操作-大气校正,辐射定标,气溶胶反演
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辐射定标是进行遥感定量反演的一个前提,在遥感应用占有很重要的位置,下面部分内容主要摘自童庆禧先生的《高光谱遥感》辐射定标:建立遥感传感器的数字量化输出值DN与其所对应视场中辐射亮度值之间的定量关系。
1.实验室定标:在遥感器发射之前对其进行的波长位置、辐射精度、空间定位等的定标,将仪器的输出值转换为辐射值。
有的仪器内有内定定标系统。
但是在仪器运行之后,还需要定期定标,以监测仪器性能的变化,相应调整定标参数。
1光谱定标,其目的视确定遥感传感器每个波段的中心波长和带宽,以及光谱响应函数2辐射定标绝对定标:通过各种标准辐射源,在不同波谱段建立成像光谱仪入瞳处的光谱辐射亮度值与成像光谱仪输出的数字量化值之间的定量关系相对定标:确定场景中各像元之间、各探测器之间、各波谱之间以及不同时间测得的辐射量的相对值。
2.机上和星上定标机上定标用来经常性的检查飞行中的遥感器定标情况,一般采用内定标的方法,即辐射定标源、定标光学系统都在飞行器上,在大气层外,太阳的辐照度可以认为是一个常数,因此也可以选择太阳作为基准光源,通过太阳定标系统对星载成像光谱仪器进行绝对定标。
3.场地定标(是最难的一个)场地定标指的是遥感器处于正常运行条件下,选择辐射定标场地,通过地面同步测量对遥感器的定标,场地定标可以实现全孔径、全视场、全动态范围的定标,并考虑到了大气传输和环境的影响。
该定标方法可以实现对遥感器运行状态下与获取地面图像完全相同条件的绝对校正,可以提供遥感器整个寿命期间的定标,对遥感器进行真实性检验和对一些模型进行正确性检验。
但是地面目标应是典型的均匀稳定目标,地面定标还必须同时测量和计算遥感器过顶时的大气环境参量和地物反射率。
原理:在遥感器飞越辐射定标场地上空时,在定标场地选择偌干个像元区,测量成像光谱仪对应的地物的各波段光谱反射率和大气光谱等参量,并利用大气辐射传输模型等手段给出成像光谱仪入瞳处各光谱带的辐射亮度,最后确定它与成像光谱仪对应输出的数字量化值的数量关系,求解定标系数,并估算定标不确定性。
姓名:学号:日期:1.实验名称辐射定标与大气校正2、实验目的熟悉遥感软件,掌握ENVI中对图像辐射定标与大气校正的基本方法。
3、实验原理1、辐射定标是将传感器记录的电压或数字量化值(DN灰度值)转换成绝对辐射亮度值(辐射率)的过程,或者转换成与地表(表观)反射率、表面温度等物理量有关的相对值的处理过程2、大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响,获得地物反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数,包括消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等对地物反射的影响;消除大气分子和气溶胶散射的影响。
4、数据来源(下载源、波段数、对应的波长、分辨率、投影、地区)Landsat5、TM图像、BAND_COMBINATION = "1234567"5、实验过程5、1辐射定标:实方法一:External with MetadataBasic Tools-Preprocessing-Calibration Utilitties-Landsat Calibration5.1.1.1打开Basic Tools-Preprocessing-Calibration Utilitties-Landsat TM,根据图像信息输入5.1.1.2 打开校正图像,关联两幅图像,比较数据值方法二:BandMath验结果与分析5.1.2.1打开图像,选择BandMath按照辐射定标公式输入5.1.2.2 选择待校正波段图像5.1.2.3 关联两幅图像,对比两幅图像数据5、2 去零5.2.1打开图像,选择BandMath输入公式(b1*b1/b1)5.2.2 选择辐射定标过的图像5.2.3 打开图像,但是得到的图像是数据负值5、3简化暗像元法大气校正5.3.1 打开basic tool->Preprocessing->General Purpose Utilities->Dark Subtract5.3.2 关联图像,对比信息6、心得、意见或建议。
辐射定标和大气校正过程参考实验数据来源:使用的数据为广东省汕头市的ETM+影像,成像时间为2001年11月22日,2:28:18.000(格林威治时间)。
数据处理一.辐射定标1.首先对图像进行辐射定标,将图像的DN值转化为辐亮度。
每个角标中含有 的参数表示波段不同则取值不同,具体参数可从卫星影像的头文件中得到。
L是某个波段光谱辐射亮度;gain为增量校正系数,offset为校正偏差量,DN 是图像灰度值,DNmax和DNmin为遥感器最大和最小灰度值,Lmax, Lmin分别为最大和最小灰度值所相应的辐射亮度。
Band3:定标公式:L=(152.9+5)/(255-1)*b1-52.在ENVI中操作如图:定标前: 定标后:二. 大气校正1.将图像的辐亮度转化为表现反射率))cos(*/(**2θπρESUN d L =其中ρ为表观反射率,L 为表观辐亮度,d 为日地距离,ESUN 为太阳平均辐射强度,θ为太阳天顶角。
