錢 進(jìn)，姜紫薇，段松江，焦 歡，高 麗，肖 禾*

(1.重慶市地理信息和遙感應(yīng)用中心，重慶 401147；2.重慶工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 資源與安全學(xué)院，重慶 401147)

0 引言

高光譜遙感通過連續(xù)獲取目標(biāo)物體的輻射強度信息，能夠提供不同地物具有診斷性的光譜信息，因而為精細(xì)探測地物提供了可能[1-2]。自2002年首個國產(chǎn)星載中分辨率成像光譜儀(HJ-1A)發(fā)射以來，我國星載高光譜迅速發(fā)展，相繼發(fā)射了天宮一號(2011年)、高分五號(2018年)、珠海一號(2018年)和資源一號02D(2019年)，在軌衛(wèi)星數(shù)量不斷上升。目前，高光譜遙感數(shù)據(jù)已經(jīng)成為地球科學(xué)各個領(lǐng)域重要的信息源，在地物精細(xì)識別、地質(zhì)調(diào)查、大氣與環(huán)境監(jiān)測、海洋資源開發(fā)、軍事偵察和偽裝識別等領(lǐng)域發(fā)揮著舉足輕重的作用。

隨著高光譜遙感應(yīng)用需求的不斷提升，特別是自然資源部印發(fā)自然資源調(diào)查監(jiān)測體系構(gòu)建總體方案后[3]，要求對地表基質(zhì)層、地表覆蓋層等全要素自然資源實行精細(xì)化監(jiān)測、管理，進(jìn)一步對高光譜遙感的定量化應(yīng)用提出了非常高的要求。高光譜影像質(zhì)量評價是數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[4]，國內(nèi)外學(xué)者對此進(jìn)行了大量的研究，Roger等[5]提出了空間—光譜維去相關(guān)法，利用高光譜影像空間維和光譜維存在強相關(guān)的特點，通過多元線性回歸去除強相關(guān)信號，利用得到的殘差圖像進(jìn)行噪聲估計；Gao等[6]基于局部均值與局部標(biāo)準(zhǔn)差法(LMLSD)提出了基于邊緣剔除的局部均值與局部標(biāo)準(zhǔn)差法和基于高斯波形提取的局部均值與局部標(biāo)準(zhǔn)差法；Bioucas等[7]提出基于多元回歸理論的噪聲估計算法(NELMM)，考慮每個波段的噪聲水平構(gòu)建噪聲權(quán)重矩陣，噪聲等級越高、波段權(quán)重越小，實現(xiàn)了不同波段不同噪聲水平之間的平衡；傅鵬等[8]提出一種遙感圖像間信噪比的評估和度量準(zhǔn)則，用以評估和比較不同遙感影像的信噪比；周雨霽等[9]采用輻射精度、信息量、清晰度和信噪比等指標(biāo)對Hyperion進(jìn)行質(zhì)量評估；邢曉達(dá)等[10]對THEMIS-T-FP2500地基高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了質(zhì)量評估；董勝越等[11]、王崇倡等[12]對GF5全譜波段光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評估；張霞等[13]對干涉成像光譜儀高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了質(zhì)量評估；吳興等[14]對SPARK微納衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)輻射質(zhì)量進(jìn)行了質(zhì)量評估。

雖然針對高光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的文獻(xiàn)較多，但大都基于算法改進(jìn)或選取不同指標(biāo)對單一傳感器進(jìn)行評價，而對國產(chǎn)高光譜數(shù)據(jù)情況的對比分析相對較少，面向?qū)嵗瘧?yīng)用的多傳感器光譜對比分析較少。因此，本文選取信噪比、清晰度、信息熵等定量化評價指標(biāo)，對高分五號(GF5-AHSI)、珠海一號(ZH1-OHS)和資源一號02D(ZY1E-AHSI)等3種典型國產(chǎn)星載高光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量對比評價，并面向地物精細(xì)化識別應(yīng)用，分析植被、水體、道路和房屋建筑在3種數(shù)據(jù)中的光譜特性，以期為國產(chǎn)星載高光譜遙感實際應(yīng)用提供基礎(chǔ)信息支撐。

