基于高阶统计量的静止气象卫星成像仪杂散光处理研究

风云二号卫星的观测图像中有明显的杂散光。仪器设计端的工作并不能完全遏制系统中杂散光的存在，且基于二阶统计的背景（含杂散光）抑制和利用查询表的杂散光校正等方法的处理效果并不理想。杂散光成为制约静止气象卫星成像仪资料定量化应用的主要因素。本项目试图在分析成像仪杂散光作用机理及与目标信号和系统噪声耦合模式的基础上，建立基于高阶统计量分析的、能够完整描述成像仪杂散光空间能量分布的反演模型，并通过对地球圆盘外区域确定杂散光的特征学习来自适应修正模型的部分参数。拟采用两种方法来求解模型参数：基于杂散光高阶谱分析的ARMA模型系统辨识和基于杂散光高阶统计特征空间的最佳正交基分解。模型将作为卫星在轨定标前的主要资料预处理模块，并被期望能进一步改善定标精度、提高卫星资料定量化应用水平。项目的理论和技术成果可以直接为静止轨道其它对地遥感仪杂散光处理所使用，同时，对于极轨平台对地遥感仪的杂散光分析也有借鉴意义。