ESUN 的值从表3中查得。
d 的值根据影像成像的儒略日(在一年中所在天数)从表4查得,如实习影像成像时间是2001年11月22日,儒略日为第326天,d=0.9860天文单位。
θ从头文件中读取为41.36°,cos θ=0.7506,表观反射率计算公式为: ρ=3.142*L*(0.9860)2/(1554*0.7506)。
参考表格:2.在ENVI中操作如图:结果图:1.输入文件:input32.通过cmd.exe执行下列操作得到output3.txt文件3.找到所需数据由output3.txt可知coefficients xa xb xa : 0.00543 0.02145 0.05637。
4. 利用公式计算校正后的反射率其中,ρ为校正后的反射率,L i是i波段的辐射量度得到计算公式为:y=0.00543*L i-0.021455.利用ENVI计算用6s得到模型进行的大气纠正四.对比大气纠正完得到的是地表真实反射率,而辐射定标完得到的是表观发射率,二者的区别就是表观反射率经过大气校正之后得到的才是真实反射率,所以两个的值有所差别。
ENVI软件基本操作——辐射校正、辐射定标、⼤⽓校正、⼏何校
正
辐射校正
Radiometric correction ⼀切与辐射相关的误差的校正。
⽬的:消除⼲扰,得到真实反射率的数据。
⼲扰主要有:传感器本⾝、⼤⽓、太阳⾼度⾓、地形等。
包括:辐射定标,⼤⽓纠正,地形对辐射的影响
辐射定标
DN值(Digital Number ):遥感影像像元亮度值,记录地物的灰度值。
⽆单位,是⼀个整数值,值⼤⼩与传感器的辐射分辨率、地物发射率、⼤⽓透过率和散射率等相关。
反映地物的辐射率radiance
地表反射率:地⾯反射辐射量与⼊射辐射量之⽐,表征地⾯对太阳辐射的吸收和反射能⼒。
反射率越⼤,地⾯吸收太阳辐射越少;反射率越⼩,地⾯吸收太阳辐射越多,表⽰:surface albedo
表观反射率:表观反射率就是指⼤⽓层顶的反射率,辐射定标的结果之⼀,⼤⽓层顶表观反射率,简称表观反射率,⼜称视反射率。
英⽂表⽰为:apparent reflectance
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(⼤⽓外层表⾯反射率),这个过程就是辐射定标。
⽅法:实验室定标、机上/星上定标、场地定标。
不同的传感器,其辐射定标公式不同。
L=gain*DN+Bias
⼤⽓校正
Atmospheric correction 将辐射亮度或者表⾯反射率转换为地表实际反射率
⽬的:消除⼤⽓散射、吸收、反射引起的误差。
分类:统计型和物理型。
辐射定标和大气校正操作辐射定标和大气校正是遥感图像处理中非常重要的环节,它们能够有效地消除大气干扰和地物表面反射率差异等因素对遥感图像的影响,从而得到更为精确的遥感信息。
本文将分别介绍辐射定标和大气校正的基本原理、方法和应用,并探讨它们在遥感图像处理中的重要作用。
一、辐射定标1.基本原理辐射定标是指通过对遥感仪器的响应进行准确的实验测定和模型估计,将数字遥感数据中的像元值转换为表观辐射亮度。
在遥感图像处理中,辐射定标是将数字数值转换为真实物理量的过程,包括辐射定标系数的获取和数据的辐射定标转换。
2.方法辐射定标的方法主要包括实地观测、辐射反演法和模型估算法。
其中,实地观测是指通过在地面上设置观测站点,利用辐射仪器对地表进行测量,获取地面真实辐射亮度,以此来建立数字值和真实辐射亮度之间的关系。
辐射反演法是指通过大气传输模型和辐射传输方程来估算大气对遥感数据的影响,并进一步进行辐射定标。
模型估算法是指利用已有的大气传输模型和地表反射率模型,通过数值方法来进行遥感图像的辐射定标。
3.应用辐射定标的应用主要包括地球观测卫星的遥感数据处理、遥感影像的信息提取、环境变化分析和生态监测等领域。
利用辐射定标后的遥感数据可以更准确地获取地表反射率、地表温度和大气成分等信息,从而为环境监测、资源管理和灾害预警提供更为可靠的数据支持。
二、大气校正1.基本原理大气校正是指利用大气传输模型和辐射传输方程,对遥感数据进行修正,消除大气对遥感图像的干扰和影响,还原地物表面的真实辐射亮度。
大气校正主要考虑大气吸收、散射和反照,以及大气对太阳辐射的衰减和地表反射率的影响。
2.方法大气校正的方法主要包括模型校正和经验校正。
其中,模型校正是指利用大气传输模型和辐射传输方程,对遥感数据进行数值计算,得到校正系数,进而进行大气校正。
经验校正是指利用多源遥感数据、气象数据和地面监测数据,结合统计模型和经验模型,对遥感数据进行修正,消除大气干扰。
辐射定标和大气校正操作
辐射定标和大气校正是遥感影像处理中非常重要的一步,这一步操作的目的是消除遥感影像中的大气影响和提高遥感数据的准确性和可靠性。
一、辐射定标
辐射定标是指将遥感图像数字值转化为物理量,如辐射亮度或辐射能量密度,以便进行后续的研究和分析。
通过辐射定标,可以获取遥感图像的定量数据,从而进一步分析地表特征的反射率、温度等参数,为后续的研究和应用提供基础数据支撑。
辐射定标的主要流程包括以下几个步骤:
1.获取探测器和辐射源的响应函数。
2.进行黑体校正,得到辐射量的响应函数,即反演探测器的响应曲线。
3.确定大气辐射的影响,校正大气辐射,得到地表辐射的响应函数。
