整理第二章摄影测量基1.docx

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整理第二章摄影测量基1

第二章摄影测量基础

2.1单张航摄相片解析

2.1.1航摄相片与地图的区别

航摄相片是地面景物的中心投影构象，而地图则是地面景物的正射投影，这是两种不同性质的投影。

只有当地面严格水平且相片也严格水平时，上述两种结果才等效。

地图是地表面根据一定的比例按正射投影位置来描绘的，其平面位置是正确的。

当航摄像片有倾角或地面有高差时，所摄得的像片与上述理想情况会有差异。

这种差异表现为像点位移，它包括因像片倾斜引起的像点位移和因地形起伏引起的像点位移，后者又成为投影差。

航摄相片上所存在的倾斜位移与投影差决定了其不能直接作为地图使用。

2.1.2像片倾斜引起的像点位移

一般情况下，航空摄影所获取的像片是倾斜的，此时，即使地面严格水平，航摄像片上的物体也会因为像片倾斜而产生变形或像点位移。

这种位移的结果是使得像片上的几何图形与地面上的几何图形产生变形，而且像片上影像比例尺处处不等。

正是由于存在这种差异，使得中心投影的航摄像片不具备正射投影的地图功能。

摄影测量中对这种因像片倾斜引起的像点位移可用像片纠正的方法予以改正。

2.1.3地面起伏引起的投影差

航空摄影的对象主要是地球表面，地球表面是有起伏的，包括自然的地形起伏和由人工建筑物、植被等引起的起伏。

由于地球表面起伏所引起的像点位移称为像片上的投影差。

由于投影差的存在，使得地面目标物体在航摄相片上的构像偏离了其正确的位置。

投影差具有如下性质：

（1）越靠近像片边缘，投影差越大，在像底点处没有投影差；

（2）地面点的高程或目标物体的高度越大，投影差也越大；

（3）在其他条件相同的条件下，摄影机的主距越大相应的投影差越小。

城区航空摄影时，为了有效减小航摄像片上投影差的影响，应选择长焦距摄影机进行摄影。

2.1.4航摄像片的内、外方位元素

1.内方位元素

内方位元素是描述摄影中心u像片之间相互位置关系的参数，包括三个参数，唧摄影中心到像片的垂距f（主距）及像主点在像片框标坐标系中的坐标（x0,y0）。

内方位元素一般视为已知，它可由摄影机制造厂家通过对摄影机的鉴定得到，也可由用户对通过对摄影机的校检得到。

内方位元素中的x0,yo是一个微小值。

内方位元素的正确与否，直接影响测图的精度，因此对航测机须作定期的鉴定。

2.外方位元素

在恢复了内方位元素的基础上，确定摄影光束在摄影瞬间的空间位置和姿态的参数，称为外方位元素。

一张像片的外方位元素包括6个参数：

三个线元素，三个角元素。

1）外方位线元素

外方位三个线元素是用来描述摄影瞬间，摄影中心s在所选定的地面空间坐标系中的坐标值。

外方位线元素常用xs/、ys、zs表示。

2）外方位角元素

外方位角三元素是用来描述摄影瞬间，摄影像片在所选定的地面空间坐标系中的空间姿态。

可理解为航空摄影时飞机的俯仰角，滚动角，航偏角。

外方位元素的确定需要利用地面控制信息。

2.1.5中心投影的共线方程

1．共线方程表达式

所谓共线方程就是指中心投影的构象方程，即在摄影城乡的过程中，摄影中心S、像点a及其对应的地面点A三点位于一条直线上，

此时，摄影中心S点的物方空间坐标（Ｘｓ，Ｙｓ，Ｚｓ）、像点ａ的像片坐标（ｘ，ｙ）以及对应地面点Ａ的物方空间坐标（ＸA，YＡ，ZA）满足式。

共线方程式是摄影测量中最基本、最重要的关系式。

2．共线方程式的主要应用：

在解析和数字摄影测量中，共线方程是极其有用的。

共线方程的主要应用包括：

（1）单像空间后方交会和多像空间前方交会；

（2）解析空中三角测量光束法平差中的基本数学模型；

（3）构成数字投影的基础；

（4）利用数字高程模型（ＤＥＭ）与共线方程制作正射影像；

