基于垂直露頭的礦物勘探嘴纺，遠(yuǎn)程地面高光譜圖像的輻射校正和三維集成

正文

1.導(dǎo)言

高光譜成像越來越多的被使用在支持礦物勘探和地質(zhì)測(cè)繪的項(xiàng)目中雏搂。所獲得的光譜特征提供了關(guān)于  巖石組成和經(jīng)濟(jì)型礦物形成的詳細(xì)

信息藕施。高光譜成像儀通常以最低視角運(yùn)行，包在衛(wèi)星凸郑，飛  機(jī)或者無人機(jī)上操作的不同規(guī)模的區(qū)域覆蓋和空間分辨率裳食。根據(jù)不同采集高

度，可以 在獲取的光譜中觀察到傳感器和目標(biāo)之間不同的大氣影響芙沥，以及由于地形造成的光照差異诲祸。為了克 服這些影響浊吏，采取了很多

方法：大氣影響要么通過使用輻射轉(zhuǎn)移的大氣模型來進(jìn)行校正，使用已知或者假定光譜的地面目標(biāo)(經(jīng)驗(yàn)線校準(zhǔn)救氯，平場(chǎng)校正找田，黑暗物體

減法)，或者兩者的結(jié)合着憨。輻射傳輸模型（方程式）依賴于一組外部參數(shù)的正確輸入墩衙，主要用于衛(wèi)星和機(jī)載數(shù)據(jù)，而地面目標(biāo)甲抖、暗物體

和平坦面場(chǎng)提供了一種更加簡(jiǎn)單的方法漆改。然而，這些方法需要足夠高的空間分辨來解決光譜均勻的參考目標(biāo)亦或是對(duì)這些材料的光譜有

一個(gè)合理的理解准谚，因此主要用于低采集高度的無人機(jī)或機(jī)載數(shù)據(jù)挫剑。

在過去的幾年中，萌生了利用高光譜傳感器進(jìn)行地質(zhì)應(yīng)用的方法柱衔。安裝在三腳架上的設(shè)備可以用于快速獲取近垂直地質(zhì)露頭的光譜和空

間高度精確的數(shù)據(jù)暮顺，即表面儀器無法（或幾乎無法）觀測(cè)到的空間方向。近乎垂直的露頭可能包括陡峭的山坡秀存、臨水的懸崖捶码、露天礦墻

和道路切割。特別是在冰雪或链、地衣或茂密的植被覆蓋地表北極或潮濕地區(qū)惫恼，調(diào)查這種自然或人工切割地層可能是獲得當(dāng)?shù)氐刭|(zhì)光譜信息

的唯一可能性。目前澳盐，用于地質(zhì)應(yīng)用的地面高光譜傳感器幾乎完全用于距離幾百米內(nèi)的目標(biāo)祈纯。在這個(gè)范圍內(nèi)，空間分辨率在厘米和分米

之間變化叼耙，甚至足以分辨小型礦物化合物和斷層系統(tǒng)腕窥。近距離測(cè)量的另一個(gè)重要好處是大氣的影響可以忽略不計(jì)，這可能會(huì)避免精細(xì)的

輻射校正筛婉。相反簇爆，使用與地質(zhì)目標(biāo)相同方位、距離和光照條件的參考目標(biāo)的經(jīng)驗(yàn)線方法足以轉(zhuǎn)換為反射率爽撒。然而入蛆，近距離觀測(cè)地質(zhì)目標(biāo)

并不總是可行或合理的。特別是硕勿，較大的垂直目標(biāo)哨毁，如陡峭的山坡、臨涸次洌或臨湖懸崖和大型露天礦的墻壁扼褪，往往只有在相反的位置完全

可見想幻，如鄰近的山礦坑水平，海岸话浇，甚至一艘船脏毯。然后，傳感器與目標(biāo)之間的距離可以很容易地超過近距離凳枝，并延伸到幾公里抄沮。這些距

離不僅導(dǎo)致嚴(yán)重的大氣扭曲，而且還會(huì)妨礙為進(jìn)行輻射校正而建立的可見參考目標(biāo)以及用于圖像地理參考而建立的地面控制點(diǎn)岖瑰。此外叛买，

由于觀察表面和地面視角的尺度更大，一個(gè)場(chǎng)景中的像素可以代表一系列不同的距離和方向蹋订，導(dǎo)致高度可變的輻射畸變率挣。由于這些原

因，考慮到遠(yuǎn)程地面遙感的特殊條件露戒，為獲取最低點(diǎn)而建立的校正方法不適用椒功，或需要進(jìn)行嚴(yán)格的修改。

在本文中智什，我們遇到了這些額外的挑戰(zhàn)动漾，并提出了一個(gè)新的工作流程，允許創(chuàng)建完全校正的遠(yuǎn)程地面高光譜圖像數(shù)據(jù)用于地質(zhì)應(yīng)用荠锭。除

了傳感器引起的幾何畸變校正外旱眯，該工作流程現(xiàn)在還包括一種遠(yuǎn)程地面數(shù)據(jù)輻射校正的新方法，以及一種基于自動(dòng)匹配算法與三維表面

數(shù)據(jù)集成的地形校正算法证九。我們還描述了一種制作三維超云的詳細(xì)方法删豺，即高光譜數(shù)據(jù)立方體的幾何正確表示，用于顯示生成的光譜映

射產(chǎn)品愧怜。提出的方法將包括在開源礦物勘探Python高光譜工具箱MEPHySTO呀页。我們?cè)诘刭|(zhì)、氣候和研究目標(biāo)不同的兩個(gè)領(lǐng)域演示了方

法拥坛。第一個(gè)區(qū)域位于北極環(huán)境中蓬蝶，從不同角度獲得的兩個(gè)高光譜掃描被用來檢測(cè)和繪制西格陵蘭的Marmorilik地層大理石組成的礦物

學(xué)變化。將單個(gè)結(jié)果圖與攝影測(cè)量數(shù)據(jù)集成渴逻，以提供空間背景和可集成到三維建模中的三維視圖疾党。第二個(gè)數(shù)據(jù)集是在西班牙Minasde 

Riotinto附近現(xiàn)已廢棄的露天礦CortaAtalaya獲得的。西班牙數(shù)據(jù)集展示了經(jīng)修正的數(shù)據(jù)集在高溫和多塵條件下對(duì)塊狀硫化物礦床的蝕

變帶測(cè)繪的適用性惨奕，以及在不同時(shí)間獲取的數(shù)據(jù)集的可整合性。

2.調(diào)查領(lǐng)域

2.1Nunngarut半島竭钝，Maarmorilik梨撞，格陵蘭

第一個(gè)研究區(qū)域位于格陵蘭中部雹洗，位于Uummannaq峽灣和Karrat Isfjord區(qū)域內(nèi)(圖1)。調(diào)查區(qū)域覆蓋前礦業(yè)城鎮(zhèn)Maarmorilik所在的

Qaamarujuk峽灣的Nunngarut半島大部分地區(qū)卧波。附近的Black angle鉛鋅礦床是由較小的Affarlikassaa峽灣與Nunngarut半島隔開

的时肿。研究區(qū)屬于馬爾莫里里克組，這是一個(gè)1600米厚的碳酸鹽主導(dǎo)的巖石序列港粱，代表古元古代Karrat群最南端的地層學(xué)螃成。它沉積在2.1 

至1.9Ga之間的一個(gè)陸表邊緣盆地，為臺(tái)地碳酸鹽巖在Nukavsak組的復(fù)理石型沉積巖的作用下查坪，形成了一組強(qiáng)烈的變形太古宙正位

巖寸宏。

Marmorilik組下部以富含白云石大理石為主，上部以富方解石大理石為主偿曙。在局部氮凝，石英巖的互層、富透閃石的大理石和可能變質(zhì)的

蒸發(fā)巖以硬石膏的形式出現(xiàn)望忆。黑天使密西西比山谷型(MVT) 鉛鋅礦床位于Marmorilik組引起基底部的大理石疊印罩阵。太古宙基底和卡拉

特群的整個(gè)演替都受Nagssugtoqidian-Rinkian造山作用強(qiáng)烈地折疊和推進(jìn)。在造山過程中启摄，Marmorilik組經(jīng)歷了至少三個(gè)階段的變

形導(dǎo)致高綠片巖相條件下的再結(jié)晶和變質(zhì)稿壁。馬爾莫里里克組被解釋為與Qaarsukassak組的橫向等效它們共同形成了數(shù)百平方公里的大

型鋅礦化遠(yuǎn)景區(qū)域】.

