一种红外图谱关联遥感设备的测谱补偿方法与流程

本发明属于遥感设备和光谱分析的交叉技术领域，更具体地，涉及一种红外图谱关联遥感设备的测谱补偿方法。

背景技术：

红外遥感光谱采集和分析技术是发展最快的定性和定量分析技术之一，在各个领域得到了广泛的应用，特别是在成分鉴别、火灾预警、环境监测等方面发挥重要作用。

但是在实际采集光谱时，由于周围环境温度变化和红外图谱关联遥感探测仪器本身供电工作产生热等外界条件的影响，会对图谱关联遥感探测仪器获取光谱信息带来干扰，影响红外光谱测量和目标识别的准确度。

图谱关联遥感探测仪器作为精准测量设备，测谱结果受环境温度影响，会对仪器采集到的光谱曲线分析带来干扰。外场试验中欲获取高精度的测谱数据，需精准估计受环境温度影响而变化的设备内部谱分量，并进行自适应补偿和修正。

技术实现要素：

针对现有技术的缺陷，本发明提供了一种红外图谱关联遥感设备的测谱补偿方法，目的在于在更加准确的获取目标真实光谱特征，消除仪器内部谱的叠加影响后可更好的将目标的光谱差异体现出来，提高目标光谱数据精度和识别准确度。

本发明提供了一种红外图谱关联遥感设备的测谱补偿方法，包括下述步骤：

(1)获取ti时刻红外图谱关联遥感设备的内部工作温度数据ti，对内部工作温度数据ti进行处理后获得红外图谱关联遥感设备的工作温度变化规律；

(2)采集ti时刻下多组红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱数据，并对每个时间点获取的多组光谱数据进行平均处理后获得该温度下的光谱数据平均值；

(3)根据工作温度变化规律和各个温度下的实测光谱数据平均值建立红外图谱关联遥感设备内部谱的获取模型；

(4)利用约束条件对内部谱的获取模型进行求解，估计获得多个随温度ti变化的内部谱

(5)根据实际外场测量时采集的红外图谱关联遥感设备的内部工作温度以及所述多个随温度ti变化的内部谱获得该次测量中与该温度对应的内部谱根据实测的光谱数据和该温度ti对应的内部谱获得补偿后的外部谱

更进一步地，所述内部谱的获取模型包括：内部谱恒定模型和外部谱恒定模型；内部谱恒定模型是在测量开始时间t1至测量中间时间t2内，红外图谱关联遥感设备的内部工作温度恒定时建立的，内部谱是恒定的，外部谱随时间变化线性增长；外部谱恒定模型是在测量中间时间t2至测量结束时间t4内，红外图谱关联遥感设备的内部工作温度线性增长时建立的，外部谱是恒定的，内部谱随时间变化线性增长。

更进一步地，所述内部谱恒定模型为其中分别为实测的温度为t1、t2时红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱，分别为估计的温度为t1、t2时外部谱，分别为估计的温度为t1、t2时内部谱，j1是正比于的倍数。

更进一步地，外部谱恒定模型为其中分别为实测的温度为t2、t4时红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱，分别为估计的温度为t2、t4时外部谱，分别为估计的温度为t2、t4时内部谱；j2是正比于的倍数。

更进一步地，在步骤(4)中，所述约束条件包括：内部谱递增约束条件和外部谱递增约束条件；所述内部谱递增约束条件为：t2→t4时间段内的内部谱比t1→t2时间段内的内部谱高；所述外部谱递增约束条件为t2→t4时间段内的外部谱比t1→t2时间段内的外部谱高。

更进一步地，在步骤(5)中，补偿后的外部谱其中，k是加权系数，可根据环境温度来调整系数k的大小。

更进一步地，在步骤(1)之前还包括：通过给红外图谱关联遥感设备的探测光学窗口加上黑色盖板，实现红外图谱关联遥感设备在正常工作时，红外图谱关联遥感设备内的光机电构装置发热使得光谱仪模块周围的环境温度升高。

