第七章辐射计
§7.1辐射计(radiometer)
辐射计是被动遥感（passively remote sensing）传感器。辐射计只接收海面或大气的辐射，从中提取物理信息，而不发射探测电磁波。辐射计包括可见光和红外波段辐射计以及微波辐射(Microwave Radiometer)。可见光和近红外波段辐射计（Visible and Near-infrared Radiometer）在水色卫星上用来遥感海水叶绿素浓度、悬浮泥沙浓度以及海水光学衰减系数等。热红外波段辐射计（Thermal Infrared Radiometer)在气象卫星和海洋卫星上用来遥感海面温度。微波辐射计在海洋卫星上用来遥感海面温度、海面风速和风向、海面上空水汽浓度、降水率等，在航空遥感飞机上用来遥感海面盐度。
目前正在运行的可见光和红外波段宽带辐射计包括我国风云1号装载的多通道可见光和红外扫描辐射计MVISR（Multi-function Visible and Infrared Scanning Radiometer），美国NOAA卫星装载的改进型甚高分辨率辐射计A VHRR（Advanced Very High resolution Radiometer）。目前正在运行的可见光和红外波段窄带辐射计包括我国海洋1号装载的中国水色和温度传感器COCTS（Chinese Ocean Color & Temperature Scanner）、美国SeaStar装载的宽视场海洋观测传感器SeaWiFS（Sea-Viewing Wide Field-of-View Sensor）和美国卫星EOS-AM（Terra）和EOS-PM（Aqua）装载的中等分辨率成像光谱仪MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectro-Radiometer)。其中，A VHRR、COCTS和MODIS包括热红外波段；此外，欧空局卫星的ERS装载的沿轨迹扫描辐射计ATSR（Along-Track Scanning Radiometer）也属于热红外波段辐射计。热红外波段的传感器可用于探测海表面温度；可见光和近红外波段窄带辐射计可用于探测海洋水色和大气气溶胶光学厚度；可见光和红外波段宽带辐射计一般用于气象和陆地遥感。
目前正在运行的微波辐射计包括美国DMSP装载的专用传感器微波成像仪SSM/I，日本ADEOS-II卫星装载的高级微波扫描辐射计AMSR(Advanced Microwave Scanning Radiometer) ，美国EOS-PM（Aqua）卫星装载的日本国家航天发展局资助的AMSR-E （Advanced Microwave Radiometer for EOS），美国与法国合作发射的高度计卫星Jason-1装载的Jason-1微波辐射计JMR (Jason-1 Microwave Radiometer)。此外，还有许多微波辐射计，本书没有全部介绍。微波辐射计可以全天候探测海表面温度、大气中水汽含量和可降水量。
§7.2 热红外辐射计对海表面温度的观测（Thermal Infrared Radiometer Observation of the Sea Surface Temperature）
§7.2.1 海表面温度的红外遥感和大气校正
红外传感器最初应用在军事方面，如早期的夜间瞄准具、红外夜视器等。近30年来，红外遥感在海洋、陆地环境和资源调查方面的应用日益广泛。主要用于探测云层、海水、陆地的表层温度及水中生物、植被构成，检测火山、森林火灾等。红外传感器的种类很多，一般可分作两类：可见光和近红外波段辐射计、以及热红外波段辐射计。可见光和近红外波段辐射计的应用最广，6000?K 的太阳在此频率范围的辐射度最大，很多辐射计都工作在这一区域。热红外波段对应于300?K的地球表面辐射度最大的波段。根据普朗克黑体辐射定律，在热红外波段辐射计接收到的辐射功率代表着地球表面的“冷”或者“热”，因此，地球表面辐射照度最大的波段被称为热红外波段（见图4-3）。热红外信号一般较弱，但由于其波长较长，具有很大的绕射能力和穿透能力，不易受到雾、烟尘和气溶胶的影响；即使穿过大气层，热红外遥感也能够测到比较清晰的图像。使用卫星观测海表面时，大气对海面红外信号的衰减属于噪音；因此大气校正是热红外遥感中的不可缺少的环节。
在热红外波段，大气对海面辐射的影响主要是通过吸收辐射和自发辐射的相互作用进行的。图7-1中表示了不同大气成分在不同波长的吸收率。在大气中只有二氧化碳的成分及分布是稳定的，
而臭氧处于20-30km的高空，且白天的浓度大于晚上；水蒸气处于大气的底层（大约10km），水平分布变化很大，随时间的变化也很大。大气层的温度比海面温度要低。大气中各成分吸收了海面辐射后变成大气的内能，以较低的温度向外辐射，从而使光谱的峰值移向较长的波长。所以大气效应减小了到达传感器的辐射，也改变了在不同通道（波段）接收到的辐射度值。
图7-1：红外波段上不同大气成分的吸收率
除大气的影响外，红外传感器的误差源还有红外传感器本身。根据普朗克黑体辐射定律，辐射率的热噪音产生的误差都可能造成温度测定的极大误差，因此要求辐射计具有较高的稳定性。辐射计的频率分辨率取决于传感器的噪声和模—数转换器的转换精度。传感器的噪声是目标温度和转换器电输出之和的积分时间的函数，转换器用于将辐射能量转化为电信号，积分时间越长，消除热随机噪音就越容易。
云是海面温度遥感中必须剔除的因素。由于云的范围变化很大，所以这种剔除要在逐个象元上进行。消除云的方法一般可采用：1）最大温度法：海表面温度与云表面温度相比要高，海表面温度变化的时间梯度（或空间梯度）与云表面温度变化的时间梯度（或空间梯度）相比要低。若条件满足，则可认为是海面温度值，否则可认为是云。这种方法对稳定薄云和不清晰云的情况并不适用。2）多波段方法：这种方法依赖于两种不同的红外波长（一般为3.7和10.5微米）上的亮度和温度之间的非线形关系。如果在温暖的海面上覆盖分散的不清晰的云，则其图象在两个波段上将给出两种不同的亮温；若是均匀的云块或海面，则其图象上将有相同的亮温。雨云在可见光下的图像是明显的。3）图像目测判断法。
海表面温度（SST）的反演依据普朗克黑体辐射定律计算，海水的发射率（又成为“灰度”）在热红外波段由经验确定，一般设为接近于1的一个常数。
因为大气对不同波长不同时间的红外遥感有不同的影响效应，根据大气对不同波段的电磁波谱的影响不同,可是用不同波段测量的线性组合来消除大气的影响,从而得到海表面温度（SST）。因此使用多通道技术对消除大气影响是非常有效的。例如，在NOAA气象卫星的AVHRR资料处理中，人们经常使用多通道大气校正的经验算法。
红外辐射计资料经过大气校正后，还要进一步作物理海洋学方面的订正。因为只有接近海面非常薄的水层的水分子发射的红外辐射能够溢出水面，所以表层水分子的温度表征了辐射性质，控制着遥测的亮度温度。该表层的实际厚度是随辐射波长而变化的，对于我们感兴趣的3-15μm的红外
波长来说, 该表层的厚度只有0.1mm；一般地，人们称这一表层为皮层。因此遥感探测的只是海洋的皮层温度,这与海洋学中所讲的表层水温(表层1m厚水层的温度)有本质的差异。
平均来说,除极地海域外,大洋的垂直温度结构的主要特点之一就是存在着主温跃层。在温跃层之上有50-200m的混合层。在低纬海区，混合层一直可以扩展到表层。在中纬度海区也有类似结构。在一天中，由于日照的关系常常造成具有较高温度的皮层，特别是在强烈日照且风力较弱的夏季，会形成昼日表层的温度跃层。经过一段平静高温的照射，逐渐形成季节性温跃层。这种昼日温跃层和季节温跃层，使皮层温度与表层水温产生较大的差别，因此必须给予校正。白昼温跃层在夜晚由于风的扰动和热量的陆续输入，使其很快消失。因此晚间取得的红外图像完全不存在昼日温跃层问题。皮温的偏差涉及到海面粗糙度、风力、雾、水汽、潮汐、海流、水质，乃至海面油膜等因素，是一个非常复杂的海洋学问题，需要进行专门的研究。在此主要介绍多通道大气校正的经验算法。
美国卫星EOS-AM（Terra）和EOS-PM（Aqua）装载的中等分辨率成像光谱仪MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectro-Radiometer)包括热红外波段；关于MODIS探测数据的大气校正的算法，威斯康辛大学Menzel等(2002)的研究(MODIS Atmospheric Profile Retrieval Algorithm Theoretical Basis Document, Version 6, 本书第一章介绍的美国宇航局MODIS主页提供了该文献的电子版) 给出了详细的论述。关于MODIS探测数据的海表面温度（SST）的反演算法，迈阿密大学Brown 等(1999)的研究（MODIS Infrared Sea Surface Temperature Algorithm –Algorithm Theoretical Basis Document, Version 2.0, 本书第一章介绍的美国宇航局MODIS主页提供了该文献的电子版）做出了重要贡献。图7-2显示了由热红外波段辐射计观测得到的全球海表面温度。
图7-2：由TERRA 卫星的中等分辨率成像光谱辐射计（MODIS）观测数据
反演得到的全球海表面温度（SST）(引自https://www.doczj.com/doc/9711259102.html,/)
§7.2.2 红外遥感的应用研究
