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2015 , Vol. 17 >Issue 1: 118 - 125

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2015.00118

Orginal Article

The Research and Assessment of Topographic Registration and Correction of Chang’E-1 IIM Data Based on LRO LOLA DEM Data

  • MA Mingliang , 1, 2, 3 ,
  • WANG Chao 1, 2, 3 ,
  • SHI Runhe , 1, 2, 3, * ,
  • GAO Wei 1, 2, 3, 4
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  • 1. Key Laboratory of Geographical Information Science, Ministry of Education, East China Normal University, Shanghai 200241, China
  • 2. Joint Laboratory for Environmental Remote Sensing and Data Assimilation, ECNU and CEODE, Shanghai 200241, China
  • 3. Branch of Data Application System, Center of Space Exploration, Ministry of Education, East China Normal University, Shanghai 200062, China
  • 4. Department of Ecosystem Science and Sustainability, Colorado State University, Fort Collins 80532, USA
*Corresponding author: SHI Runhe, E-mail:

Received date: 2014-07-09

  Request revised date: 2014-08-12

  Online published: 2015-01-05

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《地球信息科学学报》编辑部 所有
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Abstract

The characteristics of the visible and near-infrared reflectance from lunar surface are key information for the inversion and mapping of chemical elements in lunar exploration. Due to the dimply topography, hyperspectral dataobtained from IIM should be introduced with topographic correction before the application of practical inversion to get the actual reflectivity information. There ported longitudes and latitudes of the IIM data generally did not match with the conventional data from the LOLA DEM. Consequently, the accuracy of the topographic correction might be affected and decreased. In this paper, a case study was done related to the lunar crater. More specifically, a certain number of ground control points in a crater with same characteristic were selected for both images to match the IIM data and LOLA DEM data. The results from polynomial correction method were different from the correction results calculated directly from lunar longitude and latitude. There was approximately 3.5 pixels’ offset in the direction of longitude and about 1.95 pixels’ offset in the direction of latitude between IIM data and LOLA DEM data. The conventional topographical correction used on earth (i.e. C correction method) was introduced for a possible topographical correction on the moon, where there is almost no atmosphere scattering. The results showed that the performance of the matched topographical correction data was much better than those from unmatched data. After the application of registration and C correction, the slope of the linear correlation equation between the incident angle cosine value and the reflectance was reduced by 89.4 percent, the terrain effects of the shadow area and the highlight area on the lunar surface was eliminated. We concluded that the actual reflectivity information from lunar surface could be closely assessed after applying registration and topographic correction to IIM data, which could provide a sound basis for the inversion of chemical elements and minerals based on IIM data.

Key words： Chang’E-1; IIM; LOLA; registration; C Correction; topographic correction

Cite this article

MA Mingliang , WANG Chao , SHI Runhe , GAO Wei . The Research and Assessment of Topographic Registration and Correction of Chang’E-1 IIM Data Based on LRO LOLA DEM Data[J]. Journal of Geo-information Science, 2015 , 17(1) : 118 -125 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2015.00118

