Атмосферная коррекция гиперспектральных изображений с использованием малого объёма верифицированных данных

Автор: Денисова Анна Юрьевна, Мясников Владислав Валерьевич

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Обработка изображений: Распознавание образов

Статья в выпуске: 4 т.40, 2016 года.

Бесплатный доступ

Предлагается метод атмосферной коррекции гиперспектральных изображений. Метод состоит из двух этапов. На первом этапе по зарегистрированному изображению определяются параметры атмосферных искажений в рамках известной модели переноса излучения. В отличие от других известных методов мы используем стандартное уравнение переноса излучения в полной (нелинейной) форме, а также линейную модель спектральной смеси как основу для описания неискажённого гиперспектрального изображения. Используя эти две математические модели одновременно, мы оцениваем параметры атмосферных искажений только по самому гиперспектральному изображению и верифицированным данным малого объёма. Последнее подразумевает набор спектральных сигнатур - неискажённых спектральных профилей определённых материалов, которые могут появляться в различных их линейных комбинациях на регистрируемом гиперспектральном изображении. Никакой прецедентной информации (множества отсчётов, содержащих известные спектральные профили) или «чистых» гиперспектральных отсчётов (содержащих только одну спектральную сигнатуру) в предлагаемом нами методе не требуется. Таким образом, метод может быть использован для идентификации модели атмосферных искажений и их последующего устранения. Представлены результаты экспериментальных исследований, демонстрирующие качественные характеристики предлагаемого метода.

Еще

Дистанционное зондирование земли, уравнение переноса излучения, гиперспектральные изображения, спектральные сигнатуры, спектральный профиль, линейная модель спектральной смеси

Короткий адрес: https://sciup.org/14059595

IDR: 14059595   |   DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-4-526-534

Список литературы Атмосферная коррекция гиперспектральных изображений с использованием малого объёма верифицированных данных

  • Bioucas-Dias, J.M. Hyperspectral remote sensing data analysis and future challenges/J.M. Bioucas-Dias, A. Plaza, G. Camps-Valls, P. Scheunders, N.M. Nasrabadi, J. Chanussot//IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine. -2013. -Vol. 1(2). -P. 6-36. -DOI: 10.1109/MGRS.2013.2244672.
  • Gao, B. A review of atmospheric correction techniques for hyperspectral remote sensing of land surfaces and ocean color/B. Gao, C.O. Davis, A.F.H. Goetz//2006 IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing. -2006. -P. 1979-1981. - DOI: 10.1109/IGARSS.2006.512
  • Chavez, P.S. An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data/P.S. Chavez//Remote Sensing of Environment. -1988. -Vol. 24. -P. 459-457. - DOI: 10.1016/0034-4257(88)90019-3
  • Conel, J.E. AIS-2 radiometry and a comparison of methods for the recovery of ground reflectance/J.E. Conel, R.O. Green, G. Vane, C.J. Bruegge, R.E. Alley//Proceedings of the 3rd Airborne Imaging Spectrometer Data Analysis Workshop. Pasadena, CA: Jet Propulsion Laboratory, 1987. -P. 18-47.
  • Bernstein, L.S. Quick atmospheric correction code: Algorithm description and recent upgrades/L.S. Bernstein, X. Jin, B. Gregor, S. Adler-Golden//Optical Engineering. -2012. -Vol. 51(11). -111719 (11 p). - DOI: 10.1117/1.OE.51.11.111719
  • Kruse, F.A. Use of airborne imaging spectrometer data to map minerals associated with hydrothermally altered rocks in the northern Grapevine Mountains, Nevada and California/F.A. Kruse//Remote Sensing of Environment. -1988. -Vol. 24. -P. 31-35. -DOI: 10.1016/0034-4257(88)90004-1.
  • Gao, B.-C. Derivation of scaled surface reflectances from AVIRIS data/B.-C. Gao, K.H. Heidebrecht, A.F.H. Goetz//Remote Sensing of Environment. -1993. -Vol. 44. -P. 165-178. - DOI: 10.1016/0034-4257(93)90014-O
  • Gao, B.-C. Development of a line-by-line-based atmosphere removal algorithm for airborne and spaceborne imaging spectrometers/B.-C. Gao, C.O. Davis//SPIE Proceedings. -1997. -Vol. 3118. -P. 132-141. - DOI: 10.1117/12.283822
  • Wu, J. Image-based atmospheric correction of QuickBird imagery of Minnesota cropland/J. Wu, D. Wang, M.E. Bauer//Remote Sensing of Environment. -2005. -Vol. 99. -P. 315-325. - DOI: 10.1016/j.rse.2005.09.006
  • Goetz, A.F.H. Using ground spectral irradiance for model correction of AVIRIS data/A.F.H. Goetz, K.B. Heidebrecht, B. Kindel, J.W. Boardman//Summaries of the Seventh JPL Airborne Earth Science Workshop January 12-16, 1998. -1998. -Vol. 1. -P. 159-168.
  • U.S. Patent 20,150,161,768 G06T 5/00, G06K 9/62, G06K 9/46, 382/113. Methods for in-scene atmospheric compensation by endmember matching/J.P. Ardouin, V. Ross, filed of December 11, 2013, published of June 11, 2015.
  • Belov, A.M. Atmospheric correction of hyperspectral images based on approximate solution of transmittance equation/A.M. Belov, V.V. Myasnikovь/Proceedings of SPIE: Seventh International Conference on Machine Vision (ICMV 2014). -2015. -Vol. 9445. -94450S (5 pp). -DOI:10.1117/12.2181364.
  • Белов, А.М. Атмосферная коррекция гиперспектральных изображений с помощью приближённого решения уравнения переноса MODTRAN/А.М. Белов, В.В. Мясников//Компьютерная оптика. -2014. -Т. 38, № 3. -C. 489-493.
  • Xu, Y. Atmospheric correction of hyperspectral data using MODTRAN model/Y. Xu, R. Wang, S. Liu, S. Yang, B. Yan//Proceedings of SPIE. -2008. -Vol. 7123. -712306 (7 pp.). - DOI: 10.1117/12.815552
  • Keshara, N. A survey of spectral unmixing algorithms/N.A. Keshara//Lincoln Laboratory Journal. -2003. -Vol. 14(1). -P. 55-78.
  • Kruse, F.A. Comparison of airborne hyperspectral data and EO-1 Hyperion for mineral mapping/F.A. Kruse, J.W. Boardman, J.F. Huntington//IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. -2003. -Vol. 41(6). -P. 1388-1400. - DOI: 10.1109/TGRS.2003.812908
Еще
Статья научная