付海龍 劉永海

摘要：針對(duì)大氣散射、氣溶膠散射和太陽反射等因素影響，使傳感器接收到的數(shù)據(jù)與地表反射的數(shù)據(jù)不一致，造成遙感圖像失真的問題，本文為了將高光譜成像數(shù)據(jù)用于陸地表面的定量遙感，必須消除大氣影響，對(duì)所獲得的信息進(jìn)行大氣校正。通過運(yùn)用輻射傳輸模型法對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正，并采用經(jīng)驗(yàn)法與輻射傳輸模型法相結(jié)合的混合方法進(jìn)行大氣校正。研究結(jié)果表明，將ATREM和現(xiàn)場(chǎng)光譜測(cè)量相結(jié)合，可以在與校準(zhǔn)點(diǎn)不同的海拔上改善大氣校正，地面校準(zhǔn)消除了與傳感器偽影和輻射傳輸模型相關(guān)的殘留誤差。該研究可以使遙感圖像準(zhǔn)確地獲得地表信息。

關(guān)鍵詞：大氣校正; 光譜; 遙感; 輻射傳輸模型

自20世紀(jì)60年代以來，遙感技術(shù)作為一門探測(cè)技術(shù)逐漸發(fā)展起來，該技術(shù)是通過衛(wèi)星遙感獲取地表的輻射信息，從而達(dá)到對(duì)地物進(jìn)行監(jiān)測(cè)的目的。遙感技術(shù)具有監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確、快速等特點(diǎn)，在環(huán)境、水利、農(nóng)林業(yè)等方面廣泛應(yīng)用。由于受大氣散射、氣溶膠散射和太陽反射等影響，地表發(fā)射的輻射信息在傳輸?shù)絺鞲衅鞯倪^程中，其強(qiáng)度、波譜、空間分布等發(fā)生變化，使遙感器獲得的數(shù)據(jù)與地表反射的數(shù)據(jù)不一致，遙感圖像出現(xiàn)失真。因此，為了獲得準(zhǔn)確反應(yīng)地表信息的遙感圖像，必須對(duì)所獲得的信息進(jìn)行大氣校正。大氣校正的目的是消除大氣和光照等大氣因素對(duì)地表反射信息的影響、大氣中氧氣、二氧化碳、水蒸氣和臭氧等對(duì)地物反射的影響、以及大氣分子和氣溶膠散射的影響。多數(shù)情況下，大氣校正同時(shí)也是反演地物真實(shí)反射率的過程，如果數(shù)據(jù)未經(jīng)校正，有可能丟失這些重要成分反射率差別微小的信息。遙感圖像的大氣校正方法有很多，按校正結(jié)果，可分為絕對(duì)大氣校正方法和相對(duì)大氣校正方法兩種。常用的大氣校正方法有不變目標(biāo)法、直方圖匹配法、暗元目標(biāo)法和輻射傳輸模型法等。權(quán)維俊等人＼[1＼]利用Landsat衛(wèi)星影像對(duì)地表覆被類型區(qū)分進(jìn)行了研究;鄭秋萍等人＼[2＼]通過大氣校正對(duì)熱島效應(yīng)進(jìn)行了研究;劉朝順等人＼[3＼]基于6S模型對(duì)Landsat ETM+的可見光到中紅外波段的反射率進(jìn)行了大氣校正。自20世紀(jì)80年代中期以來，大氣校正算法已經(jīng)從先前的經(jīng)驗(yàn)線法和平場(chǎng)域法演變?yōu)榛趪?yán)格的輻射傳遞模型方法。因此，本文主要對(duì)陸地高光譜遙感數(shù)據(jù)的大氣校正算法進(jìn)行研究，給出了陸地輻射傳輸模型方法，并研究了經(jīng)驗(yàn)法與輻射傳輸模型方法相結(jié)合的混合方法。該研究對(duì)準(zhǔn)確獲得地表信息的遙感圖像具有實(shí)際意義。

1 陸地輻射傳輸模擬方法

由于表面反射率反演經(jīng)驗(yàn)方法的局限性，1987年，F(xiàn).H.G.Alexander研究了一種使用輻射傳輸模型的大氣校正技術(shù)。隨著大氣去除算法（atmospheric removal algorithms，ATREM）＼[4＼]的發(fā)展，大氣校正技術(shù)很快得到實(shí)現(xiàn)，它利用理論建模技術(shù)，從高光譜成像數(shù)據(jù)中獲取陸地表面反射光譜，模擬大氣氣體和氣溶膠的吸收和散射效應(yīng)。

