一种海洋遥感超大幅宽扫描相机相对辐射校正方法与流程

本发明涉及一种海洋遥感超大幅宽扫描相机相对辐射校正方法，属于光学遥感定量化。

背景技术：

1、海洋水色要素和海面温度场监测是海洋资源合理开发与利用的科学依据，也是全球气候变化研究的重要参考资料。新一代海洋卫星的水色水温扫描仪采用望远镜整体旋转扫描的成像体制实现全球水色环境和海面温度每日重访。相较于我国之前发射的海洋水色水温扫描仪，新一代水色水温扫描仪涵盖紫外/可见/近红外/短波红外/中长波红外等18个谱段，量化位数14bit，采用80元并扫的正反扫成像方式实现3000公里幅宽成像。卫星0级图像中飞行方向由若干扫描条带组成，每一条带的正反扫标识可由辅助数据读取，扫描方向为3320列，如图1所示。超大扫描视场在获得高时间分辨率数据的同时，80元的响应差异、正反扫的差异以及随视场变化的特点带来了图像飞行方向的条带现象，这种时间和空间的辐射不一致耦合给后续辐射定标和应用产品反演带来了极大挑战。

2、相对辐射校正能够消除由于传感器像元响应不一致引起的辐射条带现象。目前卫星紫外/可见/近红外/短波红外波段在轨图像的相对辐射校正主要基于统计的处理方法，如直方图匹配、矩匹配。基于统计的方法通过分析和统计参考图像和待处理影像辐射分布的映射关系，从而获取校正系数，但校正结果受影像内部特征差异、校正基准、数学校正模型选取等多种因素的影响。海洋超大幅宽影像的地物类型动态范因差异较大，特别是海洋上空的影像以高响应的云和低响应的海为主，无法获取探测器对地的均衡辐射响应，因此需要针对超大幅宽、多元并扫的海洋遥感影像提出改进的相对辐射校正方法。

技术实现思路

1、本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提出了一种海洋遥感超大幅宽扫描相机相对辐射校正方法，显著改善海洋遥感图像的非均匀性，保证了海洋水色定量产品的精度。

2、本发明的技术解决方案是：

3、一种海洋遥感超大幅宽扫描相机相对辐射校正方法，包括：

4、s1：根据卫星重访周期，积累至少两个周期的0级图像；对每一景0级图像按扫描列划分为若干个区域块，相邻区域块各保留多个重叠像元，计算得到图像查找表校正系数；

5、s2：针对待校正的0级图像，按扫描列划分为与步骤s1中相同数量的区域块，相邻区域块各保留相同数量的重叠像元；基于图像查找表校正系数，对每一区域块进行校正，得到粗校正后的分区图像；

6、s3：对每个粗校正后的分区图像中扫描条带残余噪声进行修正；

7、s4：将修正后的分区图像按照0级图像上的原始位置进行拼接，得到整景影像。

8、进一步地，步骤s1中，计算图像查找表校正系数的方法为：

9、对每一景0级图像的每个区域块，以正反扫的160个像元作为统计样本，统计每个像元dn值的直方图；

10、根据每个像元dn值的直方图，计算累积直方图sj，j＝1,2,…,160；

11、以正扫第40个像元的累积直方图s40为校正基准g；

12、分别建立其他各像元累积直方图sj和校正基准g的映射关系，以其中两者差值最小且不为0的一组作为查找表校正系数。

13、进一步地，以正反扫的160个像元作为统计样本，统计每个像元dn值的直方图，统计时进行如下处理：

14、去除整行dn值为0的像元，即该行所在的一个扫描条带内所有数据均不计入统计样本；

15、去除区域块图像右侧由地面系统接收数据时填充的整列dn值为0的像元。

16、进一步地，步骤s3中，对每个粗校正后的分区图像中扫描条带残余噪声进行修正，修正方法为：

17、计算正反扫描条带间不同扫描列的重叠像元个数pixelrepeat；

18、对于每个扫描列，以每扫第1个重叠像元和第pixelrepeat个像元间的所有像元作为匀光区域，建立相邻两扫的匀光模型，进行匀光处理；其中匀光模型为：

19、imgn,k_out(i)＝imgn,k_corr_up(81-pixelrepeat)×(1-delt(i))+imgn,k_corr_down(i)

