摘要! 针对基于暗像元的大气校正问题! 为了从机理上阐明和实验上证明* 伪暗像元+ 的尺度特性! 以9 景同步获取的印度卫星高级广角传感器和线性扫描相机%  图像为数据基础! 以太湖和黄河口浑浊.类水体为研究对象! 研究和探讨在! 种尺度下图像的* 伪暗像元+ 表观反射率之间的差异' 研究结果表明" " 通过不断地细化尺度! 可以将* 伪暗像元+ 分解为若干至少包含一个* 暗像元+ 的亚像元) # * 浑浊.类水体区域是否存在适用于大气校正算法的暗像元+ 是一个隐含尺度特性的结论)) 在黄河口和太湖区域 和传感器图像因像元尺度不同而引起的暗像元反射率的偏差大约为线性模型1*能较好地将Qh1dM 图像的* 伪暗像元+ 表观反射率纠正到 图像的* 伪暗像元+ 表观反射率的水平! 其回归误差为

关键词伪暗像元) 尺度特性) 太湖) 黄河口

引言

对于水色遥感而言!卫星所探测到的信号可分为反映水体物质成分的离水辐亮度信息和反映大气成分的程辐射信息' 水质遥感的大气校正主要是从总信号中提取离水辐亮度信息!大气校正的难点在于弱信号的提取# * $' 按照机理来划分!大气校正方法可以分为 ! 类" " 基于先验大气参数信息的大气校正模式) #基于遥感影像特征信息的大气校正模式# ! $'在实际应用中! 由于同步的大气参数获取比较困难!使得基于遥感影像特征信息的大气校正模式较受欢迎!其中基于* 清澈+ 水体的近红外波段反射率特性的暗像元算法较为实用# + 82 $' 这种算法的一个重要特点是假设图像覆盖范围内存在* 清澈+ 水体--- * 暗像元+ !该水体在近红外波段的反射率近似为零'为了与* 暗像元+ 这一概念加以区分! 本文引进一个新概念--- * 伪暗像元+ ' *伪暗像元+ 具有如下特性" " 在近红外波段图像中! *伪暗像元+ 的反射率最小) # 与f%F0%/ 和dF?/6# + $定义的* 清澈+ 水体相比较! *伪暗像元+ 所表示的水体至少含有少量叶绿素?( 悬浮物或可溶有机物质等中的一种! 即* 伪暗像元+ 所代表的水体具有非* 清澈+ 特性' 众所周知! 无论多么复杂的混合体! 总是可以通过不断分割的办法! 将其分解为若干纯净物' 按照这个思路推论! 含非* 清澈+ 水体或次* 清澈+ 水体的* 伪暗像元+ 是否可以通过逐步分割后至少得到一个仅含* 清澈+ 水体的* 暗像元+ 2 如果是! 就会产生一个新问题! 即在某一尺度上得出的关于该尺度上不存在适用于大气校正算法的* 暗像元+ 的结论! 可能在次小或更小尺度上不再成立! 即* 伪暗像元+ 的尺度特性导致该结论也具有尺度特性' 为了从机理上阐明和实验上证明* 伪暗像元+ 的尺度特性! 本文利用印度卫星的高级广角传感器和线性扫描相机种传感器同步获取( 但空间分辨率不同的图像数据! 分析与探讨了在! 种尺度下图像的* 伪暗像元+ 表观反射率之间的差异'* # 研究区与数据源本文以太湖和黄河口.类水体为研究对象'+ 年湖古名震泽! 位于长江三角洲! Y之间! 是我国第三大淡水湖! 水面面积约! +!S LI!! 平均水深* 'SN I! 多年平均水位+ ')" I! 蓄水量29 a*)NI+! 多年平均入湖水量2*亿I+! 换水周期约+)) 0! 环湖出入河道共有*)) 多条# " $' 黄河口则位于黄河三角洲!Y之间! 被渤海湾与莱州湾半封闭' 黄河是我国第二大河! 以水少沙多而闻名! 平均每年约有"5的泥沙被输送入海% 其中有* '* a*)N5的泥沙被直接输送入渤海&# , 89$! 在径流和潮流的共同作用下! 在河口淤积形成河口拦门沙' 根据O%FE&和>F1E.F# S $关于水色遥感水质类型的划分方法! 太湖和黄河口的水体属于典型的浑浊* .类+ 水体' 通常情况下! 这种水体的水质浓度时空变化较为剧烈! 属于典型的难以利用* 清澈+ 水体实现暗像元大气校正算法的区域# * !N $'印度卫星发射于*NNN 年S 月! 拥有Qh1dM 和@TMM 两种载荷' Qh1dM 和@TMM 两种传感器具有相同的图像波段设置参数( 光谱响应函数( 信噪比和几乎相同的成像时刻!但具有不同的空间分辨率' Qh1dM和@TMM 传感器分别设置了绿光% "!) W"N) /I& (红光% ,!) W,S) /I & (近红外% 99) WS,) /I & 和短波红外% * "") W* 9)) /I & 2 个波段# *) $' Qh1dM 图像的空间分辨率为", I! @TMM 图像的空间分辨率为!2 I'载有这! 种传感器的印度卫星的过境时刻为当地时间上午*)" +)左右! 重复访问周期分别为 2 0 和!2 0 ' 本文总共收集了9 景不同时期覆盖黄河口和太湖的Qh1dM 和@TMM 同步图像数据% 其中黄河口"景! 太湖! 景& ' ! 种图像的具体数据成像日期和时刻如表* 所示'表! " ET$#5和U=55图像成像日期和时刻序号 成像日期成像时刻Qh1dM @TMM覆盖地区 伪暗像元& 的尺度特性只要所采用的像元尺度足够精细! 任何混合像元均可分解为多种单一的纯净像元' 这意味着! 对于一个含非* 清澈+ 水体的* 伪暗像元+ !