高光谱数据质量评价课件.ppt

遥感所 张艮中高光谱遥感发展遥感数据质量评价高光谱遥感数据质量评价总结20世纪80年代以来，高光谱遥感已发展成一个颇具特色的前沿技术，并孕育形成了一门成像光谱学的新兴学科门类它的出现和发展将人们通过遥感技术观测和认识事物的能力带入了又一次飞跃，续写和完善了光学遥感从全色经多光谱到高光谱的全部影像信息链由于高光谱遥感影像提供了更为丰富的地球表面信息，因此受到国内外学者的很大关注，并有了快速发展其应用领域已涵盖地球科学的各个方面，在地质找矿和制图、大气和环境监测、农业和森林调查、海洋生物和物理研究等领域发挥着越来越重要的作用　　1983年，世界第一台成像光谱仪AIS－1在美国研制成功，并在矿物填图、植被生化特征等研究方面取得了成功，初显了高光谱遥感的魅力在此后，许多国家先后研制了多种类型的航空成像光谱仪如美国的AVIRIS、DAIS，加拿大的FLI、CASI，德国的ROSIS，澳大利亚的HyMap等在经过航空试验和成功运行应用之后，90年代末期终于迎来了高光谱遥感的航天发展1999年美国地球观测计划（EOS）的Terra综合平台上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）、号称新千年计划第一星的EO-1，欧洲环境卫星（ENVISAT）上的MERIS，以及欧洲的CHRIS卫星相继升空，宣告了航天高光谱时代的来临。

　上世纪80年代初、中期，在国家科技攻关项目和863计划的支持下，我国亦开展了高光谱成像技术的独立发展计划我国高光谱仪的发展，经历了从多波段到成像光谱扫描，从光学机械扫描到面阵推扫的发展过程80年代中期，面向地质矿产资源勘探，研制了工作在短波红外光谱区间（2.0－2.5 mm）的6—8波段细分红外光谱扫描仪（FIMS）和工作波段在8－12mm光谱范围的航空热红外多光谱扫描仪（ATIMS）80年代后期又研制和发展了新型模块化航空成像光谱仪（MAIS）这一成像光谱系统在可见—近红外—短波红外具有64波段，并可与6-8波段的热红外多光谱扫描仪集成使用，从而使其总波段达到70—72个中国又自行研制了更为先进的推帚式成像光谱仪（PHI）和实用型模块化成像光谱仪（OMIS）等，并在国内外得到多次应用，成为世界航空成像光谱仪大家庭中的一员PHI成像光谱仪在可见到近红外光谱区具有244个波段，其光谱分辨率优于5nm；OMIS则具有更宽泛的光谱范围，如OMIS-1具有128波段，其中可见—近红外光谱区（0.46—1.1μm）32波段，短波红外区（1.06—1.70μm及2.0—2.5μm）48波段，中波红外区（3.0—5.0μm）8波段，热红外区（8.0—12.5μm）6—8波段。

2002年3月在我国载人航天计划中发射的第三艘试验飞船“神舟三号”中，搭载了一台我国自行研制的中分辨率成像光谱仪2007年10月24日我国发射的“嫦娥-1”探月卫星上，成像光谱仪也作为一种主要载荷进入月球轨道这是我国的第一台基于富里叶变换的航天干涉成像光谱仪，它具有光谱分辨率高的特点2008年发射的环境与减灾小卫星（HJ-1）星座中，搭载一台工作在可见光—近红外光谱区（0.45—0.95μm）、具有128个波段、光谱分辨率优于5nm的高光谱成像仪“风云-3”气象卫星也将中分辨率光谱成像仪作为基本观测仪器2011年9月发射的“天宫一号”也携带了 我国自主研制的高光谱成像仪，进行了地球环境监测，用于开展资源勘察、地质调查、水文生态的监测、环境污染的监测，以及土地环化评估等方面的工作对遥感数据质量进行评价的方法大致分为主观评价和客观评价两种前者主要通过人眼观察图像，根据主观感受，在规定标准测试条件下，按照规定的评分尺度和妨碍尺度对图像优劣做出评定，最后对多组评定结果进行统计平均得出最终评价结果后者以相关物理特征为研究对象得到一系列指标进行定量评价客观质量评价方法以图像物理特征为基础，结果为特定指标的定量评价。

