1 引言

 Landsat 系列卫星是国际上公认的辐射性能最优的中分辨率卫星之一，其辐射定标方法和辐射性能评价方法均值得国内借鉴。Landsat-8 卫星上搭载的业务化陆地成像仪（OLI）是Landsat 系列卫星的载荷中第一个采用推扫方式成像的载荷，以往的如 Landsat-7 上搭载的ETM+ 等载荷均摆扫方式成像。我国对地观测卫星载荷也基本采用线阵推扫成像方式。因此，Landsat-8 卫星 OLI 载荷的在轨辐射性能定标方法与辐射性能评价方法对我们有一定的借鉴和指导意义。本文将据此展开描述。

2 O LI设计概述

OLI 包含 9 个波段，覆盖了蓝——短波红外波长范围。共有 69160 个探元，分别置于 14个焦平面模块（FPM）上，14 个焦平面模块错列排布形成焦平面（FP），如图 1 所示。每个波段每个焦平面模块包含 494 个探元。焦平面模块之间在垂轨方向设有搭接区，以确保在15°视场角内实现完全空间覆盖。表 1 描述了 OLI 波段的辐射特性、典型亮度和高亮度。表 2描述了 OLI 的成像方式。

OLI成像数据具有14bit的辐射精度，为了节省带宽，转成12bit下传至地面。在对地成像时，截取高 12bit，以获得较大的动态范围；而遮光板成像时，则截取低 12bit 数据下传，以提供对探元暗电流的较精确评价，提高后续校正的精度。Landsat-8 地面处理系统将所有数据转换成 14bit。

OLI成像数据具有14bit的辐射精度，为了节省带宽，转成12bit下传至地面。在对地成像时，截取高 12bit，以获得较大的动态范围；而遮光板成像时，则截取低 12bit 数据下传，以提供对探元暗电流的较精确评价，提高后续校正的精度。Landsat-8 地面处理系统将所有数据转换成 14bit。

3 辐射质量评价

3.1 噪声（Noise）

噪声存在于所有器件的测量中，OLI 也不例外。评价遥感器或遥感影像产品的噪声水平，通常包括电噪声水平和信噪比两方面。

3.1.1 电噪声水平（electrical noise）

电噪声实质上是随机噪声，遥感器的每一次独立测量均会受到电噪声的影响。电噪声主要来源于探测器自身、电子链路和 A/D 转换。总噪声水平包括白噪声、反比噪声和相干噪声的贡献值。

 1）1σ 平均暗噪声水平（1σaverage dark noise）

使用一个月（或更长时间）内的常规遮光板星上定标方式获取的数据来估算 1σ 平均暗噪声水平。

2）传感器噪声模型系数（sensor noise model coefficients）

传感器总噪声模型通常采用遮光板、定标灯和太阳漫反射板三种星上定标方式获取的数据进行最小二乘拟合的方法获得。如图 2 所示。传感器噪声模型见公式 1。

式中 a 是独立于信号的分量；b 是依赖于信号的分量。a 和 b 只与地面处理系统中的中间产品相关，不负责立方卷积重采样或是 Landsat-8 卫星 16bit 产品量化固有的噪声，具体数值见表 3。

3） 影像噪声模型系数（image noise model coefficients）

影像（产品）总噪声模型是在传感器噪声模型的基础上引入了两个噪声水平影响因子后生成的模型。这两个影响因子分别为立方卷积重采样因子和产品量化因子。重采样对噪声有轻微地抑制作用，建模时引入一个 0.8 的尺度因子；而产品量化又会引入少量的噪声，具体数值见表 3。影像噪声模型见公式 2。

 4）电噪声频域特性分析（electrical noise frequency domain characteristics） 

噪声按频域特性可分为包含白噪声、反比噪声和相干噪声三种。使用长时间（如 1 年）的常规遮光板和太阳漫反射板两种星上定标方式获取的数据进行噪声频域特性分析和刻画。

 （1）本底噪声分析：

本底噪声是白噪声和反比噪声之和，如公式 3 所示。它通过以下方式确定：使用切趾函数去除任何潜在的相干噪声分量，而保留反比噪声，实现对每个探元数据的频域表达的平滑处理。通过白噪声幅值、反比噪声的转角频率和指数来计算本底噪声功率谱密度，完成对本底噪声频域特性的分析。

其中：

N 是本底噪声的功率谱密度，单位是 DN 2 / ；

是白噪声的幅值，单位是 DN/ ；

是反比噪声的角频，单位是 Hz；

（2）相干噪声分析：

相干噪声是在本底噪声之上出现的尖脉冲。它通常出现在较窄的频域范围内，在此范围内，噪声总功率超过了可视阈值。相干噪声影响数据的相对不确定度，在平坦和低动态范围的图像内容易被发现。在原始数据流中，此类噪声通常由器件本身的电子线路或其他外部电磁干扰源产生。OLI 设计时一般会将此类噪声控制在可视阈值或是阈值之下。