1 引言

干涉成像光谱仪（Interference Imaging Spectrometer,IIM）是“嫦娥一号”上8种有效科学载荷之一,承担着获取月表化学元素与矿物类型的含量与分布的科学目标[1]。其数据被广泛用于月球科学研究中,如月表的矿物组成、粒度以及化学成分反演等。在对月探测中,月表物质的反射光谱信息是探测月表物质特性、成分并进行矿物元素定量反演和元素填图的重要信息源[2-3]。嫦娥一号成功发射以来,围绕获得的月球IIM影像数据进行的科学研究取得了一系列的科研成果[4-5],如全月球高分辨率影像[6],全月球的FeO、TiO2、A12O3、MnO、CaO、MgO、SiO27种化学成分分布图[7-15],斜长石、橄榄石、单斜辉石、斜方辉石4种矿物分布图[8,16-17]。
与对地遥感类似,由于月球表面地形起伏（本文以下的文中地形、地形效应、地形校正、地形影响、地物等在不引起误解的情况下均指月球）,引起遥感影像与太阳相对位置和几何取向的变化,导致影像在坡面上的太阳辐照度变化,影响了月球表面上的遥感影像的像元亮度值和遥感图像的反射率,改变了月球表面遥感影像获取的地物光谱反射率的真实信息,进而影响了月表遥感影像的质量,以及月表遥感影像定量研究的精度。与地球相比,月球表面大气稀薄,大气散射和吸收作用微弱,反映在遥感影像上则呈现出太阳光线直射区域很亮,阴影区域很暗,反差特别明显;月表地形较特别,由于没有大气层保护,受到陨石撞击频繁,月表分布着众多陨石坑,其光照坡面和阴影坡面的反射率差异较大,月表遥感影像中光照坡面与阴影坡面明暗对比十分明显,因此,消除地形对月表遥感影像的影响,特别是消除月球表面山体以及陨石坑阴影,是月球表面遥感影像处理与深入应用研究中尚未解决的难题[18]。
在对地观测中,地形校正的方法大致分为3种：经验统计模型、物理模型、半经验模型。经验统计模型简单实用但物理意义不明确,代表性比较差,对模型的应用条件比较苛刻;物理模型的每个参数具有严格的物理意义,但模型一般是非线性的,比较复杂,参数较多且获取有较大难度;半经验模型如C校正方法,综合了经验模型与物理模型的优点,部分依赖于地面间实测的观测数据,部分参数具有严格的物理意义,与其他模型相比,应用相对简单,且地形校正效果较好,在对地遥感影像的地形校正中被广泛采用[19-23]。
目前,对月表的地形效应,研究[24]采用LOLADEM（月球轨道器激光测高仪数字高程模型,The Lunar Orbiter Laser Altimeter Digital Elevation Model,LOLADEM）作为月表地形信息源,然而,LOLA与IIM数据之间存在着空间位置经纬度信息的不匹配[25],这种不匹配也同样存在于LROC（月球勘测轨道器照相机,Lunar Reconnaissance Orbiter Camera, LROC）和LOLA数据中[26],但是,在进行月表地形校正时,其并没有考虑这种不匹配的问题。
本文分析了LOLADEM和IIM数据之间存在的空间配准偏差,通过遥感影像的配准方法将2种数据纳入到统一的空间格网中,以解决空间位置不匹配问题;在此基础上,使用地球地形校正中常用的C校正方法[19-20],开展月表地形效应校正,以月表典型的陨石坑地貌为例,消除月表地形效应,获取真实反射率。

2 研究数据与方法

2.1 数据来源

IIM高光谱数据覆盖了月表约78％的区域,其覆盖区域分布在月球南北纬70°之间,IIM采用推扫式成像,单轨道成像宽度为25.6 km,成像高度为200 km,空间分辨率为200 m,在480~960 nm范围内有32个波段。
本文使用第2910轨IIM 2C级数据。2C级数据是利用实验室定标系数定标后的辐亮度数据,即经过了暗电流校正、平场纠正、辐亮度转换、光学归一化等校正[27-28],在此基础上需要进一步的处理,包括几何校正、反射率转换、空间维和光谱维去噪、坏点与坏线去除、交叉定标、辐射畸变纠正以及光度校正等步骤[15,28-29],最终将2C级的辐亮度数据转化为月球表面的未经地形校正的反射率数据。在IIM数据32个波段中,第1-5和32波段信噪比比较低[16,30],本文排除了这些波段。
本文使用的DEM数据为美国于2009年6月19日发射的LRO上的LOLA采集的DEM数据,该数据来自NASA PDS（Planetary Data System）,空间分辨率为118.45 m[31]。

2.2 配准方法

根据经纬度信息对IIM高光谱数据和角度数据进行地理坐标定位,在此基础上,以月表陨石坑为例,在IIM高光谱影像,以及LOLA DEM影像上选取一定数量的同名点,使用多项式校正方法进行像元级配准,将两种数据统一到同一个空间格网中,以解决2种数据中的空间信息不匹配问题。

2.3 月表地形校正方法

C校正方法是一种常用的影像像元值和太阳入射角余弦值之间线性关系的半经验校正方法[32]。该方法通过把倾斜坡面对应的直线投影到与水平地面对应的直线上来对影像进行校正。
L H = L T cosz + c cosi + c （1）
式（1）中, i 为太阳入射角;z为太阳天顶角; L T 为月表倾斜坡面所观测到的反射率; L H 为水平月球表面所观测到的反射率。
c = b / m （2）
式（2）中,m为线性方程的斜率;b为线性方程的截距。
太阳入射角余弦值 cosi 计算公式为：
cosi = coszcosS + sinzsinScos ( Φ s - A ) （3）
式（3）中,S为斜坡的坡度; Φ s 为太阳方位角;A为斜坡的坡向。
水平地面时,与影像上像元对应的月球表面太阳入射角是太阳天顶角,其像元值和太阳入射角余弦值关系为式（4）所示。
L H = mcosz + b （4）
倾斜坡面时,与影像上像元对应的坡面太阳入射角是太阳光线与坡面法线的夹角,其像元值和太阳入射角余弦值关系如式（5）所示。
L T = mcosz + b （5）