2.2.Corta Atalaya，Riotinto歉备，西班牙

CortaAtalaya傅是，靠近huelva省（西班牙南部）的MinasdeRiotinto威创，面積1200x900米落午，最大深度365 米，是Riotinto礦區(qū)最著名的露

天礦坑之一(圖1)肚豺。Riotinto的火山成因硫化物(VMS)礦化與伊比利亞黃鐵礦帶(IPB)有關(guān)溃斋，該帶被認(rèn)為是密度最集中的大規(guī)模地殼中的

硫化物。IPB位于晚瓦里西時(shí)代的北向褶皺和逆沖帶從葡萄牙塞圖巴爾以東延伸到西班牙塞維利亞以北吸申，自青銅時(shí)代以來梗劫，廣泛開采

銅、錳截碴、鐵和黃金梳侨。在Riotinto，巖石地層演替可分為三個(gè)單元（從下到上)：(一)千枚巖和石英巖日丹；(二)板條走哺、玄武巖丘陵、長(zhǎng)英質(zhì)火

山巖(流紋巖和火山巖)哲虾；(三）所謂的卡爾姆系列（灰砂巖和石板）丙躏。VMS透鏡體位于上泥盆紀(jì)至下石炭紀(jì)的英質(zhì)火山巖中择示，層控豐富

[28]。綠泥石和泥質(zhì)蝕變帶與塊狀硫化物礦化有 關(guān)晒旅。在斷層附近的透鏡體下栅盲，會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)紋區(qū)[28]。在上面的蓋層巖中通常會(huì)形成一條薄

砂废恋。Riotinto礦床本身位于E-W向背斜的樞紐谈秫，呈東向褶皺軸狀。Corta Atalaya位于這條所謂的Riotinto背斜的南側(cè)鱼鼓。堆積物和大量

礦體與E-W沖動(dòng)推力有關(guān)拟烫。一組后來的NW-SE方向的橫向斷裂抵消了Riotinto背斜。這些斷層中最突出的是FallaEduardo蚓哩，它取代了

南約150米的塊狀硫化物礦體SanDionisio构灸，并在CortaAtalaya以東的 FilonSur礦體中找到了延續(xù)[28]。在CortaAtalaya 開采的塊狀

硫化物礦體SanDionisio最初擁有1億噸儲(chǔ)量岸梨。最初喜颁，該礦致力于提取鐵和銅硫化物（主要是黃鐵礦，含少量黃銅礦）曹阔。

最初的目標(biāo)是從銅硫化物中提取銅半开，但隨后，黃鐵礦中所含的硫被用于制造硫酸赃份，直到1991年露天礦最終關(guān)閉為止

圖1寂拆。 兩個(gè)調(diào)查地點(diǎn)的位置和獲取的Aisa FENIX高光譜圖像的示意圖覆蓋范圍：(a)格陵蘭Maarmorilik的Nunngarut半島；(b)西班牙Mina de Rio Tinto的Corta Atalaya露天礦

3.數(shù)據(jù)采集 

3.1.高光譜成像

高光譜圖像(HSI)數(shù)據(jù)是用SPECIMAISAFENIX推臂掃描儀獲取的抓韩。掃描儀有384個(gè)掃描像素纠永，624個(gè)光譜波段，覆蓋了380到2500nm

范圍內(nèi)的可見光和近紅外(VNIR)到短波紅外(SWIR)谒拴。光譜分辨率（半波全寬-FWHM）在3.5nm(VNIR)和12nm(SWIR)之間尝江，光譜采

樣距離分別為1.5nm(VNIR)和5nm (SWIR)。通過將儀器安裝在旋轉(zhuǎn)平臺(tái)上英上，可以在一次測(cè)量中獲得垂直視角(FOV)為32.3°和最大掃描

角度為130°的連續(xù)高光譜圖像炭序。在測(cè)量過程中，記錄了攝像機(jī)的GPS位置苍日、采集時(shí)間和掃描的一般觀察方向(從這里開始稱為“相機(jī)角

度”)惭聂。在視場(chǎng)內(nèi)的攝像機(jī)附近設(shè)置了一個(gè)光譜SRS-99白色面 板，其大致方向與成像露頭相似相恃。

3.2攝影測(cè)量數(shù)據(jù)/三維數(shù)據(jù)

用預(yù)校準(zhǔn)RGB和高光譜相機(jī)記錄表面幾何重建圖像辜纲。在Maarmorilik的情況下，從直升機(jī)上使用 了帶有35毫米1.4蔡司鏡頭的

NikonD800E。CortaAtalaya的3D點(diǎn)云是基于Rikola高光譜成像儀（紅色波段）和佳能EOSM與EF-M22毫米f/2STM鏡頭（作為灰度

圖像)的無人機(jī)圖像融合侨歉。攝像機(jī)位置是從附加的GPS設(shè)備獲得的屋摇，而成像幾何是用運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)(SfM)和多視圖立體(MVS)工作流重建的揩魂。

在攝影測(cè)量工作流程之前幽邓，圖像失真已經(jīng)被刪除。

3.3驗(yàn)證取樣

為驗(yàn)證校正工作流程和礦物測(cè)繪結(jié)果火脉，對(duì)主要巖性進(jìn)行了取樣牵舵。使用手持GPS設(shè)備記錄樣本位置。  使用便攜式光譜演化PSR-3500光

譜輻射計(jì)倦挂，使用帶有內(nèi)部人工光源的接觸探針（8毫米光斑大谢），在現(xiàn)場(chǎng)獲得具有代表性的新鮮和蝕變巖石表面的光譜方援。其光譜分辨

率在VNIR中為3.5nm(1.5nm采樣間隔)没炒，  在SWIR中為7nm(2.5nm采樣間隔)，在350~2500nm的光譜范圍內(nèi)產(chǎn)生1024個(gè)通道犯戏。使用

校準(zhǔn)的聚四氟乙烯  面板將輻射值轉(zhuǎn)換為反射率送火，在VNIR中反射率＞99%，在SWIR中反射率＞95%（Spectralon SRS-99或Zenith 

Polymer)先匪。每個(gè)光譜記錄包括10個(gè)單獨(dú)的測(cè)量值种吸，這些測(cè)量是連續(xù)的，然后取平均值呀非。

4.處理工作流程

4.1高光譜原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理

首先使用暗電流減法將獲取的原始高光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為傳感器亮度坚俗，然后對(duì)傳感器和波段特定輻 射校準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像歸一化和乘法（圖

2）。在第二步中岸裙，需要應(yīng)用傳感器特定光學(xué)畸變進(jìn)行兩種幾何校正猖败。第一個(gè)效果是沿視場(chǎng)的失真，類似于魚眼鏡頭的失真降允。這導(dǎo)致圖

像從中心到上下圖像邊界 的縮短恩闻。第二種效果可以描述為狹縫彎曲，是指當(dāng)前掃描（直線）線的彎曲記錄拟糕。這兩種效果都可 以通過對(duì)

