一种嵌入式高光谱大气校正处理方法技术

技术编号：44965358 阅读：14 留言：0更新日期：2025-04-12 01:37

本发明专利技术公开一种嵌入式高光谱大气校正处理方法，包括：利用MODTRAN辐射传输模型，建立大气校正通用查找表；基于查找表构建神经网络模型并对其训练获取最优化权重参数；获取数据图像中观测信息，同时根据辐射定标系数计算出表观反射率；根据遥感图像数据，设置大气参数初始值，利用大气校正网络模型协同反演得到大气水汽含量与可见度；根据遥感图像观测信息与所计算得到的大气参数调用MODTRAN辐射传输模型并行计算出全部波段的大气校正系数；由于相邻空间位置大气参数相近，利用上一阶段的大气参数作为下一阶段的大气校正初始值；重复上述过程直到校正结束。由此解决大气校正技术中参量查找复杂、实时状态影响、反演精度低的问题。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及定量化光学的星上数据处理，特别是一种嵌入式高光谱大气校正处理方法。

技术介绍

1、在定量化光学
中，随着高光谱遥感技术的日趋成熟及其在光谱分辨率上的巨大优势，高光谱遥感技术在海洋、植被生态、农业、地质、大气等领域得到了广泛的应用。在星载或机载高光谱定量化探测载荷成像过程中，由于大气散射或吸收以及地形等因素的影响，传感器接收到的地表反射辐射能量会发生变化，导致地物辐射信息失真，极大影响光谱信息提取精度。为了对高光谱遥感影像进行定量化研究，必须对高光谱遥感影像进行大气校正，去除大气对辐射信号的作用，得到地物真实信息。

2、当前，国内外学者对高光谱图像的大气校正进行了大量的研究。现有的大气校正法可分为两类：基于图像特征的经验统计法与基于物理的辐射传输模型法。前者不需要考虑大气参数的影响，方法简单，计算效率快，但需要借助先验知识，获取大量的实测数据，算法成本较高。后者考虑了大气对辐射传输的影响，可以计算出更加真实的地表反射率，校正精度较高，但需要先对水汽含量与可见度等大气参量进行反演，计算开销较大，效率相对低。目前利用大气辐射传输模型建立查找表被广泛用于高光谱图像的大气校正中。为保证查找表校正精度，在构建查找表时需要考虑多种大气影响因素，且每种因素考虑多种情况，容易造成查找表数据量庞大，移植性差，姿轨参数与成像条件的制约、长条带数据反演工作不相关等问题。因此高光谱遥感数据大气校正方法的研究变得具有重要的理论意义和实用价值，有必要改进高光谱大气校正的关键技术方法，完善识别流程，提高大气校正的效率与准确率。</p>

技术实现思路

1、本专利技术提供一种嵌入式高光谱大气校正处理方法，针对传统校正算法对数据的依赖性以及精度低的问题，以星载或机载获取的多光谱、高光谱遥感图像大气校正为核心，依据大气辐射传输机理以及经典大气辐射传输模型，解决了现有通过辐射传输模型进行大气校正技术中参量查找复杂、实时状态影响、反演精度低的问题，为提升星载或机载多光谱、高光谱遥感图像星上实时大气校正提供了算法支撑。

2、第一方面，提供了一种嵌入式高光谱大气校正处理方法，其特征在于，包括：

3、步骤1，利用modtran辐射传输模型，建立针对指定波段的大气校正通用查找表，指定波段包括气溶胶反演波段，水汽吸收波段以及参考波段；

4、步骤2，基于大气校正通用查找表，构建神经网络模型，通过训练获取神经网络模型的最优化权重参数；

5、步骤3，设置大气水汽含量wvci-1与可见度aoti-1，连同遥感图像数据中的观测信息输入至神经网络模型，根据神经网络模型输出的结果确定wvci-1对应的大气透过率t’，通过比较t’和大气透过率参考值t，以调整反演得到wvci；根据神经网络模型输出的结果确定aoti-1对应的模拟地物反射率ρ”，通过比较ρ和ρ”，以调整反演得到aoti；重复反演过程，直到t’和t的差值小于预设误差，ρ和ρ”的差值小于预设误差，确定最终反演得到的大气水汽含量wvc与可见度aot；步骤4，根据遥感图像数据中的观测信息，与反演得到的大气水汽含量wvc和可见度aot，调用modtran并行计算出全部波段的大气校正系数xa,xb,xc，分别对应lp、gb+gt、s，lp为大气程辐射，gb、gt分别为大气直射与散射的影响，s为大气反照率。

6、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，步骤1中，利用modtran辐射传输模型来模拟大气辐射传输过程得到大气透过率，进而计算求得大气程辐射lp、大气球面反照率s及辐射校正参数gb+gt；在模拟过程中仅对气溶胶反演波段，水汽吸收波段以及参考波段的大气传输过程进行了模拟；其中，

7、

8、气溶胶反演波段包括蓝光波段、红光波段、近红外波段；

9、水汽吸收波段包括1117～1143nm、935～955nm、810～830nm；

10、水汽吸收波段1117～1143nm对应的上参考波段包括1184～1210nm，水汽吸收波段1117～1143nm对应的下参考波段包括1050～1067nm；

