环境小卫星高光谱数据FLAASH精确大气校正方法共11页文档.docx

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环境小卫星高光谱数据FLAASH精确大气校正方法共11页文档

环境小卫星高多光谱数据FLAASH精确大气校正方法

“师”之概念，大体是从先秦时期的“师长、师傅、先生”而来。

其中“师傅”更早则意指春秋时国君的老师。

《说文解字》中有注曰：

“师教人以道者之称也”。

“师”之含义，现在泛指从事教育工作或是传授知识技术也或是某方面有特长值得学习者。

“老师”的原意并非由“老”而形容“师”。

“老”在旧语义中也是一种尊称，隐喻年长且学识渊博者。

“老”“师”连用最初见于《史记》，有“荀卿最为老师”之说法。

慢慢“老师”之说也不再有年龄的限制，老少皆可适用。

只是司马迁笔下的“老师”当然不是今日意义上的“教师”，其只是“老”和“师”的复合构词，所表达的含义多指对知识渊博者的一种尊称，虽能从其身上学以“道”，但其不一定是知识的传播者。

今天看来，“教师”的必要条件不光是拥有知识，更重于传播知识。

高光谱遥感数据的特点是光谱分辨率高、波段连续性强，能够获得地物在一定范围内连续的、精细的光谱曲线，具有非常好的应用前景。

第一个星载民用成像光谱仪是高光谱成像仪Hyperion，其平均光谱分辨率为10nm，空间分辨率达到30米。

2019年9月6日我国HJ-1顺利升空，其中A星搭载了我国自主研制的空间调制型干涉高光谱成像仪（HSI）。

观察内容的选择，我本着先静后动，由近及远的原则，有目的、有计划的先安排与幼儿生活接近的，能理解的观察内容。

随机观察也是不可少的，是相当有趣的，如蜻蜓、蚯蚓、毛毛虫等，孩子一边观察，一边提问，兴趣很浓。

我提供的观察对象，注意形象逼真，色彩鲜明，大小适中，引导幼儿多角度多层面地进行观察，保证每个幼儿看得到，看得清。

看得清才能说得正确。

在观察过程中指导。

我注意帮助幼儿学习正确的观察方法，即按顺序观察和抓住事物的不同特征重点观察，观察与说话相结合，在观察中积累词汇，理解词汇，如一次我抓住时机，引导幼儿观察雷雨，雷雨前天空急剧变化，乌云密布，我问幼儿乌云是什么样子的，有的孩子说：

乌云像大海的波浪。

有的孩子说“乌云跑得飞快。

”我加以肯定说“这是乌云滚滚。

”当幼儿看到闪电时，我告诉他“这叫电光闪闪。

”接着幼儿听到雷声惊叫起来，我抓住时机说：

“这就是雷声隆隆。

”一会儿下起了大雨，我问：

“雨下得怎样?