温度是海洋学研究中最重要的参数之一，几乎所有的海洋过程，特别是海洋动力过程都直接或间接的与温度有关。例如，水温是划分水团的主要依据之一，是概括海洋锋面、流系的特征之一，也是全球气候变化模式的主要输入量之一；热带气旋、海-气交换、埃尔尼诺和拉尼娜现象等都与海水温度密切相关；生物种群分布、洄游、繁殖等生命过程都受水温的制约和影响。辐射计观测得到的全球海表面温度可应用与下列研究领域：
⑴气候学：众所周知，海洋的面积占地球表面积的71%，因此地球气候学在很大程度上决定于海洋气候学；海水的热容量相当于大气热容量的1000倍，海水温度的微小变化都会对大气温度、
大气环流、天气形势、气候带来非常大的影响；海水的深度非常大，海面温度的任何微小变化都可能标志着海洋内部热能储蓄的重大变化。因此，地球气候不独于大气有关，还需要了解海洋与大气之间的复杂的相互作用，海-气相互作用的基础是海面温度，海-气之间能量的交换正是通过海-气界面进行的。气候学所用的海面温度的数据的空间分辨率在1o×1o 至5o×5o之间，平均周期在５天至30天之间。在卫星遥感之前，气候学研究所依靠的传统数据是商船和岸边台站提供的海洋观测数据，其数据误差的均方根误差为0.5o C，空间覆盖率仅限于主要的商业航线和人类居住的沿海海域，而在其他海域，观测资料少得可怜。因此传统的气候学在空间可信度上有很大差异，或者说给出了一些模糊不清甚至错误的概念，还有许多未被人认识的问题。卫星红外遥感恰好弥补了传统资料的不足和缺陷，为气候学研究打下了充分的资料基础，为古老的气候学增添了新的活力。
（2）全球海表面温度变化:人类工业革命带来的二氧化碳骤然增加对全球增温，以及海表面温度增加，已引起人们的关注。然而二氧化碳的增加对全球温度的增加、海表面的增加的佐证，就是长期、大面积、具有较高精度的海表面温度的测量及统计。据估计人们在50-100年间消耗矿物燃料会使大气中二氧化碳的含量增加一倍，会使海表面温度增加2o C。如果观测到这种变化趋势，就要在未来10年里在海表面温度的测量中观测到0.2o C- 0.4o C的温度变化。这种长期的、大面积的、高精度的温度测量非海洋红外遥感莫属。
（3）海表面温度异常: 海表面温度异常是某一特定地区在某一特定时间内的海表面温度的观测值与长期海表面温度平均值的偏差。年异常即为某一特定年份海表面温度的平均值与多年海表面温度平均值的偏差，月异常即为某一特定月份的海表面温度平均值与多年该特定月份的海表面温度平均值的的偏差。观测与数值模拟表明，大尺度（20o×20o）的海表面温度异常能引起大气环流的显著变化，如厄尔尼诺、拉尼娜现象。在厄尔尼诺期间，热带东太平洋信风减弱，该海域海面水温大面积的上升（比正常年份高3o-5o），从而使得大气环流和大洋环流发生重大改变，造成世界范围内的大气和海洋生态环境以及气候的异常。由于海域的浩瀚，常规航测方法很难获得海表面温度异常及其变化。正是卫星遥感才使得海表面温度异常及其变化的研究、预报成为可能和现实。要监测这些异常，海表面温度的空间分辨率要达到500×500km，其精度要达到0.5o C；在赤道上空，由于大气对海表面温度异常的灵敏性，则要达到更高的空间分辨率200×200km。
（4）天气预报：海表面温度极大的影响到海水蒸发率，对局部地区的天气系统的发展有很大影响，尤其是对热带气旋早期发展的位置和运动路径有很大影响。海洋表面作为大气运动的下垫面，其海表面温度的大小与变化在天气预报中有重要的意义和决定性。
（5）大洋涡旋：中尺度涡是大洋环流在其蛇行过程中由于相邻水体的流速不同而形成的，大至百公里级，小至几十公里级的中尺度现象。中尺度涡是大洋环流与周围海域的水体进行能量、物质、热量交换的动力过程，对其周边海域及其国家的天气和渔业生产等产生一定影响。由于中尺度涡脱离于母体―大洋环流，具有母体的一些水文特征，特别是温度特征，与其周围海域的海水有明显的差异，因此，使用红外遥感可对其发生、发展、运动、变化、消亡等进行有效的监测。
（6）上升流：上升流是海洋底层水向海面涌升的现象。底层海水比表层海水的温度低，且含有丰富的营养物质，由于下层海水无太阳光线到达，无法进行光合作用，不适于植物的生长；但当其上升到海面时，在阳光的照耀下，会迅速生长、繁殖大量浮游植物而变得非常肥沃，成为鱼群觅食、繁殖、生长的好场所，因此成为有商业价值的渔场。由于上升流海域与周围海域的海水温度有明显的差异，所以使用红外遥感可勾画出上升流区的位置和范围。
（7）海洋锋：海洋锋表示两个类型截然不同的水团或流系的边界，在此边界上温度或盐度以及密度场呈明显的、较大的水平温度梯度。海洋锋有大尺度、中尺度、小尺度之分。大尺度海洋锋横向尺度为几十公里，纵向尺度为上百公里，如黑潮、湾流的边界；中尺度海洋锋的横向尺度为几公里，纵向尺度为几十公里。在浅海中还发现有小尺度海洋锋，如夏季温跃层海水与岸边充分混合的均匀海水之间的海洋锋。大部分海洋锋具有明显的热特征，可根据红外遥感判定其位置、运动及其变化。
（8）经济和渔业：鱼类对温度十分敏感，不同种类的鱼有不同的生存环境，有不同的适应温度，所以不同的海表面温度就预示着可能的海域渔场。美国宇航局（NASA）定期向加利福尼亚海区渔业部门发布渔业图，作为海上寻找经济鱼群的真正帮手。我国的鱼群预报开展较早，且较业务化。国家863项目又专门立题，由遥感、数模、通讯等分课题组成的“鱼群预报”项目，标志着卫星遥感与数模的结合，开展为海洋渔业服务的新阶段的开始。
§7.3 微波辐射计(Microwave Radiometer)
地球表面辐射的微波的能量水平比热红外波段还低，这就要求微波辐射计的设计水平和工艺水平更高，以达到足够的灵敏度。微波能够穿透较薄的云层，故被称为全天候卫星探测器。不同波段的微波辐射计有不同的专长和用途。笼统地说，微波辐射计可以测量的物理量包括海表面温度、海表面盐度、海面风速、和大气柱的水汽含量等。由于微波的波长远大于可见光和红外的波长，大气分子和汽溶胶的散射对于微波辐射计探测的影响不那么重要，海表面的粗糙度、水汽分子对22GHz 附近波段的微波的吸收、电离层对微波的影响、以及宇宙背景微波辐射等因素变得不可忽视。幸运的是，在微波波段里海水的发射率（又称为“灰度”）可以根据德拜方程定量地和准确地计算。
首先，我们给出微波辐射计探测海表面温度的一个例子。图7-3显示了美国EOS-PM（Aqua）卫星装载的日本国家航天发展局资助的AMSR-E （Advanced Microwave Radiometer for EOS）观测数据反演得到的全球海表面温度（SST）。
图7-3：AQUA卫星装载的AMSR-E观测的全球海表面温度 (引自https://www.doczj.com/doc/9711259102.html,/)
表7-1列出了美国微波辐射计：多频率扫描微波辐射计SMMR和专用传感器微波成像仪SSM/I 和日本微波扫描传感器MSR的仪器特征。表中英文缩写解释如下。MSR是微波扫描传感器(Microwave Scanning Radiometer)，SMMR是多频率扫描微波辐射计(Scanning Multi-frequency Microwave Radiometer)，SSM/I是专用传感器微波成像仪(Special Sensor Microwave/Imager)，JMR是Jason-1微波辐射计（Jason-1 Microwave Radiometer）。Nimbus-7 是 [美国]雨云7号卫星，SeaSat-A 是[美国]海洋卫星A （Sea Satellite A），DMSP 是[美国]国防气象卫星计划(Defense Meteorological Satellite Program)[卫星]，MOS ——[日本]海洋观测卫星(Marine Observation Satellite)，AMSR 是[日本]高级微波扫描辐射计(Advanced Microwave Scanning Radiometer)，ADEOS II是[日本] 高级地球观测卫星2号（Advanced Earth Observing Satellite-II）。
表7-1: 微波辐射计的仪器特征
图7-4：卫星观测的圆锥形扫描几何的示意图
（引自http://www.eoc.nasda.go.jp/guide/satellite/sendata/amsr_e.html）
卫星观测方向与垂线的夹角被称为观测的天顶角θ，微波辐射计接收到的海面辐射度的大小受观测的天顶角θ影响很大。为了增加观察的准确性，要保持观测的天顶角θ为常数，因此圆锥形扫
描几何学得到普遍应用。在圆锥形扫描几何中，观测的天顶角θ是一个常数。例如，美国DMSP 装
载的专用传感器微波成像仪SSM/I 采用49度观测角。该观测角正式称为观测的天顶角，一般用θ
表示；对主动微波雷达（高度计和散射计），该观测角被称为入射角。为了方便，有的作者也统称
之为入射角。
§7.4 雷达波的波束宽度（Beam-width of radar ）
图7-5：雷达波的波束宽度
考虑一个孔径为D ，权函数f(x)=1的均匀发射的天线，天线上的dx 区间在P 点产生的电场是：
)ikr t i exp(E )ikr t i exp(E )x (f )t ,x (E 00-ω=-ω= (7-1)
对所有的x 积分，并考虑r ≈R + x sin α和k=2π/λ,得到
?-α-ω≈α2
D
2D sin ikx )ikR t i (0dx e )x (f e
E )(E (7-2) 由 2
)(E ~)(I αα (7-3)
有 )0(I 2kD sin )sin 2kD sin()(I 2
?????