4.计算出地表反射率或辐射亮度等物理量。
二、大气校正
大气校正是指消除地表反射光谱数据中大气的影响,使我们能够更好地理解地表物质的本质。
遥感定量分析中的准确性和可靠性依赖于获取地表反射信息的过程中,大气影响的有效消除。
大气校正的主要流程包括以下几个步骤:
1.利用透过率、底层反射系数、相对湿度等气象信息,建立大气传输模型。
2.对遥感图像进行预处理,包括辐射定标、大气校正系数的确定以及去除云层、雾霾等非地表干扰因素。
3.根据大气传输模型,计算出地表反射率。
4.对反射率数据进行归一化处理,以消除不同时间、不同地点之间的反射率差异,使其成为具有比较性的数据。
总之,辐射定标和大气校正是遥感影像处理中最基础的处理步骤之一,对遥感图像的质量和后续的数据应用和分析具有非常重要的意义。
Landsat TM 5辐射定标和大气校正(转)2009-03-05 15:22一、辐射定标1. 由于ENVI 4.4 中有专门进行辐射定标的模块,因此实际的操作十分简单。
将原始TM 影像打开以后,选择Basic Tools–Preprocessing–Calibration Utilities–Landsat TM2. 进入下一步参数选择:根据传感器类型选择Landsat 4,5 或者7。
从遥感影像的头文件中获取Data Acquisition 的时间,Sun elevation。
如果你是用File–Open External File–Landsat–Fast 的方法打开header.dat 的话,sun elevation 就已经填好了。
这里Calibration Type 注意选择为Radiance。
输出文件,定标就完成了。
二、大气校正简单一点的大气校正可以采用ENVI的FLAASH模块,以下就是FLAASH操作的步骤:1. FLAASH 模块的进入方法是Spectral–FLAASH,或者是BasicTools–Preprocessing–Calibration Utilities–FLAASH。
2. FLAASH 模块的操作界面分为三块:最上部设定输入输出文件;中间设定传感器的参数;下部设定大气参数。
3. 首先设定输入输出文件。
FLAASH 模块要求输入辐亮度图像,输出反射率图像。
之前我们进行了辐射定标,得到辐亮度图像,在这里要把BSQ 格式的图像转换为BIL 或者BIP 格式的图像,然后再Input Radiance Image 中选择转换格式后的图像。
(Basic Tools–Convert Data(BSQ,BIL,BIP))。
这里注意,当输入图像后,程序会让你选择Scale Factor,即原始辐亮度单位与ENVI 默认辐亮度单位之间的比例。
ENVI 默认的辐亮度单位是μW/cm2 •sr•nm,而之前我们做辐射定标时单位是W/m2 •sr•μm,二者之间转换的比例是10,因此在下图中选择Single scale factor,填写10.000。
高光谱影像辐射定标和大气校正
高光谱影像辐射定标是将采集到的高光谱数据转化为辐射能量数据的过程。
高光谱影像采集到的是不同波长范围内的能量强度,但不能直接获得具体的辐射能量值。
辐射定标的目的是将采集到的能量强度值转化为真实的辐射能量值,通常采用辐射标准物质通过定标装置进行校准。
大气校正是校正高光谱影像中由于大气散射和吸收引起的能量损失。
大气校正的目的是消除大气对高光谱数据的影响,使得反映地物表面真实辐射能量的信息能够更加准确地提取出来。
通常使用大气模型和辐射传输模型进行校正,将影像中的每个像元的能量值乘以大气校正系数,从而获得校正后的辐射能量数据。
高光谱影像辐射定标和大气校正是高光谱遥感数据处理中非常重要的步骤,能够提高数据的精度和准确性,为后续的遥感应用和地物信息提取提供可靠的基础。
1.辐射定标+大气校正辐射定标1)这一步只针对多光谱遥感影像,全色影像无需操作。
2)用ENVI5.1打开ENVI5.1暂不支持GF2数据.xml打开方式,但GF2数据为标准TIFF格式,故可直接使用ENVI的Open菜单打开,只是打开后软件不能自动识别元数据信息。
启动ENVI5.1;依次File>Open或直接单击工具栏上的图标,弹出Open对话框,打开原始多光谱影像;3)用到“Radiometric Correction/Apply Gain and Offset”工具,选中待处理的影像,单击“OK”,在Gain and Offset Values对话框中依次填入Gain Values和Offset Values,设置输出路径、文件名及数据类型,具体绝对辐射定标系数如下图:4)点击“OK”开始执行,结果如下:大气校正FLAASH大气校正需要影像的中心波长信息,ENVI暂不能自动识别GF2数据的头文件信息,因此首先需要手动添加中心波长信息:1)添加中心波长:用到“Raster Management/Edit ENVI Header”,弹出Edit Header Input File对话框,在Select Input File选项卡中选择上一步辐射定标后的结果,弹出Header Info对话框,点击Edit Attributes,选择Wavelengths,弹出Edit Wavelength values 对话框,依次填入各波段对应中心波长,单位选择“Micrometers”,其他默认,点击OK,如下:说明:这里取波谱响应值为 