黃莉婷，焦偉利，龍騰飛

1. 中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院，北京 100094

2. 桂林理工大學(xué)測繪地理信息學(xué)院，廣西桂林 541006

引 言

地表反射率數(shù)據(jù)精度決定了地表物理參數(shù)反演、地物識別和分類的準確性，是遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。如今遙感衛(wèi)星的種類不斷增加，使得遙感數(shù)據(jù)資源呈現(xiàn)多源性。然而，由于傳感器不同，成像時間、成像條件、大氣狀況等差異，多源、多時相的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的光譜值不具有可比性。隨著傳感器的不斷增多和定量遙感的發(fā)展，傳統(tǒng)的以灰度值（DN 值）為主的影像產(chǎn)品已經(jīng)難以滿足遙感應(yīng)用的需求。

美國地質(zhì)勘探局（United States Geological Survey，USGS）提出了Analysis Ready Data（ARD）產(chǎn)品，生產(chǎn)可以直接用于應(yīng)用分析的Landsat 序列遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品[1]。目前主要是覆蓋美國的Landsat系列產(chǎn)品，未來將擴展至全球。CEOS（Committee on Earth Observation Satellites）提出了CARD4L（CEOS Analysis Ready Data for Land）產(chǎn)品框架（http://ceos.org/ard/）[2]，給出產(chǎn)品的定義和規(guī)范，目前主要用于Landsat 系列和Sentinel-2 的ARD 產(chǎn)品。何國金等人[3-4]提出了遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)“即得即用（Ready To Use，RTU）”產(chǎn)品的理念，該團隊已經(jīng)建成了高精度、標準規(guī)范、信息完整的中國及周邊區(qū)域Landsat長時間系列衛(wèi)星RTU產(chǎn)品庫，讓用戶能夠直接使用深加工處理過的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，免去用戶在使用前進行繁瑣的預(yù)處理過程。

目前可公開獲取的Landsat 8 和Sentinel-2 地表反射率產(chǎn)品都具有較高的精度，可是國產(chǎn)衛(wèi)星地表反射率精度問題依然沒有得到足夠重視，沒有地表反射率產(chǎn)品可以直接提供給用戶使用。建立國產(chǎn)衛(wèi)星地表反射率數(shù)據(jù)集供地學(xué)等領(lǐng)域科研工作者使用，促進多源遙感數(shù)據(jù)協(xié)同應(yīng)用，具有重要意義。

山東省地貌類型豐富，涵蓋丘陵、盆地、黃河平原以及黃河三角洲等9 個基本地貌類型；山東半島三面環(huán)海，水系較發(fā)達，黃河橫貫東西，大運河縱穿南北，其余中小河流湖泊密布山東??；山東為農(nóng)業(yè)省份，除自然植被包括的落葉闊葉林、針葉林、竹林、灌木叢以及水生植被等10 個植被型外，還有大量人工栽培農(nóng)業(yè)植被[5]。豐富的地表光譜反射率特征，有助于科研工作者進行植被指數(shù)計算、地物光譜獲取和變化監(jiān)測等方面的研究。

本文以GF1-WFV 為目標影像、Landsat 8 OLI 地表反射率產(chǎn)品為基準影像，利用相對輻射歸一化方法得到2018 年覆蓋山東省的較高精度的地表反射率輻射歸一化產(chǎn)品。本文給出了影像輻射歸一化處理流程以及精度，旨在為相關(guān)科研人員提供基礎(chǔ)地表反射率數(shù)據(jù)。

1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

Landsat 8 OLI 的地表反射率產(chǎn)品，由USGS 專門為Landsat 8 數(shù)據(jù)設(shè)計的大氣校正程序LaSRC（Landsat 8 Surface Reflectance Code）生成，該程序利用海岸氣溶膠波段（band1）進行氣溶膠反演測試，運用MODIS 輔助氣候數(shù)據(jù)并使用專門的輻射傳輸模型，被認為是最精確的Landsat 8 OLI 大氣校正，其結(jié)果精度被廣泛認可和使用[6]。本文相對輻射歸一化的做法是：以Landsat 8 OLI 地表反射率產(chǎn)品影像為參考，調(diào)整GF-1 WFV 影像的地表反射率，使之與Landsat 8 OLI 地表反射率接近。為使參考影像和目標影像具有相同的物理量綱，先對GF-1 WFV 影像做大氣校正獲得地表反射率，這是應(yīng)用前提。