視場(chǎng)中的每個(gè)像素應(yīng)用校正值來消除判呕。所需參數(shù)包含在傳感器制造商提供的查找表中。如 果在相同的設(shè)置下獲得了對(duì)同一場(chǎng)景的幾次

掃描送滞，則可以在此時(shí)執(zhí)行這些場(chǎng)景的疊加和平均侠草。通過 圖像疊加，可以提高信噪比犁嗅，減少由于改變?cè)聘采w而可能發(fā)生的時(shí)間光照變

化边涕。

圖2。遠(yuǎn)程地面高光譜圖像校正、處理和三維集成的原理圖工作流程

4.2高光譜輻射數(shù)據(jù)的輻射校正

在將原始高光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為輻射之后功蜓，需要應(yīng)用到傳感器反射率的轉(zhuǎn)換园爷，這可以使用放置在傳 感器附近的白色參考面板來實(shí)現(xiàn)。該光

譜(SRS-99)參考目標(biāo)接近理想的朗伯反射器式撼，在VNIR中反射 率>99%童社，在SWIR中反射率>95。它的精確反射光譜已知著隆，可用于輻射

數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)線校正扰楼。在此，計(jì)算并應(yīng)用每個(gè)波段的圖像輻射值與參考反射值之間的線性回歸美浦。

根據(jù)成像距離和氣候條件弦赖，由此產(chǎn)生的傳感器反射圖像可能仍然具有大氣畸變的特征（見圖3）。與航空或星載數(shù)據(jù)相比浦辨，場(chǎng)景特定的

中間大氣層可以假定具有均勻的組成蹬竖，變化可忽略。然  而流酬，大氣影響的數(shù)量對(duì)每個(gè)像素和數(shù)據(jù)的影響主要取決于傳感器和目標(biāo)之間的

距離币厕，但也可能受到局部變化的影響，例如上升流水蒸氣強(qiáng)度的不同康吵。

圖3劈榨。以Maarmorilik大理石懸崖為例的大氣校正工作流程(Nunngarut，掃描2)晦嵌。高光譜圖像用光譜真彩色波段顯示(R：640nmG：550nmB：470nm)顯示)同辣。詳細(xì)說明見文本，(A)控制光譜集惭载；(B)連續(xù)去除旱函；(C)調(diào)整后的控制光譜集；(D)最終控制光譜和控制特征的選擇

在這些情況下描滔，我們?cè)噲D對(duì)每個(gè)場(chǎng)景使用一個(gè)單一的大氣校正光譜執(zhí)行輻射校正棒妨，以消除大氣畸變?yōu)榱耸剐Ｕ椒ň哂恤敯粜裕⑶要?dú)

立于關(guān)于影響大氣層組成的附加參數(shù)或知識(shí)含长，直接從高光譜圖像本身自動(dòng)導(dǎo)出大氣校正光譜券腔。因此，校正光譜是對(duì)所有場(chǎng)景豐富的影響

大氣成分的綜合表示拘泞，這些成分可能包括大氣塵埃纷纫、水蒸氣和其他大氣氣體。校正光譜陪腌。既不具有選擇性辱魁，也不限于特定的成分烟瞧，因此

適用于任何大氣環(huán)境。

由于假設(shè)現(xiàn)場(chǎng)上空的大氣組成是恒定的染簇，因此如果大氣影響發(fā)生變化参滴，所有與大氣有關(guān)的特征的深度都應(yīng)同樣變化。這種方法允許我們

僅通過一個(gè)大氣吸收特征的深度來評(píng)估每個(gè)像素的大氣影響量锻弓，并消除了對(duì)大氣模型砾赔、額外校準(zhǔn)目標(biāo)和距離測(cè)量的需要。現(xiàn)在所謂的控

制特征必須在所有可能發(fā)生的大氣成分中都是共同的弥咪，并且足夠強(qiáng)到即使在低大氣影響下也能被檢測(cè)到过蹂。此外，它不應(yīng)與任何特征礦物

學(xué)相關(guān)的特征重疊聚至，以避免干擾和錯(cuò)誤。我們發(fā)現(xiàn)滿足這些條件的吸收帶最好位于1126nm (圖3d)本橙，并與大氣水蒸氣有關(guān)[14].

大氣校正工作流程由幾個(gè)步驟組成扳躬，這些步驟也可以在圖3中重新進(jìn)行：

1. 與天空相關(guān)像素的掩蔽：所有的圖像像素表示天空和天空反射的鏡像表面，如水甚亭，使用位于410nm和890nm的圖像波段之間的比例自動(dòng)從反射率圖像中被掩蓋贷币。這些波長(zhǎng)位置被設(shè)置為包含VNIR反射率極端下降的兩端，這是特定于天空相關(guān)光譜的亏狰。這種特征形狀導(dǎo)致了天空和非天空像   素之間通常非常明顯的比率差異役纹。在我們的例子中，掩蔽閾值在1.0到2.0之間的比率范圍內(nèi)是最成功的暇唾。

   
   

2. 確定和處理可能的校正光譜：計(jì)算所有剩余像素在1126nm處的控制特征深度促脉。所有控制特征深度在最大值的80-100%以內(nèi)的像素光譜都被提取為控制光譜集(圖3a)，用于確定最終的大氣校 正光譜策州。連續(xù)體去除和控制特征深度的均衡分別應(yīng)用于控制集的每個(gè)頻譜瘸味。使用逐步獲得的最大值的線性插值在各自的頻譜上計(jì)算各自的連續(xù)體殼(圖3b)。連續(xù)體殼計(jì)算的移動(dòng)窗口可以設(shè)置為固定的步長(zhǎng)够挂，也可以限制在位于已知大氣吸收窗口外部或邊緣的特定存儲(chǔ)波長(zhǎng)范圍內(nèi)旁仿。

   
   

3. 排除非大氣特征：產(chǎn)生的均衡控制光譜集的一些光譜仍然可能包含額外的非大氣吸收。這些特征應(yīng)  排除在校正光譜之外孽糖，以避免在大氣校正過程中削弱或刪除重要的礦物學(xué)特征枯冈。與大氣特征相反，非大氣吸收以不同的強(qiáng)度發(fā)生办悟，并且僅在控制光譜的光譜子集中發(fā)生(圖3c尘奏，d)。它們可以通過只保持每個(gè)波長(zhǎng)的所有光譜值的最高值來排除在控制光譜集之外誉尖。如果需要罪既，可以手動(dòng)更改使用的閾值。
   

最終控制光譜的計(jì)算和應(yīng)用：對(duì)每個(gè)波長(zhǎng)的剩余光譜信息進(jìn)行平均，以減少可能的噪聲琢感。整個(gè)過程的結(jié)果提供了一個(gè)單獨(dú)的連續(xù)去除校

正光譜丢间，僅包含所分析的高光譜圖像的大氣貢獻(xiàn)特征(圖3d)。大氣校正本身是按像素進(jìn)行的驹针。對(duì)于每個(gè)像素烘挫，校正光譜的強(qiáng)度需要調(diào)整

到像素光譜中控制特  征的深度和反射值。然后通過簡(jiǎn)單的像素譜劃分來實(shí)現(xiàn)校正修正光譜本身柬甥。在此過程中饮六，原始反  射率強(qiáng)度保持

在校正后的圖像光譜中。

在我們的例子中苛蒲，對(duì)空間和光譜維度的高光譜掃描進(jìn)行自動(dòng)校正的處理時(shí)間小于一分鐘卤橄。因此，該方法非常省時(shí)省力臂外，可以很容易地集

成到批處理工作流中窟扑。

根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)集的信噪比，后續(xù)的最小噪聲分?jǐn)?shù)(MNF)平滑是有利的漏健。MNF平滑需要將圖像轉(zhuǎn)換為MNF空間嚎货，拒絕低信噪比的波

