閻福禮， 徐建國(guó)， 魯志弘

(1.中科院遙感與數(shù)字地球研究所,北京　100101； 2.核工業(yè)216大隊(duì),烏魯木齊　830011；

3.棲霞農(nóng)業(yè)局,棲霞　265300)

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BJ-1智能小衛(wèi)星多曝光量數(shù)據(jù)特征及其積雪提取方法研究

閻福禮1， 徐建國(guó)2， 魯志弘3

(1.中科院遙感與數(shù)字地球研究所,北京100101； 2.核工業(yè)216大隊(duì),烏魯木齊830011；

3.棲霞農(nóng)業(yè)局,棲霞265300)

摘要：通過調(diào)控成像積分時(shí)間改變曝光量，會(huì)在改變圖像DN值和圖像質(zhì)量的同時(shí)，給地面參數(shù)定量反演帶來很大的不確定性。以環(huán)境星(HJ-1)CCD數(shù)據(jù)為參照標(biāo)準(zhǔn)，以積雪為研究對(duì)象，系統(tǒng)分析了北京一號(hào)小衛(wèi)星(BJ-1)多曝光量數(shù)據(jù)的積雪圖像質(zhì)量及其光譜特征變化規(guī)律； 在模擬BJ-1多曝光量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提出了面向多曝光量數(shù)據(jù)的積雪提取方法，并評(píng)估了不同算法的積雪面積提取精度。結(jié)果表明，BJ-1 CCD數(shù)據(jù)的積雪圖像質(zhì)量隨曝光量增加有所改善，但過分曝光也會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降； 陰影區(qū)積雪的光譜差特征隨曝光量的增加而增強(qiáng)，向陽(yáng)面積雪的光譜差特征因“飽和”而大大削弱?；贐J-1模擬數(shù)據(jù)，提出了面向多時(shí)相、多曝光量數(shù)據(jù)的歸一化積雪提取模型，該模型的分類成功指數(shù)(classification success index,CSI)達(dá)到89.95%，優(yōu)于單一曝光量的82.25%和傳統(tǒng)監(jiān)督分類的75.95%的提取精度，為研發(fā)更具目標(biāo)針對(duì)性的智能傳感器和高精度地表參數(shù)遙感反演算法提供了有益的借鑒。

關(guān)鍵詞：北京一號(hào)小衛(wèi)星(BJ-1)； 多曝光量； 圖像質(zhì)量； 積雪提取

0引言

20世紀(jì)以來，航天遙感技術(shù)得到了飛速發(fā)展，由最初的膠片成像到數(shù)字傳輸，由全色擴(kuò)展到多光譜和高光譜，由中低分辨率發(fā)展到高分辨率，由成像參數(shù)基本恒定的常規(guī)傳感器發(fā)展到參數(shù)自適應(yīng)的智能傳感器[1-2]。傳感器的每一次更新?lián)Q代都有效地促進(jìn)了遙感應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展。新出現(xiàn)的智能衛(wèi)星傳感器能夠根據(jù)地物特性智能成像，顯著增強(qiáng)了遙感信息的獲取能力，智能遙感已經(jīng)成為當(dāng)前國(guó)際航天遙感發(fā)展的熱點(diǎn)[2]。

北京一號(hào)小衛(wèi)星(BJ-1)初步實(shí)現(xiàn)了根據(jù)地物反射特性實(shí)現(xiàn)多曝光量的智能成像。一般認(rèn)為，增大曝光量會(huì)引起圖像DN值增大，對(duì)弱反射地物而言，不會(huì)造成圖像飽和，反而能有效地增加圖像信息量[3]； 但對(duì)于積雪而言，因強(qiáng)反射且已接近“圖像飽和”的積雪圖像DN值的急劇增大，將導(dǎo)致嚴(yán)重的“圖像飽和現(xiàn)象”，反而會(huì)造成地物信息的嚴(yán)重?fù)p失。積雪在可見光波段的高反射和可見光-紅外波段的光譜反射率差值是積雪面積光學(xué)定量遙感的物理基礎(chǔ)[4]，這種因曝光量變化造成的DN值變化(甚至“圖像飽和”)將導(dǎo)致原有遙感反演技術(shù)的“失效”，并產(chǎn)生新的技術(shù)需求。另外，已經(jīng)在軌運(yùn)行的神舟飛船也能夠獲取大量的多曝光量遙感數(shù)據(jù)。因此，探索多曝光量遙感的地面應(yīng)用研究，不僅具有極為重要的現(xiàn)實(shí)意義，而且是比較緊迫的技術(shù)需求。目前調(diào)控曝光時(shí)間的多曝光量智能觀測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)有了良好的工程應(yīng)用[5-6]，而且對(duì)因曝光時(shí)間變化引起的圖像噪聲、信噪比、MTF的變化以及圖像定標(biāo)精度都開展了相當(dāng)程度的研究[7-9]； 但這些研究大多限于先進(jìn)的精密光學(xué)工程技術(shù)范疇，還遠(yuǎn)沒有擴(kuò)展到對(duì)諸如積雪、植被、水體等具體地物的地表參數(shù)定量反演技術(shù)中。