3 数据配准与月表地形校正评价分析

3.1 研究区域背景与数据处理流程

研究区如图1所示：（a）为全月DEM影像,其中,绿色部分为第2910轨的覆盖区域,（b）为研究区域的月表IIM影像,（c）为（a）中紫色方框的部分,研究区域影像空间分辨率为200 m,选择的研究区域为第2910轨（a中绿色条带部分）影像中的一部分。其数据处理流程见图2。
Fig. 1 Thesketch map of the study area.

图1 研究区域示意图

Fig. 2 The flow chart of data processing

图2 数据处理流程图

3.2 数据匹配与月表地形校正结果分析及评价

3.2.1 配准效果及分析
配准后的IIM高光谱数据月表影像与LOLA DEM影像的叠加图（图3（b））,可以将二者叠加起来进行三维显示检验数据配准的精度。数据的精校正配准很重要,对其校正结果有较大的影响。对比配准前后的IIM影像和DEM的三维叠置图（图3（a）与图3（b））可明显看到阴影区域和太阳直射区域的边界线在配准前后的变化,图3（a）中两条红色直线中间的绿色箭头显示的是配准前后边界线的大致偏移距离,绿色箭头所指红色线条为光照与阴影区域边界线。
Fig. 3 The overlay chart of the DEM and IIM reflectance image before (a) and after (b)registration.

图3 配准前后IIM影像与DEM影像叠置图比较

与其他研究仅提出IIM高光谱数据和LOLA DEM数据之间的位置偏差不同,本文根据特征点行列号配准前后的差值进行统计,得到IIM高光谱数据与LOLADEM数据之间在经度方向大约存在平均3.5个像元的位置偏差,纬度方向大约存在平均1.95个像元的偏差（表1）。
Tab. 1 Comparison of the sample numbers and line numbers of the ground control points in the IIM image before and after registration

表1 配准前、后IIM影像特征点行列号比较

特征点号 配准前行号 配准后行号 行偏移量 配准前列号 配准后列号 列偏移量
1 115 111 4 26 27 1
2 124 120 4 332 334 2
2 69 65 4 163 165 2
4 81 77 4 142 144 2
5 98 94 4 123 125 2
6 12 9 3 151 153 2
7 162 158 4 245 247 2
8 28 25 3 267 269 2
9 50 46 4 77 79 2
10 35 32 3 298 300 2
11 63 60 3 352 354 2
12 148 145 3 324 326 2
13 47 44 3 103 105 2
14 122 118 4 57 59 2
15 101 98 3 296 298 2
16 160 157 3 311 313 2
17 149 145 4 324 326 2
18 90 87 3 353 355 2
19 95 92 3 88 90 2
20 150 146 4 207 209 2
平均偏移量 3.5 1.95
3.2.2 月表地形校正结果对比分析
（1）校正结果的目视比较
以第20波段（波长为776 nm）为例,对比未经匹配的C校正结果影像（图4(b)）和经过配准后的C校正结果影像（图4(c)）,发现通过两种数据的配准,其校正效果有明显的改进,在陨石坑的右上方边缘区域（图4(b)右上方绿色椭圆区域）和左下方边缘区域（图4(b)左下方绿色椭圆区域）有明显的改进。
Fig. 4 The reflectance image of band 20 of IIM: the original image (a), spatial unmatched image (b), and spatial matched image (c)

