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    重庆时时彩平台试用: 一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201610993393.X

    申请日:

    2016.11.11

    公开号:

    CN106568508A

    公开日:

    2017.04.19

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G01J 3/42申请日:20161111|||公开
    IPC分类号: G01J3/42 主分类号: G01J3/42
    申请人: 中国科学院合肥物质科学研究院
    发明人: 叶函函; 王先华; 吴军; 蒋芸; 李志伟; 施海亮; 熊伟
    地址: 230031 安徽省合肥市蜀山湖路350号
    优先权:
    专利代理机构: 安徽合肥华信知识产权代理有限公司 34112 代理人: 余成俊
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610993393.X

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2017.04.19

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法,该方法主要解决如何对存在波长漂移的卫星超光谱数据进行波长配准。其基于与卫星光谱数据的基线特征一致的模拟参考数据,首先通过特定光谱分辨率的三角函数定位卫星光谱与模拟光谱的参考峰位置,进行初配准;然后通过波长修正因子的准确反演,结合波长配准模型进行精配准。本发明无需人工干预或者构建查找表,即可自动、准确、稳定、快捷地获取卫星超光谱数据的波长漂移,修正卫星观测的波长误差,提高超光谱数据在大气气体成分高精度探测等领域的应用价值。

    权利要求书

    1.一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法,其特征在于:包括以下步
    骤:
    (1)根据卫星观测点的地理位置和观测时间,获取美国国家环境预报中心NCEP再分析
    资料的地表和大气模式数据、中分辨率成像光谱仪MODIS的地表反射率和气溶胶产品;结合
    观测几何条件和太阳几何条件,以及中分辨率成像光谱仪MODIS的光谱范围和线型函数,利
    用大气辐射传输模型SCIATRAN,计算获得卫星观测的模拟结果;
    (2)获取卫星观测的超高分辨率光谱数据作为基准,采用差分吸收光谱DOAS技术,结合
    最小二乘法,对步骤(1)获得的卫星观测的模拟结果进行预处理,消除由多种复杂因素引起
    的模拟数据基线强度和斜率/曲率的偏差,从而获得与卫星观测的光谱基线特征一致的模
    拟参考光谱;
    (3)构建特定光谱分辨率的卷积函数,以分别对步骤(2)获得的卫星观测的光谱以及模
    拟参考光谱进行卷积计算,通过寻找卷积谱最小值的位置,定位出卫星观测的光谱和模拟
    参考光谱的特征峰的波长位置,据此获得卫星观测的光谱相对于模拟参考光谱的平移程
    度,对卫星观测的光谱的波长进行平移初配准;
    (4)根据步骤(3)初配准后卫星观测的光谱波长,以及光谱点的序列号,采用多次项拟
    合方法,建立光谱点序列号与波长之间的关系,获得波长定标系数,并定义波长修正因子,
    构建波长配准模型;
    (5)根据步骤(4)获得的波长定标系数和波长修正因子,以及步骤(2)获得的卫星观测
    的光谱、模拟参考光谱,采用非线性迭代算法反演计算得到波长修正因子的结果,通过波长
    配准模型对波长定标系数中的一次项系数和常数项系数进行修正,计算得到精配准后的波
    长。
    2.根据权利要求1所述的一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法,其
    特征在于:所述的步骤(2)中卫星超光谱数据,是指光谱分辨率λ/Δλ≥1000、波长范围位于
    0.24-40um内、包含多条独立特征线及无特征线干扰的连续谱、卫星平台通过星下点或临边
    方式观测大气获得的辐亮度光谱,可用于大气气体含量探测。
    3.根据权利要求1所述的一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配 准方法,其
    特征在于:所述的步骤(2)中卫星观测的光谱基线特征,主要包括基线强度和斜率/曲率,获
    取方法如下:
    首先对辐亮度光谱I(υ)进行对数转换,转换后的对数谱lnI(υ)由快变成分F(υ)和慢变
    成分S(υ)组成,如公式(1)所示:
    lnI(υ)=F(υ)+S(υ)=F(υ)+a2υ2+a1υ+a0 (1),
    公式(1)中,S(υ)随波长变化呈二次项关系,二次项系数a2,a1和a0可由最小二乘拟合方
    法获得,根据对数谱中的S(υ),可以获得辐亮度光谱的基线B(υ)如公式(2)所示:
    B(υ)=exp(S(υ))=exp(a2υ2+a1υ+a0) (2)。
    4.根据权利要求1所述的一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法,其
    特征在于:所述的步骤(4)中的波长修正因子,是指对波长定标系数中的一次项和常数项系
    数所提供的修正因子。
    5.根据权利要求1所述的一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法,其
    特征在于:所述的步骤(5)中的反演算法,是指基于观测谱Y与模拟参考谱F的光谱残差χ2,
    如公式(3)所示:

    公式(3)中X是波长修正因子α和β的矩阵,j是光谱点序列号,CF是波长定标系数a0,a1,
    a2,a3和a4的矩阵,用Levenberg-Marquardt非线性迭代逐步逼近真解,使得光谱残差χ2趋于
    最小值,迭代公式如公式(4)所示:

    公式(4)中i是迭代次数,Xi+1是第i+1次反演得到的波长修正因子值,Xi为前一次迭代得
    到的反演结果,i=0时X0代表初始值,是χ2对X的一阶导数矩阵,也就是雅克比矩阵,γ
    是Levenberg-Marquardt因子,每次迭代后均 需要更新,更新策略如下:
    如果χ2增大,则将γ增大2倍,不更新Xi+1,重新第i次的反演计算;
    如果χ2减小,则将γ减小2倍,更新Xi+1并继续下一步的反演计算。

    说明书

    一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法

    技术领域

    本发明涉及卫星光谱数据预处理技术领域,具体是一种修正卫星超光谱数据所存
    在的波长漂移的配准方法。

    背景技术

    卫星发射及在轨运行中,由于环境突变、仪器性能老化等的影响,导致超光谱数据
    不可避免地存在波长漂移现象。波长漂移会导致实测信息和模拟信息不匹配,严重阻碍超
    光谱数据在大气气体成分高精度探测等领域的应用,准确获取卫星超光谱数据的波长漂移
    并进行有效地校正,是保证卫星遥感数据正确应用的前提条件。

    现有的光谱配准方法,主要是针对低分辨率光谱数据设计,宽光谱区间内往往只
    有一至两条特征峰。观测光谱存在波长漂移时,通过试凑法、查找表法或简单反演法,即可
    获得波长漂移量。试凑法即人工获取光谱中的特征峰位置,通过调整(平移或拉伸)整段光
    谱的波长值,实现观测光谱与模拟光谱残差的最小化;查找表法是构建观测光谱与模拟光
    谱的残差随不同波长漂移量而变化的规律表,通过搜索该表中残差的最小值,获得观测光
    谱的波长漂移量;观测光谱与模拟光谱残差随不同波长漂移量呈线性变化关系时,可采用
    简单的线性反演计算方法,比如最小二乘法等。

    然而,对于超光谱而言,光谱吸收峰个数多且相互之间存在相似性,使得观测光谱
    与模拟光谱的残差分布非常复杂,在波长平移因子或拉伸因子的维度上,均存在众多极值
    点。对于这类强非线性问题,不仅需要设计针对性的非线性反演算法,波长漂移参数初始值
    的准确性也是准确反演和稳定收敛的关键。同时,对于卫星数据的应用而言,自动、快捷地
    获取波长漂移量,实现观测光谱的波长精确配准,是非常有必要的。

    发明内容

    本发明的目的是提供一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法,以
    解决现有卫星超光谱数据存在无法避免的波长漂移而导致目标气体探测准确度降低的问
    题。