????????αα=α (7-4) 式中I 是辐射强度(radiant intensity)。天线的波束宽度是通过两点间的角宽度Δα定义的，且 )0(E 707.0)(E 2
1)0(I )(I =α=α或 (7-5)
在这个例子中, 对应于辐射强度半功率的条件是
391.1sin 2
kD ±=α (7-6) 假定sin α≈α, 得到
D
443.0D 2782.2kD 782.2sin 22λ=πλ==α=α=θ? (7-7) 这称为半功率波束宽度（half-power beam-width ）。波束宽度的概念对于理解电磁波的方向分布很有
用，无论是天线辐射出去的还是接收的电磁波。天线可用于主动或被动微波雷达，因此波束宽度的
概念对主动和被动微波雷达均适用。
§7.5 天线的方向参数（Directional parameters of antenna ）
我们用),(F n ?θ来表示天线辐射功率的归一化方向分布（normalized directional distribution ），其
中),(F n ?θ定义为
max
n |),(I ),(I ),(F ?θ?θ=?θ (7-8) 式中I(θ , φ) 是辐射强度（radiant intensity ）。对于一个辐射计来说，F n (θ , φ) 表示不同方向上调制
信号的能力。我们用增益（gain ）G(θ)来表示带有天线热衰减（thermal attenuation ）的功率的方向分
布，其中G(θ)定义为
??πΩ?θπ?θη=?θ4d ),(I 41)
,(I ),(G (7-9)
式中辐射效率（radiant efficiency ）η定义为
t
0P P =η (7-10) 式中P t 是总的功率，P 0是有效功率，P t -P 0是天线热消耗的部分。方向系数（directional coefficient ）
),(D ?θ表示为
??Ω?θπ?θ=?θd ),(F 41)
,(F ),(D n n (7-11)
与),(F n ?θ有关的有效面积（effective area ）e A 是
??Ω?θλ=d ),(F A n 2
e (7-12)
§7.6 辐射度与温度的关系(Relation between radiance and temperature)
在微波波段，瑞利-金斯定律（Rayleigh-Jeans Law ）给出
b 2b T k 2)f (L λ
= (7-13) 式中L(f)是辐射度，T b 是黑体的温度（temperature of the blackbody ），k b 是波尔兹曼常数（Boltzmann
constant ），λ是波长。对于非黑体（non-blackbody ），我们有
ap 2b T 2)f (L λ
=k (7-14) 式中T ap 是视在温度(apparent temperature)，表示有相同辐射度的黑体的温度（或等效黑体温度），而
不是物体的热动力学温度(thermodynamic temperature)。微波辐射计接收的功率是
A b 4n
4n ap b e 24n
ap b 4n ap 2b e 4n e r fT k d )(F d )(F T f k A /d )(F T f k f d )(F T 2A 21f d )(F )f (L A 21P ?=ΩΩΩΩ?=λΩΩ?=Ω?Ωλ
=Ω?Ω=??????????ππ
πππk (7-15) 式中因子1/2出现是由于天线的极化。天线的亮温(brightness temperature)T A 定义为
Ω
ΩΩΩ=ΩΩΩΩ=????????ππππ
d )(G d )(G T d )(F d )(F T T 44ap 4n 4n ap A (7-16) 上式表示天线亮温T A 和目标的视在温度的关系。(7-15)对于微波辐射计是一个重要的公式，它表示
天线接收功率和天线的亮温的线性关系。
§7.7 天线的传输函数(antenna transfer function )
考虑天线的热衰减（thermal attenuation ），我们得到
0A a T )1(T T η-+η= (7-17)
式中T a 是天线的输出温度（output temperature of antenna ），T A 是天线的亮温（brightness temperature
of antenna ），T 0是天线的物理温度（physical temperature of antenna ）。从天线传输到接收器的输出功
率是
a b out fT k P ?= (7-18)
由(7-16)，天线的亮温可表示为
n ap m m ap m π4n Ωap π4m Ωap A T )a 1(T a Ωd )Ω(G Ωd )Ω(G T Ω
d )Ω(G Ωd )Ω(G T
T -+=+=???????? (7-19) 式中天线的主瓣效率(efficiency of main petal of antenna) a m 是： Ω
ΩΩΩ=????πΩd )(G d )(G T
a 4ap m m (7-20) 式中Ωm 是主瓣的立体角（solid angle of main petal ），m
ap T 是天线主瓣对应目标区域的加权平均视在
温度，Ωn 是侧瓣的立体角（solid angle of side petal ），n
ap T 是天线旁瓣对应区域的加权平均视在温度
（mean apparent temperature of the area corresponding the side petal of antenna ）。(7-17)和(7-18)称为天
线传输函数(antenna transfer function )。
因此，计算的流程是
1) out in P P ???→???→?消除噪声平均
2) a out T p ???→?-金斯
瑞利 3) m ap T a T T A ????→??→?天线传递函数 4) ????????→????→?（海面视在温度）（大气视在温度）不同窗口不同目标大气校正
sea air m ap T T T 5) ???????
?→????→?）、湿度、可降水量目标物理量（大气温度）度、风速目标物理量（海温、盐反演公式反演公式 air sea T T 辐射计产生的噪音覆盖了天线接收的信号。减少噪音的途径是，通过对接收器输出的海表面观
测资料求取平均，再与一种已知的原始观测资料的输出平均相比较。接收器的带宽(bandwidth)Δf 对
应一个时间区间Δt ：
1)f (t -?=? (7-21)
在一段时间间隔（an interval of time ）t 内，N 可以由下式得到
f t t /t N ?=?= (7-22)
通常GHz 2.0Hz 102f 8=?=?，t=0.1秒, 故7
102~N ?。由于噪音随着N 减少，所以接收器
的噪音可以减少到3105?。海洋学家经常将雷达学家定义的海面的视在温度(亦即等效黑体温度)称
为海表面亮温。海表面亮温除以海面发射率（emissiviti ）等于海面热动力学温度。
§7.8 辐射传输方程（Radiative Transfer Equation ）
辐射传输方程的微分形式是 a B a k L Lk dz
dL =+ (7-23) 式中L 是辐射度，k a 是衰减系数，L B k a 是吸收气体的灰体辐射度, L B 是同一温度下黑体的辐射度。
方程(7-23)的解是[见(5-35)]
?θ+=θθτ-θτ-h
0sec )h ,z (a B sec s dz sec e )z (k )z (L e L )(L (7-24) 将瑞利-金斯定律代入(7-24)，我们得到
?θ+=θθτ-H
0sec )h ,z (a s dz sec e )z (k )z (T etT )(T (7-25) 式中e 是海表面的发射率（emissivity ），T s 是海表面的温度（temperature ），t=exp[-τ(0,h) sec θ ]是大
气透射率（transmittance of the atmosphere ），T(Z)是在高度Z 观测到的亮温（brightness temperature ），
θ是垂直方向和观测方向的夹角（叫做观测天顶角，zenith angle of observation ），k a 是大气的衰减系
数（attenuation coefficient ），τ是光学厚度（optical thickness ）。考虑更多的辐射源（见图7-6），微
波辐射计的辐射传输方程（radiative transfer equation ）可表示为
)T T T (t tT T etT )(T sun cos gal 2d
u s ++ρ+ρ++=θ (7-26) 式中T(θ)是当天顶角(zenith angle)为θ时在大气层顶处(AOT: top of the atmosphere)观测的亮温，ρ
是海面的菲涅耳反射率（Fresnel reflectance ），T gal 和T cos 分别是银河系噪音（galactic noise ）等效
温度（对于f>3GHz ，T gal <1K ）和宇宙黑体辐射（blackbody radiation ）等效温度（T cos ≈3K ），T sun
是太阳表面温度。ρt 2T sun 代表反射的太阳辐射，辐射计应避免接受到它。对于频率大于3GHz 的电
磁波，电离层噪音（Ionosphere noise ）等效温度很小可以忽略。
图7-6：辐射传输方程
大气向上辐射的亮温（brightness temperature due to the upwelling radiations of atmosphere ）T u 是
dz sec ]sec ),z (exp[k )z (T T 0a u θθ∞τ-=?∞
(7-27) d tT ρ是大气向下辐射产生的亮温（brightness temperature due to the downwelling radiations of
atmosphere ），其中T d 是
dz sec ]sec )z ,0(exp[k )z (T T 0
a d θθτ-=?∞ (7-28) 式中T(z)是在海表面上高度Z 处的大气热动力学温度。方程(7-26)的最后一项表示反射的太阳辐射，
对于频率大于30GHz 的太阳温度T sun 大约是6000K 。可以想象，在更低的频率，温度更高。因此
辐射计必须避免太阳辐射的影响。对于衰减系数（attenuation coefficient ）k a ，吸收系数（absorption
coefficient ）k ab 起了主要作用，所以
k a ≈ ab k (7-29)
吸收系数ab k 定义如下
vap oxy liq ab k k k k ++= (7-30)
式中k liq 是降雨的吸收系数，k oxy 是氧气的吸收系数，v vap 是水汽的吸收系数。海表面温度定义为
w t t t t s T T T )1e (T eT T +=-+== (7-31)
式中T t 是表面的热动力学温度，T w =（e –1）T t 是风所引起的附加亮温。海表面风生成浪和泡沫，
海面倾斜改变了局地海表面光的入射角和极化分布，从而影响亮温。海表面的发射率e 与相对电容
率（或复介电常数）有关，后者与海水的温度和盐度有关。以上理论适合于微波遥感。对于热红外
辐射，海表面温度可通过普朗克方程求得，而不是瑞利-金斯定律。
