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flaash大气辐射校正-李修楠制作一，把DN值转化为亮度1打开landsat5号星图像，7 4 2 波段分别赋值RGB2 单击basic tools >preprocessing>calibration utilities>landsat calibration选择六个反射通道，单击ok3.选择radiance，选择文件保存，等待处理结果处理完得到六个反射通道的亮度值二。
把亮度转化为bip格式1 单击basic tools>convert data(BSQ BIL BIP )然后弹出一个界面选择亮度值，单击ok然后弹出一个界面选择一种格式我选bip，选择文件保存等待处理结果。
三。
FLAASH1 单击spectral>FLAASH2出现以下界面，单击input radiance image选择 bip 格式的那个数据然后ok3再然后出现一个窗口，尺度转换因子，选择单一的转换因子，为10 如图4 。
单击 output reflectance file 选择文件存放位置命名。
5.选择这一景影像的中心经纬度。
如图6，选择传感器类型单击nkown—M> multispectral>landsat TM 57（1）设置获得图像的时间，2006年的8月17日 2时30分（2）大气模型 atmospheric model 选择中纬度夏季mid latitude summer （3）气溶胶选择农村aerosol model 》rural（4）气溶胶反演两个波段k-T aersol retrieval》 2-band（k-T）如图8 单击 Multispetral Settings 出现一个界面单击 kaufman-Tanre aerosol retrieval 选择第一个如图然后okOk完之后单击apply 等待结果结果如图最后，加载校正后的图同样7 4 2 rgb。
进行地理链接，调出光谱曲线比较二者不同。
FLAASH大气校正和黑暗像元法操作指导FLAASH大气校正大气是介于卫星传感器与地球表层之间的一层由多种气体及气溶胶组成的介质层。
在太阳辐射到达地表再到达卫星传感器的过程中，两次经过大气，故大气对太阳辐射的作用影响比较大。
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，广义上讲是获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数，狭义上是获取地物真实反射率数据。
大气校正可以用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响，也可以消除大气分子和气溶胶散射的影响。
大多数情况下，大气校正也是反演地物真实反射率的过程。
目前应用广泛的大气辐射传输模型有30多种，常用的辐射传输模型主要有6S、MODTRAN和ATCOR等，各种模型的基本原理都是基本相同，其中MODTRAN模型的精度最高。
MODTRAN模型还可以计算热红外波段。
实验数据实习所用到的数据为TM影像和ETM+影像，其FLAASH大气校正的方法和操作步骤一致，这里以TM影像为例介绍。
对于各个影像所需要的具体参数，将在需要用到的时候说明。
本文采用的实验测试数据为，具体的数据内容列表见下图1：1991年1999年2010年图1该数据包含了7个波段，其中的B6为热红外波段，不在本次Flaash校正范围内，其他剩余波段为可见光波段，需要进行大气校正。
操作步骤1、打开tm原始影像数据ENVI > file > open image file > ‘LT51230321991168BJC00_MTLold.txt’ > 打开文件，如下：可见光波段为选择波段图3辐射定标参数设置对话框3、储存顺序调整Flassh大气校正对于波段存储的要求为：BIL，BIP格式，上述计算得到的存储方式为BSQ，在此进行波段存储顺序的转化，具体操作如下：ENVI > basic tools > convert data (BSQ ,BIL ,BIP)图 4 存放顺序转换4、Flaash校正参数设置大气校正的前期准备工作完毕，现在进行校正参数的设置：ENVI > basic tools > preprocessing > calibration utilities > FLAASH，弹出对话框：的BIL或BIP格式数据，然后会弹出下面对话框（图6），按照下图进行设置。
第13章高光谱数据FLAASH大气校正本节以AVIRIS高光谱数据为数据源，介绍高光谱数据的FLAASH大气校正过程。
13.1 浏览高光谱数据此AVIRIS高光谱数据为经过传感器定标的辐射亮度数据。
