国产光学卫星遥感数据VNIR波段交叉辐射定标方法与体系研究
本文关键词： 国产光学遥感卫星 VNIR波段 中低分辨率 中高分辨率 交叉辐射定标 出处：《中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)》2017年博士论文 论文类型：学位论文
【摘要】：为了更好的实现国产卫星影像在各行业领域的应用,必须进一步提高卫星传感器的定量化程度,而传感器的辐射定标是实现遥感卫星数据定量化的前提。目前,我国大多数国产光学遥感卫星的在轨星上定标设备不够完善,在轨卫星传感器的定标主要依赖于场地定标,而场地定标成本高,且易受实验条件限制,定标频次低,难以及时监测传感器的性能变化并加以纠正。因此,低成本、高效率的交叉辐射定标技术成为了研究热点。本文的研究成果和主要结论如下:(1)发展了一套国产光学遥感卫星传感器辐射性能评价流程。时间序列上的稳定性和精度是传感器辐射性能评价的两个主要指标。时间序列上的稳定性通过分析TOA反射率在时间序列上的变化趋势进行评价;辐射精度则通过与光谱匹配后的MODIS TOA反射率进行比较来评价。基于该流程,完成了HJ-1/CCD,FY-3的MERSI和VIRR共8个传感器VNIR波段的辐射性能评价。评价结果表明,这些传感器现有的场地定标频次低,不能及时监测传感器的性能变化。因此,需寻求更高效的定标方法。(2)提出了基于MODIS时间序列数据的中低分辨率数据VNIR波段交叉辐射定标流程。由于中低分辨率卫星具有大角度观测的特点,必须考虑定标场的BRDF效应。在干净像元法的基础上,选取适合定标场的Staylor-Suttles BRDF模型进行拟合,得到BRDF模型系数。待定标传感器影像的地表反射率即可通过BRDF模型进行反演得到。建立MODTRAN查找表,以反演的地表反射率和气溶胶光学厚度为输入,即可得到待定标影像的TOA反射率,进而完成交叉辐射定标。基于该流程,完成了FY-3A/MERSI、FY-3A/VIRR、FY-3B/MERSI、FY-3B/VIRR等4个国产中低分辨率卫星传感器VNIR波段的交叉辐射定标。通过与官方公布的场地定标结果比较,发现本文提出的中低分辨率卫星交叉辐射定标方法能更有效地纠正传感器辐射性能的不一致性。(3)提出了基于Landsat-8/OLI和ZY-3/TLC数据的国产宽覆盖中高分辨率数据VNIR波段交叉辐射定标流程。该流程改进了基于Landsat-7/ETM+和ASTER GDEM的交叉辐射定标方法,主要包括几个关键步骤:首先,利用OLI影像的角度信息和ZY-3/TLC的DEM产品的坡度、坡向信息,构建地表的BRDF模型;其次,建立查找表,拟合待定标传感器的TOA辐亮度。查找表中需要的待定标影像的地表反射率可以通过BRDF模型拟合,气溶胶光学厚度可以利用(2)中改进的干净像元法获取;最后,建立TOA辐亮度与影像DN值的线性关系,拟合出定标系数。基于该流程,完成了GF-1/WFV和GF-4/PMS传感器VNIR波段的交叉辐射定标。该流程拟合的BRDF模型精度高,并具有更多的细节信息,交叉辐射定标的精度控制在5%以内,与定标前的结果相比,定标后的数据能明显改善不同传感器之间,以及同一传感器不同时期的辐射差异。(4)构建了一套完整的国产光学遥感卫星VNIR波段的交叉辐射定标体系。根据传感器的特点,将现有的国产卫星传感器进行分类,并为每一类别选择合适的交叉辐射定标流程。该体系涵盖了多种国产光学遥感卫星传感器,同时也适用于国外一些同类型的传感器。基于该体系辐射归一化后的多源数据生产了一系列定量遥感产品,如中国-东盟1km 5天合成植被指数产品和黑河流域30m月度土地覆盖分类产品,说明了交叉辐射定标在多源遥感数据协同反演地表参数中具有重要作用。本文的交叉辐射定标方法和体系对实时监测国产卫星传感器的性能,促进国产卫星产业化应用和促进国产卫星与国际卫星的多源综合应用方面具有重要意义。
[Abstract]:In order to better realize the application of the home - made satellite image in various industries , it is necessary to further improve the quantitative degree of the satellite sensor , and the radiometric calibration of the sensor is the precondition for the quantification of the remote sensing satellite data . ( 3 ) The cross - radiation scaling process of high - resolution data VNIR band in China is proposed based on the data of TM data .
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P237
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，本文编号：1464650
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