本文基于BJ-1 CCD數(shù)據(jù)，分析了積雪圖像的多曝光量數(shù)據(jù)特征和光譜特征； 并在模擬數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，評(píng)估了多曝光量數(shù)據(jù)在積雪提取方面的應(yīng)用潛力，初步提出了面向BJ-1多曝光量數(shù)據(jù)的積雪面積提取方法，以期為未來多曝光量數(shù)據(jù)的遙感應(yīng)用提供有益的借鑒。

1遙感數(shù)據(jù)

選擇BJ-1衛(wèi)星多曝光量數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源。BJ-1衛(wèi)星的實(shí)際成像積分時(shí)間大都控制在600～4 500 μs之間，選取曝光時(shí)間為1 000,2 000,4 200 μs(分別代表低、中、高3種曝光量)的BJ-1 CCD圖像，開展了3種曝光量的BJ-1 CCD圖像數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)價(jià)。為了避免大氣和地物時(shí)相差異帶來的干擾，利用圖像模擬技術(shù)模擬了同一場(chǎng)景、同一時(shí)刻的3種曝光量數(shù)據(jù)[10-12]，用于開展積雪面積提取精度的評(píng)價(jià)。并選擇同步過境的環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星(HJ-1)CCD數(shù)據(jù)作為對(duì)比的基準(zhǔn)圖像(表1)。

表1　遙感數(shù)據(jù)源及其用途

2研究方法

2.1圖像評(píng)價(jià)

分別計(jì)算每一種成像積分時(shí)間的BJ-1 CCD數(shù)據(jù)以及同步獲取的HJ-1 CCD數(shù)據(jù)的灰度均值、動(dòng)態(tài)范圍、信噪比和清晰度等圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，并計(jì)算其比值，即

IMGi-exposure=iBJ/ iHJ;

(1)

式中：IMG為每一種成像積分時(shí)間CCD數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的比值；i為均值、動(dòng)態(tài)范圍、信噪比或清晰度；exposure為低、中、高曝光量； BJ代表北京一號(hào)星； HJ代表環(huán)境一號(hào)星。

2.2多曝光量積雪提取

BJ-1 CCD數(shù)據(jù)可見光波段的強(qiáng)反射和綠波段與近紅外波段的光譜差異是建立積雪提取方法的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本文采用最大似然監(jiān)督分類、同一曝光類型光譜差和多曝光類型歸一化等3種方法提取積雪信息。

1)最大似然監(jiān)督分類。假設(shè)訓(xùn)練樣本在特征空間中的分布服從高斯正態(tài)分布，通過計(jì)算樣本的歸屬概率進(jìn)行分類，是常規(guī)分類方法[13]。

2)單一曝光類型光譜差。利用單一曝光類型數(shù)據(jù)，建立綠波段與近紅外波段光譜差的積雪面積提取模型，即

DSNOWmono-mode=DNGREEN-mode-DNNIR-mode>Threshold波段差異，

(2)

式中：DSNOWmono-mode為單一曝光量類型數(shù)據(jù)的積雪提取結(jié)果；DN為圖像灰度值；Threshold為波段差異閾值；mode為成像曝光量類型，分別代表低、中、高曝光量； GREEN和NIR分別代表綠波段和近紅外波段。

3)多曝光類型歸一化。通過定量分析不同曝光量圖像的DN值變化規(guī)律，根據(jù)與不同曝光數(shù)據(jù)協(xié)同的遙感反演模型參數(shù)和精度，建立多曝光量數(shù)據(jù)的歸一化模型，即

(3)

式中：DSNOW歸一化為多曝光量數(shù)據(jù)歸一化反演的積雪面積；A,B,C為多曝光量歸一化系數(shù)。

2.3積雪面積評(píng)估

目前評(píng)估積雪分類精度大都采用混淆矩陣、Kappa系數(shù)等方法，給出的是所有地物類型的分類精度，往往與其中某一地物類型(積雪)的實(shí)際提取精度有較大差別，因此采用分類成功指數(shù)(classification success index,CSI)進(jìn)行積雪分類精度評(píng)價(jià)[14]，即

