《遥感数据辐射校正》由会员分享，可在线阅读，更多相关《遥感数据辐射校正（8页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、遥感数据辐射校正的原理及方法遥感 1 班彭睿 20123225摘要 由于传感器响应特性和大气的吸收、散射以及其它随机因素影响，导致 图像模糊失真，造成图像的分辨率和对比度相对下降，这些都需要通过辐射校正 复原。辐射校正包括三部分的内容：传感器端的辐射校正，大气校正，地表辐射校正。关键字 辐射校正 大气校正 照度校正 辐射传输过程 ERDAS引言 近年来，随着航天技术、计算机技术、卫星定位技术和地理信息技术的发展，摄 影测量与遥感已成为地球空间信息科学的基础技术，遥感图像在人类生活的诸多领域被广泛 应用。然而，在遥感成像时，由于各种因素的影响，遥感图像会存在一定的辐射量失真现象， 这些失真影响了
2、图像的质量和应用，必须对其做消除或减弱处理，遥感图像辐射校正就是针 对遥感图像的这一缺陷而发展起来的。在遥感影像辐射校正中，大气辐射校正是最重要的一 部分，本文主要讨论大气辐射校正的方法和过程。消除遥感图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程称为辐射量校正( RadiometricCalibration),简称辐射校正。1辐射校正概述辐射校正的目的：尽可能消除因传感器自身条件、大气条件、太阳位置和角度条件及某些不可避免的噪声 引起的传感器所得到的目标测量值与目标的光谱反射率或光谱辐亮度等物理量之间的差异 尽可能恢复遥感图像本来的面目，为遥感图像的分割、分类、解译等后续工作打下基础。辐射误差来源
3、1.1 传感器端1.1.1 光学摄影机引起的辐射误差1.1.2 光电扫描仪引起的辐射误差1.2 外部因素1.2.1 大气1.2.2 太阳辐射2辐射校正包括三部分的内容：2.1. 传感器端的辐射校正2.2. 大气校正2.3. 地表辐射校正3辐射传输过程： 如图-1矢気散诙透射1、人大气辐射、大气吸收目标物反射目标物辐射目标物吸收目标物传感器地表 辐射图-1 基本的辐射传输过程 辐射传输方程：从辐射源经过大气层到达传感器的过程中电磁波能量变化的数学 模型。地物光谱反 射率太阳天顶角乙到Z2区段大气层的 光学厚度与地物同温度的黑体光谱辐射通大气散射和辐射的 量密度能量传感器光谱太阳辐射照地物的光谱平
4、台高度响应系数度发射率4辐射校正方法：4.1.系统辐射误差校正4.2 大气校正4.3.地面辐射校正4.4.传感器端的辐射校正4.4.1 光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的校正机载成像光谱图像的边缘辐射畸变与仪器大视场角有关，主要由大气效应、地物 反射非朗伯体特性、太阳-仪器-目标相对几何关系等因素综合作用所引起的。1.1.光电转换系统的特性引起的辐射误差校正 由于转换系统的灵敏度特性有很高的重复性，可以定期在地面上测量其特 性，根据测量值对其进行辐射畸变校正。以Landsat的MSS、TM图像为例, 对传感器的输出 R 进行校正的公式校正过的辐射亮度已校正数据的最大值R - R专感器输出辐
5、射亮minmax-R1.2 因大气影响引起的辐射误差校正三种方法：1. 野外波谱测试回归分析法2. 辐射传递方程计算法3. 波段对比法 下面着重介绍野外波谱测试回归分析法： 野外波谱测试需要与卫星同步在野外进行光谱测量。通常选用同类仪器测量，将 地面测量结果与卫星影像对应像元亮度值进行回归分析。如：对于一个 8 位量化的图像，转换方程为：L- LL = max min X DN + L255min设回归方程为：L=a+bR将图像中的每个像素值减去a,获取某区域经过大气改正后的图像。在获取地面目标图像时，可以预先在地面设置反射率已知的标志，或事先测 出若干地面目标的反射率,把由此得到的地面实况数
6、据和传感器的输出值进行比 较,以消除大气的影响。注意：在地面特定地区、特定条件、一定时间段内测定 的地面目标反射率不具有普遍性,因此该方法仅适用于包含地面实况数据的图 像。3 地形起伏引起的辐射校正 对于地形起伏引起的辐射误差,可以利用地表法线矢量与太阳入射矢量 两者的夹角来校正。若处在坡度为a的倾斜面上的地物影像为g (x, y),则校正后的图像f (x, y)为:地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的DEM数据，校正较为麻烦, 一般情况下对地形坡度引起的误差不做校正。对于多波段图像,可用波段比值来 进行校正，消除地表坡度的影响。4. 传感器辐射校正的基本原理与方法 在遥感器飞越辐射
7、定标场地上空时，在定标场地选择若干个像元区，测量传感器 对应波段内的地物光谱反射率 ，同时测出大气环境参量(大气气溶胶光学厚 度，大气中水、臭氧含量等)等。再根据卫星过顶时太阳几何位置、仪器视场角、 探测器光谱响应函数等，通过大气辐射传输模型求解出传感器入瞳处各光谱通道 的辐射亮度Lt，最后确定它与传感器输出的数字量化值之间的数量关系，求解 定标系数，并估算定标不确定性。对于朗伯体:大气透过率，辐射定标时可假设为1,即大气是透明的大气散射产生的程辐射太阳直射光与天空散射光 在地面上的辐亮度对于非朗伯体：大气散射产生的程辐射大气直射光与天空光大气透过率，定标时可假设为1在地面上的辐亮度V双向反射
8、比因子Lt 与探测器对应的输出信号的数字量 C 之间的定量关系按线性校正模型处理，则有：L = A CtA可见光和近红外波段辐射校正系数2 ）红外波段选择清洁水面作为目标，则探测器的辐射值=JI申（X力九/-探测器光谱响应带宽-探器光谱响应函数I = A* CAX- -红外波段辐射校正系数5.总结与展望1. 复杂地表条件下的大气校正。在复杂地表条件下，地形对大气校正有着重 要影响，但是由于进行地形校正会改变太阳地面传感器的几何关系，从而改 变像元接收的太阳辐射，因此，一些学者建议在地形校正前进行大气校正 ，也 有学者提出将大气校正与地形校正同时进行 ，实现大气校正与地形校正的耦合。Richte
9、r 提出的 ATCOR (Atmospheric and Topographic Correction for AirborneScanner Data )模型就代表了未来的一个发展方向。2. 随着高光谱遥感的发展，海量数据的获取与处理对大气校正提出了新的 挑战，促使大气校正向着工程化的方向发展，以满足快速批量对遥感数据进行大 气校正的要求。尽管光学遥感大气校正方面的成果很多，各种模型层出不穷，但 没有一个是可普遍应用的。因此，在对遥感影像进行大气校正时，要根据研究目 的、要求以及研究区的特点，选择适当的大气校正方法。对于热红外遥感，由于 热红外辐射与大气的相互作用与可见光、近红外不一样，因而其大气校正方法也 不相同。大气校正方法正向自动化、模块化、实用化及工程化的方向发展，相信 随着对大气校正方法的不断探索和改进，必将会加快遥感信息定量化的发展步伐3, 。基于影像自身的大气参数反演。由于实时的大气参数获取有许多不确定 因素，而且成本很高，因此从影像本身反演大气参数将成为一个研究重点。如Gao B. C.利用大气水汽吸收波段与大气窗口波段的比值与大气水汽含量的关 系来求解水汽含量 ，Kaufman 利用 MODIS 21 m 通道通过探测地表暗目标反 演气溶胶光学厚度 。
