《Optics & Laser Technology》：An integrated radiometric correction method for airborne hyperspectral images accounting for shadow, atmospheric, and BRDF effects
编辑推荐：
•针对复杂辐射条件下的机载高光谱图像，提出了一种集成型辐射校正方法。•通过阴影光谱指数与比例约束策略，可实现精准的阴影检测与能量补偿。•通过敏感性分析确定关键的低空大气参数，并利用查表法高效进行校正。•基于地形与几何特征的核函数驱动BRDF模型，可显著降低多角度反射率的不一致性。
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针对复杂辐射条件下的机载高光谱图像，提出了一种集成型辐射校正方法。
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通过阴影光谱指数与比例约束策略，可实现精准的阴影检测与能量补偿。
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通过敏感性分析确定关键的低空大气参数，并利用查表法高效进行校正。
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基于地形与几何特征的核函数驱动BRDF模型，可显著降低多角度反射率的不一致性。
引言
机载高光谱遥感技术将机载平台与高光谱成像相结合，能够同时获取空间信息与连续的高分辨率光谱特征，从而形成统一的图像-光谱数据体[1]、[2]，如图1所示。该技术依托机载平台的灵活性以及高光谱传感器出色的光谱分辨能力，已被广泛应用于精准农业[3]、[4]、环境监测[5]、[6]以及矿产勘探[7]、[8]等领域。然而，所获取的图像会受到阴影遮挡[9]、[10]、大气效应[11]、[12]以及地表双向反射特性[13]、[14]、[15]共同作用带来的光谱失真影响。
阴影效应主要源于太阳直射光被遮挡，导致被阴影覆盖的像素与受光照的像素相比辐射强度显著降低[16]，进而降低目标物的可见度并扭曲光谱特征。在高精度应用中，这类辐射强度差异可能会不断累积，影响分析结果的准确性。基于图像增强的补偿方法[17]、[18]能够提升阴影区域的亮度与视觉质量。例如，刘等人[19]提出了一种阴影补偿算法，首先通过激光雷达的强度与高程数据识别出均匀区域，再依据非阴影目标物体的颜色属性与纹理特征来补充阴影区域缺失的信息。罗等人[10]则提出了演化型阴影校正网络（ESCNet），该网络通过阴影去除网络（SRNet）去除无人机图像中的阴影，再通过辐射调整网络（RANet）将辐射强度调整至类似受光照状态。不过，这些方法的性能依赖于从受光照区域选择均匀的参考区域，因此在复杂场景中的稳健性较差。此外，这类方法缺乏物理依据，无法准确恢复高光谱特征。基于物理原理的辐射传输补偿方法[9]、[20]往往忽视了辐射传输路径的差异、双向反射特性以及半影区与本影区的不同辐射条件，从而引入额外的不确定性。
大气效应主要源自与波长相关的吸收与散射过程[21]。臭氧和水蒸气等成分会选择性吸收特定波长的辐射，而散射则会减弱或偏移辐射信号。大气成分、传感器配置以及地形的差异会导致大气影响的空间异质性十分明显。里希特等人[22]详细阐述了大气与地形校正（ATCOR）模型的理论框架，该模型将大气辐射传输与数字高程模型（DEM）相结合，用于补偿复杂地形导致的照明条件与观测几何结构的差异。李等人[23]提出了一种基于物理原理的大气与BRDF校正模型，该模型结合了数字表面模型（DSM），无需依赖经验回归即可有效减弱地形效应，并恢复山区地表的反照率。贾等人[24]提出了一种整合几何校正、大气校正与地形校正的方法，该方法基于考虑了复杂辐照路径的耦合辐射传输模型，显著提升了阴坡与阳坡之间的光谱一致性。尽管辐射传输模拟可以提供理论上的解决方案，但低空大气具有强烈的空间异质性以及复杂的多因素耦合特性。因此，通过敏感性分析确定控制低空辐射传输的关键参数，并构建大气参数查表，对于在复杂条件下实现高效且一致的校正至关重要。
