HJ—1A星HSI数据预处理流程研究

邱玥 于颖 郭安 冯泽芬 宋张亮

摘要：为消除HSI数据存在的图像质量降低等问题，从而获得精确的图像，本文研究HJ-1A星HSI数据预处理的流程。研究主要分为两大步骤：对单景HSI数据进行格式转换、去条带处理和大气校正；在其基础上对多景HSI数据进行图像镶嵌和图像裁剪。在去条带处理的算法研究中，以IDL为平台采用了“全局去条纹法”去除了条带，获得了较清晰的图像；大气校正使用ENVI中FLAASH模块，减弱或消除由大气和光照等多个因子对地物反射产生的影响，得到了真实的地物光谱曲线。最后，利用ENVI软件将多景HSI图像进行图像镶嵌和裁剪，最终得到了符合研究区域的精确的地表光谱反射率图像。

关键词：HSI数据；去条带处理；FIAASH；大气校正；图像镶嵌；图像裁剪

中图分类号：IP 75

文献标识码：A

文章编号：1001-005X （2015）04-0083-04

环境与灾害监测预报小卫星星座A、B星于2008年9月6日上午11点25分成功发射，脚一1A星搭载了CCD相机和超光谱成像仪（Hyperspec-tral Imagjng Radiometer，HSI）。其中在HJ-1A卫星上装载的超光谱成像仪，可以完成对地刈宽为50 km、地面像元分辨率为100m、110～128个光谱谱段的推扫成像，具有±30°侧视能力和星上定标功能，平均光谱分辨率高达4.32nm，能够达到物体识别和信息提取的目的。HSI数据与其他遥感数据相比，光谱分辨率有很大提高，被广泛应用于自然灾害、国防建设、生态环境和经济建设等方面，具有广阔的应用前景。

但HJ-1A星HSI数据由于投入市场使用时间较短和处理工具不完备，会出现每个波段上存在垂直分布的条带、图像质量降低等问题。由于这些问题的存在，HJ-1A星HSI数据在应用于自然灾害、生态环境等方面之前，需要进行去条带及大气校正，以便继续研究。

ENVI软件在数据读取、图像镶嵌、图像裁剪、精确大气校正等方面提供了非常好的工具；还可以利用IDL为ENVI编写扩展功能。针对本研究的需求，选用ENVI软件对HJ-1A星HSI数据进行去条带处理和FLAASH大气校正，从而得到研究区域的数据结果。

1 研究区域和数据

脚-1A星HSI数据为经过陆地观测卫星地面系统处理和生产得到的标准产品，根据其校正程度共分为0～5级产品，分别为原始数据产品、辐射校正产品、系统几何校正产品、几何精校正产品、高程校正产品和标准镶嵌图像产品。本研究采用HSI数据的2级产品（系统几何校正产品）来进行图像预处理。

2级系统几何校正产品是经波谱复原、辐射校正和系统几何校正，并将校正后的图像映射到指定的地图投影坐标下的产品数据。研究区域选择大兴安岭地区塔河林业局所管辖的林场，区域中心位置经纬度为东经125°02'11"，北纬52°40'36"。研究选取了6景位于大兴安岭地区该区域的图像作为研究对象。根据经度划分先对产品号为569499的图像进行单景HSI数据预处理，该实验数据的详细参数见表l。

2 单景HSI数据的预处理

获得的HSI数据的2级产品无法用ENVI软件直接读取，要先通过数据格式转换才能得到地理信息。该级别的产品经过了辐射校正及坏像元恢复等图像质量检查等过程，已经去除了图像中的坏线，但仍有部分波段有条带等异常存在。使用全局去条纹法进行去条带处理，提高图像质量。接下來，对图像进行FLAASH大气校正，减弱或消除由大气和光照等多个因子对地物反射产生的影响，得到真实的地物光谱曲线。