（5）利用DEM和共线方程进行单幅影像制图，等等。

2．2像点坐标的测量

2.2.1像平面坐标系的定义

像平面坐标系是用以描述像点在像平面上的位置。

在解析和数字摄影测量中，常根据框标来确定像平面坐标系，称为像片框标坐标系。

它以像片上对边框标的连线作为ｘ，ｙ轴，其交点Ｐ作为坐标原点，与航线方向相近的连线为ｘ轴。

在像点坐标量测中，像点坐标值常用此坐标系表示。

在摄影测量解析计算中，像点的坐标应采用以像主点为原点的像平面坐标系中的坐标。

为此，当像主点与框标连线交点不重合时，须将像片框标坐标系中的坐标平移至以像主点O为原点的坐标系。

当像主点在像片框标坐标系中的坐标为x0，y0时，则量测出的像点坐标x,y换算到以像主点为原点的像平面坐标系中的坐标为x-x0，y-y0。

2.2.2像点坐标的量测

当用解析的方法处理摄影测量像片时，首先要测量出像点的像片坐标（x,y）。

传统的量测像片坐标的专用仪器包括单想坐标量测仪和立体坐标量测仪等。

进入数字摄影测量的时代后，计算机的自动匹配技术和同名点的确定已成为摄影测量的一个重要内容，像点做爸爸的量测既可通过作业员在计算机屏幕上直接进行，也可通过立体影像匹配的方法进行自动量测。

2.2.3像点坐标的系统误差改正

像点坐标的系统误差主要是有摄影材料的变形、摄影物镜的畸变、大气折光以及地球曲率等因素引起的，这些误差对每张像片的影响有相同的规律，是系统误差。

在进行像对的立体测图时，它们对成图的精度影响不大，然而在处理大范围的空中三角量测加密点以及高精度的解析和数字摄影测量师必须加以考虑，特别是对摄影材料的变形改正和摄影物镜畸变差的改正。

2.3立体测图的原理与方法

2.3.1立体观测原理

立体观测方法是摄影测量的一个重要手段。

利用相邻像片所组成的像对进行双眼观察时，可重建空间景物的立体视觉，所产生的立体视觉称人造立体视觉。

利用立体像对与一对浮动测标进行立体观测，测定左右片的同名像点，是摄影测量的重要方法，也是立体摄影测量的基础。

人造立体视觉必须符合自然界立体观察的4个条件：

（1）两张像片必须是在两个不同位置对同一景物摄取的立体像对；

（2）每只眼睛必须只能观察像对中的一张像片；

（3）两像片上相同景物（同名像点）的连线与眼基线应大致平行；

（4）两像片的比例尺应相近，否则需用ZOOM系统进行调节。

用上述方法观察到的立体与实物相似，称为正立体效应。

如果把像对的左右像片对调，左眼看有像片，右眼看左像片，或者把像对在原位旋转180°，这样产生的生理视差就改变的符号，导致观察到的景物远近效果正好与实际景物相反，这称为反立体效应。

2．3．2像对的立体观察方法

这立体的观察过程中，为了保证观察着两眼分别只看一张像片，以实现人造立体视觉，经常需要借助一些辅助设备来达到分像的目的，以便实现立体观测，常用的立体观测方式有：

1．立体镜观测法：

最简单的立体镜是桥式立体镜。

桥式立体镜由于基线太短，不利于观察大像幅的航摄像片。

为了对大像幅航摄像片进行立体观察，可改用焦距较长的透镜，并在左右光路中各加入一对反光镜，起扩大眼基距的作用，这一类的立体镜称反光立体镜。

2．叠映影像的立体观测法

叠映试立体观察方法是用光线照射透明的左右像片，并使其影像叠映在同一个承影面上，然后通过某种方式使得观察者左右眼睛分别只看一张像片的影像，从而得到立体效应。

常用的方法有红绿色互补法、光闸法、偏振光法以及液晶闪闭法。

其中液晶闪闭法是一种新型的立体观察方法，广泛应用于现代的数字摄影测量系统中。

3.双目镜观测光路的立体观测法

双目镜观测光路的立体观察是用两条分开的观测光路来实现，将来自左、右像片的光线分别传送到观测者的左、右眼睛中，从而达到左右眼分别只看到一张像片的目的。

2．3.3像对的立体测图方法

摄影过程中的几何反转是双像立体测图的基本原理与前提。

航测立体测图的方法有三种:

模拟法立体测图、解析法立体测图和数字化立体测图。

目前在生产单位前两种方法不再采用，已基本实现了全数字化立体测图。

从广义上讲，全数字化立体测图是根据摄影测量和遥感所获得的测量数据，借助计算机进行各种数值、图形和影像的处理，从而获得各种形式的数字产品和目视化产品。

这里的数字化产品包括数字线化地图（DLG）、数字高程模型（DEM）、数字正摄影像（ＤＯＭ）、数字格栅地图（ＤＲＧ）、测量数据库、地理信息系统（ＧＩＳ）、土地信息系统（LIS）等。

这里的可视化产品包括地形图、专题图、纵横剖面图、透视图、正摄影像图、电子地图等。

2.3.4地物与地貌的测绘

通过对立体像对进行定向和建模，可重建地面按比例尺缩小的立体模型。

在模型上进行量测，可直接测绘出符合规定比例尺的地形图，获取地理基础信息。

对于数字化立体测图而言，地物和地貌的测绘可以在计算机支持下以人机交互的方式高效率的完成。

2.4摄影测量解析计算基础

基于立体像对的解析摄影测量就是利用解析计算的方法处理影像信息，从而获得地面的基础空间信息。

它重点解决影像信息中的几何信息，包括建立数字地面模型。

用解析的方法处理立体像对，常用的方法有三种：

（1）利用空间的前方交会和后方交会来解求地面目标的空间坐标。

（2）利用立体像对的内在几何关系，首先，通过像对定向，建立于地面相似的立体模型，计算出模型点的空间坐标。

再通过绝对定向，将模型进行平移、旋转、缩放，把模型纳入规定地面坐标系之中，解求出地面目标的绝对空间坐标。

（3）利用光束法双像解析摄影测量来整体解求摄影像片的外方位元素和地面目标的空间坐标。

这种方法实际上是前面

（1）

（2）种方法的综合集成方法，它是光束法解析空中三角测量的基本内容。

2.4.1单片像片的空间后方交会

如果我们知道每张相片的六个外方位元素，就能恢复航摄像片与被摄地面的相互关系，重建地面的立体模型，并利用立体模型提取目标的几何和物理信息。

因此，如何获取外方位元素是摄影测量的重要任务之一。

基于共线方程的单像空间后方交会就是用来解求像片外方位元素的重要方法。

若已知一张像片的内方位元素以及像片覆盖范围内3个以上地面平高控制点的坐标，并且量测相应的像点坐标，则可根据共线方程列出相应的误差方程式，从而解求出像片的6个外方位元素，这一过程称为基于单张像片的空间后方交会。

单像空间后方交会是解析空中三角测量的基本内容。

2.4.2立体像对的空间前方交会

在像片的内外方位元素已知的情况下，欲由单张像片上的像点坐标反求地面点的空间坐标是不可能的。

因为根据单个像点及其相应像片的内外方位元素只能确定地面点所在的空间方向。

但是，若由立体像对上的同名像点坐标反求地面点的空间坐标则是可能的。

因为，使用立体像对上的同名像点能得到两条同名光线在空间的方向，这两条同名光线在空间一定相交，其相交处必然是该地面点的空间位置。

因此，所谓立体像对空间交会的含义是，设在空中Ｓ１和Ｓ２相邻两个摄站点对地面进行摄影，获得一个立体像对。

任意地面点Ａ在该像对的左右像片上的构象分别为ａ１和ａ２，在左右两张像片的内外方位元素均为已知的情况下，使用立体像对上两同名像点的左右像片坐标ａ１（ｘ１，ｙ１）、ａ２（ｘ２，ｙ２），即可根据共线方程解析计算出Ａ点的物方空间坐标（ＸＡ，ＹＡ，ＺＡ）．这种由立体像对中两张像片的内、外方位元素和像点坐标来确定相应地面点的地面坐标的方法，称为立体像对的空间前方交会。

立体像对的空间前方交会是摄影测量法点位测定和生成ＤＥＭ的基础。

2．4.3相对定向与绝对定向

像片的外方位元素是描述像片在摄影瞬间的绝对位置和姿态的参数，即是一种绝对方位元素。

若能同时恢复立体像对中两张像片的外方位元素，即可重建被摄地面的立体模型，恢复立体模型的绝对位置和姿态。

为了达到上述目的，在摄影测量的数据处理过程中可通过另一种途径来实现。

即首先不考虑像片的绝对位置和姿态，而只恢复两张像片之间的像对位置和姿态，这样建立的立体模型称为相对立体模型，其比例尺和方位均是任意的；然后，在此基础上，将两张像片作为一个整体进行平移、旋转和缩放，以达到恢复绝对位置的目的。

