一种基于正态分布的等效地表反射率曲线获取方法与流程

1.本技术涉及航天光学遥感卫星数据预处理的技术领域，特别是一种基于正态分布的等效地表反射率曲线获取方法、系统、电子设备。


背景技术：

2.目前，光学遥感卫星传感器的场地替代定标采用反射率基法，该方法对光学遥感卫星传感器的每个波段进行绝对辐射定标的时候需要波段对应的等效地表反射率。地表反射率一般依赖于卫星过境定标场期间人工利用光谱仪测量得到，在场地内每隔50m测量一个点，每个测量点对地表目标进行5次测量，测量前后对参考白板分别测量1次。测量过程中容易发生误测白板、测量角度不垂直于白板或测到其他非目标物体反射率等情况，为此需要对测量得到的曲线进行处理以得到等效的地表反射率。
3.从目前的发表文章和公开资料来看，大多数论文在计算等效反射率的过程中对测量的原始光谱数据进行分析主要分为人工观察反射率曲线形态，删除明显异常点，然后对每一测量点附近的采集的光谱数据进行平均。这一过程中只考虑了粗大误差，也即明显的非地表反射率曲线。另一种为基于均方根误差剔除误差反射率的方法，该类方法在光学遥感卫星传感器定标过程中地表反射率的测量值处理过程中未见到使用，有研究人员在测量值处理过程中使用，但未公开发表。
4.相关技术如下：
5.1、《资源三号多光谱传感器场地辐射定标与验证》(张学文著，《光谱学与光谱学分析》，2014年9月)
6.在进行数据处理之前，首先对测量的原始光谱数据进行分析，删除坏点及差异较大的异常点，然后对每一测量点附近的采集的光谱数据进行平均，再利用得到该采样点的光谱反射率。
7.2、《高分一号卫星宽视场成像仪的高频次辐射定标》(韩启金著，《光学精密工程》，2014年7月)
8.依据测量仪器的差异对实测光谱数据集进行处理分析，分别将各年度多次测量的光谱数据处理结果进行平均，获得场地反射率光谱。
9.分析上述相关技术的资料，发现现有技术存在以下问题：
10.(1)现有在光学遥感卫星传感器定标过程中，对地表反射率曲线测量值处理不考虑误差或者仅考虑白板反复测量造成的粗大误差，对于可能由于测量到测量员的衣物、地表阴影和非垂直测量得到的误差没有考虑和有效处理。这些非有效测量值可能造成地表等效波段反射率无法真实反映光学遥感卫星传感器的辐射性能，造成定标误差。
11.(2)现有技术缺少一种稳健、可靠的方法自动对光学遥感卫星传感器绝对辐射定标过程中测量的地表反射率曲线集剔除非有效测量值，提高等效波段反射率的精度。