（1）在ENVI主菜单中，选择File→Open Image File，打开JasperRidge98av.img文件。
（2）在波段列表中，选择JasperRidge98av.img，单击右键选择Load True Color，在Display 窗口中显示真彩色合成图像。
（3）在主图像窗口中单击右键，快捷菜单中选择Pixel Locator。
设置Sample:366，Line:179。
此像元为硬质水泥地，吸收特征主要受大气的影响，单击Apply按钮。
（4）在主图像窗口中单击右键，快捷菜单中选择Z Profile，打开Spectral Profile窗口，绘制像素（366,179）的波谱剖面。
（5）在Spectral Profile窗口中，可以看到在760nm，940nm和1135nm处，水汽具有吸收特征，1400nm和1900nm附近基本没有反射能量，二氧化碳在2000nm附近有两个吸收特征。
13.2 AVIRIS数据大气校正（1）在ENVI主菜单中，选择Spectral→FLAASH，打开FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters对话框。
（2）单击Input Radiance Image按钮，选择JasperRidge98av.img文件。
在Radiance Scale Factors对话框中，选择Read array of scale factors from ASCII file，单击OK按钮。
（3）选择AVIRIS_1998_scale.txt文件，按照默认设置，单击OK按钮。
（4）单击Output Reflectance File按钮，选择输出路径及文件名JasperRidge98av.img。
flash大气校正遥感数字图像处理（FLAASH 大气校正实践）实习报告学院：应用气象一，实验内容FLAASH 的特点是：1) 支持多种传感器，包括多光谱和高光谱。
可以通过自定义波谱响应函数支持更多的传感器。
2) FLAASH 采用MODTRAN+辐射传输模型，算法精度高。
3) 通过图像像素光谱上的特征来估计大气的属性，不依赖遥感成像时同步测量的大气参数数据。
4) 可以有效去除水蒸气、气溶胶散射效应，同时基于像素级的校正，校正目标像元和邻近像元交叉辐射的“邻近效应”。
5) 对由于人为抑制而导致波谱噪声进行光谱平滑处理。
可以得到真实地表反射率、整幅图像内的能见度、卷云与薄云的分类图像、水汽含量数据。
二，实验步骤及结果FLAASH 的处理步骤：1) 从图像中获取大气参数，包括能见度（气溶胶光学厚度）、气溶胶类型和大气水汽含量。
气溶胶反演算法沿用了暗目标法，水汽含量的反演是基于水汽吸收的光谱特征，采用了波段比值法，并逐像元进行。
2) 大气参数获取之后，通过求解大气辐射传输方程来获取反射率数据。
3) 利用图像中光谱平滑的像元对整幅图像进行光谱平滑运算。
FLAASH 操作：1）启动程序：ENVI―Basic Tools―Preprocessing―CalibrationUtilities―FLAASH。
图1 中FLAASH 程序界面分为三个部分。
上部分为设置文件输入与输出信息；中间部分为传感器与影像目标信息；下部分为大气参数（大气模式和气溶胶类型等）的设置。
图1 FLAASH 程序界面2）以一景要进行大气效应校正的LANDSAT ETM+为例进行FLAASH大气校正。
首先打开原始影像数据。
图2使用ENVI--File--Open External File--Landsat--GeoTIFF with Metadata命令打开的一景2021年Landsat ETM+影像。
图2 Landsat ETM 数据导入3）对影像进行定标，单位转换和文件储存格式转换。
本文汇总了ENVI FLAASH大气校正模块中常见的错误，并给出解决方法，分为两部分：运行错误和结果错误。
前面是错误提示及说明，后面是错误解释及解决方法。
FLAASH对输入数据类型有以下几个要求：1、波段范围：卫星图像：400－2500nm，航空图像：860nm-1135nm。
如果要执行水汽反演，光谱分辨率<=15nm，且至少包含以下波段范围中的一个：∙∙●1050-1210 nm∙∙●770-870 nm∙∙●870-1020 nm2、像元值类型：经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据，单位是：（μW）/（cm2*nm*sr）。
3、数据类型：浮点型（Floating Point）、32位无符号整型（Long Integer）、16位无符号和有符号整型（Integer、Unsigned Int)，但是最终会在导入数据时通过Scale Factor转成浮点型的辐射亮度（μW）/（cm2*nm*sr）。