§7.9微波辐射计对海面物理参数的观测
§7.9.1 海表面温度和盐度（Sea Surface Temperature & Salinity ）的影响
卫星接收到的海表面自发辐射亮温是etT S ，其中海表面发射率e 与菲涅尔反射率ρ关系如下
)(1)(e H H θρ-=θ (7-32)
)(1)(e V V θρ-=θ (7-33)
式中右下角的“H ”和“V ”表示极化（polarization ）的方向, 菲涅尔反射率ρ由（4-50）和（4-51）
给出。相对电容率（relative permittivity ）可由德拜方程（Debye equation ）表示
01S r i )
i (1∈ωσ-ωτ+∈-∈+=∈∈α-∞∞ (7-34) 作为菲涅尔反射率公式的一个变量，相对电容率εr （θ,f,ξ，T S ,S S ）可由德拜方程(7-34)计算获得,
式中ξ是极化参数，T S 和S S 分别是海表面温度和盐度，f 是频率。在德拜方程基础上，Klein 和
Swift(1977)改善了相对电容率的计算公式，现有文献通常采用他们的公式。Klein 和Swift(1977)的
公式是在小于10GHz 频率范围的实验获得的，不能简单地推广到高频范围。基于严格的实验，
Ellison(1998)发现和纠正了他们的公式在10-40GHz 频率范围的错误，并提出了新的计算公式。图
7-7、图7-8和图7-9是根据德拜方程(7-34)和Klein 和Swift(1977)的公式计算得到的特例。微波测量
海表面盐度首选波段是1—2GHz ；在海面盐度的遥感中应避免以下的频率干扰：ⅰ) 全球定位系统
（GPS ：Global Position System ）的频率（1.2-1.3GHz, 1.4-1.5GHz ）。ⅱ) 手机（Cellular Phone ）
通讯的频率（0.9GHz, 1.8GHz ）。
图7-7：在20?C 下纯水和盐水的相对电容率
（相对介电常数）随辐射计频率变化的曲线
图7-8：在10?C 和20?C下盐水（35psu）的相对电容率
（相对介电常数）随辐射计频率变化的曲线
图7-9：在10?C 和20?C下的纯水和盐水(盐度35psu)垂直入射的
菲涅耳反射率随雷达频率的变化曲线
§7.9.2 对海面物理参数的观测
表7-1显示了多频率扫描微波辐射计（Scanning Multi-frequency Microwave Radiometer）SMMR 对海面物理参数的观测使用的波段。表7-2显示了专用传感器微波成像仪（Special Sensor Microwave/Imager）SSM/I对海面物理参数的观测使用的波段。
表7-1: 地球物理参数计算所使用的波段
表7-2: SSM/I （线极化被动微波辐射器）各波段特性
在海气界面的菲涅尔反射率ρ将受风的影响而变化。变化因果关系如下
)
T T (t tT |)
,()(foam ),()H ,V ()T T (t tT |),()(slopes waves U cos gal 2d cos gal 2d 10+ρ+ρ→?????λθρ→?????λθρ→+ρ+ρ→λθρ→θ→→→极化极化泡沫垂直极化和水平极化斜率 海表面风通过风浪产生的粗糙度效应（当U 10<15米/秒）和浪花效应（U 10>15米/秒）影响海面反射
率。根据电磁波在海面反射的几何模型，海面粗糙度效应指海面风浪引起斜率变化，进而使观测的
天顶角和极化状态发生改变，导致海面反射率和发射率改变，最后导致辐射计收到的亮温改变。根
据电磁波在海面的散射模型，海面粗糙度效应能引起电磁波发射率改变，最后导致辐射计收到的亮
温改变。浪花效应指在高风速情况下海浪破碎产生的白浪覆盖和泡沫薄层，这一泡沫薄层使海面微
波反射率增大。亮温随风速的变化与频率的关系如图7-10所示：
2.0
变化率
[K/(m/s)] θ=0 θ=38o竖直极化 1.0 θ=38o水平极化
2 6 10 14 18 22 26 30 34 38 频率[GHz]
图7-10：亮温随风速的变化率[K/（m/s ）]
随辐射计频率[GHz]的变化曲线
§7.9.3水蒸气和氧气的吸收（Absorptions of Water vapor and Oxygen ）
根据电磁与单分子的相互作用的理论，一个孤立分子总的内部能量∈由三部分能态组成
r v e ∈+∈+∈=∈ (7-35)
式中e ∈是电子能量, v ∈是振动能量, r ∈是转动能量。这些能态是量子化的，它们的能量呈现为一
个或多个量子数所规定的离散值。相应于每一个可能的电子态，存在若干可能的转动态。转动能量
与分子中原子围绕分子质量中心的旋转运动有关，而振动能量与原子在平衡位置附近的振动有关。
当从低（或高）能态到高（或低）能态跃迁时，辐射就产生吸收（或发射）。吸收（或发射）量子
的频率f 由玻尔（Bohr ）公式给出
h f j
i ε-ε= (7-36)
式中h 是普朗克常数，εi 和εj 分别是较高和较低分子状的内能。跃迁可以包括电子能、振动能
和转动能的变化，或这三种形式的任意组合的变化。地球大气层的各种气体中，只有氧气和水蒸气
的波谱呈现出明显的吸收带的成分。氧分子具有一个恒磁矩，同入射场相互作用，在60GHz 附近产
生一转动谱线，以及在118.8GHz 处产生单独的谱线。水蒸气是具有一个电偶极子的极性分子，同
入射电磁波相互作用在22.2GHz ，183.3GHz 以及远红外区（300GHz 以上）的若干频率上产生转动谱
线。低于100GHz 频率时水蒸气的总吸收系数是：
]km dB )[f (k )22,f (k )f (k 1r ab -?+= (7-37)
式中k(f,22)是22.235GHz 谱线的吸收系数，k r (f)是剩余项，它代表全部较高频率的水蒸气吸收谱线
的贡献。详细计算公式见“微波遥感”（乌拉比等著，侯世昌等译）和“大气微波辐射及遥感原理”
（周秀骥等编著）。图7-11显示了在海平面气压条件下计算得到的大气中的水蒸气的吸收系数。
1 10-1 10-
2 10-3
1 1.5 5 10 20 40 60 100 频率(GHz)
图7-11：在海平面气压条件下计算得到的大气中的水蒸气的吸收系数
在米氏散射和瑞利散射理论中，计算吸收和散射系数需要知道单粒子散射截面和粒子尺度分
布。对于水粒子来说，归一化滴尺寸的分布密度是
]}1)r r [(exp{)r r ()r (P )r (P )r (P max
max max n -γα-==γα (7-38) 式中r max 是最可几滴半径，r 是滴半径，α，γ是参数。图7-12显示了几种云型的归一化滴尺寸分
布。根据散射理论和归一化滴尺寸的分布密度，可以计算云、雾、霾 (haze ：烟雾，霭) [霾:发音
“埋”；霭：发音“矮”] 的吸收和后向散射。
1
晴天积云
霾
10-1
10-2
雾堆积云
10-3
10-4
10-3 10-2 10-1 1 10 102 103 滴半径r(μm) 图7-12：几种云型的归一化滴尺寸分布
§7.10微波辐射计对海面盐度观测
根据联合国科教文组织海冰盐度工作组的报告(Lagerloef等1995,1998)，全球和近海海面盐
度的微波遥感监测属于具有广阔发展前景的高新技术。它对于全球气候变化及其区域响应的研究，
包括海洋热盐环流和热输运、全球海洋降水估计、海洋混合过程、陆海相互作用以及气候预报有不
可替代的重要作用。
电磁波在海面的散射理论是建立在电磁波的扰动理论研究基础之上。基于Rice（1951）对电磁
波扰动理论的研究，Peake(1959)和Semyonov (1966)发展了电磁波在海面的两尺度散射理论，Wu
和Fung(1972)使用该理论开展了对海面发射率(emissivity)的研究。Wentz(1975,1983)将根据海浪
理论获得的谱模型和斜率分布函数模型应用于电磁波在海面的两尺度散射理论研究，开展了对海面
微波亮温(Brightness Temperature)的研究。自七十年代以来，美国等发达国家的科学家通过利用
航空飞行遥感实验和卫星遥感获取的微波辐射计资料，将上述理论应用于对海面温度、海面盐度、
海上风场、水汽含量和海上降水率的反演机理和算法研究(Blume等1978; Wents 1981; Sasaki等
1987; Goodberlet等 1989; Lagerloef等1995; Miller等 1998; Le Vine等 1998; Guillou等 1998;
Yueh等1997,1999)，还发展了用于多波段微波辐射计的斯托克斯四参数风速风向反演模型（Yueh
等1994）。近几年来，一些科学家应用海面粗糙度的小斜率近似继续开展了对海面发射率和海面微
波亮温的散射理论研究（Irisov 1997;Johnson等 1999），或应用几何光学模型开展对风向的被动
微波遥感研究（Kunkee等 1997）。依据电磁波在粗糙海面的散射理论和电磁波在大气的散射理论发
展的算法已应用于装载在美国雨云卫星（Nimbus-7）的多频率扫描微波辐射计（SMMR:
6.63GHz,10.69GHz, 18GHz,21GHz,37GHz五波段）和装载在美国国防气象卫星（DMSP）微波/成像专
用传感器（SSM/I: 19.35GHz, 2.24GHz, 7.00GHz,85.50GH四波段）的产品制作（见网页：
https://www.doczj.com/doc/9711259102.html,/dmsp 和https://www.doczj.com/doc/9711259102.html,/dmsp）。使用L波段(1.4GHz)的微波辐
射计对海面盐度的遥感还未装载到卫星上。然而，它对海面盐度的遥感监测能力已被许多航空飞行
实验证实（Yueh等2001）。在八十年代，我国已开始对微波遥感进行系统研究（中科院遥感联合
中心 1989），其中包括对平静海面状态下海面盐度的被动微波遥感的机理研究。2002年5月我国已
发射第一颗海洋水色遥感卫星，微波遥感卫星也在长远计划之中。中科院北京空间研究所已具备微
波散射计研制和生产能力，中科院长春地理所已具备微波辐射计研制和生产能力。近年来，中科院
长春地理所已为中国海洋大学、北海分局、一所、大气物理所、国家气象局等单位生产了20多台
微波辐射计。中国海洋大学使用211工程第一期重点实验室建设经费已购入一套六波段微波辐射计，
结合原有的各种水槽设备，具备了基本实验研究条件。国家海洋局北海分局航空遥感大队正在装备微波辐射计和散射计，计划开展海上飞行微波遥感实验和即将投入业务化运行。鉴于我国高等学校和职能监测部门已开始配备微波辐射计和开展微波遥感监测，开展微波辐射计对海面盐度观测研究的时机已经成熟。该研究对于发展我国目前急需的微波遥感技术和赶超国外先进的微波辐射理论有重要的实用价值和深远的科学意义。
辐射计接收到的海面辐射的微波能量用辐射度（radiance）或辐亮度（brightness）表示。根据瑞利-金斯定律，辐射度在微波波段与海面亮温(brightness temperature)呈线形关系。在不考虑大气校正时，辐射计探测到的海面亮温与海面真实温度T S（等效黑体温度）有下列关系
T B = e T S (7-39)