1 的波长为各波段对应中心波长,依次为514nm、546nm、656nm、822nm2)大气校正,用到“Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmosphere Correction”工具Input Radiance Image:在弹出的FLAASH Input File对话框中,选择上一步定标好的数据;弹出Radiance Scale Factors面板,选择Use single scale factor for all bands,由于上一步定标时没有对辐亮度数据做单位转换,所以在此Single scale factor填写:10,单击OK;Output Reflectance File:设置输出路径及文件名;Scene Center Location :中心点经纬度,5.0以上自动识别;Sensor Type :传感器类型,选择 UNKNOWN-MSI;Sensor Altitude ( km ):传感器高度,即轨道高度631;Ground Elevation ( km ):地面高程,可通过原始影像对应范围内DEM的平均值确定【方法是:在arcgis中加载整个涿州的dem数据和原始影像,按原始影像的区域进行dem裁剪】;Pixel Size ( m ):像素大小,4;Fight Date :成像日期;Flight Time GMT (HH :MM :SS ):成像时间;【说明:成像日期及时间可从原数据的.xml文件中查看(第 24 行字段),需要小时数减去 8 转换为格林尼治时间】;Atmospheric Model:大气模型,根据经纬度和影像区域选择,数据经纬度与获取时间决定选用的大气模型,具体参考下表【纬度向上10°】:Aerosol Model:气溶胶模型,农场选择“Rural”反演模型【Rural(乡村)、Urban(城市)、Maritime(海洋)、Tropospheric(对流层)】;Aerosol Retrieval:反演方法常选择“2-Band(K-T)”【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】,但GF-2缺少短波红外,此处选择 None;Water Retrieval:水气反演设置,默认NO【采用两种方式对水气进行去除,a. 利用水气去除模型恢复影像中每个像元的水气量,使用水气反演模型,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(优先考虑),770-870nm,870-1020nm。
envi辐射定标和大气校正步骤对于envi辐射定标和大气校正步骤来说,准确的操作流程至关重要。
首先,我们需要明确辐射定标和大气校正的的概念和目的。
辐射定标是指将数字图像或遥感数据转换成辐射亮度或反射率的物理单位。
辐射定标的目的是获得一个相对于时间和地点稳定的反射率值,使得不同场景下的遥感数据可以进行比较。
然后,进行大气校正是为了消除大气影响,从而提取出地物表面的真实反射率或辐射亮度。
大气校正可以有效减少大气光散射和吸收对遥感图像的影响,提高图像的质量。
以下是envi辐射定标和大气校正的步骤:1. 数据获取:首先,需要获取原始遥感数据,包括多光谱或高光谱图像。
2. 辐射定标:对于多光谱或高光谱数据,需要根据仪器的辐亮度标定系数,将原始数字值转换为辐射亮度。
这通常涉及到使用辐射标定面或辐射源对仪器进行校准。
3. 大气校正:接下来,需要进行大气校正。
大气校正的方法有多种,最常用的是大气逐像元校正(ATCOR)模型和大气点标定(ACD)方法。
这些方法通过考虑大气散射、吸收和大气廓线等参数,来推算出地表反射率。
4. 反射率计算:校正后的数据可以通过将辐射亮度或辐射率除以太阳辐照度,得到表面的反射率。
这样,我们就可以比较不同场景下的遥感数据了。
5. 结果分析和应用:最后,对校正后的图像进行分析和应用。
可以进行分类、目标识别、监测等操作,以获得我们所需的信息。
总而言之,envi辐射定标和大气校正步骤是遥感数据处理中的关键过程,它们可以提高数据的准确性和可比性。
正确执行这些步骤可以使我们从遥感图像中获取更多有价值的信息,从而促进环境监测、资源管理和地理研究等领域的发展。
几何校正,正射校正,影像配准,辐射定标,辐射校正,大气校正,地形校正概念详解以下是这些校正和定标的概念详解:1. 几何校正:是指遥感成像过程中,受多种因素的综合影响,原始图像上地物的几何位置、形状、大小、尺寸、方位等特征与其对应的地面地物的特征往往是不一致的,这种不一致就是几何变形,也称几何畸变。
几何校正是通过一系列的数学模型来改正和消除遥感影像成像时因摄影材料变形、物镜畸变、大气折光、地球曲率、地球自转、地形起伏等因素导致的原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的变形。
2. 正射校正:是对影像进行几何畸变纠正的一个过程,它将对由地形、相机几何特性以及与传感器相关的误差所造成的明显的几何畸变进行处理。
正射校正一般是通过在像片上选取一些地面控制点,并利用原来已经获取的该像片范围内的数字高程模型(DEM)数据,对影像同时进行倾斜改正和投影差改正,将影像重采样成正射影像。