段，并隨后反向變換到原始圖像空間蔫浆。通過觀察計(jì)算得到的MNF譜帶的特征值函數(shù)殖属，可以確定需要剔除的MNF譜帶的數(shù)目，該特征函

數(shù)在急劇增加后達(dá)到一個(gè)平臺(tái)瓦盛， 如果漸近特征值函數(shù)接近線性函數(shù)洗显，則建議剔除。

4.3.SfM-MVS攝影測(cè)量學(xué)

數(shù)字表面模型是利用AgisoftPotoscanProfessional1.2.5中的結(jié)構(gòu)自運(yùn)動(dòng)多視圖立體(SfM-MVS)算法從空中和地面圖像中導(dǎo)出的谭溉。

SfM-MVS是一種低成本墙懂、用戶友好的工作流程，結(jié)合了攝影測(cè)量技術(shù)扮念、三維計(jì)算機(jī)視覺和傳統(tǒng)的測(cè)量技術(shù)损搬。利用高度冗余的束調(diào)整，

自動(dòng)求解攝像機(jī)姿態(tài)和場(chǎng)景幾何方程[32,33]柜与。一個(gè)典型的SfM-MVS向最終表面模型的工作流程包括以下八個(gè)步驟[33,34]:

1.圖像特征點(diǎn)的檢測(cè)巧勤；

2.基于同源轉(zhuǎn)換的自動(dòng)點(diǎn)匹配；

3.關(guān)鍵點(diǎn)濾波——這一步對(duì)于模型的準(zhǔn)確性和后期結(jié)果驗(yàn)證是至關(guān)重要的[35]弄匕；

4.迭代束調(diào)整重建圖像采集幾何和攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)颅悉；

5.將固有坐標(biāo)系縮放和地理參考到可用的參考點(diǎn)(GCP)或攝像機(jī)坐標(biāo)，并優(yōu)化由此產(chǎn)生的稀疏云迁匠；

6.應(yīng)用多視點(diǎn)立體算法（密集匹配）計(jì)算密集云剩瓶，生成的密集云是對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正的基礎(chǔ)驹溃；

7.通過網(wǎng)格或反向距離加權(quán)(IDW)對(duì)密集云進(jìn)行插值，以檢索數(shù)字表面模型(DSM)延曙；

8.三維模型的紋理化豌鹤。

4.4.地形校正太陽(yáng)入射角的計(jì)算

高光譜圖像每個(gè)像素的太陽(yáng)入射角對(duì)于其地形校正至關(guān)重要。與最低點(diǎn)數(shù)據(jù)相比枝缔，垂直露頭掃描可以有多個(gè)像素位于任何給定的緯度/

經(jīng)度坐標(biāo)位置布疙，這只能由它們的高程值在空間上區(qū)分。因此愿卸，數(shù)字高程模型(DEM)的斜率国夜、側(cè)面和太陽(yáng)入射角的常用計(jì)算工具不能應(yīng)用

于此济竹。相反陶冷，我們計(jì)算了在截面中生成的點(diǎn)云的每個(gè)點(diǎn)的太陽(yáng)入射角4.3作為點(diǎn)法線與太陽(yáng)矢量之間的角度(圖4a)中跌。點(diǎn)法線要么在點(diǎn)云

構(gòu)造過程中計(jì)算，要么可以使用相鄰點(diǎn)的三角剖分追溯計(jì)算赊舶。太陽(yáng)矢量的特點(diǎn)是

以SE為太陽(yáng)仰角睁搭，在給定的采集日期、時(shí)間和位置AZ太陽(yáng)方位角笼平。計(jì)算出的太陽(yáng)入射角作為附加點(diǎn)屬性存儲(chǔ)在點(diǎn)云文件中，并保留在

以下所有處理步驟中舔痪。

圖4.垂直高光譜圖像(HSI)的地形圖校正(Nunngarut寓调，掃描1)。 (a)計(jì)算太陽(yáng)入射角i和所需參數(shù)的示意圖锄码；(b)密集點(diǎn)云各點(diǎn)投影到各自HSI視面上的計(jì)算入射角余弦夺英；(c)地形引起的光照變化的上覆高光譜圖像掃描校正：（1)地形校正前，(2）地形校正后(方法：c因

子)

4.5.點(diǎn)云投影與HSI匹配

需要將二維高光譜數(shù)據(jù)和三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行集成滋捶，以進(jìn)行地形校正和三維超云的最終創(chuàng)建痛悯。 為了便于后續(xù)包裝過程中的自動(dòng)匹配和減

少失真，在圖像采集過程中重窟，點(diǎn)云以類似于高光譜相機(jī)視圖的方式投射到二維表面载萌。這里至關(guān)重要的是通過隨后的轉(zhuǎn)換的整個(gè)過程，云

的每個(gè)點(diǎn)的原始坐標(biāo)被存儲(chǔ)為附加參數(shù)巡扇。由于傳感器的推掃特性扭仁，將點(diǎn)云投影到平面上是不合適的。相反厅翔，首先對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行變換乖坠，使攝

像機(jī)位置設(shè)置為新原點(diǎn)，并沿坐標(biāo)系的y軸設(shè)置攝像機(jī)視角

轉(zhuǎn)換點(diǎn)=原始點(diǎn)-相機(jī)位置*（-相機(jī)角度）刀闷。

圖中顯示了變換坐標(biāo)系中點(diǎn)云熊泵、攝像機(jī)角度和攝像機(jī)位置之間的空間關(guān)系5.

圖5.點(diǎn)云轉(zhuǎn)換和投影的原理圖工作流程仰迁，以創(chuàng)建類似于推掃式高光譜成像儀(Nunngarut，Scan2)全景的二維圖像)

變換點(diǎn)云的每個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)現(xiàn)在對(duì)應(yīng)于變換相機(jī)位置在(0,0,0)和點(diǎn)在(x3D,y3D,z3D) 之間矢量→v顽分。如果我們假設(shè)攝像機(jī)FOV是以攝像機(jī)位

置為中心的虛擬周圍視球的子集徐许，則通過對(duì)每個(gè)點(diǎn)矢量進(jìn)行歸一化，可以將點(diǎn)云投影到該球體上怯邪。

另見圖5b

投影點(diǎn)云現(xiàn)在展開到一個(gè)二維平面上绊寻，使用圓柱形投影

以X2D和Y2D為所創(chuàng)建的二維圖像的笛卡爾坐標(biāo)，以Xn悬秉；n澄步、和Zn或p其中為歸一化三維點(diǎn)云的笛卡爾坐標(biāo)或球面坐標(biāo)(圖5c)。圓柱體被切割用

于投影的角度可以通過一個(gè)附加參數(shù)來設(shè)置和泌。

二維空間的投影考慮了高光譜相機(jī)真實(shí)視線中的所有點(diǎn)村缸，其中包括隱藏在前景點(diǎn)（前點(diǎn))后面的點(diǎn)，例如山的背面(后點(diǎn)）武氓。這將導(dǎo)致創(chuàng)建的2D

圖像中產(chǎn)生工件(參見圖6a)梯皿，并將對(duì)后續(xù)處理步驟產(chǎn)生   不利影響。利用相鄰點(diǎn)之間原始空間距離的最大閾值县恕，可以刪除不利的背點(diǎn)东羹。為了確保

即使是對(duì)于巨大的點(diǎn)云也能快速處理，一個(gè)移動(dòng)窗口被用來同時(shí)處理幾個(gè)點(diǎn)忠烛。對(duì)于每個(gè)應(yīng)用窗口属提，找到與攝像機(jī)位置最近距離的包含點(diǎn)。這個(gè)