    为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案为:

    一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法,其特征在于:包括以下
    步骤:

    (1)根据卫星观测点的地理位置和观测时间,获取美国国家环境预报中心NCEP再
    分析资料的地表和大气模式数据、中分辨率成像光谱仪MODIS的地表反射率和气溶胶产品;
    结合观测几何条件和太阳几何条件,以及中分辨率成像光谱仪MODIS的光谱范围和线型函
    数,利用大气辐射传输模型SCIATRAN,计算获得卫星观测的模拟结果;

    (2)获取卫星观测的超高分辨率光谱数据作为基准,采用差分吸收光谱DOAS技术,
    结合最小二乘法,对步骤(1)获得的卫星观测的模拟结果进行预处理,消除由多种复杂因素
    引起的模拟数据基线强度和斜率/曲率的偏差,如辐射定标误差、地表反射率和气溶胶数据
    误差等,从而获得与卫星观测的光谱基线特征一致的模拟参考光谱;

    (3)构建特定光谱分辨率的卷积函数,以分别对步骤(2)获得的卫星观测的光谱以
    及模拟参考光谱进行卷积计算,通过寻找卷积谱最小值的位置,定位出卫星观测的光谱和
    模拟参考光谱的特征峰的波长位置,据此获得卫星观测的光谱相对于模拟参考光谱的平移
    程度,对卫星观测的光谱的波长进行平移初配准;

    (4)根据步骤(3)初配准后卫星观测的光谱波长,以及光谱点的序列号,采用多次
    项拟合方法,建立光谱点序列号与波长之间的关系,获得波长定标系数,并定义波长修正因
    子,构建波长配准模型;

    (5)根据步骤(4)获得的波长定标系数和波长修正因子,以及步骤(2)获得的卫星
    观测的光谱、模拟参考光谱,采用非线性迭代算法反演计算得到波长修正因子的结果,通过
    波长配准模型对波长定标系数中的一次项系数和常数项系数进行修正,计算得到精配准后
    的波长。

    所述的一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法,其特征在于:所
    述的步骤(2)中卫星超光谱数据,是指光谱分辨率λ/Δλ≥1000、波长范围位于0.24-40um
    内、包含多条独立特征线(气体吸收线、太阳弗朗禾费线)及无特征线干扰的连续谱、卫星平
    台通过星下点或临边方式观测大气获得的辐亮度光谱,可用于大气气体含量探测。

    所述的一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法,其特征在于:所
    述的步骤(2)中卫星观测的光谱基线特征,主要包括基线强度和斜率/曲率,获取方法如下:

    首先对辐亮度光谱I(υ)进行对数转换,转换后的对数谱lnI(υ)由快变成分F(υ)和
    慢变成分S(υ)组成,如公式(1)所示:

    lnI(υ)=F(υ)+S(υ)=F(υ)+a2υ2+a1υ+a0 (1),

    公式(1)中,S(υ)随波长变化呈二次项关系,二次项系数a2,a1和a0可由最小二乘拟
    合方法获得,根据对数谱中的S(υ),可以获得辐亮度光谱的基线B(υ)如公式(2)所示:

    B(υ)=exp(S(υ))=exp(a2υ2+a1υ+a0) (2),

    所述的一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法,其特征在于:所
    述的步骤(4)中的波长修正因子,是指对波长定标系数中的一次项和常数项系数所提供的
    修正因子。

    所述的一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法,其特征在于:所
    述的步骤(5)中的反演算法,是指基于观测谱Y与模拟参考谱F的光谱残差χ2,如公式(3)所
    示:


    公式(3)中X是波长修正因子α和β的矩阵,j是光谱点序列号,CF是波长定标系数
    a0,a1,a2,a3和a4的矩阵,用Levenberg-Marquardt非线性迭代逐步逼近真解,使得光谱残差
    χ2趋于最小值,迭代公式如公式(4)所示:


    公式(4)中i是迭代次数,Xi+1是第i+1次反演得到的波长修正因子值,Xi为前一次
    迭代得到的反演结果,i=0时X0代表初始值,是χ2对X的一阶导数矩阵,也就是雅克比
    矩阵,γ是Levenberg-Marquardt因子,每次迭代后均需要更新,更新策略如下:

    如果χ2增大,则将γ增大2倍,不更新Xi+1,重新第i次的反演计算;

    如果χ2减小,则将γ减小2倍,更新Xi+1并继续下一步的反演计算。

    本发明是一种卫星超光谱数据的波长精配准方法,是基于与卫星光谱数据的基线
    特征一致的模拟参考数据,首先通过特定光谱分辨率的三角函数定位卫星光谱与模拟光谱
    的参考峰位置,进行初配准;然后通过波长修正因子的准确反演,结合波长配准模型进行精
    配准。

    与已有技术相比,本发明的有益效果体现在:

    本发明涉及的卫星超光谱数据的波长精配准方法,解决了卫星超光谱数据存在的
    波长漂移问题。根据观测点对应的大气、地表和仪器状态实时计算模拟光谱并进行预处理,
    消除基线和吸收峰特征的差异,减少波长修正因子反演时干扰因素的影响;通过光谱特征
    峰位置的定位,初步修正卫星光谱相对于模拟谱的波长漂移,提高反演参数初始值的准确
    度,有利于非线性问题的准确反演;基于光谱残差,采用Levenberg-Marquardt非线性迭代
    算法,有利于提高波长修正因子反演时的准确度和收敛速度。本发明无需人工干预或者构
    建查找表,即可自动、准确、稳定、快捷地获取卫星超光谱数据的波长漂移,修正卫星观测的
    波长误差,提高超光谱数据在大气气体成分高精度探测等领域的应用价值。

    附图说明

    图1为本发明流程框图。

    图2为TANSO-FTS观测的模拟结果。

    图3为预处理后的模拟参考光谱。

    图4为特征峰定位效果图,其中:

    图4(a)为可将光谱分辨率调整为2.7cm-1的卷积函数,图4(b)为TANSO-FTS观测谱
    的卷积谱及参考峰定位结果,图4(c)为模拟参考光谱的卷积谱及参考峰定位结果,图4(d)
    为初配准前后观测谱与模拟参考光谱的差异图。

    图5为波长精配准前后观测谱与模拟参考光谱的差异图。

    具体实施方式

    如图1所示,一种修正卫星超光谱数据所存在的波长漂移的配准方法,包括以下步
    骤:

    (1)根据卫星观测点的地理位置和观测时间,获取美国国家环境预报中心NCEP再
    分析资料的地表和大气模式数据、中分辨率成像光谱仪MODIS的地表反射率和气溶胶产品;
    结合观测几何条件和太阳几何条件,以及中分辨率成像光谱仪MODIS的光谱范围和线型函
    数,利用大气辐射传输模型SCIATRAN,计算获得卫星观测的模拟结果;

    (2)获取卫星观测的超高分辨率光谱数据作为基准,采用差分吸收光谱DOAS技术,
    结合最小二乘法,对步骤(1)获得的卫星观测的模拟结果进行预处理,消除由多种复杂因素
    引起的模拟数据基线强度和斜率/曲率的偏差,如辐射定标误差、地表反射率和气溶胶数据
    误差等,从而获得与卫星观测的光谱基线特征一致的模拟参考光谱;

    (3)构建特定光谱分辨率的卷积函数,以分别对步骤(2)获得的卫星观测的光谱和
    模拟参考光谱进行卷积计算,通过寻找卷积谱最小值的位置,定位出卫星观测的光谱和模
    拟参考光谱的特征峰的波长位置,据此获得卫星观测的光谱相对于模拟参考光谱的平移程
    度,对卫星观测的光谱的波长进行平移初配准;