CSI=M/(L+M+N) ,

(4)

式中：L為漏分的積雪像元總數(shù)；M為正確分類的積雪像元總數(shù)；N為錯(cuò)分為積雪的像元總數(shù)。

(L+M)為積雪面積真實(shí)值； (M+N)為遙感反演的積雪面積。這種評(píng)估方法不僅考慮了錯(cuò)分的積雪面積，還兼顧了漏分的積雪面積。

3結(jié)果與分析

3.1圖像評(píng)價(jià)指標(biāo)隨多曝光量的變化

準(zhǔn)同步試驗(yàn)(BJ-1與HJ-1星成像時(shí)間前后相差約1 h)在太陽(yáng)高度角、大氣、地物時(shí)相變化大致相同的情況下，2顆衛(wèi)星圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的比值iBJ/iHJ能夠反映多曝光量圖像性能的變化規(guī)律。對(duì)同一目標(biāo)，分母的HJ-1圖像的評(píng)價(jià)指標(biāo)恒定不變，則比值iBJ/iHJ的變化反映了BJ-1多曝光量圖像成像性能的變化； 通過分析比值的變化，能揭示曝光量變化對(duì)BJ-1圖像質(zhì)量的影響。圖1示出BJ-1與HJ-1的積雪圖像質(zhì)量指標(biāo)(灰度均值、動(dòng)態(tài)范圍、信噪比和清晰度)比值的變化情況。

(a) 灰度均值(b) 動(dòng)態(tài)范圍(c) 信噪比 (d) 清晰度

圖1BJ-1與HJ-1積雪圖像質(zhì)量指標(biāo)比值

Fig.1Ratio of image quality parameters of BJ-1 to HJ-1 imageries with snow cover

圖1(a)表明： ①不同波段對(duì)曝光量變化的DN值光譜響應(yīng)存在差異； ②積雪圖像均值的比值隨積分時(shí)間增加并不成比例變化。一般來說，隨著曝光量的增加，積雪圖像DN值應(yīng)隨積分時(shí)間增加成比例變化[3]； 然而事實(shí)表明，超過一定的曝光量時(shí)，積雪圖像DN值達(dá)到飽和，圖像均值就不再出現(xiàn)增大的現(xiàn)象。圖1(b)表明，BJ-1的積雪圖像DN值動(dòng)態(tài)范圍隨曝光量增加有增大的趨勢(shì)； 但超過一定的曝光量時(shí)，圖像DN值達(dá)到飽和，動(dòng)態(tài)范圍反而降低。從圖1(c)可知，中積分時(shí)間數(shù)據(jù)的綠波段和近紅外波段的信噪比有較大改善，但過分增加曝光量會(huì)降低圖像的信噪比。從圖1(d)可以看出，圖像清晰度隨曝光量的增加而降低； 說明在中、高曝光量條件下，隨著曝光量的增加，相鄰地物明暗像元響應(yīng)不同，像元DN值梯度降低，證明增加積分級(jí)數(shù)的確能夠造成系統(tǒng)MTF下降[9]，導(dǎo)致圖像清晰度下降。

3.2DN值光譜隨多曝光量的變化

積雪在可見光-近紅外波段的光譜反射率在70%～95%之間，屬于典型的強(qiáng)反射地物； 從近紅外到短波紅外波段，積雪的光譜反射率隨波長(zhǎng)的增加快速下降[4]。BJ-1 CCD與Landsat TM的積雪光譜響應(yīng)基本類似，主要表現(xiàn)在： 近紅外波段對(duì)積雪顆粒粒徑較為敏感，綠波段的圖像飽和現(xiàn)象相對(duì)顯著； 如在Landsat TM積雪圖像中，近紅外波段圖像DN值約在40～255之間，綠波段圖像DN值約在64～255之間[15]。同樣，BJ-1 CCD短積分?jǐn)?shù)據(jù)的近紅外波段圖像DN值在10～184之間，綠波段圖像DN值約在32～255之間； 中積分?jǐn)?shù)據(jù)的近紅外波段圖像DN值在18～255之間，綠波段圖像DN值約在60～255之間； 長(zhǎng)積分?jǐn)?shù)據(jù)的近紅外波段圖像DN值在35～255之間，綠波段圖像DN值約在117～255之間。這說明 BJ-1 CCD圖像的綠波段和近紅外波段隨著曝光量的增加，圖像飽和現(xiàn)象都更加嚴(yán)重，其中綠波段尤甚。

