辐射校正.ppt

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,遥感图像的恢复处理辐射校正,任课教师：

杨晓霞2013年3月4日,辐射误差的来源辐射校正方法传感器端的辐射校正大气校正太阳高度角和地形引起的辐射误差校正,内容大纲,遥感图像的辐射亮度（DN值）直接反映地物目标对电磁波反射率的差异,理想遥感系统,不考虑传感器本身的误差没有大气对辐射传输的影响太阳辐射强度恒定不存在地形因素的影响,但是，这种理想的情况现实中并不存在,辐射误差的来源,传感器本身的性能引起的辐射误差大气的散射和吸收引起的辐射误差地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差,1,2,3,3,太阳大气地表大气传感器,5,由于遥感图像成像过程的复杂性，传感器接收到的电磁波能量与目标本身反射的能量是不一致的辐射校正针对各种干扰因素进行校正，使得遥感图像尽可能地反映并且只反映地物目标的差异,辐射校正,辐射校正的数据流和基本方法,DN（从遥感器得到的数字测量值）,经过遥感器校正的辐射值,地表辐射值,地表反射值,遥感器校正,大气校正,太阳以及地形校正,光学系统特征（如边缘减光）光电变换系统的灵敏度特征的偏差遥感器系统的增减及偏差相关系数（如LandsatTM和MSS）,图像测量地面实况测量大气光路透射比大气光路辐射率,太阳大气光谱辐照度太阳光路大气投射比太阳传播散射率DEM（数字高程模型）,传感器端的畸变主要是由其光学系统，或者光电变换系统的特征所形成的在使用透镜的光学系统中，由于镜头光学特性的非均匀性，在其成像面存在着边缘部分比中心部分发暗的现象（边缘减光）在扫描方式的传感器中，光电变换系统的灵敏度造成的畸变，其校正一般是通过定期地面测定，根据测量值进行校准,传感器端的辐射校正,传感器端的辐射校正也称为辐射定标，是把只具有相对意义的离散亮度值转换为具有物理意义的辐亮度或反射率的过程辐射定标分为相对定标和绝对定标,传感器端的辐射校正,传感器中各个探测元件之间存在差异，使传感器探测数据图像出现一些条带相对定标又称传感器探测仪器归一化，是为了校正传感器中各个探测元件响应度差异而对传感器测量得到的原始亮度值进行归一化的一种处理过程,相对定标,通过绝对定标得到目标的绝对辐射值可见光与近红外波段：

DN热红外波段：

DNT卫星发射后由于各种因素会影响传感器的响应，因此在卫星运行过程中要定期进行定标发射前：

实验室或实验场地定标发射后：

太阳标定器或地面场定标,绝对定标,定标的手段是测定传感器对一个已知辐射目标的响应地势平坦，地物单一全场表面覆盖均匀，反射率适中且变化很小具有足够大的面积，横向和纵向都要大于一副图像的宽度大气洁净，能见度好,辐射校正场地的基本要求,我国资源一号卫星、气象卫星的绝对辐射校正场：

西北敦煌的陆地校正场青海湖的水面校正场正在选址的相对辐射校正场：

格陵兰雪地、南极洲雪地、阿瓦提沙漠和西塔里木沙漠等,辐射校正场的选建,辐射校正的数据流和基本方法,DN（从遥感器得到的数字测量值）,经过遥感器校正的辐射值,地表辐射值,地表反射值,遥感器校正,大气校正,太阳以及地形校正,消除大气影响的校正过程称为大气校正大气对辐射的影响大气吸收大气散射大气纠正基于辐射传输方程的大气校正基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正利用特殊波段进行大气校正,大气校正,传感器的波段设计一般会避开大气吸收作用强的波段范围，选择受大气分子吸收作用弱的波谱范围（即大气窗口）分布均匀且稳定的大气成分：

