[發(fā)明專利]林區(qū)機載推掃式高光譜影像的BRDF歸一化校正方法

有效

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• 申請日: 2017-12-25
• 公開（公告）號: CN108132220B
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發(fā)明（設計）人: 莢文;龐勇;鞠洪波;李增元
• 申請（專利權）人: 中國林業(yè)科學研究院資源信息研究所
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25;G01N21/55;G01N21/3563;G01N21/359;G06T5/00
• 代理公司: 北京科龍寰宇知識產(chǎn)權代理有限責任公司 11139
• 代理人: 孫皓晨

1.一種林區(qū)機載推掃式高光譜影像的BRDF歸一化校正方法，所述林區(qū)機載推掃式高光譜影像為針對起伏地形的林區(qū)機載推掃式高光譜影像，其特征在于，包括以下步驟：

(1)針對幾何校正和大氣校正后的機載高光譜影像，根據(jù)機載推掃式高光譜成像儀設備觀測視場和數(shù)據(jù)采集時飛行姿態(tài)以及太陽幾何位置信息,計算影像中每個像元基于平面的太陽-觀測幾何信息，基于平面的太陽-觀測幾何信息包括觀測方位角、觀測天頂角、太陽方位角和太陽天頂角；

在計算影像像元的太陽-觀測幾何時，應結合機載推掃式高光譜成像儀設備觀測視場信息和數(shù)據(jù)采集時飛行姿態(tài)數(shù)據(jù)；依據(jù)攝影測量共線方程，若將地面坐標系的原點位置平移到傳感器掃描線中心位置,此時像框標坐標系坐標到地面空間坐標系坐標的轉換過程為:

式(1)中，(x,y)和(x₀,y₀)分別為像素點坐標和像主點S在框標坐標系下的坐標；推掃式成像傳感器對地表進行逐行的掃描成像，因此在同一行上的不同像素在像空間坐標系中(y-y₀)坐標均為0；傳感器掃描行寬度范圍內(nèi)的像素數(shù)目為nb,像素尺寸大小為p mm，則像主點坐標為f為攝影中心到成像影像的垂距，即焦距，(x-x₀，y-y₀，-f)為像素點在像空間坐標系的三維坐標，(u,v,w)為像素點在地面空間坐標系中的三維坐標，(2)式中，ω和k為外方位元素，確定了像空間坐標系三軸在地面坐標系中的方向,上述信息由機載POS數(shù)據(jù)提供,航向方位角為α_az，像素點的觀測天頂角θ_v與方位角計算公式如下式所示：

(2)利用機載高光譜數(shù)據(jù)采集范圍內(nèi)的高精度數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)計算影像中每個像元的坡度、坡向信息；根據(jù)像元的坡度、坡向信息將步驟(1)中各個像元的觀測幾何由全局坐標系變換到局部坐標系，獲得像元基于起伏地形的真實的太陽-觀測幾何信息；

為了獲得像元的真實太陽-觀測幾何，需要將基于地球平面坐標系(全局坐標系)的像元按照其對應的坡度(α)和坡向(β)信息，轉換到該像元對應坡面的局部坐標系中，利用太陽及傳感器在像元的局部坐標系中的坐標，即可計算出該像元對應坡面的真實太陽入射及觀測幾何；全局坐標系到局部坐標系的轉換方式包括：首先將全局坐標系繞w軸旋轉(π/2-β)，再將旋轉后的坐標系繞v軸旋轉α，即得到基于坡面的局部坐標系；假設(x′，y′，z ′)為通過坐標系轉換將傳感器在全局坐標系中的位置(u′,v′,w′)轉換到局部坐標系中的新坐標換，則轉換公式可表示為：

其中，r為傳感器到像元的直線距離，在后續(xù)的角度計算中作為共有項將忽略，亦可將r看作單位距離1帶入公式(5)計算；

在局部坐標系中，像元的真實觀測天頂角θ′_v和方位角分別由式(6)、(7)計算獲得：

同理，坡面像元的真實太陽天頂角和方位角亦可通過上述方式計算；

(3)依據(jù)坡度分層抽樣提取同一樹種像元的各個波段反射率以及該像元局部坐標系的太陽-觀測幾何信息，構建該樹種各個波段的BRDF模型，并提取模型參數(shù)；利用乘法歸一化因子，對機載高光譜影像中各個像元的不同角度的方向反射率歸一化到指定太陽角度以及傳感器觀測方向的反射率值；驗證并評估BRDF歸一化校正結果；

其中，高光譜影像可根據(jù)像元的真實太陽-觀測幾何視為新型多角度觀測數(shù)據(jù)集；在假設影像范圍區(qū)域具有均勻的森林結構和地物結構，并且不隨坡度和坡向變化的前提下，對新型多角度數(shù)據(jù)集采用半經(jīng)驗線性核驅動二項反射模型對不同樹種的BRDF效應進行模擬，核的組合為體散射Ross-Thick核和幾何光學Li-Sparse核；BRDF模型及核的具體計算公式如下：

其中是二項反射分布函數(shù)，它是太陽天頂角θ′_s，觀測天頂角θ′_v，太陽和傳感器的相對方位角不同地物類型c以及波長λ的函數(shù)；K_vol和K_geo分別代表體散射Ross-Thick核和幾何光學Li-Sparse核，f_iso(c,λ)、f_vol(c,λ)和f_geo分別代表某一地物類型在某一波段反射率的BRDF模型中各核函數(shù)項所對應的系數(shù)；

再者，依據(jù)坡度和坡向信息對影像分層抽樣，抽樣比例根據(jù)實際情況而定，抽樣后獲得m(m為正整數(shù))個像元子集，再根據(jù)地物樹種分類數(shù)據(jù)提取m個像元子集中同一植被類型的n(n為正整數(shù))個像元的各個波段的反射率值以及局部坐標系的太陽-觀測幾何數(shù)據(jù)，并利用最小二乘法對該地物某一波段反射率的BRDF模型參數(shù)進行解算,建模過程如式(9)所示，

求解X·B＝Y，則X^T·X·B＝X^T·Y,可求的B＝(X^T·X)^-1X^T·Y，即求解出某一地物類型在某一波段反射率的BRDF模型中各核函數(shù)項所對應的系數(shù)f_iso，f_vol和f_geo。