与图像质量相关的物理特征主要有颜色和灰阶、反差、分辨力、可辩性、清晰度等，常用辐射精度、信息量、清晰度、信噪比、地面分解力、反差、几何精度等参数来反映对于高光谱遥感影像而言，主要影响因素为信躁比、图像清晰度、特征光谱等在多光谱图像数据评价方面，美（Landsat）和法国（SPOT）进行的对地观察卫星成像质量的评价是很具有代表性的他们在这些仪器发射前，拟定了一套图像数据质量分析计划；在仪器运行中和图像数据获取后都进行了系统的数据质量评价，从而保证了卫星图像质量几何质量：定位精度、长度畸变、非同构性、相机的局部相关性、多光谱可配准性、地形制图精度等辐射质量：信噪声比、标准增益、fe/2时的列MTF和行MTF、L+L’=0.75的列线性、数字数据精度（标准偏估计）、相对谱段间精度、相对多时相精度、绝对精度空间和几何的质量：定位精度、几何畸变、有效空间分辨率、MTF和频率响应、边缘响应和下降时间及谱段间配准辐射质量：谱段选择、辐射分辨率、信躁比、动态范围（绝对定标、相对定标）几何纠正、辐射校正等预处理对图像质量改进示范应用评价 ：信息内容、分类精度和制图精度不同阶段的高光谱数据质量评价评价基本参数介绍及示例在图像处理过程中，处于不同的处理阶段或各种具有地理信息的数字产品，需要选用不同的图像处理算法和步骤，处理后得到的图像数据具有不同的特征，对后继步骤起到的作用也不同。

在各个不同阶段对处理过的高光谱图像数据进行质量评价，即对所选择的处理算法进行定量的评价，需要选择合适的评价参数1、预处理评价几何校正辐射校正图像配准像质的均匀性处理去噪声2、图像压缩3、图像融合在高光谱图像数据的应用中，对图像数据处理结果的评价，其实质是对所选择图像处理方法和算法的评价，评价结果还有助于在以后应用中将要进行的图像处理方法的选择与方案的制定图像评价的参数有多种，不同的参数原来也不尽相同，在评价中起到的作用也必然不同，对评价的结果分析解释有所区别辐射精度信息量信躁比清晰度光谱曲线相关性10nm光谱分辨率1-70波段覆盖356-1058nm的可 见光和近红外区域71-242波段覆盖852-2577nm 的短波红外波段像元大小 30m 图像大小 256x6460数据产品有Level0（原始数据） 和Level1两种L1数据产品已经进行了辐射校正包括均值、方差、偏斜度、陡度、边缘辐射畸变和增益调整畸变均值（m）：反映图像整体的辐射状况标准差（d）：反映图像信息量大小偏斜度（偏度）（s）：反映图像直方图分布形状偏离评价值周围对称形状的程度。

正态分布的偏度为s=0，两侧尾部长度对称s<0称分布具有负偏离，也称左偏态，此时数据位于均值左边的比位于右边的少，直观表现为左边的尾部相对于与右边的尾部要长；s>0称分布具有正偏离，也称右偏态陡度（k）（峰度）:表达图像直方图的分布形状正态分布的峰度为3k<3称分布具有不足的峰度，k>3称分布具有过度的峰度边缘辐射畸变（Rm/Rd）反映辐射不均质程度 行方向均值矢量的均值和方差增益调整畸变（Pm/Pd）反映辐射不均质程度 列方向均值矢量的均值和方差主要反映图像包含地物信息的详细程度，一般用熵来表达熵的定义有多种，常用的有shannon-wiener熵、条件熵、平方熵、立方熵等目前Shannon信息熵的应用范围比较广，这是将遥感影像视作离散无记忆的信源进行计算的方法，也就是认为影像上每个点都是独立存在的若考虑影像纹理影响，可将遥感影像视作离散有记忆信源，计算马尔可夫熵来表达影像信息量其中i为可能的灰度值；p（i）为灰度i的像元出现概率 表达影像受干扰的程度，计算方法有方差法、地学统计法、局部方差法、去相关法等此处将图像噪声假设为高斯噪声分布，采用方差法估算进行计算。

SNR=m/σ其中m为影像均值，σ为均方差图像细节边缘变化的敏锐程度，能反映图像对微小细节反差表达的能力方差和熵一定程度上也能表达清晰度情况，但对清晰度变化不敏感下面是由边缘锐度方法改进得到的点锐度算法其中M、N分布号，为影像行列数，a为相邻的像元为i像元与相邻像元间梯度 从光谱曲线图中可以估计高光谱图像数据中一个选定的典型地物（如水，植被）的点在不同波段中位置上的反射率情况；根据光谱曲线的分布规律，评价高光谱数据是否和理论上的分布规律相符或近似空间相关谱间相关空间相关性是指每个谱段内某一像素与其相邻像素的相似性 谱间相关性是指每个波段图像的同一空间位置像素具有相似性光谱图像的每个波段图像的像素值，是相同区域地物在每个波段在各个波段的反射值，他们是具有相关性的，其相关性的强弱在很大程度上取决于光谱分辨率由于不同的波段的图像所涉及的地面目标相同，它们具有相同的空间拓扑结构波段1-4与波段1-56的相关性高光谱图像数据的质量评价在高光谱成像仪性能评估和高光谱图像处理应用中都有重要的意义作为评价标准必须考虑被评估对象的技术可靠性和可行性合理选择评价参数，对系统获取的原始高光谱图像数据进行计算，将计算结果和预估计的结果相结合，可以反演成像系统的性能；对应用阶段的数据结果评价，可以及时判断图像处理算法的合理性和可行性。