地表双向反射特性反映了反照率对照明条件与观测角度的依赖性[25]。因此，即便在同一幅图像中属于相同类型的地表覆盖物，由于采集时间与成像配置的不同，也可能出现较大的辐射强度差异[21]。构建双向反射分布函数（BRDF）可以实现地表各向异性的标准化与校正。施莱普弗等人[15]提出了一种基于连续指数调节核函数的BRDF校正方法，该方法利用各向异性因子（ANIF）为每个像素调整单一的BRDF公式，以适配不同的地表覆盖类型。李等人[14]则提出了一种四参数微面角余弦线性核函数驱动的（MICOKE）BRDF模型，该模型将传统的观测几何结构转换为微面角几何结构，并采用高度相关、方差较小的多元幂级数作为其候选形式。然而，机载平台通常在低层对流层运行，该区域存在气流波动、风速变化、平台振动、飞行方向改变、地形起伏以及太阳角度动态变化等多种因素，这些都会导致复杂的成像几何结构，从而增加BRDF建模与参数提取的难度。此外，现有大多数方法[26]、[27]都是将大气校正与BRDF校正分开处理，隐含地将大气效应与地表效应割裂开来。而在机载观测所具有的动态成像几何特性下，这种非线性耦合效应愈发显著，最终限制了地表反照率估算的精度。
为应对上述挑战，我们提出了一种集成型辐射校正方法——IRCM-SAB，该方法能够同时考虑阴影、大气效应以及双向反射效应，有助于在复杂且异质性的辐射条件下更可靠地获取地表反照率光谱。本研究的主要贡献如下：
- (i)
通过特征分析构建阴影光谱指数，借助阈值处理与形态学运算识别出被阴影覆盖的像素，随后通过比例约束方法计算直射辐照系数，以此估算太阳直射辐照强度，从而实现对阴影区域损失的辐射能量的补偿。
- (ii)
通过对大气辐射传输模型的输入参数进行敏感性分析，确定低空辐射传输过程中的主导因素，并为不同条件构建大气参数查表，从而在辐射校正过程中减少大气吸收与散射效应的影响。
- (iii)
结合地形特征、照明角度以及观测角度（由传感器姿态与视场角决定），构建一种半经验性的核函数驱动BRDF模型，用以描述地表反照率的各向异性特征，进而实现联合辐射校正，从而更精确地获取地表反照率值。
章节摘要
研究区域
本研究区域位于中国陕西省榆林市神木市大柳塔镇（北纬39°17′11″-39°18′51″，东经110°17′53″-110°18′51″；见图2），平均海拔为1,207米。该地区属于干旱至半干旱大陆性气候，长期年平均气温约为7℃，年平均降水量为413.5毫米。相比之下，年蒸发量超过2,000毫米，这说明该地区的气候特点为水分供应不足，且年际间变化较大
研究方法
本节介绍了基于辐射传输分析的机载高光谱图像集成型辐射校正方法IRCM-SAB，随后阐述了该校正模型所需的大气参数与BRDF参数的计算方法。图3展示了IRCM-SAB的流程图。
大气校正的效果
本节通过对比校正前的辐射强度与校正后的反照率曲线，评估该算法在减轻大气效应方面的性能。在辐射传播过程中，辐射能量会受到散射与吸收的影响。散射包括加性散射与乘性散射两种过程，这些过程可能会增强传感器接收到的辐射强度，也有可能在亮目标上抑制辐射强度[48]。散射可分为分子散射与其它类型的散射，其中分子散射主要影响可见光波段，而
集成型辐射校正方法的优点
本研究提出了一种能够同时考虑阴影、大气效应以及BRDF效应的机载高光谱图像集成型辐射校正方法。与李等人[9]以及奥敦库等人[20]提出的阴影校正方法相比，IRCM-SAB能够充分考虑半影区与本影区像素所接收的辐射能量差异。如图24所示，阳光照射区、半影区与本影区的像素之间存在明显差异，这凸显出区分这些像素并构建相应的辐射模型的重要性
结论
本研究提出了一种能够同时解决阴影、大气效应以及BRDF效应问题的机载高光谱图像集成型辐射校正方法。通过全面模拟复杂照明条件与地形条件下的辐射传输过程，该方法克服了传统顺序校正方法的局限性。实验结果表明，IRCM-SAB能够有效消除复杂的光谱失真，使得列均值的标准误差达到最低水平，同时
CRediT作者贡献说明
赵一博：论文撰写——初稿撰写、可视化处理、验证工作、软件开发、方法设计、实验研究、正式分析、数据整理。 雷少刚：论文撰写——审阅与编辑、项目监督、项目管理、资金申请、概念构思。 田宇：软件开发、方法设计、实验研究、数据整理。 李媛媛：实验研究。 韩晓彤：实验研究。
利益冲突声明
作者声明不存在任何可能影响本文研究工作的已知利益冲突或个人关系。
致谢
本研究得到了中国国家重点研发计划（项目编号：2023YFF1306005）以及国家自然科学基金（项目编号：52394193）的支持。
赵一博|雷少刚|田宇|李媛媛|韩晓彤