    (4)根据步骤(3)初配准后卫星观测的光谱波长,以及光谱点的序列号,采用多次
    项拟合方法,建立光谱点序列号与波长之间的关系,获得波长定标系数,并定义波长修正因
    子,构建波长配准模型;

    (5)根据步骤(4)获得的波长定标系数和波长修正因子,以及步骤(2)获得的卫星
    观测的光谱、模拟参考光谱,采用非线性迭代算法反演计算得到波长修正因子的结果,通过
    波长配准模型对波长定标系数中的一次项系数和常数项系数进行修正,计算得到精配准后
    的波长。

    步骤(2)中卫星超光谱数据,是指光谱分辨率λΔλ≥1000、波长范围位于0.24-
    40um内、包含多条独立特征线(气体吸收线、太阳弗朗禾费线)及无特征线干扰的连续谱、卫
    星平台通过星下点或临边方式观测大气获得的辐亮度光谱,可用于大气气体含量探测。

    步骤(2)中卫星观测的光谱基线特征,主要包括基线强度和斜率/曲率,获取方法
    如下:

    首先对辐亮度光谱I(υ)进行对数转换,转换后的对数谱lnI(υ)由快变成分F(υ)和
    慢变成分S(υ)组成,如公式(1)所示:

    lnI(υ)=F(υ)+S(υ)=F(υ)+a2υ2+a1υ+a0 (1),

    公式(1)中,S(υ)随波长变化呈二次项关系,二次项系数a2,a1和a0可由最小二乘拟
    合方法获得,根据对数谱中的S(υ),可以获得辐亮度光谱的基线B(υ)如公式(2)所示:

    B(υ)=exp(S(υ))=exp(a2υ2+a1υ+a0) (2),

    步骤(4)中的波长修正因子,是指对波长定标系数中的一次项和常数项系数所提
    供的修正因子。

    步骤(5)中的反演算法,是指基于观测谱Y与模拟参考谱F的光谱残差χ2,如公式
    (3)所示:


    公式(3)中X是波长修正因子α和β的矩阵,j是光谱点序列号,CF是波长定标系数
    a0,a1,a2,a3和a4的矩阵,用Levenberg-Marquardt非线性迭代逐步逼近真解,使得光谱残差
    χ2趋于最小值,迭代公式如公式(4)所示:


    公式(4)中i是迭代次数,Xi+1是第i+1次反演得到的波长修正因子值,Xi为前一次
    迭代得到的反演结果,i=0时X0代表初始值,是χ2对X的一阶导数矩阵,也就是雅克比
    矩阵,γ是Levenberg-Marquardt因子,每次迭代后均需要更新,更新策略如下:

    如果χ2增大,则将γ增大2倍,不更新Xi+1,重新第i次的反演计算;

    如果χ2减小,则将γ减小2倍,更新Xi+1并继续下一步的反演计算。

    现通过附图和具体实施例对本发明进一步说明如下:

    本发明利用日本温室气体观测卫星上搭载的可见-近红外傅里叶变换光谱仪
    TANSO-FTS来对地球大气进行CO2超光谱数据测量,TANSO-FTS数据中6155-6285cm-1波段范
    围用于大气CO2观测,光谱分辨率为0.2cm-1。

    根据卫星观测点的地理位置和观测时间,分别获取NCEP的地表和大气模式数据、
    MODIS MOD09中波段6的地表反射率产品、MODIS MOD04中4个波段的气溶胶产品,对0.47,
    0.55,0.66和2.13um 4个波段的气溶胶光学厚度采用指数关系拟合获得CO2光谱中心波长
    1.61um(6220cm-1)处的气溶胶光学厚度。再结合观测几何条件和太阳几何条件,以及仪器线
    型函数,利用大气辐射传输模型SCIATRAN,计算获得卫星观测的模拟结果,如图2所示。