3. 影像配准:是指对同一区域内以不同成像手段所获得的不同影像图形在同一地理坐标的匹配。
包括几何纠正、投影变换与统一比例尺三方面的处理。
在多时相、多信息的复合综合分析时常需进行各种配准处理,例如在多光谱影像进行彩色合成时,必须进行不同波段影像的配准,以保证相同景物的有关像元能一一对应,使结果准备可靠。
4. 辐射定标:是遥感数据处理中的一个关键步骤,旨在将原始遥感数据的数字值转换为具有物理意义的辐射度或反射率值。
这个过程是为了确保不同时间和传感器采集的遥感数据具有一致的标度,使其可以用于定量分析和比较。
5. 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。
辐射误差产生的原因可以分为传感器响应特性、太阳辐射情况以及大气传输情况等。
6. 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。
G F-1预处理文档(1)打开已添加r5补丁的ENVI 。
(2)选择File->Open As->CRESDA->GF-1,打开高分数据。
(3)辐射定标:选择Toolbox->Radiometric Correction-> Radiometric Calibration,选择待处理的高分数据。
(4)弹出Radiometric Calibration对话框,进行如图设置。
(5)大气校正:选择Toolbox->Radiometric Correction->Atmospheric Correction Module->FLAASH Atmospheric Correction,弹出FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters对话框。
(6)点击Input Radiance Image,选择前面处理好的数据,在Radiance Scale Factors面板中选择Use single scale factor for all bands,由于定标的辐射量数据与FLAASH的辐射亮度的单位相差10倍,所以在此Single scale factor选择:1,单击OK;(7)设置文件输出路径。
(8)传感器基本信息设置:●Scene Center Location从影像中自动获取;●Sensor Type为GF-1;●Ground Elevation通过统计DEM数据获得;●Pixel Size根据相机选择,PMS相机全色2m,多光谱8m,WFV相机16m;●Flight Date从影像xml头文件中读取,减去8换算成GMT时间;(9)大气模型和气溶胶模型:●Atmospheric Model根据经纬度和影像区域选择:●Aerosol Model根据实际情况选择;●Aerosol Retrieval选择None;●其他默认;(10)单击Multispectral Setting按钮,在Filter Function File 导入光谱响应曲线“”,单击OK。
辐射定标大气校正
辐射定标大气校正是指在空间或地面的辐射测量过程中,根据大气物理和光学参数,在实际测量的辐射信息上进行修正,使其可以反映大气散射现象和大气表面特征的空间变化,以达到显示大气表面形态和空间变化的目的。
辐射定标大气校正大致分为三个步骤:辐射准确定标、大气校正、数据处理。
辐射准确定标是指给定某一空间或时间的辐射测量参数,确定该辐射测量数值的准确性,使其能够反映实际的辐射特征。
这个过程需要在测量条件不变的前提下,根据实际环境特征和辐射测量定标原则,在辐射测量系统中设定新的参数,确定该系统的定标精度,以保证辐射测量测量参数的准确性。
大气校正是指通过解决大气物理参数对辐射测量系统的影响,来保证辐射测量系统的精度和准确性。
根据大气物理参数,大气校正把辐射测量参数分为天顶辐射、太阳直射辐射和地表反射等参数,以便于根据大气的变化情况对辐射测量系统进行精确校正。
数据处理是指将获得的原始辐射数据进行分类、统计和处理,以便于更好地反映实际的大气变化现象和大气表面特征的空间变化。
数据处理可以采用常规的数据处理程序,如统计分析、回归分析、分类分析等,以及GIS技术等。
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辐射定标和大气校正操作
辐射定标和大气校正是遥感技术中非常重要的两个步骤。
辐射定标是指将遥感图像中的数字值转换为物理量,例如辐射亮度温度或反射率等。
而大气校正则是指消除大气对遥感图像的影响,以便更准确地获取地表信息。
辐射定标是遥感技术中的第一步,它是将遥感图像中的数字值转换为物理量的过程。
这个过程需要使用辐射计来测量地表和大气的辐射,以便将数字值转换为物理量。
辐射计可以测量不同波段的辐射,例如可见光、红外线和微波等。
通过辐射定标,我们可以获得遥感图像中每个像素的物理量,例如辐射亮度温度或反射率等。
大气校正是遥感技术中的第二步,它是消除大气对遥感图像的影响的过程。
大气对遥感图像的影响主要表现为大气散射和吸收。
大气散射会使得地表反射的光线被散射到其他方向,从而降低遥感图像的对比度和清晰度。
大气吸收则会使得地表反射的光线被吸收,从而降低遥感图像的亮度和色彩饱和度。
为了消除大气对遥感图像的影响,我们需要使用大气校正算法。
