基于伪不变区域对的高光谱遥感影像相对辐射归一化方法

本发明涉及高光谱遥感影像辐射归一化方法，具体涉及一种基于伪不变区域对的高光谱遥感影像相对辐射归一化方法，解决了现有基于像元的相对辐射归一化方法空间匹配精度较低和光谱特征偏移的技术问题。本发明采用超像素分割、形态学处理和超像素引导方法筛选伪不变区域，然后采用基于空谱约束的自校正模型通过自适应学习对待校正高光遥感谱影像进行相对辐射归一化，采用定量化方法，不仅能够充分利用高光谱遥感影像的空谱特征，还能自适应校正不同时相下高光谱遥感影像的辐射强度，提高时序间的一致性和定量反演精度，从而提高了相对辐射归一化的准确性和一致性，适用于高空间分辨率、地物场景复杂高光谱遥感影像的辐射归一化。