式中e(θ,f,ξ，T S,S S,u*.φ)代表海面发射率(emissivity)，它是入射角θ（对被动微波遥感，严格称为观测的天顶角）、辐射计频率f、辐射计极化（偏振）状态ξ、海面真实温度T S、海面盐度S S、海面摩擦风速u*和风向φ的函数。在高频微波波段（X波段、K波段和Ka波段），海面发射率对海面盐度S S很不敏感，如果已知其他量，可由(7-39)式反演海面真实温度T S。在L波段（1.4GHz），海面发射率对海面盐度S S非常敏感，如果已知其他量，可由(7-39)式反演海面盐度S S。微波波长远大于可见光和红外波长。由于大气和水汽分子（包括气溶胶）的直径远小于微波波长，大气和水汽分子对微波的散射属于瑞利而不是米氏散射。这使得微波辐射计的大气校正比可见光和红外遥感的大气校正简单的多。例如可通过气压和湿度计算大气和水汽分子对微波的散射衰减和微波辐射计的大气校正（Yueh等2001）。L波段（1.4GHz）辐射计已避开在22GHz附近的水汽分子吸收带。微波遥感研究的关键在于透彻理解海面发射率(emissivity)和建立较精确的模式。
对于平静海面，海面发射率(emissivity)e 与海面反射率ρ有下列关系
e = 1-ρ (7-40)
海面满足热动力平衡条件。在该条件下，根据基尔霍夫（Kirchoff）定律和能量守恒定律可导出(7-40)式。反射率ρ（θ,ξ，εr）又称为菲涅尔反射率，式中εr是相对电容率（旧称相对介电常数）。菲涅尔反射率公式里的相对电容率εr是海面真实温度T S和海面盐度S S的函数。菲涅尔反射率是根据入射波、反射波和折射波的电场和磁场在两介质界面连续性原理推导得来，徐青和刘玉光（2003）针对微波衰减特性作了进一步的研究。作为菲涅尔反射率公式的一个变量，相对电容率εr（θ,f,ξ，T S,S S）可由德拜方程计算获得。求解电磁波的麦克斯韦尔方程组，可以证明相对电容率εr与复折射率n有下列关系
εr = n2 =(n’+i n”)2 (7-41)
式中复折射率的实部n’由海气界面的折射定律决定，复折射率的虚部n”与海水对微波的衰减系数有线性比例关系。海水对可见光的衰减系数很小，可以忽略。菲涅尔反射率公式在历史上针对可见光导出。简单地将菲涅尔反射率公式扩展到微波波段并不完全正确。徐青和刘玉光（2003）根据电磁波的电场和磁场在海气界面的连续性原理，推导获得了一个改善的菲涅尔反射率公式。上述所有公式可用于在平静海面条件下微波辐射计对海面温度和海面盐度的遥感反演计算。
微波辐射计属于被动微波遥感传感器，被动微波遥感的关键在于正确理解海面发射率。在(7-40)式中，海面反射率ρ代表入射电磁波在海面的反射率，（1-ρ）代表入射电磁波在海面的透射率。透射的电磁波在海水被全部吸收。根据基尔霍夫定律，在热动力平衡条件下，吸收率等于发射率。因此，海面发射率e等于（1-ρ）。然而，在风诱导的粗糙海面上，海面对微波的散射比反射更为重要。在粗糙海面上，海面发射率不能简单地由(7-40)式获得。观测表明（Yueh等2001），在L波段（1.4GHz）和40度入射角，风速每增加1m/s,则辐射计接收到的亮温增加十分之几摄氏度；风速
1m/s的不确定性会导致十分之几到1psu(每盐度单位)的误差。具体误差的大小还与入射角、极化方式、海水温度及盐度的大小有关。观测还表明（Wentz 1981,1983）, 在C、X、Ku和Ka波段（6-37GHz）和49度入射角，磨擦风速每增加20cm/s,则海面发射率增加0.01-0.1；风速1m/s的不确定性会导致0.5-1.5摄氏度的亮温误差和几摄氏度的海面真实温度误差。
粗糙海面的发射率可由电磁波在粗糙海面的小尺度扰动（或称小斜率近似）散射理论获得（Peake 1959；Semyonov 1966；Wentz 1975,1983；Yueh等1994，1997；Irisov 1997;Johnson 等 1999；金亚秋 1993）。对于粗糙海面，海面的发射率(emissivity)e与海面散射系数Γ有下列关系
e（θ）= 1 - ∫0π/2Γ（θs,θ）sinθs dθs (7-42)
式中θs是被散射的入射电磁波的天顶角，Γ也被称为两尺度天顶角散射系数。海面散射系数Γ的计算很复杂，上述文献给出了具体的公式和计算过程。海面散射系数Γ的计算结果受到海面粗糙程度（由方向谱和斜率概率分布函数表示）的很大影响。标志海面粗糙度的方向谱和斜率概率分布函数受海面摩擦风速u*（包括风向）控制；关于海面粗糙度已有很多研究成果和现成的模型（Liu等1995,1997,2000,2003）。公式7-42)假定粗糙海面的发射率可由两尺度散射模型导出，两尺度散射模型的物理基础是假定粗糙海面电磁波散射主要由“二次反射”组成。二次反射增加了电磁波与海面接触的机会，因而增加了海面对电磁波的吸收率和自发辐射率（即海面发射率）。
综上所述，对于平静海面和粗糙海面的海面发射率(emissivity)的计算模型依赖于我们对电磁波在海面反射和散射的理解。对于主动微波雷达（包括高度计和散射计），Liu等（1994,1995,1997）的研究已经证明，海面反射在0-15度入射角情况下有优势贡献；海面散射在30-90度入射角情况下有优势贡献。在15-30度之间，二者贡献相当。然而，在用于被动微波雷达（即微波辐射计）的遥感理论中，海面反射和散射被截然分开。小尺度扰动（或小斜率近似）散射理论有一个判断什么是足够“小”的判据。但是，振幅或斜率如果太小，对应的面积元将足够“光滑”。在这样足够“光滑”的面积元里，海面反射将取代散射成为优势成分。因此，在海面发射率模式里发展一个包含散射和反射理论的机制，对于发展在低入射角下粗糙海面的遥感模式是有实用价值的。参照应用于主动微波雷达的物理模型（Liu等1995,1997），这种想法也应是可行的。其次，随着新理论的不断发展，例如小斜率近似散射理论的新进展（Irisov 1997;Johnson等 1999），和海浪模型的新进展(Liu 等 2000，2003)，海面发射率的散射模型也面临发展的契机。最后，我国对微波辐射遥感不断加大的资金投入，也对微波反演机理和算法发展提出了迫切要求。因此，开展电磁波在海面的散射理论、海面温度和海面盐度的微波遥感机理研究课题是必要的。海面温度的微波遥感将为海面盐度的微波遥感提供海面温度参数。该课题的开展将对我国的长期卫星遥感目标包括海面风速、水汽含量和降水率反演研究将会提供高技术支持。
§7.11 阅读材料：Jason-1/微波辐射计JMR简介
美国宇航局的的网页https://www.doczj.com/doc/9711259102.html,/technology/instrument.html对美国与法国合作发射的高度计卫星Jason-1极其携带仪器(特别是微波辐射计)的介绍是：
Jason-1 will follow on from TOPEX/Poseidon and continue to provide data of the same quality, if not better. The design for Jason-1 is based on the concept successfully validated by TOPEX/Poseidon. All the instruments on Jason-1 are thus derived from TOPEX/Poseidon, in particular the altimeter.
TOPEX/Poseidon and Jason-1 both have the same suite of instruments. They are:
Altimeter(s) - Altimeter measures range (the distance from the satellite to the Earth's surface), wave height and wind speed. The dual-frequency NASA radar altimeter, NRA, is the primary instrument aboard the spacecraft. It works by sending radio pulses at 13.6 GHz and 5.3 GHz toward the earth and
measuring the characteristics of the echo. By combining this measurement with data from the microwave radiometer and with other information from the spacecraft and the ground, scientists can calculate the height of the sea surface to within 4.3 centimeters. The single-frequency CNES altimeter, POSEIDON-1, like the GPS receiver, is classified as an experimental sensor because TOPEX/Poseidon is the first flight to utilize this technology. The CNES altimeter is a solid-state, low-power, low-mass sensor, which works in much the same way as the NASA altimeter. It shares the same antenna as the NRA; thus only one altimeter operates at any given time. It operates about 10% of the time, or one cycle over ten. Its precision is also comparable with that of the NASA altimeter. DORIS - locates the satellite on orbit in real time. This information is essential for providing altimetry data in real time or near-real time. It is one of three systems used for precise determination of the Jason-1 satellite's orbit. Its ultimate aim is to achieve an accuracy of one centimeter.
Laser Retroreflector Array (LRA) - used to calibrate the other location systems on the satellite (DORIS, TRSR) with a very high degree of precision.
GPS/Turbo Rogue Space Receiver (TRSR) - supports precise orbit determination by the DORIS system. It also helps to improve gravity field models and provides data for satellite positioning accurate to about
50 meters and 50 nanoseconds.
