遥感影像小支撑规范化去卷积快速算法研究

Remote sensed imagery of medium resolution such 20-30m is the main resource of satellite imagery, which is widely used in the studies for resource and environment remote sensing. China has lounched a set of such satellites, eg. HJ-1A/1B and ZY-1,2,3. They are characterized by reliable quality and fast repeat, and can provide series data for earth observing speedly and stably. However, the imagery quality particularly the definition can't compare with the similar imagery such as LandSAT and SPOT. To this end, we attemp to propose a method of deblurring for the degraded remote sensing images. It aims at enhance the large image in whole, not in block in a fast way. It takes the degradation of the image as a gaussian model.The representation in the frequential domain is deduced as a small support one. Then a new regularized deconvolution to restore the image is obtained.The computation for the deconvolution filter is under the small support so that it can be implemented to the whole image, without the trouble of the lack of memory or mozaic in the edges of the blocks when processing in blocks.This research also propose a new parameter estimation method on the point spread function using the theory of beam wander.

20-30米中等分辨率的卫星遥感影像目前是主流应用型的卫星数据资源，广泛地用于各种以资源环境等为目的的遥感研究中。我国已经成功发射和运行了数颗中分辨率的卫星，如环境1A/1B，资源卫星等。成像质量比较可靠，重返时间也较短，可以稳定快速地提供长期的连续对地观测数据，具有很高的实用性。但卫星影像的清晰度等方面均不如同等级的如LandSAT、SPOT等国外卫星。为此，我们要提出一个卫星影像去模糊的算法，可以实现大容量遥感影像快速无缝的增强处理。该方法将影像的降质模拟为一个高斯退化模型。其傅里叶变换可导出为一个小支撑的表达。由此得到一个规格化去卷积滤波器，并且计算过程只在小支撑下进行。因此可以直接对整幅影像进行计算不会有内存问题，也无需分块处理，并避免了因此而带来的分块接边问题。研究拟提出一个新的基于光束漂移理论的点扩散函数的参数估计方法。

本课题对中等分辨率的卫星遥感影像进行了增强研究，可以消除由于大气湍流造成的成像模糊，提高整体图像的清晰度。尤其是环境星影像，可将其清晰度提高到接近LandSAT卫星影像。我们提出了一个卫星影像去模糊的算法，可以实现全幅影像快速增强处理。本方法依据全体影像块的富利叶变换导出一个小支撑的规格化去卷积滤波器，可以直接对整幅影像进行逆滤波而不会有内存问题，规格化项的参数域较大，逆滤波非常稳定。研究提出了基于成像单元直径和传感器高度及光束漂移理论的点扩散函数的参数估计方法。本课题还对影响卫星遥感影像质量的另一个主要因素-大气作用进行了校正方法的研究。在很多应用中，校正所需的一个重要的参数-气溶胶光学厚度（AOD）对整个图像采用的是一个定值。这样的假设与实际出入很大。我们提出了一个新的像元级AOD反演和大气校正方法。常用的逐像元的AOD计算是黑暗像元法。但这种算法会低估非植被地区的AOD。事实上较接近的一段时期内，大部分地面的地表反射率保持一定值。这个值可以从多时相数据上该地表像元的不同表观反射率对应的地表反射率区间的交集中得到。基于这一点，我们研究并提出了一个多时相的大气校正方法，对各时相影像分别建立查找表，可以以迭代方式同时反演AOD和地表反射率，获得更高精度的遥感数据。