CN114279567B - 一种微纳高光谱卫星星座的在轨绝对辐射定标方法 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种微纳高光谱卫星星座的在轨绝对辐射定标方法，包括顾忌高光谱卫星多积分级数成像设计的辐射定标模型设计部分、高光谱数据积分级数归一化处理部分、顾忌高光谱卫星光谱响应函数的地面实测数据表观辐亮度计算部分和离散点最小二乘最优拟合参数求解部分。具有以下优点：构建了顾忌不同场地、不同积分级数的卫星高光谱传感器在轨辐射定标模型，基于全球自主辐射定标网（RadCalNet），利用4个定标场长时序地面自动观测数据，通过时空要素归一化处理，实现长序列观测数据在时间和空间维度的一致性，基于辐射传输模型进行绝对辐射定标参数离散点求解，最后利用最小二乘法拟合实现定标结果的优化。

Description

一种微纳高光谱卫星星座的在轨绝对辐射定标方法
技术领域
本发明是一种高光谱辐射定标方法，特别是针对多积分级数动态成像设计的多CMOS拼接微纳传感器在轨绝对辐射定标，提出了一种满足商业微纳卫星星座的顾及多积分成像模式和多CMOS拼接设计的传感器全球辐射定标网综合定标方法。
背景技术
绝对辐射定标是高光谱遥感数据定量反演的前提，数据的可靠性及定量化应用水平很大程度上取决于高光谱传感器在轨辐射定标精度和稳定性。
针对采用三片CMOS品字形拼接设计的物理分光高光谱卫星，如图1所示，每片CMOS分别对应各自的渐变光谱滤光片，各CMOS间响应差异较大，归一化定标难以满足高精度定标结果的要求；为满足高稳定辐射定标需求，以“珠海一号”高光谱卫星（OHS）在轨8颗为例，需完成24片CMOS独立定标，单一定标场很难实现卫星星座高频次定标要求，增加在轨辐射定标难度，如何实现微纳卫星星座快速定标成为必须面对的难题。
同时，微纳高光谱卫星受其成本限制，基本都没有携带星上定标装置，且多积分动态成像模式导致在轨成像条件不断动态变化，如图2所示，每一个波段可进行1-8级的成像线阵积分组合，每片CMOS的32个波段根据实际响应状态独立调整积分级数设置，使得传感器在轨辐射稳定性周期较短，需要高频次在轨绝对辐射定标才能满足高光谱卫星星座在轨稳定服务，现有定标方案难以满足多积分动态成像模式下稳定性定标需求。
综上所述，采用渐变式滤光片分光设计的高光谱卫星传感器，成像时每个波段可根据光照条件不同设置不同等级的积分级数，如何保证传感器滤光片间一致性，并精确标定不同积分级数的辐射响应特性，是微纳高光谱传感器在轨辐射定标需要解决的难题。同时，微纳高光谱卫星多CMOS拼接的物理分光传感器设计，片间辐射一致性存在差异，独立定标增加了定标难度和复杂性，微纳高光谱卫星在轨辐射稳定性相对不足，如何实现卫星星座的快速周期定标，是商业遥感服务的重大挑战。
基于以上特点，设计一种满足复杂条件的全时空要素星座在轨绝对辐射定标方法至关重要，是商业高光谱遥感卫星星座高质量商业化服务的重要前提。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对以上不足，提供一种微纳高光谱卫星星座的在轨绝对辐射定标方法，构建了顾及不同场地、不同积分级数的卫星高光谱传感器在轨辐射定标模型，基于全球自主辐射定标网（RadCalNet），利用4个定标场长时序地面自动观测数据，通过时空要素归一化处理，实现长序列观测数据在时间和空间维度的一致性，基于辐射传输模型进行绝对辐射定标参数离散点求解，最后利用最小二乘法拟合实现定标结果的优化，从而满足卫星星座快速周期性定标的需求，用于支撑卫星星座在轨绝对辐射定标参数的周期性更新。
为解决以上技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种微纳高光谱卫星星座的在轨绝对辐射定标方法，包括顾及高光谱卫星多积分级数成像设计的辐射定标模型设计部分、高光谱数据积分级数归一化处理部分、顾及高光谱卫星光谱响应函数的地面实测数据表观辐亮度计算部分和离散点最小二乘最优拟合参数求解部分。
进一步的，所述顾及高光谱卫星多积分级数成像设计的辐射定标模型设计部分包括以下步骤：
步骤1，基于实验室定标过程中，不同积分级数设置获取的定标结果线性拟合趋近于1，设定积分级数与定标参数卷积近似恒定，为了保证传感器在不同积分级数下的辐射定标效果，本发明定义了一个综合增益
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
，构建顾及不同积分级数的欧比特高光谱传感器辐射定标模型，如式(2)和式(3)所示：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
（2）；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
（3）；
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
表示入瞳辐亮度，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
表示增益系数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
表示图像像素值，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
表示偏移系数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
表示积分级数，此模型基于实验室定标数据分析，通过积分级数归一化，消除因时间和成像地点不同，采用动态积分级数设置引起的差异性，可实现基于多场地观测数据的长时间序列定标，为卫星快速定标提供模型参考。
进一步的，所述高光谱数据积分级数归一化处理部分包括以下步骤：
步骤2：获取定标场卫星影像，经过***几何校正、相对辐射校正、多波段图像进行亚像素级配准重采，完成高光谱数据生产；
步骤3：根据图3中定标场位置分布，获取32波段同名区域的均值，根据式(4)进行积分级数归一化处理，获取各波段归一化均值
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
（4）。
进一步的，所述顾及高光谱卫星光谱响应函数的地面实测数据表观辐亮度计算部分包括以下步骤：
步骤4：根据卫星影像获取时间，自动筛选全球自主辐射定标场对应的观测数据；同时，考虑场地气候条件稳定性，在没有绝对时间对应观测数据时，采用左右相邻两天观测数据作为对应观测数据，提高星座定标能力；