Radiometer - Radiometer measures water vapor content in the atmosphere so that we can determine how it impacts radar signal propagation. Its measurements also can be used directly for studying other atmospheric phenomena, particularly rain. The TOPEX/Poseidon microwave radiometer is a three-frequency sensor used to estimate the atmospheric water vapor content in the nadir column through which the altimeter signal is traveling. Since water vapor distorts the altimeter's reading, the water vapor content is measured to correct the altimetry measurement. The sensor uses one frequency to make the measurement, and two frequencies to remove the effects of wind speed and cloud cover.
There is a backup receiver for the measurement frequency. The JMR, Jason Microwave Radiometer, acquires measurements via three separate frequency channels to determine the path delay of the altimeter's radar signal due to atmospheric water vapor. Its measurements can also be used directly for studying other atmospheric phenomena, particularly rain. To determine atmospheric water vapor content accurately, we need to eliminate sea surface and cloud contributions from the signal received by the radiometer. That is why the JMR uses three different frequencies: Redundant 23.8GHz channel measures atmospheric water vapor emission, 18.7 GHz Channel correct for ocean surface effects,
34.0 GHz Channel corrects for non-raining clouds. By combining measurements acquired at each of
these frequencies, we can extract the water vapor signal.
有关公司网站https://www.doczj.com/doc/9711259102.html,/html/missions/jason/instruments/jmr_uk.html对微波辐射计JMR (Jason-1 Microwave Radiometer) 提供了更多的信息：
The JMR is a passive receiver that collects radiation reflected by the oceans at frequencies of 18.7, 23.8, and 34 GHz. Radiation measured by the radiometer depends on surface winds, ocean temperature, salinity, foam, absorption by water vapor and clouds, and various other factors. To determine atmospheric water vapor content accurately, we need to eliminate sea surface and cloud contributions from the signal received by the radiometer. That is why the JMR uses different frequencies, each of which is more sensitive than the others to one of these contributions. The main 23.8-GHz frequency is used to measure water vapor; the 34-GHz channel provides the correction for non-rainbearing clouds; and the 18.7-GHz channel is highly sensitive to wind-driven variations in the sea surface. By combining measurements acquired at each of these frequencies, we can extract the water vapor signal.
§7.12 阅读材料：AQUA/AMSR-E简介
日本国家航天发展局（NASDA）所属地球观测中心（Earth Observation Center）的网页http://www.eoc.nasda.go.jp/amsr-e/index_e.html提供AMSR-E产品服务。他们的网页http://www.eoc.nasda.go.jp/guide/satellite/satdata/eos-pm1_e.html对AQUA/AMSR-E的介绍是：
Aqua carries six state-of-the-art instruments in a near-polar low-Earth orbit. The six instruments are the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS), the Advanced Microwave Sounding Unit (AMSU-A), the Humidity Sounder for Brazil (HSB), the Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS (AMSR-E), the Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), and Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES). Each has unique characteristics and capabilities, and all six serve together to form a powerful package for Earth observations.
AMSR-E was modified for Aqua from the design used for AMSR which will be onboard ADEOS-2. AMSR-E and AMSR are microwave sensors capable of accurately acquiring weak radiation from land surface and atmosphere with its wide frequency bands and to obtain necessary data for the study of earth hydrologic circulation. Microwave sensors, unlike optical sensors, can continuously observe night and day and regardless of weather. Allocating AMSR on a morning orbit and AMSR-E on an afternoon orbit allows observation of everyday changes of the earth's environment, and it is expected to contribute to the study of the earth's environmental system.
The Advanced Microwave Radiometer for EOS (AMSR-E)is a twelve-channel, six-frequency, total power passive-microwave radiometer system. It measures brightness temperatures at 6.925, 10.65, 18.7, 23.8, 36.5, and 89.0 GHz. Vertically and horizontally polarized measurements are taken at all channels. The Earth-emitted microwave radiation is collected by an offset parabolic reflector 1.6 meters in diameter that scans across the Earth along an imaginary conical surface, maintaining a constant Earth incidence angle of 55o and providing a swath width array of six feedhorns which then carry the radiation to radiometers for measurement. Calibration is accomplished with observations of cosmic background radiation and an on-board warm target. Spatial resolution of the individual measurements varies from 5.4 km at 89.0 GHz to 56 km at 6.9 GHz.
AMSR-E Instrument Facts and Characteristics
?Passive microwave radiometer, twelve channels, six frequencies, dual polarization, conically scanning.
?Measures precipitation rate, cloud water, water vapor, sea surface winds, sea surface temperature,
遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。 一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正
通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正
第四章遥感图像处理 授课科目：遥感原理与方法 授课内容：遥感图像处理 授课对象：地信专业 授课时数：2学时 授课地点：成信航空港校区 授课时间： 教案作者：仙巍 目的与要求：熟悉光学遥感图像处理的原理；掌握数字图像处理的工作原理、工作流程；掌握几何校正、辐射校正的原理 重点及难点：遥感图像的几何纠正、辐射校正。 教学法：讲授法、演示法 教学过程： 第一节遥感数字图像的校正 一、数字图像及其直方图 1 数字图像 数字图像：遥感数据有光学图像和数字图像之分。数字图像是能被计算机存储、处理和使用的用数字表示的图像。 数字化：将连续的图像变化，作等间距的抽样和量化。通常是以像元的亮度值表示。数字量和模拟量的本质区别：连续变量，离散变量。 数字图像的表示：矩阵函数 2 数字图像直方图 数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。 直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的曲线可以反映图像的质量差异。 正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像质量高。 偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。 二、辐射校正 1、遥感图像的辐射误差主要有三个因素 传感器的光电变换 大气的影响 光照条件 2、大气散射校正 2.1大气影响的定量分析 2.2大气影响的粗略校正 通过简单的方法去掉程辐射度（散射光直接进入传感器的那部分），从而改善
图像质量。 直方图最小值去除法 回归分析法 三几何校正 1、遥感图像的几何变形有两层含义 卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差。 图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间的差异。 2、卫星姿态引起的图像变形 3、地形起伏的影响 4、地球曲率 5、大气折射 6、地球自转的影响 7、遥感图像几何校正方法 几何粗校正：这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正。 几何精校正：利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。 2.1、基本思路：把存在几何畸变的图像，纠正成符合某种地图投影的图像，且要找到新图像中每一像元的亮度值。 2.2、具体步骤 步骤一：选取控制点 (1)地面控制点在图像上有明显的、清晰的定位识别标志，如道路交叉点、河流叉口、建筑 边界等。 (2)地面控制点上的地物不随时间而变化地面控制点应当均匀地分布在整幅图像内，且要有一定的数量保证。地面控制点的数量、分布和精度直接影响几何纠正的效果。 步骤二：数据的空间变换 （1）二元多项式近似的基本原理 设两幅图像坐标系统间几何畸变关系可描述为： x’=h1(x,y) y’=h2(x,y) 在未知情况下， h1(x,y)和h2(x,y)可用二元多项式来近似 （2）空间坐标的计算问题 向前映射法（直接法） 向后映射法（间接法） 两种映射方法的对比 对于向前映射：每个输出象素的灰度要经过多次运算； 对于向后映射：每个输出象素的灰度只要经过一次运算。 步骤三：像元灰度插值 插值方法 （1）最近邻插值 在待求像素的四个邻近像素中，输出象素的灰度等于离它所映射位置最近的输入象素的灰度值。