HJ-1A星单景HSI数据预处理流程如图1所示。

2.1 数据格式转换

从中国资源卫星应用中心下载的HSI数据的2级产品采用HDF5格式。通过ENVI软件打开的图像不具备坐标、投影等地理信息，无法对其进行直接操作，因此需要先进行数据格式转换。ENVI软件通用的格式一般为TIFF格式，可以通过中国资源卫星中心提供的HSI产品格式转换软件V1.1将HSI数据转换成GEOTIFF格式，以便进一步对数据进行处理。

2.2 去条带处理

HJ-1A星HSI数据2级产品存在像元灰度值比较小、与周围有明显差异的垂直条带。它是卫星在传感器光、电器件反复扫描地物的成像过程中，受扫描探测元正反扫描响应差异、传感器扫描机械运动等多种因素扰动下造成的具有一定周期性、方向性且呈条带状分布的一种特殊噪声。条带噪声的存在严重影响了图像的质量和应用。如何在保持图像基本信息的同时，有效去除HSI数据的条带噪声，是图像预处理工作中不可缺少的一个环节。

目前广泛采用的条带噪声去除方法有：直方图匹配法、矩匹配法、傅里叶变换法、小波变换法、和有限脉冲响应法（FIR）等。传统的条带去除方法适合波段较少且条带程度类似的图像，而本研究的实验数据中不同程度的条带波段达到百个左右。针对HSI图像条带垂直分布的特征，本实验摒弃了传统的条带去除方法，实验采用全局去条纹法。全局去条纹法可以在保证信息量的前提下，有效去除条带，提高图像质量。HSI数据在经过系统几何纠正后，图像条带不再严格按列排布，发生了旋转。而实际上，使用全局去条纹法时是按照图像条纹按列垂直排布进行处理的。因此在进行去条带处理之前，先将图像进行角度旋转，使之呈垂直分布状态。

全局去条纹法是根据像元的列平均值、标准差和波段平均值、标准差之间的差异对像元进行分波段线性化修正，以消除垂直条带的影响。计算方法如公式（1）所示：

式中， 和 分别为原始和消除垂直条带影响后的像元值。增益 和偏移量 计算方法如式（2）和式（3）所示：

公式中，Stdvk和DNk分别为第k波段像元值的标准差和平均值； 和 分别为第k波段第i列像元值的标准差和平均值。

使用该方法去除条带噪声，原有的条带基本不存在，影像灰度过渡比较自然，并且保留了原有图像信息如图2所示。

IDL语言实现全局去条纹的程序结构简述如下：

（1）初始化有关参数和变量，读入原始图像（本程序支持ENVI标准格式），查询图像信息；

（2）读取原始图像DN值，判读图像背景值是否为0；

（3）求出图像k波段像元值的标准差和平均值；

（4）求出图像k波段第i列像元值的标准差和平均值；

（5）根据公式（2）和（3），求得增益和偏移量；

（6）根据公式（1），求得消除垂直条带影响后的DN值；

（7）按照设置好的存储路径保存图像。

2.3 大气校正

遥感图像通常是用无量纲的数字量化值（DN）记录信息的，本实验进行遥感定量化分析时，需用到辐射亮度值、反射率等物理量。大气层会影响遥感传感器的成像，大气校正能减少或消除大气对遥感图像的影响，得到真实的地表反射信息。

目前，大气校正方法大致可以归纳为基于图像特征的相对校正法、基于地面线性回归模型法、基于大气辐射传输模型法和复合模型法4种。结合HSI数据和ENVI软件特点，在对研究数据进行大气校正时使用大气辐射传输模型法。可以通过ENVI软件中的FLAASH模块来减少或消除大气和光照的影响。FLAASH采用了MODTRAN5的辐射传输模型，它可以从高光谱遥感影像中还原出地物的地表反射率，是目前精度很高的大气辐射校正模型。