步骤5：根据提取的观测数据中大气观测参数和地表反射率数据，将地表反射率数据进行光谱相应函数卷积和2.5nm标准化采样，完成6S辐射传输模型参数输入文件生成；
步骤6：基于6S辐射传输模型计算表观反射率，如式(5)所示，光谱响应函数卷积获得综合表观反射率，利用式(6)计算表观辐亮度：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
（5） ；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
（6）；
式中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
为大气在通道
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
处本身产生的向上散射反射率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
为通道
Figure 841061DEST_PATH_IMAGE014
处的地表反射率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
分别为太阳、载荷的天顶角与方位角，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
为大气在通道
Figure 630638DEST_PATH_IMAGE014
处的吸收透过率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
为载荷在通道
Figure 957845DEST_PATH_IMAGE014
处的观测方向散射透过率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
为太阳在通道
Figure 494000DEST_PATH_IMAGE014
处的入射方向散射透过率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
为大气在通道
Figure 655509DEST_PATH_IMAGE014
处的半球反射率；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
为太阳天顶角，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022
为日地距离修正因子；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
为高光谱相机通道
Figure 291021DEST_PATH_IMAGE014
入瞳处表观反射率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
为高光谱相机通道大气层外太阳等效辐照度。
进一步的，所述离散点最小二乘最优拟合参数求解部分包括以下步骤：
步骤7：利用步骤1中构建的辐射定标模型，对序列离散观测值
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 433421DEST_PATH_IMAGE009
，采用最小二乘法拟合获得综合增益，完成绝对辐射定标参数求解，结果如图5所示；
通过最小化误差函数得到优化方程组的解，误差函数形式如式（7）所示：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
（7）；
其中，
Figure 38846DEST_PATH_IMAGE001
为第
Figure 379828DEST_PATH_IMAGE014
通道的综合增益，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE027
为对应的截距，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
为给定的第n个样本的权重因子，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE029
为拟合均方误差，反应了模型对于观测值的拟合效果，值越小说明拟合效果越好。
本发明采用以上技术方案，与现有技术相比，具有如下技术效果：
构建了顾及不同场地、不同积分级数的卫星高光谱传感器在轨辐射定标模型，基于全球自主辐射定标网（RadCalNet），利用4个定标场长时序地面自动观测数据，通过时空要素归一化处理，消除积分级数动态成像设置的影响，增加时间维度的数据通用性，提高了多场地定标数据交叉使用的可选择性，实现长序列观测数据在时间和空间维度的一致性，基于辐射传输模型进行绝对辐射定标参数离散点求解，最后利用最小二乘法拟合实现定标结果的优化，从而满足卫星星座快速周期性定标的需求，用于支撑卫星星座在轨绝对辐射定标参数的周期性更新。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为本发明背景技术中高光谱相机焦面排列示意图；
图2为本发明背景技术中传感器像元行光谱分配示意图；
图3为本发明实施例中定标场目标区图；
图4为本发明实施例中在轨绝对辐射定标方法的流程图；
图5为本发明实施例中时空全要素序列定标结果演示图。
具体实施方式
实施例1，一种微纳高光谱卫星星座的在轨绝对辐射定标方法，包括顾及高光谱卫星多积分级数成像设计的辐射定标模型设计部分、高光谱数据积分级数归一化处理部分、顾及高光谱卫星光谱响应函数的地面实测数据表观辐亮度计算部分和离散点最小二乘最优拟合参数求解部分。
如图3和图4所示，一种微纳高光谱卫星星座的在轨绝对辐射定标方法包括以下步骤：
步骤1，基于实验室定标过程中，不同积分级数设置获取的定标结果线性拟合趋近于1，设定积分级数与定标参数卷积近似恒定。绝对辐射定标传统定义如式(1)所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE030
（1）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
表示入瞳辐亮度，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
