全色影像辐射定标

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)*b1-5

2.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(*/(**2ESUNdL

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°，cosθ=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：

三． 基于6s模型的大气纠正

1.输入文件：input3

2.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，Li是i波段的辐射量度

matlab辐射定标

辐射定标是遥感技术中常用的一种方法，用于将遥感图像中的像素值转化为真实的表面辐射度或反射率值。进行辐射定标的目的是根据已知的辐射度或反射率值，确定遥感图像中每一个像素的辐射度或反射率。

辐射定标的步骤：

1. 目标选择与数据准备：选择待定标的遥感数据以及确定的辐射度或反射率值的参考数据。待定标的遥感数据可以是高光谱影像、多光谱影像或全色影像等；参考数据可以是地面观测数据、气象数据或者其他已知的辐射度或反射率值数据。

2. 数据预处理：在进行辐射定标之前，需要对待定标的遥感数据进行预处理。常见的预处理步骤包括去除大气、大地背景和辐射散射等。

3. 辐射定标模型建立：根据遥感系统的特性和传感器参数，建立辐射定标模型。不同遥感数据和传感器的辐射定标模型可能不同，一般包括系统增益、偏差项和标定系数等。

4. 反射率或辐射度计算：根据辐射定标模型，将遥感图像中的像素值转化为反射率或辐射度值。具体的计算方法可以根据辐射定标模型进行。

5. 精度评定与验证：通过对部分区域的精度评定和验证，检查辐射定标的结果是否满足预期的精度要求。常用的评定方法包括与参考数据进行对比分析、重复测量等。

6. 结果应用与分析：得到辐射定标后的遥感图像后，可以应用于各种遥感应用中，如地表反射率计算、植被指数计算、陆地覆盖分类等。同时，对定标结果进行分析，了解图像中不同区域的辐射度或反射率分布情况。

辐射定标的相关参考内容包括：

1. 辐射定标原理和方法：介绍辐射定标的基本原理和常用的方法，包括大气校正、地表反射率计算、辐射度计算等。

2. 遥感数据获取与预处理：包括遥感数据获取的方法和技术，以及常见的预处理方法，如大气校正、辐射散射校正等。

3. 辐射定标模型建立：介绍不同遥感数据和传感器的辐射定标模型建立方法和步骤，包括系统增益、偏差项和标定系数的确定。

4. 反射率或辐射度计算方法：根据辐射定标模型进行反射率或辐射度的计算方法，可包括公式推导和计算步骤。

遥感影像辐射定标

遥感影像的辐射定标是指将遥感影像中的数字值转化为与辐射量对应的实际物理量，以便进行定量分析与应用。辐射定标主要包括亮度定标和辐射定标两个过程。

亮度定标是将遥感影像中的数字值转化为亮度值或辐射亮度值。首先需要获取辐射校正常数，即仪器的辐射校准系数，包括增益和偏移。然后，根据辐射校准系数，可以将遥感影像中的数字值转化为辐射亮度值。为了获取精确的辐射亮度值，还需要考虑大气校正和地表反射率的影响。

辐射定标是将遥感影像中的辐射亮度值转化为地表反射率或辐射率。辐射定标需要使用大气校正模型，根据大气光学参数和地表反射率，将遥感影像中的辐射亮度值转化为地表反射率或辐射率。地表反射率可以用于估算地表参数，如植被指数和土壤湿度等。

辐射定标是遥感数据处理的重要环节，可以提供准确的遥感信息，为遥感应用提供支持。通过辐射定标，可以获取具有物理量意义的遥感数据，进而进行地表特征识别、土地利用分类、环境监测等应用。

一、遥感图像几何处理包括粗加工和精加工

粗加工：只做系统误差改正（由构像方程）

精加工：消除图像中的几何变形，一是像素坐标的转换，将图像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度进行重采样。（亮度重采样一般利用间接法，从空白的输出图像阵列出发，按行列的顺序依次对每个输出像素点位反求其原始图像坐标中的位置。）

二、辐射处理包括传感器辐射定标和辐射校正

辐射定标包括绝对和相对定标，绝对定标要得到目标的辐射绝对值，相对辐射定标又称为传感器探测元件归一化，是为了校正传感器中各个探测元件响应度差异而对卫星传感器测量到的原始亮度值进行归一化的一种处理过程。（辐射定标方法：MSS标定楔，TM星上定标光源，SPOT均匀场景图像，其他方法有直方图均衡化。）

辐射校正是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。辐射校正包括影像的辐射校正、太阳高度角和地形影响引起的辐射误差校正、大气校正。（地面辐射校正场——用来对辐射定标和辐射校正后的结果进行验证和修正，提高辐射定标和校正的精度。）

一般情况下，用户得到的遥感图像在地面接收站处理中心已经作了辐射定标和辐射校正。