王崇倡，薛榮榮,，趙世湖，劉書含，王 霞，李鴻洲，劉梓欽

(1.遼寧工程技術大學測繪與地理科學學院，遼寧 阜新 123000；2.自然資源部國土衛(wèi)星遙感應用中心，北京 110048)

0 引言

高分五號(GF-5)衛(wèi)星搭載的可見短波紅外高光譜相機AHSI(visible-shortwave infrared Advanced Hyperspectral Imager)是國際上首臺兼顧寬覆蓋、寬譜段并具備高定量化水平的星載高光譜相機[1]，在水環(huán)境遙感、生態(tài)環(huán)境遙感、固體廢棄物遙感及礦物識別與填圖領域具有重要意義[2,3]，對GF-5 AHSI遙感影像數(shù)據進行質量評價和波段可用性分析具有重要參考價值。目前，高光譜影像一般從噪聲、清晰度和信息量等方面進行質量評價，相關研究有：張霞等[4]采用信噪比、地面分解力、清晰度、輻射精度和反差5個指標對中巴地球資源一號衛(wèi)星紅外多光譜掃描儀(IRMSS)4個波段的零級影像進行了全面質量評價；周雨霽等[5]采用輻射精度、信息量、清晰度、信噪比等指標對揚州地區(qū)Hyperion L1R影像進行質量評價；巫兆聰?shù)萚6]利用值域、均值和標準差等灰度特征指標以及對比度、清晰度、信息熵和角二階矩等紋理特征指標評價了GF-1影像的整體質量；邢嘵達等[7]采用輻射精度、信息熵、信噪比、清晰度等指標對THEMIS-T-FPS 2500地面高光譜成像儀數(shù)據進行了質量評價；吳興等[8]采用輻射精度、信噪比、信息熵和清晰度4個指標對SPARK 1A級數(shù)據質量進行了評價；董勝越等[9]利用信噪比、清晰度、信息量和輻射不均一性4個指標對GF-5全譜段光譜成像儀影像數(shù)據質量進行了評價。

綜上，目前針對多光譜/高光譜影像質量評價的指標和方法已較為成熟，對于高光譜原始DN值影像的主要評價指標為信噪比、清晰度和信息熵3個指標，但尚未發(fā)現(xiàn)針對GF-5 AHSI影像進行質量評價與波段可用性選擇的研究，不利于GF-5衛(wèi)星高光譜數(shù)據的處理與應用。噪聲標準差也是評價影像噪聲的重要指標，且對影像紋理依賴低，因此，本文選取噪聲標準差、信息熵和清晰度3個指標對GF-5 AHSI高光譜數(shù)據進行質量評價，并對比高光譜影像的波段響應差異，評判高光譜影像的可用性。

1 實驗

1.1 光譜響應

GF-5的AHSI高光譜數(shù)據，成像幅寬為60 km，空間分辨率為30 m，光譜范圍400～2 500 nm，光譜通道330個，其中可見近紅外波段(VNIR)共150個波段，光譜分辨率為5 nm，短波紅外波段(SWIR)共180個波段，光譜分辨率為10 nm。本文分析典型地物植被GF-5 AHSI高光譜數(shù)據的光譜響應特點，其中，影像的DN值為12 bit，取值范圍為0～4 096。由圖1可知：在約560 nm可見光波段處有一個反射峰值，兩側450 nm(藍光)和670 nm(紅光)處則有兩個吸收帶；近紅外波段700～800 nm處出現(xiàn)反射陡坡，至900 nm和1 100 nm附近分別有一個峰值，1 000 nm處出現(xiàn)一個吸收帶，形成植被獨有特征；短波紅外波段1 300～2 500 nm 處受植被含水量影響，吸收率升高，反射率下降。

圖1 植被影像DN光譜曲線和反射率光譜曲線對比Fig.1 Comparison of DN spectral curves and reflectance curves of vegetation image