第一章． 遥感概念 遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像：图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答） 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。
大气遥感复习 使用须知：本复习资料为非官方版，难免出现知识点的遗漏与错误，请大家根据自己的需要慎重参考。 注：红色部分为不全、没找到或者错误。 题型： 1、判断题：判断+理由 2、填空题： 3、名词解释： 4、计算题： 5、简答题： 考试重点（80%）： 1、MODIS波段特点、空间分辨率等（实验一） 参阅实验一PDF文档 5、热红外辐射与可见光、近红外辐射有什么不同，有何特点 大气热红外辐射的性质 大气的长波辐射性质很复杂，不仅与吸收物质(水汽，CO2与O2)分布有关，而且与大气温度、压力有关。水汽（H2O）在6.3微米有一个较强的吸收带，二氧化碳(CO2)分别在4.3微米和15微米有较强的吸收带，O3 在9.6微米处一个窄的吸收带，所以能称之为窗区的只有3.5—4.0微米，8—9.5微米和10.5—12.5微米三个波段。 水汽红外区吸收带很强，又占有较宽的波段，是最主要的吸收物质，即使在大气窗区也仍然有不可忽略的弱吸收作用，如果对海面温度的测量精度要求在±0.5℃以内，则修正大气效应便成为SST的主要问题。 大气在14微米以上，可以看成是近于黑体。地面14微米以上的远红外辐射，不能透过大气传向空间。 除非有云或尘埃等大颗粒质点较多时，大气对长波辐射的散射削弱极小，可以忽略不计。即使有云时，云中对长波的吸收作用很大，较薄的云层已可以视为黑体。 大气不仅是削弱热红外辐射的介质，而且它本身也发射热红外辐射，有时甚至发射的辐射会超出吸收的部分。 总之，热红外辐射在大气中的传输，是一种漫射辐射在无散射但有吸收又有发射的介质中的传输。 （1）对于近红外与可见光波段，大气自身辐射可以忽略不计，大气路径辐射顶主要来源于大气对太阳辐射的多次散射。 （2）对于热红外波段，多次散射一般可以忽略不计，但大气和地表自身发射必须考虑。 6、几大定律：波尔兹曼定律、维恩位移定律、基尔霍夫定律、普朗克定律等（计算题：主 要写出步骤（即思路），不一定要算出结果）（参阅课本P10~P14） 基尔霍夫定律： 在给定温度下，对于给定波长，所有物体的比辐射率与吸收率的比值相同。在辐射平衡条件下，任何物体的单色辐射通量密度FλT与吸收系数AλT成正比关系，二者比值只是波长和温度的函数，与物体性质无关，比值大小等于Planck函数的通量密度形式：
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包
遥感图像的辐射校正实验报告 1. 实验目的和内容 实验目的： （1）复习巩固课堂上所学的对遥感图像的辐射校正，掌握这些校正方法的基本原理和方法，理解遥感图像辐射校正的意义; （2）实际学习对遥感图像进行绝对大气校正、相对大气校正的FLAASH和黑暗像元法; 实验内容： （1）绝对大气校正 将遥感图像的DN值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。本次实验通过FLAASH法进行绝对大气纠正。 （2）相对大气校正 校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。本次实验通过黑暗像元法进行相对大气纠正。 2. 图像处理方法和流程 A.绝对大气校正 1、加载影像，打开ENVI，file>>open image file，打开L71120038_03820030128_MTL.txt
2、辐射定标 FLAASH模块需要输入的是经过辐射定标后的BIL/BIP文件，ENVI >> basic tools >>preprocessing > >calibration utilities >> Landsat calibration 3、格式转换 上述计算得到的存储方式为BSQ，FLAASH大气校正对于波段存储的要求
为BIL/BIP格式，ENVI >> basic tools>> convert data (BSQ ,BIL ,BIP) 4、FLAASH大气校正 （1）ENVI>>basic tools>>preprocessing>>calibration utilities>> FLAASH，选择需要校正的数据。选用第二种，设置Single scale factor：10。 （2）设置输入与输出文件 ①进入地理空间数据云，查询影像参数。点击数据资源—LANDSAT系列数据
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（Radiometric Calibration),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 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
一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正
通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星影像辐射校正方法 影像辐射校正原理 辐射校正是指对由于外界因素，数据获取和传输系统产生的系统的、随机的辐射失真或畸变进行的校正，消除或改正因辐射误差而引起影像畸变的过程。 利用传感器观测目标的反射或辐射能量时，所得到的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量之间的差值叫做辐射误差。辐射误差造成了遥感图像的失真，影响遥感图像的判读和解译，因此，必须进行消除或减弱。需要指出的是，导致遥感图像辐射量失真的因素很多，除了由遥感器灵敏度特性引起的畸变之外，还有视场角、太阳角、地形起伏以及大气吸收、散射等的强烈影响。 遥感图像辐射校正主要包括三个方面：（1）传感器的灵敏度特性引起的辐射误差，如光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象、光电变换系统的灵敏度特性引起的辐射畸变等；（2）光照条件差异引起的辐射误差，如太阳高度角的不同引起的辐射畸变校正、地面倾斜、起伏引起的辐射畸变校正等；（3）大气散射和吸收引起的辐射误差改正。 辐射校正的目的主要包括：1、尽可能消除因传感器自身条件、薄雾等大气条件、太阳位置和角度条件及某些不可避免的噪声等引起的传感器的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量之间的差异；2、尽可能恢复图像的本来面目，为遥感图像的识别、分类、解译等后续工作奠定基础。 辐射校正分为辐射定标和大气校正两部分。
辐射定标是用户需要计算地物的光谱反射率或光谱辐射亮度时，或者需要对不同时间、不同传感器获取的图像进行比较时，都必须将图像的亮度灰度值转换为绝对的辐射亮度，这个过程就是辐射定标。 大气校正是指传感器最终测得的地面目标的总辐射亮度并不是地表真实反射率的反映，其中包含了由大气吸收，尤其是散射作用造成的辐射量误差。大气校正就是消除这些由大气影响所造成的辐射误差，反演地物真实的表面反射率的过程。 辐射校正流程图 影像辐射校正方法 辐射定标主要分为两种类型：统计型和物理型。统计型是基于陆地表面变量和遥感数据的相关关系，优点在于容易建立并且可以有效地概括从局部区域获取的数据，例如经验线性定标法，内部平场域法等，另一方面，物理模型遵循遥感系统的物理规律，它们也可以建立因果关系。如果初始的模型不好，通过加入新的知识和信息就可以知道应该在哪部分改进模型。但是建立和学习这些物理模型的过程漫长而曲折。模型是对现实的抽象；所以一个逼真的模型可能非常复杂，包含大量的变量。例如6s模型，Mortran等。 用于大气辐射传输校正的模型主要有5S模型、6S模型、LOWTRAN模型、MODTRAN模型、ACORN模型、FLAASH模型和ATCOR模型。 1、ACORN模型 一种基于图像自身的大气校正软件，可以实现图像辐射值到表观地表反射率的转换，其工作波长范围是350-2500nm。在目前的大气校正程序一般都把地表假定为水平朗伯体,这主要是因为我们一般很难获取地表的充足信息以完成地形校正,因此大气校正的结果称
第一章 图像(image)是对客观对象的一种相似性的描述或写真，它包含了被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息源 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分： 图像可：数字图像，模拟图像 根据波段的多少，图像可分为：单波段图像，多波段图像，超波断图像 遥感数字图像（digital image）是指以数字形式表述的遥感影像。最基本的单位是像素，每个像素具有其空间位置特征和属性特征。 遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。 数字图像处理极大地提高了图像处理的精度和信息提取的效率。 遥感数字图像处理的主要内容： 图像增强：着重强调特定的图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示中很有用。增强过程本身不会增加数据中原有的信息内容，仅仅是突出了特定的图像特征，使得图像更易于可视化的解释和理解。 图像校正：也称图像复原、图像恢复。主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。 信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则，利用该规则从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。 遥感数字图像处理系统包括：硬件系统，软件系统， 第二章 遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。遥感的实施依赖于遥感系统。 遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、存储、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取(传感器、遥感平台)、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。 传感器的分辨率指传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物的能力。 传感器分辨率指标主要有：辐射分辨率，光谱分辨率，空间分辨率，时间分辨率 辐射分辨率是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。 光谱分辨率是传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量。波长范围越窄，光谱分辨率越高；波段数越多，光谱分辨率越高。 时间分辨率：对同一目标进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔称为时间分辨率。 数字化包括两个过程：采样和量化。 采样：将空间上连续的图像变换成离散点(即像素)的操作称为采样。采样间隔的大小，影响着图像表示地物的真实性。量化是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。 根据传感器选用的波长范围不同，遥感图像可以划分为下面两种类型：不相干图像，相干图像 元数据是关于图像数据特征的表述，是关于数据的数据。 普通遥感图像数据格式：BSQ格式，BIL格式，BIP格式 特殊遥感图像数据格式：陆地资源卫星L5的数据格式，HDF数据格式，TIFF图像格式，GeoTIFF图像格式 图像文件的大小=图像行数*图像列数*每个像素的字节数*波段数*辅助参数（辅助参数一般为1） 第三章 图像类别表示方法说明
遥感数字图像处理-要点 1．概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP） 遥感图像的模型：多光谱空间 遥感图像的信息内容： 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面？ 多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？ 与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？ 遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？ 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图：概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义 波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具：直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强：概念、方法 空间域增强、频率域增强
3.1辐射增强：概念、实现原理 直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念 方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点 ?计算图像经过下列操作后，其中心象元的值： –3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 –Sobel边缘检测 –Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用
