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高光谱数据特别是矿物测绘的大气改正评估

作者：Nisha Rani ,Venkata Ravibabu Mandla,Tejpal Singh

摘要

高光谱图像由于其带宽窄、通道数量多，在地质学、矿物勘探、农业、林业和环境研究等领域具有广泛的应用。然而，这些图像通常受到大气效应的影响，从而限制了它们的使用。在这种情况下，大气校正成为进一步处理和精确解释不同表面材料/物体的光谱的必要前提条件。在本研究中，两种非常先进的大气方法，即QUAC和FLAASH已应用于高光谱遥感影像。来自卡纳塔克邦Gadag地区的植被，人造结构和不同矿物的光谱是从原始图像以及QUAC和FLAASH校正图像中提取的。这些光谱不仅在它们彼此之间进行比较，并且与现有的USGS和JHU光谱库进行比较。FLAASH是严格的大气算法，需要各种参数来执行，但它有能力补偿大气吸收的影响。任何光谱中的这些吸收曲线在鉴定组合物中都起着重要的作用。因此，不需要的吸收特征的存在会导致对矿物成分的错误解释和识别。FLAASH还具有平滑光谱的优势，可提供平滑的光谱曲线，有助于准确识别矿物成分。因此，本研究认为FLAASH能够比QUAC更好地进行大气校正以及正确解释和识别任何物体或矿物的组成。

1 介绍

在到达任何卫星或航空遥感传感器之前，从地球表面散射的太阳辐射与大气相互作用。大气相互作用（主要是吸收和散射）影响地面上任何给定点记录的实际辐射。然而，吸收和散射的大小随空间和时间而异，取决于各种大气成分的性质和浓度（Gao和Goetz，1990）。地球大气中含有, 和其他在0.3-2.8mu;m波长范围内（Gao和Goetz，1990;Gao等，1993）与大约一半的电磁辐射（EMR）光谱相互作用的气体。主要大气水层集中在大约0.94,1.14和1.88mu;m（Gao et al.，2006）。氧带在0.76mu;m，二氧化碳带在2.08mu;m附近。因此，0.4-2.5mu;m光谱区域的大约一半受到大气吸收的影响（Gao et al.，2006）。特别是，在EMR谱的区域，例如0.9,1.1,1.4和1.9mu;m对于遥感传感器几乎是不透明的（Lau，2004）。因此，不包含显著吸收特征的区域被称为传输窗口。这些传输窗口被遥感传感器利用。然而，这些也受到大气效应的影响，为了更好的解释需要对其进行适当的修正。

最近，基于空间的高光谱图像在各种地质单元中被广泛用于矿物成像和岩性判别（Kruse等,2003;Rowan等,2004;Hubbard和Crowley,2005;Van Ruitenbeek等,2006;San,2008）。关于任何调查区域，这些图像的优势在于带宽窄，通道数多，较常规多光谱图像具有更多的信息，因此更适合于地质研究，即矿物测绘和岩性识别。这些图像在其他领域也有广泛的应用，包括农业，林业和环境研究等。然而，如上所述，这些图像通常受到大气影响并且很少描绘表面的真实辐射(Adams and Gillespie, 2006)，从而限制了他们的直接使用。在这种情况下，大气校正成为高光谱图像进一步处理和精确解释的必要先决条件。同样将辐亮度值转换为反射率也是必需的（Goetz et al.，2002）。在大气校正时，原始辐亮度数据被重新缩放到反射率数据，将所有光谱转换为几乎相同的反照率。这可以直接比较图像的反射光谱与实验室光谱和场光谱。