1.1 數(shù)據(jù)采集方法

本數(shù)據(jù)集以中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心（http://www.cresda.com/CN/）下載的GF-1 WFV Level1A 級DN 值影像，以及美國地質(zhì)勘探局（https://earthexplorer. usgs.gov/）按需提供下載的Landsat 8 OLI Level 2 級地表反射率影像為數(shù)據(jù)源。

為保證傳感器在獲取遙感數(shù)據(jù)時受大氣影響的差異較小，應(yīng)該盡量選取同一日期的太陽高度角和方位角接近的影像做相對輻射歸一化處理[7]。但是由于不同衛(wèi)星的重訪周期和幅寬不相同，因此難以獲得同一地區(qū)的同一日期、同時過境的不同衛(wèi)星影像，本文在影像選取中遵循影像前后日期在一周內(nèi)的規(guī)則。選取無云影像有助于不變特征點的選取，由于受云、霧、冰雪等的影響，以及根據(jù)對應(yīng)日期范圍內(nèi)Landsat 8 OLI 影像的篩選，共獲取19 景影像用于輻射歸一化產(chǎn)品的制作，所用到的遙感影像信息如表1 所示。

表1 山東省輻射歸一化影像數(shù)據(jù)列表

1.2 數(shù)據(jù)處理方法

對GF-1 WFV 影像進行遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，主要包括：正射校正、大氣校正，以及和Landsat 8 影像配準。對Landsat 8 影像的預(yù)處理工作主要是影像重采樣，使其和GF-1 WFV 影像相同分辨率。本文在正則化迭代加權(quán)多元變化檢測（Iteratively Reweighted Multivariate Alteration Detection，IR-MAD）方法的基礎(chǔ)上通過控制未變化集的線性關(guān)系、逐步篩選不變特征點的方式進行輻射歸一化[8]，輻射歸一化處理技術(shù)路線如圖1 所示。

圖1 輻射歸一化處理技術(shù)路線

1.2.1 建立未變化集

影像上受云及變化地物影響的像元會偏離像元主體，采用自動散點控制回歸（Automatic Scattergram-Controlled Regression，ARCSI）[9]方法去掉影像上受云及變化地物影響的像元，初步建立未變化集，如圖2 所示：分別在GF-1 WFV、Landsat 8 OLI 影像的紅波段及近紅外波段散點圖中，利用正交回歸法確定初始回歸線，根據(jù)HVW、HPW選取占主體信息量的“未變化像元”。HVW是未變化集選擇的限制條件，由HPW控制，HPW是不變區(qū)域一側(cè)的垂直寬度，如公式（1）所示，式中a是初始回歸線斜率[9]。

圖2 由初始回歸線確定未變化集

1.2.2 提取不變特征點

在上一步確定的未變化集中，采用正則化迭代加權(quán)多元變化檢測法（Iteratively Reweighted Multivariate Alteration Detection，IR-MAD）[10-12]的規(guī)則進一步提取不變特征點。下面對該算法規(guī)則進行描述。 根據(jù)Tj即可判斷各個像素是否發(fā)生變化。在迭代計算的過程中，對每個像元設(shè)置初始權(quán)值為1，每一次迭代計算均值向量與方差矩陣，并計算每個MAD變量，根據(jù)每次迭代更新計算的MAD變量更新權(quán)值；未發(fā)生變化的像元具有較大的權(quán)值，經(jīng)過若干次迭代計算之后，每個像元的權(quán)值會趨于穩(wěn)定，通過權(quán)值與閾值的比較便可判定每個像元點是否屬于不變特征點。為避免在迭代計算中產(chǎn)生較大的權(quán)重值而影響不變特征點的判斷，本文在求解協(xié)方差矩陣時加入了正則化參數(shù)[12]。

1.2.3 求解輻射歸一化系數(shù)

2 數(shù)據(jù)樣本描述

2018 年山東省GF-1 WFV 相對輻射歸一化數(shù)據(jù)集共包括19 景影像，以原始GF-1 影像命名規(guī)則加后綴“_norm”命名GeoTIFF 文件，并提供對應(yīng)的原始XML 元數(shù)據(jù)文件?？臻g分辨率為16 m，投影坐標系是WGS84 UTM。為了降低結(jié)果儲存空間，地表反射率擴大10000 倍（范圍為0-10000）并存儲為16 位無符號整型。相對輻射歸一化數(shù)據(jù)結(jié)果展示如圖3。