大气校正算法可以根据遥感图像中的数字值和辐射定标得到的物理量,计算出大气散射和吸收的影响,并将其从遥感图像中消除。
常用的大气校正算法包括大气透过率法、大气模型法和反演法等。
辐射定标和大气校正是遥感技术中非常重要的两个步骤。
通过辐射
定标,我们可以将遥感图像中的数字值转换为物理量,从而更准确地获取地表信息。
通过大气校正,我们可以消除大气对遥感图像的影响,从而获得更清晰、更准确的遥感图像。
ENVI5.0sp3对TM影像的大气校正第一步:辐射定标(1)选择File->Open,选择_MTL.txt文件打开。
(2)ENVI自动显示RGB显示真彩色图像,打开Data Manager对话框,可以看到ENVI自动读取元数据信息,包括中心波长信息、波段名称等。
并将数据根据类型自动划分为2类。
(1)选择ToolBox/Radiometric Correction/Radiometric Calibration,选择可见光-近红外数据。
(2)在Radiometric Calibration面板中●定标类型(Calibration Type):辐射亮度值(Radiance)●输出储存顺序(Output Interleave):BIL●输出数据类型:Float●单击FLAASH Settings按钮,自动获取辐射亮度单位转换系数ScaleFactor:0.1其他选项是方便用于FLAASH大气校正。
(3)选择文件名和路径输出图1:Radiometric Calibration面板第二步:FLAASH大气校正选择Toolbox/Radiometric Correction/Atmospheric CorrectionModule/FLAASH Atmospheric Correction,打开FLAASH大气校正工具。
(1)文件输入与输出信息项目单击Input Radiance Image按钮,选择上一步准备好的辐射亮度值数据LC81230322013132LGN02_rad.dat。
在Radiance Scale Factors对话框中选择Use single scale factor for all bands(Single scale factor:1),在辐射定标中对单位进行了转换。
单击Output Reflectance File按钮选择输出文件名和路径。
(2)传感器与图像目标信息●Lat:2852 30.72,Lon:119 32 29.50(FLAASH自动获取)●Sensor Type:Landsat TM5●Ground Elevation(km):0.45(从相应区域的DEM获得平均值)●Flight Date:1995-09-04 Flight Time:01:34:27注:在右边图层管理器中,单击右键选择View Metadata,在Metadata viewer 中浏览time可以看到飞行时间图2:图像成像时间查看(3)大气模型(Atmospheric Model):Mid_Latitude Summer(9月份纬度:23°N-29°N)(4)气溶胶模型(Aerosol Model):Rural(5)气溶胶反演(Aerosol Retrieval):2-Band(K-T)(6)初始能见度(Initial Visibility):40。
landsat7辐射定标和大气校正步骤Landsat是美国国家航空航天局(NASA)和美国地质调查局(USGS)合作推出的一系列卫星,用于进行地球遥感观测。
Landsat 7是其中的一颗卫星,它能够提供高分辨率的遥感影像数据,广泛应用于地球科学研究、环境监测和资源调查等领域。
为了获得准确的地球表面反射率信息,需要对Landsat 7卫星数据进行辐射定标和大气校正。
辐射定标是指将Landsat 7卫星接收到的原始辐射数据转换为辐射亮度值的过程。
在这个过程中,需要校正卫星传感器的非线性响应、移除大气散射和吸收的影响,以及纠正地表与卫星之间的距离差异等。
为了实现辐射定标,需要使用卫星的辐射定标系数,这些系数通过在轨定标和地面辐射定标实验获得。
通过对原始辐射数据进行辐射定标,可以消除不同时间和地点采集的数据之间的差异,从而确保数据的一致性和可比性。
大气校正是指对辐射定标后的数据进行进一步处理,以消除大气散射和吸收的影响,获取地表反射率信息。
地球大气层中的气体、云和气溶胶等物质会对太阳辐射和地球表面辐射的传播和接收造成干扰,导致遥感数据中存在大气噪声。
为了消除这些干扰,需要进行大气校正。
大气校正的目标是根据大气模型和卫星观测数据,估算出大气散射和吸收的光谱反射率,从而得到地表的真实反射率。
在进行大气校正时,需要使用大气模型来模拟和估算大气散射和吸收的光谱反射率。
常用的大气模型有大气透射率模型和大气散射模型。
大气透射率模型用于估算太阳辐射和地球辐射在大气中的传播损失,而大气散射模型用于估算大气散射对地表反射率的影响。
根据这些模型,可以通过对卫星观测数据进行反演和拟合,得到大气散射和吸收的光谱反射率。
辐射定标和大气校正是Landsat 7数据预处理的重要步骤,对于获取准确的地表反射率信息至关重要。
通过辐射定标,可以消除不同时间和地点采集的数据之间的差异,确保数据的一致性和可比性。
而通过大气校正,可以消除大气散射和吸收的影响,获取地表的真实反射率。
