“京师一号”极地小卫星宽幅影像辐射校正方法研究_张卓宇.pdf

“京师一号”极地小卫星宽幅影像辐射校正方法研究*张卓宇章影（北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院，遥感科学国家重点实验室，100875，北京）摘要“京师一号”小卫星是中国自主研制的首颗民用极地光学卫星，搭载有中高分辨率的多光谱宽幅相机，兼顾重访周期和空间分辨率，具有高覆盖、中高分辨率的优势，对极地变化监测研究具有重大意义；但其 0 级数据的条带噪声掩盖图像的地物特征，无法反映地物的真实辐射特性，严重影响了数据应用.为此，本文提出了一种基于统计学原理，针对宽幅影像去除条带的方法.实验结果表明，相较于原始数据，该方法较能稳健地去除数据中的条带噪声，还原地表真实辐射信息，提升了“京师一号”宽幅相机多光谱数据的应用价值.关键词京师一号；南极；条带噪声；辐射校正中图分类号TP752.1DOI：10.12202/j.0476-0301.20212092019 年 9 月 12 日上午 11 时 25 分，中国首颗专用于极地气候与环境监测的遥感小卫星“京师一号”（研制代码：BNU-1）在中国太原卫星发射中心成功发射并入轨.它由 3 个有效载荷组成：多光谱宽幅相机在可见光和近红外光谱范围内工作，每像素 12bit 辐射分辨率，可用于监测极区变化；另外 2 个传感器是窄视场高分辨率遥感相机和船舶 AIS 接收机，能够实现遥感同步观测和船舶定位1.宽幅相机包括 4 个光谱波段的 CMOS 面阵传感器，采用推扫式成像方式，分为 PMS1 和 PMS2 左右 2 个焦平面.每波段开窗选取成像质量最好的一排用于采集信息，每排有 5056个电子元件，分景的 0 级产品每列有 5000 个像素.宽幅相机具有高覆盖、中高分辨率的优点，可以获得高质量的光学影像.但由于光学镜头造成的不均匀性、国产卫星镀膜技术受限、CMOS 各传感器的响应不一致、CMOS 的暗噪声及热环境的不均匀等原因，导致小卫星各焦平面的各波段 0 级产品有垂直于航迹的条带存在，从而影响了对影像的视觉解释；同时，由于缺少星上定标设备，冰雪的反照率高而小卫星辐射分辨率低，条带噪声表现出复杂的非线性特征2，以及卫星的无控几何定位精度远大于 1 个像元给影像的条带处理带来了挑战.卫星发射后，往往需要对遥感器进行在轨测试，以评估轨运行效果，之后可以投入正式使用.其中，对遥感器的辐射性能定量评估是后续遥感产品投入生产应用的关键所在.经过 30 多年的发展，已经形成了几十种不同的去除条带影像的方法.现有去除条带噪声的处理方法可分为 3 大类3.1）定标法.分为实验室定标、星上定标、场地定标法.实验室定标是使用积分球4和黑体进行定标；星上定标分为主动内置定标和被动向阳定标，还可引入漫射板进行定标5；场地定标作为弥补在轨传感器发生变化的替代方法，选择大范围地势平坦、能见度高、反射率均一的场景代替标准光源6.2）基于数学模型的方法.常见的空间域统计方法有直方图匹配、直方图均衡化7、矩匹配等，这类方法假设不同探测器件所探测的地物应具有相同的辐射分布特征.通过计算条带与正常影像灰度统计信息的相关关系来去除条带噪声8，计算效率高，但易出现条带噪声去除不够彻底或处理过度等问题9；基于变分的条带去除是利用正则化技术对条带特征进行刻画，并采用整体求解的方式解算无噪声的影像10；滤波法分为频率域滤波和空间域滤波 2 种，频率域滤波法是利用傅里叶变换、小波变换11将空间域的遥感影像变换到频率域，通过不同滤波器滤除噪声对应的频率，最后将滤波结果变换到空间域后得到去除条带后的影像.3）综合法.科学家将多种校正方法和算法进行综合运用，例如形状检测算子结合空间插值算法对影像*国家自然科学基金资助项目（41925027）通信作者：张卓宇（1997），女，硕士，助理工程师.研究方向：极地遥感.E-mail：收稿日期：2021-08-27北京师范大学学报（自然科学版）2023-02104JournalofBeijingNormalUniversity（NaturalScience）59（1）的坏线进行补充12，又如综合运用实验室定标和均匀场景统计的校正方法.