圖3 相對輻射歸一化數(shù)據(jù)結(jié)果

3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評估

3.1 定量評價

R2是對回歸模型擬合程度的綜合度量，R2越接近于1，模型擬合程度越高；RMSE 值越小表示GF-1 影像地表反射率值越接近于Landsat 8 OLI 地表反射率。本文以地表反射率0-1 的范圍計算RMSE 和R2。在機器學(xué)習(xí)中，為了避免過度擬合數(shù)據(jù)，常見的做法是，樣例的三分之二作訓(xùn)練集合，三分之一作驗證集合。在本文中也采用相同的做法，不變特征點的三分之二作回歸擬合，三分之一用來計算R2和RMSE 作驗證。在表2 中列出了每景影像的總不變特征點數(shù)N，以及藍、綠、紅、近紅外四個波段的R2、RMSE 計算結(jié)果。由表可知，在19 景影像中，R2＞0.7295，RMSE 相比輻射歸一化前的RMSE 值都有所減小，說明輻射歸一化后GF-1 WFV 影像的地表反射率值精度得到提高，整體接近于Landsat 8 OLI 影像。

表2 GF-1 WFV 影像R2 和RMSE 計算結(jié)果

3.2 定性評價

采用目視的方法對輻射歸一化后的影像進行定性評價。相對輻射歸一化后GF-1 WFV 影像地表反射率數(shù)值接近于Landsat 8 OLI，則兩個影像顏色、亮度等十分相似。將輻射歸一化前后的GF-1 WFV 影像與Landsat 8 OLI 影像進行顯示對比，如圖4 所示。由圖4 可知，經(jīng)過相對輻射歸一化后兩個影像顏色、亮度等十分相似，說明歸一化的效果較好。

4 數(shù)據(jù)價值

提高GF-1 影像地表反射率精度，往往可以通過提高輻射定標系數(shù)精度、使用較好的大氣校正程序的方式。但獲取高精度的定標系數(shù)、使用大氣校正程序獲得準確的地表反射率，通常工作量較大，大氣輻射傳輸模型較復(fù)雜，且需要獲取準確的大氣參數(shù)。GF-1 衛(wèi)星影像通道數(shù)較少，增加了大氣校正的難度，此時，相對輻射歸一化方法提供了一種較為簡便的方式提高地表反射率精度。在相對輻射歸一化方法中要求Landsat 8 OLI 與GF-1 影像獲取日期相差在一周左右，能夠滿足大部分影像。

圖4 輻射歸一化前（左）、輻射歸一化后（右）GF-1 WFV 影像和Landsat 8 OLI 參考影像對比

本文對2018 年山東省地區(qū)國產(chǎn)高分一號寬幅16 m 分辨率影像，采用相對輻射歸一化方法，獲取較高精度的地表反射率數(shù)據(jù)產(chǎn)品。本產(chǎn)品云量少，使用者可直接進行遙感應(yīng)用。后續(xù)本數(shù)據(jù)集將會補充新的時序產(chǎn)品，為地區(qū)可持續(xù)發(fā)展及科學(xué)研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。本數(shù)據(jù)集對于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、遙感土地利用分類、長時序地表覆蓋變化檢測等具有重要的應(yīng)用價值。

致 謝

感謝中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心和美國地質(zhì)勘探局提供的數(shù)據(jù)支持。

數(shù)據(jù)作者分工職責(zé)

黃莉婷（1994—），女，廣西欽州人，碩士研究生，研究方向為遙感圖像處理。主要承擔(dān)工作：數(shù)據(jù)挑選，算法編寫，論文撰寫。

焦偉利（1965—），女，遼寧鳳城人，正高級工程師，研究方向為遙感圖像處理與工程應(yīng)用。主要承擔(dān)工作：總體思路與方案設(shè)計，論文修改。

龍騰飛（1986—），男，湖北武漢人，博士，助理研究員，研究方向為遙感圖像智能處理。主要承擔(dān)工作：方案設(shè)計和技術(shù)指導(dǎo)，論文修改。