技术实现要素：

12.本技术针对现有技术的发展现状和存在的问题，提出了一种基于正态分布的等效地表反射率曲线获取方法，以提高高光谱地表反射率的等效波段反射率精度，从而提高在轨卫星遥感器辐射定标的精度。
13.本技术采用如下的技术方案：
14.第一步：采用光谱仪对地表做测量得到测量数据，且重复检测n1次，n1 为正整数，然后所述测量数据中的反射率列作为反射率曲线集，反射率曲线集包括的测量曲线为n1条。
15.第二步：由于反射率光谱仪测量特性，截取光谱仪响应较稳定的波长区间 360-900nm，1019-1328nm，1439-1796nm，1990-2370nm间的反射率的平均值作为该条测量曲线的描述值di，i∈[1-n1]。对所有测量曲线均做如上处理得到描述符di的列表descriptor_list1＝[d1,d2……dn1
]。
[0016]
第三步：以1(对应反射率0.01)为距离对列表descriptor_list1进行聚类，得到以频数为键、对应类列表为值的字典d1，取频数最高的类的描述符形成列表descriptor_list2＝[d1,d2……dn2
]。
[0017]
第四步：对描述符列表descriptor_list2以0.25为距离再次进行聚类，得到以频数为键、对应类列表为值的字典d2，统计其中频数大于总记录数5％的那些类，找到这些类描述符的最大值与最小值。
[0018]
第五步：在描述值列表descriptor_list1中，将描述值在第四步得到的最大值与最小值之间的描述值全部统计出来得到descriptor_list3＝[d1,d2……dn3
]，求出descriptor_list3的平均值a和标准差σ。
[0019]
第六步：取出descriptor_list1中描述符在[a-1.5
×
σ,a+1.5
×
σ]范围内对应的曲线为保留光谱曲线，将保留光谱曲线求平均值作为最终的标准反射率曲线。
[0020]
所述标准差
[0021]
从标准反射率曲线得到经白板修正后的标准反射率曲线。
[0022]
ρ(λ)＝ρ’(λ)
×
ρs(λ)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0023]
其中，ρ(λ)：经白板修正后的标准反射率曲线；ρ’(λ)为标准反射率曲线；ρs(λ)表示参考白板的反射率曲线。当波长λ的取值不同时，反射率-ρ’(λ) 、ρ’(λ)、ρ’(λ)满足上述关系式。
[0024]
式中，ρs(λ)表示参考白板的反射率，通常为实验室检校的结果；
[0025]
ρ’(λ)＝v(λ)/v(λ)，v(λ)表示地物目标测量值，vs(λ)表示参考白板测量值；
[0026]
光谱仪的原始测量数据文件包括波长列、参考白板辐射亮度值列、地物目标辐射亮度测量值列、比值列(反射率)。
[0027]
一种基于正态分布的等效地表反射率曲线获取系统，包括
[0028]
测量模块，对地表做n1次测量获得测量数据，并将测量数据发送给读取处理模块；
[0029]
读取处理模块，读取光谱仪测量数据的波长列和反射率列得到n1条测量曲线，
[0030]
截取光谱仪响应较稳定的波长区间的反射率的平均值作为该条测量曲线的描述值d，对所有测量曲线均做如上处理得到描述值d的列表descriptor_list1；
[0031]
剔除模块，对descriptor_list1进行聚类，统计频数大于类的总记录数5％的那些
类，并得到这些类描述符的最大值与最小值；将descriptor_list1在最大值与最小值之间的描述值全部统计出来得到descriptor_list3＝[d1,d2
……
dn3]，求出descriptor_list3的平均值a和标准差σ；取出descriptor_list1中描述符在 [a-1.5
×
σ,a+1.5
×
σ]范围内对应的曲线为保留光谱曲线。
[0032]
一种电子设备，包括存储器及处理器，
[0033]
存储器:用于存储计算机可读指令；以及
[0034]
处理器，用于运行所述计算机可读指令，执行上述任一项所述的方法。
[0035]
综上所述，本技术至少包括以下有益技术效果：
[0036]
本技术提出的方法能更有效剔除反射率测量过程中各种误差数据、有效剔除误差反射率曲线，提高了绝对辐射定标精度。
附图说明
[0037]
图1为本技术实施例中的方法流程图；
[0038]
图2为本技术实施例中的方法处理反射率曲线数据集结果。
具体实施方式
[0039]
下面结合附图和具体实施例对本技术作进一步详细的描述：
[0040]
本技术实施例公开一种基于正态分布的等效地表反射率曲线获取方法，具体实施方式为程序代码的实现，以2020年8月12日敦煌定标场当天svc测量数据为例，该数据共177条测量数据，参照图1，包括以下步骤：
[0041]
第一步：采用光谱仪对地标做测量获得测量数据，且重复检测n1次，本实施例中，n1为177，然后读取光谱仪的原始测量数据文件，具体的，逐个读取文件夹下.sig文件，得到177条测量曲线，读取测量曲线在较稳定的波长区间 360-900nm、1019-1328nm、1439-1796nm、1990-2370nm波长区间的波长列和比值列(比值列即为反射率)。
[0042]
第二步：计算每条测量曲线的反射率比值的平均值d作为该条测量曲线的描述值di，i∈[1-177]。对所有2020年测量曲线均做如上处理得到描述符di的列表descriptor_list1＝[25.3281,
…
,97.1896,
…
,24.5655]。
[0043]
第三步：以1(对应反射率0.01)为距离对列表descriptor_list1进行聚类，得到以频数为键、对应类列表为值的字典d1，取频数最高174的类的描述符形成列表descriptor_list2＝[25.3281,24.9783,