作为新发射的小型光学卫星，“京师一号”极地卫星具有不同太阳高度角的成像条件，宽幅相机的各波段间纵向条带无明显周期性，而不同焦平面各波段间条带具有相似的空间分布的特点，同时因极地小卫星镜头制造、镀膜及实验室相对校正定标不准确造成了卫星影像相对辐射精度不高，在影像中间出现偏色和条纹，影像边缘出现彩色等具体情况.因此“京师一号”的辐射校正问题亟待解决，故本文选取了覆盖南极典型地貌的区域作为研究区，旨在探究去除小卫星影像彩色条带的方法，提升“京师一号”的应用价值.1研究区域南极洲作为地球的最南端，包括南极大陆的冰盖、冰架及周边岛屿.四周被大西洋、印度洋、太平洋包围，南极大陆边缘有隶属南太平洋的别林斯高晋海、罗斯海、阿蒙森海和属于南大西洋的威德尔海等.作为当今淡水的重要储存地，南极洲蕴藏全球72%的淡水资源，景观以冰雪地貌为主.南极大陆气候严寒干燥，是世界上平均海拔最高、最冷、风力最大的陆地13.冰雪在卫星影像上亮度极大，对比微弱，反差极小，导致影像的噪声给图面质量带来不良影响.目前专门针对南极地区影像条带噪声去除的文献相对较少，且年代久远14，选择南极地区部分影像作为研究重点有助于填补这一方面的研究空白.2数据和方法运用“京师一号”卫星影像，采用统计和均匀场景法对南极地貌的 0 级真彩色影像进行辐射校正，并利用同时期相同波段的 MODIS 影像对辐射校正效果进行精度验证.“京师一号”的多光谱宽幅相机，幅宽744km，星下点分辨率约 74m，总计有 4 个波段，地面分辨率均为 80m，该数据来自北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院参与研制的地面引接系统（http:/ 工具对自https:/ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/网 站 获 取的 MODIS 影像进行处理，进行波段合成，显示出地物的真实色彩.MODIS 为搭载在 Terra 和 Aqua 这 2 颗卫星上的中分辨率成像光谱仪，是美国地球观测系统（EOS）计划中用于观测全球生物和物理过程的重要仪器.它拥有 36 个中等分辨率（0.251.00m）的光谱波段，每 12d 可以对地球表面观测 1 次.本文仅使用了其中红绿蓝 3 个波段的数据，详细记录可参考表 1，辐射校正前的示例影像记录见表 2 和图 1.表1卫星参数对照波段MODISBNU-1波段序号波长范围/nm地面分辨率/m波段序号波长范围/nm地面分辨率/m红16206702503638676/64267780绿45455655002560599/562602蓝34594795001471506/473508全色0527769/532764表2本文使用的示例数据序号BNU-1MODIS特征地物1BNU1_PMS2_20191008044851_200214500_102_0001_001MOD02QKM.A2019281.0405.061.2019281131751云、海岸MOD02HKM.A2019281.0405.061.20192811317512BNU1_PMS1_20191117201830_200001045_102_0003_001MOD02QKM.A2019321.2125.061.2019322174325云、海岸MOD02HKM.A2019321.2125.061.20193221743253BNU1_PMS2_20191117201940_200018633_101_0001_001MOD02QKM.A2019321.1810.061.2019322174133冰盖MOD02HKM.A2019321.1810.061.20193221741334BNU1_PMS1_20191119202826_200018637_102_0004_001MOD02QKM.A2019323.1935.061.2019325171340海岸MOD02HKM.A2019323.1935.061.20193251713402.1辐射校正原理对“京师一号”小卫星的传感器来讲，从入射光信号到输出数字灰度值要经过光学成像模块：CMOS 传感器和后处理电子链路.