”幼儿说大极了，我就舀一盆水往下一倒，作比较观察，让幼儿掌握“倾盆大雨”这个词。

雨后，我又带幼儿观察晴朗的天空，朗诵自编的一首儿歌：

“蓝天高，白云飘，鸟儿飞，树儿摇，太阳公公咪咪笑。

”这样抓住特征见景生情，幼儿不仅印象深刻，对雷雨前后气象变化的词语学得快，记得牢，而且会应用。

我还在观察的基础上，引导幼儿联想，让他们与以往学的词语、生活经验联系起来，在发展想象力中发展语言。

如啄木鸟的嘴是长长的，尖尖的，硬硬的，像医生用的手术刀―样，给大树开刀治病。

通过联想，幼儿能够生动形象地描述观察对象。

HSI对地成像幅宽为50km,星下点像元地面分辨率为100m，115个波段，工作谱段：

459~956nm。

具有30度侧视能力和星上定标功能。

唐宋或更早之前，针对“经学”“律学”“算学”和“书学”各科目，其相应传授者称为“博士”，这与当今“博士”含义已经相去甚远。

而对那些特别讲授“武事”或讲解“经籍”者，又称“讲师”。

“教授”和“助教”均原为学官称谓。

前者始于宋，乃“宗学”“律学”“医学”“武学”等科目的讲授者；而后者则于西晋武帝时代即已设立了，主要协助国子、博士培养生徒。

“助教”在古代不仅要作入流的学问，其教书育人的职责也十分明晰。

唐代国子学、太学等所设之“助教”一席，也是当朝打眼的学官。

至明清两代，只设国子监（国子学）一科的“助教”，其身价不谓显赫，也称得上朝廷要员。

至此，无论是“博士”“讲师”，还是“教授”“助教”，其今日教师应具有的基本概念都具有了。

ENVI扩展工具

一、HDF5读取补丁从HIS数据中获取元数据信息。

下载地址：

http:

//bbs.esrichina-

二、HJ-1数据预处理补丁为HIS数据添加中心波长信息和波段宽度（FWHM）.下载地址：

http:

//bbs.esrichina-bj/ESRI/thread-75575-1-1.html拷贝sav文件到ENVI安装目录的save_add目录下。

步骤：

（1）选择ENVI->File->OpenExternalFile->HJ-1->HJ-1A/1BTools工具。

图1

（2）选择HIS，单击InputFiles选择HIS文件（.xml）

（3）选择输出路径，单击Apply执行。

（4）在ENVI主模块中，选择BasicTools->ConvertData（BSQ,BIL,BIP），将刚才生成的文件转成BIP储存顺序的文件。

按照FLAASH工具的要求，已经将HSI数据转成BIP储存顺序、带有中心波长信息、波段宽度信息的ENVI格式文件。

说明：

如果不用HJ-1数据预处理补丁，可以在波段列表中手动输入中心波长和波段宽度信息。

FLAASH参数设定

HSI数据已经经过了定标，单位是100W/（m2*um*sr），启动FLAASH工具，在输入辐射率数据时候，缩放系数填写：

1000（即缩小1000倍），（符合FLAASH对辐射亮度单位的要求（μW）/（cm2*nm*sr））。

图2辐射亮度值缩放系数

一、传感器基本信息设置

选择传感器类型，成像中心点经纬度，成像时间，高度信息（成像区域和传感器飞行高度）等都可以在HDF5文件中获取。

选择ENVI->File->OpenExternalFile->GenericFormats->HDF5，打开.h5文件，如下是相应参数填写。

图3成像中心点经纬度信息

图4成像时间（选择开始扫描时间，开始和结束时间相差不大）

传感器信息是固定的：

飞行高度——650km，像元分辨率——100米

二、大气参数设置

●大气模型（AtmosphericModel）根据经纬度和日期来定。

表1六种标准的大气模型

Latitude（°N）

Jan.

March

May

July

Sept.

Nov.

