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user: 3. “异常条带”问题分析及处理方法究 3.1. “异常条带”问题分析 目前，FY3A MERSI数据的植被指数(NVI)产品没有进行数据质量的严格控制，相应的，数据产品出现了显著问题，严重影响NVI数据产品的可用性。所以，有必要针对FY3A_MERSI数据的植被指数(NVI)产品中所存在的“异常条问题”进行研究并探究其处理方式。 具体的，选取时间为2014年5月下旬，分辨率为250米的FY3A MERSI数据的植被指数旬产品进行研究。FY3A MERSI数据的植被指数旬产品 采用设影系统为Hammer投影。为了便于研究我们将30B0 (Hammer投影分块位置代码)、30C0、40B0、40C0共4个区域的数据进行拼接。该区域完全覆盖华北平原。图1即为指数产品其中的红光(CH3)、红外光(CH4)、蓝光(CH1)波段进行RGB假彩色合成的影像。该影像包含NDVI和EVI所包含有的所有波段信息，且影像的对比度较高，色彩饱和度适中，易于反映和说明影像中所存在的相关问题。研究的重点是考虑被用于合成NVI产品的原始FY3A MERSI遥感卫星数据对官方植被指数(NVI)产品的影响。(研究的FY3A MERSI数据的植被指数(NVI)产品为十天合成产品。其中NDVI数据采用的的最大值合成法。该方法为国际公认方法之一，此处不再讨论其正确性。) 在图1中不难发现NVI数据产品本身存在的“异常条带”问题。通过手动溯回查找2014年5月下旬FY3A MERSI数据，即2014年5月21日到2014年5月31日的所有涵盖研究区、原始分辨率为250米的MERSI数据中可以找出对应于问题条带的原始FY3A MERSI影像：FY3A_MERSI_GBAL_L1_2014 0530_0235_0250M_MS.HDF。 图2的右上部及图3分别是UTC时间2014年5月30日2点30分MERSI传感器的第1通道(蓝波段)、第3通道(红波段)以及第4通道(红外波段)获取的原始影像及投影转换后的影像。由于第3通道(红波段)以及第4通道(红外波段)出现了异常条带，因而造成了假彩色影像(3，4，1合成)上观察出明显的“异 Table 1 The 250 m resolution channel characteristics of MERS 通道号 波段名 中心波长/μm 波段范围或宽度/μm 灵敏度 1 蓝 0.470 0.445~0.495 0.30% 2 绿 0.550 0.525~0.575 0.30% 3 红 0.650 0.625~0.675 0.30% 4 近红 0.865 0.840~0.890 0.30% 5 热红外 11.250 10.0~12.5 0.40 K 表1. MERSI 250米分辨率通道特性 图1. 2014年5月下旬FY3A MERSI数据的NVI产品(3，4，1假彩色合成影像) 常条带”问题。这种连续大范围的奇异条带现象主要是由遥感影像波段数值异常造成的。遥感卫星在记录扫描行的数据时，可能受到信号干扰抑或是系统错误影响，造成了某行或若干行扫描行数据发生错误输入或者数据丢失。在合成NVI产品之前未对该遥感影像数据进行数据质量检验。于是在最终的NVI合成产品之中，会保留下原始影像中的扫描行数据错误。 3.2. “异常条带”问题处理方法探讨 3.2.1. “异常条带”的手动去除方法 将图2和图3进行对比可得出如下结论。 1) “异常条带”在未进行预处理的初始影像中规律性很强，“异常条带”的表现形式为行条带。而 图2. FY3A MERSI原始影像(红、近红、蓝及其合成图) 图3. 投影后的FY3A MERSI影像 经过投影转换和几何校正之后的MERSI影像中，“异常条带”表现形式则较为复杂。所以在初始影像中更容易确定“异常条带”的“空间范围”，从而将该“异常条带”区域的异常值抹除。 2) “异常条带”的在初始影像中呈现方式主要是分成两种形式，如图2右下部所示，通过观察，不难发现每条异常条带几乎都有着显著的边缘水平分隔线。具体的分成两种主要的情况。一是标准模式：“异常条带”以行条带的形式存在，每个“异常条带”覆盖一个或多个扫描观测带(SCAN) (MERSI的一个扫描观测带：40个像素宽度，约两万米)。