每个探测器上测得的电压与探测器在积分时间内收集的光子第 1 期张卓宇等：“京师一号”极地小卫星宽幅影像辐射校正方法研究105数成正比，每个探测器测得的电压通过模数转换器转换成 DN（digitalnumber）值，理想的 CMOS 传感器，在没有入射光时也应没有输出电平，但在实际使用时，由于热环境、探测器本身性能差异总会有或多或少的输出信号15.每波段的每 1 个探测器 i 的输出值为该像素入射辐射的响应转换比率与暗电流之和，初始模型为Si=RiLi+Ni,（1）式中：Ri为传感器的灵敏度；Li为入射辐射值；Ni为暗电平；i 为第 i 个传感器.经过放大、量化、模数转换等环节，将电信号转换为数字信号，表达式为Draw=Ds+Db,（2）式中：Draw为原始灰度值；Ds为输出电平转换成的灰度值；Db为灰度偏置值；Ds=GiSi,（3）式中：Si为 CMOS 的输出电平；Gi为量化增益系数.将式（2）、（3）整合后，得Draw=GiSi+Db,（4）式中：Db为灰度偏置值.第 i 个探测器的原始 DN 值最终会转换为第 j 个图像像素值和波长 相关的大气层顶辐射值，这称为绝对辐射校正，模型为D,i,j=G,i,jS,i+b,i,（5）式中：S，i和 b，i分别为第 i 个探测器在飞行前确定的绝对辐射定标系数和偏置差.适用于“京师一号”大量遥感数据的处理流程：1）自动筛选并统计大量 0太阳高度角影像，发现在全黑的条件下，影像有位置和大小相对固定的暗噪声，DN 值较大，不能忽略，可用于提取各传感器的偏置值，其大小与探测器本身的性能和在轨环境相关，是条带与随机噪声产生的原因之一；2）通过对比大量有效影像，发现同焦平面的同波段影像具有相近的明暗空间分布趋势，且冰盖影像的真彩色合成图明显不呈白色，说明卫星发射后的在轨辐射情况和实验室定标结果存在差距，需在去除暗噪声后通过均匀地表影像重新计算增益值；3）经过目视筛选了天气良好、反射率分布均一的冰盖影像，经过掩膜、裁剪等操作，最终计算出各传感器的增益值.条带去除是通过改变、调节规范式中的增益系数 Gi的大小和偏置值 Db的大小，使 CMOS 传感器阵列中各传感器具有新的增益系数和偏置值.当入射辐照度均匀一致时，得到相同的灰度值，地物的反射率得到真实的反映，对于推扫式影像，任意一行的第i 个像素的相对辐射校正模型为ci=(DiDb)Ui,（6）式中：ci为定标法校正后的 DN 值；Di为原始 DN 值；Db为暗噪声值即灰度偏置值；Ui为探元的归一化增益值，均由实验获得.算法的具体处理流程如图 2 所627000703071000 50 100200 km0 50 100 200 km0 50100200 km0 50100200 kmS8400S82007800S76007400790078007700760075007400S6466E175180W175 170 165160155150E170180W170160 150140130E180170160150E图1辐射和几何校正前的真彩色合成影像106北京师范大学学报（自然科学版）第 59 卷示，流程主要包括：1）统计全色波段直方图，自动筛选出直方图峰值0 的影像，使用 IDL 语言的函数实现，公式为Hmax(I)5 且 Imax 0,（7）式中：I 为图像的二维数组；H 为直方图统计的函数，可得到 1 个离散的一维数组；max为求最大值的函数，这一步筛选可以排除全图无效的情况.2）在不考虑天空光的影响下，根据太阳高度角和影像灰度值的经验式gi,j=fi,jsin,（8）式中：gi，j为影像在太阳斜射时得到的 DN 值；f i，j为影像在太阳直射时得到的 DN 值；为太阳高度角，2 次挑选 最大值为 0的数据集，查找不同焦平面 RGB波段的数据集.3）计算每景列均值后求各景列均值的平均值作为暗噪声，公式为N,i=1NjNjj=1D,i,j,（9）B,q=1nnq=1N,q,（10）式中：N，i为每景影像的列均值，为不同波段，i 为每个传感器的序列号；Nj为一景影像共有多少行，j为每行的像素序列号；B，q为待求的暗噪声，即前文的 Oi，n 为符合要求的影像数量；q 为影像的序列号.