基于RS\GIS监测洪灾变化上机操作实例基本原理:①大气校正遥感图像在获取过程中,受到大气吸收与散射、传感器定标、地形等因素的影响,且会随时间的不同而有所差异。
利用多时相遥感图像的光谱信息检测地物变化的重要前提是要消除不变地物的辐射值差异。
大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响,大多数情况下,大气校正是反演地物真实反射率的过程。
目前可以进行大气校正的模块有很多种,如最早的MODTRAN 4+,6S (Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum),ACORN,ATREM,在ERDAS IMAGINE 8.7上的模块ATCOR,以及ENVI上的模块FLAASH(基于MODTRAN)。
FLAASH可对LANDSAT,SPOT,A VHRR,ASTER,MODIS,MERIS,AATSR,IRS等多光谱、高光谱数据、航空影像及自定义格式的高光谱影像进行快速大气校正分析。
下面的大气纠正步骤,都是基于FLAASH进行的。
②辐射定标当我们拿到一幅原始影像,先要进行辐射定标,目的是把图像上的DN(Digital Number)值转为辐亮度或者是反射率。
辐射定标的结果可以是表观辐亮度(L),也可以是表观反射率(ρ)。
计算表观辐亮度(L)的公式为:Radiance=((Lmax-Lmin)/(Qcalmax-Qcalmin)*(Qcal-Qcalmin)+Lmin ①其中:Radiance 是表观辐亮度,注意单位是W/m2·sr·μm;Qcal为像元DN 值(也就是影像数据本身);Qcalmax为传感器处最大辐亮度值所对应的DN值,一般为255;Qcalmin 为传感器处最大辐亮度值所对应的DN值,一般为0;Lmax 和Lmin是从参数表中查询,Lmin为光谱辐亮度的最小值,单位同L;Lmax为光谱辐亮度的最大值,单位同L。
计算表观反射率(ρ)的公式为:ρ =π*L*d2/(ESUN*cos(θ))②其中:ρ为表观反射率;L为①式中计算出来的表观辐亮度;d为日地距离;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)。
以上参数可以查询下表获得。
对于TM影像来说,当LANDSAT传感器获取影像以后(Level 0),会将其转化为32 位浮点型的绝对辐亮度。
之后进一步处理,将绝对辐亮度变为8位的DN 值,这也就是我们购买后拿到的数据(Level 1)。
如果要将L1的DN值转化为传感器处的辐亮度值(at-sensor spectral radiance),对于TM是8bit来说,Qcalmax取255,Qcalmin取0,可以将公式①简化为下面这个公式:上面的这个公式也可以改为:其中,Grecale即为gain,Brescale即为offset。
各个波段的,以及和见下表。
需要注意的是,上述参数在2003年5月5日前后是不一致的,所以在操作时,一定要搞清楚影像获取的时间。
ETM+影像与TM影像的Lmin、Lmax、Grescale、Brescale、d及ESUN的参数不一样,可以查询下列表格:③气溶胶反演我们采用FLAASH模块中的暗目标法来反演气溶胶光学厚度。
暗目标法是由Kaufmaun提出,它是利用660nm和2100nm处的反射率估算气溶胶量,由于2100nm 波长比大部分气溶胶微粒的直径要大,故该波段受气溶胶影响可以忽略;在大量的试验中,他发现2100nm的植被反射率与660nm植被反射率之间存在稳定的关系,因此可以直接利用2100nm的植被反射率来获取660nm处的植被反射率。
气溶胶的影响会使得实际获得的植被反射率与理论反射率存在一定差异,FLAASH模块中正是利用了这个差异来反演气溶胶的光学厚度值。
要在FLAASH模块中获取图像气溶胶含量,传感器必须具有660nm和2100nm 附近的通道,这些通道主要是用于获取“黑暗像元”,条件为,如果输入图像中还具有800nm 和420nm 附近的通道,可以用于消除阴影和水体,条件为。
数据准备:经过几何粗校正、没有经过大气校正的Landsat-TM5(30米分辨率)遥感影像两景,分别位于2010-7-2与2010-9-4文件夹中。
其中有关影像的相关信息存放于后缀为_MTL.txt的文件中,TM影像1-5及7波段的中心波长信息,存放于中心波长.txt文件中,用于大气校正。
处理过程:①大气校正:打开ENVI软件,点击主菜单栏的file下的open image file,打开2010-9-4中的LT51520412010247KHC00_B1—B5及B7影像,再选择主菜单栏的Basic Tools---Preprocessing---Calibration Utilities---Landsat Calibration,对6个波段进行辐射定标。
在Landsat Calibration Input File列表中,先选择LT51520412010247KHC00_B1第一波段影像进行处理,点击OK。
参考处理影像相关信息文件LT51520412010247KHC00_MTL.txt修改ENVI Landsat Calibration对话框参数,如下图所示,输出文件命名为band1_ca.TIF。