图4 校正前后IIM第20波段的影像对比

以第20波段（波长为776 nm）为例,对比IIM数据的第20波段的原始影像（图4(a)）与经过匹配和C校正后的影像（图4(c)）,从总体上来看校正前月表地形效应显著,表现为校正前光照坡面和阴影坡面的反射率差异较大,面向太阳的坡面反射率较大,背向太阳的坡面反射率与真实反射率相比过低。校正后的影像较为平坦,右上方阴影区域得到较好的消除,阴影区包含的影像细节也趋于明显;左下方太阳直射的阳坡区域的影像像元值得到较好的降低,高亮度区域得到较好的抑制。
图5可看出,选取的校正后阴影坡面的26个波段的平均反射率与校正前相比明显升高,经统计大约升高了39.5%,阴影坡面区域得到了较好的消除;校正后阳坡高亮区域的26个波段的平均反射率与较正前相比明显降低,经统计大约降低了22%,阳坡高亮区域得到了较好的抑制。校正后阳坡高亮区域与阴影坡面的26个波段的平均反射率之差与校正前之差相比大大减少,经统计大约减少了58.4%,说明二者的差异性大大减小,经过月表地形校正,影像均一性得到提升,影像阴坡和阳坡的反射率达到了较好的一致性,月表遥感影像立体感降低,去除了月表地形变化信息。
Fig. 5 (a) is the original average reflectance of IIM 26 bands in the shadow area (the top red polygon in Fig. 4(a))and the highlight area (the bottom red polygon in Fig. 4 (a)). (b) is the correction average reflectance of IIM 26 bands in the shadow area and the highlight area.

图5 阴影区域（图4（a）的右上红色方框）和阳坡高亮区域（图4（a）的左下红色方框）校正前、后26个波段波长的平均反射率

（2）校正结果分析
C校正作为一种常用的地形校正算法,在对地遥感地形校正中得到了广泛应用,能较好地消除地形对太阳直射辐射的影响,但对漫射辐射和周围地形反射辐射影响无法消除。将其应用于月表,因月球几乎没有大气散射影响,因此有更好的适用性,但其周围反射辐射影响仍无法消除。从局部细节来看,首先影像陨石坑的右下角有一个高亮区域(图4（c）右侧红色方框),该区域平坦,坡度较小,所以,其校正前后变化不大,其反射率较高,可能是因为该区域分布有月表地层年龄较小的“新鲜”覆盖物。其次在图像的下部以及上部一些较小的陨石坑（图4（c）左下角红色椭圆区域）由于空间尺度较小,而DEM达不到校正这些陨石坑的要求,所以,校正前后反射率变化不大。另外,在局部区域存在一些问题,例如,陨石坑左侧边缘部分（图4（c）陨石坑左侧红色方框部分）,以及陨石坑左上角的边缘部分（如图4（c）左上方红色椭圆形框）仍然存在高亮的部分,一方面是因为IIM影像和LOLA DEM的空间分辨率的限制,导致其匹配过程中的特征点选取存在一定的误差;另一方面是由于DEM本身精度,以及计算坡度及坡向的算法有局限的影响,导致计算出的坡度与坡向存在一定误差;此外,DEM的空间分辨率也会对校正结果产生较大的影响[19,23]。
3.2.3 月表地形校正结果评价
（1）月表反射率与月表太阳相对入射角余弦值的相关性
由于月球地表形态的影响,月表反射率随其坡度坡向变化,表现在月表反射率随太阳相对入射角度的余弦值的变化而变化,据此,理想的月表地形校正后月表遥感影像的反射率应不会随太阳相对入射角余弦的变化而变化[19]。线性拟合可以表示像元反射率与太阳相对入射角余弦值之间的关系,其线性方程的斜率代表了月表形态影响的程度,斜率越小,月表形态影响消除的结果越好。
图6为IIM遥感影像第20波段的反射率在校正前后与太阳相对入射角余弦值之间的关系对比,校正后斜率相对校正前明显降低,约89.4%,说明反射率受月表形态影响的程度大大减小。散点图中间有一块向上的突出部分,可能是该区域分布有月球地层年龄较小的“新鲜”覆盖物,反射率比较高。
Fig. 6 The scatter plots of the reflectance from the original image (a)and topographic corrected image (b) of the band 20 IIM image.