需要注意南北半球扫描成像方向相反，所以，南北半球的暗噪声数据应分开计算.暗噪声影像及剖面见图 3.第 1 期张卓宇等：“京师一号”极地小卫星宽幅影像辐射校正方法研究1072.2.2计算增益系数1）利用 ArcPy 工具，根据“京师一号”的地理数据，生成空间索引图，与南极的海岸线相交.进一步目视筛选出没有过度曝光、少云、岩石少、没有海水的冰盖影像作为提取增益系数的参考影像.计算参考影像去除暗噪声的二维数组，公式为C,i,j=D,i,jB,q,（11）式中：C，i，j为去除暗噪声的灰度值；D，i，j为原灰度值.2）因小卫星的波段较少，且地理产品精度有限，故利用经验值，掩膜去除冰盖影像上为水体、裸岩、阴影的像元，同时尽可能保留条带噪声，并手动裁掉云像元，效果如图 4 所示.3）计算掩膜后的列中值，并使用大小为 29 的滑动窗口平滑计算列中值，公式为M,i=medC,i,j,（12）R,i=1Ni+14q=i14M,q,（13）式中：M，i代表列中值的结果；med 代表中值函数；q 代表滑动的窗口位置.4）计算滑动后的特征向量的平均值，并将其视为标准，最终计算每个传感器的增益系数，公式为S=1iip=1R,i,（14）U,i=SM,i,（15）式中：S代表特征向量的平均值的结果；U，i代表每个传感器的增益系数.图 5 为 PMS1 焦面辐射校正效果对比，图 6 为 PMS2 焦面辐射校正对比.abca.PMS2 焦面 B1 的原始影像；b.去除原始影像中不均匀的少量冰面湖、阴影和岩石，提取增益系数的过程；c.校正系数作用于原图后的整体效果.图4辐射校正过程2.3辐射校正结果精度评价精度验证使用列均值分布图，并在对应同期 MODIS 影像中均匀取 1000 个点对值，最终以线性回归方程和线性回归拟合优度R2作为定量评价指标.由图 7 可知，“京师一号”辐射校正后的数值在影像中部位置基本保持不变，随着向镜头边缘靠近，影像的清晰程度受到较大影响，影像的列均值也产生了较大变化，侧面反映出光学镜头的制造与打磨，以及焦平面的设计方案对成像效果造成较大影响.由图 8可知，BNU-1 和 MODIS 影像之间存在明显的线性关系，证明辐射校正的效果的真实性与可靠性；结合表 3可知，序号 1 和 4 的拟合效果最佳，拟合优度 R2均值分别为 0.79 和 0.87，序号 2 和 3 的拟合效果较低，拟合优度 R2均值分别为 0.55 和 0.36，也反映出基于均50ab1 0002 0003 0004 0005 000PMS2 B2 暗噪声剖面403020100DN 值列号暗噪声影像图3暗噪声剖面（a）及影像（b）108北京师范大学学报（自然科学版）第 59 卷匀场景的辐射校正方法在不同的地域，产生的效果也不尽相同.3结果和讨论“京师一号”卫星的几何定位精度仍需要人工改进，通过 SIFT 算子将“京师一号”影像与同期 MODIS影像配准.MODIS 数据在利用 NASA 研发的 HEG 工具完成数据格式转换后在 ArcGIS 中投影为极投影平面坐标系.图 9 中左上角的红星表示试验区域，红框中为a 辐射校正前 PMS1:Bl 影像c 辐射校正前 PMS1:B2 影像e 辐射校正前 PMS1:B3 影像b 辐射校正后 PMS1:Bl 影像d 辐射校正后 PMS1:B2 影像f 辐射校正后 PMS1:B3 影像图5PMS1 焦面辐射校正效果对比a 辐射校正前 PMS2:Bl 影像c 辐射校正前 PMS2:B2 影像e 辐射校正前 PMS2:B3 影像b 辐射校正后 PMS2:Bl 影像d 辐射校正后 PMS2:B2 影像f 辐射校正后 PMS2:B3 影像图6PMS2 焦面辐射校正效果对比第 1 期张卓宇等：“京师一号”极地小卫星宽幅影像辐射校正方法研究109“京师一号”经过辐射校正和几何校正后的效果，底图为 MODIS 同期真彩色合成影像.