本发明利用分析内部谱的方法来处理实测光谱的有益效果在于：

(1)实测光谱自适应补偿和修正设备内部谱后，目标外部谱的增益关系可以更好的凸显出来。

(2)对于微弱信号而言，若直接分析实测光谱数据，可能信号被设备内部谱给掩盖，而分析估计设备内部谱，将实测谱减去设备内部谱可起到放大的作用，可更直观地表征目标外部谱差异。

(3)本发明提供的这种方法可在不同温度梯度下获取设备内部谱，并根据环境温度的变换分析得到最准确的设备内部谱曲线，从而可以适应在不同的环境条件下进行目标测谱试验。

附图说明

图1是本发明实施例提供的红外图谱关联遥感设备的测谱补偿方法的实现流程图；

图2是本发明实施例中的不同时间点实测盖板光谱曲线示意图；

图3是本发明实施例中的不同时间点仪器内部温度变化曲线示意图；

图4是本发明实施例j1＝j1min时仪器内部谱曲线；

图5是本发明实施例j1＝j1min时盖板辐射谱曲线；

图6是本发明实施例j1＝j1max时仪器内部谱曲线；

图7是本发明实施例j1＝j1max时盖板辐射谱曲线；

图8是本发明实施例中的炎热条件外场试验测试目标谱曲线；

图9是本发明实施例中的炎热条件外场试验测试目标谱曲线减仪器内部谱曲线；

图10是本发明实施例中的寒冷条件外场试验测试目标谱曲线；

图11是本发明实施例中的寒冷条件外场试验测试目标谱曲线减仪器内部谱曲线。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对红外图谱设备在测量目标光谱数据时易受自身工作温度及周围环境温度影响的问题，为精确获取和分析目标光谱数据，本发明提出了一种红外图谱关联遥感设备的测谱补偿方法，目的在于在更加准确的获取目标真实光谱特征，消除仪器内部谱的叠加影响后可更好的将目标的光谱差异体现出来，提高目标光谱数据精度和识别准确度。

为实现上述目的，如图1所示，本发明提供的一种红外图谱关联遥感设备的测谱补偿方法包括以下步骤：

通过给红外图谱关联遥感设备的探测光学窗口加上黑色盖板，实现红外图谱关联遥感设备在正常工作时，红外图谱关联遥感设备内的光机电构装置发热使得光谱仪模块周围的环境温度升高。

(1)获取ti时刻红外图谱关联遥感设备的内部工作温度数据ti，对内部工作温度数据ti进行处理后获得红外图谱关联遥感设备的工作温度变化规律；

采集设备内部工作温度的时间间隔δt为经验值，一般取值为10～20分钟。

工作温度变化规律为：初期工作温度保持恒定，随时间增长而增高，且增长趋势越来越快。

其中，k1,…,km表示不同时间段内设备内部温度变化斜率，b1,…,bm表示不同时间段内设备内部温度变化截距，t0表示测试初始设备内部温度。m表示设备内部温度梯度数目。

(2)为避免误差，采集ti时刻下多组红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱数据，并对每个时间点获取的多组光谱数据进行平均处理后获得该温度下的光谱数据平均值；

其中，dj(λi)是指第j组实测光谱数据中波长为λi处的光谱信号数据，n是指ti时刻的实测光谱数据组数，是指这n组数据在波长为λt处实测的红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱数据平均值；

采集光谱数据的时刻与采集设备内部工作温度的时刻相同，得到一组多个温度下实测的红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱数据平均值。

(3)根据工作温度变化规律和各个温度下的实测光谱数据平均值建立红外图谱关联遥感设备内部谱的获取模型；

内部谱具体是指设备内部各个光机电构装置工作发热产生的辐射光谱。外部谱具体是指盖板自身热辐射产生的辐射光谱。实测光谱是指红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱数据。