1 研究背景及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究背景

本文研究區(qū)覆蓋重慶市核心城區(qū)部分區(qū)域以及江津區(qū)、永川區(qū)等部分區(qū)域，研究區(qū)整體位于105°40′E～106°50′E，29°00′N～29°50′N之間，包含城市建設(shè)區(qū)集聚區(qū)、農(nóng)村居民地、道路、耕地、林地等多種復(fù)雜地表覆蓋類型，地形以丘陵、平壩和山地為主，研究區(qū)內(nèi)包括長江、嘉陵江等2條主要河流水域。

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究選取GF5-AHSI、ZH1-OHS和GF5-AHSI數(shù)據(jù)各一景(3種傳感器性能參數(shù)見表1)，研究數(shù)據(jù)來源于作者單位自主獲取，經(jīng)輻射定標(biāo)、FLAASH大氣校正、幾何校正等處理，最終得到本文實驗數(shù)據(jù)成果(圖1)。

表1 典型國產(chǎn)高光譜傳感參數(shù)對比

(a)高分五號(R59、G38、B20) (b)珠海一號(R12、G6、B1) (c)資源一號02D(R29、G19、B10)

其中，GF5-AHSI成像時間為2019年8月17日，光譜范圍390～2 500 nm，空間分辨率30 m，光譜分辨率在可見光/近紅外附近5 nm、短波紅外附近10 nm，原始數(shù)據(jù)330個波段，剔除192～203(1 350.58～1 443.51 nm)、246～264(1 805.44～1 956.99 nm)、327～330(2 487.97～2 513.25 nm)等共計35個空波段，保留295個波段；ZH1-OHS數(shù)據(jù)成像時間為2019年7月27日，光譜范圍400～1 000 nm，空間分辨率10 m，光譜分辨率2.5 nm，保留全部32波段；ZY1E-AHSI成像時間為2019年9月25日，光譜范圍400～2 500 nm，空間分辨率30 m，光譜分辨率在VNIR附近10 nm、SWIR附近20 nm，原始數(shù)據(jù)166個波段，剔除98～103(1 357.91～1 442.17 nm)、125～133(1 812.02～1 946.82 nm)、165～166(2 484.32～2 501.08 nm)等共計17個空波段，保留149個波段。

2 評價指標(biāo)

1)清晰度。清晰度是評價數(shù)字圖像的重要指標(biāo)[15]，指圖像邊緣變化的敏銳程度。在圖像細(xì)節(jié)的邊緣處，光學(xué)密度或亮度隨位置的變化越敏銳(變化快)、越劇烈(反差大)，則細(xì)節(jié)的邊緣就越清晰，可辨程度越高。本文采用平均梯度法來表示，該方法能夠敏感地反映圖像對微小細(xì)節(jié)反差表達(dá)的能力，平均梯度越大，表明影像層次越多，圖像越清晰。單波段清晰度計算公式如下：

Articulation=

(1)

式中，nl、ns分別表示圖像的行數(shù)和列數(shù)，f(x，y)表示像素(x，y)的灰度值。

2)信噪比。信噪比是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的一個重要指標(biāo)，研究指出[16-18]，噪聲影響到高光譜數(shù)據(jù)處理分析的各個環(huán)節(jié)，涉及特征探測、降維預(yù)處理、精細(xì)分類、端元提取、目標(biāo)探測等。光學(xué)遙感中，噪聲由系統(tǒng)噪聲和隨機噪聲構(gòu)成，通過頻域濾波變換可有效消除系統(tǒng)噪聲，隨機噪聲一般認(rèn)為是加性噪聲[19]，其數(shù)學(xué)模型可表示為：

(2)

S(i,j)表示圖像信號，n(i,j)表示圖像噪聲，(i,j)表示含噪聲圖像，一般采用高斯白噪聲模擬加性噪聲。高斯型白噪聲概率密度函數(shù)為：

(3)