表示增益系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
表示图像像素值，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
表示偏移系数。为了保证传感器在不同积分级数下的辐射定标效果，本发明定义了一个综合增益
Figure DEST_PATH_IMAGE035
，构建顾及不同积分级数的欧比特高光谱传感器辐射定标模型，如式(2)和式(3)所示：
Figure 199623DEST_PATH_IMAGE002
（2）；
Figure 626056DEST_PATH_IMAGE003
（3）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
表示积分级数，此模型基于实验室定标数据分析，通过积分级数归一化，消除因时间和成像地点不同，采用动态积分级数设置引起的差异性，可实现基于多场地观测数据的长时间序列定标，为卫星快速定标提供模型参考。
步骤2：获取定标场卫星影像，经过***几何校正、相对辐射校正、多波段图像进行亚像素级配准重采，完成高光谱数据生产；卫星采用渐变式滤光片传感器设计，波段间存在成像时间差，亚像素级配准精度是保障同名点完整光谱连续性的重要前提。
步骤3：根据图3中定标场位置分布，获取32波段同名区域的均值，根据式(4)进行积分级数归一化处理，获取各波段归一化均值
Figure DEST_PATH_IMAGE037
：
Figure 253083DEST_PATH_IMAGE010
（4）。
步骤4：根据卫星影像获取时间，自动筛选全球自主辐射定标场对应的观测数据；同时，考虑场地气候条件稳定性，在没有绝对时间对应观测数据时，采用左右相邻两天观测数据作为对应观测数据，提高星座定标能力。
步骤5：根据提取的观测数据中大气观测参数和地表反射率数据，将地表反射率数据进行光谱相应函数卷积和2.5nm标准化采样，完成6S辐射传输模型参数输入文件生成。
步骤6：基于6S辐射传输模型计算表观反射率，如式(5)所示，光谱响应函数卷积获得综合表观反射率，利用式(6)计算表观辐亮度：
Figure 510889DEST_PATH_IMAGE011
（5） ；
Figure 612837DEST_PATH_IMAGE012
（6）；
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
为大气在通道
Figure DEST_PATH_IMAGE039
处本身产生的向上散射反射率，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
为通道
Figure DEST_PATH_IMAGE041
处的地表反射率，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
分别为太阳、载荷的天顶角与方位角，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
为大气在通道
Figure DEST_PATH_IMAGE044
处的吸收透过率，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
为载荷在通道
Figure DEST_PATH_IMAGE046
处的观测方向散射透过率，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
为太阳在通道
Figure DEST_PATH_IMAGE048
处的入射方向散射透过率，
Figure DEST_PATH_IMAGE049
为大气在通道
Figure DEST_PATH_IMAGE050
处的半球反射率；
Figure DEST_PATH_IMAGE051
为太阳天顶角，
Figure DEST_PATH_IMAGE052
为日地距离修正因子；
Figure DEST_PATH_IMAGE053
为高光谱相机通道
Figure DEST_PATH_IMAGE054
入瞳处表观反射率，
Figure DEST_PATH_IMAGE055
为高光谱相机通道大气层外太阳等效辐照度。
步骤7：利用步骤1中构建的辐射定标模型，对序列离散观测值
Figure DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure DEST_PATH_IMAGE057
，采用最小二乘法拟合获得综合增益，完成绝对辐射定标参数求解，结果如图5所示。
通过最小化误差函数得到优化方程组的解，误差函数形式如式（7）所示：
Figure 247605DEST_PATH_IMAGE026
（7）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE058
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE059
通道的综合增益，
Figure DEST_PATH_IMAGE060
为对应的截距，
Figure DEST_PATH_IMAGE061
为给定的第n个样本的权重因子，
Figure DEST_PATH_IMAGE062
为拟合均方误差，反应了模型对于观测值的拟合效果，值越小说明拟合效果越好。
本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好的说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (5)

1.一种微纳高光谱卫星星座的在轨绝对辐射定标方法，其特征在于：包括顾及高光谱卫星多积分级数成像设计的辐射定标模型设计部分、高光谱数据积分级数归一化处理部分、顾及高光谱卫星光谱响应函数的地面实测数据表观辐亮度计算部分和离散点最小二乘最优拟合参数求解部分。
2.如权利要求1所述的一种微纳高光谱卫星星座的在轨绝对辐射定标方法，其特征在于：所述顾及高光谱卫星多积分级数成像设计的辐射定标模型设计部分包括以下步骤：
步骤1，基于实验室定标过程中，不同积分级数设置获取的定标结果线性拟合趋近于1，设定积分级数与定标参数卷积近似恒定，为了保证传感器在不同积分级数下的辐射定标效果，定义一个综合增益
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，构建顾及不同积分级数的欧比特高光谱传感器辐射定标模型，如式(2)和式(3)所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