可以通过不断地细化尺度将混合像元分解为若干亚像元) 并且这些亚像元中至少包含一个仅含* 清澈+ 水体的* 暗像元+ ' 为了更直观地论述上述物理分割引起的水体反射率变化机制! 本文采用由2 个等分辨率亚像元构成的混合像元作为* 伪暗像元+ 模型' 假设其中一个亚像元为仅含* 清澈+ 水体的* 暗像元+ !该亚像元的反射率和面积分别为% D*! "*& ) 其余+ 个亚像元为* 伪暗像元+ !其对应的反射率和面积分别为% D!! "!& ! % D+! "+& 和% D2! "2& ' 应当指出! 这种亚像元分割模式是一种理想的像元分割方法! 该方法主要假设传感器所探测到的信息来自于像元内部! 并且忽略邻近效应等因素的影响# ** $' 虽然这种分割结果在客观存在中难以实现! 但是本文主要探讨尺度对* 暗像元+ 反射率的影响! 而不是分析传感器对亚像元反射信号的响应机制! 因此这种分割方法是合理的' 此外! 该分割方法简化了亚像元边界的定义以及亚像元尺度测量的方法! 这有利于更简单且准确地认识尺度对* 伪暗像元+ 表观反射率的影响'大气层顶接收到的混合像元的反射率和2 个亚像元反射率之间存在如下关系! 即D\D* "* _D! "! _D+ "+ _D2 "2"* _"! _"+ _"2! % * &式中" D为混合像元的反射率) D* - D2 分别为2 个亚像元的反射率% 其中D* 表示暗像元的反射率& )"* - "2 分别为2 个亚像元的面积'在大气校正过程中! *暗像元+ 被定义为近红外波段的地表反射率为零的像元! 即仅包含大气程辐射信息# *! $' 因此! *伪暗像元+ 的表观反射率大于* 暗像元+ 的反射率! 用* 伪暗像元+ 的表观反射率D近似代替* 暗像元+ 的反射率D* 时! 将产生一定的误差! 该误差可表示为2K\D8D*! % ! &式中2K为利用* 伪暗像元+ 表观反射率近似代替* 暗像元+ 反射率而产生的误差' 对应的相对误差为D>\D8D*Da*))X ! % + &式中D>为2K对应的相对误差'由物质可再分原理可知! 当对* 伪暗像元+ 进行不限次数的分割时! 理论上总是存在一个阈值! 当亚像元尺度小于该阈值时! 就会存在适用于大气校正的* 暗像元+ ' 这意味着! 在某一尺度下! 图像中不存在适用于大气校正的* 暗像元+ )但是在小于该尺度的情况下! 可能存在适用于大气校正的* 暗像,2+ ,第! 期 陈 军! 等" #* 伪暗像元+ 表观反射率的尺度特性---以和传感器图像为例元+ ' 通过上述的推导和分析可知! 像元的尺度越小! 反映的水体信息越精细! 存在* 暗像元+ 的概率也就越大' 这与已有的常识和经验也是一致的'+ # 理论验证与实例分析本文以太湖和黄河口典型浑浊* .类+ 水体为研究对象' 由于收集到的9 景和 图像具有不同的空间分辨率! 且几何畸变程度也不同! 为便于对! 种图像进行暗像元对比分析! 本文以图像为基准对Q 图像进行几何纠正! 使之与@TMM 图像配准'本文分别对 图像进行了辐射定标! 并将图像中反射率最小的像元视为* 伪暗像元+ !分别从 和@ 图像中提取' 不同时期的太湖和黄河口同步图像的* 伪暗像元+ 表观反射率的关系如图* 所示'图! "4种分辨率下$ 伪暗像元% 表观反射率之间的关系由图* 可以看出! 在同一图像覆盖范围( 同一成像时刻的情况下!  图像中的* 伪暗像元+ 表观反射率明显高于Qh1dM 图像中的* 伪暗像元+ 表观反射率' 在黄河口和太湖区域! 因图像的空间分辨率不同而引起的* 伪暗像元+ 表观反射率的相对误差约为 这表明由于尺度变大! 像元所代表的实际面积增加! 所描述的地物精细程度降低! 使得一些在小尺度下能独立成为像元的地物! 在大尺度下仅为像元的一部分' 这意味着! 像元尺度越小! 反映的水体信息越精细! 则图像中存在* 暗像元+ 的概率越大' 因此! 与图像相比! 图像中的* 伪暗像元+ 表观反射率在理论上更接近* 暗像元+ 反射率' 实验表明! 利用图像的* 伪暗像元+ 表观反射率代替 图像的* 伪暗像元+ 表观反射率并参与大气校正! 将减少S 'N S V的大气校正误差'在太阳高度角( 卫星姿态角( 大气压强和风速已知的情况下! ; 散射贡献的反射率可以利用查找表方法精确地计算得到' 气溶胶散射贡献的反射率等于暗像元反射率减去B?7&E14; 散射贡献的反射率' 因此! *伪暗像元+ 将会导致对气溶胶散射贡献的高估! 进而导致对离水反射率的低估' 鉴于气溶胶光学厚度与波长呈负指数关系! 这种离水反射率被严重低估的现象在蓝光波段会更加明显' 根据=.等# 2 $的研究结果可知! 在/ 类水体中!" V 的离水辐亮度反演精度将可能导致+" V的叶绿素?浓度反演误差! 因此! 上述S 'N S V的* 伪暗像元+ 表观反射率尺度效应偏差是非常显著的' 此外! 根据回归分析结果可知! 线性模型能较好地描述 Q和 图像! 种不同分辨率的* 伪暗像元+ 表观反射率之间的关系% 图图像中的* 伪暗像元+ 表观反射率相比较! 利用线性模型1纠正后的Qh1dM 图像中的* 伪暗像元+ 表观反射率与 图像中的* 伪暗像元+ 表观反射率的相对误差仅为* 'S, V! 误差减少了9 '*! V'2 # 