式中，x為噪聲信號，σn為噪聲標(biāo)準(zhǔn)差。

本文采用Gao等提出的基于邊緣塊剔出的局部均值與局部標(biāo)準(zhǔn)差噪聲估算方法，具體算法流程見文獻(xiàn)[20]。

3)信息熵。信息熵是圖像質(zhì)量評價的常用指標(biāo)，它從信息論的角度反映圖像信息豐富程度。通常情況下，圖像信息熵越大，其信息量就越豐富，質(zhì)量越好。假設(shè)圖像中各個像素點的灰度值之間是相互獨立的，圖像的灰度分布為P={P1，P2，…，Pi，…，Pn}，其中Pi表示灰度值為i的像素的個數(shù)與總像素個數(shù)之比，而n為灰度級總數(shù)。本文采用Shannon信息熵[15]進(jìn)行表示，計算公式如下：

(4)

其中，Pi表示灰度為i的像元出現(xiàn)的概率。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 單指標(biāo)分析

信噪比計算結(jié)果如圖2(a)所示，實驗數(shù)據(jù)信噪比水平大體相當(dāng)，基本維持在30 dB以上，總體上來看，除空波段和明顯噪聲異常波段外，3種數(shù)據(jù)信噪比水平較高。ZH1-OHS在紅光波段以下(380～760 nm)時，信噪比計算值略低于GF5-AHSI和ZY1E-AHSI，而在近紅外波段760～940 nm均高于GF5-AHSI和ZY1E-AHSI。GF5-AHSI和ZY1E-AHSI信噪比隨波長變化各波段信噪比水平保持相對一致，但ZY1E-AHSI在紅光波段825～920 nm、988 nm和近紅外波段1 055～1 090 nm、1 240～1 290 nm附近產(chǎn)生異常高信噪比波段(>500 dB)，信噪比水平明顯高于其他波段和另外兩種數(shù)據(jù)各波段計算值，主要是因為ZH1-OHS空間分辨率明顯高于ZY1E-AHSI，且覆蓋重慶核心城區(qū)，地類覆蓋相對復(fù)雜導(dǎo)致邊緣檢測結(jié)果不同，從而影響噪聲估算結(jié)果。

(a)信噪比 (b)清晰度 (c)信息熵

高光譜傳感器獲取高光譜分辨率數(shù)據(jù)，會犧牲一定程度的空間分辨率和信噪比。圖3、圖4、圖5展示了實驗數(shù)據(jù)最優(yōu)信噪比和最差信噪比單波段影像圖，可以看出，GF5-AHSI和ZY1E-AHSI因為波段數(shù)量相對較多，各通道光譜響應(yīng)參數(shù)保持一致難度更大，條帶噪聲現(xiàn)象明顯，實際應(yīng)用中建議進(jìn)一步消除噪聲，提升數(shù)據(jù)處理和后續(xù)應(yīng)用分析的可信度。

圖3 高分五號最大信噪比(波段21)和最小信噪比(波段326)影像

圖4 珠海一號最大信噪比(波段26)和最小信噪比(波段15)影像

圖5 資源一號02D最大信噪比(波段54)和最小信噪比(波段164)影像

清晰度實驗結(jié)果圖2(b)顯示， ZY1E-AHSI清晰度整體優(yōu)于GF5-AHSI，GF5-AHSI除波段319(2 420 nm)至波段326(2 500 nm)清晰度低于ZH1-OHS外，其余波段整體優(yōu)于ZH1-OHS。ZY1E-AHSI和ZH1-OHS各波段清晰度較為均勻，GF5-AHSI清晰度隨波長呈聚集分布，在380～498 nm至青光波段、500～613 nm至橙光波段、617～1 974 nm至近紅外波段以及近紅外波段1 982～2 194 nm、2 201～2 413 nm和2 420～2 500 nm附近分布為6個相對均勻分布的區(qū)間。結(jié)合各波段像素灰度分布來看，產(chǎn)生清晰度大小區(qū)分和GF5-AHSI隨波長聚集的原因，主要是灰度變化強度不同引起的對比度差異，導(dǎo)致邊緣清晰度呈實驗結(jié)果分布。三景實驗數(shù)據(jù)清晰度均值分別為7.246 7、4.483 3、8.762 7，結(jié)合信噪比實驗結(jié)果分析，GF5-AHSI和ZY1E-AHSI數(shù)據(jù)受條帶噪聲影響明顯，低信噪比波段灰度陡變像素增加，平均梯度計算值偏大，導(dǎo)致ZH1-OHS清晰度整體偏低。