距離可以從點(diǎn)云的原始坐標(biāo)計(jì)算出來美尸，它仍然保存為附加點(diǎn)參數(shù)冤议。因此， 只使用最接近原始攝像機(jī)角度的原始協(xié)調(diào)軸是有利的师坎。雖然相鄰的前

沿點(diǎn)顯示出一個(gè)相似的位置恕酸，通常從分米到幾米的差異（取決于數(shù)據(jù)的空間精度），但背點(diǎn)主要位于較遠(yuǎn)的位置胯陋，距離攝像機(jī)最近的前點(diǎn)幾十

到幾百米蕊温。據(jù)此設(shè)置閥值，并刪除所有產(chǎn)生的返回點(diǎn)(圖6b)惶岭。由于這種工作流的性質(zhì)寿弱，較小的窗口大小更高的精度，也更高的計(jì)算時(shí)間按灶。

圖6症革。重疊點(diǎn)去除對(duì)二維點(diǎn)云投影圖像質(zhì)量的影響以Nunngarut為例，scan2鸯旁。點(diǎn)的原始x 軸坐標(biāo)是用顏色梯度來說明噪矛。(a)沒有去除重

疊點(diǎn)的點(diǎn)云投影量蕊；(b)去除重疊點(diǎn)的點(diǎn)云投影

刪除干擾后點(diǎn)后，將剩余前點(diǎn)插值到空間分辨率類似于或略高于高光譜數(shù)據(jù)空間分辨率的光柵中艇挨。除了RGB顏色變形残炮，這個(gè)正交圖像

還有四個(gè)額外波段，包含原始點(diǎn)云坐標(biāo)和計(jì)算的太陽(yáng)入射角缩滨。創(chuàng)建的RGB光柵現(xiàn)在可以用于高光譜圖像的自動(dòng)共配準(zhǔn)势就。用于共同注冊(cè)

的匹配工作流將是Jakob等人提出的MEPHySTO工具箱的一部分。[7]并在一篇隨附的論文中成功地適應(yīng)和用于基于容器的高光譜數(shù)據(jù)

和三維點(diǎn)云的集成[20]脉漏。該工作流基于SIFT（尺度不變特征變換）算法[36]從這兩幅圖像中提取局部特征或關(guān)鍵點(diǎn)苞冯，這些特征或關(guān)鍵點(diǎn)

對(duì)平移、旋轉(zhuǎn)具有不變性侧巨，對(duì)仿射或三維投影和光照變化部分不變舅锄。使用FLANN（近似最近鄰的快速庫(kù)）。匹配算法庫(kù)[37]找到兩個(gè)

關(guān)鍵點(diǎn)集之間的相關(guān)點(diǎn)對(duì)司忱。將最佳匹配點(diǎn)對(duì)作為高光譜圖像多項(xiàng)式翹曲的控制點(diǎn)皇忿，以適應(yīng)RGB光柵。在共同配準(zhǔn)后坦仍，兩個(gè)數(shù)據(jù)集的每

個(gè)重疊點(diǎn)都具有高分辨率光譜數(shù)據(jù)鳍烁、地理位置和海拔，以及采集時(shí)的太陽(yáng)入射角繁扎。

4.6參照HSI的地形圖校正

地形校正類似于Jakob等人描述的方法老翘。主要的區(qū)別是像素特定的太陽(yáng)入射角的計(jì)算， 正如上面對(duì)于這一點(diǎn)的描述锻离。計(jì)算的角度現(xiàn)在

可以用來應(yīng)用地形校正算法。c因子方法回饋了 工具箱中所有方法的最佳校正結(jié)果墓怀，即使在光照差異較大的情況下汽纠，也能實(shí)現(xiàn)非常平滑

和準(zhǔn)確的校 正（見圖4c）地形校正后的圖像由以下公式進(jìn)行計(jì)算：

其中c是線性回歸式refo=a+m·IL和IL=cos(i)中a/m的值。對(duì)每個(gè)譜帶分別應(yīng)用c因子方法傀履。普通高光譜掃描的校正通常需要不到一分

鐘虱朵。對(duì)于非常黑暗和深陰影區(qū)域的圖像，像素可能會(huì)被嚴(yán)重過度校正钓账。這些像素的特征是極端的碴犬，甚至無限的值，這明顯超過了反射率

數(shù)據(jù)的公共值范圍梆暮。使用適當(dāng)?shù)拈撝祦頇z測(cè)和屏蔽受影響的像素服协，這些閾值是根據(jù)未校正地形圖像（例如0和1)的光譜反射率最小值和

最大值來設(shè)置的）。

4.7最小波長(zhǎng)映射

最后校正的HSI現(xiàn)在可以被用于后續(xù)的制圖和解釋啦粹。本文以最小波長(zhǎng)(MWL)映射方法為例偿荷，測(cè)試了礦物映射數(shù)據(jù)的質(zhì)量和適用性窘游。

使用波長(zhǎng)映射器進(jìn)行MWL映射目的是估計(jì)給定波長(zhǎng)范圍內(nèi)最深吸收特征點(diǎn)的位置。吸收最  小值的位置是將表面礦物學(xué)與礦物組成的

細(xì)微變化聯(lián)系起來的關(guān)鍵(例如跳纳，Al-OH特征的移動(dòng)取決于Al的  配位)忍饰。首先，計(jì)算船體曲線寺庄，并從光譜中劃分艾蓝。其次，利用二階多項(xiàng)

式函數(shù)計(jì)算最顯著吸收點(diǎn)的位置和  深度斗塘。這兩個(gè)參數(shù)可用于創(chuàng)建MWL位置圖赢织，其中所研究特征的位置由顏色變化顯示，而顏色強(qiáng)度

由吸收深 度控制逛拱。

MWL測(cè)圖方法的成功與否敌厘，關(guān)鍵取決于對(duì)大多數(shù)小型礦物質(zhì)吸收特征的位置和深度細(xì)微變化的分析。 因此朽合，評(píng)價(jià)圖像校正方法是一種

極好的可能俱两，它既影響圖像單個(gè)像素之間的強(qiáng)度比（地形校正)，也影響  光譜本身的形狀(輻射和大氣校正）曹步。在這種情況下宪彩，成功地

消除失真與維持現(xiàn)有和實(shí)際的強(qiáng)度關(guān)系和光 譜特征一樣重要。

4.8超云的產(chǎn)生

在上述工作流的末尾讲婚，HSI的每個(gè)像素(以及任何HSI映射產(chǎn)品)通過投影和光柵化的2D點(diǎn)云中的 相應(yīng)像素具有指定的地理位置和高程尿孔。

通過對(duì)光譜光柵的每個(gè)像素導(dǎo)出這些信息，我們可以創(chuàng)建一 個(gè)所謂的“超云”筹麸，將光譜數(shù)據(jù)可視化為三維點(diǎn)云活合。顯示的數(shù)據(jù)可以包括

任何光譜數(shù)據(jù)或結(jié)果，如 簡(jiǎn)單的反射率數(shù)據(jù)物赶、去相關(guān)的結(jié)果和端元映射方法白指，或這里介紹的MWL映射結(jié)果。超云可以用相應(yīng)的3D軟

件進(jìn)一步顯示和處理酵紫，如CloudCompare(開源GPL軟件告嘲，可從http://www.cloudcompare.org/ 檢索) 或 SKUA-GOCAD 

(Emerson/Paradigm, Houston, United States)。如果高光譜測(cè)量包括覆蓋觀察區(qū)域不同部分的多次掃描奖地，則創(chuàng)建超云可以是一個(gè)很

好的選擇橄唬，可以通過同時(shí)顯示或合并多個(gè)超云 將單個(gè)映射結(jié)果設(shè)置為空間背景。三維云還允許與其他空間數(shù)據(jù)集（如鉆孔或結(jié)構(gòu)觀