1.1 大氣效應(yīng)和輻射傳輸公式

太陽表面?zhèn)鞲衅髀窂缴系奶栞椛涫艽髿鈿怏w和氣溶膠的吸收和散射影響，為了從成像光譜儀數(shù)據(jù)中導(dǎo)出表面反射光譜，需要對(duì)這些效應(yīng)進(jìn)行精確建模。在約30種大氣中，只有水蒸汽（H2O），二氧化碳（CO2），臭氧（O3），一氧化二氮（N2O），一氧化碳（CO），甲烷（CH4），氧氣（O2）和二氧化氮（NO2）這8種氣體的波長(zhǎng)在0.4～2.5 μm的范圍內(nèi)，光譜分辨率在1～20 nm之間，在成像光譜儀數(shù)據(jù)中產(chǎn)生可觀察的吸收特征。8種氣體模擬大氣透射光譜如圖1所示。該路徑設(shè)定太陽天頂角為50°，在最低點(diǎn)觀察海平面表面和大氣頂部的傳感器，給出每種氣體的典型用量，每處的水平尺度相同，垂直尺度不同。在采樣間隔為1 nm，光譜分辨率為5 nm的條件下，對(duì)光譜進(jìn)行模擬。

由圖1可以看出，波長(zhǎng)大約在0.4～2.5 μm之間，光譜區(qū)域的一半受到大氣中水蒸汽的吸收，而其它7種氣體的吸收效應(yīng)通常位于更窄的波長(zhǎng)間隔內(nèi)。大氣氣態(tài)分子和氣溶膠散射太陽，輻射在0.4～0.7 μm之間的短波長(zhǎng)區(qū)域受到分子散射（瑞利散射）的強(qiáng)烈影響。隨著波長(zhǎng)（λ-4）的增加，其效應(yīng)迅速下降。氣溶膠散射效應(yīng)隨著波長(zhǎng)的增加而減小，但是速率較慢。

1.2 大氣去除算法（ATREM）

ATREM從AVIRIS收集的成像光譜數(shù)據(jù)中獲取表面反射光譜，不需要對(duì)反射光譜進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量。由于水汽在空間內(nèi)是可變的，因此利用信道比率技術(shù)＼[4＼]，從波長(zhǎng)為0.94 μm和1.14 μm的水蒸汽吸收波段，根據(jù)圖像逐步推導(dǎo)出綜合水汽量。采用窄帶譜模型＼[8＼]和得到的水汽值，模擬波長(zhǎng)為0.4～2.5 μm的完整太陽光譜區(qū)域內(nèi)的水汽透射譜，類似地，在0.4～2.5 μm區(qū)域中的二氧化碳（CO2），臭氧（O3），一氧化二氮（N2O），一氧化碳（CO），甲烷（CH4）和氧氣（O2）是基于太陽和觀測(cè)幾何模擬，大氣分子和氣溶膠造成的散射效應(yīng)通過5S計(jì)算機(jī)編碼模擬。為模擬氣溶膠效應(yīng)，用戶需選擇氣溶膠模型和表面能見度，并根據(jù)測(cè)得的輻射度與大氣層上方太陽輻照度的比值，得到表觀反射率。表面反射率利用模擬大氣氣體透過率、模擬分子和氣溶膠散射數(shù)據(jù)從表觀反射率得到。

ATREM編碼的標(biāo)準(zhǔn)輸出包括水汽圖像和表面反射率數(shù)據(jù)立方體（空間成像的兩維和光譜信息的一維）。由于在反演過程中假設(shè)為水平朗伯表面，表面反射率ρ被稱為縮放表面反射＼[8＼]，縮放表面反射率與絕對(duì)表面反射率的乘法因子不同，后者與表面斜率和表面雙向反射特性有關(guān)。從Aviris數(shù)據(jù)中獲取的地表反射率如圖2所示。

由圖2可以看出，在2.1～2.4 μm光譜區(qū)的礦物吸收譜帶，尤其是2.2 μm附近的特征高嶺石雙峰吸收特征，在大氣校正后得到恢復(fù)。

ATREM的發(fā)展標(biāo)志著成像光譜學(xué)發(fā)生了巨大進(jìn)步，使大型陸地遙感界將成像光譜儀的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為地面反射，用于各種應(yīng)用，并使高光譜研究活動(dòng)得到顯著加速。20世紀(jì)90年代末和21世紀(jì)初，ATREM代碼用逐線大氣透過率模型＼[9＼]和HITRAN2000直線數(shù)據(jù)庫＼[10-11＼]代替譜帶模型進(jìn)行升級(jí)。5S計(jì)算機(jī)代碼被更新的6S代碼替代，用于模擬大氣散射效應(yīng)。在0.4～0.8 μm的光譜區(qū)增加了模擬大氣中NO2吸收效應(yīng)的模塊。該算法需要具有用于NO2列數(shù)量的輸入（通常約5×1015個(gè)分子/cm2）。更新的ATREM算法可以改進(jìn)表面反射率的推導(dǎo)，特別是在具有大氣氣體吸收特征的光譜區(qū)域。