80

SAW

SAW

SAW

MLW

MLW

SAW

70

SAW

SAW

MLW

MLW

MLW

SAW

60

MLW

MLW

MLW

SAS

SAS

MLW

50

MLW

MLW

SAS

SAS

SAS

SAS

40

SAS

SAS

SAS

MLS

MLS

SAS

30

MLS

MLS

MLS

T

T

MLS

20

T

T

T

T

T

T

10

T

T

T

T

T

T

0

T

T

T

T

T

T

-10

T

T

T

T

T

T

-20

T

T

T

MLS

MLS

T

-30

MLS

MLS

MLS

MLS

MLS

MLS

-40

SAS

SAS

SAS

SAS

SAS

SAS

-50

SAS

SAS

SAS

MLW

MLW

SAS

-60

MLW

MLW

MLW

MLW

MLW

MLW

-70

MLW

MLW

MLW

MLW

MLW

MLW

-80

MLW

MLW

MLW

SAW

MLW

MLW

●水气反演设置WaterRetrieval，

设置为yes。

使用水气去除模型，数据必须具有15nm以上波谱分辨率，且至少覆盖以下波谱范围之一：

1050-1210nm（对应1135nm）

870-1020nm（对应940nm）

770-870nm（对应820nm）

HSI选择820nm。

l气溶胶模型

根据影像所在地区的情况来设定，这里选择Rural（乡村）。

提供两种气溶胶去除方法：

2-Band（K-T）方法（类似模糊减少法），如果没有找到适应的黑值（一般是阴影区或者水体），系统将采用能见度值来计算；所以即使选择了该选项也要给能见度。

HSI数据由于缺少短波红外波段，这里选择None，采用能见度值参与气溶胶去除。

能见度值大约参考值参见下表

天气条件

能见度

晴朗

40to100km

中等雾、阴霾

20to30km

厚雾、阴霾

15km或者更少

三、高光谱数据参数设置

1）自动选择通道定义（推荐）

图5高光谱设置

2）高级设置里注意将TitleSize设置成合适的值，一般设置成100-800不等，如有发现此类问题相关报错，请试着调试TitleSize大小和图7中的ImageTitleSize大小，一般CacheSize设置成物理内存的一半，ImageTitleSize大小设置成CacheSize的一半。

图6

图7

FLAASH大气校正常见错误及解决方法

FLAASH对输入数据类型有以下几个要求：

1、波段范围：

卫星图像：

400－2500nm，航空图像：

860nm-1135nm。

如果要执行水汽反演，光谱分辨率<=15nm（环境小卫星的光谱分辨率平均为5nm），且至少包含以下波段范围中的一个：

l1050-1210nm

l770-870nm

l870-1020nm

2、像元值类型：

经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据，单位是：

（μW）/（cm2*nm*sr）。

3、数据类型：

浮点型（FloatingPoint）、32位无符号整型（LongInteger）、16位无符号和有符号整型（Integer、UnsignedInt），但是最终会在导入数据时通过ScaleFactor转成浮点型的辐射亮度（μW）/（cm2*nm*sr）。

4、文件类型：

ENVI标准栅格格式文件，BIP或者BIL储存结构。

5、中心波长：

数据头文件中（或者单独的一个文本文件）包含中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波段宽度（FWHM），这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入（EditHeader）。

运行错误

1.Unabletowritetothisfile.Fileordirectoryisinvalidorunavailable。

没有设置输出反射率文件名。

解决方法是单击OutputReflectanceFile按钮，选择反射率数据输出目录及文件名，或者直接手动输入。

2.ACCError：

convert7

IDLError：

Endofinputrecordencounteredonfileunit:

0.

平均海拔高程太大。

注意：

填写影像所在区域的平均海拔高程的单位是km：

GroundElevation（Km）。

3.ACCerror：

avrd:

IDLerror：

Unabletoallocatememory:

tomakearray

Notenoughspace

ACC_AVRD

为了能处理大数据，ENVI采用分块计算的方式，这个提示是分块（Tile）太大了。

在高级设置里面（AdvancedSettings），tilesize：

它默认是File->preferences->miscellaneous:

cache的大小，这个值正常是1~4Mb（0背景很少的情况下）;如果0背景较多，这个值还是需要设置大一些，比如100~200m。

4.ACCerror:

avrd:

Nononblankpixelsfound

IDLerror:

OPENR:

Erroropeningfile.Unit:

100,

为了能处理大数据，ENVI采用分块计算的方式，当Tile设置太小，而且有背景值（0），就会出现一个Tile中全部为0的情况，提示这个错误信息。

在高级设置里面（AdvancedSettings），tilesize：

设置稍微大一些，如100~200M等。

5.ACCerror:

lsmooth2:

IDLerror:

ACC_LSMOOTH2:

Cannotcontinuewithsmoothingcalculation

ENVI的FLAASH提供领域纠正功能，但是MODIS、AVHRR等图像分辨率比较低，领域效应区分不出来。

解决方法是在在高级设置里面（AdvancedSettings），将领域纠正（UseAdjacencyCorrection）设置为No。

6.ACCerror:

modrd5:

Nonfinitenumbersincoefficientarraycoef

xml:

namespaceprefix=ons="urn:

schemas-microsoft-com:

office:

office"/>

IDLerror:

CDRIVER4V3R2:

>>>WaitforMODTRAN4calculationto

finish…

xml:

namespaceprefix=vns="urn:

schemas-microsoft-com:

vml"/>

提示传入MODTRAN模型参数有误，常常是由于太阳高度角太小或者太大引起的。

提示这个错误之前会出现以下提示框。

解决方法是确认填写的影像中心位置经纬度信息（西经为负数、南纬为负数）、影像成像时间（格林威治时间）是否正确。

7.ACCerror:

autochan

HIS数据缺少K-T气溶胶反演的所需的波段，因此不能使用K-T方法反演气溶胶。

8、ACCerror:

autochanACC_AUTOCHAN:

Nowaterabsorptionchannelsselected

这种错误一直没模拟出来，一般是由于水汽反演、大气模型的选择和飞行时间的问题，如飞行时间使用的是北京时间等。

9、ACCerror:

avrd

IDLerror:

REBIN:

Resultdimensionsmustbeintegerfactoroforiginaldimen

这个错位一般出现在你多次执行FLAASH工程文件时，没有重新设置输出文件而选择替代的时候出现。

好的方法就是重新启动FLAASH和加载一次工程文件。

结果错误

1.结果中某一个波段或者多个波段全部为0或者负值

主要产生的原因是输入的辐射亮度数据值偏小。

可能有以下几种情况：

（1）在传感器定标的时候选择的是表观反射率（Reflectance）而不是辐射率数据（Radiance）；

（2）没有做传感器定标，即没有将DN值转换为辐射率数据；

（3）选择了错误的波谱响应函数；

（4）用BandMath做了辐射亮度的单位换算，在FLAASH中导入辐射亮度数据时，ScaleFactor选择的不是1.0000。

2.结果中极大值、极小值非常多，也就是0~10000之外的值。

当选择RGB假彩色显示的时候，出现花花绿绿的情况。

辐射定标得到的辐射率数据单位与FLAASH要求的单位不一样。

可能有以下几种情况：

（1）用BandMath做了辐射亮度的单位换算，在FLAASH中导入辐射亮度数据时，ScaleFactor选择的不是1.0000。

（2）没有做单位换算。

3.结果中部分像元为负值

这个属于正常现象。

FLAASH是采用MODTRAN辐射传输模型模拟成像中的大气过程，而且很多大气属性都是通过图像来估算，加上大气组成的非均一性，即使MODTRAN4模型精度很高，也不能完全表达大气辐射传输的真实状况。

当影像上有强吸收或者高反射地物时候，就会出现部分像元为负值（如深水、高密度）或者大于10000。

解决方法可以手动修改，如用周围的像元的平均值代替，可以使用ENVI下的TheDEMEditingTool工具。

4.结果图像以RGB显示比原图像视觉效果要差，如模糊。

这个需要了解下遥感软件RGB显示机制。

遥感软件为了让遥感图像显示更加“艳丽”，方便解译，默认会对图像进行拉伸显示，一般是2%的线性拉伸。

也就是我们常常会看到图像值有两个，一个是Scrn值，也就是拉伸之后的显示值，一个是Data值，也就是原始的图像DN值。

另外一个方面，目前我们的RGB加色法显示都是基于8bit显示，也就是0~255。

FLAASH大气校正之后的结果是16bit的整型，而且存在一些极小、极大值，这些对直方图整体形状有一定的影响，影响拉伸效果。

解决方法是利用ENVI下的Interactivestretching工具，选择有效值范围进行拉伸。

还有一种情况是校正图像有很多背景值，比如经过几何校正的整景TM影像。

背景及图像边缘处的像元在大气校正之后变成负值或者0值，由于这样的像元数量多，对图像的整体拉伸影响很大。

解决方法就是将这些像元掩膜掉，如在ROITool中，利用Option->BandThresholdtoROI建立一个ROI进行图像裁剪。

5.结果图像为什么像元值大多是大于1

ENVIFLAASH考虑到数据储存和后续处理，将大气校正得到的反射率结果乘以10000变成16bit整型。

如果想让反射率结果在0~1范围，可用BandMath，表达式为b1/10000.0。