遥感图像预处理-大气校正

1.大气校正

遥感所利用的各种辐射能均要与地球大气层发生相互作用:或散射、或吸收,从而使能量衰减,并使光谱分布发生变化。大气的衰减作用对不同的波长的光是有选择性的,因而大气对不同波段的图像的影响是不同的。另外,太阳-目标-遥感器之间的几何关系不同,则所穿越的大气路径长度不同,使图像中不同地区地物的像元灰度值所受大气影响程度不同,且同一地物的像元灰度值在不同获取时间所受大气影响程度也不同。

2.是否大气校正

即使遥感系统工作正常,获取的数据仍然带有辐射误差。两种最重要的环境衰减是1)由大气散射和吸收引起的大气衰减;2)地形衰减。然而,在所有的遥感应用中都进行大气校正可能没有必要。是否进行大气校正,取决于问题本身、可以得到的遥感数据的类型的历史与当前实测大气信息的数据和遥感数据中提取生物物理信息所要求的精度。

有时候可以完全忽略遥感数据的大气影响。例如,对某些分类和变化检测而言,大气校正并不是必须的。理论分析和经验结果都只是有取自某个时间或空间的训练数据需要进行时空拓展时,影像分类和各种变化检测才需要进行大气校正。例如,用最大似然法对单时相遥感数据进行分类,通常就不需要大气校正。只要影像中的用于分类的训练数据具有相对一致的尺度,大气校正与否就对分类精度几乎没有影响。

有时必须对遥感数据进行大气校正。例如,从水体或植被中提取生物物理变量(如:水体中的叶绿素a、悬浮泥沙、温度;植被中生物量、叶面积指数、叶绿素、树冠郁闭百分比)时,就必须对遥感数据进行大气校正。如果数据未经校正,就可能会丢失这些重要成分的反射率(或出射率)的微小差别信息。此外,如果需要将某景影像中提取的生物物理量(如:生物量)与另一景不同时相影像中提取的同一生物量相比较,就必须对遥感数据进行大气校正。

3.Flaash大气校正

使用MODTRAN 4+辐射传输模型的代码,基于像素级的校正,校正由于漫反射引起的连带效应,包含卷云和不透明云层的分类图,可调整由于漫反射引起的连带效应,包含卷云和不透明云层的分类图,可调整由于人为抑止而导致的波谱平滑。Flaash可对Landsat,SPOT,AVHRR,ASTER,MODIS,MERIS,AATSR,IRS等多光谱、高光谱数据、航空影像及自定义格式的高光谱影像进行快速大气校正分析。能有效消除大气和光照等因素对地物反射的影响,获得地物较为准确的反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数。

4.具体步骤-多光谱数据FLAASH大气校正

(1)打开数据及FLAASH大气校正命令(可以通过右侧的菜单栏进行快速检索)

(2)设置FLAASH大气校正参数

遥感图像预处理-大气校正_第1张图片

遥感图像预处理-大气校正_第2张图片

注意:Pixel Size(m) 是分辨率根据遥感图像的分辨率来 我的是16米 所以填16

a.Input Radiance Image:选择辐射定标结果数据,在打开的Radiance Scale Factors面板中,设置Single scale factor

b.Output Reflectance File:设置输出路径和文件名:Output Directory for FLAASH Files:设置其他文件输出目录

c.中心点经纬度:Scene Center Location:如果图像有地理坐标则自动获取;选择传感器类型Sensor Type(GF-1)自动获取;

d.设置Sensor Altitude(传感器高度) 高分一号 645KM

e.设置影像区域的平均地面高程 Ground Elevation :0.05KM。影像成像时间(格林威治时间):在layer manager中的数据图层中右键选择 View Metadata,浏览time字段获取成像时间,务必注意成像时间是北京时间,要改为格林威治时间(减去8小时)。

f.大气模型参数选择 Atmospheric Model:Mid-Latitude Summer(根据成像时间和维度信息依据下表规则选择)

遥感图像预处理-大气校正_第3张图片

g.气溶胶模型Aerosol Model:Rural;气溶胶反演方法 Aerosol Retrieval:None

(3)FLAASH大气校正参数高级设置

遥感图像预处理-大气校正_第4张图片

遥感图像预处理-大气校正_第5张图片

遥感图像预处理-大气校正_第6张图片

遥感图像预处理-大气校正_第7张图片

(4)FLAASH大气校正结果分析

以真彩色在Display窗口中显示校正前的图像和FLAASH校正后的图像,选择Link Display,将两个Display窗口地理链接。

查看植被波谱曲线:对比不同!,弹出真实的植被波谱,进行选择

遥感图像预处理-大气校正_第8张图片

 

你可能感兴趣的:(ENVI,大气校正,ENVI)