大气校正的文献综述1大气校正的原因卫星遥感在成像过程中，即太阳辐射到达地表在反射到传感器，由于大气中气体分子的吸收 和散射影响，遥感器接收的信息包括地表信息与大气分子信息，使得遥感影像的测量值与实 际地物光谱反射信息不同，同种地物由于在不同景影像上表现出不同的光谱信息，增加了遥 感信息提取的难度，降低了地表参数定量反演的精度，从而对于实际遥感应用工作产生不可 忽视的影响大气辐射校正实际上就是去掉大气干扰信息，获得地表真实光谱信息的过程2. 大气校正的分类到目前为止，遥感图像的大气校正方法很多这些校正方法按照校正后的结果可以分为两种：（1） 绝对大气校正：将传感器接收到的像元亮度值转换为地表真实反射率的过程（2） 相对大气校正:将不同幅遥感影像上的所有像元辐射亮度值变换到同一种大气条件下， 使得不同幅遥感影像数据具有可比性其结果不考虑地物的实际反射率按照校正的过程来分也可分为两种：（1） 直接大气校正方法：是指根据大气状况对遥感图像测量值进行调整，以消除大气影 响，进行大气较正大气状况可以是标准的模式大气或地面实测资料，也可以是由 图像本身进行反演的结果2） 间接大气校正方法：对一些遥感常用函数，如NDVI进行重新定义，形成新的函数形 式，以减少对大气的依赖。
这种方法不必知道大气各种参数3. 大气校正的方法绝对辐射校正模型：（1） 6S大气辐射传输模型：是法国大气光学实验室和美国马里兰大学地理系用FORTRAN 语言在5S模型的基础上进行改进完善之后的模型该模型模拟了太阳到地表再到传感器整 个大气辐射传输过程中的大气对辐射传播的影响，是目前发展比较完善的大气校正模型之一 模型采用最新近似算法来计算出大气中水汽，臭氧，二氧化碳等气体分子的吸收效应和气溶 胶的散射效应，利用逐次散射sos算法计算散射作用以提高精度，相对于5S模型而言，改 进了模型的输入参数，与实际大气状况更为接近2） 最暗目标法：最暗目标发是在1988年由have提出，该方法基于两种假设条件:在整 个研究区域大气效应均匀;黑暗目标存在该模型不需要瞬时试场的实测大气参数和卫星同 步光测数据，模型的输入参数主要依靠影像本身的信息和影像的头文件中获得，操作简单， 其校正精度可以满足一般的遥感应用研究，对于历史数据也很适用，是实用性较强的大气校 正方法该方法的研究与应用已经有很长时间，其关键技术在于确定遥感影像中的最暗像元 值和选择合适的大气校正模型，很多研究者不断地对两个方面进行研究来不断改进和完善最 暗目标大气校正方法，由于黑暗像元法简单快速，比较实用，只依靠影像本身信息就可以实 现大气校正，不需要获得同步的气象卫星数据等优点，黑暗像元是总体来说最实用的模型。
该方法主要分为两步:1） 在影像上选出最暗目标2） 从影像上减去最暗目标对应的象元灰度值（3） COST模型:COST模型由（Chave，1996年）在暗目标法（DOS）基础上进行改进完善提出， 基于图像信息的COST大气校正模型中包括辐射定标这一关键处理步骤，节省时间 尽管需要计算一些图像信息来获取模型所需的必要参数，但是后面的影像DN值转 换为大气校正的反射率值可以单独完成模型是对黑暗像元大气校正的改进，黑暗 像元法忽略了大气吸收效应，COST模型对其进行了完善，提高了校正精度模型中 需要的输入参数包括日地距离，太阳高度角和每个波段的最小辐射度值相对辐射校正模型（1） 直方图调整：单个影像直方图调整方法是基于两个假定条件:（1）近红外和中红外波段 的影像数据波长较长，基本不受大气散射效应的影响2）可见光波段的遥感影像波 长较短，受大气散射较强，特别是可见光波段的蓝光波段即波段一该方法主要是 分别找出可见光波段大气校正值研究者发现了许多不同的方法来找到这个值，例 如评价亮度值直方图，评价较深且清洁的水体，利用影像的最小值和简单的线性回 归方法其中，黑暗像元相减法应用最广泛2） 直方图归一化：直方图是表示图像上像元灰度值的个数分布图。
由直方图上可以看 出整幅影像的亮度变化区间及整幅影像灰度值的统计信息从一定程度上，直方图 就是影像信息的统计图表示对于同一地区的两个时间的遥感影像，同种大气条件 下，地表覆盖不变的情况下，直方图基本相同由于不同时间，大气、传感器和太 阳的天顶角和方位角等条件不同，同种地物会受到这些因素干扰而表现出不同的反 射信息，即遥感影像上就表现为同种地物不同光谱信息直方图调整法是指如果确 定某个某有受到大气影响的区域和受大气影响的区域具有相同的反射率，并且可以 确定出不受影响的区域，就可以利用它的直方图来对受影响区域的直方图进行处理 该方法操作简单，在常用的遥感图像处理软件ERDRS、ENVI等都有这个模块该方 法关键在于找到不受大气影响的区域和地表类型相同的区域因此，可以将遥感影 像按不同的地类进行辐射校正，这样可将覆盖类型相同的地表校正到相同的大气条 件下，可以提高校正的精度3） 基于线性回归方法：通常利用线性回归模型对多个影像进行相对辐射校正处理该 方法假定归一化影像值是不变的且在其它影像中这些变化的值主要是由卫星传感器， 大气条件和土壤条件所引起来的即不同时相的图像灰度值之间满足线性关系，这 种假设在近似情况下是成立的。