一种多光谱影像辐射定标方法与流程

本发明涉及无人机遥感技术，尤其涉及一种多光谱影像辐射定标方法。

背景技术：

无人机遥感技术能够快速获取国土资源、自然环境等空间的遥感信息，现已获得越来越广泛的应用。近年来，随着材料科学的飞速发展和野外环境研究的需要，多光谱数据，尤其是对于反射率的辐射定标成为研究的重要一步。无人机遥感的飞行高度低，受大气传播干扰极小，可以忽略大气影响。通过利用无人机遥感技术获得多光谱数据，进而对地物的反射率进行辐射定标，现已提出了多种方法。

现有技术中常用的是利用线性方程对光谱数据直接进行辐射定标，其缺点是辐射定标精度不高，另外，定标目标一般选取单级灰色面板，其价格昂贵，重量较大，并且由于其展开范围广，导致操作不方便。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是，提供一种辐射定标精度高，操作方便的多光谱影像辐射定标方法。

为了解决上述问题，本发明提供了一种对多光谱影像辐射定标方法，包括以下步骤：

利用包含多个波段的多光谱相机获得至少两个定标目标以及待测目标的多光谱影像；

统计得到多光谱影像中所述至少两个定标目标以及所述待测目标在每个波段的像元亮度值；

测量所述至少两个定标目标的第一反射率；

基于所述至少两个定标目标的第一反射率和所述至少两个定标目标在每个波段的像元亮度值构建每个波段的辐射定标方程；

利用每个波段的所述辐射定标方程和所述待测目标在每个波段的像元亮度值分别计算所述待测目标在每个波段的反射率。

作为优选，至少两个定标目标选自黑色无纺布、白色无纺布或者反射率处于黑色无纺布和白色无纺布之间的单级灰色面板。

作为优选，所述多光谱相机包括六个波段，分别是蓝波段、绿波段、红波段、红边波段、第一近红外波段和第二近红外波段。

作为优选，对蓝波段、绿波段、红波段中的每个波段分别构建乘幂的辐射定标方程，对红边波段、第一近红外波段和第二近红外波段中的每个波段分别构建线性的辐射定标方程。

作为优选，所述六个波段的中心波长分别是490nm、550nm、680nm、720nm、800nm和900nm，其中，前五个波段的波长宽度为10nm，第六个波段的波长宽度为20nm。

作为优选，利用地物光谱仪测量所述至少两个定标目标的第一反射率，所述地物光谱仪的光谱采样范围能够包含所述六个波段。

作为优选，将所述至少两个定标目标的第一反射率重采样得到所述至少两个定标目标的第二反射率，根据所述至少两个定标目标的第二反射率和所述至少两个定标目标在每个波段的像元亮度值构建每个波段的辐射定标方程。

作为优选，至少两个定标目标选自黑色无纺布、白色无纺布或者反射率处于黑色无纺布和白色无纺布之间的单级灰色面板。

与现有技术相比，本发明的多光谱影像辐射定标方法的有益效果在于：能够得到分波段的辐射定标方程，利用各个波段的辐射定标方程和待测目标在该波段的像元亮度值计算待测目标在该波段的反射率，辐射定标方程的辐射定标精度高。

附图说明

图1示出了本发明实施例的多光谱影像辐射定标方法；

图2示出了本发明实施例的无人机航拍影像拼接后的正射影像；

图3示出了本发明实施例的无人机航拍影像拼接后的正射影像的局部视图；

图4示出了本发明实施例的定标目标的感兴趣区域的示意图；

图5示出了待测目标的计算反射率和测量反射率之间的关系图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。

如图1所示，本发明公开了一种多光谱影像辐射定标方法，包括以下步骤：

s1，利用包含多个波段的多光谱相机获得至少两个定标目标以及待测目标的多光谱影像。

其中，至少两个定标目标选自黑色无纺布、白色无纺布或者反射率处于黑色无纺布和白色无纺布之间的单级灰色面板，例如可以是反射率为20％的单级灰色面板、反射率为30％的单级灰色面板、反射率为40％的单级灰色面板和反射率为60％的单级灰色面板。优选是黑色无纺布和白色无纺布，其价格便宜，并且由于其可收缩折叠，携带方便。另外，多于两个定标目标优选为黑色无纺布、白色无纺布以及至少一个反射率介于黑色无纺布和白色无纺布之间的单级灰色面板。

s2，统计得到多光谱影像中至少两个定标目标以及待测目标在每个波段的像元亮度值(digitalnumber，dn)。

其中，像元亮度值的大小与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等有关。优选的，可以对至少两个定标目标和待测目标分别选择感兴趣区域(roi)，并分别计算感兴趣区域在每个波段的像元亮度值。其中，感兴趣区域一般选择为定标目标或待测目标的中心部分区域，因为中心部分区域的像元亮度值能够更好的反映定标目标或待测目标的像元亮度值。