2008—2009学年考试试题 课程名称：遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题（2分×20=40分） 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波（A）或（）辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于（C ）波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上（ B）呈现黑色，而（ A）呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括（A）。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定（B）。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是（D）。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是（A）。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是（ B）。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有（A ）。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像，在（B）属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵（B）扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.（A）只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.（B）是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了（B）。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以（C）表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有（C）。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的（ C）和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征
实验二遥感图像的辐射定标 1.实验目的与意义： （1）了解辐射定标原理 （2）使用ENVI软件自带的定标工具定标 （3）学习波段运算进行辐射定标 2.为什么要进行辐射定标，定标的原理是什么？ 目的：消除传感器本身的误差，确定传感器入口处的准确辐射值。 原理：辐射定标是将传感器记录的电压或数字量化值（DN）转换为绝对辐射亮度值（辐射率）的过程，或者转换为与地表（表观）反射率、表面温度等物理量有关的相对值的处理过程。 3.辐射定标过程 一般有两种方式： 第一种：利用计算公式，在ENVI中利用band math计算福亮度和反射率。 第二种：利用ENVI自带的定标工具进行定标，获取福亮度或反射率。 第一种方法：用波段运算得到Radiance和Reflectance （1）表观辅亮度radiance的计算 radiance=（（lmax-lmin）/（qcalmax-qcalmin）*（qcal-qcalmin）+lmin 其中：radiance –表观辐亮度 qcal-----DN（也就是影像数据本身）； lmax 和lmin是从参数表中查询； qcalmax 是DN值的最大值，对于TM是8bit来说，qcalmax=255； Qcalmin 是DN值的最小值，一般为0 即 （2）表观反射率的计算 ρ =π*L*d2/（ESUN*cos（θ）） 其中ρ为表观反射率； L为上一步计算出来的表观辐亮度； d为日地距离，这个数据通过下面的表格中获取； ESUN为大气层外的太阳辐射,也可以说是传感器接收处的太阳辐射； θ为太阳天顶角。（这个可以通过影像的元数据获取） 在本次实验的数据中radiance=（193+1.52）/255*b1-1.52 Reflectance=3.14*（b1）*1.0128^2/（1957*0.7381）步骤如下：打开文件L5120036__MTL.txt ，点击Band Math，输入(193+1.52)/255*b1-1.52，之后即可计算出辐射度，文件保存为radiance1。
第四章遥感图像数字处理的基础知识 C方向 20 卢昕 一、名词解释 1.光学影像：一种以胶片或其他的光学成像载体的形式记录的图像。它是一个二维的连续的光密度函数。 2.数字影像：以数字形式进行存储的图像，它是一个二维的离散的光密度函数。 3.空间域图像：用空间坐标x，y的函数表示的形式。有光学影像和数字影像。 4.频率域图像：以频率域的形式表示的影像，频率坐标Vx，Vy的函数。 5.图像采样：图像空间坐标（x,y）的数字化称为图像采样。 6.灰度量化：图像灰度的数字化称为图像量化。 7 .ERDAS：是美国 ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。它以模块化的方式提供给用户，可使用户根据自己的应用要求、资金情况合理的选择不同功能模块及不同组合，对系统进行剪裁，充分利用软硬件资源，并最大限度地满足用户的专业应用要求。 ERDAS Imagine面向不同需求的用户，对于系统的扩展功能采用开放的体系结构以Imagine Essentials、Imagine Advantage、Imagine Professional的形式为用户提供低、中、高三档产品架构，并有丰富的功能扩展模块供用户选择，产品模块的组合比较灵活。 8.BSQ：遥感数字图像的一种存储格式，即按波段记载数据文件。 9.BIL：也是遥感数字图像的一种存储格式，是一种按照波段顺序交叉排列的遥感数据格式。 二、简答题 1、叙述光学影像与数字影像的关系和不同点。 答：光学图像可以看成一个二维的连续的光密度函数，像片上的密度随空间坐标的变化而变化。而数字图像是一个二维的离散的光密度函数。光学图像可以通过采样和量化得到数字图像，数字图像可以通过显示终端设备或照相或打印的方式得到光学图像。与光学图像相比数字图像的处理简捷快速，并可以完成一些光学处理方法所无法完成的各种特殊处理等。 2、怎样才能将光学影像变成数字影像？ 答：将光学影像变成数字影像要经过采样和量化两步。采样是将图像空间的坐标（X，Y）进行数字化，此时实现了空间的离散化。然后再进行图像灰度的数字化，实现连续灰度的离散化。 3、叙述空间域图像与频率域图像的关系和不同点。 答：空间域图像是以空间坐标进行表示的，而频率域图像是以频率坐标来表示图像的。通过傅立叶变换可以将空间域图像变换为频率域图像，利用傅立叶逆变换可以将频率域图像变换为空间域图像。 4、如何实现空间域图像与频率域图像间的相互转换？ 答：通过傅立叶变换可以将空间域图像变换为频率域图像，利用傅立叶逆变换可以将频率域图像变换为空间域图像。 5、你所知道的遥感图像的存贮格式有哪些？ 答：1）BSQ格式。是按波段记载数据文件，每一个文件记载的是某一个波段的
大气程辐射遥感影像与大气环境质量研究 【摘要】：作为对地探测的遥感技术所获取的遥感数据包含地面和大气信息,并且主要是地面信息。如何将遥感数字图像中弱的大气信息与强的地面目标信息分离,这一问题制约着大气遥感和大气环境质量研究与监测定量化水平的进一步发展。为解决这一问题,国内外遥感专家付出了不懈的努力,取得了一些进展。但是迄今为止,所有这些方法基本上无一例外的都是条件苛刻的近似解,尚未从根本解决。李先华教授在长期从事相关研究的基础上,提出利用地面反射率进行大气程辐射逐点反演计算,生成大气程辐射遥感数字图像的解决方案,并完成其原理方法研究。本文正是根据这一原理方法,在生成地面反射率图的基础上,实现了大气程辐射遥感影像的计算机生成,并分别以ETM+和MODIS数据为例,分析了上海市大气环境质量的时空格局特征及其影响因素,最后以大气污染地面观测数据(PM10浓度)为基准,对大气环境质量进行了评价。根据大气程辐射反演的原理,获取准确的地面反射率是问题的关键,这也是本论文的核心。地面反射率与行星反射率之间存在复杂的非线性关系,利用模糊神经网络来模拟这种非线性关系。选择实测典型地物中反射率随时间变化较小的地物类型,以其反射率值作为网络的学习样本,对网络进行训练,然后将行星反射率、6S大气校正后的反射率以及按光谱特征分类数据输入到训练后的网络进行模拟,仿真输出地面反射率。以上是ETM+地面反射率生成方法.对于MODIS的地面反射率计算则主要是依赖于6S的反射率
校正结果,是对连续的校正结果进行曲线拟合,获得每个像元对应的大气状况最好条件下的反射率校正值,生成MODIS地面反射率图。大气程辐射遥感影像表征了大气质量状况,根据上述原理和方法,生成了上海市ETM+和MODIS的大气程辐射遥感影像。由于二者分别具有较高的空间和时间分辨率,因此分别用来反映上海市大气污染状况的空间格局和时间变化特征。结果显示,城市和农村的大气环境质量对比还是比较鲜明。但是在城市内部大气环境质量的空间变化程度要远远高于农村内部的变化,这与城市内部复杂的下垫面性质和人类活动息息相关。就时间变化来看,最主要的特征是,变化比较剧烈,受风向、风速和外来污染源影响较大。进一步对这种时空格局的影响因素分析揭示,城市下垫面性质是最主要的影响因子之一,城市内部的绿地公园、大型水面对大气污染具有显著改善作用;而工业生产的影响则具有显著的差异,老工业区,以重工业、化学工业等为主的工业区对大气污染具有很大贡献,而以电子等新兴高科技工业为主的工业区则对大气污染几乎没有影响;人口密度与大气污染程度关系比较复杂。对不同时间上海市大气环境质量进行评价,结果揭示上海市总体上大气环境质量较好,但由于自然因素和人为因素的影响,时间差异较大。由此可见,利用完全不含地面信息、表征大气环境质量的大气程辐射遥感影像进行大气环境质量分析,更能科学、定量地探测出传统研究方法所不能揭示的空间和时间上的细节特征,研究结果准确,并有很高的推广和应用价值。【关键词】：大气程辐射地面反射率遥感数字图像解析空间分析评价
遥感图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，人们已经从遥感集市中获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌 如果工作区跨多景图像，还必须在计算机上进行图像镶嵌，才能获取整体图像。镶嵌时，除了对各景图像各自进行几何校正外，还需要在接边上进行局部的高精度几何配准处理，并且使用直方图匹配的方法对重叠区内的色调进行调整。
遥感卫星影像数据处理方法和步骤 北京揽宇方圆信息技术有限公司 一、遥感图像几何畸变来源 遥感图像的变形误差总的可分为内部误差和外部误差两类。内部误差主要是由于传感器自身的性能、结构等因素造成；外部误差指的传感器以外的各因素所造成的，例如地球曲率、地形起伏、地球旋转等因素所引起的变形误差等 准备工作 1. 地形图的准备 原则上要求所用地形图的比例尺应大于遥感影像制图的比例尺。对分辨率小于5m的影像制图，应采用1∶5万的地形图纠正；对于分辨率大于5m的影像制图，应采用1∶1万的地形图纠正 2.校正图像的准备 根据影像数据分析与预处理的结果，首先需确定是否为多景数据处理。多景数据处理的原则为：时间相近的图像，可先镶嵌后再进行几何处理；获取时间差别较大的图像，应分别进行几何处理再镶嵌。 其次生成供选取控制点的图像。可以对图像进行增强以改善目视效果，有利于地物点的确定。也可以选择某一时相的TM彩色合成（743、543、741等）图像，作为供选取控制点的影像。 3纠正变换函数的建立 用以建立影像坐标和地面坐标（或地图）间的数学关系，即输入图像与输出图像间的坐标变换关系。这种坐标变换关系，通常有两种互逆的表达式法 1.直接法方案从原始图像阵列出发，按行列的顺序依次对每个原始像素点位求其在地面坐标系（也是输出图像坐标系）中的正确位置： X＝Fx(x,y) Y＝Fy(x,y) 式中Fx、Fy为直接纠正变换函数。 按照原始图像的阵列，依次对每个象元(x，y)进行变换纠正，求得图像的位置（X，Y），同时把原图像(x，y)的灰度值送到新图像（X，Y）的位置上。 2.间接法方案从空白的输出图像阵列出发，亦按行列的顺序依次对每个输出象元点位反求其在原始图像坐标的位置。 x＝Gx(X,Y)
成都信息工程学院Chengdu University of Information Technology 高光谱与高分辨率遥感实验报告 实验名称：定标和基于FLAASH的多分/高分影 像大气辐射校正 指导老师：夏志业 学生姓名：李同同 学号：2009043053
1 实验名称：定标和基于FLAASH的多分/高分影像大气辐射校正 2 实验目的 熟悉定标过程和用FLAASH工具完成影像的大气校正，熟悉其校正含义及参数的意义。3数据介绍： 多光谱数据LandsatTM_JasperRidge_hrf.fst（未定标）和高光谱数据 JasperRidge98av.img以及信息文件JasperRidge98av_template.txt、 AVIRIS_1998_scale.txt、JasperRidgeTM_template.txt 4实验步骤 4.1高光谱影像的大气校正 4.1.1打开Spectral—FLAASH打开FLAASH大气校正工具，设置的参数用到了JasperRidge98av_template.txt（Restore中加载）、AVIRIS_1998_scale.txt文件，结果如下： 点击Apply 4.1.2产生的有关水汽的数据： 4.1.3大气校正前、后的图像：
前 后 4.2多光谱数据定标 4.2.1打开多光谱TM 数据，之后选择BasicTools —Preprocessing —Calibration —Landsat TM ，然后选择打开的数据，定标类型为Radiance 辐射率，输出定标后的结果所示： 4.2.2 然后BasicTools —Convert Data ，输入定标的数据，得到bip 文件： 4.2.3打开Spectral —FLAASH 打开FLAASH 大气校正工具，输入的为bip 文件，第二次输入LandsatTM_JasperRidge_hrf.fst ，Restore 输入JasperRidgeTM_template.txt 文件，Apply 。 4.2.4大气校正前后的图像对比：