（2）；
Figure DEST_PATH_IMAGE003
（3）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
表示入瞳辐亮度，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示增益系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示图像像素值，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示偏移系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
表示积分级数，此模型基于实验室定标数据分析，通过积分级数归一化，消除因时间和成像地点不同，采用动态积分级数设置引起的差异性，可实现基于多场地观测数据的长时间序列定标，为卫星快速定标提供模型参考。
3.如权利要求2所述的一种微纳高光谱卫星星座的在轨绝对辐射定标方法，其特征在于：所述高光谱数据积分级数归一化处理部分包括以下步骤：
步骤2：获取定标场卫星影像，经过***几何校正、相对辐射校正、多波段图像进行亚像素级配准重采，完成高光谱数据生产；
步骤3：根据定标场位置分布，获取32波段同名区域的均值，根据式(4)进行积分级数归一化处理，获取各波段归一化均值
Figure DEST_PATH_IMAGE009
：
Figure DEST_PATH_IMAGE010
（4）。
4.如权利要求1所述的一种微纳高光谱卫星星座的在轨绝对辐射定标方法，其特征在于：所述顾及高光谱卫星光谱响应函数的地面实测数据表观辐亮度计算部分包括以下步骤：
步骤4：根据卫星影像获取时间，自动筛选全球自主辐射定标场对应的观测数据；同时，考虑场地气候条件稳定性，在没有绝对时间对应观测数据时，采用左右相邻两天观测数据作为对应观测数据，提高星座定标能力；
步骤5：根据提取的观测数据中大气观测参数和地表反射率数据，将地表反射率数据进行光谱相应函数卷积和2.5nm标准化采样，完成6S辐射传输模型参数输入文件生成；
步骤6：基于6S辐射传输模型计算表观反射率，如式(5)所示，光谱响应函数卷积获得综合表观反射率，利用式(6)计算表观辐亮度：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
（5） ；
Figure DEST_PATH_IMAGE012
（6）；
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为大气在通道
Figure DEST_PATH_IMAGE014
处本身产生的向上散射反射率，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为通道
Figure 442639DEST_PATH_IMAGE014
处的地表反射率，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
分别为太阳、载荷的天顶角与方位角，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为大气在通道
Figure 235145DEST_PATH_IMAGE014
处的吸收透过率，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为载荷在通道
Figure 624669DEST_PATH_IMAGE014
处的观测方向散射透过率，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为太阳在通道
Figure 488720DEST_PATH_IMAGE014
处的入射方向散射透过率，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为大气在通道
Figure 644370DEST_PATH_IMAGE014
处的半球反射率；
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为太阳天顶角，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
为日地距离修正因子；
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为高光谱相机通道
Figure 279882DEST_PATH_IMAGE014
入瞳处表观反射率，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
为高光谱相机通道大气层外太阳等效辐照度。
5.如权利要求3所述的一种微纳高光谱卫星星座的在轨绝对辐射定标方法，其特征在于：所述离散点最小二乘最优拟合参数求解部分包括以下步骤：
步骤7：利用步骤1中构建的辐射定标模型，对序列离散观测值
Figure DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 422282DEST_PATH_IMAGE009
，采用最小二乘法拟合获得综合增益，完成绝对辐射定标参数求解；
通过最小化误差函数得到优化方程组的解，误差函数形式如式（7）所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE026
（7）；
其中，
Figure 824444DEST_PATH_IMAGE001
为第
Figure 696585DEST_PATH_IMAGE014
通道的综合增益，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为对应的截距，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
为给定的第n个样本的权重因子，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
为拟合均方误差，反应了模型对于观测值的拟合效果，值越小说明拟合效果越好。
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