内部谱的获取模型包括：内部谱恒定模型和外部谱恒定模型，内部谱恒定模型是在t1→t2时间段内，红外图谱关联遥感设备的内部工作温度恒定时建立的，此时，内部谱是恒定的，外部谱随时间变化线性增长；外部谱恒定模型是在t2→t4时间段内，红外图谱关联遥感设备的内部工作温度线性增长时建立的，虽然在t2→t3时间段和t3→t4时间段内，工作温度变化斜率略有不同，但此时，采集的红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱数据变化很小，可认为t3时刻和t4时刻采集的红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱数据近似相等，故在t2→t4时间内，外部谱是恒定的，内部谱随时间变化线性增长。

内部谱恒定模型为其中是实测的温度为t1、t2时红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱，是估计的温度为t1、t2时外部谱，是估计的温度为t1、t2时内部谱。

外部谱恒定模型为其中是实测的温度为t2、t4时红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱，是估计的温度为t2、t4时外部谱，是估计的温度为t2、t4时内部谱。

作为本发明的一个实施例，内部谱的获取模型的具体建立过程为：

(31)所述实测光谱数据为红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱数据s，由两部分组成，包括内部谱数据si和外部谱数据so，其中实测光谱数据已知。

s＝so+si(1)

(32)光机电构发热、测试周围环境温度升高等影响会造成内部谱变化。在不同时间点采集到的光谱曲线存在关联性，可利用设备内部测温装置，获取初始温度和终止温度。假设测量时间足够长，内部谱和外部谱随红外图谱关联遥感设备的内部工作温度变化而变化，t1→t2时间内，内部工作温度不变，内部谱不变，外部谱线性增长，t2→t3时间内，温度线性增长，内部谱线性增长，外部谱不变，t3→t4时间内，时间间隔足够小，虽然温度变化较大，但实测光谱数据s变化并不大，故认为内部谱si和外部谱so都没有改变。所有温度点的实测光谱数据和内部谱、外部谱的关系如下：

(33)在t1→t2时间段内，内部谱不变：

联立式(2)，取t2时刻和t1时刻的光谱方程相减

(34)令系数j1为实数，则可得该式分子矢量已知，t1→t2时间段内内部谱和外部谱满足式(5)：

(35)在t2→t4时间内，外部谱不变：

联立式(2)，取t4时刻和t2时刻的方程相减

(36)令系数j2为实数，则可得该式分子矢量已知，t2→t4时间内内部谱和外部谱满足式(8)：

(4)利用约束条件对内部谱的获取模型进行求解，估计获得多个随温度ti变化的内部谱

约束条件包括：内部谱递增约束条件和外部谱递增约束条件，其中内部谱递增约束条件为：t2→t4时间段内的内部谱比t1→t2时间段内的内部谱高；外部谱递增约束条件为t2→t4时间段内的外部谱比t1→t2时间段内的外部谱高；

(5)根据实际外场测量时采集的红外图谱关联遥感设备的内部工作温度以及所述多个随温度ti变化的内部谱获得该次测量中与该温度对应的内部谱根据实测的光谱数据和该温度ti对应的内部谱获得补偿后的外部谱其中，k是加权系数，可根据环境温度来调整系数k的大小，经验值一般在0.5～1.5。

为实现本发明目的，可在实验室内给红外图谱关联遥感设备的光学窗口盖上盖板加速设备的内部工作温度升高过程，获取多个随温度ti变化的内部谱并根据实测的光谱数据和该温度ti对应的内部谱获得补偿后的外部谱本测谱补偿方法包括实测光谱数据连续采集单元、实测光谱数据求平均处理单元、内部谱估计单元，外部谱测谱估计单元；

其中，实测光谱数据连续采集单元用于获取实测光谱数据；实测光谱数据求平均处理单元提供某温度下实测光谱数据均值；内部谱估计单元依据前后不同温度下获得的实测光谱数据均值估计该温度下内部谱。外部谱测谱补偿单元通过自适应补偿和修正内部谱来获取能表征目标特性的外部光谱。

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行详细说明。

以下结合红外图谱关联遥感设备具体实施例来进一步阐释本发明提供的设备内部谱估计和外部谱测谱补偿方法；为实现本发明目的，可在实验室内加速设备的内部工作温度升高过程，获取多个随温度ti变化的内部谱并根据实测的光谱数据和该温度ti对应的内部谱获得补偿后的外部谱本测谱补偿方法包括实测光谱数据连续采集单元、实测光谱数据求平均处理单元、内部谱估计单元，外部谱测谱估计单元；具体如下：

