一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法、系统及介质技术方案

一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法，包括如下步骤：步骤一、对数据源进行第一次挑选，获得第一次挑选后的数据的文件属性索引；步骤二、对第一次挑选后的数据进行分类，获得分类后的数据；步骤三、将步分类后的数据按投入计算节点的数量平均分配，将数据列表和各计算节点必要的执行信息写入到标准化任务清单中；步骤四、初始计算节点将标准化任务清单依次发送到其他各子计算节点上；各子计算节点生成标准化统计数据文件，然后发送回初始计算节点；步骤五、利用直方图匹配方法，获得相对辐射校正系数。本发明专利技术方法由在轨卫星的多片CCD综合得到标准的灰度概率密度直方图，能够兼顾单片CCD自身以及多片CCD片间的相对辐射一致性。

【技术实现步骤摘要】
一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法、系统及介质
本专利技术涉及一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法、系统及介质，属于遥感影像处理领域。
技术介绍
遥感影像相对辐射校正是一项基础的数据处理工作，是提高遥感卫星图像质量的一个极其重要的途径。相对辐射校正方法主要分为定标法和统计法，相较于定标法，统计法不需要特殊的训练数据，通过分析和统计直接从图像中提取校正系数，从而对影像进行校正，因此当前光学卫星影像地面数据处理中心所分发的0级影像数据适合使用统计法进行相对辐射校正。采用直方图修整可使图像的灰度间距拉大或使灰度分布均匀，从而使图像的细节更加清晰，达到增强的目的。直方图匹配(直方图规定化)是通过建立直方图查找表，将原始图像的直方图匹配到期望直方图上。一般来说，直方图匹配法要求所选取的图像尽可能多的覆盖各类地物，样本数量充足，使得各个探元的灰度分布比较一致。但是这种在实际应用中也存在一定的局限性。首先，在轨卫星一般有多个成像用的CCD，各CCD的响应系数很难保持一致，使用单片CCD统计得到的标准直方图不能很好的顾及整个影像；在轨卫星影像数据每日都在生产，要覆盖足够多的典型区域会使得统计的数据量极大，一般的单机统计处理耗时长，难以保证相对辐射校正系数的及时更新，无法满足实际生产的需要；此外，依靠人工选取典型影像耗时长、可靠性差，且无法实现整个相对辐射校正系数生产的自动化。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法及系统，综合多个成像CCD的成像单元进行统计并获取标准直方图，能够根据特定条件对原始数据进行筛选、分类，采用多节点分布式计算获取相对辐射校正系数。本专利技术目的通过以下技术方案予以实现：一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法，包括如下步骤：步骤一、根据卫星型号、传感器类型、成像模式、成像时间段，对数据源进行第一次挑选，获得第一次挑选后的数据的文件属性索引；步骤二、基于步骤一中所述数据的文件属性索引中的增益、级数信息，对第一次挑选后的数据进行分类，获得分类后的数据；步骤三、将步骤二中所述分类后的数据按投入计算节点的数量平均分配，将数据列表和各计算节点必要的执行信息写入到标准化任务清单中；步骤四、初始计算节点将步骤三中所述的标准化任务清单依次发送到其他各子计算节点上；各子计算节点执行相应的任务清单，生成标准化统计数据文件，然后发送回初始计算节点；步骤五、初始计算节点接收各子计算节点的标准化统计数据文件后，进行加和统计，获得标准灰度概率密度直方图；然后利用直方图匹配方法，获得相对辐射校正系数。上述光学卫星相对辐射校正系数计算方法，步骤二中所述分类后的数据包括目标增益和级数组合数据、其他增益和级数组合数据。上述光学卫星相对辐射校正系数计算方法，步骤三中所述各计算节点必要的执行信息包括卫星型号、传感器类型、成像模式、成像时间段、单景输出路径，综合输出路径。上述光学卫星相对辐射校正系数计算方法，步骤五中所述利用直方图匹配方法获得相对辐射校正系数的具体方法为：利用直方图匹配方法，建立一个灰度映射函数，使各片CCD的成像单元的灰度概率密度直方图符合标准灰度概率密度直方图，所述灰度映射函数即为相对辐射校正系数。上述光学卫星相对辐射校正系数计算方法，在所述步骤五之后，根据预设周期重复执行步骤一～步骤五，获得不同条件下的相对辐射校正系数。一种光学卫星相对辐射校正系数计算系统，包括数据挑选模块、任务分配模块、计算节点模块；所述数据挑选模块用于对数据源进行挑选和分类，然后将分类后的数据发送给所述任务分配模块；所述任务分配模块按投入计算节点的数量对分类后的数据进行分配，然后将数据列表和各计算节点必要的执行信息写入到标准化任务清单中，最后将标准化任务清单发送给所述计算节点模块；所述计算节点模块包括初始计算节点和他各子计算节点；初始计算节点将所述标准化任务清单发送到其他各子计算节点上；各子计算节点执行相应的任务清单，生成标准化统计数据文件，然后发送回初始计算节点；初始计算节点接收各子计算节点的标准化统计数据文件后，进行加和统计，获得标准灰度概率密度直方图；然后利用直方图匹配方法，获得相对辐射校正系数。上述光学卫星相对辐射校正系数计算系统，所述分类后的数据包括目标增益和级数组合数据、其他增益和级数组合数据。上述光学卫星相对辐射校正系数计算系统，所述各计算节点必要的执行信息包括卫星型号、传感器类型、成像模式、成像时间段、单景输出路径，综合输出路径。上述光学卫星相对辐射校正系数计算系统，所述利用直方图匹配方法获得相对辐射校正系数的具体方法为：利用直方图匹配方法，建立一个灰度映射函数，使各片CCD的成像单元的灰度概率密度直方图符合标准灰度概率密度直方图，所述灰度映射函数即为相对辐射校正系数。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述光学卫星相对辐射校正系数计算方法所述的步骤。本专利技术相比于现有技术具有如下有益效果：(1)由在轨卫星的多片CCD综合得到标准的灰度概率密度直方图，能够很好的顾及单片CCD自身以及多片CCD片间的相对辐射一致性；(2)根据挑选条件能自动地在数据源中搜索、筛选和分类得到需要统计的数据，相比于传统的人工寻找数据方式在效率和稳定性上有很大提高；(3)相对辐射校正系数的生成要求图像覆盖足够多的典型区域，组合起来的图像各个探元的DN分布比较一致，这使得参与统计的数据量十分庞大，传统的单机处理很难做到实时结果的生成，而本专利技术将统计任务自动分块，发布给多台子节点进行分布式统计处理，各节点生成统计结果后再发送回初始节点进行后续综合处理，大大提高了运算效率；(4)建立了相对辐射校正系数处理程序日常运作机制，将集中统计的需要消耗的时间、计算资源进一步分散到每日，并能对日数据进行特定条件的综合处理，满足不同卫星、传感器、成像模式、成像时间段和增益、级数组合等的相对辐射校正系数生产的需求。附图说明图1为本专利技术方法的步骤流程图；图2为本专利技术实施例的流程示意图；图3为本专利技术实施例的相对辐射校正系数每日常态化自动生成机制示意图；图4为本专利技术实施例的标准化统计数据文件示意；图5为本专利技术实施例的加和统计示意；图6为本专利技术实施例的成像单元灰度概率密度直方图示意；图7为本专利技术实施例的标准灰度概率密度直方图示意；图8为本专利技术实施例的相对辐射校正系数文件；图9为本专利技术实施例的标准化文档管理目录。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的实施方式作进一步详细描述。一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法，如图1所示，包括如下步骤：步骤101、根据卫星型号、传感器类型、成像模式、成像时间段，对数据源进行第一次挑选，获得第一次挑选后的数据的文件属性索引；步骤102、基于步骤101中所述数据的文件属性索引中的增益、级数信息，对第一次挑选后的数据进行分类，获得分类后的数据；所述分类后的数据包括目标增益和级数组合数据、其他增益和级数组合数据；步骤103、将步骤102中所述分类后的数据按投入计算节点的数量平均分配，将数据列表和各计算节点必要的执行信息写入到标准化任务清单中；所述各计算节点必要的执行信息包括卫星型号、传感器类型、成像模式、成像时间段、单本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、根据卫星型号、传感器类型、成像模式、成像时间段，对数据源进行第一次挑选，获得第一次挑选后的数据的文件属性索引；步骤二、基于步骤一中所述数据的文件属性索引中的增益、级数信息，对第一次挑选后的数据进行分类，获得分类后的数据；步骤三、将步骤二中所述分类后的数据按投入计算节点的数量平均分配，将数据列表和各计算节点必要的执行信息写入到标准化任务清单中；步骤四、初始计算节点将步骤三中所述的标准化任务清单依次发送到其他各子计算节点上；各子计算节点执行相应的任务清单，生成标准化统计数据文件，然后发送回初始计算节点；步骤五、初始计算节点接收各子计算节点的标准化统计数据文件后，进行加和统计，获得标准灰度概率密度直方图；然后利用直方图匹配方法，获得相对辐射校正系数。