信息熵計算結(jié)果如圖2(c)所示，實驗數(shù)據(jù)所有波段信息熵均大于7，3種數(shù)據(jù)各波段均具有豐富的信息量，表明國產(chǎn)星載高光譜傳感器信息量性能指標(biāo)均達(dá)到較高水平。其中，GF5-AHSI信息熵在全成像波譜范圍內(nèi)均低于ZY1E-AHSI；在380～760 nm波長范圍內(nèi)，ZH1-OHS信息熵明顯優(yōu)于GF5-AHSI和ZY1E-AHSI，在近紅外波長范圍內(nèi)優(yōu)于GF5-AHSI而略低于ZY1E-AHSI。高光譜數(shù)據(jù)應(yīng)用側(cè)重于光譜分析，對圖面指標(biāo)要求相對較少，本文實驗數(shù)據(jù)成像時間略有差異，數(shù)據(jù)使用時需進(jìn)一步結(jié)合目視效果進(jìn)行波段優(yōu)選。

3.2 對比分析

將3種傳感數(shù)據(jù)各波段清晰度、信噪比和信息熵分波長，按照紫(0.38～0.43 μm)、藍(lán)(0.43～0.47 μm)、青(0.47～0.50 μm)、綠(0.50～0.56 μm)、黃(0.56～0.59 μm)、橙(0.59～0.62 μm)、紅(0.62～0.76 μm)、近紅外(0.76～2.5 μm)分為8個實驗組，分別統(tǒng)計其最大值、最小值和均值，對比分析3種傳感數(shù)據(jù)情況，結(jié)果如表2所示。總體上看，3種實驗數(shù)據(jù)的清晰度和信息熵隨波長增加變化不大，主要是因為清晰度和信息熵指標(biāo)存在一定相關(guān)性，導(dǎo)致變化趨勢相似；信噪比隨波長變化有明顯波動，3種數(shù)據(jù)信噪比均隨波長增加呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢。

表2 分波長統(tǒng)計結(jié)果表

在紫光波段，ZH1-OHS無成像波段，GF5-AHSI清晰度明顯低于ZY1E-AHSI，信噪比和信息熵基本相當(dāng)，均值分別為30.122 5 dB、34.063 6 dB和7.334 8、7.697 4。在藍(lán)光和青光波段(0.43～0.50 μm)，ZH1-OHS僅有1個成像波段，可比性不強，GF5-AHSI和ZY1E-AHSI質(zhì)量評價結(jié)果與其在紫光波段范圍內(nèi)規(guī)律保持一致，但各項指標(biāo)水平均有明顯提升，特別是最小信噪比方面大幅提升，說明該波長范圍內(nèi)數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。在綠光至橙光波段范圍(0.50～0.62 μm)，ZH1-OHS信息熵優(yōu)于GF5-AHSI和ZY1E-AHSI，但信噪比低于GF5-AHSI和ZY1E-AHSI，而ZY1E-AHSI清晰度、信噪比和信息熵3項指標(biāo)均略優(yōu)于GF5-AHSI，3種數(shù)據(jù)信噪比均較藍(lán)光和青光波段(0.43～0.50 μm)有明顯下降。在紅光和近紅外波段(0.62～2.50 μm)，3種數(shù)據(jù)的清晰度和信息熵表現(xiàn)基本保持一致，其中ZH1-OHS略優(yōu)于GF5-AHSI和ZY1E-AHSI，信噪比整體上較綠光至橙光波段(0.50～0.62 μm)范圍表現(xiàn)略有上升，但最小信噪比波段計算值均有所下降，特別是ZY1E-AHSI出現(xiàn)個別極大值信噪比波段，對整體信噪比計算結(jié)果產(chǎn)生影響，表明部分傳感器在紅光和近紅外波段信噪比容易出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象，加之受高光譜本身波段高相關(guān)性(圖6)影響，因此建議在實際應(yīng)用過程中，尤其需要注意在紅光波段和近紅外波段的噪聲去除和特征選擇。