上述过程分别称为相对定向和绝对定向。

1．相对定向

确定两张影像相对位置关系的过程称为相对定向。

相对定向不需要外业控制点，就能建立地面的立体模型。

相对定向的唯一标准是两张像片上所有同名点的投影光线对对相交，所有同名点光线在空间的交会集合构成了地面的立体模型。

用于描述两张像相对位置和姿态关系参数，称为相对定向元素，相对定向元素共有５个，用解析计算的方法解求相对定向元素的过程，称为解析法相对定向。

根据坐标系选择的不同，解析相对定向有两种方法：

连续像对的像对定向和单独像对的相对定向，相应的解析相对定向元素也有所不同：

连续像对定向的５个元素是ｂｙ、ｂｚ、w、k,

解析法相对定向计算过程中同名光线对对相交的特性可用共面条件来实现。

共面条件的几何含义是摄影基线和左右片同名光线三矢量共面，他是解求相对定向元素的基本关系式。

在数字摄影测量系统中，用计算机的影像匹配代替人眼的立体观测识别同名点，通过自动量测6对以上同名点的相片坐标，用最小二乘平差计算解求出5个相对定向元素。

2．绝对定向

相对定向完成了几何模型的建立，但是它所建立的模型大小（比例尺）不确定、坐标原点是任意的、模型的坐标系与地面坐标系也不一致。

要确定立体模型在地面测量坐标系中的正确位置，则需要把相对定向所建立的立体模型进行平移、旋转和缩放，以便纳入到地面测量坐标系中，并归化到制图比例尺，这一过程称为立体模型的绝对定向。

绝对定向需要借助地面控制点来进行。

解析法绝对定向的基本数学模型是三维空间相似变换，其表达式为：

共有7个待定参数。

为了求出这7个参数，至少需要已知2个平高控制点和1个高程控制点的坐标，而且3个控制点不能在一条直线上。

实际生产中，一般是在模型四周布设4个平高控制点，因此，有多余观测值，可按最小二乘法平差解求。

2.5数字摄影测量基础

2.5.1影像数字化和影像重采样

数字摄影测量处理的原始资料是数字影像。

对于以胶片形式记录的航空像片，在进行数字摄影测量数据处理之前，必须将光学像片经过扫描数字化转化为数字影像。

对直接由数码航空相机得到的影像则不存在数字化问题。

胶片影像数字化的过程包括采样和量化两项内容。

像片上像点是连续分布的，但在影像数字化的过程中不可能将每一个连续的像点全部数字化，而只能每隔一个问题（△）读一个点的灰度值，这个过程称为采样，△称为采样间隔。

采样过程会给影像的灰度带了误差和损失，若要减少损失，则采样间隔越小越好。

但是，采样间隔越小，数据量越大，会增加后续运算工作量。

对于黑白影像，通过上述采样过程所得到的每个点（像素）的灰度值一般用8位二进制（1个字节）来表示，这一过程称为影像灰度的量化。

对于彩色影像，每个像素用3个基本颜色（红、绿、蓝）的亮度来表示，因此，彩色影像的每个像素为3个字节。

胶片影像经扫描数字化以后得到的数字影像是一个二维的数字矩阵，矩阵中的每个元素对应着一个像素的灰度（亮度）值。

各像素的灰度值一般是0~255之间的某个整数，灰度值的大小代表了像素的黑白程度。

当欲知不位于矩阵点上的原始函数的灰度值是就需进行内插，此时称为重采样，即在原采样的基础上再进行一次采样。

每当对数字影像进行几何处理时总会产生这一问题，典型的例子为影像的旋转、核线排列与数字纠正等。

较常用的数字影像重采样方法包括最邻近像元法和双线性内插法。

2.5.2影像的内定向

摄影测量中常采用以像主点为原点的像平面坐标来建立像点与地面点的坐标关系。

对于数字化的影像，由于在像片扫描数字化过程中，像片在扫描仪上的位置是任意放置的，即像片的扫描坐标系与像平面坐标系一般不平行，且坐标原点也不同，此时所量测的像点坐标（实际为行、列号）存在着从扫描坐标到像片坐标的转换问题，这一过程称为影像的内定向。

对直接由数码航空相机得到的影像则不存在内定向的问题。

内定向问题需要借助影像的框标来解决。

现代航摄仪一般都具有4~8个框标，位于影像四边中央的机械框标，位于影像四角的为光学框标，它们一般均对称分布。

为了进行内定向，必须量测影像上框标点的扫描坐标，然后根据航摄相机的鉴定结果所提供的框标理论坐标，用解析计算的方法求得内定向参数，从而实现扫描坐标到像片坐标的转换。