【技术特征摘要】
1.一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、根据卫星型号、传感器类型、成像模式、成像时间段，对数据源进行第一次挑选，获得第一次挑选后的数据的文件属性索引；步骤二、基于步骤一中所述数据的文件属性索引中的增益、级数信息，对第一次挑选后的数据进行分类，获得分类后的数据；步骤三、将步骤二中所述分类后的数据按投入计算节点的数量平均分配，将数据列表和各计算节点必要的执行信息写入到标准化任务清单中；步骤四、初始计算节点将步骤三中所述的标准化任务清单依次发送到其他各子计算节点上；各子计算节点执行相应的任务清单，生成标准化统计数据文件，然后发送回初始计算节点；步骤五、初始计算节点接收各子计算节点的标准化统计数据文件后，进行加和统计，获得标准灰度概率密度直方图；然后利用直方图匹配方法，获得相对辐射校正系数。2.根据权利要求1所述的一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法，其特征在于：步骤二中所述分类后的数据包括目标增益和级数组合数据、其他增益和级数组合数据。3.根据权利要求1所述的一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法，其特征在于：步骤三中所述各计算节点必要的执行信息包括卫星型号、传感器类型、成像模式、成像时间段、单景输出路径，综合输出路径。4.根据权利要求1所述的一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法，其特征在于：步骤五中所述利用直方图匹配方法获得相对辐射校正系数的具体方法为：利用直方图匹配方法，建立一个灰度映射函数，使各片CCD的成像单元的灰度概率密度直方图符合标准灰度概率密度直方图，所述灰度映射函数即为相对辐射校正系数。5.根据权利要求1所述的一种光学卫星相对辐射校正系数计算方法，其特征在于：在所述步骤五之后，根据预设周期重...

【专利技术属性】
技术研发人员：王冰冰，龙小祥，李庆鹏，崔林，徐生豪，党安松，
申请(专利权)人：中国资源卫星应用中心，
类型：发明
国别省市：北京,11