基于深度学习的在轨辐射定标方法研究

发布时间：2019-08-02 12:44

【摘要】：辐射定标是将卫星传感器的计数值转化为具有物理意义的数值的关键环节。传统的在轨定标方法都是基于一天的数据,定标精度受限于当天的地面测量数据和天气情况。文章提出了一种基于深度学习的在轨定标新方法,其思想是利用定标场地的大量历史卫星影像、历史大气数据和历史光谱数据,通过对这些数据的学习和筛选,构建和真实场景最接近的定标场地模型。利用这一定标场地模型,模拟出待定标卫星成像时刻对应观测几何下的表观反射率,实现传感器的绝对辐射定标。为验证新方法的有效性,分别利用场地定标法、交叉定标法和深度学习定标法对"高分一号"卫星PMS2相机进行在轨辐射定标。结果表明,深度学习定标法的定标精度和场地定标法接近,优于交叉定标方法,且具备交叉定标方法的成本低、频率高、可实现历史数据再定标等优点,是一种比较理想的在轨定标新方法。
[Abstract]:Radiometric calibration is the key link to convert the counting value of satellite sensor into the numerical value with physical significance. The traditional in-orbit calibration methods are based on one-day data, and the calibration accuracy is limited by the ground measurement data and weather conditions on the same day. In this paper, a new method of in-orbit calibration based on depth learning is proposed. The idea is to construct the calibration site model which is closest to the real scene by using a large number of historical satellite images, historical atmospheric data and historical spectral data of the calibration site. Using this calibration site model, the apparent reflectivity of the satellite to be calibrated at the imaging time corresponding to the observed geometry is simulated, and the absolute radiation calibration of the sensor is realized. In order to verify the effectiveness of the new method, the site calibration method, the cross calibration method and the depth learning calibration method are used to calibrate the PMS2 camera in orbit. The results show that the calibration accuracy of the depth learning calibration method is close to that of the site calibration method, which is superior to the cross calibration method, and it has the advantages of low cost, high frequency and can realize the re-calibration of historical data. It is an ideal new method for in-orbit calibration.
【作者单位】： 中国资源卫星应用中心;中国科学院遥感与数字地球研究所;
【基金】：国家自然科学基金(41401424) 遥感科学国家重点实验室开放基金OFSLRSS201615 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室开放基金KLOCC2016-1
【分类号】：TP732

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本文编号：2522124