此外，分別針對(duì)向陽(yáng)面積雪和陰影區(qū)積雪統(tǒng)計(jì)多種曝光量圖像的DN值，結(jié)果顯示了向陽(yáng)面積雪和陰影區(qū)積雪圖像在不同成像積分時(shí)間調(diào)控下的多曝光量光譜變化規(guī)律(圖2)。

(a) 向陽(yáng)面積雪 (b) 陰影區(qū)積雪

圖2BJ-1多曝光量數(shù)據(jù)向陽(yáng)面積雪與陰影區(qū)積雪DN值光譜對(duì)比

Fig.2Comparison of DN spectra of snow in sunny side and shadowed area in BJ-1 images

with short, middle and long imaging integration time

從圖2可以看出： ①向陽(yáng)面積雪的DN值均值都在120以上，陰影區(qū)積雪的DN值都在30以上，明顯地反映了強(qiáng)反射地物的光譜特性； ②綠、紅、近紅外波段圖像的DN值大都隨波長(zhǎng)的增加而迅速下降，表現(xiàn)出積雪特有的光譜特性； ③隨著曝光量的增加，圖像DN值有所增加，但不同波段的DN值變化幅度不一致，即不同波段的多曝光量光譜響應(yīng)不同； ④向陽(yáng)面積雪在綠波段與近紅外波段的DN值光譜差異隨成像積分時(shí)間的增加而變小，甚至為0(圖像飽和)(圖2(a))； ⑤陰影區(qū)積雪的綠波段與近紅外波段的DN值光譜差異隨成像積分時(shí)間的增加而增強(qiáng)(圖2(b))。這表明隨著曝光量的增加，陰影區(qū)積雪的光譜特征得到增強(qiáng)，而向陽(yáng)面積雪的光譜特征被強(qiáng)烈削弱甚至消失(圖像飽和)，這意味著采用波段光譜差異的積雪算法能有效提取非飽和區(qū)域的積雪(如陰影區(qū)積雪)； 而對(duì)圖像飽和區(qū)域的積雪則會(huì)造成很大的誤差，需要采用附加算法加以識(shí)別，這一圖像變化規(guī)律將對(duì)多曝光量圖像的積雪提取算法產(chǎn)生十分重要的影響。

3.3積雪提取精度評(píng)價(jià)

BJ-1 CCD通過調(diào)控成像積分時(shí)間改變圖像曝光量，因而改變了圖像質(zhì)量，也改變了獲取的地物光譜信息，對(duì)地表參數(shù)的定量遙感反演算法和精度產(chǎn)生了較大的影響。本文以積雪標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品算法為參照[16]，利用模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行多曝光量數(shù)據(jù)的積雪提取方法研究，以對(duì)比分析不同方法的積雪提取精度。

3.3.1積雪面積真實(shí)值

歸一化差值積雪指數(shù)(normalized difference snow index,NDSI)產(chǎn)品一般可作為全球性積雪提取的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品[15]。因此，采用HJ-1圖像的綠波段和短波紅外數(shù)據(jù)構(gòu)建的經(jīng)典的NDSI提取積雪面積作為“真實(shí)值”(圖3(a))。

(a) NDSI (b) 監(jiān)督分類 (c) 低曝光量光譜差模型 (d) 多曝光量歸一化模型

圖3不同算法提取的積雪面積對(duì)比

Fig.3Snow cover retrieved using different algorithms

BJ-1圖像只有綠、紅和近紅外3個(gè)波段，為了進(jìn)一步論證這3個(gè)波段的有效性，選取HJ-1圖像的綠、紅和近紅外波段數(shù)據(jù)，采用最大似然監(jiān)督分類方法提取了積雪覆蓋面積(圖3(b))。將監(jiān)督分類結(jié)果與NDSI獲取的積雪覆蓋圖進(jìn)行了精度對(duì)比，總體分類精度達(dá)到89.54%，Kappa系數(shù)為0.779 9，積雪CSI精度為75.95%。在只有綠、紅和近紅外3個(gè)波段的情況下，監(jiān)督分類方法的類間可分離性為2.0，分類方法可靠、穩(wěn)定。