(1)给红外图谱关联遥感设备的探测光学窗口加上黑色盖板；

(2)获取ti时刻下红外图谱关联遥感设备的内部工作温度数据ti，对内部工作温度数据ti进行处理后获得红外图谱关联遥感设备的工作温度变化规律；

采集内部工作温度的时间间隔δt为经验值，一般取值为10～20分钟。

工作温度变化规律为：初期工作温度保持恒定，随时间增长而增高，且增长趋势越来越快。

其中，其中k1＝0,k2＝0.8，k3＝1.2，m表示温度梯度数目，本实施例中等于100。观察可知随着时间增长，设备内部温度变化趋势呈现规律性变化，在19时30分到21时30分区间，两个小时内设备的内部工作温度没有发生变化，在后续两个小时内设备的内部工作温度呈线性增长趋势。

(3)采用turboft光谱仪模块测量多个时刻ti下的多组随设备内部工作温度变化的实测光谱数据sti；

本实施例中，每间隔15分钟获取一组实测光谱数据，每次采集100条实测光谱数据，连续采集4个小时，共17个时间点。

(4)根据步骤(3)获取的实测光谱数据进行求平均处理，总共得到17个温度点对应的光谱数据平均值。

其中，dj(λi)是指第j组实测光谱数据中波长为λi处的光谱信号数据，n是指ti数据组数，是指这n组数据在波长为λt处实测的红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱数据平均值；

(5)依据步骤(4)中温度变化趋势，来分析实测盖板谱数据s。所述获取的实测光谱数据平均值为随着温度变化的实测盖板光谱数据，包括内部谱数据si和外部谱数据so，其中实测光谱数据已知。

s＝so+si(3)

在不同温度点采集到的光谱曲线存在关联性，可利用设备内部测温装置，获取初始温度和终止温度。假设测量时间足够长，内部谱和外部谱随红外图谱关联遥感设备的内部工作温度变化而变化，t1→t2时间内，内部工作温度不变，内部谱不变，外部谱线性增长，t2→t3时间内，温度线性增长，内部谱线性增长，外部谱不变，t3→t4时间内，时间间隔足够小，虽然温度变化较大，但实测光谱数据s变化并不大，故认为内部谱si和外部谱so都没有改变。

其中，是实测的温度为t1、t2、t4时红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱，是估计的温度为t1、t2、t4时外部谱，是估计的温度为t1、t2、t4时内部谱。

(6)图3中，t1→t2温度变化区间，温度t1＝...＝t2，t2→t3温度变化区间，温度随时间线性增长，t3→t4温度变化区间，温度线性增长增快。式(4)中，初始温度的方程为图3所示时刻t2对应的实测盖板谱曲线中间温度的方程为图3所示时刻t2对应的实测盖板谱曲线结束温度的方程为图3所示时刻t4对应的实测盖板谱曲线

在t1→t2时间段内，内部谱不变：

联立式(4)，取t2时刻和t1时刻的方程相减

令系数j1为实数，则可得该式分子矢量已知，t1→t2时间内内部谱和外部谱满足式(7)：

在t2→t4时间内，外部谱不变，即

联立式(2)，取t4时刻和t2时刻的方程相减

令系数j2为实数，则可得该式分子矢量已知，t2→t4时间内内部谱和外部谱满足式(10)：

(7)利用约束条件对内部谱的获取模型进行求解，估计获得多个随温度ti变化的内部谱

约束条件包括：内部谱递增约束条件和外部谱递增约束条件，其中内部谱递增约束条件为：t2→t4时间段内的内部谱比t1→t2时间段内的内部谱高；外部谱递增约束条件为t2→t4时间段内的外部谱比t1→t2时间段内的外部谱高；