对比图 1 和图 9可知经过本文的辐射校正后，影像的辐射得到了有效提升.“京师一号”影像利用步骤 2 中的方案得出的相对辐射校正系数，根据各纠正系数文件名和各焦平面的各波段文件名进行匹配，进行批量相对辐射校正.从结果来看，适用于国产极地小卫星影像的自动相对辐射纠正技术在以下几个方面具有明显优势：1）该技术能够实现自动化筛选暗噪声参考影像，避免因为卫星数据量大，又要兼备影像空间范围、拍摄时间、数据质量等方面带来的人工干预.2）该技术利用极地均匀雪面影像进行了相对辐射校正系数的提取，使得在多景非均匀雪面的影像上也能够得到有效的校正效果.从原始真彩色合成图像可以看出，0 级产品的海冰分布红、黄绿色，而校正后的海冰已经没有了偏色的效果；从冰盖影像辐射校正前后对比效果来看，焦面 PMS2 的 0 级影像在真彩色合成后，会在大范围雪面上形成红、绿背景，而校正后的影像已经没有了偏色效果，证明该算法的可行性.4结论1）针对“京师一号”小卫星的 0 级数据辐射性能问题导致的条纹现象提出了一种去噪声算法，首先进行暗噪声的处理，其次使用均匀场景掩膜法在高反射的纯净冰盖上提取出每个像元探测器的增益系数.2）辐射校正效果在南极得到了广泛应用，得到了较好的目视辐射校正效果.列均值的图片表明，影像在中间部位色差不大，而在边缘位置数值变化较大；0 级影像中的大范围泛红、泛绿和在海冰等地区发黄的问题，均得到了一定程度的改善，通过 和MODIS 同期影像对比，二者的拟合优度在海岸影像较高（0.53），而在冰盖上的拟合优度较低，最小仅为 0.37，证明该算法在不同区域存在差异.2 4002 2002 0001 8001 6001 4001 20001 0002 0003 0004 0005 000列号平均 DNR-L0R-DestripeG-L0G-DestripeB-L0B-Destripe注：来源于 BNU1_PMS2_20191002041454_200220500_102_0001_001 影像图7“京师一号”RGB 波段列均值分布8 0006 0004 0002 00008 0007 0006 0005 0004 0003 0002 0001 0007 000150 200 250 300 350 400 450 500 5506 0005 0004 0003 0002 000MODISMODISMODIS150 200 250 300 350 400 450 500150200250300350400450500BNU-1红绿蓝注：影像来源于 BNU1_PMS2_20191117201940_200018633_101_0001_001图8“京师一号”和 MODIS 散点表3BNU-1 和 MODIS 拟合方程和拟合优度（R2）序号波段回归方程R21红y=21.21x+847.5770.79绿y=20.57x+310.520.79蓝y=17.99x+561.040.792红y=7.45x+427.280.53绿y=7.53x+958.140.53蓝y=8.83x+1092.830.583红y=12.08x620.9050.38绿y=10.36x+730.670.34蓝y=10.03x+1039.520.374红y=12.92x615.390.87绿y=13.43x+99.840.87蓝y=15.32x+348.920.89110北京师范大学学报（自然科学版）第 59 卷3）在南极的经典区域，冰盖、冰架、海岸等区域，均得到了较好的辐射校正效果.但其中海岸影像的边缘没有对齐，且存在黄色、红色、蓝色的窄边，且经过校正前的影像形状均不规则，而经过 SIFT 算法与MODIS 配准后，影像呈规则的方形，且边缘的彩色边缘也已去除，证明影像的几何问题也会影响辐射校正的效果.5参考文献袁勤，张帝，何志鹏，等.微景星座首发星京师一号技术特点分析J.国际太空，2019（10）：41鄂栋臣，沈强.南极冰貌卫星影像条带噪声的剔除J.极地研究，2004，16（1）：12段依妮，张立福，晏磊，等.