3.3.2單一曝光類型光譜差積雪提取

根據(jù)積雪光譜特性，利用單一曝光類型的BJ-1 CCD多光譜數(shù)據(jù)的綠波段與近紅外波段的差值提取積雪覆蓋面積。閾值的確定采用影像數(shù)據(jù)直方圖的最頻值法、輔以人工干預(yù)進(jìn)行，判斷依據(jù)為閾值變化不會(huì)導(dǎo)致提取精度大幅度波動(dòng)[4]。將單一曝光類型光譜差模型提取得到的積雪面積與NDSI提取的積雪面積進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證，得到單一曝光量模型閾值及其積雪提取精度(表2)。

表2　單一曝光量模型閾值及其積雪提取精度

對(duì)比BJ-1圖像的3種曝光量類型，低曝光量的BJ-1數(shù)據(jù)更適合于積雪的提取，積雪CSI精度能夠達(dá)到82.25%(表2和圖3(c))，優(yōu)于傳統(tǒng)監(jiān)督分類的75.95%的積雪CSI精度。在單一曝光量數(shù)據(jù)中，低曝光量的綠波段與近紅外波段光譜差算法的積雪提取精度最高，中、高曝光量數(shù)據(jù)的積雪提取精度稍差(表2)。

3.3.3多曝光類型歸一化積雪提取

利用模擬的低、中、高曝光量數(shù)據(jù)的綠波段和近紅外波段，兩兩交叉，實(shí)現(xiàn)不同曝光類型的綠波段和近紅外波段光譜差模型的積雪面積提取。結(jié)果顯示，低曝光的綠波段與高曝光的近紅外波段的光譜差積雪提取模型具有最高的積雪面積提取精度。在圖像飽和的情況下，光譜差模型失效，由于飽和區(qū)域都是強(qiáng)反射的積雪區(qū)域，可以通過單波段閾值加以提取。在圖像不飽和的情況下，隨著曝光量的增加，圖像DN值是成比例變化的[3]，通過確定曝光量與DN值的線性比例函數(shù)(圖1(a))，實(shí)現(xiàn)多曝光量數(shù)據(jù)的DN值轉(zhuǎn)換； 將不同曝光量類型的綠波段和近紅外波段轉(zhuǎn)換為低曝光的綠波段與高曝光近紅外波段的光譜差模型，使得多種曝光量類型數(shù)據(jù)都能達(dá)到更高的提取精度。

對(duì)多曝光量歸一化模型提取得到的積雪面積(圖3(d))與NDSI提取積雪面積(圖3(a))進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，得到多曝光量歸一化模型閾值及其積雪提取精度(表3)。

表3　多曝光量歸一化模型閾值及其積雪提取精度

對(duì)比BJ-1圖像的3種曝光量類型，經(jīng)過歸一化處理，不同曝光量數(shù)據(jù)的積雪CSI精度都達(dá)到了89.95%(表3和圖3(d))，優(yōu)于單一曝光類型光譜差模型的82.25%和傳統(tǒng)監(jiān)督分類方法的75.95%的積雪CSI精度。

3.3.4真實(shí)性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)多曝光量數(shù)據(jù)提取積雪算法的有效性，選取分別于2010年1月30日、2011年1月10日和2012年1月1月13日獲取的BJ-1多曝光量CCD數(shù)據(jù)，成像積分時(shí)間分別為1 272，2 048和3 300 ms(可分別代表低、中、高3種類型的曝光量)，進(jìn)行了多曝光量歸一化算法和單一曝光類型光譜差算法的積雪面積提取精度對(duì)比(表4)。

表4　單曝光量光譜差和多曝光量歸一化算法真實(shí)性檢驗(yàn)

對(duì)比結(jié)果表明，在積雪提取精度方面，協(xié)同利用多曝光特點(diǎn)的歸一化方法明顯優(yōu)于單曝光量光譜差方法(表4)，說明針對(duì)未來的多曝光量智能衛(wèi)星以及載人空間站的多曝光量遙感數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建體現(xiàn)多曝光量特性的地表參數(shù)定量反演模型，而且多曝光量數(shù)據(jù)相對(duì)傳統(tǒng)的單一曝光量數(shù)據(jù)具有更顯著的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

4問題與討論

1)地物目標(biāo)的多曝光量圖像不確定性問題。曝光量變化會(huì)影響所獲取的地物圖像質(zhì)量，造成圖像的灰度均值、動(dòng)態(tài)范圍、信息量、方差、信噪比、清晰度等多種圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的改變。雖然一般認(rèn)為隨著曝光量的增加，圖像DN值會(huì)線性增大； 但實(shí)際上的圖像存在“低飽和”、“高飽和”、非線性和非均勻性響應(yīng)，多曝光量成像對(duì)圖像質(zhì)量、尤其是定量遙感反演會(huì)產(chǎn)生極大的不確定性。此外，自然界中的大氣和太陽(yáng)高度角的多樣性也都會(huì)產(chǎn)生多曝光量成像環(huán)境，其與多曝光量智能成像疊加，會(huì)造成對(duì)定量遙感科學(xué)問題和技術(shù)問題的困擾。