1.2 實驗數(shù)據

為保證評價結果的可靠性，實驗分別選取3組不同成像時間和地表覆蓋類型的影像進行質量評價，進而分析波段的可用性。每組影像包含兩景數(shù)據，為同一區(qū)域地表覆蓋類型相近、但成像時間不同的GF-5 AHSI高光譜數(shù)據(圖2)：圖2a、圖2b分別是黑龍江省肇東市2019年10月7日和2019年11月27日數(shù)據，云覆蓋率較高，地表覆蓋類型主要為土地、居民區(qū)；圖2c、圖2d分別是河北省潘家口地區(qū)2019年9月24日和2019年11月14日數(shù)據，地表覆蓋類型主要為河流、山地；圖2e、圖2f分別是黑龍江省雙鴨山市地區(qū)2019年4月27日和2019年4月20日數(shù)據，地表覆蓋類型主要為居民區(qū)和少量山地。

圖2 AHSI高光譜數(shù)據Fig.2 Hyperspectral data of AHSI

2 GF-5 AHSI影像質量評價方法

本文分別選取噪聲標準差、信息熵和清晰度3個指標對各波段影像的質量進行評估。

2.1 噪聲估計

在基于光譜域的噪聲評估方面，Roger等[10]提出了空間維去相關法(SSDC)，其主要思想是高光譜數(shù)據空間維和光譜維存在高相關性，多元線性回歸法可去除高相關性的數(shù)據，然后利用得到的殘差影像對噪聲進行估算。影像殘差的計算公式為：

(1)

(2)

式中：p表示xi,j,k的空間鄰域像元位置；a、b、c、d為多元線性回歸方程的系數(shù)。

Gao等[11]基于高光譜影像中地物均質性和光譜維高相關性的基本特征，提出了基于均勻區(qū)域劃分和光譜維去相關(HRDSDC)的高光譜影像噪聲估計方法。該方法假設噪聲與信號無關，對影像空間紋理特征的依賴相對較低。首先，根據地物在空間上連續(xù)分布將影像分為均勻的子塊，使用式(1)和式(2)計算每個子塊的殘差，并將殘差的標準差視為該子塊的噪聲標準差；然后，計算所有子塊噪聲標準差的均值，均值越小，說明影像中的有效信息比例越高，影像質量越好。

2.2 清晰度

清晰度指影像邊緣灰度值變化的劇烈程度，是衡量影像目視效果的重要指標[12]，邊緣越清晰，可分辨性越好[8]。常見的清晰度評價方法有平均梯度法、Breneer梯度法、能量梯度法和方差法等，本文選擇平均梯度法，被評價波段平均梯度計算公式為：

FMean=

(3)

式中：f(x,y)表示像素點(x,y)處的灰度值；M、N分別為影像的總行數(shù)、總列數(shù)。

2.3 信息熵

信息熵用于評價遙感影像的信息量，其值越大，表明影像信息越豐富，影像越清晰。被評價波段信息熵計算公式為：

(4)

式中：Pi為灰度為i的像元出現(xiàn)的概率。

3 GF-5 AHSI影像數(shù)據質量評價與結果分析

3.1 單指標分析

基于式(1)-式(4)計算得到噪聲標準差、清晰度和信息熵(圖3,彩圖見封2)。從圖3a-圖3c明顯看出，SWIR中，第43-50、96-112共25個波段的噪聲標準差、信息熵和清晰度曲線不存在或值為0。這些波段的中心波長分布于SWIR的1 359.03～1 418.17 nm及1 805.44～1 940.15 nm間，集中在大氣透射窗口以外、受水汽影響較嚴重的波長范圍內，影像模糊不清，難以利用，當作無效波段。從圖3a、圖3d可以看出，盡管地表覆蓋類型不同，但噪聲標準差曲線整體趨勢一致，說明本文的噪聲估計方法穩(wěn)定性好。統(tǒng)計噪聲標準差的分布情況發(fā)現(xiàn)，VNIR的噪聲標準差基本小于6，SWIR除去無效波段后剩余155個波段，第1-42(1 004.77～1 350.58 nm)、 51-95(1 426.61～1 797.02 nm)波段的噪聲標準差小于6，第113-180(1 948.57～2 513.25 nm)波段的噪聲標準差基本大于6；對噪聲標準差小于6和大于6的波段影像進行分析(圖4)，發(fā)現(xiàn)前者的波段影像質量較好，后者的波段影像條帶噪聲明顯，建議在使用前進行去條帶處理。

