Hyperion高光谱影像的预处理.docx

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Hyperion高光谱影像的预处理 (浙江大学环境与资源学院 shebao518@163.com) 2012.8 传感器及数据格式说明 Hyperion为全球第一台星载民用和唯一可公开数据的高光谱成像光谱仪,搭载平台为EO-1,卫星发射时间2000年11月21日,设计寿命只有一年,但是目前仍然在服役。 Hyperion包含242个波段,其中包括35个可见光波段、35个近红外波段和172个短波红外波段,成像波谱范围为356-2577nm,波谱分辨率为10nm,空间分辨率30米,扫描宽度7.7km,传感器重访周期16天,星下点回归周期为200天,影像灰度量化等级为12bit。 对外共享的Hyperion数据包括L1R和L1T两种格式,其中L1R数据经过了相对辐射校正、辐射定标操作,数据格式为HDF;L1T数据经过了相对辐射校正、辐射定标、系统级几何校正、系统级地形校正,坐标系统为UTM-WGS84坐标系,数据格式为GeoTIFF。两种数据格式均纠正了可见光、近红外(VNIR)成像传感器与短波红外(SWIR)成像传感器所成影像进行同步合成时的空间错位问题,同时SWIR波段的最后一列(第256列)像元DN值设置为0值。两种数据格式均未进行坏线修复、垂直条纹去除、“Smile”效应纠正和大气校正。 L1R数据未进行几何定位因此影像呈竖直方向,而L1T数据经过了几何粗校正,影像呈倾斜方向分布,由于坏线、条纹、“Smile”效应等畸变均沿着飞行方向分布,因此从数据的预处理角度来说L1R数据更便于进行各种畸变的消除。 预处理流程 Hyperion数据包含两种格式,由于其预先经过的处理水平有所差异,因此两种数据格式的预处理流程也有所不同。 以下分别列出了L1R和L1T数据的预处理流程图: L1R数据 去坏线及格式转换 波段剔除 绝对辐射亮度值转换 减弱“Smile”效应 去条纹 几何校正 大气校正 反射率数据 光谱平滑 图2-1 L1R数据的预处理流程 L1T数据 去坏线 波段剔除 绝对辐射亮度值转换 减弱“Smile”效应 去条纹 几何精校正 大气校正 反射率数据 光谱平滑 旋转角度确定 影像旋转 影像旋回原始角度 图2-2 L1T数据的预处理流程 预处理过程 两种数据格式的预处理流程不同,具体的处理步骤和方法也有所区别。由于L 1R数据更便于进行处理,下面将以L1R数据为例着重阐述其预处理过程,对于L1T数据,主要从与前者区别的角度来介绍它的处理过程。软件平台为ENVI。 3.1 待处理影像描述 所选取的L1R格式影像编号为EO1H1190372009118110PT,轨道号为119,行号为37,成像时间为2009年4月28日。 影像包含256个采样样本数,7035行,共242个波段,覆盖区域为江苏南部地区。 图3-1 待处理影像的假彩色合成(R:G:B=51:31:21,部分显示) 图3-2 影像的覆盖区域(L1T格式影像,Google Earth中叠加) 3.2 L1R数据的预处理步骤及方法 ①去除坏线(De-Striping) 坏线是指影像波段中存在的整列像元DN值为0或者非常小的常数的现象,其产生主要是由成像时部分探测元件暂时失效而引起。去除坏线的思路是用坏线左右两侧像元的平均值来填补坏线像元。这里采用Hyperion_tools扩展模块对原影像中的坏线进行去除,它可以自动识别和修正坏线,并且将输出数据格式转换为ENVI-imge。 图3-3 坏线的去除效果(Band 94) ②波段剔除(Band Elimination) 需要剔除的波段包括未定标波段、重叠波段和水汽影响波段。由于这些波段不含有或者极少含有有用的信息,其存在也会大大减慢数据处理的速度,因而需要进行剔除。 Hyperion的242个波段中,有44个波段未进行定标,主要是由于传感器在这些通道响应度很低,接收到的信??微弱,或者是由于部分波段的光谱覆盖区间产生了重叠,在数据发布以前,这些波段的所有像元被设定为0值,它们是1-7、58-76、225-242。 VNIR中的56、57波段与SWIR中的77、78波段重复,由于SWIR波段的信噪比比较低,影像中的噪声明显要多于VNIR,成像质量相对要差一些,因此通常保留56、57波段而舍弃77、78波段。值得注意的一个问题是,56、57波段影像的左侧通常存在密集的坏线。 水汽影响波段(1356~1417nm,1820~1932nm,2395nm)成像质量很差,极少包含地物信息,需要进行剔除,这些波段是:121-127、167-178、224(共20个)。 采用ENVI-FLAASH模块进行大气校正时,需要1380nm附件受水汽影响最为严重的波段做云掩膜,对于Hyperion影像来说,需要保留123-125波段,其中

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