4、文件类型：ENVI标准栅格格式文件，BIP或者BIL储存结构。
5、中心波长：数据头文件中（或者单独的一个文本文件）包含中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波段宽度（FWHM），这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入（Edit Header）。
一．高级设置里的选项：1．Aerosol Scale Height大气溶胶高度，用来计算邻近效应的范围，1-2km2．CO2 Mixing Ratio (ppm) 2001年前是370ppm。
2001年以后是390ppm。
3．Use Square Slit Function（是否使用平方函数进行邻近像元亮度的均匀）一般选择no 4．Use Adjacency Correction（进行邻近效应校正）5．Reuse MODTRAN Calculations使用以前的MODTRAN模型计算结果6．Modtran Resolution设置MODTRAN模型的光谱分辨率（推荐值5 cm-1) 分辨率高速度慢精度高，分辨率低，速度快，但是精度差。
flaash⼤⽓校正课程名称：定量遥感专业名称遥感科学与技术班级学号姓名实验名称 FLAASH ⼤⽓校正【实验名称】FLAASH⼤⽓校正【实验⽬的】了解⽤ENVI进⾏FLAASH⼤⽓校正的流程，明⽩各步骤的意义【实验内容】准备ASTER数据1.打开ENVI主菜单，选择File-Open External File – EOS-ASTER2.选择AST_L1A.hdf打开配准数据3.从ENVI主菜单中选择Map- Georeference ASTER- Georeference Data点击列表中第⼀个⽂件，这个⽂件有三个波段，波段范围从0.556µm 到0.807 µm ，点击OK4.在新弹出的投影列表中选择Geographic Lat/Lon，点击OK5.在参数对话框中，点击将输出结果存为⽂件，⽂件名为vnir_georef. 选择⼀个⽂件夹，点击OK6.重复以上3-5步，选择波段范围为1.656到2.4的AST_L1A的⽂件，在参数对话框中，输⼊输出⽂件名为swir_georef，这样vnir和swir波段就出现在波段列表中了合并VNIR 和SWIR数据7.在ENVI主菜单中选择Basic Tools Layer Stacking,弹出Layer Stacking Parameters对话框8.点击Import File，选择vnir_georef，点击OK，再次点击Import File，选择swir_georef，点击OK，确保vnir_georef是在上⾯的⽂件9．确定Inclusive按钮被选择10.确定Output Map Projection是Geographic Lat/Lon.11．其余选项不变，选择输出⽂件夹，⽂件名为aster_vnir_swir，点击OK转换格式12.在ENVI主菜单中选择Basic Tools Convert Data (BSQ, BIL, BIP) ，选择合成VNIR/SWIR数据aster_vnir_swir，点击OK13.选择BIL并且保证Convert In Place 为N0，选择输出⽂件夹，⽂件名为aster_BIL，ASTER 数据就被转换成FLAASH可以接受的格式。
ETM Flaash大气校正在ETM蚀变信息提取2文章里，已经得到了辐亮度图像，现在使用ENVI Flaash大气校正功能，进行地表反射率的反演。
1、数据格式转换Flaash大气纠正功能需要的辐亮度文件格式为BIL或者BIP，但是目前的文件格式是BSQ的，所以需要进行数据格式转换。
ＥＮＶＩ功能菜单：Basic Tools－》Convert Data(BSQ,BIL,BIP)选择辐亮度文件转换参数设置：再选好输出文件，按OK就行了。
2、Flaash大气校正ENVI功能菜单：Spectral->Flaash下面我们开始进行参数设置。
（1）输入输出文件设置Input Radiance Image输入转换格式后的辐亮度文件Ok后，弹出如下对话框，选择use single scale factor for all bands选项，设置single scale factor 为10，具体原因是由于单位不一致。
再选择输出反射率文件的位置，最后设置一下FLAASH输出的一些临时文件的目录。
