中国科学院遥感与数字地球研究所-高光谱遥感应用技术研究室

【作者】              胡顺石                                                                                                                                           

【导师】              童庆禧；王晋年；张立福

【 学位年度 】    2013

【论文级别】      博士    

【关键词】          高光谱 大气校正 地表反射率 查找表 气溶胶光学厚度 水汽叶绿素荧光 6SV MODTRAN

【Key words】    Hyperspectral    atmospheric  correction    surface reflectance    look  up table    aerosol  optical  thickness    water  vapor   fluorescenece    6SV  MODTRAN  

【中文摘要】

高光谱遥感影像容易受到大气产生的散射和吸收作用，从而使得高光谱传感器记录的光谱信息扭曲，不能反映地物的真实光谱。因此，必须去除大气效应以获得反映地物真实本质的反射率光谱。根据太阳辐射在大气中的传输原理和高光谱遥感影像的特点，本文对2001~2010年间7景EO-1 Hyperion高光谱影像进行了大气校正获得相应地表反射率立方体影像，主要完成了以下工作：

1.  对影响高光谱遥感影像大气校正的因素进行了敏感性分析，根据这些影响因素建立了通用化的多维大气参数查找表，对多维查找与插值计算进行了说明，多维大气参数查找表具有较为广泛的适用性；

2. 根据EO-1  Hyperion高光谱遥感影像特点，建立了大气校正前数据预处理技术流程，经过数据预处理后，高光谱遥感影像质量明显改善，减少了由于数据质量引入的误差；本文的数据预处理技术具有一定的借鉴意义，为高光谱遥感影像大气校正前数据预处理方法提供了相应的参考；

3. 利用改进暗目标法进行了大气气溶胶光学厚度反演，并对影响气溶胶光学厚度反演结果的大气模式、地表高程、水汽含量等因素进行分析，气溶胶光学厚度反演结果与AERONET网站观测结果/MOD04产品具有较高的线性相关性，2R为0.79，均方根误差为0.03074；

4. 采用940  nm水汽吸收带附近的多个水汽吸收通道和非水汽吸收通道反演大气水汽含量，水汽含量反演结果与MOD05水汽产品具有较高的线性关系，2R为0.973，均方根误差RMSE为0.0824  g/cm2；大气水汽含量反演结果受地表高程、水汽吸收通道中心波长偏移影响较大，受气溶胶光学厚度影响较小；

5. 根据气溶胶光学厚度与水汽含量反演结果建立了地表反射率一体化反演模型，地表反射率光谱曲线形状与地物的理论光谱形状较为相似。地物反射率光谱与FLAASH 反演结果相比具有较高的一致性，在相同输入参数的条件下，与FLAASH反演结果进行比较，地物反射率光谱的平均相关系数高于0.9，平均光谱卫星高光谱影像地表反射率一体化反演技术研究II角小于0.08弧度，平均均方根误差小于0.02；

6. 本文利用EO-1  Hyperion高光谱遥感影像所提取的太阳诱导叶绿素荧光强度在1~8 W/(m2∙sr∙μm)之间，这也与多数学者的研究接近；NDVI植被指数可用于指示地球表面植被的覆盖情况，可区分不同区域的植被覆盖率，但它与植被的光合作用和植物的生化参数关系较少；由于受到叶黄素脱环氧化的影响，植物冠层反射率在531 nm降低，而非植被区域的地表反射率不会受此影响，从而致使植被区域的PRI光化学指数值要比非植被区域的值偏低；2004-10-11、2004-08-31和2010-06-20三景影像中所提取的植被区域的荧光强度值依次升高；另外，这三景影像中高尔夫球场的草地所释放的荧光强度要高于其它植被区域，这或许与其植被的种类和冠层结构有较大的关系。

【Abstract】

Hyperspectral  remote  sensing  image  is  susceptible  to  atmospheric  scattering  and absorption  effect, which  causes  distortion  in the  spectral  information  of  the  surface recorded by hyperspectral sensor, leading to the fake spectral shape for the surface. The atmospheric effect must be removed in order to get the true surface reflectance. In this study,  by  following  the principle of  solar  radiation  transfer  in  the  atmosphere  and  the characteristics of hyperspectral remote sensing images, the atmospheric effect within 7 EO-1  Hyperion  images  between  2001  and  2010  was  corrected  and  the  corresponding surface  reflectance  cube  images  were  obtained.  The  main  contents  and  results  are summarized as follows:

1.  A  sensitivity  analysis  for  hyperspectral  remote  sensing  atmospheric  correction  was implemented  and  a  general  purpose  multi-dimensional  look  up  table  was  built  up according to the sensitivity analysis results. As the look up table can be widely used in atmospheric correction, so the usage and interpolation for multi-dimensional look up table is described in this thesis. 

2.  Based  on  the  features  of  EO-1  Hyperion  image,  a  preprocess  workflow  before atmospheric correction was built up. The image quality was significantly improved after preprocessing and the retrieval error due to the quality of the data was reduced. The  preprocess  workflow  in  this  thesis is  useful  as  a  reference  for  other hyperspectral remote sensing images.

3.  The improved Dark Object method was applied to retrieve aerosol optical thickness and  the  affected factors,  such  as  aerosol  mode,  surface  elevation  and  water  vapor content,  were  analyzed.  These  factors  may  introduce  errors  to  aerosol  optical thickness  result.  The  aerosol  optical  thickness  retrieval  result showed good  linear relationship with AERONET observed data/MOD04 aerosol optical product with R 2   equaled to 0.79, while root mean square error was found 0.03074.

4.  The  water  vapor  absorption  and  non-absorption  channels  near  940  nm  water absorption  region  were  chosen for water  vapor  retrieval.  The  water  vapor  retrieval result  has  a  good  linear  relationship  with  MOD05  water  vapor  product.  The  R 2  is 0.973  and  RMSE  is  0.0824  g/cm 2 .  The  surface  elevation  and  central  band  shift  in water  vapor  absorption  band  has  a  greater  impact  on  water  vapor  retrieval  result than aerosol optical thickness.

5.  An integrated surface reflectance retrieval model was built up under the support of aerosol optical thickness and water vapor retrieval result. The spectral shape of the retrieved  surface  reflectance  is  very  similar  with  the  theoretical  one.  The  retrieved surface reflectance is comparable with the output of FLAASH software. Comparing to  the  FLAASH  output,  the  retrieved  result  has  an  average  correlation  coefficient higher  than  0.9,  average  spectral  angle  less  than  0.08  radians  and  the  root  mean square error less than 0.02. Both the FLAASH output and retrieved result are run by the same input parameters.

6.  The  solar  induced  chlorophyll  fluorescence  intensity  is  extracted  form  EO-1 Hyperion remotely sensed images with the value of 1~8 W/(m 2 ∙sr∙μm), which is also close to the  values  calculated  by  other scholars.  The  NDVI  index  can  be  used  to indicate and  distinguish the  Earth’s  surface  vegetation  coverage  but  it  has  less relationship with biochemical  parameters  between  vegetation  photosynthesis  and plant  canopy  reflectance. Due  to the impact of lutein off epoxidation, the  surface reflectance  values  of  vegetate  area  are  decreased  while the non-vegetation area reflectivity will not be affected  by  this cause, resulting  PRI photochemical index value of the vegetation area is  lower than non-vegetation area.  The  fluorescence intensity of the vegetation area is increased  successively  in  the  following  images, 2004-10-11,  2004-08-31  and 2010-06-20.  The released  fluorescence  intensity from the  golf  course grass was  found higher  than other  vegetation area, which might be
related to the type of vegetation and canopy structure.