第32卷，第8期 2012年8月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 32,No.8,pp2043-2049
August，2012
基于高光谱辐亮度图像进行目标探测的大气状态影响分析
张兵1，沙建军1,2，王向伟1，高连如 1.中国科学院对地观测与数字地球科学中心，北京100094 2.中国科学院研究生院，北京100049
摘要基于高光谱辅亮度图像直接进行目标探测可以提高数据处理效率，满足实时处理的要求。然面逐感器所获取的辐亮度光谱信息会受到大气的影响。通过对高光谱成像过程的模拟，分析大气状态变化对辐亮度图像中目标探测性能的影响。研究结果表明：高光谱辐亮度图像可以直接用于目标探测，不同的大气状态对RXD异常探测影响很小，面MF探测则受输人光谱准确度的影响，待检测目标的辐亮度光谱要求与辐
亮度图像获取时的大气状态一致，才有良好的效果。关键调辐亮度图像；大气状态；光谱差异；目标探测
中图分类号：TP722
引言
文献标识码：A
DOl: 10. 3964/j.issn.10000593(2012)08-2043-07
易出现算法失效、误差被放大的情况，因而需要分析这些因素对于高光谱辐亮度图像直接应用于目标探测的影响，从而提高探测算法的鲁棒性。目前，对高光谱逐感器成像过程的
高光谱遥感不仅可获取地物的空间图像，同时还能以纳米(nm)级的光分辨率得到地物的连续光谱，这种图谱合一的特点使高光谱遥感技术在地物精细分类、目标探测识别等方面具有独特的优势。但是，由于波段数众多，高光谱遇感所获取的数据量巨大，使高光谱数据处理异常复杂。面在未来的通感智能观测系统中，要求数据实时处理并将结果迅速下传，这对数据快速处理有着迫切需求，特别地，在对自然场景中人工(或军事)目标的探测和识别上，辐射校正、数据降维等预处理过程占据了整个探测过程数据处理量的绝大部分，因而有效降低数据处理量成为目标探测识别快速处理的关键。
一种行之有效的处理方法是直接在遥感器获得的
原始辐竞度图像上处理24]，如通过模拟传感器上目标辐亮度光谱进行几配滤波或者直接在辐亮度图像上进行异常探测。
在400～2500nm的可见到短波红外波段，遇感器接收的能量以地物对太阳辑射反射为主，实际情况下遥感器获得的日标光语信号会存在着某些不确定性，如大气状态变化、邻近像元效应以及传感器噪声等因索，都会给目标的辐亮度光谱带来一定的误差，其中以大气状态的影响最为显著。而在基于高光谱辐亮度图像进行目标操测算法的研究中若忽略了由于这些因素造成的光谱异质性（Variability)，则会使所发展的目标探测算法有很强的数据依赖性，在实际应用中容
收稿日期：2012-01-15，修订日期：2012-05-10
模拟以及光谱混合等关键间题已经有了深入的研究(S-}]。因此，通过在成像过程中引人这些误差因素，就可以模拟得到这些因素影响下的高光谱辐亮度数据，在此基础上通过目标检测可以分析其中关键因素的影响，从而指导目标探测应用。
本工作立足于高光谱辐亮度图像的目标探测过程，通过对遥感器成像过程进行模拟，分析了不同大气状态下目标与背景辐亮度光谱之间的差异，并以典型的目标探测算法对辐亮度图像进行目标探测，比较了不同大气状态对探测性能的影响。
遥感器成像过程
成像光谱仪等光学遥感器接收到的目标信号按照其传输路径通常可以分解为以下几个过程：首先是太阳辑射穿过大气到达地表，然后与地物相互作用，经反射、多次散射等作用后，再次经过大气到达遥感器，最后在遥感器中成像并记录下米[")，因此，成像链路可以筒化为“太阳-+大气→地表（目标)→大气→通感器"的传输路径。假设地表为朗伯体，不考虑周图地物的邻近效应，则到达传感器的输亮度为(")
L(μ) = Lo(μ) +
FTμ）
x 1-as
基金项目：国家(863)计划项目(2011AA120203)和国家自然科学基金项目(40901225，41101394)资助
作者简介：张兵，1969年生，中国科学院对地观测与数字地球科学中心研究员万方数据
e-mail; zhangbing@ceode, ac. cn
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