二是跳跃模式：异常条带由左至右会生成“Z字形跳跃阶梯”的形态。异常条带的边缘区别于标准模式下“异常条带”的整齐状。即条带呈现由左至右按单像素平行下移跃变。一般每个异常条带覆多个扫描观测带。在图2中即同时存在着标准模式和跳跃模式的“异常条带”。 对“异常条带”的去除可以理解为在进行预处理的过程中将MERSI原始数据各波段的原始DN值矩阵中含有“异常条带”的数据置为零值或背景值。而在手动去除“异常条带”的方法中，重点在于将“异常条带”所跨越的行范围找出来，达到删除相应的异常的“行条带”的目的。有效地去除FY3A MERSI数据的植被指数(NVI)产品的条带问题。可以通过对源文件HDF直接进行查看，查到“异常条带”的起始和结束行并读出相应的行号。然后在利用ENVI/IDL对源文件HDF进行几何较正和辐射较正的时候将原始的波段影像矩阵修正为排除掉异常的行条带的有效影像矩阵(把起始行和结束行之间的矩阵元素值定义为零值或者背景值)。在预处理过程中就不会将带有“异常条带”的错误数据带到可用的源数据之中，从而也就避免了“异常条带”问题累积到合成的MERSI植被指数产品之中。图4中云除条带后的MERSI影像。 3.2.2. “异常条带”的自动检测去除方法(数学形态学方法) 区别于手动去除“异常条带”，“异常条带”的自动检测去除方法，则更加实用。因为在做FY3A MERSI数据的植被指数产品过程，不可能一幅一幅去对影像手动进行检查，这样显然不经济，效率低。而且容易出错。 在“异常条带”的自动检测去除方法中，主要基于数学形态学，数学形态学在图像处理方面得到了日益广泛的应用。例如在边缘检测方面。边缘检测是大多数图像处理必不可少的一步，提供了物体形状的重要信息。对于二值图像，边缘检测是求一个集合A的边界，记为 ： (3) 对于灰度图像，边缘检测是求一幅图像的形态学梯度，记为g： 数学形态学运算用于边缘检测，存在着结构元素单一的问题。它对与结构元素同方向的边缘敏感，而与其不同方向的边缘(或噪声)会被平滑掉，即边缘的方向可以由结构元素的形状确定。但如果采用对称的结构元素，又会减弱对图像边缘的方向敏感性。所以在边缘检测中，可以考虑用多方位的形态结构元素，运用不同的结构元素的逻辑组合检测出不同方向的边缘。 梁勇等人构造了8个方向的多方位形态学结构元素，应用基本形态运算，得到8个方向的边缘检测结果，再把这些结果进行归一化运算、加权求和，得到最终的图像边缘。该算法在保持图像细节特征和平滑边缘等方面，取得了较好的效果。 在本研究中，先做出一条假设：那就是认为异常条带与正常值区域之间有一条明显的边界分隔线，在该边界线上面相领上下两行之间的行像素反射率值差异性很显著，且该显著差异能够在够在水平方向上保持稳定连续。而正常像素的反射率则呈现着截然相反的情况，即无此类型的稳定性连续显著差异。 异常条带的简化模型如图5所示，可将该问题转化为水平行边界分隔线的检测问题。 代表影像中的反射率值矩阵，x代表行标，y代表列标，矩阵行数为 ，列数为 。具体算法流程如下： 图4. 去条带的投影后MERSI影像 图5. 异常行条带简化模型 第一步：定义“相邻行差异”矩阵DIFF。 (4) 该矩阵中每一个元素值的实际含义为：显示影像矩阵里相邻的上下两行间的数值(一般为反射率值)的差值，即“相邻行差异”。 第二步：定义零一标记矩阵FLAG1。矩阵行数为 ，列数为 。并设置一个典型阈值 。若DIFF达到该阈值 ，则 ，否则 ，即： (5) 该零一标记矩阵FLAG1表示含义为每个像元值是否与下一行同一列对应的像元值存在着显著差异。 第三步：定义连续数矩阵Num。矩阵行数为 ，列数为 。同时固定行标 ， (6) 表示将某行连续有效的像素数累加求和。 值开始随行数 步长为一递增滑动。从而得到连续数矩阵Num。 第四步：定义零一标记矩阵FLAG2。矩阵行数为 ，列数为1。并设置一个另一个典型的阈值 。若Num达到该阈值 ，则判定 ，认定为有效的异常条带分隔线，否则 。即 (7) 得到一维矩阵FLAG2，即异常条带的分隔线的标志矩阵。 第五步：得到异常条带的分隔线位置之后，在相应的二维影像矩阵里，将处于分隔线之间的像值判定为异常条带区域像素即可，即将其设置为零值或背景值 上述为单波段的“异常条带”自动识别和去除方法，多波段则需要对每一个波段依次进行识别和去除(图6)。