2.5.3基于灰度的影像匹配

对于数字摄影测量而言，如何从左右影像中寻找同名像点是全数字化摄影测量的核心问题。

确定左右像片同名像点的过程称为影像相关，有叫做影像匹配。

基于灰度的影像匹配方法有一个共同的特点，即它们都是基于待相关点所在的一个小区域的影像灰度来确定左右同名像点的。

下面简单介绍两种基于灰度的影像匹配方法：

（1）相关系数法影像匹配

以二维为例，假设在左片上有一个目标点，为了搜索它在右片上的同名点，须以它为中心取一个大小为n*n（n为奇数）像素的目标区，目标区的中心像素即为目标点。

根据左片上目标点的坐标可概略的估计出它在右片上的近似点位，并以此为中心组成一个大小为l*m像素搜索区，在搜索区内有若干个与目标区等大的区域，称为子搜索区。

通过比较各子搜索区与目标区域的灰度分布，并计算相关系数值，当相关系数值取最大时，可确定左右像片的同名点。

最小二乘影像匹配

这种方法的特点是利用左右影像灰度差的均方根为最小的原理，在相关运算中引入了一些变换参数作为待定值，直接纳入到最小二乘法解算之中，引入变换参数的目的是抵偿两个相关窗口之间的辐射及几何差异。

实践证明，利用这种相关方法寻找同名点，精度可以达到1/50~1/100像元（1微米）。

最小二乘法影像相关可以是二维（沿x和y两个方向的相关搜索）或一维（仅沿一个方向的相关搜索）的相关。

2.5.4基于核线的一维影像匹配

利用核线的概念能将沿x、y方向搜索同名点的二维匹配问题，变成为沿同名核线的一维匹配，从而大大减少相关的计算工作量。

前面介绍的两种匹配方法都可以应用于核线匹配，与二维匹配不同的是，其目标区和搜索区分别位于左右同名核线上，均为一维的影像窗口。

为了沿同名核线搜索同名点，在左核线上建立一个目标区，该目标区中心就是目标点，目标区的长度为n个像元素（n为奇数）；另外在右片上沿同核线建立搜索区，其长度为m个像元素（m＞n）。

通过比较各子搜索区与目标区域的灰度分布，可确定左右像片的同名点。

需要说明的是，在影像数字化过程中，像元素按矩阵形式规则排列，扫描行不是核线方向，因此，欲进行核线相关，必须先沿核线进行重采样以便找到左右像片上的同名核线，而且同名核线确定的精度将直接影响到影像相关的精度。