2 經(jīng)驗(yàn)法與輻射傳輸模型方法的混合法

將輻射模型和經(jīng)驗(yàn)方法結(jié)合，推導(dǎo)來自高光譜成像數(shù)據(jù)的地表反射＼[12-13＼]。由于用輻射傳輸模型獲得的表面反射光譜，經(jīng)常包含殘留的大氣吸收和散射效應(yīng)，還可能包含由于輻射測(cè)量和光譜校準(zhǔn)中的誤差而造成的偽影，盡管模型隨著時(shí)間而改善，但它們還沒有達(dá)到將所有偽影都小于傳感器噪聲的水平。而高光譜方法＼[14＼]是從AVIRIS數(shù)據(jù)中推導(dǎo)實(shí)驗(yàn)室質(zhì)量表面反射光譜，其校準(zhǔn)地點(diǎn)在單個(gè)地面，是將ATREM和現(xiàn)場(chǎng)光譜測(cè)量相結(jié)合，可以在與校準(zhǔn)點(diǎn)不同的海拔上改善大氣校正，地面校準(zhǔn)消除了與傳感器偽影和輻射傳輸模型相關(guān)的殘留誤差。

3 結(jié)束語

本文研究了高光譜圖像數(shù)據(jù)大氣校正的輻射傳輸模型方法，并介紹了將輻射傳輸模型方法與經(jīng)驗(yàn)方法相結(jié)合的混合方法。輻射傳輸模型方法已經(jīng)足夠成熟，可用于高光譜成像數(shù)據(jù)的常規(guī)處理。使用內(nèi)置平滑模塊算法的用戶，應(yīng)注意在其反演的表面反射光譜中，存在人工寬吸收特征的可能性。混合方法允許從成像光譜儀數(shù)據(jù)中推導(dǎo)類實(shí)驗(yàn)室反射光譜。運(yùn)用輻射傳輸模型法對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正，并將經(jīng)驗(yàn)法與輻射傳輸模型法相結(jié)合，使大氣校正結(jié)果更為準(zhǔn)確，但基于大氣校正算法的輻射傳輸模型還有深入討論和改進(jìn)的空間。

參考文獻(xiàn)：

[1] 權(quán)維俊， 郭文利， 葉彩華， 等. 基于 TM衛(wèi)星影像獲取北京市水體密度指數(shù)與植被覆蓋指數(shù)的方法[J] . 南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào)， 2007， 30（5）： 610-616.

[2] 鄭秋萍， 劉紅年， 陳燕. 城市化發(fā)展與氣象環(huán)境影響的觀測(cè)與分析研究[J]. 氣象科學(xué)， 2009， 29（2）： 214-219.

[3] 劉朝順， 高煒， 高志強(qiáng)， 等. 基于 ETM+遙感影像反演不同土地利用類型地表溫度的研究[J]. 南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào)， 2008， 31（4）： 503-510.

[4] Gao B C， Heidebrecht K B， Goetz A F H. Derivation of scaled surface reflectances from AVIRIS data[J]. Remote Sensing of Environment， 1993， 44（2/3）： 165-178.

[5] Tanre D， Deuze J， Herman M， et al. Second simulation of the satellite signal in the solar spectrum6S code[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 1997， 35（3）： 675-686.

[6] Guanter L， Alonso L， Moreno J. A method for the surface reflectance retrieval from PROBA/CHRIS data over land： application to ESA SPARC campaigns[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2005， 43（12）： 2908-2917.

[7] Kaufman Y J， Wald A， Remer L A， et al. The MODIS 2.1μm channelcorrelation with visible reflectance for use in remote sensing of aerosol[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 1997， 35（5）： 1286-1298.

[8] Malkmus W. Random lorentz band model with exponentialtailed S line intensity distribution function[J]. Journal of the Optical Society America， 1967， 57（3）： 323-329.

[9] Gao B C， Davis C O. Development of a linebylinebased atmosphere removal algorithm for airborne and spaceborne imaging spectrometers[J]. SPIE Proceedings， 1997， 3118， 132-141.

[10] Rothman L S， Jacquemart D， Barbe A， et al. The HITRAN 2004 molecular spectroscopic database[J]. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer， 2005， 96（2）： 139-204.

[11] Rothman L S， Barbe A， Benner D C， et al. The HITRAN molecular spectroscopic database： edition of 2000 including updates through 2001[J]. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer， 2003， 82（1/4）： 5-44.

[12] Boardman J W. PostATREM polishing of AVIRIS apparent reflectance data using EFFORT： A lesson in accuracy versus precision[C]∥Summaries of the Seventh JPL Airborne Earth Science Workshop. Pasadena， CA， USA： JPL Publication， 1998： 97-121.

[13] Goetz A F， Boardman J W， Kindel B C， et al. Atmospheric corrections： on deriving surface reflectance from hyperspectral imagers[J]. SPIE Proceedings， 1997， 3118： 14-22.

[14] Clark R N， Swayze G A， Heidebrecht K， et al. Calibration of surface reflectance of terrestrial imaging spectrometry data： comparison of methods[C]∥Summaries of the 5th Annual JPL Airborne Earth Science Workshop JPL Publication. Pasadena， CA： 1995： 41-42.