航空成像光谱数据的辐射纠正、定标和光谱重建

成像光谱图像数据（即原始数据）是地物光谱反射辐射信息与大气辐射传输效应、地形效应、传感器扫描系统等多种因素影响的结果（Y.Gu et al.，2003；J.D.Shepherd et al.，2003），其像元光谱是这些因素相互作用的综合反映。成像光谱对地物的识别依赖于地物精细的光谱特征，为了从图像中获取地物真实的光谱特征，必须进行相关数据的定标与大气校正，以消除与地物光谱辐射特征等无关因素的影响。成像光谱数据的辐射校正其实质是光谱成像机理的逆过程，从图4-3-1可见，其反演过程是从A→B→C，初步消除或减弱无关因子的影响，尽可能真实地再现地物的光谱特征。

图4-3-1 遥感成像机理与反演过程

4.3.1.1 辐射畸变校正

由于地物光谱反射辐射方向性和观测角度的非稳定性等因素，获取的数据部分边缘会存在辐射畸变，造成扫描图像机下点到边缘辐射亮度发生变化（图4-3-2（a）），既影响岩矿光谱信息的提取也造成岩矿识别制图的假象。对该试验区的数据，利用小波变换技术，选择适当的小波基，提取图像中平稳变化成分作为校正的均值或基准点进行校正（郭小方，1998；王润生等，2000）。图4-3-2（a）、图4-3-2（b）分别为校正前后的图像，可见该方法既可以消除图像数据的亮度差异，又能保持图像的纹理和光谱特征不变。

4.3.1.2 光谱定标

在成像光谱信息提取中，地物光谱特征是直接识别地物的唯一因素，这也是成像光谱区别于多光谱的优势所在。因此在成像光谱数据定标中必须对成像光谱仪的每一通道（波段或探测器）进行光谱标定，避免光谱漂移。

试验区数据于2002年10月中旬开始飞行获取，在飞行前9月26日在澳大利亚实验室进行了光谱标定，确定各波段的光谱响应函数（中心波长、谱段宽度、FWHM）等均无异常后运抵新疆东天山试验区进行数据获取。HyMap成像光谱仪的波段范围、中心波长位置和带宽等光谱定标数据见表4-2-1。

图4-3-2 HyMap成像光谱数据影像辐射畸变纠正前后对比

4.3.1.3 辐射定标

辐射定标是建立光谱仪图像数据与入瞳处地物光谱辐照度之间的定量关系。HyMap每隔一扫描行测10个暗电流值，存储在XXXX_d.drk暗电流数据文件中，相应地可以拟合出与光谱效应函数之间的增益（Gain）与偏移量（Offset），从而利用公式（4-3-1）进行暗电流的校正。

Radiance（λ）=（DN（λ）—Offset（λ））/Gain（λ） （4-3-1）

同时飞行中每间隔一扫描行记录10个所测定标灯值（存储在XXXX_c.cal文件中），再根据HyMap系统各孝猛友波段的实验室辐射标定数据（参数文件XXXX_dycal.txt），利用公式（4-2-2）对波段λ上像元的DN（λ）值进行辐射值转换。图4-3-3是经过辐射标定后地物的反射辐射光谱辐射度曲线。

Radiance（λ）=DN（λ）×dycal/c.cal （4-3-2）

4.3.1.4 大气校正与光谱重建

前面已经阐述过成像光谱书的大气订正和岩矿光谱种重建的方法技术（郭小方，王润生，2000闽祥军和田庆久等，1999；Gower J.F.R.et al.，1992；Vermote E.，1996；Z.QIN，2001）。这里将采取利用成像光谱自身波段的数据与大气理论模型相结合的方法。原始数据经过上述辐射定标后，消除了仪器等系统误差，但是大气以及地形等因素却严重地歪曲地物的谱特征。在东天山数据大气校正中，仅考虑大气的影响而未涉及地形的对地物光谱的干扰。所获取的数据均利用澳大利亚针对HyMap仪器所开发的、基于大气传输的6S模型中专用模块“HyCorr for HyMap At⁃mospheric Correction”（图4-3-4）。该模块是基于水汽在940φ、知源1140φ和氧气820φ的吸收特征，逐像元进行大气消减，重建地物的光谱特征。该模块除选择性地利用上述吸收波段图像外，还需要输入以下参数：①所获取数据的海拔高程以及飞行航高；②所获取试验区域的气候类型以及数据获取的格林威治时间（GMT）；③所获数据的中心点的经纬度；④选择大气气溶巧槐胶类型以及大气能见度。