在轨运行时，通过长时间（如 1 年）的常规遮光板和太阳漫反射板两种星上定标方式获取的数据进行相干噪声分析。OLI 在运行的 1 年中，没有发现可视频率或是频带的相干噪声。详细分析相干噪声特性得知，相干噪声的主要分量由本底噪声中的白噪声的极值组成。

OLI 噪声频率特性最差的波段就是卷云波段，如图 3 所示。这些数据来源于大量的遮光板和太阳漫反射板两种星上定标方式获取的数据。每个频率窗口的幅值是此波段多所有探元的最大分量。

图 3 中所示的可视阈值是基于公式 4 定义的基线伪影可视阈值（τ）得到的，该值接近人眼视觉对比敏感度函数均值。公式 4 是频率 f 的线性函数，单位是 cycles/pixel。基线调整通过加上一个与频率相关的不确定度实现。该不确定度由计算波段内所有探元的差异性得到。该通用方程适用于所有波段。图 3 是卷云波段的相干噪声情况。

能够引起可视伪影的相干噪声需要大量的具有如下特点的探元：①在一个特定频率有噪声分量；②噪声幅值高于可视阈值。噪声的这些频域分量的稳定度优于对比度等级的 0.1%。既然没有噪声分量高于可视阈值，自然也就没有过多关注相干噪声出现在影像中。

3.1.2 信噪比（Signal-to-Noise Ratio）

OLI 有较高的信噪比，得益于两个方面：① OLI 探元的噪声水平低；②积分时间长。之前的 Landsat 系列卫星使用摆扫成像仪，积分时间短，导致信噪比低。表 4 中对比了 OLI 和Landst-7 上的 ETM+ 的在轨信噪比。噪声模型使用公式 1 在典型亮度时计算。这些指标在OLI 运行的整 1.5 年中保持稳定（在测量不确定度内）。

3.2 动态范围（Dynamic Range）

之前的 Landsat 系列卫星最大采用 8bit 量化，而 OLI 采用 12 bit量化，动态范围较之前增大很多。这使得卫星的噪声和量化性能提升，降低了饱和信号出现的频率。表 5 列出了每个 OLI 波段能感应的近最大光谱辐亮度等级（L sat ），明显高于 EMT+（第 5、6 列）。太阳光照射的真朗伯体地表，不会使 OLI 传感器饱和。非朗伯体表面如雪、冰和云可以使其饱和。太阳角、观测角和地表特性等综合因素导致像元饱和。

OLI 能够测量的光谱辐亮度可低至数据的本底噪声。OLI 的响应永远不会低至动态范围的最低端而饱和，这是因为所有探元的偏移量均大于 1000 DN。即使发生 5σ 噪声事件，输出仍然高于 990 DN。这使得 OLI 每个波段的动态范围从本底噪声至饱和辐亮度。

3.2.1 上端饱和（Upper End Saturation）

由于 OLI 的动态范围较之前的 Landsat 系列卫星的大很多，饱和现象将较少发生。从发射开始，截止至2014年6月30日，共获取了222897景影像，其中96083景出现了饱和现象。在这些景中，平均每景有 250 个像元饱和，每景影像所有波段加起来共有 4 亿像元。表 6 详细描述了从 2013 年 6 月 1 日至 2014 年 6 月 30 日出现饱和的景数以及所有这些景每个波段的饱和像元个数。

上端饱和大部分是因为非朗伯体地表。SWIR1 和 SWIR2 波段上端饱和代表性的原因是火灾或火山岩浆。除了上述的高辐亮度，高能粒子也可致像元饱和。卷云波段的饱和现象比较少，是因为这个波段的大部分能量被大气中的水汽吸收了。

3.2.2 低端饱和（Oversaturation）

OLI 在发射之前，从未接受过远高于其饱和辐亮度值的照射。一旦发射后进入常规化运行，该成像仪将会接受地面反射的任何辐亮度的照射。以一定的角度观测非朗伯体地表时可能出现大幅度超过传感器饱和值的情况。比如对高纬地区的温室成像时，由于温室的几何结构和形状导致镜面反射光进入一些探元的观测视场。镜面反射会导致探元和相应电路输出一个低于探元偏移量的电平值引起低端饱和（DN 值为 0）。当观测接近饱和辐亮度值的地物时，探元又恢复到正常的运行状态。这种情况鲜有发生，机制不明。如图 4 所示。（a）—（c）分别是可见光、红和近红外波段影像，器件响应大部分是比较典型的高亮度目标，只有一些像元出现了低端饱和。（d）和（e）是 SWIR1 和 SWIR2 波段影像，温室的镜面反射使像元饱和，器件输出 0DN。一旦探元观测到比较正常的辐亮度，器件响应又恢复到正常的饱和状态，表现为黑色屋顶周边有一个亮圈。（f）为卷云波段，表现为杂散光效应。