2)多曝光量地物參數(shù)定量反演問題。地物參數(shù)定量遙感反演是建立在地物光譜反射規(guī)律和典型地物光譜特征的基礎(chǔ)之上的。以積雪為例，積雪存在可見光波段的強(qiáng)反射特征以及由可見光到短波紅外波段由極高到極低的光譜反射規(guī)律，這是光學(xué)遙感識(shí)別和反演積雪面積參數(shù)的物理基礎(chǔ)。多曝光量圖像的出現(xiàn)，會(huì)極大地改變積雪的圖像光譜表現(xiàn)(如向陽(yáng)面積雪圖像的“高飽和”)，使得原有的積雪反演算法已經(jīng)不再適用或者存在極大的反演誤差。這都需要面向曝光量、地物圖像和地物光譜特征，研發(fā)適用于不同曝光量的地物參數(shù)定量遙感反演理論和反演技術(shù)。

3)多曝光量數(shù)據(jù)的多時(shí)相集成應(yīng)用。開展業(yè)務(wù)性遙感監(jiān)測(cè)往往要求實(shí)現(xiàn)多時(shí)相的連續(xù)監(jiān)測(cè)，但由于不同時(shí)相遙感圖像的曝光量不一致、數(shù)據(jù)特征不同、積雪面積等地面參數(shù)遙感反演模型不同，反演精度也具有顯著的差異。要實(shí)現(xiàn)多種曝光量數(shù)據(jù)的多時(shí)相集成應(yīng)用，必須建立方法、形式、精度具有一致性和可比性的、長(zhǎng)時(shí)間序列的地面參數(shù)遙感提取方法，這對(duì)有效地利用多曝光量數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化運(yùn)行有重要意義。

4)前端傳感器設(shè)計(jì)和后端遙感應(yīng)用的緊密結(jié)合。國(guó)際上的航天強(qiáng)國(guó)，其前端傳感器設(shè)計(jì)和后端遙感應(yīng)用環(huán)節(jié)，前后響應(yīng)，聯(lián)系緊密。對(duì)于我國(guó)而言，目前還基本處于前、后端響應(yīng)不夠及時(shí)和某些技術(shù)相互脫節(jié)的現(xiàn)狀。前端的傳感器設(shè)計(jì)若不能充分吸收后端遙感應(yīng)用的應(yīng)用需求和研究成果，就無法實(shí)現(xiàn)以遙感應(yīng)用需求為牽引的航天遙感業(yè)務(wù)流程； 后端的遙感應(yīng)用若無法獲得前端傳感器的硬件參數(shù)，則只能跟蹤當(dāng)前國(guó)際技術(shù)發(fā)展潮流，實(shí)現(xiàn)不了具有高度自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的技術(shù)創(chuàng)新。

5結(jié)論

積雪的多曝光量圖像具有不同的數(shù)據(jù)特征和光譜特征，對(duì)地表參數(shù)的遙感定量反演會(huì)產(chǎn)生顯著的影響。實(shí)現(xiàn)多種曝光量數(shù)據(jù)的集成應(yīng)用，建立高精度、高頻次的多時(shí)相遙感反演模型，對(duì)探索智能遙感地物識(shí)別和地面參數(shù)反演具有重要的科學(xué)意義，對(duì)開展智能遙感應(yīng)用也具有重要的應(yīng)用價(jià)值。研究結(jié)論如下：

1)積雪的BJ-1衛(wèi)星圖像動(dòng)態(tài)范圍、DN值的比值和信噪比隨積分時(shí)間的增加有明顯改善，但過分曝光會(huì)造成圖像質(zhì)量下降； 圖像清晰度隨曝光量的增加而降低，印證了精密光學(xué)工程中增加積分級(jí)數(shù)能提高信噪比、但會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)MTF下降的結(jié)論。

2)隨著曝光量的增加，陰影區(qū)積雪的綠波段與近紅外波段的光譜差異得到增強(qiáng)(圖像非飽和)，而向陽(yáng)面積雪的綠波段與近紅外波段的光譜差異特征則被削弱(圖像飽和)。這一光譜變化規(guī)律對(duì)多曝光量圖像的積雪提取算法產(chǎn)生十分重要的影響。