O2、CO2、CH4、N2O分布随时间和空间变化较大的大气成分：

O3、H2O,大气成分对电磁辐射的吸收作用,16,电磁波在传播过程中遇到小微粒而使传播方向发生改变，并向各个方向散开。

散射将入射方向的能量重新发布到其余各个方向。

总的效应是将能量从入射方向转移走,大气散射,大气散射只对可见光和近红外重要，波长大于1m的波段散射可忽略大气散射对遥感的影响：

没有到达地表而被大气直接散射的太阳辐射造成图像暗淡（特别是在蓝光波段）在传感器视场外的目标的散射光可能会进入视场，减弱了不同地物的反差,大气对太阳辐射的吸收、散射作用,分子散射,大气吸收,紫外线,可见光,红外线,微波,18,消除大气影响的校正过程称为大气校正大气校正方法基于辐射传输方程的大气校正基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正利用特殊波段进行大气校正直方图最小值法回归分析法,大气校正,辐射传输方程描述辐射能在空间或媒质中传输过程、特性及其规律的数学方程,基于辐射传输方程的大气校正,传感器光谱响应系数大气光谱透过率太阳入射的光谱能量太阳高度角地物光谱反射率地面温度时的黑体光谱辐射通量密度地物光谱发射率大气散射和辐射的能量,利用电磁波在大气中的辐射传输原理建立起来的模型进行大气校正大气模型计算复杂，并且需要有关大气假设或成像时刻的大气参数（气压、温度、水汽、臭氧等），气体中的悬浮物类型、高度、太阳高度角、传感器的视角等目前常用模型：

6S模型，MODTRAN，LOWTRAN，紫外线和可见光辐射模型UVRAD，空间分布快速大气校正模型ATCOR,基于辐射传输方程的大气校正,优点：

大气模型建立在辐射传输理论基础之上，模型应用范围广，不受研究区特点及目标类型等的影响，模型的精度比较高缺点：

在实际应用中代价昂贵，对每一景图像的大气校正都需要同步测量大气参数，这对遥感应用几乎是不可能实现的，特别是在分析历史数据时,基于辐射传输方程的大气校正,假设地面目标的反射率与遥感探测器的信号之间具有线性关系在遥感成像的同时，同步获取成像目标的反射率，或通过预先设置已知反射率的目标，把地面实况数据与传感器的输出数据进行比较，来消除大气的影响,基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正,地面反射率,遥感探测器的信号,y=a+bx,通过获取遥感影像上特定地物的灰度值及其成像时相应的地面目标反射光谱的测量值，建立两者之间的线性回归方程式L=a+bRL卫星观测值b回归系数bR地面实测值a大气影响，常数图像中每一像元亮度值均减去a，以获得成像地区大气校正后的图像,基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正,Fieldspectra,Band1,Band2,Band3,OneBrightTarget,48,49,48,47,50,48,55,54,57,54,56,55,40,40,39,40,41,42,Radianceimage（e.g.,Band1）,Band1,Band2,Band3,OneDarkTarget,9,10,11,10,10,12,5,4,5,6,6,4,3,3,4,2,1,2,Wavelength,nm,Radiance,Fieldspectra,PairedRelationship:

Band1,Band2,Band3,DarkTarget,DarkTarget,BrightTarget,BrightTarget,Remotemeasurement,Fieldspectra=55,RemoteMeasurementm=49,m=55F=59,=41F=48,Fieldspectra=13,RemoteMeasurementm=11,m=5F=7,m=3F=4,大气校正,理论基础：

大气散射的选择性，即大气散射主要发生在可见光中的短波波段，对近红外和中红外波段几乎无影响因此可以把近红外波段图像当作无散射影响的标准图像，根据近红外波段图像的暗像素亮度值来估计可见光波段的大气干扰值回归分析法直方图法,利用特殊波段进行大气校正,在影像上找出最黑的区域（比如完全接收不到太阳光的高山阴影或深海水体），如果不存在附加的辐射，这些区域在其他波段也应该是黑的（反射率为零）据此可以进行大气辐射的校正。

由于近红外波段几乎不受大气辐射的影响，它能够较正确地反映地物谱的实际情况，因而可以近红外波段为基础对其他波段进行辐射校正,回归分析法,例如，在TM图像中，蓝光波段B1的大气散射最大，红外波段的B7散射最小。

图像中的深的大面积水体与地形阴影在B7中是黑的，如果不存在附加的辐射，这些水体与阴影在其他波段也应该是黑的实验表明某些波段的灰度值之间存在线性关系，如TM7与TM1,2,3的灰度值关系,回归分析法,若对TM3进行校正，波段比较法的处理步骤：