（2）Flight date栏设置在*_MTLold.txt找到ACQUISITION_DATE = 2001-10-23SCENE_CENTER_SCAN_TIME = 03:50:11.2501468Z填入即可：（2）sensor type栏设置选择sensor type，MutiSpectral-》landsat TM7设置好后，sensor Altitude和 pixel size这两项自动就填上了。
还剩下一个Groud Elevation，怎么办呢？google earth啊，哈哈。
Sensor type这栏就填好了，如下图：（3）scene center Location栏设置在earth explore中查看该数据的元文件（具体步骤查看ETM蚀变信息提取1文章）填上就行了。
（4）Atmospheric model栏设置Model Atmosphere Water Vapor(std atm-cm)Water Vapor(g/cm2)Surface Air TemperatureSub-Arctic Winter (SAW) 518 0.42 -16° C (3° F) Mid-Latitude Winter (MLW) 1060 0.85 -1° C (30° F) U.S. Standard (US) 1762 1.42 15° C (59° F) Sub-Arctic Summer (SAS) 2589 2.08 14° C (57° F) Mid-Latitude Summer (MLS) 3636 2.92 21° C (70° F) Tropical (T) 5119 4.11 27° C (80° F)Latitude (°N)Jan March May July Sept Nov80 SAW SAW SAW M LW M LW S AW70 SAW SAW MLW M LW M LW S AW60 MLW MLW MLW SAS SAS MLW50 MLW MLW SAS SAS SAS SAS40 SAS SAS SAS MLS MLS SAS30 MLS MLS MLS T T MLS20 T T T T T T10 T T T T T T0 T T T T T T-10 T T T T T T-20 T T T MLS MLS T-30 MLS MLS MLS MLS MLS MLS-40 SAS SAS SAS SAS SAS SASLatitude (°N)Jan March May July Sept Nov-50 SAS SAS SAS MLW M LW SAS-60 MLW MLW MLW M LW M LW M LW-70 MLW MLW MLW M LW M LW M LW-80 MLW MLW MLW M LW M LW M LW处理的数据是10月份的，并且中心纬度是38度多的，所以选择SAS模型（Sub-Arctic Summer）。
下高分二号数据FLAASH大气校正下高分二号数据FLAASH大气校正下高分二号数据FLAASH 大气校正(2015-07-09 15:57:40) 转载标签：高分二号gf2 flaash大气校正▼分类：ENVI 高分二号卫星于2014年8月19日成功发射，搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机，将带来优于1米空间分辨率的光学遥感影像。
高分二号较高分一号来说分辨率提高一倍，同时具有高定位精度和快速姿态机动能力等特点。
从2014年8月21日首次开机成像并下传数据，已逐步被各行业用户使用。
高分二号数据的大气校正与高分一号类似，但于官方暂时未正式公布卫星的波谱响应函数等参数，ENVI也未能及时对其进行原生支持。
为方便大家使用，这里以一景GF2-PMS2 L1A级数据为例，介绍在下可行的FLAASH大气校正流程。
注：同样适合在其他ENVI版本中操作。
高分二号卫星轨道和姿态控制参数及有效载荷技术指标见下表1、2：表1 高分二号卫星轨道和姿态控制参数参数轨道类型轨道高度倾角降交点地方时侧摆能力指标太阳同步回归轨道631km ° 10:30 AM ±35°，机动35°的时间≦180s 表2 高分二号卫星有效载荷技术指标参数全色1m分辨率全色/4m分辨率多光谱相机—μm —μm 光谱范围多光谱—μm —μm —μm 全色空间分辨率多光谱幅宽重访周期覆盖周期1m 4m 45km 5天69天说明：资料来源中国资源卫星应用中心网站，/n16/n1130/n192766/ 1. 数据打开暂不支持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；依次File > Open 或直接单击工具栏上的图标，弹出Open 对话框，选择数据文件夹下扩展为.tiff的文件，然后点击Open按钮打开。