光谱特征在识别地球表面各种物质的组成方面起着重要作用。关于光谱特征的研究被称为光谱学或反射光谱学，它通过使用可见光通道、近红外和短波红外区域的波长范围来导出各物体的信息（Clark,1999）。根据Clark(1995,1999)的观点，光谱学可以被描述为研究从气体，固体或液体发射，散射或反射的光作为其波长的函数。当光与特定波长的任何材料相互作用时，一些光线优先被吸收，而其他波长被传输。因此，在测量的波长区域中获得样品的光谱或连续的反射光谱（Van der Meer和De Jong，2001）。这些光谱中的吸收特征对其化学或矿物组成的鉴定起着至关重要的作用。可见光和近红外（VNIR）区域的光谱反射率为确定样品的矿物学特性和获得有关其化学成分的信息提供了一种快速且便宜的技术。本文作者试图比较两种不同的大气校正方法，即QUAC（快速大气校正）和FLAASH（光谱超立方体的快速视线大气分析），用于植被、人造结构和裸露岩石的光谱特别是印度卡纳塔克邦Gadag地区的不同矿物。

2 研究区域

研究区位于卡纳塔克邦Gadag东南部的Dharwar克拉顿西部（图1）。选择该地区主要是由于该地存在具有连续矿化的良好岩石裸露带（Deb，2014; Rani等,2015）。研究区域的选择也受到高光谱图像可用性的限制。在这里，Dharwar克拉顿是形成地下室的暴露良好的花岗岩-绿岩地层（Glorie et al.,2014）。它被大量的黄金矿化赋予（Deb,2014）。该地区暴露了半岛片麻状复合体（PGC）和火山-沉积岩组合。火山-沉积岩属于太古代Dharwar超群中的Chitradurga群，它们被下元古界的斑晶岩岩体侵入到更低的元古代时代（图1）。

图1 显示研究区域的各种岩性单元的地质图。红色平行四边形显示的是Hyperion数据的覆盖范围。

在研究区，Sargur群的超镁铁岩是最古老的岩石，而石英脉是最年轻的岩石单元（表1）。该地区被称为Gadag片岩带（GSB），趋势NNW-SSE，走向长度50公里，最大宽度22公里。片岩带由变质火山岩与灰岩，带状铁质燧石和砾岩组成。带内的侵入相由石英斑岩，辉长岩和辉长岩和石英脉的岩脉和岩墙所代表。片岩带以东北和西南部为片麻岩和花岗岩（Chakrabarti等，2006）。灰岩和多角砾岩是加德格片岩带中含量最丰富的沉积岩（表1，图1）。它们与下属的硅质岩，带状铁矿地层和稀有的白云质灰岩相互交织。火山岩中以玄武岩和安山岩为主。片麻岩与片岩带岩石之间的接触通常是尖锐的，在这些地方有石英-长石脉;在其他地方接触似乎是错误的（Chakrabarti等，2006）。变质火山岩主要位于西部，而阳起石片岩和绢云母千枚岩主要位于带东部（图1）。多形砾岩，砂砾岩片岩和赋矿云母片岩广泛存在于同形岩芯中（图1）。

表1.Gadag片岩带的地层层序（Beeraiah和Sengupta,1998）

3 数据和方法

在研究中使用了通过美国地质调查局（USGS）采购的高光谱遥感数据（EO1H1450492013085110KZ_1GST）（图2）。1级GST经辐射测量校正，重新取样进行几何校正。使用数字高程模型（DEM）校正1GST图像以校正局部地形起伏导致的视差（Kurt,2006）。研究中使用的图像属于#39;145#39;和#39;049#39;行，并且是在2013年的第85个凯撒日获得的。

图2 地理编码的高光谱图像与不同光谱的位置

每幅图像包含7.65公里宽（跨轨道）和185公里长（沿轨道）区域的数据。该图像由30 mtimes;30 m像素组成，其中提供了每个部分的光谱(Beck,2003)。这些数据有242个光谱波段，从400-2500nm，大约10nm的光谱分辨率和705m的轨道上30m的空间分辨率（Beck,2003）。242个波段中只有198个被校准。VNIR的校准通道8-57和SWIR的校准通道77-224。未校准所有242个通道的原因主要是由于探测器的低响应度（Beck，2003）。此外，由于VNIR波段56（915.23nm）和57（925.41nm）和SWIR波段77（912.45nm）和78（922.4nm）之间的重叠，仅有196个独特信道可用于研究(

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