北京揽宇方圆信息技术有限公司
遥感卫星影像辐射校正和大气校正的方法
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
1.4.3.2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
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遥感卫星影像辐射校正、几何校正、正射校正的方法
a)辐射校正：进入传感器的辐射强度反映在图像上就是亮度值（灰
度值）。辐射强度越大，亮度值（灰度值）越大。该值主要受两个物理量影
像：一是太阳辐射照射到地面的辐射强度，二是地物的光谱反射率。当太阳
辐射相同时，图像上像元亮度值差异直接反映了地物目标光谱反射率的差
异。但实际测量时，辐射强度值还受到其他因素的影响而发生改变。这一改
变就是需要校正的部分，故称为辐射畸变。引起辐射畸变有两个原因：一是传感器本身的误差；二是大气对辐射的影响。
仪器引起的误差是由于多个检测器之间存在的差异，以及仪器系统工作
产生的误差，这导致了接收的图像不均匀，产生条纹和“噪声”。
一般来说，这种畸变在数据生产过程中已经由生产单位根据传感器参数
进行了校正，不需要用户自行校正。
b)几何校正：当遥感图像在几何位置上发生了变化，产生诸如行列不均
匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等畸变时，即说
明遥感影像发生了几何畸变。遥感影像的总体变形（相对与地面真实形态而
言）是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结果。产生畸
变的图像给定量分析及位置配准造成困难，因此遥感数据接收后，首先由接
收部门进行校正，这种校正往往根据遥感平台、地球、传感器的各种参数进行处理。而用户拿到这种产品后，由于使用目的的不同或者投影及比例尺的
不同，仍然需要作进一步的几何校正。几何校正一般包括精校正和正射校
正。
精校正：利用地面控制点对由于各种因素引起的遥感图像的几何畸变进
行校正。简单理解：和地形图的校正，校正后有准确的经纬度信息。精校正
适合于在地面平坦，不需要考虑高程信息，或地面起伏较大而无高程信息的
情况。有时根据遥感平台的各种参数已做过一次校正，但仍不能满足要求，
就可以用该方法作遥感影像相对于地面坐标的配准校正，遥感影像相对于地
图投影坐标系统的配准校正，以及不同类型或不同时相的遥感数据之间的几
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—输入数据标识进行二次筛选—选择信息
②查询图像的基本信息
③设置Sensor类型为Landsat TM7，传感器参数被自动填写，影像和传感器参数查询数据相关信息后输入。设置大气参数，大气模式为中纬度冬季，气溶胶类型为城市型。最终结果如下图所示。
遥感图像精度改正方法与精度评价
遥感图像是利用遥感技术获取的地球表面信息的数字表示。然而，由于多种因素的干扰，如大气衰减、日照角度、地表特征等，遥感图像的精度常常无法满足实际需求。为了提高遥感图像的精度，科学家们提出了各种改正方法，并进行了精度评价。
一、遥感图像的改正方法
1. 大气校正：大气校正是遥感图像精度改正的重要环节。大气校正的基本思想是通过估算大气对图像的影响，并进行相应的校正。常用的大气校正方法有大气传输模型法、大气网络模型法等。
2. 几何校正：几何校正是将遥感图像与地理坐标系统对应起来的过程。几何校正的主要任务是校正图像的尺度、位置和方向等几何特征。常用的几何校正方法有控制点法、影像匹配法等。
3. 辐射校正：辐射校正是将遥感图像的辐射值转换为反射率或亮度等物理量的过程。辐射校正的目的是减小不同地物反射率之间的差异，使图像更符合实际。常用的辐射校正方法有大气校正法、地物扩散校正法等。
二、遥感图像的精度评价
1. 场地实地调查：场地实地调查是评价遥感图像精度的常用方法之一。通过对图像所代表地物的实地观测和测量，与图像进行对比，以评价图像的精度。
2. 精度评定指标：精度评定指标是评价遥感图像精度的一种量化方法。常用的精度评定指标有偏差、相关系数、均方根误差等。
3. 交叉检验法：交叉检验法是通过对同一地区的不同遥感图像进行对比，以评价其精度。将不同日期、不同分辨率的遥感图像进行交叉检验，可以评价图像的一致性和可靠性。 三、遥感图像精度改正方法与精度评价的应用
遥感图像精度改正方法与精度评价在许多领域都有广泛的应用。以下是几个示例：
1. 土地利用与覆盖研究：利用遥感图像的精度改正方法和精度评价，可以准确提取土地利用与覆盖信息，并用于土地资源管理、土地规划等领域。
2. 灾害监测与评估：遥感图像精度改正方法和精度评价可以提高灾害监测与评估的准确性。通过对遥感图像进行精度改正，可以提取灾害相关的地表信息，并通过精度评价得到可靠的监测结果。