測(cè)）集成参歹。

5.0結(jié)果

5.1Nunngarut 仰楚，Maarmorillik，格陵蘭

從兩個(gè)不同的掃描地點(diǎn)獲得了兩個(gè)高光譜掃描，覆蓋了Nunngarut半島南部和東海岸的最大部分(圖  1a)大多數(shù)露頭相關(guān)圖像像素的傳

感器與觀測(cè)目標(biāo)之間的大致距離在2至5公里之間缸血。盡管在采集過程中總體干燥和陽(yáng)光充足蜜氨，但光譜數(shù)據(jù)中存在許多清晰的大氣吸收特

征(見圖3和7)表明傳感器與目標(biāo)之間大氣層的高 度影響。圖7顯示已知的主要大氣貢獻(xiàn)(在這種情況下捎泻，水蒸氣飒炎、CO2、O2和O3)對(duì)總

體觀測(cè)到的大氣擾動(dòng)以及用于校正的計(jì)算光譜笆豁。我們證明郎汪，這里提出的輻射校正方法允許我們幾乎完全消除大氣的影響，而典型的礦物

 相關(guān)的光譜特征仍然存在闯狱。在由此產(chǎn)生的大氣校正目標(biāo)光譜中煞赢，剩余的吸收特征不可避免地歸因于特征礦物 特征。除了Marmorilik大

理石明顯的碳酸鹽特征外哄孤，還清楚地表現(xiàn)出AlOH和OH/H2O特征照筑。這些特征吸收要么 與來自包裹體的豐富蒸發(fā)石膏和/或粘土礦物有

關(guān)，要么與已知存在于該巖性單元中的附近的球團(tuán)層有關(guān)瘦陈。

掃描1凝危，對(duì)Nunngarut半島的南面懸崖進(jìn)行掃描成像，在測(cè)量過程中直接面對(duì)太陽(yáng)晨逝，因此被均勻 地照亮蛾默。相比之下，掃描2捉貌，在上午獲

得支鸡，并面對(duì)半島東海岸，特點(diǎn)是高照度差異趁窃，這使得地形校正對(duì)隨后的繪圖過程至關(guān)重要(圖4c).

隨著大氣和地形校正成功地應(yīng)用于高光譜數(shù)據(jù)集牧挣，這些數(shù)據(jù)管為Marmorilik組碳酸鹽礦物學(xué)成 分的表征提供了基礎(chǔ)，與勘探測(cè)繪有

關(guān)醒陆。利用2310~2340nm之間碳酸鹽相關(guān)振動(dòng)泛音吸收帶的位置和深度浸踩，可以從高光譜數(shù)據(jù)中識(shí)別不同的碳酸鹽。純方解石具有

2340nm左右的吸收统求，純白云石 的吸收帶出現(xiàn)在2320nm處。在更短的波長(zhǎng)下据块，碳酸鹽相關(guān)的吸收可以表明透閃石與白云石同時(shí)存

在码邻。這一關(guān)系通過對(duì)Marmorilik組代表性巖石樣品的光譜分析得到證實(shí)(圖8a)。樣品的元素和礦物學(xué)組成分別通過pXRF(便攜式X射線

熒光)和薄層分析進(jìn)一步驗(yàn)證（見Rosa等人; pers. commun .C.A. Partin)另假。從pXRF結(jié)果出發(fā)像屋，計(jì)算了每個(gè)樣品上四到六個(gè)測(cè)量點(diǎn)的

Ca/Mg比值，并與Chilingar 石灰石和白云石的分類進(jìn)行了比較【42】边篮。樣品#SLA15的Ca/Mg比值在31.2土0.7和619.3土13.7之間己莺，

因此將被歸類為煅燒石灰石奏甫。樣品#562032的比例介于2.0土0.5和5.9土0.9之間，表明是高度白云質(zhì)灰?guī)r或鈣質(zhì)白云巖凌受。樣品#562048

介于白云石和鎂質(zhì)白云石之間阵子，Ca/Mg比在1.0土0.1和2.0土0.1 之間【42】。因此胜蛉，一個(gè)簡(jiǎn)單的MWL映射方法提供了一種很好的方法

來消除露頭中這些不同的碳酸鹽相（圖9）挠进。巖石層和非碳質(zhì)巖石，其光譜特征是非常弱或不存在的碳酸鹽特征誊册，使用基于映射碳酸鹽

特征的MWL深度的閾值被掩蓋领突。

在Nunngarut東向斜坡上，上案怯、下Marmorilik組之間的接觸清晰可見君旦，因?yàn)橄翸armorilik組以 白云巖為主，與透閃石層互層【43】

而上Marmorilik組以方解石為主嘲碱。此外金砍，沿著斷層也可以追蹤到白云化作用。

圖7.地質(zhì)目標(biāo)和大氣對(duì)典型觀測(cè)反射光譜的貢獻(xiàn)(Nunngarut研究區(qū)悍汛，Marmorilik組)捞魁。 此時(shí)， 目標(biāo)貢獻(xiàn)等于大氣校正后的反射光譜

圖8.Nunngarut試驗(yàn)場(chǎng)基于最小波長(zhǎng)位置映射的碳酸鹽成分的光譜驗(yàn)證离咐。(a)Maarmorilik組三個(gè)碳酸鹽樣品的實(shí)驗(yàn)室點(diǎn)光譜谱俭，代表典

型的方解石、白云石和透閃石白云石末端成員宵蛀；(b)圖9所示取樣位置的HSI譜圖昆著，代表場(chǎng)景中方解石、白云石和透閃石豐富的白云石末

端成員术陶。 對(duì)所有光譜進(jìn)行了連續(xù)去除凑懂。 元素和礦物學(xué)成分分別通過便攜式XRF(pXRF)和薄層分析進(jìn)一步驗(yàn)證(見Rosa等人【19】)。

圖9.兩個(gè)單獨(dú)的HSI圖像場(chǎng)景的3D超云覆蓋在Marmorillik大理石懸崖的攝影測(cè)量RGB 點(diǎn)云上梧宫。 最小波長(zhǎng)位置映射應(yīng)用于兩個(gè)HSI數(shù)據(jù)立方體接谨，以突出碳酸鹽成分的變化。HSI1塘匣、2和3標(biāo)記圖8的采樣點(diǎn)脓豪。

5.2. Cortu Atalaya，Riotinto 忌卤，西班牙

對(duì)于Corta Atalaya扫夜，使用三個(gè)重疊的高光譜掃描來演示所描述的工作流(圖1b)。掃描是從Corta Atalaya的相同全景視圖獲得的，但在

不同的時(shí)間：掃描1于2016年3月獲得笤闯，掃描2和3于2016 年10月獲得堕阔。傳感器和目標(biāo)范圍之間的距離大致在400米至1100米之間。兩

個(gè)采集日的條件都是干  燥和陽(yáng)光充足的颗味，成像坑壁的光照非常好和恒定超陆。盡管與Nunngarut試驗(yàn)場(chǎng)和地中海氣候條件相比， 與目標(biāo)

距離較短脱衙，即夏季炎熱干燥侥猬，但在圖像數(shù)據(jù)中觀察到明顯的大氣吸收特征。

所有的掃描都是用攝影測(cè)量點(diǎn)云進(jìn)行大氣校正和幾何校正的捐韩。之前試圖進(jìn)行地形校正退唠，但最終被認(rèn)為是沒必要的，因?yàn)榈刭|(zhì)上最活潑的

北部和東部露頭被均勻地照亮荤胁，而且坑的傾斜的南墻不包含足夠的光譜信息瞧预。在對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行預(yù)處理和校正后，在所有三個(gè)場(chǎng)景上對(duì)

AlOH特征進(jìn)行了2190~ 2215nm之間的最小波長(zhǎng)位置映射仅政，以舉例說明校正后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行蝕變映射的能力隨后創(chuàng)建的超云在映射的