20、×delt(i)

21、式中，delt(i)为第i像元修正因子，imgn,k_out(i)为进行匀光处理后分区图像第i像元的dn值；imgn,k_corr_up为相邻两扫的前一扫描条带在未进行匀光前的像元dn值，imgn,k_corr_down为相邻两扫的后一扫描条带在未进行匀光前的像元dn值；i取1～pixelrepeat。

22、进一步地，步骤s3中，计算正反扫描条带间不同扫描列的重叠像元个数pixelrepeat，计算方法为：

23、pixelrepeat(col)＝round(0.0000153×col2-0.050218×col+50.37989)

24、式中，round()为取整函数，col为扫描列序号，取值为1～3320。

25、进一步地，匀光模型中，第i像元修正因子delt(i)为：

26、delt(i)＝i/pixelrepeat。

27、进一步地，步骤s4中，将修正后的分区图像按照0级图像上的原始位置进行拼接，拼接方法为：

28、s4.1：以0级图像上第一个区域块的分区图像像元dn值为基准，对其它各区域块像元dn值依次进行整体校正；

29、s4.2：对整体校正后的分区图像接缝进行匀光处理；

30、s4.3：将完成匀光处理后的分区图像按原始位置组合为整景影像。

31、进一步地，步骤s4.1中，对其它各区域块像元dn值依次进行整体校正，整体校正方法为：

32、以0级图像上第一个区域块的分区图像像元dn值为基准，相邻的前一区域块和后一区域块两两一组，按原始位置的先后顺序依次进行如下操作：

33、根据前一区域块的重叠像元dn值，相邻的后一区域块的重叠像元dn值，代入二次项校正模型，计算得到二次项p2、一次项p1和零次项系数p0；其中，二次项校正模型为：

34、imgn,k_out_repreat_l(ki)＝p2×imgn,k_out_repreat_r(ki)×imgn,k_out_repreat_r(ki)+p1×imgn,k_out_repreat_r(ki)+p0

35、式中，imgn,k_out_repreat_l和imgn,k_out_repreat_r分别为相邻的m-1个区域块第ki个重叠像元dn值、第m个区域块第ki个重叠像元dn值，m取值2～n，n为0级图像按扫描列划分的区域块数量；ki表示重叠像元序号，取值为1～m，m为各区域块重叠像元的数量；

36、根据得到的二次项p2、一次项p1和零次项系数p0，对第m个区域块像元dn值依次进行整体校正：

37、img′n,k_out_m＝p2×imgn,k_out_m×imgn,k_out_m+p1×imgn,k_out_m+p0

38、式中，img′n,k_out_m和imgn,k_out_l分别为第m个区域块整体校正后的图像dn值、第m个区域块整体校正前的图像dn值。

39、进一步地，步骤s4.2中，对整体校正后的分区图像接缝进行匀光处理，具体为：

40、img″n,k_out_l(ii)＝img′n,k_out_m_repeat_r(ii+5)×(1-delt(ii))+img′n,k_out_m_repeat_l(ii)×delt(ii)

41、式中，ii表示第ii个重叠像元，取值1～m，m为各区域块重叠像元的数量；img″n,k_out_l表示前一区域块拼接缝匀光后重叠像元dn值，img′n,k_out_m_repeat_r表示前一区域块接缝匀光前重叠像元dn值；img′n,k_out_m_repeat_l表示后一区域块拼接缝匀光前重叠像元dn值；delt(ii)为第ii个重叠像元修正因子。

42、进一步地，步骤s1中，相邻区域块各保留5个重叠像元。

43、本发明与现有技术相比的优点在于：

44、(1)本发明提出的校正方法，采用图像相对辐射校正中直方图匹配的理论，在轨实现简单方便，易于在地面处理系统部署，且适用于推扫、摆扫多种载荷。

45、(2)本发明的校正方法同时兼顾扫描角度和扫描线列方向响应差异，通过设计分区策略，确定稳定校正参考元，并基于扫间几何匹配模型和块间重叠区实现相邻扫和不同视场的辐射响应差异优化处理，显著改善图像非均匀性。