圖3 AHSI客觀指標Fig.3 Objective indicators of AHSI

圖4 GF-5 AHSI高光譜數(shù)據SWIR噪聲標準差大于6和小于6的波段影像對比(示例)Fig.4 Comparison of noise standard deviation higher than 6 and less than 6 of bands in SWIR for GF-5 AHSI data

由信息熵計算結果(圖3b、圖3e)可知，VNIR和SWIR所有有效波段的信息熵都在4以上。其中，VNIR第21-120(475.904～899.381 nm)波段的熵值基本大于8，明顯高于VNIR中的其他波段；SWIR中，第1-160(1 004.77～2 344.72 nm)波段(受水汽影響的波段除外)的信息熵值基本大于8，明顯高于SWIR中的其他波段，表明這些波段的信息量高于其他波段；通過隨機選取多組信息熵大于8和小于8的波段進行分析(圖5)，發(fā)現(xiàn)信息熵大于8的波段有利于不同地物的有效區(qū)分。從圖3e中可以明顯看出，2019年4月27日獲取的黑龍江省雙鴨山市(影像e)第16波段和第28波段，以及2019年10月7日獲取的黑龍江省肇東市(影像a)第84波段和第94波段，從圖3d中可以看出，2019年4月27日獲取的黑龍江省雙鴨山市(影像e)第28波段以及2019年11月14日獲取的河北省潘家口(影像d)第167波段，這些影像的信息熵值明顯低于其他影像，是由于影像中有云以及地物不均勻造成的。

圖5 GF-5 AHSI高光譜數(shù)據VNIR信息熵大于8和小于8的波段影像對比(示例)Fig.5 Comparison of information entropy higher than 8 and less than 8 of bands in VNIR for GF-5 AHSI data

由各波段清晰度(圖3c、圖3f)可以明顯看到，VNIR中第21-120(475.904～899.381 nm)波段清晰度(大于0.01)顯著高于其他波段清晰度(小于0.01)；SWIR中第1-160(1 004.77～2 344.72 nm)波段(受水汽影響波段除外)清晰度(大于0.01)顯著高于其他波段清晰度(小于0.01)；通過隨機選取多組清晰度大于0.01和小于0.01的波段進行分析(圖6)，明顯發(fā)現(xiàn)前者影像邊緣更清晰，空間上不同地物可分辨程度更高。

圖6 GF-5 AHSI高光譜數(shù)據SWIR清晰度大于0.01和小于0.01的波段影像對比(示例)Fig.6 Comparison of definition higher than 0.01 and less than 0.01 of bands in SWIR for GF-5 AHSI data

VNIR的第145、146、147、148、149、150波段和SWIR的第1、2、3、4波段重疊，覆蓋1 004～1 030 nm光譜范圍，分別由不同傳感器獲取，成像質量差異較大。由重疊波段的評價指標(表1)可知，SWIR的清晰度、信息熵和噪聲標準差值均高于VNIR，結合目視效果發(fā)現(xiàn)，SWIR中前4個波段效果較好。

表1 重疊波段的評價指標比較Table 1 Comparison of evaluation indicators of overlapping bands

經過以上分析，將受水汽影響的波段視為無效波段，共剩余305個(包括重疊波段)正常波段。

3.2 綜合分析

AHSI數(shù)據各波段在噪聲標準差、信息熵和清晰度3個指標上呈現(xiàn)如下特點：VNIR的噪聲標準差基本低于6，SWIR第1-42(1 004.77～1 350.58 nm)、51-95(1 426.61～1 797.02 nm)波段的噪聲標準差低于6，第112(1 940.15～2 513.25 nm)波段以后的噪聲標準差基本大于6；VNIR中第21-120(475.904～899.381 nm)波段的信息熵值基本大于8，SWIR第1-160(1 004.77～2 344.72 nm)波段(受水汽影響的波段除外)的信息熵值基本大于8；VNIR第21-120(475.904～899.381 nm)波段的清晰度(大于0.01)顯著高于其他波段，SWIR第1-160(1 004.77～2 344.72 nm)波段(受水汽影響的波段除外)清晰度(大于0.01)顯著高于其他波段；受水汽影響的波段為SWIR的第43-50(1 359.03～1 418.17 nm)以及第96-112(1 805.44～1 940.15 nm)波段。綜合考慮數(shù)據的波段總體特性與3個指標的特點，將波段分為6組(不包括受水汽影響的波段)，指標的最小值、平均值以及最大值如表2所示。為更清晰地表達組間區(qū)別，將各指標均值按組以最大值為分母進行歸一化[8](圖7)。