改變區(qū)域中顯示出很大的巧合垢油，并且可以很容易地合并成一個(gè)最終的超云AlOH映射（圖10）。

利用現(xiàn)場(chǎng)采集的一組現(xiàn)場(chǎng)光譜儀數(shù)據(jù)對(duì)映射結(jié)果進(jìn)行光譜驗(yàn)證圆丹。由于礦井坑的可達(dá)性受到限制滩愁，光譜讀數(shù)僅限于幾個(gè)坑級(jí)。然而辫封，可以

覆蓋廣泛的巖性硝枉，并將其擴(kuò)展到有效的HSI像素光譜。一個(gè)選擇如圖11a所示倦微，并證明圖像和現(xiàn)場(chǎng)光譜在光譜形狀和光譜特征出現(xiàn)方面

的相似性妻味。給定的場(chǎng)樣密度也允許我們驗(yàn)證AlOHMWL位置分布。 在圖11b中欣福，每個(gè)場(chǎng)光譜儀測(cè)量的AlOH特征位置在主要感興趣區(qū)域

內(nèi)顯示為彩色方格责球，使用與底層HSI映射結(jié)果相同的顏色刻度。

圖10.3D超云顯示三個(gè)單獨(dú)的HSI圖像場(chǎng)景疊加在Corta Atalaya礦照片測(cè)量的RGB點(diǎn)云上拓劝。這三個(gè)場(chǎng)景都被用于最小波長(zhǎng)位置映射

雏逾，以突出與含ALOH（氫氧化鋁）礦物豐度差異相關(guān)的巖性變化。如圖11矩形標(biāo)記所示的區(qū)域郑临。MWL超云層的顏色差異與已知的主要

巖性和蝕變帶有很好的相關(guān)性校套。中未描述的區(qū)域用問號(hào)表示。 圖11b的示例位置用白色圓圈和數(shù)字標(biāo)記牧抵。

圖11。 驗(yàn)證CortaAtalaya露天礦的HSI數(shù)據(jù)。 (a)左：在不同處理階段改進(jìn)樣本點(diǎn)1的光譜信號(hào)犀变。右：近似同一位置的場(chǎng)譜與圖像譜的

光譜形狀比較妹孙。在圖10和11b中，樣品位置用白色圓圈和數(shù)字標(biāo)記获枝；(b)特征位置的比較：AlOH 的最小波長(zhǎng)圖（見圖10中的地圖范圍)

和場(chǎng)譜的特征位置(彩色方格蠢正；相同的著色方案）。

6.討論

6.1輻射測(cè)量和大氣校正

由于大氣吸收特性省店，這兩種測(cè)試方案都包含光譜畸變嚣崭。在Corta Atalaya/西班牙，觀測(cè)到的大氣吸收特征大多來自坑湖的上升流水蒸氣

和以及鄰近Cerro Colorado露天礦附近采礦活動(dòng)造成的顆粒懦傍。這一假設(shè)得到了大氣擾動(dòng)圖像像素的分布的支持雹舀，這些像素與目標(biāo)和傳

感器的距離沒有直接關(guān)系，但主要發(fā)生在信號(hào)需要通過采礦坑水面的區(qū)域粗俱。相比说榆，格陵蘭島的大氣吸收強(qiáng)度與傳感器和目標(biāo)之間的距離

大致成正比。在這里寸认，可以假設(shè)來自一般空氣濕度和來自分離Nunngarut半島的峽灣的上升流水蒸氣和相鄰懸崖上各自的觀測(cè)位置的

貢獻(xiàn)签财。大氣對(duì)信號(hào)的總體影響遠(yuǎn)高于CortaAtalaya，這可能與北極氣  候和目標(biāo)的距離明顯增加和空氣濕度普遍較高有關(guān)偏塞。所描述的新

的大氣校正工作流程通過直接從場(chǎng)景中  提取校正曲線的形狀唱蒸，并根據(jù)像素特定的大氣吸收深度而不是到目標(biāo)的距離來確定校正強(qiáng)度，

從而考慮 到傳感器和目標(biāo)之間大氣層組成的這種變異性灸叼。

對(duì)于所有五個(gè)處理的數(shù)據(jù)集神汹，大氣校正方法是快速和魯棒的。大氣吸收被去除怜姿，而保持了一般的光譜形狀和較小的礦物相關(guān)特征慎冤。結(jié)果

表明，校正方法尊重所有豐富的大氣成分沧卢，這些成分有助于提取普  適信號(hào)蚁堤，我們將其歸因于大氣擾動(dòng)。除水蒸氣外但狭，這可能包括任何

豐富的大氣氣體(如CO2或O3)和少量  或普遍存在的大氣粉塵披诗，在VNIR和SWIR中顯示出顯著的光譜吸收特征。只有在少數(shù)情況下立磁，局

部大氣塵  俺识樱或氣體濃度極高，例如由于礦山爆破或廢氣排放唱歧，才可能對(duì)受影響的圖像區(qū)域進(jìn)行大氣校正失敗宪摧。在  這種情況下粒竖，局部

大氣擾動(dòng)將明顯偏離所使用的校正光譜，并導(dǎo)致不滿意的光譜結(jié)果几于。然而蕊苗，通過圖像 采集的相應(yīng)時(shí)間，例如在預(yù)定的爆破作業(yè)之前沿彭，

可以很容易地避免這種情況朽砰。

應(yīng)該指出，對(duì)于高度失真的像素喉刘，光譜噪聲可以保持在以前的大氣吸收位置瞧柔。受影響的像素大多來 自極遠(yuǎn)的目標(biāo)。在這里睦裳，目標(biāo)信號(hào)

在傳感器接收到的光譜信號(hào)中的比例很低造锅，以至于消除大氣影響導(dǎo)致  返回光譜的信噪比極低，因此顯得有噪聲和無特征推沸。這可能意味

著遠(yuǎn)程HSI的上限备绽。然而，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的  大氣條件鬓催，這一限制距離可達(dá)10公里或更遠(yuǎn)肺素。在這個(gè)距離上，地面上的像素足跡將在幾百平方

米的范圍  內(nèi)宇驾，質(zhì)疑測(cè)量的信息價(jià)值倍靡。總之课舍，我們能夠證明引入的大氣校正方法在合理的成像距離內(nèi)的成功應(yīng)用塌西。

6.2地形校正

如圖4中Nunngarut半島的例子所示,在某些情況下，地形校正是必要的筝尾，因?yàn)樗_保了圖像不同照  明部分之間吸收強(qiáng)度的可比性捡需。然

而，盡管校正對(duì)光度變化是有效的筹淫，但它不能重建光譜特征在照明不 良的圖像區(qū)域與相關(guān)的低信號(hào)強(qiáng)度站辉，信噪比和特征細(xì)節(jié)。因此损姜，

我們建議對(duì)照明極差或陰影很深的圖像 部分進(jìn)行掩蔽或至少仔細(xì)的解釋饰剥。我們進(jìn)一步建議評(píng)估地形校正對(duì)每個(gè)成像場(chǎng)景的有用性。從

我們的一 般經(jīng)驗(yàn)和所示例子的具體表現(xiàn)來看摧阅，自然目標(biāo)汰蓉，如山坡或懸崖，往往具有更平滑的地形棒卷，因此比采石場(chǎng) 和露天礦等人造露頭

更一致的照明顾孽。在自然目標(biāo)中祝钢，隨著圖像部分之間的平滑過渡，分別具有最大和最 小的光照若厚，地形校正通常表現(xiàn)良好太颤。由于爆破和挖

掘，人工目標(biāo)通常具有梯田幾何和/或粗糙邊緣盹沈， 這產(chǎn)生了很大的照明差異。地形校正不一定能改善圖像吃谣，因?yàn)樵谡彰髁己玫牟糠种袘?yīng)