图6 IIM第20波段校正前、校正后影像的反射率散点图

（2）月表反射率直方图比较
图7为校正前后月表遥感影像的反射率值频数分布直方图,可以看出第20波段的校正效果较明显,原始IIM图像的中心波峰左侧的小波峰说明受月表坡度和坡向影响,一部分接收的光照不足,另一部分却呈现饱和趋势。校正后的直方图近似高斯分布,与月表地物分布随机性一致,反映了该地区月球地物覆盖情况,较好地去除了月表地形影响。
Fig. 7 The histograms of the reflectance from the original image (a) and corrected image (b)of the band 20 IIM image

图7 校正前、校正后IIM第20波段反射率值分布直方图

（3）月表反射率平均值与标准差比较
对于遥感影像的地形校正,一般通过统计参数的定量分析方法来评价。本文基于校正后影像能否表现月表邻近地物相似性和保持月表遥感影像的光谱性质的标准,选取图像均值与标准差2个参数进行比较。图像均值描述各波段的中心趋势,标准差表现遥感影像所有像元亮度值的集中与离散程度。图像标准差越小,像元亮度值就越集中于某个中心值;相反,其标准差越大像元亮度值就越分散。
统计结果表明：校正后IIM的26个波段的遥感影像反射率平均值比校正前平均增大1.36%,标准差平均减小21.74%。说明通过地形辐射校正消除了阴影影响,使得各波段均值有一定程度的增大,影像稍微变亮。就标准差而言,26个波段均有很大程度的减小,使图像反射率更为集中,过亮区域和阴影区域都得到了有效的校正。
Tab.2 Comparison between the statistical parameters of the original and topographic corrected bands of the IIM image

表2 月表地形校正前后各个波段IIM影像两种统计参数比较

IIM波长(nm) 校正前平均值 校正后平均值 校正前标准差 校正后标准差
522 0.1733 0.1755 0.0464 0.0375
531 0.1738 0.1760 0.0468 0.0376
541 0.1796 0.1819 0.0477 0.0382
550 0.1815 0.1838 0.0473 0.0378
561 0.1829 0.1851 0.0484 0.0386
571 0.1864 0.1888 0.0488 0.0388
582 0.1885 0.1909 0.0495 0.0393
594 0.1924 0.1949 0.0504 0.0400
605 0.1955 0.1980 0.0507 0.0400
618 0.1993 0.2018 0.0515 0.0406
631 0.2017 0.2042 0.0520 0.0409
644 0.2049 0.2075 0.0526 0.0413
658 0.2048 0.2074 0.0516 0.0403
673 0.2095 0.2122 0.0531 0.0415
688 0.2095 0.2152 0.0531 0.0418
704 0.2167 0.2195 0.0549 0.0429
721 0.2206 0.2234 0.0557 0.0432
738 0.2238 0.2267 0.0560 0.0436
757 0.2266 0.2296 0.0563 0.0435
776 0.2289 0.2320 0.0564 0.0435
797 0.2303 0.2334 0.0559 0.0431
818 0.2312 0.2344 0.0554 0.0426
841 0.2305 0.2337 0.0542 0.0413
865 0.2306 0.2339 0.0536 0.0407
891 0.2321 0.2355 0.0532 0.0403
918 0.2342 0.2376 0.0535 0.0406

4 结论

本文利用嫦娥一号卫星的IIM高光谱数据和美国LRO搭载的LOLA采集的DEM数据,探讨了不同数据源数据的匹配问题,并进行了月表遥感影像的地形效应校正研究。
在对月表遥感影像数据进行地形校正之前,需要将不同来源的月表影像数据和月球DEM数据统一到同一个空间参考网格中,因为空间信息的不匹配会严重降低月表地形校正的精度。同时通过两种数据的配准与统计,发现IIM高光谱数据与LOLA DEM数据之间在经度方向大约存在平均3.5个像元的位置偏差,纬度方向大约存在平均1.95个像元的偏差。
C校正方法进行月表地形校正的结果表明,C校正方法在月表陨石坑的阴影区域和高亮度区域的校正中起到了比较好的校正作用,较好地恢复了阴影区的信息,C校正方法在月表遥感影像局部地形校正中是较为有效的,比较适合用于月表无大气散射条件下的地形校正。但局部细节仍存在一些误差,希望可引入更高空间分辨率的月表反射率数据和月球DEM数据,为研究提供更好的数据支撑;同时改进现有的DEM计算坡度坡向数据的算法,为取得更好的研究结果提供更好的条件。除此之外,其他地形效应辐射校正方法在月表地形校正中的适用性仍有待于更进一步的研究。
致谢:本次工作使用的2C级IIM数据,由中国科学院国家天文台月球与深空探测科学应用中心提供,LOLA DEM数据由NASA官网PDS（National Aeronautics and Space Administration Planetary Data System）下载（http://ode.rsl.wustl.edu/moon/index.aspx）。

The authors have declared that no competing interests exist.

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