3)利用積雪圖像中“飽和”和“非飽和”區(qū)域的多曝光量DN值響應(yīng)規(guī)律，協(xié)同利用多曝光量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)多曝光量數(shù)據(jù)的歸一化，能夠構(gòu)建形式和精度具有一致性、可比性的長(zhǎng)時(shí)間序列地表參數(shù)反演模型。

4)積雪的多曝光量數(shù)據(jù)特征和地面參數(shù)反演方法可為研制更具有針對(duì)性的智能傳感器和研發(fā)高精度的地表參數(shù)遙感反演模型提供有益的借鑒。

參考文獻(xiàn)(References)：

[1]Ramapriyan H R,McConaughy G R,Morse S,et al.Intelligent systems technologies to assist in utilization of earth observation data[C]//Proc.SPIE 5542,Earth Observing Systems IX.Denver,CO:IEEE,2004:384-394.

[2]張兵.智能遙感衛(wèi)星系統(tǒng)[J].遙感學(xué)報(bào),2011,15(3):415-431.

Zhang B.Intelligent remote sensing satellite system[J].Journal of Remote Sensing,2011,15(3):415-431.

[3]冉瓊.“北京一號(hào)”小衛(wèi)星地面預(yù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D].北京:中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所,2009.

Ran Q.Study on Key Issues in Pre-processing of Beijing-1 Small Satellite Images[D].Beijing:Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Sciences,2009.

[4]Wang L T,Zhou Y,Zhou Q,et al.Snow cover monitoring method by using HJ-1 satellite data[J].Spectroscopy and Spectral Analysis,2011,31(8):2226-2232.

[5]童菲,王曉峰.探月衛(wèi)星有效載荷中的光學(xué)遙感系統(tǒng)——中科院西安光機(jī)所趙葆常研究員訪談[J].激光與光電子學(xué)進(jìn)展,2009,46(1):67-71.

Tong F,Wang X F.The optical remote sensing systems of the lunar satellite payload[J].Laser and Optoelectronics Progress,2009,46(1):67-71.

[6]趙葆常,楊建峰,汶德勝,等.嫦娥二號(hào)衛(wèi)星CCD立體相機(jī)設(shè)計(jì)與驗(yàn)證[J].航天器工程,2011,20(1):14-21.

Zhao B C,Yang J F,Wen D S,et al.Chang’e-2 lunar orbiter CCD stereo camera design and validation[J].Spacecraft Engineering,2011,20(1):14-21.

[7]劉亞俠.TDI CCD相機(jī)實(shí)驗(yàn)室輻射定標(biāo)的研究[J].光電工程,2007,34(5):71-74.

Liu Y X.Research on the laboratory radiometric calibration of the TDI CCD camera[J].Opto-Electronic Engineering,2007,34(5):71-74.

[8]韓采芹,李華,朱順一,等.不同光照條件下CCD相機(jī)時(shí)間噪聲和空間噪聲的研究[J].應(yīng)用光學(xué),2008,29(2):207-210.

Han C Q,Li H,Zhu S Y,et al.Temporal noise and spatial noise of CCD camera at different illuminance[J].Journal of Applied Optics,2008,29(2):207-210.

[9]薛旭成,石俊霞,呂恒毅,等.空間遙感相機(jī)TDI CCD積分級(jí)數(shù)和增益的優(yōu)化設(shè)置[J].光學(xué)精密工程,2011,19(4):857-863.

Xue X C,Shi J X,Lyu H Y,et al.Optimal set of TDI CCD integration stages and gains of space remote sensing cameras[J].Optics and Precision Engineering,2011,19(4):857-863.

[10]葉澤田,顧行發(fā).利用MIVIS數(shù)據(jù)進(jìn)行遙感圖像模擬的研究[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2000,29(3):235-239.

Ye Z T,Gu X F.Simulation of remote sensing images based on MIVIS data[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2000,29(3):235-239.

[11]劉雄飛,王世新,周藝,等.BJ-1衛(wèi)星與HJ-1A/B衛(wèi)星NDVI產(chǎn)品比較研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2013,28(5):904-909.

Liu X F,Wang S X,Zhou Y,et al.Comparison of BJ-1 and HJ-1A/B NDVI data[J].Remote Sensing Technology and Application,2013,28(5):904-909.

