромагнитное излучение в ближнем инфракрасном диапазоне, включая сенсоры
вертикального или наклонного визирования.
FLAASH был разработан корпорацией Spectral Sciences, мировым лидером в
оптической феноменологии, в сотрудничестве с американской Научно-исследовательской
лабораторией Воздушных сил (AFRL) и Центром Прикладных Технологий Спектральной
Информации (SITAC).
Для устранения влияния различных атмосферных явлений (водяного пара, кислорода,
углекислого газа, метана, озона, рассеивания
молекулами аэрозолей и частицами пыли)
используется программа переноса излучений MODTRAN4+.
В MODTRAN включены несколько моделей атмосферы (лето в средних широтах, зима в
средних широтах) и модели состава аэрозолей (для сельской местности, города, морских территорий)
по которым рассчитывается уникальное решение MODTRAN для каждого снимка.
Для расчета скорректированных значений яркости используется формула
⎛ Ap ⎞ ⎛ Bpe ⎞
⎟⎟ + ⎜⎜
⎟⎟ + La , где
L = ⎜⎜
⎝ 1 − pe S ⎠ ⎝ 1 − pe S ⎠
(1)
L - Значение яркости пиксела
p - Коэффициент отражения для пиксела
p e - Средний коэффициент отражения для пиксела и его ближайшей области
La - Яркость рассеянная атмосферой назад
A и B - Коэффициенты, которые зависят от атмосферных условий
S - Сферическое альбедо атмосферы
Значения A , B , S , La - вычисляются MODTRAN
Возможности FLAASH
1. Оценка содержания аэрозолей и газа в атмосфере. От данных изображения
непосредственно или по значениям отражения в зоне 660 nm и 2100 nm (на основе
методики Kaufman и др.1997).
2. Возможность выбора спектрального разрешения MODTRAN, чтобы более точно
настроить модель коррекции для решения поставленных задач.
3. Возможность изменять степень очистки спектральных данных, чтобы найти тот
уровень, который сохраняет особенности и подавляет артефакты
Используется решения для коррекции спектра и устранения артефактов и различных
погрешностей в процессе обработки. Сперва для расчета используются
пикселы с
относительно гладкими спектральными кривыми. Сглаженный спектр рассчитывается для
каждого пиксела как среднее число по n числу каналов. Фактор выгоды (gain factor)
рассчитывается для каждого канала как
(среднее сглаженного)/(среднее исходное).
Полученное значения затем применяется ко всем пикселам.
4. Коррекция эффекта смежности
Из-за влияния атмосферы происходи смешивание сигналов яркостей соседних
пикселов. В формуле 1 эта величина для коррекции соответствует pe. Многие алгоритмы
атмосферной коррекции устанавливают p e = p и не учитывают эффект смежности (рис 2)
Влияние эффекта смежности на характер спектральной кривой
5. Выбор одной из моделей многократного рассеивания
Величина многократного рассеивания зависит от газа и аэрозолей
MODTRAN включает в себя две модели многократного рассеивания ISAACS и DISORT.
DISORT позволяет лучшее исправить в диапазоне низких длин волны присутствии газов и
аэрозолей.
Спектральная кривая пикселов асфальтового покрытия до и после обработки модулем
FLAASH
Гиперспектральный снимок AVIRIS и Результат атмосферной коррекции снимка в
модуле FLAASH (На графиках кривые спектрального образа центра квадрата)