即和和之间满足约束条件故可以据此估计j1范围。

当时：

观察上式可知，故j1存在下限j1min，j2存在下限j2min，使得

当时：

观察上式可知，故j1存在上限j1max，j2存在上限j2max，

使得

可确定j1∈(j1min,j1max)且j2∈(j2min,j2max)，又因为t2时刻的内部谱sit2既可用内部谱恒定模型估计也可用外部谱恒定模型估计，即：

可得外部谱估计模型中的

利用上述约束条件对上述模型求解得到j1∈(1.6,2)

此时，在j1＝j1min的临界条件下求得的设备内部谱如图4所示，幅值较高的曲线是t2→t4时间段内部谱，幅值较低的曲线是t1→t2时间段内部谱，相应的外部谱如图5所示，此时t1→t2和t2→t4时间段外部谱几乎重合，在j1＝j1max的临界条件下求得的设备内部谱如图6所示，该曲线是t2→t4时段内部谱大于t1→t2时段内部谱的最小临界值，相应的外部谱如图7所示，幅值较高的曲线是t2→t4时间段外部谱，幅值较低的曲线是t1→t2时间段外部谱。

(8)实施例中图4、图6为试验条件下所估计得到的设备内部谱曲线，在实际使用过程中，可根据试验环境的不同选取不同的仪器内部谱曲线进行加权减。依据所述仪器内部谱和实测目标谱曲线，获取目标自身光谱辐射曲线，实测目标光谱曲线包括目标自身光谱辐射曲线和仪器内部谱，如下式

smeasure＝k*si+starget(18)

其中k是系数，可根据环境温度变化来调整系数k的大小，从而得到仪器自身辐射光谱starget＝smeasure-k*si，更加有效的区分不同的目标，提高识别不同目标的准确性。

(9)加权减修正设备内部谱的结果处理。

(9-1)针对天气炎热的情况，户外使用过程中，设备在太阳照射下，仪器内部谱强度会提升，因此，可利用步骤(7)中所测得的最强的仪器内部谱数据对实测光谱数据进行加权做减法修正，应注意：目标场景谱＝实测场景目标谱数据-加权系数k*仪器内部谱数据，加权系数k得调整，要大于1，才能减干净设备内部谱，得到最终目标自身辐射谱。

实施例中，选取了8月夏季，户外温度在34℃条件下采集的滑行飞机不同部件光谱曲线，实测光谱曲线如图8所示，幅值由低至高依次是机身、机头、机翼、尾喷管、尾焰光谱曲线，加权减仪器内部谱加权系数k＝1.8，得到目标自身辐射谱曲线，加权减仪器内部谱加权系数k＝1.8，得到目标自身辐射谱曲线，如图9所示，以2-6um间的短波段为例，幅值由低至高依次是尾喷管正面、机架轮胎、机头、机身、前灯、尾焰。

(9-2)针对天气较寒冷，户外使用过程中，仪器内部谱强度会降低，因此，可利用步骤(7)中所测得的最弱的仪器内部谱数据进行加权减，应注意：目标场景谱＝实测场景目标谱数据-加权系数k*仪器内部谱数据si，加权系数得调整，加权系数k要小于1。

实施例中，选取了11月冬季，户外温度在16℃条件下采集的滑行飞机不同部件光谱曲线，实测光谱曲线如图10所示，以2-6um间的短波段为例，幅值由低至高依次是机头、机身、发动机、机翼、飞机轮胎，加权减仪器内部谱加权系数k＝1.8，得到目标自身辐射谱曲线，如图11所示以2-6um间的短波段为例，幅值由低至高依次是机头、机身、发动机、机翼、飞机轮胎，与图10相比，重合谱段减少，有利于准确识别目标光谱信号。

总之，要根据实际环境条件调整减得加权系数。

采用本发明，由实施例图8与图9对比，图10与图11对比，在分析仪器内部谱规律后，将实际使用过程中采集到的光谱数据进行加权减仪器内部谱，可以重点突显出不同目标之间的谱差异，特别是在实采光谱信号区分不明显的条件下，通过分析仪器内部谱，可以将由于测试环境和仪器自身的影响而造成有效信号被淹没或丢失的情况，将目标自身光谱信号有效的提取出来，利于准确识别出目标信号。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。