(a)高分五號 (b)珠海一號 (c)資源一號02D

續(xù)表2

3.3 光譜特性分析

高光譜遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用側(cè)重于光譜分析，實驗針對每景實驗數(shù)據(jù)，相對均勻分布選取道路、建筑物、水體和植被等4種典型地物樣本，取其均值波譜作為端元波譜，樣本數(shù)量見表3，均值波譜如圖7所示，一階導(dǎo)數(shù)波譜如圖8所示。

表3 選取樣本類型與數(shù)量

圖7顯示，4種地物原始光譜特征之間存在明顯差異，但光譜曲線走勢基本相同，具備植被“紅邊”和水體“強吸收”現(xiàn)象；建筑物(區(qū))與道路均屬城市不透水層，雖因材質(zhì)不同導(dǎo)致反射能力強弱有差異，但整體趨勢呈現(xiàn)相似的特點。在可見光(380～760 nm)范圍，3種數(shù)據(jù)均表現(xiàn)為建筑物反射能力最強、植被最弱但“紅邊”效應(yīng)明顯。道路和水體反射能力呈交替趨勢，其中GF5-AHSI道路反射能力明顯大于水體反射能力，ZH1-OHS水體反射能力大于道路反射能力，在ZY1E-AHSI上道路和水體反射能力相當(dāng)，可能原因是受不同水體含沙量不同以及有機、無機物的濃度、類型、粒度大小區(qū)別差異和道路鋪面材質(zhì)不同所致。但水體在400～600 nm反射能力達(dá)到最強能力，符合在清水藍(lán)綠波段具有高反射能力的特點。

(a)高分五號 (b)珠海一號 (c)資源一號02D

在近紅外(760～2 500 nm)范圍，水體在3種傳感器的反射能力均隨波長增加呈現(xiàn)強吸收、快速下降的特點，且不隨波長變化、傳感器差異而變化和數(shù)據(jù)時相不同、樣本區(qū)域不同而變化。ZH1-OHS成像范圍為400～1 000 nm，在近紅外僅有12個波段數(shù)據(jù)，4種地物精細(xì)化辨識度相應(yīng)較低；GF5-AHSI和ZY1E-AHSI數(shù)據(jù)顯示，建筑物(區(qū))、道路和植被在近紅外范圍的反射能力均迅速上升達(dá)到極大值后，道路和植被在1 451 nm和1 965 nm附近均出現(xiàn)“強吸收”現(xiàn)象，反射能力隨波長增加最近降低；建筑物(區(qū))在 GF5-AHSI和ZY1E-AHSI上表現(xiàn)有所差異，但總體上降低趨勢不明顯，這主要是受建筑結(jié)構(gòu)復(fù)雜多異和屋頂材質(zhì)不同的影響。因此，建議在高光譜城市遙感監(jiān)測中，特別是不透水層監(jiān)測中，注意結(jié)合城市特點構(gòu)建建筑物與背景地物的分離模型。