图4-3-3 HyMap数据经辐射定标后提取方解石的光谱辐射度曲线

在利用6S模型进行大气校正时，地面存在大面积水体时将会使对整个图像数据水气含量的高估，误导大气校正结果，因此在实际校正中应将其掩摸。东天山地区位于大陆腹地，气候干燥，植被不发育，但是该区存在褐铁矿化，并与成矿关系密切，在进行大气校正参数选择中，有意避开Fe3+的吸收波段区间中的940φ波段，而选择1140φ水汽波段进行大气校正。

对图像数据进行大气校正后，最直观的评价是通过对在大气校正中所生成水汽图像进行评估来评判校正的好坏。一般而言，如果水汽图像成云雾状，表示校正的好（图4-3-4（a）），如果水汽图像中还能看见地物则说明校正不完全（图4-3-4（b）），需重新设定参数重新校正。

图4-3-4 大气纠正时大气水汽图像比较

（a）大气校正完全，水汽图像成云雾状；（b）大气校正不完全，能见地面地物

在大气校正过程中，由于数据获取、数据测量、模型等本身精度的限制以及噪声等多因素贯穿于整个处理链中，累计误差将导致视反射率与实际地物光谱间的差异，光谱曲线存在大量的锯齿，如图4-3-5中的红色曲线，混淆部分次级光谱特性，需进一步地进行平滑和去除噪声处理。本次处理利用ENVI 3.5版本中的EFFORT模块进行。EFFORT处理过程类似于经验线形校正（Empirical Line Method），但与其不同的是，该模块统计的增益和偏移量是运用于经过大气校正的视反射率数据。

图4-3-5 EFFORT平滑处理

（a）图中箭头处引入绿泥石矿物光谱而导致光谱“过特征化”

EFFORT采用拉格朗日多项式参数模型（a parametric model of Legendra polynomials）从数据本身出发，通过与真实光谱的拟合生成“准野外光谱（pseudo field spectra）”，利用该模型光谱对每一波段逐行进行拟合后，再利用该拟合所产生的斜率（增益量）和截距（偏移量）校正视反射率数据中累积误差。试验区内若已知地物的特征光谱有助于利用拉格朗日参数模型进行拟合，并能为EFFORT校正拟合提供更为精确的校正因子和偏移量。但需要注意的是：①必须避开如1400φ和1900φ水汽吸收波段的影响；②在拟合过程中合理的多项式的次数选择也非常重要，较低的多项式次数可能压制特征光谱造成光谱特征的丢失，反之，拟合好但常产生错误的光谱；③试验区不同地物光谱的选择不当，可造成特征光谱吸收的增加，如图4-3-5中当引入绿泥石光谱时，在2228φ处导致一个特征吸收，这与实测光谱存在差异。

强退不扣战绩方法：先把输入法切换成智能ABC，然后输入一个“v”。再按两下“↑”（方向键）， 再按“Shift+Delete"(两个键同时按)，也是两下。最后按一下空格就行了，此方启腔法强退不掉战绩，也不会增加强退次数。

解除我爱特种部队：打开特种部队悄派衫的“data”里面的“lobby”.找到“pure.drk”跟“SF_Curse.drk”这两个文件.用记事本打开把里面的内容全删掉保存。去游戏中试试吧，再也不爱特种部队了哈哈哈。。。。

打人出血效果：用记事本打开 特种部队\\specialforce\\data中的“config.cfg”和“default.cfg” 。按Ctrl+F,找到*setblood "0"参数，把0改成1 即*setblood "1"。 注意“config.cfg”和羡指“default.cfg” 两个都要修改。

大厅截图：按Print ScreenSysRp键，之后退出游戏。 然后依次打开“开始菜单-所有程序-附件-画图”然后粘贴保存即可。

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