[RS] ERDAS大气校正

大气校正

①观测目标的光谱反射
②地形的光谱反射到目标地物（仅限于山体）
③ 邻近物的光谱散射：进入了观测视线
④ 大气分子散射

除了①是我们所需要的信息外，②③④都是“杂质”。
大气校正即是消除由大气散射引起的辐射误差（2,3,4等多与信号）

统计学方法

假设地面目标反射率与传感器所获得信号之间属于线性关系
把 地面实况数据(真数据) 与 传感器的输出数据(带误差的数据) 进行 回归分析(找出两个数据间的关系)
确定校正量来消除大气影响

辐射传递方程计算法

测量大气参数，按理论公式求得大气干扰辐射量

波段对比法

利用某些不受大气影响或影响很小的波段校正其他波段

原理

大气散射具有选择性，对短波影响大，对长波影响小，利用某些波段特性来校正其他波段的大气影响。

例子

以Landsat TM/ETM数据为例，1波段受大气散射的影像最大，其次为2波段、3波段，而7波段受的影像最小。因此可将7波段作为无散射影像的标准波段，然后通过对比分析计算出其他波段受大气干扰值。常用回归分析法与直方图法

回归分析法(暗像素法)

在不受大气影响的波段图像 和 待校正的某一波段图像中，选择出最暗的一系列目标(通常为深纯净水或高山阴影区)，对每一目标的两个波段亮度值进行回归分析，以确定受大气影响的灰度增加值

如TM/ETM的第4和7波段，其图像亮度值分别为L4和L7，在最黑的区域，L4的值应该是黑的(0值)，而在其他波段会有因大气的影响产生的偏移量。
首先在L4上的最黑区域选择一系列的目标样本值，然后再找出L7同名店对应目标的样本值，以这两个波段做回归分析，以确定偏移量

直方图法

目标：图像中存在亮度为0的东西。如深海（纯或净的）水体、高山阴影等
理想情况：图像的亮度值应为0
实际情况：目标的亮度值不为零，即受大气的影像有附加值产生
方法：根据具体大气条件，各波段要校正的大气影响是不同的。为确定大气影响，显示有关图像的直方图

异同

统计学方法需要与卫星同步在试验区光谱测量，辐射传递方程计算需要测定数据采集时同步的大气参数，两种方法费用都很高
所以在实际工作中，特别是资源遥感分类中常用波段对比法

ERDAS 使用波段对比法进行大气校正

实验数据：TM/ETM数据
使用ERDAS软件，利用第7波段对其他波段进行大气校正

1. 打开各个波段的图像，对每个波段中最暗的物体进行取样读值，共取5-10组样本
   

2. 在Excel里记录每个波段的样本点值
   

3. 插入散点图
   
4. 添加x,y轴数据
   右键图标–>选择数据–>添加–>分别添加X轴(L7)、Y轴(L1)值
   
5. 添加趋势线，并显示公式与R平方值
   
6. 创建模型，模型公式为：像素值-回归方程截距之差(回归方程y=ax+b中的b，例上图的84.667)
   模型：
   
   输入波段1影像：
   
   输入模型公式：
   
   设置输出位置后，点击上方执行模型
   
7. 打开原始L1的影像与处理后的影像，对比结果
   

ERDAS ATCOR大气校正扩展模块

文章链接

ATCOR能做什么：

1. 剔除薄云薄雾
2. 剔除大气和太阳光照带来的影响