表2 正常波段的評價指標表現(xiàn)Table 2 Performance of evaluation indicators of normal bands

由表2和圖7可以看出，除第五、第六組數(shù)據之外，AHSI數(shù)據噪聲標準差整體在6以下，信息熵大于4，第二組和第五組的清晰度和信息熵分別在VNIR和SWIR波段高于其他組，第四組次之，第一組和第三組略低，說明第二組和第五組在表達影像邊緣和所含信息量方面效果更優(yōu)；第三組和第四組的噪聲標準差分別在VNIR和SWIR波段比其他組要小，說明這兩組所在波段有效信息的比例更高，但第五組和第六組的噪聲標準差基本大于6，說明該組波段條帶噪聲明顯，使用前需進行去條帶處理；無效波段沒有列入本次分析范圍，在使用時應提前去除。

圖7 正常波段各評價指標均一化柱狀圖Fig.7 Histogram of homogenized evaluation indexes of normal bands

除去無效波段外，有效波段可用性排序為：第二組>第三組>第一組>第四組>第五組>第六組。因此，第一、第二、第三和第四組數(shù)據的波段可直接應用，即VNIR和SWIR第1-95波段(受水汽影響波段除外)共237個波段；第五組和第六組數(shù)據波段的可用性一般，即SWIR第113-180(1 948.57～2 513.25 nm)波段共68個波段，為提高可用性，在應用前需作特殊的去噪、信息復原等處理。

4 結語

本文選取噪聲標準差、信息熵和清晰度3個客觀指標，分別對地表覆蓋類型和成像時間不同的6景影像進行單指標和綜合指標分析，得出波段可用性分析結論：1)SWIR第43-50、96-112波段為受水汽影響波段，中心波長為1 359.03～1 418.17 nm、1 805.44～1 940.15 nm，主要位于大氣吸收窗口，不包含或極少包含地面信息，主要是噪聲，對于影像判別無效，但可用于水汽的反演。2)VNIR第145、146、147、148、149、150波段(1 006.88 nm、1 011.34 nm、1 015.8 nm、1 020.26 nm、1 024.72 nm、1 029.18 nm)和SWIR第1、2、3、4波段(1 004.77 nm、1 013.2 nm、1 021.62 nm、1 030.05 nm)重疊，前者噪聲標準差較小，有效信息比例較高，更適合目視解譯，而后者信息熵和清晰度較高，對于影像邊緣和信息量的表達效果較好，更適合于自動解譯。3)表現(xiàn)正常的305個波段(包括重疊波段)影像表現(xiàn)較好，信息量豐富。整體而言，VNIR波段的影像質量優(yōu)于SWIR，VNIR和SWIR第1-95波段(受水汽影響波段除外)效果更好，使用時盡量選用這些數(shù)據，SWIR第113-180波段(1 948.57～2 513.25 nm)的可用性一般，在應用前需作特殊的去噪、信息復原處理。

GF-5衛(wèi)星影像的噪聲以周期性的條帶、亮線及亮斑為主，周期性的條帶噪聲可通過空間濾波和傅里葉變換等方法去除，亮線及亮斑噪聲可用條帶或槽型濾波等方式去除。下一步研究的重點是如何提高GF-5影像質量。

感謝國土衛(wèi)星遙感應用中心肖晨超、唐洪釗、尚坤、劉瑤提供重要參考數(shù)據和技術指導以及航天宏圖信息技術股份有限公司提供軟件技術支持!