按照相同方法依次对其余5个波段进行辐射定标,处进行波段选择时需要注意。
选择主菜单栏的File---Save File As---ENVI Standard,点击Import Files,导入辐射定标后的band1_ca.TIF—band5_ca.TIF及band7_ca.TIF 6个波段文件,再点击Reorder Files对6个波段从1至7依次进行排序,最终保存为的20100904_ca文件包含6个波段。
接下来进行FLAASH校正操作。
选择主菜单栏的Spectral---FLAASH,出现FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters窗口,FLAASH 模块的操作界面分为三块:最上部设定输入输出文件;中间设定传感器的参数;下部设定大气参数。
首先设定输入输出文件。
FLAASH 模块要求输入辐亮度图像,输出反射率图像。
之前我们进行了辐射定标,得到辐亮度图像,在这里要把BSQ 格式的图像转换为BIL 或者BIP 格式的图像,选择主菜单栏的Basic Tools---Convert Data(BSQ,BIL,BIP)。
然后再Input Radiance Image 中选择转换格式后的图像。
当输入图像后,需要导入已经准备好中心波长.txt文件,其中含有一列TM 每个波段中心波长的信息。
然后需要选择Scale Factor,即原始辐亮度单位与ENVI 默认辐亮度单位之间的比例。
ENVI 默认的辐亮度单位是μW/cm2·sr·nm,而之前我们做辐射定标时单位是W/m2·sr·μm,二者之间转换的比例是10,因此在下图中选择Single scale factor,填写10.000。
在Output Reflectance File里面设定输出文件的文件名和位置。
设定传感器参数。
首先是Scene Center Location,即遥感图像中心的坐标,以及Flight Date、Flight Time GMT(the Greenwich Mean Time),后两者可以在TM 的LT51520412010247KHC00_MTL.txt文件中找到,填入即可。
遥感图像中心坐标可以在TM的任一波段的头文件中获取到,在任一波段文件处右键点击Edit Header,进入后点击Edit Attributes---Map Info,点击,可以选择DMS或DDEG中任一种形式填写入FLAASH窗口。
在Sensor Type 菜单中选择Landsat TM5,此时Sensor altitude 自动填上为705km。
而Pixel Size 填为30m。
根据遥感影像研究区实际情况,填写Ground Elevation,因为巴基斯坦南部地区平均海拔在20m左右,所以填写为0.02km。
最关键的为大气参数部分:a)Atmospheric Model(大气模式): 共有Sub-Arctic Winter (SAW),Mid-LatitudeWinter (MLW),U.S. Standard (US),Sub-Arctic Summer(SAS),Mid-Latitude Summer (MLS) 和Tropical (T)。
根据经纬度和时间可以选定研究区的大气模式,见下表,这里选Tropical (T)。
(研究属于北纬28°)b)Aerosol Model(气溶胶模式):有Rural,Urban,Maritime和Tropospheric四种选择。
根据实际情况选择即可。
关于此四种模式的解释见下图。
c)这里选Maritime。
c) 当我们选择TM 时,可选的参数还有Aerosol Retrieval 和Initial Visibility。
这两个参数对最后的结果有相当重要的影响,因此最好能调查到当地的Initial Visibility。
此外,AERONET 在全世界各地有测定AOD(Atmospheric Optical Depth)的站点,可以查询AOD 以后转换为消光系数,通过消光系数估算能见度,此步骤比较繁琐,在此不予详述。
如果采用Aerosol Retrieval 中的K-T算法计算Visibility,且能够计算出结果的话,则采用K-T 算法的能见度。
d) 关于Aerosol Retrieval。
如果选择了下拉菜单中的K-T method,那么需要在Multispectral Settings 中设定参数,在Kaufman-Tanre Aerosol Retrieval/Assign Default Values Based on Retrieval Conditions 中选择Over-land Retrieval Standard (660:2100nm)即可。
根据不同的研究区可以设定不同的模式。
这些参数用于确定黑暗像元,用于气溶胶反演;KT Upper Channel:建议选择2100nm附近的通道;KT Lower Channel:建议选择660nm附近的通道;Maximum Upper Channel Reflectance:建议设置为0.1,即:。
Reflectance Ratio:为反射率比值,建议设置为0.45,即:Cirrus Channel (optional):确定云的通道,建议设置为1367—1383nm左右的通道。