Обработка и фильтрация данных дистанционного зондирования
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
?о через атмосферу. Зная интенсивность Iо за пределами атмосферы, по закону Бугера
I = Io exp(-? sec ?)
можно оценить ? для разных длин волн оптического диапазона:
? = 1/sec ? lnI0/I.
Здесь ? - зенитный угол Солнца.
К сожалению, такая сеть не существует, приходится использовать данные немногих спектрофотометров или прибегать к косвенным методам коррекции.
Иначе дело обстоит с атмосферой над морями и океанами. В красном и ИК-участке спектра поверхность воды по своим оптическим характеристикам близка к абсолютно черному телу. Существенно больший коэффициент отражения и рассеяния имеют туманы, дымки, облака, их хорошо видно на фоне воды. Это позволяет оценить оптическую толщину ?. Данные по ? над морями и океанами помещены в сети Интернет4, их можно использовать для коррекции спутниковых изображений прибрежных районов.
На рис. 4, а приведено изображение части Хабаровского края (слева), Татарского пролива и о. Сахалин (справа), полученное 14 августа 1998 г. (1-й канал сканера AVHRR спутника NOAA).
АБ
Рис. 4. Атмосферная коррекция изображения прибрежных районов
Это изображение очень низкого качества. В это время на территории Хабаровского края и на Сахалине бушевали обширные лесные пожары, весь район сильно задымлен. Была произведена атмосферная коррекция с использованием закона Бугера, данные об оптической толщине ? взяты из сети Интернет, ? лежало в пределах 0,03-0,23, угол ? изменялся от минус 8 до 14. Результаты коррекции показаны на рис. 4, б. После коррекции просматривается Татарский пролив и несколько лучше (чем на рис. 4, а) - о. Сахалин. Для Хабаровского края использованы данные ? по Татарскому проливу и Охотскому морю, результат, как и следовало ожидать, оказался неудовлетворительным: в левом верхнем углу появилась темная область, похожая на поверхность моря, хотя на самом деле это суша.
Существует значительное количество оценочных методов учета загрязнения атмосферы и косвенных методов атмосферной коррекции. Можно, например, оценить поглощение излучения молекулами воды по эквивалентной массе водяного пара в атмосфере, вычисленной по данным измерений температуры и влажности. Можно также использовать усредненные сезонные значения ? для данной местности.
Алгоритм порогового выделения загрязненных областей является наиболее простым, но достаточно эффективным. Идея алгоритма основана на выделении границы между загрязненной и чистой областью, после чего все значения изображения в пределах этой границы исключаются из рассмотрения. Порог для 1-го и 2-го каналов сканера AVHRR спутника NOAA можно выбрать, если вычислить значения нормализованного вегетационного индекса NDVI для всего изображения. Эта процедура основана на чувствительности NDVI к присутствию облаков и аэрозолей на изображении. Для растений в нормальном состоянии NDVI близок к 0,6-0,65, для растений в угнетенном состоянии - к 0,3 - 0,4. Облака и аэрозоли в 1-м и 2-м каналах имеют приблизительно одинаковую яркость, поэтому NDVI близок к 0. Таким образом, пороговыми являются низкие значения NDVI. Порог для 3, 4 и 5-го каналов выбирается как среднее значение температуры поверхности и облаков.
Кроме солнечного излучения, отраженного и рассеянного поверхностью, сканеры спутника принимают солнечное излучение, рассеянное на молекулах газов и рассеянное на аэрозолях. Интенсивность молекулярного рассеяния обратно пропорциональна длине волны в четвертой степени, эффект наиболее заметен в коротковолновой части спектра, он ответствен за голубой цвет неба. Рассеяние на аэрозолях (размер частиц от 0,1 ? до 10?) приводит к зависимости интенсивности от длины волны ?-?, 0 < ? < 4. Частицы дыма, пыли, облаков имеют размеры много большие, чем длина волны видимого и ИК-диапазонов, здесь нет зависимости интенсивности рассеянного солнечного излучения от длины волны. Рассеяние в атмосфере приводит к дополнительной засветке, заметной в 1-м и 2-м каналах сканера AVHRR спутника NOAA и еще более заметной в каналах сканеров спутников Ресурс-О, LANDSAT, SPOT, работающих в зеленой области видимого диапазона. Засветка различна для разных каналов, она способна привести, например, к ошибкам в оценке вегетационного индекса растительного покрова.
Влияние засветок за счет рассеяния в атмосфере можно частично устранить, если использовать следующую процедуру. Как правило, на всех изображениях земной поверхности присутствуют пикселы с нулевой или близкой к нулю яркостью. Рассеяние в атмосфере приводит к увеличению яркости, гистограмма смещается вправо (рис. 5).
Рис. 5. Гистограмма уровней яркости при наличии рассеяния в атмосфере
Методика коррекции состоит в том, что из всех уровней яркости вычитается величина ?I, определяемая по гистограмме.
.4 Восстановление пропущенных пикселов
Часто встречающимися на практике помехами при исследовании поверхности Земли из космоса являются облака. Если их слишком много, изображение нельзя использовать для анализа; если площадь, покрытая облаками, невелика, а облака небольшие, то области под облаками на изображении можно восстановить путем интерполяции (экстраполяции) с применением уравнения авторегрессии. Конечно, таким образом невозможно получить, например, изображение невидимого населенного пункта, но заполнить пустое место в изображении лесного массива пикселами такой же структуры, как окружение, вполне возможно. В системах обработки космической информации на изображения нак