遥感影像相对辐射校正方法及适用性研究J.遥感学报，2014，18（3）：5973王淑荣，邢进，李福田.利用积分球光源定标空间紫外遥感光谱辐射计J.光学精密工程，2006，14（2）：1854李德仁，王密.“资源三号”卫星在轨几何定标及精度评估J.航天返回与遥感，2012，33（3）：15刘银年，孙德新，曹开钦，等.高分五号可见短波红外高光谱相机在轨辐射性能评估J.遥感学报，2020，24（4）：3526HORNBKP，WOODHAMRJ.DestripingLandsatMSS7images by histogram modificationJ.Computer GraphicsImageProcessing，1979，10（1）：69NICHOLJE，VOHORAV.NoiseoverwatersurfacesinLandsat TM imagesJ.International Journal of RemoteSensing，2004，25（11）：20878张兵，张浩，陈正超，等.一种基于图像统计量的相对辐射纠正算法J.遥感学报，2006，10（5）：6309皮原征，储栋，管小彬，等.顾及水陆差异的高分五号影像条带去除J.遥感学报，2020，24（4）：36010INFANTE，OMARS.WaveletanalysisfortheeliminationofstripingnoiseinsatelliteimagesJ.OpticalEngineering，2001，40（7）：130911MARKHAMBL，BONCYKWC，HELDERDL，etal.Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus：radiometriccalibration and prelaunch 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andresolution.BNU-1isofgreatsignificanceforthestudyofclimateandenvironmentchangeandmonitoringinpolarregions，athighcoverageandmediumresolution.However，thebandnoiseoflevel0datamasksthegroundfeatureofimageanddoesnotreflecttherealradiationcharacteristicsofgroundfeatures，seriouslyaffectingdataapplication.Therefore，inthispaperamethodisproposedtoremovethestripbasedonstatisticalprincipleforwide-swathimage.Thealgorithmusesthedarknoiseextractionmethodcorrespondingtotheimageof0solaraltitudeangleandtheuniformscenemaskmethodtoextractoffsetandgainvaluesofeachdetectorrespectively，andrealizesthestripremoval.Experimental data indicate that compared to original data，this algorithm robustly removes band noise，restoresrealsurfaceradiationinformation，andgivesfullplaytotheapplicationvalueofmultispectraldataofBNU-1.KeywordsBNU-1；theAntarctic；stripnoise；radiometriccorrection【责任编辑：刘先勤】112北京师范大学学报（自然科学版）第 59 卷