2.3.1

FLAASH数据准备与参数输入

由于FLAASH大气校正模块中要求输入BIP或是BIL存储结构的数据，需要先进行格式转换。

ENVI软件中并没有与下载的HSI数据相对应的传感器类型，在进行FLAASH大气校正时首先需要自定义描述光谱吸收特征波段的文件和主要参数，包括传感器相关信息、水汽和气溶胶信息等参数。其次，从HSI影像的元数据文件可以得到成像时间和当时的地理信息，并据此选择亚极地夏季热带大气模型；由于HSI数据的波长范围最长只到950nm，受波段范围的限制，在FLAASH中无法进行气溶胶反演，因此只能根据影像情况设定初始能见度为40km。最后还需要在高级设置面板中将Tile Size设为100。其它参数设置一般设为默认值。

2.3.2

FLAASH大气校正结果

FLAASH计算完成后，使用ENVI-Display-Profiles-Spectral，可以浏览植被、水体等典型地物波谱曲线。经过大气校正前后的植被光谱曲线对比如图3所示。（a）图和（b）图的X轴和Y轴数值不同，经过处理后可以得到真实的反射率。可以明显看出，经过大气校正后，原始图像在近红外波段处的反射率低谷得到了消除，植被在蓝光和红光波段处的吸收谷得到了恢复，植被光谱曲线的特征基本保持。大气校正后的反射率更为接近真实值，提高了HSI图像质量。

3 多景HSI数据的预处理

3.1 图像镶嵌

在遥感图像处理中，针对本研究实验区域，需要将六景遥感图像拼成一幅合成图像。

使用ENVI图像镶嵌功能提供的交互式方式将经过去条带处理和大气校正的具有地理坐标的六景图像在数学基础上进行合并，生成包含研究区域的单一合成图像。ENVI-Mosaicking-Seamless Mosa-1C操作可以对图像的镶嵌做到更精细的控制。当图像重叠区存在背景值时，可以通过设置忽略值达到透明的效果。为了尽量避免由于镶嵌图像颜色不一致而影响镶嵌结果，以一副图像为基准，采用直方图匹配法匹配其它镶嵌图像，使得镶嵌图像具有相近的灰度特征。图像镶嵌过程中会生成接边线，ENVI提供了对图像间重合的边缘进行羽化的功能，指定羽化距离为10个像素，在边缘处或接边线处将会有50%的顶部图像和50%的底部图像参与混合，输出镶嵌图像。镶嵌图像的接边线变得适当模糊，能很好地融入图像中，效果明显。实验要求获得镶嵌图像的真实植被光谱曲线，通常将重采样方法设置为Nearest Neighbor，减小对图像的像元值的改变程度，规避对实验结果的影响。

3.2 图像裁剪与显示（波段组合）

根据大兴安岭塔河区域的矢量文件，对图像进行裁剪。

在视窗中显示裁切后的RGB假彩色合成图像。為了得到地物丰富、色彩鲜明、层次好的图像，我们选择不同波长范围内的波段作为RGB分量合成RGB标准假彩色图像。ENVI可以加载标准假彩色图像（CIR），并自动将104波段、65波段和37波段分别赋予给RGB分量。

在制图输出前，通常将图像背景值设为0。通过Raster Management中的Edit ENVI Header工具，将Data Ignore Value赋予0值。

经过去条带处理、大气校正、图像镶嵌、图像裁剪和波段组合后的图像如图4所示。

4 结束语

本文研究了HSI数据2级产品的预处理流程，先将HSI数据进行格式转换，以IDL为平台使用全局去条纹法去除条带，再用ENVI中的FLAASH模块进行大气校正，去除大气影响，最后经过图像镶嵌、图像裁剪和显示，得到了精确的符合研究区域的合成图像。从合成图像中可以读取该区域中真实的植被光谱曲线。但还存在了一些问题会影响图像精度的提高。虽然经过全局去条纹法后得到的图像比较清晰，但运行时间较慢，本研究期望找到更好的、能够使图像更清晰的方法来解决条带问题。而且尚未解决由于HSI数据受波段范围限制，在FLAASH中无法进行气溶胶反演的问题。图像镶嵌过程中虽然经过匀色处理，但是得到的合成图像颜色上还是不太一致，需要进行进一步的辐射校正。这些问题的存在会影响图像的质量，在今后的研究中需要进一步解决。