    以TANSO-FTS辐亮度光谱作为基准,采用差分吸收光谱技术DOAS结合最小二乘反
    演法,对模拟光谱进行预处理。首先,对模拟光谱利用样条函数插值法进行重采样,保持模
    拟光谱与观测光谱采样点一致;其次,基于DOAS技术,构建模拟谱相对于观测的基线B(υ);
    最后,利用最小二乘法迭代反演出B(υ),反演获得的B(υ)和预处理后模拟谱,即参考光谱,
    如图3所示。

    构建可将光谱分辨率调整为2.7cm-1的三角形卷积函数,如图4(a)所示;分别对观
    测光谱和模拟参考光谱进行卷积计算,获得对应的卷积谱;通过寻找卷积谱最小值的位置,
    定位出观测光谱和模拟参考光谱的特征峰的波长位置,由图4(b)可知观测谱中特征峰的定
    位结果为6245.3cm-1,由图4(c)可知参考谱中特征峰的定位结果为6245.1cm-1;据此获得观
    测光谱相对于模拟参考光谱的平移程度为0.2cm-1,对波长进行平移配准,从而获得初配准
    后的波长信息;由图4(d)可知初配准后的波长信息更接近真实值,观测光谱Y与对应的模拟
    参考谱F的差异减小。

    根据初配准后卫星光谱波长wlmatch1和光谱点的序列号id,采用四次项拟合方法,
    建立光谱点序列号与波长之间的关系,如下所示:

    wlmatch1=a4id4+a3id3+a2id2+a1id+a0 (1),

    获得波长定标系数a0,a1,a2,a3和a4,定义a0和a1的修正因子α和β,构建波长配准模
    型:

    wlmatch2=a4id4+a3id3+a2id2+(a1+β)id+(a0+α) (2),

    构建观测光谱Y与波长配准后对应的模拟参考谱F的残差χ2,如下所示:


    式中X是波长修正因子α和β的矩阵,j是光谱点序列号,CF是波长定标系数a0,a1,
    a2,a3和a4的矩阵。用Levenberg-Marquardt非线性迭代逐步逼近真解,使得光谱残差χ2趋于
    最小值,迭代公式如下:


    式中i是迭代次数,Xi+1是第i+1次反演得到的波长修正因子值,Xi为前一次迭代得
    到的反演结果,i=0时X0代表初始值,是χ2对X的一阶导数矩阵,也就是雅克比矩阵,γ
    是Levenberg-Marquardt因子,每次迭代后均需要更新,更新策略如下:

    如果χ2增大,则将γ增大2倍,不更新Xi+1,重新第i次的反演计算;

    如果χ2减小,则将γ减小2倍,更新Xi+1并继续下一步的反演计算。

    通过上述的反演计算,可得到波长修正因子的结果,对CF中的a0,a1进行修正,通过
    波长配准模型计算得到精配准后的波长wlmatch2,由图5可知初配准后的波长信息更接近真
    实值,观测光谱Y与对应的模拟参考谱F的差异减小。

    在机器内存:4GB、CPU:Intel(R)Core(TM)i5-3210M、主频:2.5GHz的硬件环境;
    Ubuntu 16.04 64bit、编译器:gcc 5.4的软件环境下,本发明的实施例顺序执行共耗时14
    分钟21秒,其中模拟结果计算耗时14分钟、预处理耗时1秒、初修正耗时1秒、精修正耗时19
    秒。

    本发明的?;し段Р痪窒抻谑凳├械奈佬鞘菰?、光谱波长范围、光谱分辨率、
    卷积函数类型和多项式阶次。本发明的?;し段б膊痪窒抻谑凳├兴枋龅募际?,它的
    描述是说明性的,并非限制性的,本发明的权限由权利要求所限定,基于本技术领域人员依
    据本发明所能够变化、重组等方法得到的与本发明相关的技术,都在本发明的?;し段?。

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    一种 修正 卫星 光谱 数据 存在 波长 漂移 方法
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