…
,24.5655]。
[0044]
第四步：对描述符列表descriptor_list2以0.25为距离再次进行聚类，得到以频数为键、对应类列表为值的字典d2，d2如表所示。统计其中频数大于总记录数5％的那些类，找到这些类描述符的最大值25.4424与最小值23.6924。
[0045]
d2统计表
[0046][0047][0048]
第五步：在描述值列表descriptor_list1中，将描述值在第四步获得的最大值与最小值之间的描述值全部统计出来得到descriptor_list3，求出 descriptor_list3的平均值a＝24.4995和标准差σ＝0.7024。
[0049]
第六步：取出descriptor_list1中描述符在[a-1.5
×
σ,a+1.5
×
σ]范围内,也即描述值在[23.4459,25.5531]对应的光谱曲线作为保留光谱曲线，将保留光谱曲线求平均值作为最终的标准反射率曲线。
[0050]
最终删除曲线如图2所示，红色代表删除曲线，黄色代表保留光谱曲线，绿色代表最终计算得到的标准反射率曲线。
[0051]
由标准反射率曲线得到ρ’(λ)。
[0052]
再利用公式(1)得到该采样点的地物目标的光谱反射率ρ(λ)：
[0053]
ρ(λ)＝ρ’(λ)
×
ρs(λ)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0054]
式中，ρs(λ)表示参考白板的反射率，通常为实验室检校的结果；
[0055]
ρ’(λ)＝v(λ)/v(λ)，v(λ)表示地物目标测量值，vs(λ)表示参考白板测量值；
[0056]
光谱仪的原始测量数据文件包括波长列、参考白板测量值列、地物目标测量值列、比值列(反射率)。
[0057]
应用实施例
[0058]
本技术已经应用于“民商定标数据引接及处理系统”中，处理敦煌定标场光谱仪原
始测量数据。以2020年敦煌定标场光谱仪测量数据为例，对本技术技术的效果进行说明。
[0059]
验证说明
[0060]
验证所需反射率数据集在敦煌卫星辐射校正场采集(以下简称敦煌场)，敦煌场是我国对地观测遥感卫星辐射定标的主要场地，是开展在轨绝对辐射校正实验较为理想的测试区。均匀区的中心地理位置为n40
°
05
′
27.75
″
，e94
°
23
′
39
″
，验证反射率数据采集区面积为300m
ꢀ×
300m，中心海拔高度为1229m。采用连续光谱仪在反射率测量模式下，测量、显示和存储的光谱被自动归一化到最新测量的参考板信号上，其值即为相对反射率因子。在300m
×
300m的场地内，每隔50m测量一个点，共计进行36个点的测量，每个测量点对地表目标进行5次测量，测量前后对参考白板分别测量1次。测量过程中利用gps进行定位跟踪，获取精确的地表定位数据。验证数据为2019年和2020年中国资源卫星中心在敦煌辐射定标场测量的多组反射率数据集以及采集反射率当天同步过境的landsat8数据。大气参数数据为敦煌定标场太阳光度计和微波辐射计测量实测数据。
[0061]
①
验证方法说明
[0062]
验证方法采用对比验证方法。为检验本技术提出方法能够准确剔除定标场人工测量的反射率数据集中的误差，提高定标精度。试验分别采用直接平均法、均方根误差剔除法和本技术提出的方法对场地测量反射率数据集进行处理，对保留的反射率曲线进行平均，再利用公式1得到该采样点的等效波段光谱反射率。利用不同算法计算得到的等效波段光谱反射率输入辐射传输模型，大气参数均采用敦煌场实测数据作为输入。采用不同算法得到的定标系数与landsat8星上定标的增益系数结果进行比较。采用landsat8定标增益系数与各种剔差算法计算得到的定标系数的相对误差绝对值作为评价指标，定标增益系数相对误差小的算法认为更优。
[0063][0064]
其中，a’代表不同方法获得的定标系数，a代表landsat8定标系数。
[0065]
直接平均法为：对当次测量的所有数据进行识别，人工剔除偏差明显异常的测量曲线，。保留剩余曲线均作为计算曲线集。对该曲线集逐波长求取均值，得到一条波长-反射率曲线，将该曲线作为本次测量的标准曲线。
[0066]
均方根误差剔除法为：对当前测量的所有数据进行识别，识别方法如下：针对每条曲线，求取包括本条曲线在内的其后共十条曲线的均方根误差rms，形成一个列表{rms}，取该列表的均值rms
ave
作为判断标准，所有曲线对应的均方根误差大于rms
ave
均被剔除，对余下的曲线集求取均值，得到一条波长-反射率曲线，将该曲线作为本次测量的标准曲线。
[0067]
②
验证结果
[0068]
如下表所示，表中分别列出本技术方法、直接平均法、均方根误差计算得到的场地定标增益系数a与landsat8定标增益系数a。
[0069]
表2三种算法得到的定标增益系数a结果
[0070]
[0071][0072]
表3表示本技术方法、直接平均法、均方根误差法计算得到的各波段定标相对误差。
[0073]
表3三种不同算法得到的定标增益系数a的相对误差结果
[0074]
[0075][0076]
③
验证结果分析与结论
[0077]
由表可知本技术方法处理反射率数据得到的等效反射率计算得到的定标系数平均相对误差为1.97％，优于均方根误差法平均相对误差2.15％，远高于直接平均法平均相对误差的 5.44％。结果表明本技术提出的算法有效的剔除了误差反射率曲线，比直接平均法相对误差明显减小，提高了绝对辐射定标精度。说明本技术提出的方法能更有效剔除反射率测量过程中各种误差数据。
[0078]
以上为本技术的较佳实施例，并非依此限制本技术的保护范围，故：凡依本技术的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本技术的保护范围之内。