s3，测量所述至少两个定标目标的第一反射率。

可以利用地物光谱仪测量至少两个定标目标的第一反射率，例如便携式地物光谱仪(asd)。

s4，基于至少两个定标目标的第一反射率和至少两个定标目标在每个波段的像元亮度值构建每个波段的辐射定标方程。

针对每个波段，基于测量的定标目标的第一反射率和定标目标的像元亮度值构建辐射定标方程。

s5，利用每个波段的辐射定标方程和待测目标在每个波段的像元亮度值分别计算待测目标在每个波段的反射率。

针对每个波段，利用该波段的辐射定标方程和待测目标在该波段的像元亮度值计算待测目标在该波段的反射率，由于辐射定标方程是针对每个波段的统计回归方程，从而辐射定标方程的辐射定标精度高。并且，只要获得多光谱影像后，并得到多光谱影像中的待测目标的像元亮度值，即可知道该待测目标的反射率。由于多光谱影像中可以包含大量的待测目标，从而得到一张多光谱影像，即可得到大量的待测目标的反射率值。

在一个实施例中，获取多光谱影像的多光谱相机可以是六波段多光谱相机(mca-6)，其包括六个独立的图像传感器，每个图像传感器分别对应一个波段。六个波段分别是蓝波段、绿波段、红波段、红边波段、第一近红外波段和第二近红外波段。其中，六个波段的中心波长分别是490nm、550nm、680nm、720nm、800nm和900nm，其中，前五个波段的波长宽度为10nm，第六个波段的波长宽度为20nm。

在一个优选实施例中，对蓝波段、绿波段、红波段中的每个波段分别构建乘幂的辐射定标方程，对红边波段、第一近红外波段和第二近红外波段中的每个波段分别构建线性的辐射定标方程。从而，可以利用待测目标在蓝波段的像元亮度值和对应蓝波段的乘幂的辐射定标方程来计算待测目标的反射率，待测目标在绿波段或红波段的反射率的计算方法与之类似。而且，可以利用待测目标在红边波段的像元亮度值和对应红边波段的线性的辐射定标方程来计算待测目标的反射率，待测目标在第一近红外波段或第二近红外波段的反射率的计算方法与之类似。对不同的波段，采用不同统计回归模型的辐射定标方程，从而辐射定标方程的辐射定标精度更高。

在一个实施例中，利用便携式地物光谱仪测量至少两个定标目标和待测目标的第一反射率，其中，便携式地物光谱仪的光谱采样范围能够包含所述六个波段，例如是能够对波长为325nm至1075nm，采样间隔为1nm的目标进行采样的便携式地物光谱仪。

进一步的，由于地物光谱仪的采样间隔可能不同于多光谱相机的采样间隔，将至少两个定标目标的第一反射率重采样得到至少两个定标目标的第二反射率，根据至少两个定标目标的第二反射率和至少两个定标目标在每个波段的像元亮度值构建每个波段的辐射定标方程。

下面以一个具体示例来对本申请进行说明。

将多光谱相机mca-6(6个波段的中心波长分别为：490nm，550nm，680nm，720nm，800nm，900nm；前五个波段的波长宽度为为10nm，第六个波段的波长宽度为20nm)搭载在无人机上，如图2所示，无人机航拍影像拼接后的正射影像包括定标目标1和待测目标2，其中，待测目标2(待测目标是玉米)是17个。

如图3所示，定标目标1为多个，本具体示例只利用了2个定标目标1，分别为黑色无纺布3(简称为“黑布”)和白色无纺布4(简称为“白布”)。

如图4所示，分别对定标目标1选取了感兴趣区域5。

如表1所示，分别对2个定标目标(黑布和白布)和17个待测目标统计计算其在每个波段的像元亮度值。

表1多光谱影像中的2个定标目标和17个待测目标的像元亮度值

利用便携式地物光谱仪(asd记录的是地物在325nm-1075nm的反射率，采样间隔为1nm)测量2个定标目标和17个待测目标的真实反射率，并将asd光谱数据重采样到多光谱相机对应波段的采样间隔中，即进行asd数据光谱重采样，得到的结果如表2所示。

表2多光谱影像中的2个定标目标和17个待测目标的第二反射率

根据2个定标目标在每个波段的第二反射率和2个定标目标在每个波段的像元亮度值构建每个波段的辐射定标方程，得到的结果如表3所示，其中，前三个波段的辐射定标方程为乘幂的辐射定标方程，后三个辐射定标方程为线性的辐射定标方程。

表3辐射定标方程

根据表3中的辐射定标方程和表1中17个待测目标的像元亮度值可以计算出17个待测目标的反射率，如表4所示。

表417个待测目标的反射率

将表4中计算得到的17个待测目标的反射率与表2中测量的17个待测目标的真实反射率进行比较，得到的结果如图5所示。计算的反射率与测量的反射率之间的标准误差(rmse)为5.7％，辐射定标方程的辐射定标精度高。

以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。