11、水汽吸收波段935～955nm对应的上参考波段包括870～890nm，水汽吸收波段935～955nm对应的下参考波段包括995～1020nm；

12、水汽吸收波段810～830nm对应的上参考波段包括850～870nm，水汽吸收波段810～830nm对应的下参考波段包括770～790nm。

13、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，步骤1中，分别对地表反射率ρ为0，0.25，0.5三种情况下进行仿真，大气校正系数通过如下方程组求解：

14、

15、大气校正系数为：

16、

17、式中l'0.25＝l0.25-l0，l'0.5＝l0.5-l0。

18、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，步骤1中，基于多核处理器对modtran建表过程为：

19、将不同的观测条件与大气状态进行枚举，通过指令分发将每种情况作为单独一个case分发到多个线程或进程中，生成tape5文件；

20、通过多核处理器并行调用modtran建立查找表；

21、在高光谱遥感数据处理过程中，利用openmp中的parallel指令和for指令对任务进行分解，开启线程组同时处理多种情况；

22、执行结束读取结果文件tape7中数据，计算大气校正系数，将输入条件及计算结果打包存入数据库中。

23、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，步骤2中，构建神经网络模型；模型输入包括可见度aot、大气水汽含量wvc、观测天顶角θv、太阳天顶角θs、相对方位角红波段中心波长λred、蓝波段中心波长λblue、水汽吸收波段中心波长λabsorb及参考波段；输出为红蓝波段与水汽吸收波段的大气校正系数xa,xb,xc、大气透过率，xa,xb,xc分别为lp、gb+gt、s；神经网络模型网络结构包括：

24、1)卷积层conv1d 3×1×32

25、2)激活层relu

26、3)卷积层conv1d 3×32×32

27、4)激活层relu

28、5)最大池化层maxpool1d

29、6)卷积层conv1d 3×32×32

30、7)激活层relu

31、8)卷积层conv1d 3×32×32

32、9)激活层relu

33、10)最大池化层maxpool1d

34、11)卷积层conv1d 3×32×10

35、12)激活层relu。

36、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，步骤3中，采用归一化植被指数ndvi以及2100nm处的表观反射率来确定高光谱图像数据暗像元，其中暗像元要求如下：

37、

38、ρ'860，ρ本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种嵌入式高光谱大气校正处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，利用MODTRAN辐射传输模型来模拟大气辐射传输过程得到大气透过率，进而计算求得大气程辐射Lp、大气球面反照率S及辐射校正参数Gb+Gt；在模拟过程中仅对气溶胶反演波段，水汽吸收波段以及参考波段的大气传输过程进行了模拟；其中，

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，分别对地表反射率ρ为0，0.25，0.5三种情况下进行仿真，大气校正系数通过如下方程组求解：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，基于多核处理器对MODTRAN建表过程为：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，构建神经网络模型；模型输入包括可见度AOT、大气水汽含量WVC、观测天顶角θv、太阳天顶角θs、相对方位角红波段中心波长λred、蓝波段中心波长λblue、水汽吸收波段中心波长λabsorb及参考波段；输出为红蓝波段与水汽吸收波段的大气校正系数xa,xb,xc、大气透过率，xa,xb,xc分别为Lp、Gb+Gt、

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中，采用归一化植被指数NDVI以及2100nm处的表观反射率来确定高光谱图像数据暗像元，其中暗像元要求如下：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中，利用实时监测获取姿轨参数与成像条件，设置可见度与水汽含量初始值为将参数反馈给神经网络模型，输出红蓝波段与水汽吸收波段大气校正系数以及大气透过率T'；

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤4中，根据图像观测信息与步骤3计算得到的大气参数，将高光谱图像波段分组调用MODTRAN计算出全部波段的大气校正系数Lp、Gb+Gt、S；大气辐射传输方程表示为：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤5中，对于相邻像元，具有相同地物或地表反射率相近，当前遥感图像大气校正像元减去上一幅遥感图像大气校正相邻像元的地表反射率作为暗像元。

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【技术特征摘要】

1.一种嵌入式高光谱大气校正处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，利用modtran辐射传输模型来模拟大气辐射传输过程得到大气透过率，进而计算求得大气程辐射lp、大气球面反照率s及辐射校正参数gb+gt；在模拟过程中仅对气溶胶反演波段，水汽吸收波段以及参考波段的大气传输过程进行了模拟；其中，

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，分别对地表反射率ρ为0，0.25，0.5三种情况下进行仿真，大气校正系数通过如下方程组求解：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，基于多核处理器对modtran建表过程为：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，构建神经网络模型；模型输入包括可见度aot、大气水汽含量wvc、观测天顶角θv、太阳天顶角θs、相对方位角红波段中心波长λred、蓝波段中心波长λblue、水汽吸收波段中心波长λabsorb及参考波段；输出为红蓝波段与水汽吸收波段的大气校正系数xa,xb,xc、大气透过...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫赟彬，孟繁多，崔博伦，李欣，张家铭，徐彭梅，朱军，李浩洋，李欢，刘紫莹，
申请(专利权)人：北京空间机电研究所，
类型：发明
国别省市：

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