在TM3上的最黑区域中选择一系列目标（例如地形阴影区）找出在TM7上的对应目标然后取出这两个波段的灰度值，在以（I3,I7）为坐标的直角坐标系中绘制一系列的坐标点（二维散点图）做出回归直线，回归方程为I3=b3I7+a3I3,I7为TM3和TM7的灰度值b3,a3为直线的斜率和截距最小二乘法拟合计算b3,a3校正公式为I3=I3-a3I3为TM3校正后的灰度值,回归分析法,I7,a3,I3,若图像中存在亮度为零的目标，如深海水体、阴影等，则其对应图像的亮度值应为零，实际上只有在没有受大气影响的情况下，其亮度值才可能为零，其他目标由于受大气散射、辐射使得目标的亮度值不为零可从各个波段中减去其最小的亮度值（或一个阴暗地区的平均亮度值）进行校正,直方图法,为确定大气影响，显示有关图像的直方图，可以得知最黑的目标亮度为零，即第七波段图像的最小亮度值为零，第四波段的亮度最小值为a4，则a4就是第四波段图像的大气校正。

其它波段同理可以得到大气校正,直方图法,注意：

抽取区域一定要是如同高山阴影区那样的在所有波段全黑的区域。

因为地物的波谱响应在各波段是不同的，在一个波段黑并不意味着在另一个波段也黑，这样回归分析所得的校正量就加进了地物波谱特性因素而不全是散射的影响，所以是无意义的所以当影像中没有陡峭的地形所造成的高山阴影或者清洁水体时，这两种方法就不能使用,利用特殊波段进行大气校正,辐射校正的数据流和基本方法,DN（从遥感器得到的数字测量值）,经过遥感器校正的辐射值,地表辐射值,地表反射值,遥感器校正,太阳以及地形校正,大气校正,在相同的大气条件、地表条件和传感器几何条件下，传感器接收到的辐射强度还受到大气顶层的太阳辐射强度和入射几何条件（太阳高度角）的影响，到达大气顶层的太阳辐射强度会随着日地距离的平方而减小,太阳高度角和日地距离校正,需要对遥感数据进行太阳高度角和日地距离校正的两种遥感应用：

图像的目视解译中，把不同时间获取的遥感图像镶嵌成一幅图像，通过校正消除因不同太阳辐射强度造成的图像间的明暗差异在定量遥感中，为了研究不同季节或不同区域地表反射率的变化特征，需要获取绝对地表反射率值,太阳高度角和日地距离校正,定量遥感主要指从对地观测电磁波信号中定量提取地表参数的技术和方法研究，区别于仅依靠经验判读的定性识别地物的方法装置在星体上的传感器的可测参数一般为电磁波的属性参数（电磁辐射强度、偏振度、相位差等），定量遥感从这些可测参数中获得有关目标的物理的、地理的、化学的、甚至生物学的状态参数,定量遥感,太阳高度角校正：

考虑太阳在地球上的相对位置的季节变化，通过这个过程，不同太阳高度角照射下的图像数据的像元亮度值，被标准化到假设太阳在天顶时的像元亮度值这种校正通常是用传感器中每一个像元的灰度值除以特定时间和地点的太阳高度角的正弦值,太阳高度角和日地距离校正,日地距离校正：

用于标准化地球和太阳间的距离的季节变化。

太阳辐射随日地距离的平方而减小在忽略大气的影响下，太阳天顶角和日地距离对于地球表面辐射的影响可以表示为：

E=标准化的太阳辐射E0=平均日地距离时的太阳辐射0=太阳距天顶的夹角d=日地距离，使用天文单位,太阳高度角和日地距离校正,遥感图像在获取时，由于地形起伏以及太阳斜射地面等因素的影响，造成在不同的地形部分，如阳坡和阴坡的辐射量有很大不同受地形阻隔的影响，阴坡处的太阳辐射很低，因此在阴坡会形成阴影，这样会造成同一地物在不同地形部位的反射能量有很大差异，在图像上形成亮度差异,比值法消除多光谱图像上地形阴影的影响,由于阴坡处砂岩的反射率比阳坡低，在TM1和TM2两个波段图像上亮度值不同，很可能造成分类错误,比值法消除多光谱图像上地形阴影的影响,砂岩,阳坡,阴坡,太阳光,太阳高度角和地形影响引起的辐射误差,在多光谱图像上可以通过两个波段的比值基本消除其影响用TM1/TM2