用的校正是次要的乞封，而由于上述原因，對(duì)黑暗部分的校正可能是徒勞的岗憋。

盡管c因子法具有良好的地形校正性能肃晚，但仍需謹(jǐn)慎應(yīng)用。由于使用線性回歸對(duì)校正因子進(jìn)行了帶狀計(jì)算仔戈，一個(gè)或幾個(gè)波段中的極值或

無限值可能導(dǎo)致這些波段的校正因子的夸大关串，最后導(dǎo)致光譜 形狀的變化。這些峰值可能是由HSI傳感器中的不良像素引起的监徘，由于攝像

機(jī)的推掃特性晋修，這些像素線形成了限制在少數(shù)相鄰波段的不良像素線。如果需要進(jìn)行地形校正凰盔，則不可避免地需要對(duì)這些壞 線進(jìn)行校

正或掩蔽墓卦，以獲得可靠的圖像結(jié)果。

6.3驗(yàn)證

利用場(chǎng)譜儀數(shù)據(jù)進(jìn)行的光譜驗(yàn)證表明户敬，校正后的圖像光譜的光譜形狀和特征位置具有很高的精度落剪。一般來說，在這兩個(gè)研究領(lǐng)域尿庐，場(chǎng)譜

插值的最小波長(zhǎng)與相應(yīng)的吸收特征庫(kù)光譜之間的差異都在5nm以下忠怖。該值表示SWIR數(shù)據(jù)的波段采樣距離，低于12nm(FWHM)的可實(shí)

現(xiàn)光譜分辨率抄瑟。局部觀察到 一些圖像和驗(yàn)證光譜點(diǎn)之間的誤差較高凡泣，但這可能與不同儀器的空間足跡差異大有關(guān)。現(xiàn)場(chǎng)/野外 光譜儀

數(shù)據(jù)是從單個(gè)巖性代表樣品的一個(gè)或幾個(gè)8毫米斑點(diǎn)中檢索出來的锐借，而各自的HSI像素可以很容易地代表一個(gè)面積約平方米的露頭的混

合物问麸，這取決于到傳感器的距離。改變的局部變異性會(huì)影響光譜儀讀數(shù)的再現(xiàn)性钞翔，并導(dǎo)致在同一位置與記錄的圖像光譜發(fā)生偏移严卖。除了

光譜變化外，需要考慮光譜儀讀數(shù)的輕微錯(cuò)位布轿，這可能是由于樣品GPS位置的精度有限哮笆，可以達(dá)到5米来颤，這一點(diǎn)需要考慮。

6.4三維集成

在Salehi等人中稠肘，更詳細(xì)地討論了HSI集成與攝影測(cè)量點(diǎn)云的潛力福铅、空間精度和可能的應(yīng)用。[20].本文不僅證實(shí)了兩個(gè)附加示例三維集

成的成功项阴，而且通過消除地形滑黔、不同光照條件和大氣吸收的影響，進(jìn)一步證明了工作流集成和合并來自不同攝像機(jī)位置和視角以及不同

采集日期和時(shí)間的高 光譜數(shù)據(jù)集的能力环揽。這允許以一種新的方式使用高光譜數(shù)據(jù)略荡，因?yàn)樗兄谠u(píng)估從一個(gè)觀測(cè)點(diǎn)看不 到或在一個(gè)數(shù)

據(jù)集中顯示的高光譜結(jié)果之間的空間關(guān)系，例如山或采礦坑的相對(duì)面歉胶。

7.結(jié)論

本文提出了一種新的遠(yuǎn)距離地面高光譜圖像大氣和地形校正方法汛兜。這種修正對(duì)于獲得關(guān)于地質(zhì)應(yīng)用中礦物組成的可靠信息至關(guān)重要。一

般的工作流程部分是基于無人機(jī)和基于船只的HSI數(shù)據(jù)開發(fā)的算法通今，這些算法在我們以前的論文中已經(jīng)介紹和使用[7,20]但通過增加輻

射和地形校正方法來適應(yīng)和擴(kuò)展粥谬，以滿足遠(yuǎn)程、地面HSI的特殊挑戰(zhàn)辫塌。

本文最重要的結(jié)果如下：

1.大氣校正的校正光譜直接從現(xiàn)場(chǎng)得到漏策，校正強(qiáng)度根據(jù)像素特定的大氣吸收來確定深度。因此璃氢，工作流程與關(guān)于大氣層的組成或到目標(biāo)的距離的知識(shí)無關(guān)哟玷。

2.利用攝影測(cè)量三維露頭模型的點(diǎn)法線計(jì)算地形校正的入射角。這使我們第一次利用常見的地形校正算法一也，如使用的c因子法巢寡，用于垂直露頭。

3.超云的產(chǎn)生椰苟，即攝影測(cè)量點(diǎn)云和HSI數(shù)據(jù)立方體的幾何和光譜精確組合抑月，是通過攝影測(cè)量三維露頭 模型的投影變換來實(shí)現(xiàn)的。消除大氣和地形的影響舆蝴，可以整合來自不同相機(jī)位置谦絮、日期以及不同光照條件的高光譜繪圖結(jié)果。

4.總共有五個(gè)HSI數(shù)據(jù)集的兩個(gè)研究領(lǐng)域證明了工作流程在氣候洁仗、距離层皱、大氣組成、地質(zhì)多樣性和測(cè)繪目標(biāo)等具有不同挑戰(zhàn)性的測(cè)量條件中的適用性和魯棒性赠潦。成功的MWL映

射證明了光譜吸收位置和深度的地質(zhì)適用性和準(zhǔn)確性叫胖。

5.通過地面反射光譜值和地質(zhì)樣品的礦物學(xué)分析，驗(yàn)證了所建立數(shù)據(jù)和測(cè)繪結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性她奥。

6.所提出的工作流程快速簡(jiǎn)單瓮增，只需要最小的輸入?yún)?shù)怎棱。大多數(shù)處理步驟都是自動(dòng)化的，不需要或非常少的手動(dòng)操作绷跑。

7.該工作流程使(i)能夠?qū)Υ怪焙屯耆珶o法到達(dá)的露頭進(jìn)行可靠的光譜映射拳恋；(ii)多重掃描和其他數(shù)據(jù)源的三維集成；(iii)比大多數(shù)無人機(jī)或機(jī)載HSI數(shù)據(jù)具有更高的光譜分辨率砸捏、范圍和信噪比谬运。

鑒于所提出的數(shù)據(jù)集具有很好的質(zhì)量，我們高度鼓勵(lì)在地質(zhì)應(yīng)用中使用經(jīng)過仔細(xì)處理和校正的遠(yuǎn)程地面HSI數(shù)據(jù)垦藏，并建議進(jìn)一步開發(fā)高

度適應(yīng)的地形和大氣校正算法吩谦。在即將發(fā)表的幾篇基于應(yīng)用的論文中，我們將進(jìn)一步介紹和討論用所提出的工作流程修正的數(shù)據(jù)的地質(zhì)

解釋及其與結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和長(zhǎng)波紅外(LWIR)高光譜數(shù)據(jù)等其他數(shù)據(jù)類型的集成膝藕。

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注：本文翻譯自如下文章：

radiometric correction and 3D Integration of Long-Range Ground-Based Hyperspectral Imagery for Mineral Exploration of Vertical Outcrops 

Remote Sens. 2018, 10, 176; doi:10.3390/rs10020176

Sandra Lorenz 1,*, Sara Salehi 2,3, Moritz Kirsch 1, Robert Zimmermann 1 ID , Gabriel Unger 1, Erik Vest Sorensen 2 ID and Richard Gloaguen 1 

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