2.5.5基于特征的影像匹配

基于灰度的影像匹配是直接以待定点为中心的窗口内影像灰度值为依据进行同名点的搜索，故又称为基于面积的影像匹配。

基于灰度的影像匹配方法大多不能顾及图像的总体结构，而是机械地按照某种或几种相似性判据逐像元以一定大小的窗口顺序进行相关搜索。

虽然在某些情况下也能获得较高的匹配精度，但是对于信息贫乏区域，或相邻影像之间存在着较大比例尺差异或扭曲的区域，则匹配难免失败。

所谓基于特征的影像匹配，其基本思想是：

首先用某种特征提取算子提取左右影像中的特征（热、点、线、面）；然后对所提取的特征进行参数描述；最后以特征的参数值为依据进行同名特征的搜索，继而获得同名像点。

基于特征的影像匹配方法的主要优点是，不需要很准确的初始匹配位置值；可以用一些快速的算法加以实现，而且出错和失去相关的可能性较小。

主要不足是：

特征的提取和定位过程直接影响特征匹配结果的准确性；特征匹配的精度较低，通常作为一种初相关为精相关提供初值。

第三章遥感基础

3.1遥感基础知识

3.1．1电磁波谱与电磁辐射传输

1。

电磁波谱

交变的电厂和磁场相互激发就形成了连续不断地电磁振荡，即电磁波。

太阳不断地向外发射出大量的电磁波辐射，是电磁波的主要辐射源，也是被动遥感的主要能源。

若将这些电磁波根据其波长加以排列，则可以形成一个电磁波谱。

这里仅介绍卫星遥感中的几个常用波谱应用。

1）紫外（Ultraviolet,UV）

波长为10~0.4微米，紫外摄影能监测气体污染和海绵油膜污染，但由于受大气污染散射的影响十分严重，应用范围狭窄，在实际应用中很少采用。

2）可见光（VisibleLight）

波长0.4~0.76微米，是电磁波谱中人眼唯一能看见的波谱区。

在该波谱内，可用胶片和光电探测器收集和记录信息，是进行自然资源和环境调查的主要波谱区。

3）红外（Infared,IR）

波长为0.16~1000微米，按波长可细分为近红外、中红外、远红外和超远红外。

其中，近红外也称摄影红外，对探测植被和水体有特殊效果。

中、远可以探测物体的热辐射，所以也叫热红外。

热红外辐射不能用摄影方式探测，须用光学机械扫描方式获取信息。

在热红外中目前主要应用3~5微米和8~14微米两个波谱区，该波谱区可以夜间成像，除用于军事侦察外，还可以用于调查浅层地下水、城市热岛、水污染、森林火灾和区分岩石类型等，具有广泛的应用价值。

而波长大于15微米的超远红外辐射，绝大部分被大气层吸收。

4）微波（Microwave）

波长0.1~100㎝,能穿透云雾成像，具有全天候工作特点。

在测绘制图、自然资源调查和环境监测方面应用较好。

2．大气窗口

遥感接收的电磁波信号需要穿过介于地表与高空之间厚厚的大气层，大气层中的水汽（H2O）、二氧化碳（CO2）、臭氧（O3）等对某些波段的电磁波具有散射和吸收影响，其余的在通过大气层时较少被散射，具有较高的通过率，这些波段称为“大气窗口”。

常用的大气窗口包括:

可见光和部分紫外、近红外（0.3~1.3微米）；近、中红外（1.5~1.8微米，2.0~3.5微米）；中红外（3.5~5.5微米）；远红外（8~14微米）；微波（1.0mm~1m）等。

对地球观测卫星遥感而言，只有选择通过率高的“大气窗口”波段，才对观测有意义，否则，物体的电磁波信息难以到达传感器，而对于大气遥感而言，则应选择“大气窗口”外衰减系数大的波段，才能收集到有关大气成分、云高、气压分布和温度等方面的信息。

3．1.2遥感图像的辐射定标与大气校正

准确的提取影像中的光谱信息是建立遥感信息应用模型过程中一项既具有基础理论性意义又具有实际应用价值的重要内容。

然而，传感器本身的响应特性、大气散射和吸收、太阳光照条件、地物本身的反射和发射特性、地形坡度坡向等因素的影响，都会导致传感器接收的信号与地物的实际光谱之间存在辐射误差。

引起辐射误差的原因不同，所采用的校正方法也不同。

例如，对因传感器本身的响应特性引起的辐射误差所进行的辐射定标、散粒噪声（又称‘随机坏像元’）、条带（又称‘条纹’）的判定和去除，对因大气影响引起的辐射误差所进行的大气校正，对太阳位置引起的辐射误差的校正、地形坡度坡向校正等。

1．系统辐射定标

传感器的“增益”与“漂移”、传感器各个探测元件之间的差异和仪器系统工作产生的误差所造成的“散粒噪声”、“条带”等，都属于系统辐射误差。

系统辐射校正主要是针对这些系统辐射误差进行的。

一般情况下，系统的辐射校正不需要遥感影像的使用者来完成，用户主要关注的是大气校正。

2．大气校正

遥感影像的大气校正方法很多，根据不同的分类标准，大气校正的分类结果不同。

在本书中，根据理论基础和所需辅助信息来源的不同将大气校正方法分为：

基于辐射传输模型的大气校正算法、基于实测光谱数据的大气校正算法以及基于影像特征的大气校正算法三种。

大气校正一直是定量遥感学界关注的主要问题之一，已有的任何一种大气校正算法都有一定的局限性，不具有普适性。

研究者在进行大气校正处理之前，要根据自己研究的对象、目的、要求和具有的研究条件仔细选择合适的大气校正算法。

有时候还需要根据实际情况，将几种大气校正方法综合使用，已达到较为满意的大气校正结果。

3．太阳位置引起的辐射误差校正

由于太阳高度角和方位角的影响，在影像上会产生阴影而掩盖地物，从而引起辐射误差，该误差一般难以消除。

在针对多光谱遥感影像处理时，可以运用两个波段进行数据进行比值运算，拟制阴影影响，以提高遥感影像定量分析和识别分类的精度。

对于单景影像可以根据成像时间、季节和地理位置，通过调整一幅影像的灰度来校正。

4．地形坡度、坡向校正

地