4種地物在3種傳感器上的一階光譜曲線(圖8)顯示，ZH1-OHS建筑物、道路和水體的光譜導(dǎo)數(shù)對背景影響消除效果并不明顯，“峰”和“谷”位置相同且光譜變化速率區(qū)別不明顯，僅植被在藍(lán)青波段467～480 nm、紅光716～730 nm和近紅外940 nm附近出現(xiàn)明顯極值。GF5-AHSI和ZY1E-AHSI光譜導(dǎo)數(shù)特征表現(xiàn)一致，均在紅光698～736 nm附近出現(xiàn)植被極大值和水體極小值，說明該位置是植被和水體研究的適合波段；在1 342 nm、1 797～1 965 nm附件出現(xiàn)兩個植被和道路極小值，表明植被除常規(guī)的“紅邊”現(xiàn)象監(jiān)測外，針對不同植被類型可在近紅外波段選擇適合的波段數(shù)據(jù)；建筑物極值在ZY1E-AHSI辨識度相對較差而在GF5-AHSI區(qū)分度較為明顯，但規(guī)律性不強，受建筑物復(fù)雜因素影響，建筑物監(jiān)測時對數(shù)據(jù)選取尚需進(jìn)一步深入研究其機理；水體除在藍(lán)綠波段高反射外，在728 nm附近GF5-AHSI和ZY1E-AHSI均出現(xiàn)快速吸收波段，實際應(yīng)用中可選取該波段和藍(lán)綠波譜范圍數(shù)據(jù)開展相關(guān)水環(huán)境監(jiān)測。

(a)高分五號 (b)珠海一號 (c)資源一號02D

4 結(jié)論

本文選取信噪比、清晰度和信息熵3個遙感影像客觀評價指標(biāo)，對GF5-AHSI、ZH1-OHS和ZY1E-AHSI 3種典型國產(chǎn)星載高光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評估分析，并面向?qū)嵗瘧?yīng)用，分析實驗數(shù)據(jù)的光譜特性，結(jié)果顯示：1)GF5-AHSI、ZH1-OHS和ZY1E-AHSI信噪比水平均隨波長增加呈現(xiàn)先上升再下降的特點，且GF5-AHSI在波段326、ZY1E-AHSI在波段164等波段條帶噪聲現(xiàn)象明顯，使用前需做噪聲去除處理；2)GF5-AHSI在1 350.58～1 443.51 nm、1 805.44～1 956.99 nm、2 487.97～2 513.25 nm附近出現(xiàn)空波段，與ZY1E-AHSI出現(xiàn)空波段波長位置非常相近，說明兩種數(shù)據(jù)具有相似性，后續(xù)可分析其原因；3)清晰度和信息熵指標(biāo)存在部分相關(guān)性，且受數(shù)據(jù)噪聲影響，實際應(yīng)用中建議結(jié)合目視效果側(cè)重開展光譜分析；4)GF5-AHSI、ZY1E-AHSI波段數(shù)量更多，成像光譜范圍更廣，更適合目標(biāo)精細(xì)化分類與識別；ZH1-OHS空間分辨更高、圖面效果更好，波段主要集中在可見光和少量近紅外，更適合小尺度植被和水環(huán)境監(jiān)測；5)建筑物等城市不透水層，因其自身結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性導(dǎo)致在不同傳感器上光譜響應(yīng)差異較大，實際應(yīng)用中應(yīng)結(jié)合地區(qū)差異和城市個性化特點構(gòu)建適合的監(jiān)測模型。

高光譜遙感以其地物光譜測量的準(zhǔn)確性，提高了地物信息精細(xì)分類的精度，在各行各業(yè)的應(yīng)用中均有大量的研究案例，但目前星載高光譜研究工作仍然主要集中在高校和科研院所，研究成果轉(zhuǎn)化為工程化應(yīng)用較少，特別是在支撐全要素自然資源精細(xì)化監(jiān)管方面實際應(yīng)用較少，其主要原因一是數(shù)據(jù)資源較少、高精度的幾何定位和輻射定標(biāo)數(shù)據(jù)較少；二是尚未構(gòu)建起具有普適性的光譜標(biāo)志庫。下一步，構(gòu)建具有區(qū)域特點的標(biāo)準(zhǔn)化光譜庫、地基數(shù)據(jù)測量和研發(fā)高性能的處理模型是高光譜遙感項目化應(yīng)用的研究重點。