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一种任意光谱响应特性下遥感数据的模拟方法
    【技术领域】

    本发明涉及一种任意光谱响应特性下遥感数据的模拟方法，属于对地观测技术领域，是一种遥感数据处理技术。

    背景技术

    遥感器的光谱响应特性由所有波段光谱响应函数的集合来描述，遥感中常用的波段中心波长和光谱分辨率分别是波段光谱响应函数的峰值波长和半高宽。所有光学遥感数据都是遥感器以其光谱响应函数对真实世界中连续光谱信号进行加权平均采样的结果。因为不同遥感器具有不同的光谱响应特性，即使在同一时间同一位置对同一区域进行观测，它们获得的数据也因具有不同的中心波长位置和不同的光谱分辨率而存在差异。

    遥感观测中经常利用星载、机载和地面的多个高光谱和多光谱遥感器对同一区域进行协同观测，并进行多个遥感器之间的交叉辐射定标和数据对比验证。这就需要对不同遥感器的数据进行光谱响应特性的准确转换，生成相同光谱响应特性下的模拟数据，以使数据之间具有可比性。高光谱数据具有1/100波长量级的光谱分辨率，并能对一定光谱范围实现连续覆盖，因此，常被用作光谱响应特性转换的数据源，从而模拟与其不同的高光谱数据或多光谱数据。

    现有的遥感数据光谱响应特性模拟方法可分为两类：其一，对高光谱数据进行光谱维插值，从而得到具有不同中心波长位置的高光谱数据；其二，利用高光谱数据各波段的加权平均来模拟多光谱数据。这两类方法一般分别用于由高光谱数据模拟高光谱数据和多光谱数据；并且它们都没有考虑高光谱数据源本身光谱分辨率对应的加权平均效应，造成模拟数据的准确性受高光谱数据源的光谱分辨率制约，在待模拟数据的光谱分辨率与高光谱数据源相近时精度不高。

    【发明内容】

    本发明所要解决的技术问题是：提出一种任意光谱响应特性下遥感数据的模拟方法，可以由现有高光谱数据模拟任意光谱响应特性下的高光谱或多光谱数据，并且与现有光谱维插值方法和波段合成方法相比具有更高的精度。

    本发明的技术方案为：首先通过迭代去相关处理，由输入高光谱数据求得光谱分辨率增强的高光谱数据，减轻高光谱数据源中的光谱平均效应；然后根据待模拟的光谱响应特性，对分辨率增强高光谱数据进行响应采样，得到待模拟的高光谱或多光谱数据。其具体步骤如下：

    (1)输入高光谱数据L；

    (2)对输入高光谱数据L进行迭代去相关处理，得到光谱分辨率增强的高光谱数据L′；

    (3)利用插值方法，对光谱分辨率增强高光谱数据L′进行加密采样，得到加密采样高光谱数据L″；

    (4)根据待模拟的光谱响应特性，对加密采样高光谱数据L″进行响应采样，得到待模拟光谱响应特性下的遥感数据L^*；

    (5)输出模拟遥感数据L^*。

    其中，步骤(2)中所述的迭代去相关处理包括以下步骤：

    (a)当前高光谱数据L₁取为输入高光谱数据L；

    (b)利用插值方法，对当前高光谱数据L₁进行加密采样，得到加密采样高光谱数据L₂；

    (c)根据输入高光谱数据L对应的光谱响应特性，对加密采样高光谱数据L₂进行响应采样，得到响应高光谱数据L₃；

    (d)判断响应高光谱数据L₃与输入高光谱数据L是否满足下式：

    ‖L‑L₃‖＜c

    其中‖·‖表示取范数操作，c为一个值为极小的常数；若否，则转至步骤(e)；若是，则转至步骤(f)；

    (e)根据输入高光谱数据L与响应高光谱数据L₃的差异设计修正值L_c，对当前高光谱数据L₁进行修正：

    L₁＝L₁+L_c

    转至步骤(b)；

    (f)光谱分辨率增强高光谱数据L′取为当前高光谱数据L₁。

    本发明与现有技术相比的优点在于：本发明给出一种任意光谱响应特性下遥感数据的模拟方法，通过迭代去相关处理减轻了高光谱数据源中的光谱平均效应，从而可由已有高光谱数据模拟高光谱或多光谱数据，并且模拟数据的准确性比现有光谱维插值方法和波段合成方法高，从而有助于提高高光谱遥感器的交叉辐射定标精度和数据对比验证精度。

    【附图说明】

    图1为本发明的实现方法流程图。

    图2为本发明的迭代去相关过程示意图。

    图3为本发明实施例的模拟数据结果图。

    【具体实施方式】

    本发明的具体实施方式如图1和图2所示。以由美国星载高光谱遥感器Hyperion的辐亮度光谱模拟美国星载多光谱遥感器Advanced Land Imager(ALI)的辐亮度光谱为例，具体步骤如下：

    1、输入高光谱数据

    输入从Hyperion L1数据中提取的辐亮度光谱L(λ_i)，i＝1，…，M作为数据源，其中M为Hyperion的波段数。

    2、迭代去相关

    (a)当前高光谱数据L₁(λ_i)，i＝1，…，M取为Hyperion辐亮度光谱L(λ_i)，i＝1，…，M；

    (b)利用三次样条插值方法，对L₁(λ_i)，i＝1，…，M进行加密采样，得到采样间隔为1nm的高光谱数据L₂(λ)；

    (c)根据Hyperion的光谱响应特性R_i(λ)，i＝1，…，M，对L₂(λ)进行响应采样，得到响应高光谱数据：

     $L_3\left({\mathrm{\λ}}_i\right)=\frac{\∫L_2\left(\mathrm{\λ}\right)R_i\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}}{\∫R_i\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}},i=1,...,M;---\left(1\right)$

    (d)判断L₃(λ_i)，i＝1，…，M是否满足下式：

    ‖L(λ)‑L₃(λ)‖＜c    (2)

    其中‖·‖表示取范数操作，c为一个值为极小的常数。

    若不等式(2)不成立，则转至步骤(e)；若不等式(2)成立，则转至步骤(f)；

    (e)更新当前高光谱数据L₁(λ_i)，i＝1，…，M：

    L₁(λ_i)＝L₁(λ_i)+L(λ_i)‑L₃(λ_i)，i＝1，…，M    (3)

    转至步骤(b)；

    (f)分辨率增强高光谱数据L′(λ_i)，i＝1，…，M取为L₁(λ_i)，i＝1，…，M。

    3、插值

    利用三次样条插值方法，对L′(λ_i)，i＝1，…，M进行加密采样，得到采样间隔为1nm的高光谱数据L″(λ)。

    4、响应采样

    根据ALI的光谱响应特性r_j(λ)，j＝1，…，N，对L″(λ)进行响应采样，得到模拟ALI辐亮度光谱：

     $L^{*}\left({\mathrm{\λ}}_j\right)=\frac{\∫L^{\′\′}\left(\mathrm{\λ}\right)r_j\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}}{\∫r_j\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{d\λ}},j=1,...,N---\left(4\right)$

    其中N为ALI的波段数。

    5、输出模拟数据

    输出模拟ALI辐亮度光谱L^*(λ_j)，j＝1，…，N。

    模拟数据结果如图3所示。