[12]劉韶菲,閻福禮,王世新,等.模擬BJ-1智能數(shù)據(jù)的藍(lán)藻水華提取應(yīng)用潛力評(píng)價(jià)[J].遙感信息,2014,29(2):61-67.

Liu S F,Yan F L,Wang S X,et al.Application potential of modeling BJ-1 intelligent datasets in retrieving algae blooming area[J].Remote Sensing Information,2014,29(2):61-67.

[13]駱劍承,王欽敏,馬江洪,等.遙感圖像最大似然分類方法的EM改進(jìn)算法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2002,31(3):234-239.

Luo J C,Wang Q M,Ma J H,et al.The EM-based maximum likelihood classifier for remotely sensed data[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2002,31(3):234-239.

[14]Koukoulas S,Blackburn G A.Introducing new indices for accuracy evaluation of classified images representing semi-natural woodland environments[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,2001,67(4):499-510.

[15]Hall D K,Ormsby J P,Bindschadler RA,et al.Characterization of snow and ice reflectance zones on glaciers using Landsat Thematic Mapper data[J].Annals of Glaciology,1987,9:104-108.

[16]Hall D K,Riggs G A,Salomonson V V.Algorithm theoretical basis document(ATBD) for the MODIS snow and sea ice-mapping algorithms[EB/OL].[2001-09-01].http://modis.gsfc.nasa.gov/data/atbd/atbd_mod10.pdf.

(責(zé)任編輯： 劉心季)

Characteristics of multi-exposure images of BJ-1 intelligent micro satellite and its applications to snow cover extraction

YAN Fuli1， XU Jianguo2， LU Zhihong3

(1.InstituteofRemoteSensingandDigitalEarth,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China； 2.No. 216PartyofChinaNationalNuclearCorporation,Urumqi830011,China； 3.AgariculturalBureauofQixia,Qixia265300,China)

Abstract:BJ-1 micro satellite can adjust CCD exposure by altering the imaging integration time, which not only can affect the digital numbers(DN)and the image quality but also can bring about the uncertainties in retrieving the land surface parameters quantitatively. Taking the HJ-1 CCD datasets as references, the authors calculated and analyzed the spectral characteristics and image quality of the high reflective targets in BJ-1 CCD images. Some conclusions have been reached: The image quality will be improved with a moderate exposure and impaired with over-exposure. The spectral features of the snow in terrain shadow can be enhanced with the increasing imaging integration time, while the spectral characteristics of the snow on the sun side would be weakened as a result of the image "saturation". On the basis of the spectral features of the snow and the data characteristics of the multi-exposure BJ-1 CCD imageries, a normalized model of the multi-exposure imageries for extracting the snow cover is proposed with the accuracy (classification success index, CSI)of 89.95%, which is superior to the accuracy (CSI)of 82.25% of mono-exposure model and the accuracy(CSI) of 75.95% of supervised classification. The results achieved by the authors will greatly facilitate the design of the more target-specific intelligent sensor and the development of more accurate inversion theory and techniques in retrieving the land surface parameters quantitatively.

Keywords:Beijing-1 micro satellite(BJ-1)； multi-exposure； image quality； snow cover extraction

作者簡(jiǎn)介：第一 閻福禮(1973-),男,博士,副研究員,主要從事災(zāi)害與環(huán)境定量遙感研究。主持和參加過863課題“巨災(zāi)鏈型災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)與預(yù)警一體化關(guān)鍵技術(shù)”和國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“水底下墊面光學(xué)效應(yīng)和水體光學(xué)遙感輻射傳輸模型”等項(xiàng)目數(shù)十項(xiàng),發(fā)表文章20余篇。Email： yanfl@radi.ac.cn。

中圖法分類號(hào)：TP 751.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-070X(2016)01-0028-07

基金項(xiàng)目：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目“多應(yīng)用模式智能觀測(cè)遙感數(shù)據(jù)增值產(chǎn)品處理與服務(wù)技術(shù)研發(fā)”(編號(hào)： 2011BAH23B03) 資助。

收稿日期：2014-09-24；

修訂日期：2014-12-03

doi:10.6046/gtzyyg.2016.01.05

引用格式： 閻福禮,徐建國(guó),魯志弘.BJ-1智能小衛(wèi)星多曝光量數(shù)據(jù)特征及其積雪提取方法研究[J].國(guó)土資源遙感,2016,28(1)：28-34.(Yan F L,Xu J G,Lu Z H.Characteristics of multi-exposure images of BJ-1 intelligent micro satellite and its applications to snow cover extraction[J].Remote Sensing for Land and Resources,2016,28(1)：28-34.)