结论*

任何混合物均可通过微观切割的方式分解为若干纯净物' 那么! 只要所采用的像元尺度足够精细! 任何混合像元均可分解为多种单一的纯净像元' 对于一个非* 清澈+ 水体像元! 可以通过不断地细化尺度! 将混合像元分解为至少包含一个* 清澈+水体的纯净亚像元的若干亚像元'! & 在某一尺度下! 关于* 浑浊.类水体区域不存在适用于大气校正算法的暗像元+ 的结论可能正确) 但是随着尺度的不断细化! 一个像元所覆盖的面积越小! 像元所反映的实际地物精细程度越高! 则可能包含清澈水体的概率也就越大! 进而导致该结论可能不正确'+ & 在黄河口和太湖区域! 由于尺度变大! 像元所代表的实际面积增加! 所描述的地物精细程度降低! 使得一些在小尺度下能独立成为像元的地物! 在大尺度下仅为像元的一部分! 进而导致和图像因空间分辨率不同而引起的* 伪暗像元+表观反射率的相对误差约为实验表明! 利用 图像的* 伪暗像元+ 表观反射率近似代替Qh1dM 图像的* 伪暗像元+ 表观反射率并参与大气校正! 将减少的大气校正误差'2 & 线性模型能较好地描述 和 图像,"+ ,国#土#资#源#遥#感 !)*+ 年! 种不同分辨率的* 暗像元+ 反射率之间的关系' 与 图像中的* 伪暗像元+ 表观反射率相比! 利用线性模型%纠正后的Qh1dM 图像中的* 伪暗像元+ 表观反射率与 图像中的* 伪暗像元+ 表观反射率的相对误差仅为* 'S, V! 误差减少了

参考文献" 陈 军!付 军!孙记红'几何校正对暗像元算法及离水辐亮度反演精度的影响---以太湖为例# -$ '湖泊科学!  

郑求根! 权文婷'基于暗像元的= 高光谱影像大气校正光谱学与光谱分析!